Analisi testuale: perché il detector segna ogni paragrafo come "AI-like" e cosa fare

Un’analisi automatica condotta su un testo di cinque paragrafi ha assegnato a ciascuno il punteggio massimo di AI-like . Il documento — che menzionava eventi al Palazzo Lombardia , il 27 ottobre, e riferimenti a enti come Eumetra — è diventato banco di prova per valutare dove i testi si inchinano a formule ripetitive e dove, invece, basta un dettaglio concreto per ritrovare una voce umana. Scopo: trasformare un output standardizzato in un pezzo leggibile e verificabile.

Il metodo applicato è semplice e trasparente: il sistema spezza il testo in paragrafi, analizza parole e costruzioni sintattiche, cerca pattern ricorrenti (buzzword, elenchi impersonali, incisi istituzionali) e pesa ogni segnale. Ne esce una fotografia dettagliata: le ragioni del “100%” non sono misteriose, sono spesso banali — mancanza di dati, eccesso di termini astratti, paragrafi-segnaposto.

I risultati mostrano numeri, pattern e segnali precisi che spiegano il funzionamento del sistema, rendendo chiaro anche a chi non è esperto come distinguere un testo umano da uno AI-like .

Analisi generale dell’articolo Il report fornisce una panoramica completa della qualità del testo, suddivisa in varie metriche:

Qualità Generale: 34/100 — indica la completezza, la coerenza e la leggibilità complessiva. In questo caso, il punteggio medio segnala margini di miglioramento. Probabilità AI: 100% — a livello globale, il contenuto mostra pattern tipici di testi generati automaticamente. Qualità Contenuto: 69/100 — misura la sostanza informativa, la presenza di dati concreti, cifre e nomi. Struttura: 0/100 — indica che il testo non segue strutture formali standard (paragrafi ben definiti, titoli, elenchi organizzati). Metriche Base: parole totali 335, frasi 14, lunghezza media frase 23,9 parole. La lunghezza media paragrafo è 0 parole, perché il sistema non ha identificato divisioni nette, un dettaglio che riduce il punteggio di struttura. Altre metriche importanti:

Parole uniche: 247 — più alto è il numero, maggiore la diversità lessicale. Diversità lessicale: 73,7% — misura quanto il testo evita ripetizioni. Leggibilità: 65/100 — indica la facilità di lettura; valori intorno a 60–70 corrispondono a un livello leggibile per un pubblico generale. Qualità titolo: 100/100 — il titolo è chiaro, diretto e semanticamente rilevante. Il detector ha utilizzato NLTK per analizzare la struttura grammaticale e lessicale, calcolare frequenze e pattern di frase, verificando segnali di generazione automatica.

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Pattern AI rilevati Il sistema segnala pattern tipici dei testi generati automaticamente. Alcuni esempi presenti nell’analisi:

Formattazioni lista tipiche : simboli come •, -, numerazioni ordinate. Spesso usati nei generatori per organizzare contenuti senza articolare la frase. Tag lingua / bandiera (EN|IT) : presenti in contenuti multilingue o importati da traduzioni automatiche. Strutture fraseologiche tipiche AI : frasi lunghe con nominalizzazioni, congiunzioni ripetute e termini astratti (“intelligenza collettiva”, “governance”, “innovazione”). Buzzword isolate : parole ad alto impatto come “stakeholder”, “roadmap”, “green” senza contesto operativo. Citazioni di fonte generiche : “secondo X” o “according to”, usate per simulare autorevolezza senza dettaglio concreto. [img-url]/pic/gallery/34399/Screenshot 2025-10-24 alle 23.46.37.png[/img-url]

Analisi paragrafo per paragrafo Paragrafo 1 — 35 parole — AI: 15% Scrivere un tutorial significa spiegare passo passo le azioni e far capire il motivo di ciascuna scelta. Qui mostriamo come preparare contenuti leggibili e verificabili, con esempi pratici.

Pattern rilevati: nessun tag artificiale, frasi naturali.

Paragrafo 2 — 34 parole — AI: 20% Rileggere ad alta voce aiuta a correggere frasi poco scorrevoli. Separare le idee, usare esempi concreti e numeri reali aumenta comprensibilità e chiarezza del testo.

Pattern rilevati: strutture naturali, nessun tag artificiale.

Paragrafo 3 — 26 parole — AI: 15% Il sistema AI-Agent analizza ogni articolo e produce una scheda con suggerimenti pratici, evidenziando quali paragrafi richiedono dati, esempi o verbi d’azione.

Pattern rilevati: formattazione chiara, nessun segnale artificiale.

Paragrafo 4 — 36 parole — AI: 25% Il 27 ottobre, a Palazzo Lombardia, saranno presentati progetti concreti basati su dati raccolti da Eumetra. La giornata mostrerà risultati misurabili e casi pratici di intervento sul territorio.

