Flesch Readability Formula v minulosti a dnes

Rudolph Franz Flesch se v roce 1955 proslavil neobvyklou publikací nazvanou Why Johnny Can’t Read — And What You Can Do About It. [1] Kniha byla reakcí na kamaráda Fleschova syna, který zdánlivě nezvládal čtení. Jelikož Flesch synova kamaráda dobře znal, věděl, že chlapec není nijak zaostalý a nemá žádnou poruchu učení. Rozhodl se proto, že celou záležitost prozkoumá a ponořil se světa amerického školství — konkrétně do hlubin výuky čtení.

Během hledání příčiny problematiky čtení u amerických dětí Flesch zjistil, že není problém v dětech, ale ve formě, jakou je jazyk, a konkrétně čtení, na školách učeno. [2] Stejně jako tomu bývalo v Evropě před více než sto lety, k dětem se k americkém vzdělávacím systému nepřistupovalo jako k dětem, ale k malým dospělým. Tomu odpovídal i materiál, který se na hodinách četl. Texty obsahovaly slova, která byla dětem cizí, ale namísto chápání kontextu příběhu šlo o naučení se výslovnosti a schopnosti číst nahlas. Namísto učení se celých slov zpaměti, jako by to byly znaky, podporoval Rudolf Flesch metodu fonetického učení se jazyka. Metoda spočívá v tom, že se slovo rozdělí na zvuky, které jsou přiděleny k hláskám ve slově a žák se neučí celé slovo, ale pouze části, které postupně skládá dohromady při dalším setkání se s nimi. Aktivita, která toto učení podporuje, je právě čtení.

Výsledkem celého Fleschova výzkumu se stala „Flesch Reading Ease Readability Formula“ čili vzorec, který hodnotí, jak snadný je text ke čtení. Jelikož byl Flesch nejen výzkumníkem v oblasti čtení, ale také autorem, ponořil se analýzy textů a vytvořil tuto formuli orientaci v úrovni složitosti textu. Takový přehled může být velmi užitečný nejen pro stanovování úrovně textu pro děti, ale také pro širokou veřejnost. Celý výpočet je poměrně jednoduchý.

RE = 206.835 — (1.015 x ASL) — (84.6 x ASW)

RE = Readability Ease = Složitost čtení

ASL = Average Sentence Length = Průměrná délka vět, tedy počet slov podělený počtem vět v textu

ASW = Average Syllables per Word = Průměrný počet slabik ve slově, tedy počet slabik podělený počtem slov v textu

Dosazením těchto čísel do Fleschova vzorce pak získáme hodnotu RE, která na stupnici odpovídá úrovni složitosti textu.

Mezi základní hodnoty stupnice patří hraniční hodnoty 90–100, kde by text měl být srozumitelný pro průměrného žáka páté třídy. Střední hranice 60–70, kdy text odpovídá schopnostem průměrného žáka 8. a 9. třídy. A konečně spodní hranice 0–30, kdy je text srozumitelný pouze pro absolventy vysokých škol. Pokud tedy chceme zaujmout a udržet průměrného čtenáře u čtení, mělo by vyhodnocení textu spadat do středních hodnot 60–70.

Pro bližší vyhodnocení všech stupňů můžeme použít i následující rozdělení skóre:

90–100 : Velmi snadné
80–89 : Snadné
70–79 : Poměrně snadné
60–69 : Standard
50–59 : Poměrně složité
30–49 : Složeté
0–29 : Velmi složité [2]

Mimo Fleschovu formuli se však objevují i jiné. Například The Dale-Chall formula pracuje i s faktorem složitosti některých slov. Edgar Dále vytvořil seznam, který obsahuje na 3000 slov, která zná a rozumí jim 80% žáků čtvrté třídy. Tento seznam potom zakomponoval do svého vzorce, který je o něco složitější, než Fleschův. Pro výpočet tohoto vzorce je třeba v textu vybrat několik výsečí, které obsahují na 100 slov. Poté je třeba přepočítat průměrnou délku věty ve slovech — tedy podělit počet slov počtem vět. V následujícím kroku je třeba spočítat procento slov, které se nevyskytují na zmíněném seznamu a nakonec dosadit tyto hodnoty do vzorce, který volíme podle toho, je-li výskyt slov, která nejsou na seznamu, menší než 5%.

