Rendre la visualisation des données plus accessible aux personnes aveugles et malvoyantes

Rendre la visualisation des données plus accessible aux personnes aveugles et malvoyantes

Un graphique illustre trois exemples de schémas structurels et de navigation générés dans le cadre du processus de co-conception et appliqués à divers types de graphiques, notamment : (a) un nuage de points multi-vues comparant différentes variétés d’orge en fonction de leur emplacement géographique ; (b) une carte choroplèthe des États-Unis ; (c) et un graphique à barres empilées traçant la quantité d’un type de précipitations par mois de l’année. Le graphique comprend des lignes sarcelles décoratives en haut et en bas de l’image. Crédit : Institut de technologie du Massachusetts

Les visualisations de données sur le Web sont largement inaccessibles pour les personnes aveugles et malvoyantes qui utilisent des lecteurs d’écran, une technologie d’assistance qui lit les éléments à l’écran sous forme de synthèse vocale. Cela exclut des millions de personnes de la possibilité de sonder et d’interpréter des informations souvent présentées sous forme de graphiques, tels que les résultats des élections, les statistiques de santé et les indicateurs économiques.

Lorsqu’un concepteur tente de rendre une visualisation accessible, les meilleures pratiques exigent d’inclure quelques phrases de texte décrivant le graphique et un lien vers le tableau de données sous-jacent, bien loin de la riche expérience de lecture offerte aux utilisateurs voyants.

Une équipe interdisciplinaire de chercheurs du MIT et d’ailleurs s’efforce de créer des visualisations de données conviviales pour les lecteurs d’écran qui offrent une expérience tout aussi riche. Ils ont prototypé plusieurs structures de visualisation qui fournissent des descriptions textuelles à différents niveaux de détail, permettant à un utilisateur de lecteur d’écran d’explorer des données de haut niveau à des informations plus détaillées en quelques frappes.

L’équipe du MIT s’est lancée dans un processus de co-conception itératif avec son collaborateur Daniel Hajas, chercheur à l’University College London qui travaille avec le Global Disability Innovation Hub et a perdu la vue à l’âge de 16 ans. Ils ont collaboré pour développer des prototypes et ont mené une étude utilisateur détaillée avec personnes aveugles et malvoyantes pour recueillir leurs commentaires.

“Les chercheurs peuvent voir des liens entre les problèmes et être conscients des solutions potentielles, mais très souvent ils les manquent un peu. Les idées de personnes qui ont vécu l’expérience d’un certain problème spécifique et mesurable sont vraiment importantes pour de nombreux handicaps. solutions connexes. Je pense que nous avons trouvé un très bon ajustement », déclare Hajas.

Ils ont créé un cadre pour aider les concepteurs à réfléchir systématiquement à la manière de développer des visualisations accessibles. À l’avenir, ils prévoient d’utiliser leurs prototypes et leur cadre de conception pour créer un outil convivial qui pourrait convertir les visualisations en formats accessibles.

Les collaborateurs du MIT comprennent les co-auteurs principaux et les étudiants diplômés du Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle (CSAIL) Jonathan Zong, Crystal Lee et Alan Lundgard, ainsi que JiWoong Jang, un étudiant de premier cycle à l’Université Carnegie Mellon qui a travaillé sur ce projet pendant la recherche d’été du MIT. Program (MSRP) et l’auteur principal Arvind Satyanarayan, professeur adjoint d’informatique qui dirige le groupe de visualisation au CSAIL. Le document de recherche, qui sera présenté à la conférence Eurographics sur la visualisation, a remporté le prix de la mention honorable du meilleur article.

“Poussez ce qui est possible”

Les chercheurs ont défini trois dimensions de conception comme essentielles pour rendre les visualisations accessibles : la structure, la navigation et la description. La structure consiste à organiser les informations dans une hiérarchie. La navigation fait référence à la façon dont l’utilisateur se déplace à travers différents niveaux de détail. La description est la façon dont l’information est prononcée, y compris la quantité d’information transmise.

En utilisant ces dimensions de conception, ils ont développé plusieurs prototypes de visualisation qui mettaient l’accent sur la facilité de navigation pour les utilisateurs de lecteurs d’écran. Un prototype, connu sous le nom de multiview, permettait aux individus d’utiliser les flèches haut et bas pour naviguer entre différents niveaux d’information (comme le titre du graphique comme niveau supérieur, la légende comme deuxième niveau, etc.), et les flèches droite et gauche touches pour faire défiler les informations au même niveau (comme les nuages ​​de points adjacents). Un autre prototype, connu sous le nom de cible, comprenait la même navigation par touches fléchées, mais également un menu déroulant des emplacements clés du graphique afin que l’utilisateur puisse accéder rapidement à une zone d’intérêt.

“Notre objectif n’est pas seulement de travailler dans le cadre des normes existantes pour les rendre utilisables. Nous avons vraiment entrepris de faire des spéculations fondées et d’imaginer où nous pouvons pousser ce qui est possible avec ces normes existantes. Nous ne voulions pas nous limiter à réadapter des outils qui ont été conçus pour les images », explique Zong.

Ils ont testé ces prototypes et un tableau de données accessible, la meilleure pratique existante pour les visualisations accessibles, avec 13 utilisateurs de lecteurs d’écran aveugles et malvoyants. Ils ont demandé aux utilisateurs d’évaluer chaque outil selon plusieurs critères, notamment la facilité d’apprentissage et la facilité de localisation des données ou de réponse aux questions.

