Kan automatiska läsbarhets- och idédensitetsmått användas för att avgöra vilken text läsare föredrar vid informationssökning?

Sammanfattning: Idag är det mycket vanligt att man använder internet för att söka reda på och ta till sig information, detta är ofta en mycket snabb och enkel metod. För personer med språkliga problem är det dock inte alltid lika enkelt, dagens sökmotorer tar inte hänsyn till hur lättläst en text är (Google har börjat experimentera lite med detta på engelska). En metod för att hjälpa personer med sådana behov är att sortera sökträffar efter hur läsbara de är enligt olika läsbarhetsmått som beräknas automatiskt av en dator. Risken är då att en sådan omfördelning av resultaten premierar träffar som innehåller mindre information eller är irrelevanta givet sökningen. Syftet med studien är att undersöka samband mellan läsbarhet innehåll och relevans för att i förlängningen kunna utforma algoritmer som kan användas för att hitta texter med lagom läsbarhet och informationstäthet åt personer med eller utan lässvårigheter. 21 texter hämtades från sökmotorn Google via sju olikasökningar. Försökspersoner har därefter fått läsa texterna och svara på frågor kring hur de upplevde dem. Alla automatiska läsbarhets och idédensitetsmått ser ut att ge viss indikation på hur en text upplevs av försökspersonerna och därigenom påverka vilka texter som föredras, även antalet ord i en text ser ut att vara en viktig indikator här.