← Kennisbank/C37
c37AI Kwaliteit24 mei 20263 min lezenMvG | Atthis AI redactie

Leesbaar beleid schrijven: B1, korte zinnen en AI-concepten redigeren

Beleidsstukken leesbaar maken zonder juridische strekking te verliezen: korte zinnen, B1-niveau, omgekeerde piramide en hoe je AI-concepten scherp redigeert.

Een beleidsnotitie die niemand doorkomt, stuurt niets. C37 zet in een praktische gids uiteen hoe je leesbaarheid meetbaar verbetert — van zinslengte tot structuur — en hoe je omgaat met de wollige concepten die LLM’s opleveren. Wij halen eruit wat je morgen kunt toepassen, en voegen toe waar AI hier écht helpt en waar je het niet blind moet vertrouwen.

Leesbaar beleid schrijven: B1, korte zinnen en AI-concepten redigeren

Een beleidsnotitie die niemand doorkomt, stuurt niets. C37 zet in een praktische gids uiteen hoe je leesbaarheid meetbaar verbetert — van zinslengte tot structuur — en hoe je omgaat met de wollige concepten die LLM’s opleveren. Wij halen eruit wat je morgen kunt toepassen, en voegen toe waar AI hier écht helpt en waar je het niet blind moet vertrouwen.

Het kort: 5 praktijk-takeaways

1. Meet eerst, herschrijf daarna — Stel voor je begint een nulmeting vast: gemiddelde zinslengte en indicatief leesniveau met dezelfde tool die je na het herschrijven weer gebruikt. Zonder cijfers blijft leesbaarheid een smaakdiscussie. Richt op gemiddeld onder 20 woorden per zin en B1 als praktische benchmark, maar behandel toolscores als trend, niet als waarheid.

2. Kernboodschap naar alinea één — Zet besluit of advies in de eerste twee zinnen, daarna wat het concreet betekent, dan de onderbouwing. Wie alleen de eerste alinea leest, heeft de essentie. Test dit met een collega buiten het dossier: 60 seconden lezen, hoofdboodschap navertellen. Lukt dat niet, dan is de structuur het probleem.

3. Juridische passages apart markeren — Vereenvoudigen mag de juridische strekking niet raken. Markeer verwijzingen naar Awb, AVG en verordeningen in het concept, zodat de redacteur weet waar speelruimte zit. Schrijf de hoofdtekst op B1, laat de gemarkeerde passages door een jurist toetsen. Twee lagen, twee verantwoordelijkheden — dat voorkomt dat leesbaarheid en compliance botsen.

4. AI-concept is ruw materiaal — Behandel LLM-output als ruwe versie, nooit als eindproduct. Typische gebreken: holle versterkers, opsommingen zonder prioriteit, vage werkwoorden als ‘faciliteren’ en ‘bevorderen’. Loop drie controles na: feitencheck op cijfers en wetsverwijzingen, concrete acties in plaats van abstracties, zinnen boven 25 woorden splitsen. Wie dat overslaat, verspreidt fouten sneller dan ooit.

5. Borg het in het proces — Eenmalig opschonen zakt weg. Zet leesbaarheidschecks in het schrijfproces zelf, niet pas bij eindredactie: sjablonen met verplicht veld voor kernboodschap, een schrijfwijzer van maximaal tien pagina’s met voorbeelden, en een vier-ogen-principe met iemand buiten het dossier. Software vangt zinslengte en passieve vorm; mensen beoordelen toon en politieke gevoeligheid.

Waar AI dit goed kan — en waar niet

Leesbaarheid is een van de weinige tekstproblemen waar AI aantoonbaar goed in is. Zinslengte tellen, passieve constructies markeren, naamwoordstijl (-ing, -atie, -heid) opsporen en stopwoorden schrappen zijn taken met een helder criterium — een klein taalmodel of zelfs een regelgebaseerde checker doet dat betrouwbaar en goedkoop. Je hebt hier geen groot, energievretend model voor nodig; een compact model dat lokaal of binnen de EU draait volstaat ruimschoots.

De nuance zit in drie dingen. Ten eerste: beleidsstukken bevatten vaak vertrouwelijke of persoonsgebonden informatie. Een raadsvoorstel in concept of een nota over een handhavingszaak hoort niet in een publieke chatbot. Kies tooling waar de tekst het pand niet verlaat, of controleer hoe de leverancier data verwerkt.

Ten tweede: een LLM dat ‘vereenvoudigt’, verandert soms ongemerkt de juridische betekenis. ‘Kan’ wordt ‘moet’, ‘in beginsel’ verdwijnt terwijl het een echte uitzondering markeerde. Laat AI de hoofdtekst herschrijven, maar houd juridisch geladen passages buiten de automatische herschrijving.