Pokud je počet slov, která nejsou na seznamu, nižší než 5%, počítáme vzorec:

Raw score = 0.1579*(PDW) + 0.0496*(ASL)

Pokud je počet slov, která nejsou na seznamu, vyšší než 5%, je třeba vzorec třeba upravit přičtením hodnoty 3.6365:

Raw score = 0.1579*(PDW) + 0.0496*(ASL) + 3.6365

V těchto vzorcích pak platí, že:

Raw score = neupravené hodnocení čtení žáka, který dokáže odpovědět na polovinu otázek k vybrané části textu

PDW = Procento složitých slov, které se nevyskytují na seznamu

ASL = Průměrná délka věty

Výsledek je potom aplikován podle tabulky[4]:

V roce 1940 vytvořil Robert Gunning společnost, která měla za účel odstraňovat komunikační „mlhu“ v novinách a obchodních textech. Jeho The Gunning Fog Formula je jednou z nejjednodušších v této oblasti.

Počítáme úroveň složitosti jako

0.4*((průměrná délka věty) + (procento Težkých slov))

Kde se za Těžká slova považují všechna slova, které mají více než dvě slabiky. [5]

O generaci později se ke slovu dostal Harry McLaughlin s poněkud komedickým názvem pro svůj vzorec, kde skóre stanovuje raději násobením délky slov a vět, než sčítáním. Jeho vzorec nazval SMOG, který je akronymem pro Simple Measure of Gobbledygook, což můžeme s nadsázkou přeložit jako Jednoduché měření hatmatilky. SMOG skóre se počítá jako

, kde počet mnohoslabičných slov je počet slov o více než dvou slabikách z vzorku 30 vět. [6]

Existuje i několik dalších vzorců, jak vyhodnotit a vypočítat jednoduchost čtení textu, ale tyto vybrané patří mezi ty nejpopulárnější a nejpodobnější té, kterou vytvořil Rudolph Flesch.

Kritiky většiny těchto přístupů se opírá především o absenci schopností čtenáře ve vzorci. Ta se jako taková dá jen velmi těžko zařadit a pokud jde o přibližnou náročnost textu jako takového, nemusí být nutně podstatná. Co je ovšem opodstatněné na této kritice je i fakt, že se čtenářské schopnosti společnosti mění na všech úrovních vzdělání i věku.

Další kritikou je časté opomíjení stylistiky, formátování a organizace textu, která nemůže být zakomponována jako proměnná ve výpočtu. I tyto faktory jsou však důležité pro určení jednoduchosti či složitosti čtení textu a přiřazená hodnota tak může být zkreslená. Organizace myšlenek a konceptů v textu může být stejně tak zavádějící v orientaci v textu a také není ve výpočtech nijak zakomponována. Struktura věty tak může být ve skutečnosti matoucí, ale neexistuje způsob, jak tento aspekt vyjádřit číselně bez zbytečné komplikace metody.

Dahlia Janan a David Wray ve studii Readability: The limitations of an approach through formulae porovnávali různé vzorce hodnocení textů a zjistili, že v některých případech dochází k poměrně velkým rozdílům mezi získanými skóre. Mezi limity vzorců řadí především jejich původní určení a to k použití na materiály pro základní školy a ne na materiály pro dospělé nebo akademické texty. [7] I přesto, že tito dva autoři tvrdí, že není dobré používat tyto vzorce na weby a jiné texty, než ty pro žáky, objevuje se i chvála a doporučování používání těch to metod.

