Proyecto MEXTRES
EL PROYECTO MEXTRES (MEDICIÓN Y MEJORA DEL ÉXITO COMUNICATIVO EN INTERPRETACIÓN BAJO ESTRÉS) busca mejorar la comunicación en la Interpretación para los Servicios Públicos (ISP) en situaciones de estrés. Al mismo tiempo, basándose en los resultados de sus mediciones y análisis, MEXTRES sugerirá ajustes en los programas de formación/reciclaje de intérpretes para la concienciación sobre estos problemas, lo cual es beneficioso tanto para la profesión y el bienestar de los profesionales, como para la actualización y adaptación de los planes de estudio (universitarios y no universitarios) a la realidad cotidiana.
Cuando la interpretación tiene lugar en contextos altamente sensibles o situaciones de crisis, el trauma emocional o la falta o desconocimiento de un código ético específico sobre cómo actuar suponen un reto para los intérpretes (Moser-Mercer, Kherbiche y Class 2014). Además, debido a las dificultades de especialización en interpretación en contextos específicos, los intérpretes suelen verse sobrepasados en términos de emociones extremas o reacciones desmesuradas (Pöchhacker 2015). Si el intérprete empatiza demasiado con las experiencias traumáticas del usuario puede acarrear un trauma vicario (Moser Mercer 2015) que afectará a la calidad de la interpretación, a la capacidad de controlar la situación por parte del intérprete y a su bienestar posterior (Pérez Estevan 2022). Si esta situación ocurre sin ser precisamente dentro de un contexto traumático, se ha descrito como burnout para referirse al “agotamiento prolongado de la energía y se caracteriza por la experiencia de cansancio emocional” (Marín Tejeda 2017: 118).
Los acontecimientos recientes como la guerra de Ucrania o la pandemia sanitaria mundial han puesto de manifiesto la vulnerabilidad del ser humano. Los entornos donde ocurren situaciones extremas como la atención a los refugiados, la comunicación de malas noticias o el seguimiento del duelo por el fallecimiento de un ser querido, suelen ser muy delicados y con alto contenido emocional. De ahí que se haya utilizado la denominación ‘contextos altamente sensibles’ para referirse a este tipo de situaciones (Costa, Lázaro Gutiérrez y Rausch 2020).
Estos hechos aumentan la visibilidad de la necesidad de interpretación para que las barreras comunicativas no agraven la situación de los usuarios alófonos de los servicios públicos. De ahí que haya una especialidad emergente que se refiere a la interpretación en situaciones de crisis denominada Disaster Relief Interpreting (Pöchhacker 2015) para atender a las personas afectadas que suelen estar en una posición de mayor riesgo de vulnerabilidad porque su lengua y cultura difiere de la mayoritaria del lugar donde residen denominadas (Declercq y Federici 2020). Así pues, si la atención a dichos grupos no es adecuada puede derivar en mayor dolor para las personas afectadas e, incluso, ocasionar un trauma que desencadene en una carga emocional (Montalt i Resurrecció 2019).
Por estos motivos, y por tratarse de contextos delicados, es necesario ahondar en las particularidades de situaciones extremas desde distintas perspectivas y con todos los implicados para dotar al intérprete de herramientas para que su trabajo sea satisfactorio
Descriptor
La comunicación en escenarios donde la población alófona recibe servicios en la lengua de la sociedad receptora, mediada por intérpretes, es compleja. Muy a menudo, debido a las tensiones del contexto y el contenido del mensaje, los proveedores de servicios pueden experimentar estrés. Mientras que algunos de ellos están capacitados para manejarlo (personal médico-sanitario), otros (intérpretes) pueden carecer de esta formación y encontrar dificultades a la hora de mantener una comunicación exitosa bajo estrés.
