Flesch 가독성 지수, 왜 한국어에는 안 통하나
영어권 콘텐츠 분석 도구를 쓰다 보면 "Flesch Reading Ease 72점"처럼 가독성을 숫자 하나로 요약해 주는 지표를 자주 만납니다. 그런데 같은 공식을 한국어 텍스트에 그대로 돌리면 결과가 이상하게 나오거나, 도구에 따라 아예 표시가 안 되는 경우가 많습니다. 이 가이드는 Flesch 공식이 애초에 어떤 전제로 설계됐는지, 그 전제가 한국어에서 왜 무너지는지, 그리고 실제 도구가 이 상황을 어떻게 처리하는지 코드 수준에서 확인합니다.
1. Flesch Reading Ease는 무엇을 세는 공식인가
1948년 루돌프 플레시(Rudolf Flesch)가 발표한 이 공식은 206.835 - 1.015 × (평균 문장 길이) - 84.6 × (평균 음절 수)로 계산됩니다. 문장이 길고, 단어 하나에 음절이 많이 들어갈수록 점수가 낮아지고(더 어렵다고 판단), 문장이 짧고 음절이 단순할수록 점수가 90점 이상(매우 쉬움)으로 올라갑니다. 핵심은 "음절 수"라는 값인데, 실제 사전을 참조해 정확히 세는 대신 단어 안에서 모음(a, e, i, o, u, y)이 연속으로 나타나는 덩어리의 개수를 세는 근사 방식을 씁니다. 예를 들어 "beautiful"은 모음 덩어리가 "eau", "i", "u" 세 개라 3음절로 근사됩니다. 완벽한 음성학적 계산은 아니지만 영어 단어에서는 실제 음절 수와 상당히 비슷하게 맞아떨어집니다.
2. 왜 이 근사가 한국어에서는 완전히 다른 값을 낳는가
이 공식이 성립하려면 "모음 글자 개수 ≈ 음절 수"라는 전제가 필요한데, 이는 영어처럼 표음문자를 자음·모음으로 각각 한 글자씩 나열하는 언어에서만 성립합니다. 한글은 애초에 음절 하나(예: "안", "녕")를 자음+모음(+받침) 조합으로 압축해 한 글자에 담는 음절문자 체계입니다. 게다가 Flesch 공식의 모음 감지 정규식은 로마자 a, e, i, o, u, y만 인식하도록 만들어져 있어서, "안녕하세요" 같은 한글 단어에는 애초에 해당 정규식이 매치되는 문자가 하나도 없습니다. 즉 음절을 세는 로직 자체가 한글에서는 입력값을 전혀 읽지 못하는 상태가 됩니다. 또한 한국어는 교착어라 조사·어미가 단어 뒤에 계속 붙는 구조라서, 공백 기준으로 나눈 "단어" 하나가 영어의 단어 하나와 정보량 자체가 다릅니다. 이 두 가지 이유로 Flesch 점수를 한국어에 그대로 적용하면 통계적으로 무의미한 숫자가 나옵니다.
3. 실제 도구는 이 상황을 어떻게 처리하나 — 코드로 확인
텍스트 통계 분석기의 소스를 열어 countSyllables 함수를 보면 word.toLowerCase().match(/[aeiouy]+/g)로 음절 덩어리를 센 뒤, 매치되는 게 하나도 없으면(즉 모음 문자가 하나도 없으면) ||1 처리로 강제로 1음절 취급합니다. 이 화면에 표시되는 안내 문구는 "한국어는 Flesch 점수 자체를 표시하지 않는다"고 설명하지만, 실제 fleschScore 함수 코드를 끝까지 추적해 보면 언어를 감지해서 건너뛰는 분기 자체가 존재하지 않습니다. 유일한 표시 조건은 공백 기준으로 나눈 단어(어절) 수가 10개 이상인지 뿐입니다. 즉 한글 문장이라도 어절이 10개 이상이면 점수 박스가 그대로 나타나며, 한글 단어는 전부 위 로직에 의해 음절 수 1로 계산되므로 결과 점수는 원문의 실제 가독성과 무관한 값이 됩니다. "표시 안 함"이 아니라 "숫자는 나오지만 그 숫자가 무의미한" 쪽에 더 가까운 셈이라, 이 지표는 영어 텍스트에서만 참고하는 것이 안전합니다.
206.835 - 84.6 - 1.015×(어절수) 형태로 단순화됩니다. 어절이 12개 남짓이면 계산값이 100을 넘어가 상한선(100점, "매우 쉬움")으로 그대로 표시됩니다 — 실제 문장의 난이도와는 아무 상관없는 숫자입니다.
| 언어 | 음절 계산 방식 | 점수 박스 표시 여부 |
|---|---|---|
| 영어 | 모음 덩어리 개수 근사(실제 음절 수와 유사) | 어절 10개 이상이면 표시, 의미 있는 값 |
| 한국어 | 로마자 모음 미검출 → 단어당 음절 1개로 고정 | 어절 10개 이상이면 표시되지만 값 자체는 무의미 |
4. 그렇다면 한국어 문장은 무엇으로 난이도를 가늠하나
Flesch 점수를 대체할 표준화된 한국어 가독성 공식은 국제적으로 널리 합의된 것이 없습니다. 대신 실무에서는 문장 평균 길이(어절 수), 평균 단어 길이, 접속사·전문용어 밀도처럼 언어 구조에 덜 의존하는 지표를 보조적으로 참고하는 경우가 많습니다. 텍스트 통계 분석기의 기본 통계(글자 수, 단어 수, 문장 수, 평균 단어 길이)는 언어와 무관하게 동일한 로직으로 정상 집계되므로, 한국어 글은 Flesch 점수 대신 이 기본 지표들로 문장 길이나 분량을 점검하는 편이 더 신뢰할 수 있는 접근입니다.
자주 묻는 질문
Q. Flesch 점수가 낮게 나오면 한국어 문장이 실제로 어려운 건가요?
아닙니다. 한국어 입력에 대한 Flesch 점수는 음절을 세는 로직이 한글 문자를 인식하지 못해 나오는 부산물에 가깝습니다. 문장의 실제 난이도 판단에는 사용하지 마세요.
Q. 영어와 한글이 섞인 텍스트는 어떻게 처리되나요?
공식 자체는 언어를 구분하지 않고 전체 텍스트를 하나로 취급합니다. 영어 단어는 모음 개수 기준으로, 한글 단어는 음절 1개로 계산되어 섞인 채로 합산되므로, 한글 비중이 높을수록 점수의 신뢰도는 더 떨어집니다.
Q. 왜 아예 한국어에서는 점수 박스를 숨기지 않나요?
현재 로직은 텍스트의 언어를 판별하는 절차 없이 어절 수(10개 이상)만으로 표시 여부를 결정하기 때문입니다. 언어 감지를 추가해야 한글 입력 시 박스를 숨기는 동작이 가능한데, 지금은 그 판별 단계가 빠져 있는 구조입니다.
Q. 그럼 이 지표를 아예 쓸모없다고 봐야 하나요?
아니요. 영어 텍스트에서는 여전히 유용한 근사치입니다. 블로그·이메일·문서를 영어로 작성할 때 문장이 지나치게 길거나 복잡한 단어를 많이 썼는지 빠르게 점검하는 용도로는 충분히 신뢰할 만합니다.