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Investigadores del MIT crean prototipos para hacer más accesible la visualización de datos para personas invidentes

Las distintas soluciones desarrolladas hacen que los gráficos que aparecen en textos y documentos online estén mejor adaptados a los lectores de pantallas.

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Crean prototipos para mejorar la accesibilidad de la visualización de datos para personas no videntes

Los resultados de elecciones, los indicadores económicos y las estadísticas de todo tipo generalmente son presentadas en gráficos que son, en gran medida, inaccesibles para las personas no videntes o con poca visión. Con esto en mente, un grupo de investigadores del MIT desarrolló prototipos para hacer que la visualización de datos esté mejor adaptada a los lectores de pantalla y, por ende, mejorar el acceso a la información a las personas con este tipo de discapacidad. 

Actualmente, cuando se intenta hacer más accesible una visualización, el diseñador debe incluir texto que describa el gráfico y un enlace a la tabla de datos subyacente. Sin embargo, esta experiencia dista de la que obtienen las personas videntes, que pueden ver la información dispuesta de una manera simple y resumida. 

Con los prototipos, que cuentan con distintas estructuras de visualización que ofrecen descripciones de texto con diferentes niveles de detalle, los lectores de pantalla pueden desglosar datos de alto nivel y entregar información mucho más detallada.

Entre los colaboradores del proyecto se encuentra Daniel Hajas, investigador del University College de Londres que trabaja con el Global Disability Innovation Hub y que perdió la vista a los 16 años. Asimismo, en los procesos de revisión se contó con el testeo y opinión de personas ciegas y con baja visión. 

Hajas comenta que “los investigadores pueden ver algunas conexiones entre los problemas y ser conscientes de las posibles soluciones, pero muy a menudo se les escapa un poco. Las opiniones de las personas que han vivido un problema concreto y medible son realmente importantes para muchas soluciones relacionadas con la discapacidad. Creo que hemos encontrado una buena solución".

 

¿Cómo funcionan los prototipos?

Para llevar a cabo la solución se tomaron en cuenta tres dimensiones de diseño: la estructura o jerarquía de la información; la navegación o el desplazamiento del usuario a través de los niveles de detalles; y la descripción o cómo se habla de la información.

Con estas tres dimensiones se crearon distintas estructuras de prototipos que buscan facilitar la navegación de los gráficos para los lectores de pantalla. Una de ellas es la ‘multivista’, que permite a los usuarios utilizar las flechas arriba y abajo para navegar entre diferentes niveles de información y las teclas de flecha derecha e izquierda para recorrer la información del mismo nivel. Otro prototipo, llamado ‘target’, incluye también un menú desplegable de ubicaciones clave del gráfico para que el usuario pudiera saltar rápidamente a un área de interés.

Uno de los colaboradores, el estudiante de posgrado del Laboratorio de Ciencia Computacional e Inteligencia Artificial (CSAIL), Jonathan Zong, señala que “nuestro objetivo no es sólo trabajar con los estándares existentes para hacerlos útiles. Nos propusimos hacer una especulación en el terreno e imaginar hasta dónde podíamos llegar con las normas existentes. No queríamos limitarnos a adaptar las herramientas diseñadas para las imágenes”.

Estos prototipos, además de una tabla de datos accesibles, fueron probados con un grupo de 13 usuarios de lectores de pantalla, quienes los calificaron en función de una serie de criterios. Éstos coincidieron en que los prototipos les permitían identificar más rápidamente los patrones en los datos y navegar más rápidamente. Sin embargo, la tabla de datos obtuvo la máxima puntuación en cuanto a facilidad de uso.

"Esperaba que la gente se sintiera decepcionada con las herramientas cotidianas en comparación con los nuevos prototipos, pero aún así se aferraron un poco a la tabla de datos, probablemente por su familiaridad con ella. Eso demuestra que principios como la familiaridad, la facilidad de aprendizaje y la usabilidad siguen siendo importantes. Por muy 'bueno' que sea nuestro nuevo invento, si no es lo suficientemente fácil de aprender, la gente puede quedarse con una versión anterior", afirma Hajas.

Con estos resultados, los investigadores esperan perfeccionar los prototipos y construir un paquete de software que pueda usarse con las herramientas de diseño existentes para hacer más accesible la visualización de datos.



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