Os meus textos em inglês soam educados? O que quem não é nativo consegue e não consegue verificar

Na maioria dos estudos por trás deste texto, os emails que pareceram bruscos a leitores nativos foram avaliados pelo grau de franqueza e de atenuação, e não pelos erros, por isso um corretor gramatical não diz a quem escreve inglês como língua não nativa se uma mensagem soa educada. A única experiência que fez variar os erros de ortografia e de gramática concluiu que a maior parte das impressões negativas criadas pelos erros diminuía quando os leitores sabiam que o remetente era de outra cultura (explicado mais abaixo). O que distinguia os emails bruscos era um pedido feito de forma demasiado direta, sem palavras que o atenuassem, sem saudação nem despedida e sem qualquer sinal de que quem escrevia sabia que estava a pedir alguma coisa. Esses hábitos são muitas vezes moldados pela primeira língua e passam despercebidos a qualquer ferramenta que verifique ortografia e concordância verbal.

A maioria das ferramentas a que as pessoas recorrem verifica a gramática, a fluência e a formalidade. Um grupo mais pequeno lê o tom. Nenhuma sabe a quem estás a escrever, a menos que o digas, nem o tamanho do favor, nem o que conta como educado na cultura dessa pessoa, e é nessa última camada que a investigação situa a maior parte do estrago. A resposta à pergunta “o meu texto em inglês soa natural e educado” divide-se em duas. A primeira metade são as expressões convencionais que atenuam um pedido, e essas podem ser verificadas e aprendidas. A segunda metade é saber se este leitor, nesta relação, vai receber as tuas palavras como as querias dizer. Isso só se pode estimar, e uma ferramenta só o consegue estimar contigo.

Cofundei o Subtext, um verificador de tom, por isso tenho interesse na forma como as três últimas secções se leem. São o único sítio onde faço afirmações sobre ele. Tudo o que vem antes assenta em fontes que abri eu próprio, nalguns casos só o resumo ou uma página que descreve o estudo, como diz a lista de Fontes.

Uma mensagem correta em inglês pode soar mal-educada

Uma mensagem pode ser gramaticalmente perfeita e falhar na mesma, porque a cortesia em inglês vive sobretudo nas palavras que rodeiam o pedido. Economidou-Kogetsidis estudou pedidos por email que estudantes universitários cipriotas gregos enviaram a docentes, numa universidade de Chipre que ensina em inglês, recolhidos ao longo de vários semestres¹. Os emails distinguiam-se por “significant directness”, sobretudo nos pedidos de informação, por “an absence of lexical/phrasal downgraders”, por saudações e despedidas omitidas e por formas de tratamento que a autora considerou inadequadas ou inaceitáveis. O argumento dela é que estes emails podem ler-se como indelicados porque “they appear to give the faculty no choice in complying with the request and fail to acknowledge the imposition involved”¹. O título do artigo é uma das frases dos dados, “Please answer me as soon as possible”, e mostra o padrão em sete palavras. Quem escreve quer ser cortês, usa a palavra “please” e mesmo assim produz uma frase que impõe um prazo ao leitor.

Um atenuador, o “downgrader” do artigo, é uma palavra pequena que baixa a pressão. “I was wondering whether”, “if you have a moment”, “would it be at all possible”. Os falantes nativos de inglês tendem a recorrer a eles. Quem vem de línguas em que a franqueza é a forma educada por defeito pode omiti-los e acrescentar um “please”. Num estudo de 2013 com 4.353 pedidos da Wikipedia, cada um avaliado por cinco anotadores norte-americanos, Danescu-Niculescu-Mizil e colegas concluíram que um “please” a meio da frase tinha em média +0,49 na sua escala de cortesia, enquanto um pedido que abria com “Please” tinha em média -0,30². Interpretam o “please” inicial como uma estratégia direta que pode parecer pouco sincera. O estudo não indica a primeira língua de quem escrevia, por isso mostra como os avaliadores norte-americanos ouvem um “please” logo à entrada, e não quem o escreve.