Los investigadores de MEXTRES creen que evaluar las características actuales de la ISP bajo estrés, recopilar datos sobre el impacto del estrés en la comunicación (incluido el lenguaje no verbal y la empatía), analizar estos datos, extrapolar y extraer conclusiones generalizables de las cuales se puedan derivar predicciones y recomendaciones, contribuirá a mejorar la eficiencia y eficacia del proceso de interpretación y la calidad de los Servicios Públicos valencianos y españoles, así como el bienestar de sus proveedores. Se utilizará tecnología de vanguardia (instrumentos de última generación, mejorados y adaptados a las necesidades del proyecto). Las mejoras consisten en software, reconocimiento de voz/habla y análisis de IA. Algunos de ellos ya han sido probados durante el proyecto piloto PRE-MEXTRES, desarrollado por miembros del equipo MEXTRES
MEXTRES tiene como fin ofrecer a los proveedores de servicios y a los intérpretes comunitarios/públicos herramientas adecuadas para mejorar su nivel de calidad comunicativa en situaciones de estrés durante el ejercicio profesional.
Objetivos generales
- Mejorar la calidad de la comunicación (incluida su eficiencia y eficacia), con el fin de mejorar la calidad de los servicios y el bienestar de los proveedores.
- Sugerir ajustes en la formación/actualización de los intérpretes respecto de los problemas de salud mental profesionales, con el fin de ayudarles a evitarlos/prevenir.
- Adaptar los planes de formación a la realidad cotidiana y a las demandas de la sociedad.
Objetivos específicos
- Determinar las causas y consecuencias del estrés en los intérpretes comunitarios/de servicios públicos en contextos emocionalmente exigentes.
- Observar las manifestaciones del estrés en los intérpretes y en los proveedores de servicios y sus efectos en la comunicación (incluidas las perspectivas de género).
- Crear herramientas para detectar y medir el estrés en los proveedores de servicios y en los intérpretes.
- Correlacionar el estrés y el grado de éxito en la comunicación.
- Aislar la variable del estrés y neutralizar sus efectos mediante formación específica y recomendaciones (previendo la inclusión de parámetros psicológicos en los programas de formación) de conformidad con la Estrategia Española de I+D+i en Inteligencia Artificial.
- Crear y probar un prototipo de tecnología no intrusiva (StrEmoMeter) para conectar (mediante IA) datos procedentes de diferentes dispositivos de medición.
- Transferir los resultados de este proyecto a los profesionales y partes interesadas.
- Difundir los resultados de este proyecto entre el público no especializado (la sociedad en su conjunto).
La metodología incluye mediciones de los niveles de estrés en los intérpretes mediante ECG, VFC, frecuencia respiratoria y otras variables, seguidas de una comparación de los resultados, una vez analizadas las desviaciones con respecto a lo que se considera una comunicación satisfactoria. Los datos se recopilarán mediante métodos (a) experimentales y (b) observacionales que comprenden: (a) simulaciones de alta fidelidad y (b) situaciones de interpretación de la vida real.
A nivel psicofisiológico, la exposición a eventos estresantes desencadena dos respuestas fisiológicas principales (Betti et al., 2018): la activación del eje simpático-adrenal-medular (SAM) y la activación del eje hipotálamo-hipófisis-suprarrenal (HPA). La primera provoca un rápido aumento de la frecuencia cardíaca, del inotropismo cardíaco, del tono vascular, de la presión sanguínea, de la dilatación bronquial y de la frecuencia respiratoria, predisponiendo así al organismo a una tarea exigente. La segunda estimula la secreción de la hormona adrenocorticotrópica (ACTH) por parte de la glándula pituitaria que, a su vez, provoca la secreción de cortisol por parte de la corteza suprarrenal. Basándose en estas reacciones fisiológicas, hay diversos estudios que estiman el nivel de estrés mediante el estudio de la actividad electrodérmica (EDA), la variabilidad del ritmo cardíaco (HRV) y el electroencefalograma (EEG).
