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Sobre la calificación HRE y el punto 14.1 de las WCAG 1.0

Tabla de contenidos

  1. Introducción
  2. Flesch y Huerta
  3. ¿Por qué la fórmula HRE no puede medir la comprensibilidad de un texto?
  4. Ahora en serio…
  5. Lo que no dice el punto 14.1 (y una llamada al sentido común)

Introducción

El punto 14.1 de las WCAG 1.0 (inglés) dice «Emplee el lenguaje más claro y simple que sea apropiado para los contenidos del sitio». Algunos colegas del medio me han comentado que emplean para comprobar este punto medios automáticos, aplicaciones como ésta o ésta, y me aseguran que «con esto se puede medir la legibilidad de un texto».

Vamos por partes.

Para empezar, un poco de nomenclatura. En español, y en cuestión de textos, «legibilidad» hace referencia a la propiedad de un tipo —una fuente— por la cual es más o menos fácil diferenciar unos caracteres de otros, por ejemplo la «n» de la «h». La alternativa de «facilidad de lectura», que también se lee por ahí, hace referencia en realidad a la dificultad que supone la lectura de un texto, en virtud de sus cualidades perceptibles, como por ejemplo el tipo elegido, el tamaño del mismo, la longitud de línea, el interlineado, su contraste de color con el fondo… A lo que creo que se refiere el W3C es a la «comprensibilidad» del texto, es decir, el grado de facilidad con el que un ser humano puede asimilar un contenido.

En segundo lugar, no se puede comprobar automáticamente la comprensibilidad de un texto.

Para detallar esta afirmación, primero veamos como funcionan las aplicaciones que pretenden comprobarla.

Flesch y Huerta

La fórmula matemática desarrollada por Rudolf Flesch en 1948 para medir estadísticamente la comprensibilidad de un texto es la siguiente:

    206.835 − (1.015 x Longitud media de frase) − (84.6 x Media de sílabas por palabra) 
            

donde la longitud media de la frase se obtiene dividiendo el total de palabras del texto entre el total de frases, y la media de sílabas dividiendo el total de éstas entre el total de palabras. Teóricamente, el resultado es un número entre -∞ y 121, siendo este último —supuestamente— de una comprensibilidad prístina (aparte de ser un texto compuesto íntegramente por frases monosilábicas).

Esta fórmula se conoce como Flesch Reading Ease o ‘Facilidad de Lectura de Flesch’. Para los hispanohablantes, la relevante es la Huerta Reading Ease o ‘Facilidad de Lectura de Huerta’, de Fernández Huerta, quien en 1959 adaptó al fórmula al español, de la siguiente manera:

    206.84 − (1.60 x Longitud media de frase) − (1.02 x Media de sílabas por palabra) 
            

Está fórmula se aplica a grupos de 100 palabras, hallando al final el promedio del total de grupos. Los resultados posibles se sitúan entre 0 y 100, siendo este último el más comprensible.

Ahora veamos por qué esta fórmula no puede tomarse como medida de la comprensibilidad de un texto.

¿Por qué la fórmula HRE no puede medir la comprensibilidad de un texto?

Para empezar, pensemos en palabras por separado.

La fórmula presupone que las palabras polisílabas suponen una mayor dificultad de comprensión, por lo que en el segundo restando a mayor sílabas por palabras, mayor el factor por el que se multiplica 1.02, y por tanto un resultado final más tendente a 0. Claro, por eso «sólamente» resulta más incomprensible que «axón».

Ahora pensemos en las frases.

Por los mismos motivos, las frases largas aumentan su propio restando y reducen la comprensión de un texto. La presuposición —imagino— es que las oraciones compuestas son menos inteligibles que las oraciones simples. De ahí que, en comparación con «la aplicación sistemática del algoritmo nos ofrece resultados incongruentes», la frase «los patitos nadan en el estanque, los perritos juegan en el parque, los gatitos duermen en el árbol y las mamás pasean a los niños» sea poco menos que un criptograma.

Ahora pensemos en el texto mismo.

Un texto no es sólo una serie de palabras agrupadas en frases, agrupadas a su vez entre sí. Un texto es un conjunto de elementos estructurados en diversos niveles cuyo fin es la comunicación de un significado.

En primer lugar, el análisis automático no puede juzgar el nivel semántico de una frase. Para un ordenador, no hay diferencia entre «la casa es verde» y «verde la casa es», mientras que para un ser humano el hipérbaton puede dificultar la comprensión. Más aún, no hay diferencia entre «la casa es verde» y su anagrama «ve arde se calas»: las mismas sílabas, el mismo número de palabras, e incluso palabras con sentido tomadas individualmente. Pero la primera es comprensible, es decir, transmite un significado. La segunda no.