Os nativos também escrevem de forma direta, mas com mais maneiras de atenuar

A franqueza também é comum entre os escritores nativos, e o que separa os grupos é a quantidade de atenuação que acrescentam. Biesenbach-Lucas comparou pedidos por email a professores feitos por estudantes de pós-graduação falantes nativos e não nativos de inglês, numa universidade norte-americana³. Analisou 533 emails que estudantes de pós-graduação em TESOL enviaram a um único professor ao longo de seis semestres, 382 de falantes nativos e 151 de não nativos, e todos os escritores não nativos tinham origem asiática. Os dois grupos escreveram mais pedidos diretos e sugestões do que as formas convencionalmente indiretas encontradas em estudos mais antigos sobre atos de fala, por isso esta deriva não se limita a quem está a aprender. Mas os falantes nativos “demonstrate greater resources in creating e-polite messages to their professors than nonnative speakers”³. Tinham mais maneiras de atenuar e usavam-nas mais. Os grupos têm tamanhos desiguais. O estudo aponta como limitações o facto de ser um único professor e a amostra reduzida de não nativos (todos de línguas asiáticas, todos do mesmo curso), por isso descreve um só contexto e não encerra a questão.

O que os leitores nativos têm contra ti

Os leitores nativos julgam o remetente tanto como a frase, e julgam o registo com mais dureza do que a gramática. Num estudo posterior sobre perceção, Economidou-Kogetsidis mostrou os mesmos emails de estudantes, diretos e sem modificadores, a aprendentes cipriotas gregos e a docentes nativos de inglês⁴. Os dois grupos tinham “significantly mismatching perceptions of what is appropriate”. Na maioria dos casos, os docentes nativos avaliaram o mesmo email como “significantly more abrupt, less polite and as not adequately acknowledging the imposition involved”, e avaliaram a personalidade do remetente de forma significativamente menos favorável do que os aprendentes (“significantly less favorably”)⁴.

Hendriks realizou duas experiências online em que falantes nativos de inglês leram pedidos por email escritos por aprendentes neerlandeses, com as palavras atenuadoras variadas. Os 110 avaliadores da primeira e os 158 da segunda avaliaram a compreensibilidade e a personalidade do remetente⁵. Sobre o uso insuficiente dessas palavras, o artigo diz que “had a negative effect on participants’ evaluation of the personality of the sender of the e-mail”⁵. A mensagem foi percebida em qualquer dos casos. O efeito esteve no quão agradável o remetente parecia, veio de uma só expressão e foi pequeno, cerca de um terço de ponto numa escala de cinco pontos.

Um estudo de 2023 do mesmo primeiro autor concluiu que a penalização era ainda mais limitada. Deu a 120 leitores neerlandeses e 131 britânicos uma de quatro versões de um email de pedido de um colega⁶. A versão seca (“Can you send me…”) fez o remetente parecer mais mandão. Mas o email seco de um escritor neerlandês também foi classificado como mais autoritário e suscitou maior disposição para cumprir, enquanto o email seco de um escritor inglês foi classificado como menos competente. Os autores dizem que omitir palavras atenuadoras “may have a limited but important impact”.

Os leitores perdoam mais depressa a gramática do que o tom

Os leitores perdoam os erros de gramática mais depressa do que um tom seco, e Vignovic e Thompson testaram se saber que o remetente é de outra cultura traz algum perdão⁷. Os leitores avaliaram a conscienciosidade, a inteligência, a amabilidade e a fiabilidade de quem enviava um email, entre outros traços, depois de lerem mensagens com erros de ortografia e de gramática, ou mensagens que quebravam normas de etiqueta, que os autores definiram como mensagens curtas sem tom de conversa. Os erros de gramática produziram impressões negativas, e a maior parte dessas impressões diminuiu quando os leitores souberam que o remetente era de uma cultura diferente. As violações de etiqueta foram diferentes. As atribuições negativas “were not significantly mitigated by knowledge that the e-mail sender was from a foreign culture”⁷. Um leitor desculpa em grande parte a tua gramática quando sabe que o inglês é a tua segunda língua. Não desculpa da mesma forma um tom seco. O artigo enquadra isto como atribuição, com os erros de gramática atribuídos à situação e o tom seco atribuído à pessoa.

Problemas de expressão e problemas de situação

Thomas traçou a linha que explica porque é que algumas destas coisas se podem verificar e outras não⁸. Chamou falha pragmática à incapacidade de perceber “what is meant by what is said” e dividiu-a em duas. A falha pragmalinguística resume-se a “highly conventionalized usage which can be taught quite straightforwardly as ‘part of the grammar’”. Sobre a falha sociopragmática, a autora escreve que “is much more difficult to deal with, since it involves the student’s system of beliefs as much as his/her knowledge of the language”⁸.

