Контекст исследования заключается в растущей потребности в эффективных методах оценки текстов в аспекте их сложности, понятности и переводимости. Один из таких методов – обратный машинный перевод, позволяющий выявить потенциальные точки напряженности в интерпретации текста. Теоретической основой статьи выступает гипотеза, согласно которой переводимость и понятность являются соположенными лингвокогнитивными понятиями, которые могут взаимно корректировать друг друга в текстовых и лексических измерениях текстов в целом и их отдельных компонентов. Подтверждение данной гипотезы осуществляется в работе путем сопоставления прямых апелляций к языковому и метаязыковому сознанию носителей языка, выявленных экспериментальным способом (опросом). Важное место в названном сравнении занимает исследование Э. С. Клышинского, который осуществил лингвокогнитивный эксперимент на понимаемость текстов на славянских языках носителями русского языка. Научная новизна исследования заключается в разработке алгоритмов использования цифрового метода, включающего обратный машинный перевод и программы сравнения текстов на схожесть. Это обстоятельство является основанием для использования обратного машинного перевода текста для его измерения и оценки с точки зрения простоты / сложности, ясности, доступности. Машинный перевод является одним из способов реализации цифровой методики обработки текстов. Цель – доказать, что цифровые методы способны выступать в роли инструментов для оценки сложности, понятности и переводимости текстов. Помимо обратного машинного перевода используются программы сравнения текстов на схожесть. В работе его результаты верифицируются результатами опроса-эксперимента. Такая логика исследования позволяет сопоставить две модели понимания: одну, существующую в рамках естественного языкового сознания, и другую, функционирующую в контексте искусственного интеллекта. Материалом послужило стихо­творение А. С. Пушкина «Клеветникам России». Результаты показали, что тексты с высокой сложностью восприятия и понимания становятся менее понятными при обратном машинном переводе. Полученные данные позволяют сделать вывод о прямо пропорциональной соотнесенности понятности и переводимости. Результаты опроса-­эксперимента совпали с экспериментом, построенным на использовании метода обратного машинного перевода: респонденты не поняли те же слова / словосочетания во фрагментах стихо­творения, что и искусственный интеллект. Выводы исследования подтверждают возможность использования обратного машинного перевода для выявления помех в понимании текстов среднестатистическим носителем языка.