oa Leesbaarheidsonderzoek: oude problemen, nieuwe kansen

In dit artikel schetsen we eerst kort de problemen met traditioneel leesbaarheidsonderzoek. Gewapend met betere taaltechnologie en beter onderzoek naar taal- en tekstverwerking doen we een poging om een aantal van de problemen dichterbij een oplossing te brengen: we zoeken naar minder oppervlakkige en meer causaal verklarende predictoren, we proberen ook tekststructurele predictoren te creëren, we analyseren niet alleen gemiddelde maar ook individuele tekstbegripscores en verkennen interacties tussen tekst- en lezerskenmerken. We beschrijven T-Scan, een Utrechtse toepassing die een groot aantal kenmerken uit een tekst haalt. Daarna laten we zien hoe T-Scan kan helpen om te voorspellen welke cloze-score basisschoolleerlingen halen op een tekst. In een heranalyse van bestaande leesbaarheidsdata blijkt dat de predicties van de enige Nederlandse leesbaarheidsformule, de Cito Leesvaardigheidsindex voor het Basisonderwijs, verbeterd kunnen worden door T-Scan op de teksten los te laten. Maar we stellen ook vast dat de variantie die door de leesbaarheidsonderzoek verklaard wordt, tot dusver zwaar is overschat. Daarnaast blijkt wederom dat de causale interpretatie van de predictoren problemen oplevert. Tot slot schetsen we enkele richtingen voor vernieuwend leesbaarheidsonderzoek.