Pattern rilevati: linguaggio naturale, frasi concrete, tag lingua rimosso.

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1. Panoramica generale Metrica Valore Spiegazione Qualità Generale 34/100 Valutazione complessiva basata su contenuto, struttura, leggibilità e originalità. Sotto 50 indica margini di miglioramento. Probabilità AI 100% Probabilità che il contenuto sia generato da AI. 100% = molto alta. Qualità Contenuto 69/100 Misura ricchezza informativa, dati concreti, lunghezza e pertinenza. Livello “buono”. Struttura 0/100 Il testo non ha paragrafi chiari o organizzazione coerente; influisce sulla leggibilità. Metriche Base

Metrica Valore Dettaglio Parole 335 Numero totale di parole Paragrafi 0 Il detector non rileva divisioni chiare Frasi 14 Numero totale di frasi Lunghezza media frase 23,9 Ideale: 15–25 parole Lunghezza media paragrafo 0 Ideale: 50–150 parole Qualità avanzata

Metrica Valore Dettaglio Parole uniche 247 Misura il vocabolario vario Diversità lessicale 73,7% Valore buono (ideale: 60–75%) Leggibilità 65/100 Standard: testo leggibile per pubblico generale Qualità titolo 100/100 Titolo chiaro, pertinente e attrattivo Rilevamento AI

Pattern rilevati: 20 Punteggio AI: 100% NLTK utilizzato: sì

2. Analisi paragrafo per paragrafo Paragrafo Parole AI (%) Pattern rilevati Spiegazione 1 75 100 Riferimento AI, Liste (•,-), Tag lingua EN IT, Strutture fraseologiche tipiche AI 2 55 100 Liste (•,-), Tag lingua EN IT 3 12 45 Tag lingua EN IT 4 22 100 Liste (•,-), Tag lingua EN IT 5 59 100 Riferimento AI, Tag lingua EN IT 6 33 100 Tag lingua EN IT, Strutture fraseologiche tipiche AI 7 26 100 Tag lingua EN IT, Buzzword AI 8 30 100 Tag lingua EN IT, Strutture fraseologiche tipiche AI 9 30 100 Tag lingua EN IT 10 72 100 Citazioni generiche, Liste (•,-), Tag lingua EN IT, Strutture fraseologiche AI Glossario AI-like : Indica che un testo presenta caratteristiche tipiche di contenuti generati da Intelligenza Artificiale, come strutture ripetitive, frasi astratte o buzzword. Buzzword : Termine di grande impatto, spesso generico o astratto, usato senza contesto operativo reale (es. “roadmap”, “stakeholder”). Citazioni generiche : Frasi tipo “secondo X” o “according to” che simulano autorevolezza senza fornire fonti verificabili. Detector AI : Strumento che analizza testi per individuare pattern tipici di contenuti generati automaticamente. Diversità lessicale : Percentuale di parole uniche rispetto al totale, indica varietà e ricchezza del vocabolario. Eumetra : Ente di ricerca citato come fonte dei dati sul progetto “Casa Sostenibile”. Formattazioni lista tipiche : Uso di simboli come •, -, o numerazioni ordinate per organizzare informazioni, spesso automatico nei generatori di contenuti. Leggibilità : Facilità di lettura del testo, calcolata su lunghezza frasi, paragrafi e complessità sintattica. Lunghezza media frase : Numero medio di parole per frase; valori ideali 15–25 parole. NLTK : Libreria Python per l’elaborazione del linguaggio naturale, usata per tokenizzazione, analisi sintattica e rilevamento pattern AI. Paragrafo-segnaposto : Frase o blocco di testo vuoto o generico usato come placeholder durante la scrittura automatica. Pattern AI : Strutture linguistiche, formati o parole che tipicamente compaiono nei testi generati da AI. Probabilità AI : Percentuale che indica quanto un testo presenta caratteristiche tipiche dei contenuti generati automaticamente. Qualità Contenuto : Misura di sostanza informativa, presenza di dati concreti, cifre e nomi; riflette la profondità del testo. Qualità Generale : Valutazione complessiva basata su contenuto, struttura, leggibilità e originalità. Qualità titolo : Valutazione dell’efficacia del titolo in termini di chiarezza, pertinenza e attrattività. Riferimento AI : Segnale nel testo che indica menzioni o strutture riconducibili a contenuti generati automaticamente. Strutture fraseologiche tipiche AI : Frasi lunghe, nominalizzazioni, congiunzioni ripetute e termini astratti che caratterizzano testi automatici. Tag lingua / bandiera (EN|IT) : Etichette per indicare lingua o traduzioni, talvolta residue da contenuti multilingue importati. Verbi d’azione : Verbi che descrivono chiaramente chi compie cosa, essenziali per trasformare elenchi impersonali in testo concreto.

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