En segundo lugar, el sentido de un párrafo dependerá de la pertinencia y la coherencia de las oraciones que lo compongan, lo cual a su vez depende de la idea central que dé unidad al mismo. Podemos crear un párrafo hilando la primera oración de cada una de las páginas web que visitemos a lo largo de un día, pero el resultado será un cadáver exquisito verbal, no un texto comprensible.

Por último, si tomamos un documento en su conjunto, la estructura de su contenido, el orden lógico de su redacción, los elementos cotextuales que lo acompañen —por ejemplo, ilustraciones— y el contexto en el que se sitúa, afectan a su comprensibilidad.

Y si tras la exposición a alguien le quedan dudas, que compruebe el una aplicación de las que hablo el siguiente texto:

Esto es. Todo esto. Todo esto es. Todo. Esto es. Todo. Todo esto ese. Todo eso es. Este todo. Oh, ¿qué es esto? E este sé, este sé. Todo eso sé. Eso se tostó se. Ese seto es dos. Dos tes dos. Eso es sed, eso es to. Tose tose toto. O se destetó teté. ¡Oh, ajá! Esto es todo.

Extracto del monólogo de Ravinovich (Les Luthiers) en El acto de Banania

Aseguro que su facilidad de lectura es muy elevada.

En definitiva, creo que hay algunas cosas que es difícil que un ordenador llegue a lograr. Una es vencer a un maestro de go sobre un tablero tradicional. Y otra es juzgar la comprensibilidad de un texto.

Ahora en serio…

En realidad, he querido hacer un poco burla del «método automático», pero el problema no está en las fórmulas estadísticas, sino en su aplicación a la cuestión de la pauta de accesibilidad. Tanto la fórmula de Flesch como la de Huerta miden ciertamente la facilidad de lectura de un texto, entendida ésta como la capacidad de una persona para lograr de una forma satisfactoria la realización de la lectura. Ahí está la cuestión: el problema principal de la aplicación de la fórmula para juzgar el punto 14.1 de las WCAG 1.0, y el error que cometen sus defensores, es que confunden el hecho de que un texto se pueda leer, con el hecho de que se pueda comprender. El Loquendo también puede leer un texto, y dudo mucho que lo entienda…

No, amigos, no: sólo un ser humano puede juzgar el punto 14.1 de las Pautas del W3C. De hecho, de la misma forma que para juzgar el contraste de color accesible para un ser humano el Consorcio ofrece un logaritmo, no ofrece fórmula alguna para comprobar la comprensibilidad de un texto. Confían, por tanto, en el criterio del autor1. Pero dado que como profesionales del medio tendremos que intentar cumplir con el punto, hay algunas prácticas que pueden ser de ayuda:

  1. Estructurar el contenido según un orden lógico de exposición, cuidando la cohesión entre los puntos expuestos.
  2. Marcar el documento de manera que refleje la estructura del contenido y que clarifique las divisiones del mismo (por medio de encabezados, listas, etc.).
  3. Cuidar la puntuación, la ortografía y la gramática.
  4. Emplear materiales adicionales sólo cuando clarifiquen, concreten o den información adicional del contenido expuesto (imágenes, gráficos, ejemplos, notas, etc.).

En definitiva, no son más que normas básicas de redacción y edición.

Lo que no dice el punto 14.1 (y una llamada al sentido común)

Una de las fuentes de confusión con respecto a este punto de las Pautas es considerar que lo que dice es que cualquier usuario debe llegar a comprender el contenido de un documento. En este punto, nos movemos en un terreno pantanoso cuando menos, puesto que hay pocos estudios concluyentes sobre cómo las personas con discapacidades psíquicas acceden a la web, y sobre cómo se podría facilitar tal acceso. Además, está la dificultad intrínseca de la materia tratada en el documento mismo. De ahí la llamada al sentido común.

Voy a poner varios ejemplos.

En definitiva, lo que estos ejemplos indican es que dependiendo de los usuarios objetivos de la web, sus redactores deberán ajustar los contenidos a su nivel educativo y al nivel de conocimientos previos medio requerido. Y eso no puede ni hacerlo ni juzgarlo un ordenador.

Notas

  1. O al menos confiaban cuando redactaron las WCAG 1.0, porque toda referencia a la redacción ha sido eliminada de la versión 2.0, en su afán por establecer criterios de comprobación objetivos. Sobre lo que puede suponer esto, es interesante leer el artículo de Gian Sampson-Wild en A List Apart, «Testability Cost Us Too Much» (inglés). Volver
  2. Jakob Nielsen y Hoa Loranger: Prioritizing Web Usability, pg. 262. Paperback, 2006. Volver

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