leesbaarheidsanalyse

Leesbaarheidsanalyse is een verzamelnaam voor methoden om te beoordelen hoe gemakkelijk een tekst te lezen is voor een bepaald doelpubliek. Het doel is teksten af te stemmen op de leesvaardigheid en voorkennis van de lezers, zodat informatie duidelijk en toegankelijk overkomt zonder de inhoud te veranderen.

Veelgebruikte indicatoren zijn kwantitatieve leesbaarheidsindices die zinslengte en woordverdeling meenemen. Voorbeelden zijn Flesch Reading Ease en Flesch-Kincaid Grade Level, die respectievelijk een ruwe schaal van leesgemak en het vereiste opleidingsniveau geven; Gunning Fog en SMOG richten zich op het aandeel lange of complexe woorden; Coleman-Liau vertaalt tekstanalyse naar een leesbaarheidsklasse. Er bestaan ook Nederlandse aanzetten tot leesbaarheidsmetingen die factoren als zinslengte, syllaben en woordlengte combineren, plus heuristische criteria zoals het gebruik van jargon en herhaling. Het resultaat is meestal een of meerdere scores die kunnen worden vergeleken met de doelgroep.

Het proces omvat meestal: selectie van een tekst, uitvoering van de relevante berekeningen met software of handmatige methoden, en interpretatie van de scores ten opzichte van de beoogde lezers. Teksten kunnen vervolgens worden verbeterd door kortere zinnen, eenvoudiger woordgebruik, duidelijke structuur met kopjes en alinea’s, en expliciete definities. Na herziening kan de leesbaarheidsanalyse opnieuw worden uitgevoerd om vooruitgang te controleren.

Toepassingen en beperkingen: leesbaarheidsanalyse wordt toegepast in onderwijs­materiaal, handleidingen, overheidscommunicatie, webteksten en juridische documenten. Een hoge leesbaarheidsindex garandeert geen begrip en een lage index impliceert niet automatisch ontoegankelijkheid. Lay-out, illustraties en voorkennis beïnvloeden de score, en taal- of domeinspecifieke kenmerken kunnen de geldigheid van formules beïnvloeden. Daarom wordt vaak een combinatie van metric scores met inhoudelijke evaluatie aanbevolen.