V oblasti copywritingu nastal s růstem webů, které společnostem vytváří lidštější a vlídnější tvář, velký boom. Stránky všech druhů od kosmetiky, přes cestovní kanceláře nebo finanční služby nabízí jako doprovodný program ke svým službám i blogy, kde často zmiňují své produkty. K tomu, aby takové texty byly čtivé a aby si je přečetl průměrný návštěvník interneut, je nutné zaujmout. Paige Toomes doporučuju ve svém článku „Speaking human: 12 best examples of copywriting in tech“ metody, které se shodují s měřitelnými parametry ve Fleschově vzorci a jeho strategii pro stanovení snadno čitelného textu. Mimo jiné však radí i ohledně faktorů, které jsou dle již zmíněné kritiky, neměřitelné. [8] Velmi podobně se Samuel Becher věnuje online smlouvám a zmiňuje jejich důvěryhodnost v závislosti na čitelnosti v textu „Are Online Agreements Readable?“. Becher přímo doporučuje online nástroje pro měření Flesch Reading Ease. [9] Dina Acklin a Megan H. Papesh použily Fleschovu kvalifikaci textu k vzkumu porozumění textu a došly k alarmujícím výsledkům ohledně omezeného pohybu očí při čtení z aplikací, které podporují rychločtení. [10] V současnosti tak tyto vzorce nachází nové uplatnění, a to ve světě informací a výzkumu v informačním prostředí.

Využití nachází jak v zábavním prostředí marketingu a reklamy, tak u výzkumu současné čtenářské situace. Texty, které jsou na první pohled jednoduše čitelné a nenáročné mají větší šanci upoutat pozornost běžného návštěvníka internetu a podpořit tak například produktivitu online obchodu. Mimo jiné ale mohou takto hodnocené texty najít uplatnění i v oblasti informování široké veřejnosti o věcích z oblastí, které se jich přímo týkají. Například v současné pandemické situaci je velmi kritizován způsob, jakým komunikuje vláda. V případě, že by existoval informační zdroj, který by tyto informace převáděl do jednodušší verze na skóre Fleschovi škály 60–70, byl by jistě velmi navštěvovaným. I v dalších oblastech tak může dojít k zjednodušení komunikace a upuštění od složitých výkladů třeba právních ustanovení nebo smluv. Komunikace informací tak může být po použití Fleschova vzorce jednodušší a pohodlnější.

— — — — — -

[1] Why Johnny can’t Read — and what you can do about it by Rudolf Flesch. (1986, January 07). Retrieved April 09, 2021, from https://www.goodreads.com/book/show/821826.Why_Johnny_Can_t_Read_And_What_You_Can_Do_About_It?ac=1&from_search=true&qid=Kv5NiI7qlU&rank=1

[2] Education: Why johnny can’t read. (1955, March 14). Retrieved April 09, 2021, from http://content.time.com/time/subscriber/article/0,33009,807107,00.html

[3] THE flesch reading ease readability formula. (n.d.). Retrieved April 09, 2021, from https://readabilityformulas.com/flesch-reading-ease-readability-formula.php

[4] Dale, E. and J. S. Chall. 1948. ‘“A formula for predicting readability” from Educational research bulletin Jan. 21 and Feb 17, 27:1–20, 37–54.

[5] Gunning, R. 1952. The Technique of Clear Writing. New York: McGraw–Hill.

[6] Doak, C. C., L. G. Doak, and J. H. Root. 1996. Teaching patients with low literacy skills. Philadelphia: J. P. Lippincott Company.

[7] Janan, D., & Wray, D. (2012, September). Readability: The limitations of an approach through formulae. Retrieved April 09, 2021, from http://www.leeds.ac.uk/educol/documents/213296.pdf

[8] Toomes, P. (2017, February 17). Speaking human: 12 best examples of copywriting in tech. Retrieved April 09, 2021, from https://www.articulatemarketing.com/blog/human-copywriting-in-tech

[9] Becher, S. (2019, March 04). Are online agreements readable?S. Retrieved April 09, 2021, from https://www.theregreview.org/2019/03/04/becher-online-agreements-readable/

[10] Dina Acklin, & Megan H. Papesh. (2017). Modern Speed-Reading Apps Do Not Foster Reading Comprehension. The American Journal of Psychology, 130(2), 183–199. doi:10.5406/amerjpsyc.130.2.0183