• Irene Pasqualini, Leggibilità dell’informazione sanitaria online.
Utilizzo delle readability formulas per le risorse mediche
online
Valerio Accardo
abstract – Questo elaborato descrive alcuni metodi per l’analisi della leggibilità di un testo scritto (formula di Flesch-Kinkaid, indice Gulpease, metodo grafico di Fry, formula di Dale-Chall), e specifica per quale ambito sono più adatti e su cosa sono fondati gli studi che hanno condotto alla loro costru- zione. L’obiettivo è quello di capire quali sono i pro ed i contro nell’utilizzo di tali algoritmi nella ricerca di materiale medico online.
keywords – readability, formule leggibilità, vocabolario medico del laico, leggibilità letteratura medica. Introduzione
Quando un medico instaura un dialogo con un paziente deve prestare attenzione ad una serie di accorgimenti che permettono ad entrambe le parti di comprendersi. Tali accorgimenti, anche se appa- rentemente banali, fanno parte di una serie di protocolli da mettere in pratica. Solo così il paziente potrà acquistare fiducia nei confronti dello specialista. Questi espedienti sono di varia natura: contatto visivo, il modo di porre domande, il tono di voce, la distanza tra gli interlocutori.
Non sempre i medici riescono ad interagire nel corretto modo con i propri pazienti, e sommato a sva- riate altre concause diventa sempre più frequente nell’opinione comune consultare delle risorse mediche online. Di per sé l’immane quantità di risorse mediche reperibili sul web potrebbe risultare un grosso vantaggio, purché tali ricerche siano effettuate nella legittima modalità, ben interpretate e ne sia certifi- cata la qualità. Purtroppo il problema è che non tutti coloro che accedono ad Internet per un consulto medico sono in grado di effettuare una ricerca nel modo corretto, e soprattutto non sempre il linguaggio tecnico con cui sono scritte le fonti è appropriato per la comprensione da parte di un qualsiasi lettore laico. Infatti, statisticamente parlando ed escludendo eventuali outlier, non molti sarebbero in grado di capire che nel seguente testo si sta descrivendo un tavolino: «Un oggetto che cranialmente presenta un
corpo di forma prismatica, liscio, con quattro lati e quattro angoli, due anteriori, due posteriori. Dalla fac- cia inferiore del corpo, prossimalmente ai quattro angoli, emergono quattro lunghe propaggini di forma cilindrica che si dirigono in direzione craniocaudale».
Readadability formulas
Il termine inglese readability è letteralmente tradotto in lingua italiana con ‘leggibilità’, con la preci- sazione che nei paesi in cui si parla la lingua inglese si adopera la distinzione tra legibility, che è la facilità di lettura in funzione della calligrafia, e readability, che è data dalla facilità di leggere un testo in funzione della sua struttura linguistica (vocabolario, sintassi ecc)1.
Attraverso degli studi condotti da numerosi studiosi sono stati costruiti degli algoritmi tramite i quali è possibile ottenere un indice della leggibilità di un testo (da ora in poi ogni volta che utilizzerò la parola leggibilità intenderò l’accezione inglese readability).
Tra i fattori più importanti usati per la stesura di tali algoritmi ritroviamo i movimenti oculari, la fa- tica e la velocità nella lettura, la velocità di percezione, la distanza alla quale si legge. Tra le formule più comuni abbiamo:
• Flesch formulas: è una delle più usate e serve a misurare l’agilità della lettura FRES (Flesch Reading
Ease Score). Il punteggio è compreso in un range da 0 a 100, dove a risultati più alti sono attribuibiti testi più facili da leggere (Tab. 1.a). In seguito modificata in formula di Flesch-Kinkaid, il cui risultato corrisponde ad un livello di istuzione (Grade level) (Tab. 1.b)2.
• Indice Gulpease: è tarato sulla lingua italiana. Utilizza il numero delle lettere al posto delle sillabe. I
risultati vanno da 0 a 100 e l’interpretazione dei risultati è analoga alla formula di Flesch (Tab. 1.c)3. • Fry readability graph: un metodo in cui si riportano su un grafico il numero di frasi (asse y) e di silla-
be (asse x) in un campione di cento parole prelevato da un testo. L’intersezione di tali dati determina il livello di difficoltà. È uno dei più usati nell’assistenza sanitaria4.
• Dale-Chall formula: a differenza delle altre formule, questa si basa sul significato delle parole, classifi-
candole in ‘facili’ e ‘difficili’. Per assegnare i termini alle categorie viene utilizzata una lista di circa tre migliaia di vocaboli più comuni, cioè conosciuta dalla maggioranza delle persone con un livello base di conoscenze («…list of 3000 words that groups of fourth-grade American students could reliably under stand…»). Le parole che non appartengono alla lista vengono automaticamente classificate come difficili. I risultati sono correlati ad un livello di istruzione. È il più usato nelle ricerche scienti- fiche (Tab. 1.d)5.