Ten derde: modellen produceren zelfverzekerd verzonnen wetsartikelen en cijfers. Elke verwijzing die uit een concept komt, controleer je tegen de bron. AI versnelt de redactie, maar het oordeel over toon, politieke gevoeligheid en logische opbouw blijft mensenwerk.

Bron

Dit overzicht is gebaseerd op het volledige artikel van C37: Leesbaarheid van beleidsstukken verbeteren — praktische gids

Het brand-artikel bevat uitgewerkte voor-en-na-voorbeelden per techniek, een jargonlijst met vervangingen, een concrete beschrijving van de omgekeerde-piramidestructuur en een stappenplan voor één middag werk aan één stuk.

Het kort: 5 praktijk-takeaways

  1. 01 — Meet eerst, herschrijf daarna

    Stel voor je begint een nulmeting vast: gemiddelde zinslengte en indicatief leesniveau met dezelfde tool die je na het herschrijven weer gebruikt. Zonder cijfers blijft leesbaarheid een smaakdiscussie. Richt op gemiddeld onder 20 woorden per zin en B1 als praktische benchmark, maar behandel toolscores als trend, niet als waarheid.

  2. 02 — Kernboodschap naar alinea één

    Zet besluit of advies in de eerste twee zinnen, daarna wat het concreet betekent, dan de onderbouwing. Wie alleen de eerste alinea leest, heeft de essentie. Test dit met een collega buiten het dossier: 60 seconden lezen, hoofdboodschap navertellen. Lukt dat niet, dan is de structuur het probleem.

  3. 03 — Juridische passages apart markeren

    Vereenvoudigen mag de juridische strekking niet raken. Markeer verwijzingen naar Awb, AVG en verordeningen in het concept, zodat de redacteur weet waar speelruimte zit. Schrijf de hoofdtekst op B1, laat de gemarkeerde passages door een jurist toetsen. Twee lagen, twee verantwoordelijkheden — dat voorkomt dat leesbaarheid en compliance botsen.

  4. 04 — AI-concept is ruw materiaal

    Behandel LLM-output als ruwe versie, nooit als eindproduct. Typische gebreken: holle versterkers, opsommingen zonder prioriteit, vage werkwoorden als ‘faciliteren’ en ‘bevorderen’. Loop drie controles na: feitencheck op cijfers en wetsverwijzingen, concrete acties in plaats van abstracties, zinnen boven 25 woorden splitsen. Wie dat overslaat, verspreidt fouten sneller dan ooit.

  5. 05 — Borg het in het proces

    Eenmalig opschonen zakt weg. Zet leesbaarheidschecks in het schrijfproces zelf, niet pas bij eindredactie: sjablonen met verplicht veld voor kernboodschap, een schrijfwijzer van maximaal tien pagina’s met voorbeelden, en een vier-ogen-principe met iemand buiten het dossier. Software vangt zinslengte en passieve vorm; mensen beoordelen toon en politieke gevoeligheid.

Waar AI dit goed kan — en waar niet

Leesbaarheid is een van de weinige tekstproblemen waar AI aantoonbaar goed in is. Zinslengte tellen, passieve constructies markeren, naamwoordstijl (-ing, -atie, -heid) opsporen en stopwoorden schrappen zijn taken met een helder criterium — een klein taalmodel of zelfs een regelgebaseerde checker doet dat betrouwbaar en goedkoop. Je hebt hier geen groot, energievretend model voor nodig; een compact model dat lokaal of binnen de EU draait volstaat ruimschoots.

De nuance zit in drie dingen. Ten eerste: beleidsstukken bevatten vaak vertrouwelijke of persoonsgebonden informatie. Een raadsvoorstel in concept of een nota over een handhavingszaak hoort niet in een publieke chatbot. Kies tooling waar de tekst het pand niet verlaat, of controleer hoe de leverancier data verwerkt.

Ten tweede: een LLM dat ‘vereenvoudigt’, verandert soms ongemerkt de juridische betekenis. ‘Kan’ wordt ‘moet’, ‘in beginsel’ verdwijnt terwijl het een echte uitzondering markeerde. Laat AI de hoofdtekst herschrijven, maar houd juridisch geladen passages buiten de automatische herschrijving.

Ten derde: modellen produceren zelfverzekerd verzonnen wetsartikelen en cijfers. Elke verwijzing die uit een concept komt, controleer je tegen de bron. AI versnelt de redactie, maar het oordeel over toon, politieke gevoeligheid en logische opbouw blijft mensenwerk.