Na prática, o primeiro tipo é o “I was wondering if” que falta ou o “please answer me as soon as possible”. É um problema de expressão, e uma ferramenta ou um livro de expressões pode apanhá-lo. O segundo tipo é decidir que um pedido de uma linha a um colega mais sénior não precisa de nenhuma atenuação, porque na tua primeira língua não precisaria. Nenhuma expressão resolve isso, porque as palavras estão certas e a situação é que foi mal lida.

Quem aprende também repara nestes dois tipos de erro de forma diferente, consoante o sítio onde vive. Bardovi-Harlig e Dörnyei pediram a aprendentes de inglês que avaliassem enunciados gramaticalmente errados ou contextualmente inadequados⁹. Os aprendentes que estudavam inglês num país onde ele é falado classificaram os erros pragmáticos como mais graves do que os gramaticais. Os que estudavam inglês no seu país classificaram os erros gramaticais como mais graves⁹. Quem estudou inglês no seu país tende, por isso, a pôr os erros de gramática como o pior tipo, enquanto os estudos acima verificaram que os leitores nativos reagem mais à franqueza e à atenuação.

Em que ajudam o ensino e uma proficiência mais alta

O ensino e uma proficiência mais alta ajudam ambos com as expressões convencionais, e nenhum fecha toda a distância. Usó-Juan reuniu 110 pedidos por email reais, enviados por aprendentes espanhóis de inglês como língua estrangeira a três docentes, antes e depois de um período de ensino de estratégias, e verificou que os pedidos eram mais adequados depois¹⁰. O resumo refere uma comparação antes e depois, sem grupo de controlo nem teste diferido, por isso mostra que as expressões se podem ensinar, não que o ganho se mantém. Qin, Jia e Ren analisaram 306 emails de pedido de 32 professores falantes de inglês e 121 aprendentes cuja primeira língua era o chinês, o francês ou o espanhol¹¹. A primeira língua dos aprendentes teve um efeito significativo na sua escrita. Os aprendentes com maior proficiência usaram mais estratégias indiretas de pedido, mas não tinham desenvolvido a competência pragmática para ajustar o seu uso entre contextos escritos. Um aprendente mais avançado usa mais pedidos indiretos e ainda assim não se adapta à situação, o que faz lembrar a segunda categoria de Thomas⁸.

A razão por que não o consegues ouvir tu próprio

Reler a tua própria mensagem pode não apanhar isto, por duas razões. A primeira é a geral, que trato em Este texto soa mal-educado?. Kruger e colegas fizeram cinco experiências sobre o tom por email e os resultados sugerem que as pessoas tendem a acreditar que comunicam por email com mais eficácia do que realmente comunicam. A quarta e a quinta experiências sugerem que a causa é quem escreve “ouvir” uma frase como a pretendeu, o que dificulta ver que o público pode não a ouvir assim¹². Um estudo de 2025 sobre mensagens de texto do dia a dia (347 recetores, 171 remetentes) e emails de trabalho ou de estudo (361 recetores, 61 remetentes) não encontrou sinal de tom positivo ou negativo mal interpretado¹³. Avaliou o tom positivo ou negativo, não a cortesia, por isso deixa em aberto a pergunta desta secção. A segunda razão é uma inferência dos estudos acima, não uma conclusão deles, e é específica de quem escreve numa segunda língua. A voz silenciosa que ouves está a ler com as regras de cortesia da tua primeira língua. Um pedido perfeitamente cortês em grego ou em neerlandês também te soa cortês em inglês, porque o juízo está a ser feito pelo mesmo ouvido.

É por isso que a diferença de perceção no segundo estudo de Economidou-Kogetsidis é tão grande⁴. Os aprendentes classificaram como adequado o seu próprio tipo de email porque, pelos padrões com que cresceram, era. Os docentes classificaram-no como brusco porque, pelos seus, era. Cada grupo leu o email com exatidão segundo os seus próprios padrões.

Perguntar se o teu inglês soa educado é, portanto, perguntar como soa a um leitor cujas expectativas não consegues verificar, e é para isso que serve um segundo leitor. O lado do leitor da mesma lacuna, perceber o que uma mensagem que recebeste queria dizer, está em o que significa este texto.

