Tekstcomplexiteitsmetingen

Tekstcomplexiteitsmetingen verwijzen naar methoden om te beoordelen hoe moeilijk een tekst is te lezen en te begrijpen. Ze combineren taalkundige kenmerken zoals zinsbouw, woordkeuze en coherentie met contextuele factoren zoals doelgroep en doel van de tekst. Het doel is teksten beter af te stemmen op beoogde lezers, bijvoorbeeld leerlingen of taalverwervers, en zo de toegankelijkheid te vergroten.

Veelgebruikte meetmethoden zijn leesbaarheidsformules die grotendeels op oppervlakkige kenmerken gebaseerd zijn, zoals zinslengte en woordlengte. Voorbeelden zijn Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid, Gunning Fog, SMOG-index en de Nederlandse LIX. Ook de Automated Readability Index (ARI) wordt soms toegepast. Deze formules geven een score of categorie die een indruk geeft van de leesbaarheid, maar houden geen rekening met inhoud of vaktaal.

Naast oppervlakteleesbaarheidsmetingen wordt ook naar zinsstructuur en woordkennis gekeken. Syntactische complexiteit (gemiddelde zinslengte, aantal bijzinnen per zin) en lexicale diversiteit (type-tokenverhouding) dragen bij aan de inschatting van tekstopbouw en moeilijkheid. Meer geavanceerde benaderingen beoordelen cohesie en coherentie, en kunnen semantische connecties met technieken zoals Latent Semantic Analysis schatten.

Toepassingen zijn onder meer onderwijsontwikkeling, redactie en herschrijving voor beter begrip, evaluatie van lesmaterialen en toegankelijkheidsdoeleinden voor helderder taalgebruik. In digitale omgevingen kunnen automatische systemen teksten scoren en suggesties geven voor vereenvoudiging.

Beperkingen zijn onder meer bias ten gevolge van taal- en cultuurverschillen; de meeste formules meten vooral oppervlakkige kenmerken en genereren geen echt begrip. Daarom worden vaak meerdere metrieken gecombineerd en aangepast aan de doelgroep.

Er bestaan diverse tools en softwarepakketten die tekstcomplexiteitsmetingen ondersteunen, variërend van eenvoudige online calculators tot uitgebreide NLP-pipelines.