Lecturabilidad vs. comprensibilidad: ¿medimos bien la claridad de los textos?

En el ámbito del lenguaje claro, una pregunta recurrente —y necesaria— es la siguiente: ¿cómo podemos medir si un texto es claro? Durante décadas, la respuesta habitual ha sido recurrir a las métricas de lecturabilidad (readability), como los conocidos índices Flesch-Kincaid o Gunning Fog, en el caso del inglés. Estas fórmulas ofrecen cifras objetivas para estimar la “dificultad” de un texto a partir de características como la longitud media de las palabras o de las oraciones. Y aunque han sido útiles en ciertos contextos, presentan un problema central: confunden facilidad de lectura con facilidad de comprensión. Un texto con frases cortas y palabras breves no es necesariamente un texto claro. Por eso, cada vez más expertos abogan por ir más allá de la lecturabilidad y centrarse en un concepto más amplio, más cualitativo y más centrado en el usuario: la comprensibilidad.

Qué miden las métricas de lecturabilidad

Las métricas de lecturabilidad son fórmulas matemáticas que analizan elementos superficiales del texto: número de palabras por oración, número de sílabas por palabra, frecuencia de caracteres o letras, entre otros. Estas fórmulas se desarrollaron principalmente para el inglés, aunque también existen adaptaciones y variantes para otros idiomas, incluido el español.

Las más conocidas en inglés son:

• Flesch Reading Ease: cuanto mayor es la puntuación, más fácil es el texto.
  

• Flesch-Kincaid Grade Level: convierte la dificultad del texto en un grado escolar de lectura.
  

• Gunning Fog Index: estima los años de educación necesarios para comprender un texto.
  

• SMOG (Simple Measure of Gobbledygook): centrado en la cantidad de palabras polisilábicas.
  

• Coleman-Liau Index y Automated Readability Index (ARI): se basan en caracteres y oraciones por palabra.
  

En español, destacan:

• Fórmula de Fernández-Huerta (1959): adaptación del Flesch Reading Ease al español.
  

• Índice Flesch-Szigriszt (1993): basado en muestras más amplias del español europeo.
  

• INFLESZ: una escala combinada y actualizada, muy utilizada en documentos de salud y administración pública.
  

Estas herramientas tienen la ventaja de ser rápidas, automáticas y comparables. Pero también tienen una gran debilidad: no tienen en cuenta el contenido ni el contexto, y mucho menos la diversidad de perfiles lectores. Es decir, son insensibles a la intención comunicativa y al destinatario.

¿Qué es la comprensibilidad?

La comprensibilidad es la capacidad de un texto para ser comprendido por su destinatario real, no por un lector ideal. A diferencia de la lecturabilidad, que se basa en características formales del texto, la comprensibilidad se enfoca en cómo una persona interpreta, procesa y utiliza esa información.

Este enfoque se apoya en parámetros psicolingüísticos, cognitivos y discursivos, que permiten entender qué hace que un texto sea más o menos fácil de comprender. Entre los principales factores, destacan:

1. Frecuencia léxica

El factor más determinante en la comprensibilidad de una palabra es su frecuencia logarítmica, es decir, cuántas veces aparece por millón de palabras en un macrocoprus generalista (como el Corpus del Español del Siglo XXI, CREA, o CORPES XXI). Cuanto más frecuente es una palabra, más rápida es su activación cognitiva. Por ejemplo, palabras como casa, comer o dinero son mucho más comprensibles que morada, ingerir o subvención, aunque estas últimas no sean especialmente técnicas.

2. Edad de adquisición

La edad en la que una persona suele aprender una palabra también influye. Las palabras que se adquieren en la infancia se procesan más fácilmente que las que se aprenden en la edad adulta. Esto se relaciona con la memoria semántica y la fluidez de acceso al significado.

3. Familiaridad y concreción

La familiaridad (si el lector ha encontrado esa palabra con frecuencia en su experiencia vital) y la concreción (si se refiere a cosas tangibles frente a conceptos abstractos) son también elementos clave. Las palabras concretas son más comprensibles que las abstractas (silla frente a justicia, por ejemplo).

4. Complejidad sintáctica

No solo importa qué palabras se usan, sino cómo se organizan. La sintaxis es un componente fundamental en la comprensibilidad. Algunos factores que dificultan la comprensión son:

• Oraciones con múltiples subordinadas (por cada oración principal).
  

• Uso excesivo de voz pasiva en lugar de activa.
  