La adquisición de estas señales se hace a través de dispositivos electrónicos cada vez más pequeños y menos intrusivos. En muchos casos, son dispositivos de alta precisión y que derivan de otros de uso clínico (Betti et al., 2018): bandas pectorales que recogen la frecuencia cardíaca y el intervalo entre latidos , electrodos para obtener electrocardiogramas , sensores craneales para medir electroencefalogramas , etc.
Aunque estos dispositivos resultan bastante discretos, son detectables por los usuarios y tienen un coste relativamente alto.
Sin embargo, cada vez más los dispositivos ponibles comerciales (wearables) incluyen más funciones: Apple Watch en sus últimas versiones incluye la medición del ritmo cardiaco, notificaciones de ritmo irregular, la realización de electrocardiogramas y el nivel de oxígeno en sangre. Otro dispositivo, como Fitbit Sense incorpora, además, un sensor de actividad electrodérmica y de temperatura cutánea. Esto ha hecho que diversos autores hayan estudiado la posibilidad de utilizar estos dispositivos para detectar el estrés en los individuos. Hernando et al. (2018) han validado los parámetros de variabilidad de la frecuencia cardíaca extraídos de un dispositivo Apple Watch en comparación con una banda Polar H7 como referencia durante la relajación y el estrés mental en 20 voluntarios sanos.
Las lecturas proporcionadas por ambos dispositivos en las fases de relajación y estrés son prácticamente equivalentes lo que lo que apoya el uso potencial del Apple Watch para la monitorización del estrés. Por su parte, Lui et al. (2022) obtienen resultados alentadores en cuanto a la aplicación del Apple Watch para la detección del estrés y la ansiedad, sobre todo porque la variabilidad de la frecuencia cardíaca es un indicador clave de los cambios en los estados físicos y emocionales. Hao et al. (2017) intentan derivar un biomarcador basado en la VFC (variabilidad del ritmo cardíaco) llamado cHRV, que puede utilizarse para reflejar de forma fiable la dinámica del estrés. Este marcador puede calcularse de forma eficiente utilizando únicamente datos de sensores de fotopletismografía (PPG), el principal sensor de frecuencia cardíaca integrado en la mayoría de los wearables de consumo, como el Apple Watch.
Shimmer3. https://shimmersensing.com/product-tag/shimmer3-ecg-unit/
MindWave. http://neurosky.com/biosensors/eeg-sensor/biosensors/
Apple Watch. https://www.apple.com/es/healthcare/apple-watch/
Fitbit Sense. https://www.fitbit.com/global/es/products/smartwatches/sense2
Año 2025 (meses 1 a 4 del proyecto)
- Revisión de la bibliografía relacionada con el proyecto y los desarrollos previos del equipo, en particular los experimentos piloto PRE-MEXTRES y sus resultados preliminares, así como la planificación, el diseño y la estructuración de todos los desarrollos metodológicos y tecnológicos posteriores.
- Análisis de los resultados del Estudio Piloto PRE-MEXTRES.
- Ajuste de métodos y herramientas de medición.
- Incorporación de metodología mejorada para la recogida y el análisis de datos.
Año 2026 (meses 5 a 16 del proyecto)
Realizar las siguientes tareas:
- Revisar la bibliografía relacionada con el proyecto y los trabajos previos del equipo, en particular los experimentos piloto de PRE-MEXTRES y sus resultados preliminares, así como planificar el diseño y la estructuración de todos los desarrollos metodológicos y tecnológicos posteriores.
- Definir los requisitos que debe cumplir el prototipo StrEmoMeter.
- Crear los contextos comunicativos y los casos reales.
- Diseñar un plan de acción para la recopilación de datos.
- Identificar los puntos fuertes y débiles de los dispositivos utilizados en el experimento piloto PRE-MEXTRES.
- Estudiar el mercado.
Iniciar las siguientes tareas:
- Realizar pruebas.
- Diseñar el experimento.
- Desarrollar dispositivos cuantitativos y cualitativos.
- Definir y desarrollar herramientas estadísticas