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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 cartes, notamment les suivants : (a) un diagramme de dispersion à vues multiples présentant différentes variétés d’orge selon leur emplacement géographique ; (b) une carte choroplèthe des États-Unis ; (c) et un diagramme à barres superposées présentant la quantité d’un type de précipitation 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 en grande partie inaccessibles aux 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 prive des millions de personnes de la possibilité de sonder et d’interpréter des informations qui sont souvent présentées sous forme de graphiques, comme les résultats des élections, les statistiques de santé et les indicateurs économiques.

Lorsqu’un concepteur tente de rendre une visualisation accessible, les meilleures pratiques consistent à inclure quelques phrases de texte décrivant le graphique et un lien vers le tableau de données sous-jacent, ce qui est loin de la riche expérience de lecture dont disposent les utilisateurs voyants.

Une équipe interdisciplinaire de chercheurs du MIT et d’ailleurs s’efforce de créer des visualisations de données adaptées aux lecteurs d’écran et offrant 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 de passer de données de haut niveau à des informations plus détaillées en quelques frappes seulement.

L’équipe du MIT s’est lancée dans un processus itératif de co-conception avec son collaborateur Daniel Hajas, un chercheur de 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 au développement de prototypes et ont mené une étude détaillée auprès de personnes aveugles et malvoyantes afin de recueillir leurs commentaires.

« Les chercheurs peuvent voir certaines connexions entre les problèmes et être conscients des solutions potentielles, mais très souvent, ils les manquent de peu. Les idées des personnes qui ont l’expérience vécue d’un certain problème spécifique et mesurable sont vraiment importantes pour beaucoup de solutions liées au handicap. Je pense que nous avons trouvé une bonne adéquation », déclare M. 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 permettant de convertir les visualisations en formats accessibles.

Les collaborateurs du MIT comprennent les coauteurs principaux et les étudiants diplômés du Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) Jonathan Zong, Crystal Lee et Alan Lundgard, ainsi que JiWoong Jang, un étudiant de premier cycle de l’université Carnegie Mellon qui a travaillé sur ce projet dans le cadre du programme de recherche d’été du MIT (MSRP), et l’auteur principal Arvind Satyanarayan, professeur adjoint d’informatique qui dirige le groupe de visualisation du CSAIL. L’article de recherche, qui sera présenté à la conférence Eurographics sur la visualisation, a reçu une mention honorable pour le meilleur article.

Pousser ce qui est possible

Les chercheurs ont défini trois dimensions de conception comme étant essentielles à la réalisation de visualisations accessibles : la structure, la navigation et la description. La structure implique l’organisation des informations selon une hiérarchie. La navigation fait référence à la manière dont l’utilisateur se déplace à travers les différents niveaux de détail. La description est la manière dont l’information est exprimée, y compris la quantité d’information transmise.

En utilisant ces dimensions de conception, ils ont développé plusieurs prototypes de visualisation qui mettent l’accent sur la facilité de navigation pour les utilisateurs de lecteurs d’écran. L’un des prototypes, appelé multiview, permet aux personnes d’utiliser les flèches haut et bas pour naviguer entre les différents niveaux d’information (comme le titre du graphique en tant que niveau supérieur, la légende en tant que deuxième niveau, etc.), et les flèches droite et gauche pour parcourir les informations du même niveau (comme les nuages de points adjacents). Un autre prototype, appelé « target », comprend les mêmes touches fléchées de navigation, mais aussi un menu déroulant des emplacements clés du graphique, afin que l’utilisateur puisse rapidement accéder 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 de la spéculation fondée et d’imaginer où nous pouvons pousser ce qui est possible avec ces normes existantes. Nous ne voulions pas nous limiter à remettre en état des outils conçus pour les images », explique M. Zong.

Ils ont testé ces prototypes et un tableau de données accessibles, la meilleure pratique existante pour les visualisations accessibles, auprès de 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 à localiser des données ou à répondre à des questions.