O que as ferramentas de gramática e fluência verificam, nas suas próprias palavras

As grandes ferramentas de escrita prometem sobretudo correção e fluência, e algumas prometem formalidade. Cada descrição abaixo cita a página da própria ferramenta, por isso nada aqui é uma funcionalidade que eu tenha deduzido.

A página inicial do LanguageTool descreve um verificador de “grammatical errors and spelling mistakes across languages”, diz que “masters more than 30 languages and dialects” e oferece um parafraseador que reformula “to be more formal, fluent, simple or concise”¹⁴. O menu de produtos diz que o verificador “helps you find the right tone”; nada na página diz que deteta cortesia.

O DeepL Write, segundo o seu próprio blogue, suporta inglês, alemão, francês, espanhol, italiano, português, chinês (simplificado), japonês e coreano e, para francês e espanhol pelo menos nessa publicação, deixa escolher um estilo (Business, Academic, Simple, Casual) e um tom (Friendly, Diplomatic, Confident, Enthusiastic)¹⁵. Ambos são definições que aplicas, e a ferramenta não deteta se o teu rascunho foi diplomático.

O Wordtune promete “Switch between casual and formal tones with the click of a button”, diz que “can only write in English” e afirma que a sua funcionalidade de tradução “will make you sound like a native-English speaker with just a click”¹⁶. As duas primeiras afirmações são verificáveis. A terceira é marketing.

O parafraseador do QuillBot, segundo o seu próprio blogue, oferece dois modos gratuitos (Standard e Fluency) e nove modos predefinidos para utilizadores pagantes, funciona “in over 25 languages” e destina-se a pessoas que escrevem “in a first, second, or third language”¹⁷. Mais uma vez, os modos são instruções que lhe dás.

Todas as quatro conseguem tornar uma frase mais fluente e mais formal. Formal e educado não são a mesma coisa, e a investigação acima trata dessa diferença. Uma frase formal que continua a não dar escolha ao leitor continua a ser o tipo de email de onde o artigo de 2011 tirou o título.

O que verificam as ferramentas de tom

Duas ferramentas afirmam ler o tom antes de enviares e uma terceira reescreve em direção a ele, e as suas afirmações são mais estreitas do que a pergunta que fazes. Uma quarta, o QuillBot, pontua o tom depois de uma paráfrase.

A página de tom do Grammarly mostra um conjunto de etiquetas para o tom geral de um texto, como Formal, Confident, Accusatory e Worried, sem nenhuma indicação sobre idiomas além do inglês, sobre limites ou sobre quem é o leitor¹⁸; o que o detetor lê está explicado em deteção de tom por IA. Como isso se compara com um leitor feito para mensagens está em o Subtext contra o Grammarly.

O Tonely, na sua ficha da App Store, é “the world’s first On device Ethical AI-powered iMessage extension and keyboard designed to help you understand how your words may come across before you press send”, funciona inteiramente no dispositivo, indica o inglês como único idioma e é gratuito para descarregar, com uma subscrição de 9,99 $ por mês ou 99,99 $ por ano¹⁹. Processar no dispositivo é uma vantagem de privacidade, e só em inglês é um limite para quem também escreve mensagens na sua primeira língua.

A página inicial do ConfiText diz que “rewrites your messages so they come across clear, confident, and exactly how you meant them”²⁰. Não nomeia nenhum idioma e não afirma ler como uma mensagem vai cair antes de a reescrever.

A página de ajuda do QuillBot, atualizada pela última vez a 10 de junho de 2026, descreve as definições de tom Premium que “help you see how the tone of your text changes after paraphrasing”²¹. Um painel mostra o original e a paráfrase em cinco escalas, de Casual a Formal, de Unfriendly a Friendly, de Wordy a Concise, de Complex a Simple e de Unclear a Clear. Estas pontuam o texto em si, e a página não diz nada sobre cortesia nem sobre como um leitor o vai julgar.

Um programa consegue avaliar a cortesia?

