La terza ed ultima parte di questo lavoro affronta l’analisi di quattro testi bilingui utilizzati nell’attività amministrativa della provincia di Bolzano. L’analisi valuta la chiarezza e la comprensibilità sia dei testi in italiano che della loro traduzione in tedesco partendo dal presupposto che uno dei requisiti imprescindibili per una buona traduzione sia quella di avere testi di partenza chiari e scritti bene. Documenti chiari, concisi e redatti in buono stile sono essenziali per qualsiasi autorità pubblica e soprattutto per una realtà multilingue quale quella dell’Alto-Adige, dove le amministrazioni comunicano con un pubblico di cittadini plurilingui e dove i testi amministrativi devono essere tradotti in una seconda lingua.
Per l’analisi della chiarezza vengono applicate due grandi aree di studio: da una parte le ricerche sulla leggibilità, dall’altra gli studi sulla comprensibilità dei testi. Dagli studi sulla leggibilità sono tratti due strumenti d’analisi quantitativa dei testi, ovvero il software READ.IT usato per l’analisi dei testi in italiano, e il software ‘Lesix’ usato per l’analisi dei testi in tedesco. Per la valutazione della comprensibilità è stata sviluppata una griglia d’analisi che tiene conto di elementi lessicali, testuali e degli obiettivi dei testi analizzati. Sebbene sia la leggibilità che la comprensibilità del testo operino simultaneamente alla chiarezza del testo, si è ritenuto necessario intervenire sul testo partendo prima dall’analisi della leggibilità, quindi dalle caratteristiche superficiali del testo, per poi passare a un livello più profondo (l’analisi della comprensibilità) per valutare coerenza e coesione del testo, l’organizzazione e l’esplicitezza delle informazioni.
Trattandosi dell’analisi di testi amministrativi, la valutazione della chiarezza dei testi ha preso in considerazione anche linee guida e manuali sulla scrittura amministrativa. Per l’italiano si è tenuto conto delle regole contenute all’interno del Codice di Stile (1994) di Sabino Cassese e del Manuale di Stile (2009) di Alfredo Fioritto, come della Guida alla redazione degli atti
amministrativi (2011) Ittig-Cnr e del manuale Il linguaggio burocratico (2014) di Francesco
Lubello. Per l’analisi delle traduzioni in tedesco, la chiarezza è stata valutata in base alle linee guida sulla scrittura amministrativa elaborate dal Bundesverwaltungsamt, Bürgernahe
Verwaltungssprache (2002) e dal comune di Bochum, Tipps zum einfachen schreiben (2002).
Per approfondire la natura e le caratteristiche del linguaggio amministrativo tedesco sono stati consultati i manuali Die deutsche Verwaltungssprache der Gegenwart (1984) di Hildegard Wagner e Bürgernahe Schriftsprache in der Verwaltung (1990) di Thomas Lambertz.
11. Costruzione del corpus
Per l’allestimento del corpus di testi da analizzare si è fatto riferimento alla classificazione dei testi amministrativi fatta da Viale (2008, p. 109). La classificazione fatta da Viale (Fig. 3) è stata scelta per essere particolarmente esaustiva in quanto tiene conto di tre variabili generali per la classificazione dei testi: la funzione testuale, il valore pragmatico (giuridico o informativo) e i destinatari (interni o esterni). Sulla base di queste variabili i tipi testuali sono collocati in una tabella che prevede una graduale continuità tra testi strettamente giuridici e i testi più argomentativi, come anche tra testi rivolti esclusivamente all’interno dell’amministrazione e testi rivolti esclusivamente a un pubblico esterno:
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Fig. 3 Classificazione fatta da Viale dei principali generi testuali della pubblica amministrazione.
Sono stati quindi selezionati quattro testi che si differenziano tra loro in base ai destinatari, alla funzione e al valore giuridico:
1 Regolamento del Comune di Bolzano 1 Delibera della Provincia di Bolzano 1 Ordinanza del Comune di Bolzano 1 Circolare della Provincia di Bolzano
Due testi sono stati emanati a livello provinciale e altri due a livello comunale e si differenziano per il valore pragmatico e per le tipologie di destinatari. L’analisi di una circolare è stata inserita per comprendere l’analisi di un testo destinato esclusivamente alla comunicazione interna all’ amministrazione, mentre l’ordinanza per introdurre l’analisi di un testo diretto esclusivamente all’esterno dell’amministrazione. Il regolamento e la delibera sono stati scelti per includere l’analisi di un atto amministrativo con valore giuridico e un mero atto con valore prevalentemente informativo.
I testi emanati dal Comune di Bolzano sono stati tratti dal sito del Comune alla voce ‘Amministrazione trasparente’38, mentre i testi emanati dall’amministrazione provinciale sono stati presi dal sito della Provincia alla voce ‘Amministrazione trasparente’39.