« Une chose que j’ai trouvée vraiment intéressante, c’est à quel point les gens testaient constamment leurs propres hypothèses ou essayaient de faire des schémas spécifiques alors qu’ils se déplaçaient dans la visualisation. L’implication pour la navigation est que vous voulez être en mesure de vous orienter dans la visualisation afin de savoir où sont les limites », dit Lee. « Pouvez-vous savoir précisément et facilement où se trouvent les murs dans la pièce que vous explorez ? »

Une meilleure compréhension

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

Mais le tableau de données a obtenu la meilleure note 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 se sont quand même un peu accrochés au tableau de données, probablement parce qu’ils le connaissent bien. Cela montre que des principes tels que la familiarité, la facilité d’apprentissage et la facilité d’utilisation sont toujours importants. Peu importe la « qualité » de notre nouvelle invention, si elle n’est pas assez facile à apprendre, les gens risquent de s’en tenir à une version plus ancienne », explique M. Hajas.

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

Ils veulent également explorer des solutions multimodales. Certains participants à l’étude ont utilisé conjointement différents dispositifs, comme des lecteurs d’écran et des afficheurs en braille, ou des outils de sonification des données qui transmettent des informations à l’aide de sons non vocaux. La question de savoir comment ces outils peuvent se compléter lorsqu’ils sont appliqués à une visualisation reste ouverte, indique M. Zong.

À long terme, ils espèrent que leur travail pourra conduire à une refonte des normes d’accessibilité du Web.

« Il n’existe pas de solution unique en matière d’accessibilité. Si les normes existantes ne le présument pas, elles ne proposent que des approches simples, comme les tableaux de données et le texte alternatif. L’un des principaux avantages de notre contribution à la recherche est que nous proposons un cadre – différentes préférences et représentations de données se situent à différents points de cet espace de conception », explique M. Lundgard.

« Depuis quelques années, nous nous efforçons de réduire les inégalités auxquelles sont confrontés les utilisateurs de lecteurs d’écran lorsqu’ils extraient des informations de visualisations de données en ligne. Nous apprécions donc beaucoup ce travail et les connaissances qu’il apporte à la littérature existante », déclare Ather Sharif, un étudiant diplômé qui effectue des recherches sur 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 penser qu’il s’agit d’un mouvement où nous nous rassemblons enfin tous pour améliorer 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 leur équipe pour ce travail perspicace et opportun ! J’attends avec impatience la suite », ajoute Sharif, qui est l’auteur principal de plusieurs articles récents sur la visualisation de données accessibles.

Amy Bower, scientifique senior au département d’océanographie physique de la Woods Hole Oceanographic Institution, qui souffre d’une maladie dégénérative de la rétine et qui utilise un lecteur d’écran de manière intensive dans son travail de chercheur, ainsi que pour les tâches de base de la vie quotidienne, a trouvé les explications des chercheurs sur l’importance de la co-conception puissantes et convaincantes.

« En tant que scientifique aveugle, je suis constamment à la recherche d’outils efficaces qui me permettront d’accéder aux informations véhiculées par les visualisations de données. L’approche stratifiée adoptée par ces chercheurs, qui offre la possibilité d’obtenir une « vue d’ensemble » des données ainsi que d’explorer en profondeur les points de données eux-mêmes, permet à l’utilisateur de choisir la manière dont il souhaite explorer les données », déclare Bower, qui n’a pas non plus participé à ces travaux. « Je pense que la possibilité d’explorer librement les données est nécessaire non seulement pour connaître l' »histoire » que les données racontent, mais aussi 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 d’étude. »


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


Plus d’informations :
Rich Screen Reader Experiences for Accessible Data Visualization. vis.csail.mit.edu/pubs/rich-sc … der-vis-experiences/

Fourni par
Institut de technologie du Massachusetts

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

Citation:
Rendre la visualisation des données plus accessible aux personnes aveugles et malvoyantes (2022, 3 juin)
récupéré le 5 juin 2022
à partir de https://techxplore.com/news/2022-06-visualization-accessible-low-vision-individuals.html

Ce document est soumis au droit d’auteur. En dehors de toute utilisation équitable à des fins d’étude ou de recherche privée, aucune
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