Um programa consegue avaliar a cortesia de pedidos em inglês com uma exatidão próxima da de uma pessoa dentro de um mesmo site, e continua atrás quando muda de site e de língua. Danescu-Niculescu-Mizil e colegas construíram um classificador de cortesia a partir de um corpus de pedidos anotados, com características que servem de indicadores de indireção, deferência e impessoalização, e relataram que “achieves close to human performance and is effective across domains”². A base é mais estreita do que a citação. No artigo de 2013, cinco anotadores norte-americanos avaliaram cada um dos 10.957 pedidos em inglês (4.353 da Wikipedia, 6.604 do Stack Exchange), e o teste incidiu apenas no quarto mais educado e no quarto menos educado de cada conjunto. Dentro de um mesmo site, o classificador obteve 83,79% na Wikipedia e 78,19% no Stack Exchange, contra uma exatidão humana de 86,72% e 80,89%.

Treinado na Wikipedia e testado no Stack Exchange, obteve 67,53% contra 80,89% das pessoas, e no sentido inverso 75,43% contra 86,72%. Quando Srinivasan e Choi construíram o TyDiP, um conjunto de dados de cortesia com 500 exemplos anotados em cada uma de nove línguas tipologicamente diversas, os modelos multilingues levaram o treino em inglês para as outras línguas razoavelmente bem, na opinião dos autores, “yet fall short of estimated human accuracy significantly”²². O mesmo artigo perguntou também se cada estratégia de cortesia do inglês mantém o efeito quando passada para outras línguas, e se a formalidade e a cortesia coincidem. Nenhuma das duas coisas se verifica sempre.

Uma ferramenta de tom consegue avaliar o inglês de quem não é nativo?

Uma leitura de tom do teu inglês é uma estimativa, porque nenhum dos dois estudos de classificadores citados acima indica se os seus pedidos vinham de pessoas a escrever numa segunda língua. As ferramentas acima que leem o tom fazem um trabalho deste género, sejam quais forem os seus mecanismos internos. A evidência publicada diz que os modelos testados até agora são bons em inglês e ficam mensuravelmente atrás das pessoas noutras línguas, e que as estratégias que tornam educada uma frase em inglês não se transferem uma a uma. Mesmo onde um modelo é mais forte, está a modelar um leitor genérico.

O teste mais próximo é uma evidência vizinha, não um teste de tom. Liang e colegas aplicaram sete detetores de texto de IA a 91 redações do TOEFL escritas por pessoas e a 88 redações de alunos norte-americanos do oitavo ano, em 2023²³. Os detetores foram quase perfeitos nas redações dos alunos do oitavo ano e classificaram mal mais de metade das redações do TOEFL como escritas por IA, uma taxa média de falsos positivos de 61,3%. Não diz nada sobre ferramentas de tom. Reler a mensagem como o destinatário a leria, sempre que uma pontuação de tom sobre o teu inglês te preocupe, é uma precaução sensata de qualquer forma.

O que nenhuma ferramenta consegue verificar

Nenhuma ferramenta sabe aquilo que a investigação diz que mais importa, que é quem está a ler, para além do que lhe disseres. Todos os estudos de perceção acima chegaram ao resultado mantendo a mensagem constante e mudando o leitor. O mesmo email foi aceitável para um aprendente e brusco para um docente⁴. O mesmo erro de gramática foi julgado com menos dureza quando o leitor conhecia a origem do remetente do que quando a desconhecia⁷. Uma ferramenta vê a mensagem. Não vê o docente, nem o peso do favor que se pede.

Saber se a tua relação com este leitor admite um pedido sem rodeios, se uma mensagem de duas linhas a esta pessoa se lê como eficiente ou como fria, e se a imposição é pequena o bastante para dispensar o pedido de desculpa são tudo crenças sobre a situação, o que as torna de novo a segunda categoria de Thomas⁸. Uma ferramenta pode dizer-te que a frase é direta. Não te pode dizer se ser direto foi a decisão certa, e a área não tem essa certeza para dar. As ferramentas de reescrita partilham esse limite, porque a maioria devolve texto novo sem dizer como o leitor o vai receber, o que a análise dos reescritores de mensagens com IA verificou nos principais tipos de app.

O que uma ferramenta pode fazer é ler o rascunho como alguém que não és tu. Pode reparar que um pedido não tem atenuação, que uma mensagem não tem saudação, que uma linha impõe um prazo que não querias impor. Isso apanha a primeira categoria, as expressões convencionais, que Thomas disse ser “fairly easy to overcome”⁸. Para quem escreve numa segunda língua, isso cobre a maior parte das correções fáceis e é a parte em que o teu próprio ouvido é pior.

