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Sobre la Facilidad de Lectura

El término 'facilidad de lectura' ("readability") se usa primariamente dentro del rango de investigación sobre habilidad de lectura y escritura. Se refiere a la facilidad con cual un texto es entendido por lectores. Fórmulas de facilidad de lectura han sido utilizadas desde la década de los 1930 para medir la dificultad de textos en términos cuantitativos. Las calificaciones de facilidad de lectura dan información sobre cuántos años de educación se necesita para poder leer el texto calificado.

Fórmulas de Facilidad de Lectura

En inglés, dos fórmulas bien conocidas para medir facilidad de lectura son la fórmula Flesch Reading Ease (FRE) [1] y la fórmula Flesch-Kincaid Grade Level (FK) [2].

  • La FRE es un índice de 0-100 que calcula un rango de dificultad de lectura. Por lo general, calificaciones más altas significan que más personas van a poder leer el texto.
  • La FK, una modificación posterior de la FRE, deriva calificaciones de nivel de grado directamente. La FK es utilizada comúnmente como una herramienta para educadores, y es ampliamente documentada en investigaciones académicas, por ejemplo, en estudios de la accesibilidad pública de información de salud.

La FRE también ha sido adaptada a otros idiomas como el holandés, el español, y el francés (cf. [3-5] respectivamente), pero no es el único tipo de fórmula disponible para medir facilidad de lectura. Otras fórmulas, por ejemplo Forcast para inglés [6], Readability Formula para japonés [7, 8], y LIX para una variedad de idiomas europeos [9, 10] evalúan facilidad de lectura usando diferentes variables de las que usa la FRE.

Factores evaluados

Muchos factores potencialmente afectan a la facilidad de lectura, incluyendo estilo de escritura, tamaño de las letras, o el formato del texto [11-13]. La mayoría de fórmulas solamente toman en cuenta algunos pocos de los factores, específicamente longitud de frase y/o de palabra, porque estos factores son los más indicativos de facilidad de lectura [1, 14]. Sin embargo, las fórmulas son diferentes con respeto a cómo identifican medidas de longitud de frases o palabras. Por ejemplo, la FRE utiliza el número promedio de sílabas por palabra como indicador de longitud de palabra, Forcast mide solamente el número de palabras de una sola sílaba, y LIX enfoca en palabras con seis letras o más.

Facilidad y Contendido del Web

Con el aumento de información disponible por el Web, la necesidad de evaluar la facilidad de lectura de contenido del Web llega a ser más importante. Como el contendido del Web está constantemente cambiando en términos de estilos lingüísticos y de presentación, los factores originales considerados en el desarrollo de las fórmulas tal vez no sean suficientes para evaluar la facilidad de lectura del contenido del Web.

El concepto de facilidad de lectura también está llegando a ser considerado un aspecto importante con respeto a la accesibilidad para individuos con capacidades. Las normas de accesibilidad del contenido de páginas Web ('Web Content Accessibility Guidelines 2.0' - WCAG 2.0, versión borrador) dan un requisito mínimo para hacer el contenido del Web entendible y accesible. Las normas también recomienden maneras posibles para mejorar la facilidad de lectura.

Referencias

  1. Flesch, R., A new readability yardstick. Journal of Applied Psychology, 1948. 32: p. 221-233.
  2. Kincaid, J.P., et al., Derivation of new readability formulas (Automated Readability Index, Fog Count and Flesch Reading Ease Formula) for Navy enlisted personnel. CNTECHTRA Research Branch Report, 1975: p. 8-75.
  3. Douma, W.H., De Leesbaarheid van Landbowbladen: een Onderzoek naar en een Toepassing van Leesbaarheidsformules. Sociologie en Sociographie. Vol. Bulletin No. 17. 1960, Netherlands: Landbouwhogeschool te Wageningen.
  4. Fernández Huerta, J., Medidas sencillas de lecturabilidad. Consigna, 1959. 214: p. 29-32.
  5. Kandel, L. and A. Moles, Application de l'Indice de Flesch à la langue français. Cahiers d'Etudes de Radio-Television, 1958. 19: p. 253-274.
  6. Caylor, J.S., et al., Methodologies for determining reading requirements of military occupational specialties. Technical Report No. 3, 1973: p. 73-75.
  7. Hayashi, Y., A three-level revision model for improving Japanese bad-styled expressions. Proceedings of the 14th Conference on Computational Linguistics, 1992. 2: p. 665-671.
  8. Tateisi, Y., Y. Ono, and H. Yamada, A computer readability formula of Japanese texts for machine scoring. Proceedings of the 12th Conference on Computational Linguistics, 1988. 2: p. 649-654.
  9. Bjornsson, C.H., Läsbarhet. 1968a, Stockholm, Sweden: Bokforlaget Liber.
  10. Bjornsson, C.H., Readability of newspapers in 11 languages. Reading Research Quarterly, 1983. 18: p. 480-497.
  11. Muckenhaupt, M., Text und Bild, in Grundfragen der Beschreibung von Text-BildKommunikation aus sprachwissenschaftlicher Sicht. 1986, Narr: Tübingen.
  12. Meutsch, D., Text- und Bildoptimierung, in Textoptimierung, G. Antos and G. Augst, Editors. 1989, Peter Lang: Frankfurt/Main u.a. p. 8-37
  13. Bamberger, R. and E. Vanecek, Lesen-Verstehen-Lernen-Schreiben. Die Schwierigkeiten von Texten in der deutschen Sprache. 1984, Wien/Frankfurt/M. /Aarau: Jugend und Volk / Diesterweg / Sauerländer.
  14. Zakaluk, B.L. and S.J. Samuels, Readability: Its past, present, and future. 1988, Newark: International Reading Association.