“Une chose que j’ai trouvée vraiment intéressante, c’est à quel point les gens testaient constamment leurs propres hypothèses ou essayaient de créer des modèles spécifiques au fur et à mesure qu’ils se déplaçaient dans la visualisation. L’implication pour la navigation est que vous voulez pouvoir vous orienter dans la visualisation afin que vous puissiez savoir où sont les limites », déclare Lee. “Pouvez-vous savoir avec précision et facilement où se trouvent les murs de la pièce que vous explorez ?”

Des informations améliorées

Les utilisateurs ont déclaré que les deux prototypes leur permettaient d’identifier plus rapidement des modèles dans les données. Faire défiler d’un niveau élevé à des niveaux d’informations plus profonds les a aidés à obtenir des informations plus facilement que lors de la navigation dans le tableau de données, ont-ils déclaré. Ils ont également apprécié une navigation plus rapide en utilisant le menu du prototype cible.

Mais le tableau de données a obtenu les meilleures notes pour sa facilité d’utilisation.

“Je m’attendais à ce que les gens soient déçus par les outils de tous les jours par rapport aux nouveaux prototypes, mais ils s’accrochaient encore un peu au tableau de données, probablement en raison de leur familiarité avec celui-ci. Cela montre que des principes tels que la familiarité, l’apprentissage et la convivialité comptent toujours. . Peu importe à quel point notre nouvelle invention est “bonne”, si elle n’est pas assez facile à apprendre, les gens pourraient s’en tenir à une version plus ancienne”, déclare Hajas.

S’appuyant sur ces connaissances, les chercheurs affinent les prototypes et les utilisent pour créer un progiciel pouvant être utilisé avec les outils de conception existants pour donner aux visualisations une structure accessible et navigable.

Ils souhaitent également explorer des solutions multimodales. Certains participants à l’étude ont utilisé différents appareils ensemble, comme des lecteurs d’écran et des afficheurs braille, ou des outils de sonification de données qui transmettent des informations à l’aide d’audio non vocal. Comment ces outils peuvent se compléter lorsqu’ils sont appliqués à une visualisation est encore une question ouverte, dit Zong.

À long terme, ils espèrent que leur travail conduira à repenser soigneusement les normes d’accessibilité du Web.

“Il n’y a pas de solution unique pour l’accessibilité. Bien que les normes existantes ne présument pas cela, elles n’offrent que des approches simples, comme des tableaux de données et du texte alternatif. L’un des principaux avantages de notre contribution à la recherche est que nous sommes proposer un cadre – différentes préférences et représentations de données sont situées à différents points de cet espace de conception », explique Lundgard.

“Nous avons travaillé dur pour réduire les inégalités auxquelles les utilisateurs de lecteurs d’écran sont confrontés lors de l’extraction d’informations à partir de visualisations de données en ligne au cours des dernières années. Nous apprécions donc vraiment ce travail et les connaissances qu’il ajoute à la littérature existante”, dit Ather Sharif, un étudiant diplômé qui étudie l’accessibilité et la visualisation dans les laboratoires des professeurs Jacob Wobbrock et Katharina Reinecke à la Paul G. Allen School of Computer Science and Engineering de l’Université de Washington à Seattle, et qui n’a pas participé à ce travail .

“J’aime à le considérer comme un mouvement où nous nous réunissons enfin tous et améliorons les expériences d’un groupe démographique qui a été largement ignoré, en particulier lors de la présentation de données par le biais de visualisations. Félicitations à Jonathan, Arvind et à leur équipe pour cette perspicace et un travail opportun ! J’attends avec impatience la suite », ajoute Sharif, qui est l’auteur principal de plusieurs articles récents liés aux visualisations de données accessibles.

Amy Bower, scientifique principale au Département d’océanographie physique de la Woods Hole Oceanographic Institution, qui souffre d’une maladie rétinienne dégénérative et utilise un lecteur d’écran de manière intensive dans son travail de chercheuse et également pour des tâches vitales de base, a trouvé les explications des chercheurs sur l’importance de la co-conception pour être puissante et convaincante.

“En tant que scientifique aveugle, je suis constamment à la recherche d’outils efficaces qui me permettront d’accéder aux informations véhiculées dans les visualisations de données. L’approche en couches adoptée par ces chercheurs, qui offre la possibilité d’obtenir une “vue d’ensemble” à partir des données comme ainsi que d’explorer les points de données eux-mêmes, permet à l’utilisateur de choisir comment il souhaite explorer les données », explique Bower, qui n’a pas non plus participé à ce travail. “Je pense que la capacité d’explorer librement les données est nécessaire non seulement pour apprendre “l’histoire” que les données racontent, mais pour permettre à un chercheur aveugle comme moi de formuler les prochaines questions qui doivent être abordées pour faire progresser la compréhension dans n’importe quel domaine. domaine d’étude.”


L’ajout d’une ligne de code peut rendre certaines visualisations interactives accessibles aux utilisateurs de lecteurs d’écran


Plus d’information:
Expériences de lecteur d’écran riches pour une visualisation de données accessible. vis.csail.mit.edu/pubs/rich-sc … der-vis-experiences/

Fourni par le Massachusetts Institute of Technology

Cette histoire est republiée avec l’aimable autorisation de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un site populaire qui couvre l’actualité de la recherche, de l’innovation et de l’enseignement du MIT.

Citation: Rendre la visualisation des données plus accessible aux personnes aveugles et malvoyantes (3 juin 2022) récupéré le 3 juin 2022 sur https://techxplore.com/news/2022-06-visualization-accessible-low-vision-individuals.html

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