Como podes verificar o teu inglês antes de o enviares?

Começa pela forma do pedido. Dá ao leitor uma maneira de dizer que não? A conclusão de 2011 foi que os emails podem ler-se como indelicados quando “give the faculty no choice”¹. “Could you send it when you have a chance” dá. “Send it by Friday” não dá, e um “Please” no início também não é uma correção fiável. Os pedidos que começavam com “Please” tiveram em média -0,30 na escala de cortesia dos avaliadores norte-americanos no estudo da Wikipedia².

Usa um atenuador que mude a forma como o pedido se lê. Nas experiências de Hendriks, trocar “can” por “could” não mudou nada, e “I was wondering if” foi o único modificador associado a um remetente mais agradável, por uma pequena margem. Acrescentar “possibly” não fez diferença⁵.

Reconhece o pedido. Uma oração que mostre que sabes que estás a pedir, “I know you’re busy”, faz o trabalho que os docentes do estudo de perceção sentiram que faltava⁴.

Mantém a saudação e a despedida numa primeira mensagem. A sua ausência foi uma das características que o estudo de 2011 encontrou nos emails que se liam como indelicados¹. Ninguém as espera numa conversa em curso, mas um primeiro email a alguém mais sénior é lido à procura delas.

Atenção aos prazos. “As soon as possible” foi a expressão que deu o título ao artigo¹. Se não há pressa, di-lo.

Depois lê a mensagem como se estivesses de mau humor. A razão está no artigo sobre porque não consegues perceber se o teu próprio texto soa mal-educado. Na quarta experiência de Kruger e colegas, 54 estudantes leram em voz alta as suas frases, metade no tom que pretendiam e metade no tom oposto, e só essa segunda metade deixou de sobrestimar a facilidade com que um parceiro as descodificaria¹². Foi uma só experiência, sobre sarcasmo, por isso trata-o como uma precaução.

O que o Subtext verifica num rascunho que estás prestes a enviar

O Subtext, a app que cofundei, nomeia problemas como uma redação que pressiona ou que é demasiado exigente, o que se sobrepõe a uma parte da primeira categoria da divisão de Thomas, os deslizes convencionais. Não encontrei nada que mostre que verifica a falta de palavras atenuadoras ou de saudações. Funciona em 17+ idiomas. Li os prompts do backend da app para saber o que devolve; a marcação no ecrã é a que a app mostra, e o que faz com os teus dados é o que a sua política de privacidade diz. O que a app devolve para cada rascunho está descrito por inteiro em o que a app Subtext faz.

Para uma mensagem que estás prestes a enviar, o Subtext nomeia até três problemas no teu rascunho, do mais grave para o menos grave, marca as palavras responsáveis, lê a emoção principal e oferece até três versões, cada uma com uma nota de envio, mostrada num selo, que indica a probabilidade de a mensagem cair como querias. Cada problema tem uma explicação curta que cita as tuas próprias palavras quando aponta para uma expressão, e a pressão, a exigência excessiva, a condescendência e um tom robótico estão entre eles. Cada versão corrige o que foi assinalado, mantendo o teu sentido e o teu registo, e traz uma frase própria que diz o que a faz cair bem ou o que pode ser mal interpretado, quer a nota seja alta, quer seja baixa. O Subtext é pago, com algumas análises gratuitas para começar.

O Subtext pergunta a quem estás a escrever?

O Subtext pode perguntar pelo leitor. Os prompts dizem-lhe para ler a mensagem “the way a native speaker of its language would hear it”. Nas línguas em que a cortesia é gramatical, entre elas o japonês, o coreano, o turco e o alemão, pergunta pela relação, ou escreve no nível mais educado quando tem de redigir sem resposta. O inglês não marca a cortesia na gramática, por isso essa regra não se aplica a rascunhos em inglês. Em qualquer língua, quando um rascunho responde com firmeza a alguém (uma recusa, um limite, um confronto) e nada diz a quem se destina, o Subtext pergunta quem é o destinatário antes de redigir, enquanto as mensagens do dia a dia recebem logo um rascunho. Como este leitor, nesta relação, vai receber as tuas palavras continua a depender de ti, o que é a segunda categoria de Thomas. Nenhum estudo citado aqui testou o Subtext, nem qualquer ferramenta acima, com inglês escrito como segunda língua, por isso o que descrevo é o que os seus prompts dizem que ele faz.