12. La misurazione automatica della leggibilità di un testo
Il linguaggio della pubblica amministrazione è diventato a partire dagli anni ‘90 oggetto di numerose iniziative di semplificazione, alcune tra le quali di ispirazione governativa, altre invece sono state coordinate all’interno di ambienti accademici e di ricerca. Dall’ambito delle ricerche sulla tecnologia del linguaggio derivano recenti e innovativi studi sulla valutazione della qualità e accessibilità dei testi istituzionali basati sull’uso di indici automatici di calcolo
38 https://www.comune.bolzano.it/context.jsp?ID_LINK=4279&area=154
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della leggibilità. Fino agli anni ‘90 i principali e unici indici di calcolo della leggibilità dei testi creati per la lingua italiana erano rappresentati dall’indice Flesch-Vacca e dall’indice Gulpease. Entrambi basati sull’applicazione di metodi statistico-quantitativi per l’analisi linguistica, i due indici valutano la leggibilità del testo usando due parametri fondamentali: la lunghezza delle parole e la lunghezza delle frasi. L’indice Flesch tarato originariamente sulla lingua inglese venne adattato alla lingua italiana da Roberto Vacca (da qui la denominazione ‘Flesch-Vacca’) e utilizzato nella metà degli anni ‘70 su testi in lingua italiana per poter ottenere dati oggettivi riguardo le difficoltà di lettura e comprensione. Nonostante l’indice fosse stato favorevolmente accolto e utilizzato da alcuni, altri trovarono alcune criticità nel misurare il livello di leggibilità di un testo; è stato proprio grazie alle riflessioni sui problemi derivanti dall’utilizzo dell’indice Flesh-Vacca che è stato possibile elaborare a metà degli anni ‘80 un nuovo indice di leggibilità specificatamente tarato sulla lingua italiana: l’indice Gulpease. Oggigiorno la seconda e nuova generazione di misuratori di leggibilità fa affidamento soprattutto a strumenti di annotazione linguistica per definire la leggibilità dei testi. Con annotazione linguistica si intende il processo di identificazione della struttura linguistica di un testo, che è di tipo incrementale, cioè scandita in fasi di analisi con complessità via via crescente. L’annotazione linguistica parte dalla fase di tokenizzazione, nella quale il testo viene suddiviso i tokens, cioè parole ortografiche. Alla tokenizzazione segue una seconda fase nella quale i tokens individuati vengono analizzati dal punto di vista morfo-sintattico. Nell’ ultima fase del processo di annotazione viene ricostruita la struttura sintattica del testo attraverso l’uso di alberi sintattici (Panizza:2016, p. 133). Grazie a i nuovi misuratori di leggibilità basati sull’annotazione linguistica, è possibile prendere in considerazione parametri linguistici più complessi rispetto alla lunghezza della frase e la lunghezza delle parole, quali i parametri morfo-sintattici. Lo strumento attualmente più avanzato e basato sull’annotazione linguistica sviluppato per la lingua italiana è rappresentato da READ.IT40. Sviluppato all’ interno dell’Istituto di linguistica computazionale ‘Antonio Zampolli’ di Pisa, READ.IT rappresenta un misuratore di leggibilità di seconda generazione non solo perché basato su tre diversi livelli di descrizione linguistica (lessicale, morfo-sintattico e sintattico), ma anche perché articola la valutazione della leggibilità su due livelli: il testo intero e la singola frase. In questo senso READ.IT riesce a definire la complessità del testo in termini di frasi e diventa un valido strumento d’aiuto nel processo di semplificazione dei testi.
12.1 Il calcolo della leggibilità attraverso READ.IT
L’identificazione automatica della leggibilità con READ.IT si basa su due ingredienti principali:
- l’analisi del lessico, della morfo-sintassi, della sintassi e della lunghezza di parole e frasi. - un corpus testuale di apprendimento, formato da due corpora, di cui uno rappresentativo dei
testi di facile lettura e l’altro rappresentativo dei testi di difficile lettura41.
Sulla base di questi due ingredienti READ.IT conduce una classificazione probabilistica del testo analizzato ed esprime in percentuale la probabilità che ha di appartenere a due classi di
40 READ.IT è disponibile al sito: http://www.italianlp.it/demo/read-it/. Sulla piattaforma è possibile leggere anche un manuale sull’utilizzo di READ.IT scritto dagli stessi linguisti del centro di linguistica A. Zampolli di Pisa, disponibile al link: http://www.italianlp.it/wp-content/uploads/2016/01/Documentazione-READ-IT.pdf .
41 Il corpus rappresentativo dei testi di difficile lettura è formato da articoli di giornale provenienti dal quotidiano ‘La Repubblica’, mentre per il corpus di testi semplice lettura sono stati selezionati testi provenienti dal periodico ‘Due parole’.
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testi: leggibili o complessi. Più la percentuale assegnata da READ.IT è alta, più il testo sarà da considerare di difficile lettura.
La leggibilità complessiva del testo viene espressa attraverso l’indice ‘READ.IT Globale’, mentre le tre categorie linguistiche (lessicale, morfo-sintattiche e sintattica) vengono analizzate seguendo tre diversi modelli di analisi. Il lessico viene analizzato attraverso il ‘READ.IT Lessicale’, la morfo-sintassi attraverso il ‘READ.IT Sintattico’ e la lunghezza di parole e frasi attraverso il ‘READ.IT di Base’. Sulla base della combinazione di questi diversi modelli di analisi, viene calcolata la leggibilità complessiva, globale del testo (Fig.4).
Fig. 4 I quattro indici di leggibilità usati da READ.IT.