Automatically generated headers as text-skimming mechanisms for blind users using screen reading software in unmarked web-based texts

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Silva, Jorge Sassaki Resende
• Orientador(a): Freire, André Pimenta
• Banca de defesa: Pardo, Thiago Alexandre Salgueiro, Valentim, Natasha Malveira Costa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
• Departamento: Departamento de Ciência da Computação
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Acessibilidade digital; Deficiência visual; Processamento de linguagem natural; Leitores de tela; Digital accessibility; Blind people; Natural language processing; Screen reader
• Área do conhecimento CNPq: Ciência da Computação
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/49017

A evolução da Internet ampliou a disponibilidade de informação e de conteúdos didáticos na Web ampliando o acesso ao conhecimento. Mesmo assim, as pessoas com deficiência enfrentam problemas de acessibilidade. Neste trabalho, focamos em pessoas com deficiência visual e seus problemas na leitura de documentos longos. Mesmo com leitores de tela, buscar informações na Web pode ser uma tarefa exaustiva. Faltam opções para leitura rápida de grandes quantidades de texto, uma vez que leitores de tela lêem o texto de forma sequencial. Os comandos disponíveis por meio de atalhos ajudam os usuários a criar estratégias na busca de informações, como aumento da velocidade de leitura e uso de marcação de página da web para navegar. Mas muitas vezes eles têm um impacto na carga cognitiva por causa da atenção necessária para entender e lembrar informações em alta velocidade. Navegar dentro de textos também é um problema, estudos mostram que um problema comum é ter que mapear mentalmente as informações do texto. Pensando nisso, realizamos um mapeamento sistemático para reunir trabalhos anteriores que visavam ajudar os usuários de leitores de tela no uso da Web, e os categorizamos com base em suas estratégias. Os métodos encontrados foram Filtragem de Conteúdo, Redução de Texto, Navegação, Fala Simultânea, Visão Geral Auditiva e Sistemas de Recomendação. Observamos uma falta de trabalhos com topicalização e seus efeitos na navegação de cegos. Assim, o objetivo deste trabalho foi propor um algoritmo para gerar cabeçalhos automaticamente para auxiliar usuários na busca de informação. O algoritmo foi dividido em duas tarefas: segmentar um documento por tópicos e rotular estes segmentos. Adaptamos o algoritmo de segmentação C99 para usar o BERT e observamos melhora nas taxas de erro para textos longos. Em seguida, foi implementado um algoritmo de rotulagem baseado em palavras-chave, os rótulos são feitos das palavras mais repetidas no documento. Para testar o algoritmo, conduzimos um estudo de usuário com 8 participants e um protótipo composto de 4 textos pré-processados de 720-1131 palavras. Os usuários tinham que responder a conjuntos de perguntas com base nas informações desses textos, para comparação em dois cenários: um com cabeçalhos gerados automaticamente e outro sem. Medimos o tempo gasto em cada texto e a carga cognitiva que os participantes sentiram ao realizar as tarefas. Uma entrevista pós-teste também foi conduzida para coletar feedback. Nossa análise não pôde confirmar nossa hipótese com alta significância devido à pequena amostra de voluntários, mas as entrevistas indicaram que os usuários se beneficiaram com a ferramenta proposta. Seja ajudando a navegar dentro do texto ou reencontrando informações, os participantes concordaram que gostariam de ter essa ferramenta em seus leitores de tela. Com este trabalho, fornecemos implicações de design e alternativas para implementar um plugin para leitor de tela.