O que o Subtext faz com uma mensagem recebida

Para uma mensagem que recebeste, o Subtext dá um resumo numa linha do que a outra pessoa quer de ti e entre dois e cinco pontos de ação, mais uma resposta se a pedires, sem nenhuma etiqueta sobre o tom de quem a enviou, por isso a leitura do tom só funciona no teu próprio rascunho.

Só conhece o teu leitor na medida em que lho disseres, e não conhece as convenções da tua área nem se o teu chefe gosta de mensagens curtas. Pode assinalar um pedido que pressiona ou exige, um dos deslizes convencionais, como em mensagens de trabalho firmes sem serem frias. Usa-o como um segundo leitor e, mesmo assim, relê a mensagem como o destinatário a leria.

O Subtext envia o texto que submetes aos fornecedores que a sua política de privacidade nomeia, por isso o texto sai do teu dispositivo. Nada do que submetes é usado para treinar um modelo de IA, e a política diz que nenhum desses fornecedores o pode treinar com ele²⁴. Uma conversa é apagada dos servidores do Subtext cinco dias depois da última vez que a usaste, ou 90 dias se a fixares. Do lado dos fornecedores, a política diz que a Anthropic apaga entradas e saídas em 30 dias e pode guardar um pedido sinalizado até 2 anos e as pontuações de segurança associadas até 7 anos, que a Deepgram (transcrição de voz), com a opção de exclusão do Subtext ativada, guarda o áudio apenas durante o tempo da transcrição, que a OpenAI guarda os pedidos de leitura em voz alta até 30 dias, e que o Subtext não tem nenhum acordo de retenção zero com nenhum deles²⁴. Uma verificação das políticas de treze assistentes de escrita, que também detalha a retenção dos fornecedores, concluiu que várias das ferramentas acima treinam por defeito com o texto que se cola, incluindo o Grammarly e o QuillBot em contas individuais e a versão gratuita do DeepL Write. Experimentar o Subtext no browserObter a appExperimentar o Subtext no browser

Fontes

Numeradas pela ordem em que aparecem acima. Cada DOI foi resolvido no Crossref e cada página aberta a 4 e 5 de outubro de 2026. A política de privacidade do Subtext foi aberta de novo a 10 de outubro de 2026, e as entradas 12 e 13 foram acrescentadas e verificadas nessa data.