Tabella 1 – Alcune formule per il calcolo della leggibilità
a FRES = 206,835 – 1015(parole/frasi) – 84,6(sillabe/parole) b GL = 0,39(parole tot/frasi tot) + 11,18(sillabe/parole) – 15,59 c IG = 89 + [300*(frasi tot) – 10*(lettere)]/(parole)
d Raw score = 0,1579[(parole difficili/parole)*100) + 0,0496(parole/frasi)
Questi sono soltanto alcuni dei metodi conosciuti ed ovviamente ne esistono molti altri.
Anche se una formula può essere più attendibile di un’altra, esistono delle limitazioni, come quelle legate al linguaggio, poiché sono solitamente tarate su una specifica lingua e quindi necessitano di oppor- tune rettifiche prima di poter essere applicate altrove.
Una ricerca condotta nel 2001 su una popolazione composta da spagnoli e da inglesi mostra che nel calcolo della leggibilità di fonti riguardanti tumore al seno, depressione, obesità ed asma infantile, i risul- tati sono leggermente ambigui perché essendo effettuate con il metodo grafico di Fry tengono conto del numero di sillabe, che a parità di difficoltà è maggiore nella lingua spagnola6.
Gli elaborati di Informatica Biomedica prodotti dagli studenti 107
fonte che viene utilizzata sia certificata,anche se dotato di un discreto livello di scolarizzazione, nella maggioranza dei casi incontra una serie di parole appartenenti al dizionario medico che potrebbe non aver mai sentito in vita sua, poiché, come è normale che sia, non è previsto nei programmi scolastici l’in- segnamento di un certo livello di cultura medica.
Conducendo una ricerca per informarsi sulla leggibilità di alcuni argomenti medici reperibili online, utilizzando i numerosi motori di ricerca o database medici a nostra disposizione, spesso è richiesto un livello elevato di conoscenze, poco variabile a seconda del topic trattato.
Nelle fonti trovate nell’indagine del 2001 precedentemente citata e pubblicata su JAMA, è stato usato il metodo Flesch-Kinkaid per calcolare la facilità di lettura, ed è emerso che i termini strettamente medici sono parzialmente responsabili dell’alto grado di difficoltà e che dunque senza questi, la grammatica e la sintassi potrebbero non richiedere un così elevato livello di difficoltà6.
Considerando i parametri utilizzati per questi calcoli anche gli stessi errori grammaticali e di battitu- ra contribuiscono ad alterare i risultati.
Conclusione
Analizzando a fondo i metodi fin oggi sviluppati per quantizzare la difficoltà di un testo potrebbe sembrare riduttivo che gli unici due criteri per analizzare la difficoltà di un testo siano soltanto la lun- ghezza ed il vocabolario.
Dal punto di vista dello scienziato, questo è giustificato dal metodo scientifico, poiché cercherà sem- pre di condurre la realtà all’interno di leggi matematiche, che, verranno perfezionate nel corso del tempo. Il laico deve aver chiaro lo scopo che queste formule hanno e dunque il rischio che si corre sopravva- lutandone o sottovalutandone l’uso.
Potrebbe essere opportuno scrivere una parte di letteratura scientifica con un linguaggio meno tec- nico, e creare nuovi algoritmi che prendano nuove variabili in considerazione per rendere più affidabile il calcolo.
Qualora questo non fosse possibile allora sarebbe giusto sensibilizzare la popolazione a consultare personale qualificato per la comprensione di queste fonti al fine di evitare i danni che possono verificarsi in seguito ad una interpretazione sbagliata.
Bibliografia
1 Leggibilità (Wikipedia), <https://it.wikipedia.org/wiki/Leggibilit%C3%A0> (ultimo accesso: 02/2019). 2 Flesch-Kinkaid readability tests (Wikipedia), <https://en.wikipedia.org/wiki/Flesch%E2%80%93Kincaid_
readability_tests> (ultimo accesso: 02/2019).
3 L’indice Gulpease, <http://www.corrige.it/leggibilita/lindice-gulpease/> (ultimo accesso: 02/2019). 4 Fry readability formula (Wikipedia), https://en.wikipedia.org/wiki/Fry_readability_formula (ultimo acces-
so: 02/2019).
5 Dale-Chall readability formula (Wikipedia), <https://en.wikipedia.org/wiki/Dale%E2%80%93Chall_rea- dability_formula> (ultimo accesso: 02/2019).
6 Berland G.K., Elliot M.N., Morales L.S. (2001) Healt information on the internet. JAMA CCLXXXV(20),
2612-2621, <http://jama.jamanetwork.com/article.aspx?articleid=193864&resultclick=1> (ultimo accesso: 02/2019).