• Orden de la oración poco habitual (por ejemplo, anteponer complementos que rompen el orden Sujeto + Verbo + Complementos).
  

• Abuso de conectores causales, concesivos o condicionales que exigen inferencias complejas.
  

• Acumulación de modificadores preposicionales, especialmente cuando recargan un sustantivo (el informe sobre la evolución de los indicadores del plan de evaluación del impacto ambiental…).
  

En definitiva, medir la comprensibilidad es medir cuánto esfuerzo mental requiere un texto para ser entendido correctamente, y eso implica mucho más que contar sílabas o palabras largas.

¿Cómo se mide la comprensibilidad?

Medir la comprensibilidad no es sencillo, porque implica trabajar con datos cualitativos y subjetivos, centrados en la experiencia del lector. Aun así, estudios en este ámbito han desarrollado distintas metodologías para evaluar estos factores:

1. Eye-tracking (seguimiento ocular)

El eye-tracking analiza el movimiento de los ojos durante la lectura. Permite detectar zonas de fijación, regresiones, tiempo de procesamiento por palabra o por frase. Si una sección del texto provoca muchas regresiones o fijaciones largas, es probable que esté dificultando la comprensión.

2. Anotación lingüística experta

Equipos de lingüistas aplican etiquetados sintácticos, léxicos y discursivos al texto para identificar estructuras complejas, niveles de abstracción, conectores discursivos, uso de tecnicismos, etc. Estas anotaciones permiten establecer perfiles de complejidad textual.

3. Formularios y encuestas a usuarios reales

Se puede pedir a lectores reales que puntúen la facilidad o dificultad de comprensión de un texto, o incluso que expliquen con sus palabras lo que han entendido. Esto ayuda a identificar puntos de ruptura cognitiva.

Correlación entre variables y comprensión real

La clave está en correlacionar los parámetros objetivos (frecuencia léxica, subordinación, orden sintáctico) con las valoraciones de los usuarios. Si una estructura se repite sistemáticamente en textos mal comprendidos, puede considerarse un indicador de baja comprensibilidad. Este proceso permite entrenar modelos de predicción para evaluar textos nuevos con mayor precisión.

¿Por qué es importante medir la comprensibilidad?

Contar con métricas fiables de comprensibilidad abre un mundo de posibilidades para el diseño de textos claros, inclusivos y eficaces. Si sabemos qué tipos de estructuras, palabras y combinaciones son más comprensibles para distintos perfiles, podemos personalizar los textos de forma más precisa.

Esto tiene un enorme potencial en la era de la inteligencia artificial. Por ejemplo, al generar textos con modelos de lenguaje como ChatGPT, se podría configurar la “temperatura de claridad” ajustando los parámetros sintácticos y léxicos según el perfil del lector. La IA podría decidir, por ejemplo, si usar subordinadas o frases simples, tecnicismos o sinónimos más frecuentes, en función del nivel de comprensión estimado del usuario.

Además, aplicar métricas de comprensibilidad permitiría:

• Clasificar textos por niveles de dificultad real, no solo escolar.
  

• Revisar documentos normativos, médicos o legales para detectar tramos incomprensibles.
  

• Crear versiones alternativas de textos según el perfil de comprensión del público.
  

• Evaluar la eficacia del lenguaje claro con datos objetivos, más allá de la intuición estilística.

Lecturabilidad y comprensibilidad: ¿enemigas o aliadas?

No se trata de rechazar las fórmulas de lecturabilidad. Al contrario: son herramientas útiles como primera aproximación. Pero conviene recordar que solo capturan la superficie del texto. Son como juzgar un plato por los ingredientes que lleva, sin llegar a probarlo para saber si combinan bien.

La comprensibilidad, en cambio, nos sitúa en el centro de la comunicación: no lo que dice el texto, sino lo que entiende quien lo lee. Y ese cambio de enfoque es lo que distingue al lenguaje claro con base científica.

Por eso, para quienes trabajamos en lenguaje claro, accesibilidad o comunicación pública, urge combinar ambas herramientas: usar la lecturabilidad como señal de alarma, y la comprensibilidad como brújula para reescribir textos en lenguaje claro.

¿Quieres saber más sobre cómo medir y mejorar la claridad de tus textos? Te invito a leer las entradas sobre el lenguaje claro y la norma ISO 24495-1, cómo la Pragmática puede ayudar a comprender textos técnicos o cómo diseñar una estrategia de comunicación clara. Porque escribir bien no es solo cuestión de estilo: es una responsabilidad con las personas que nos leen.