1. Economidou-Kogetsidis, M. (2011). “Please answer me as soon as possible”: Pragmatic failure in non-native speakers’ e-mail requests to faculty. Journal of Pragmatics, 43(13), 3193 a 3215.
2. Danescu-Niculescu-Mizil, C., Sudhof, M., Jurafsky, D., Leskovec, J., Potts, C. (2013). A computational approach to politeness with application to social factors. Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. . Corpus de 10.957 pedidos, cada um avaliado por cinco anotadores norte-americanos. Financiado pela NSF, pela ARO, pela DARPA e por outras bolsas e apoios de empresas.
3. Biesenbach-Lucas, S. (2007). Students writing emails to faculty: An examination of e-politeness among native and non-native speakers of English. Language Learning & Technology, 11(2), 59 a 81. . 533 emails (382 de falantes nativos, 151 de não nativos) enviados a um professor ao longo de seis semestres; sem financiamento indicado.
4. Economidou-Kogetsidis, M. (2016). Variation in evaluations of the (im)politeness of emails from L2 learners and perceptions of the personality of their senders. Journal of Pragmatics, 106, 1 a 19.
5. Hendriks, B. (2010). An experimental study of native speaker perceptions of non-native request modification in e-mails in English. Intercultural Pragmatics, 7(2), 221 a 255. . Duas experiências online com 110 e 158 avaliadores nativos de inglês; sem financiamento indicado.
6. Hendriks, B., van Meurs, F., Kakisina, B. (2023). The effects of L1 and L2 writers’ varying politeness modification in English emails on L1 and L2 readers. Journal of Pragmatics, 204, 33 a 49. . 120 participantes neerlandeses e 131 britânicos; sem financiamento indicado.
7. Vignovic, J. A., Thompson, L. F. (2010). Computer-mediated cross-cultural collaboration: Attributing communication errors to the person versus the situation. Journal of Applied Psychology, 95(2), 265 a 276. . O tamanho da amostra não é indicado no resumo, a única parte que consegui abrir.
8. Thomas, J. (1983). Cross-cultural pragmatic failure. Applied Linguistics, 4(2), 91 a 112.
9. Bardovi-Harlig, K., Dörnyei, Z. (1998). Do language learners recognize pragmatic violations? Pragmatic versus grammatical awareness in instructed L2 learning. TESOL Quarterly, 32(2), 233 a 262. . A conclusão é citada como aparece na página da sua replicação, Niezgoda e Röver (2001), em Pragmatics in Language Teaching, Cambridge University Press: https://www.cambridge.org/core/books/pragmatics-in-language-teaching/pragmatic-and-grammatical-awareness-a-function-of-the-learning-environment/D2CE5D9EF68666879682B8BD3162C55D
10. Usó-Juan, E. (2022). Exploring the role of strategy instruction on learners’ ability to write authentic email requests to faculty. Language Teaching Research, 26(2), 213 a 237. . 110 emails antes e depois do ensino; financiado pelo Ministerio de Ciencia e Innovacion de Espanha, pela Universitat Jaume I e pela Generalitat Valenciana, segundo o Crossref; só tive acesso ao resumo.
11. Qin, W., Jia, R., Ren, W. (2024). Pragmatic competence in an email writing task: Influences of situation, L1 background, and L2 proficiency. Written Communication, 41(4), 726 a 755. . 306 emails de 32 professores falantes de inglês e 121 aprendentes; financiado pelo Shanghai Institute of Educational Science (C2023155), segundo o Crossref; só tive acesso ao resumo.
12. Kruger, J., Epley, N., Parker, J., Ng, Z.-W. (2005). Egocentrism over e-mail: Can we communicate as well as we think? Journal of Personality and Social Psychology, 89(6), 925 a 936. . Cinco experiências; a quarta, sobre ler frases em voz alta, teve 54 estudantes da Universidade de Illinois; financiado por uma bolsa do Board of Trustees da Universidade de Illinois e pela bolsa SES-0241544 da NSF. DOI resolvido no Crossref a 10 de outubro de 2026; resumo e quarta experiência lidos numa cópia do texto completo do artigo, porque a página da editora não carregou.
13. Pollmann, M. M. H., Roos, C. A. (2025). “I get u”. People correctly interpret the tone of text messages and emails. Computers in Human Behavior Reports, 18, 100689. . Estudo 1: mensagens de texto, 347 recetores e 171 remetentes. Estudo 2: emails de trabalho ou de estudo, 361 recetores e 61 remetentes. Avalia apenas o tom positivo ou negativo. O Crossref não indica nenhum financiador. DOI resolvido no Crossref a 10 de outubro de 2026; resumo lido através do OpenAlex, porque a página da editora não abriu.
14. LanguageTool. Free AI Grammar Checker. . Verificado a 4 de outubro de 2026.
15. DeepL. DeepL Write: your AI-powered writing assistant speaks French and Spanish. https://www.deepl.com/blog/deepl-write-welcomes-french-spanish. Verificado a 4 de outubro de 2026.
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17. QuillBot. QuillBot’s Paraphraser: The Best AI Paraphrasing Tool. . Verificado a 4 de outubro de 2026.
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21. QuillBot. How can I check and use Tone settings in Quillbot? . Atualizado pela última vez a 10 de junho de 2026; verificado a 5 de outubro de 2026.
22. Srinivasan, A., Choi, E. (2022). TyDiP: A dataset for politeness classification in nine typologically diverse languages. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2022.
23. Liang, W., Yuksekgonul, M., Mao, Y., Wu, E., Zou, J. (2023). GPT detectors are biased against non-native English writers. Patterns, 4(7), 100779. . 91 redações do TOEFL e 88 redações do oitavo ano dos EUA; financiado pela NSF, pelos NIH, pela Silicon Valley Foundation e pela Chan Zuckerberg Initiative.
24. Subtext, Termos, privacidade e a tua conta. Política de privacidade atualizada pela última vez a 26 de julho de 2026. Verificada a 10 de outubro de 2026.