Статья: Исследование доступности веб-сайтов вузов России для лиц с ограничениями по зрению

Также проанализированы корреляции оценки, полученной из ручных тестов с метриками, полученными автоматически: наблюдалась слабая корреляция с метриками WCAG- RobustErrors, aXe- IncompleteSerious, оценками мобильных отчетов Lighthouse- Bestpractices, Accessibility. Сильная корреляция с оценками Lighthouse- PWA, SEO, некоторое влияние на это оказал показатель наличия горизонтальной прокрутки.

Таблица 6 Оценка работоспособности версии для слабовидящих на основе ручного тестирования по категориям направлений вузов

Таблица 6Оценка работоспособности версии для слабовидящих на основе ручного тестирования по категориям направлений вузов

Таблица 7 Оценка работоспособности версии для слабовидящих на основе ручного тестирования по позициям в рейтинге uniRank

Дальнейшие этапы исследования. Готовых решений ВДС для сайтов много, но нет полностью работоспособного, универсального, всегда нужны корректировки разработчиками. Для создания действительно удобных доступных сайтов необходимо много действий от разработчиков интерфейсов: основное здесь - использовать семантическую разметку HTML5, дополняя код ролями и атрибутами ARIAпо необходимости IT Accessibility Checklist. Accessible Technology. URL: https://www.washington.edu/accessibility/checklist/ (accessed: 25.11.2021).. Для сайтов, использующих такую разметку в полной мере, предлагается создать инструмент, преобразующий текущий интерфейс в любой другой, в том числе и в версию для слабовидящих, исходя из личных предпочтений пользователя. Инструмент будет работать подобно тому, как текущие вспомогательные инструменты основываются на дереве доступности Ben Myers The Accessibility Tree. 2019. URL: https://blog.benmyers.dev/accessibility- tree/ (accessed: 25.11.2021); Core Accessibility API Mappings 1.1 // W3C Recommendation. 2017. URL: https://www.w3.org/TR/core-aam-L1/ (accessed: 25.11.2021).. Однако на данный момент среди разработчиков интерфейсов непопулярно внедрение таких технологий поддержки доступности, хотя инструменты для проверок кода интерфейсов с точки зрения доступности уже есть, что доказано разработанной системой сбора метрик с рекомендациями по исправлению ошибок. К тому же пример сайтов вузов РФ демонстрирует большой процент использования систем (более 60 % сайтов используют известные системы управления контентом, см. рис. 2), где возможна установка расширений, зависящих от сторонних разработчиков, что добавляет сложность внедрения поддержки доступности своими силами. Для таких случаев предлагается разработать спецификации к специальному конфигурационному файлу, отвечающему за указания селекторов доступа к элементам определенных семантических ролей, которые не получается определить автоматически. Файл может добавляться на сайт по технологии, аналогичной файлу site.webmanifestдля PWA (ProgressiveWebApps) или robots.txtдля роботов.

Для оценки значимости метрик, полученных автоматически, не хватает зависимых переменных в виде оценок реального использования целевой группой лиц с разных точек зрения. Для этого есть варианты: можно сформировать задачи на краудсорсинге, привлечь экспертов или целевую категорию пользователей и провести анкетирование. Рассматривается вовлечение слабовидящих пользователей в тестирование интерфейсов с установкой системы отслеживания движения глаз (eye-tracking), активно применяющейся в [4]. Таким образом будут получены выходные метрики, например количество саккадов (перемещений взгляда по экрану), фиксаций (концентрации внимания).

Заключение

Собраны метрики для главных страниц 479 (из 571) сайтов, для каждой собрано метрик на основе кода - 30, на основе визуального анализа - 40, по два Lighthouse-отчета - мобильной версии и для ПК (19 метрик на отчет). Показателей ручного тестирования - 20 для каждого сайта, выявлены внедренные готовые решения ВДС. Определены инструменты разработки с помощью Wappalyzer. Рассмотрены корреляции между метриками, полученными разными способами. Разработанная система сбора метрик выдает и рекомендации на основе кода: ошибку, место присутствия, способ исправления.

Проведено сравнение двух версий сайтов - обычной и для слабовидящих. С теоретической стороны, ВДС не предполагает каких-то исправляющих изменений в коде онлайн, по нажатию на кнопку, а предлагает инструмент для управления настройками визуального восприятия сайта. С практической стороны - разница в значениях метрик между версиями есть, но очень маленькая, все атрибуты кода, предназначенные для поддержки доступности, обычно внедрены в код изначально. Для настроек визуального восприятия содержимого исходя из тестирования предлагаются рекомендации к стандартному набору настроек и техническим моментам, на которые нужно обратить внимание. Проведен анализ полученных оценок относительно округов (субъектов РФ), в котором находится вуз, различных популярных рейтингов вузов, категорий специальностей обучения. Все полученные метрики, а также весь собранный входной список исследуемых сайтов с данными о позициях в рейтингах и принадлежности к субъектам РФ, файлы анализа .ipynbпредоставлены в свободном доступе по ссылке Данные и файлы исследования доступности сайтов ВУЗов РФ, версии для слабови-дящих. 2021. URL: https://github.com/linkuha/study-russian-universities-for-visually-impaired(дата обращения: 25.11.2021).. Приветствуется использование, поддержка, расширение исследования.

Список литературы

[1] Пудич А. С.Оценка качества графических веб-интерфейсов на основе визуального анализа // Перспективные научные исследования: опыт, проблемы и перспективы развития: сборник статей по материалам международной научно-практической конференции (17 июня 2019 г., Уфа): в 2 ч. Уфа: НИЦ Вестник науки, 2019. Ч. 1. С.131-136.

[2] BakaevM., HeilS., Khvorostov V., GaedkeM.HCI vision for automated analysis and mining of web user interfaces // Web Engineering. ICWE 2018 / ed. by T. Mikkonen, R. Klamma, J. Hernandez. Cham: Springer, 2018. Pp. 136-144. https://doi.org/10.1007/978-3-319- 91662-0_10

[3] Nacheva R., Bakaev M.Elder users' experience evaluation of Bulgarian and Russian e-government websites // Economic Science, Education and the Real Economy: Development and Interactions in the Digital Age. 2020. № 1. C. 141-152.

[4] Guo F., Jiahao C., Li M.Effects of visual complexity on user search behavior and satisfaction: an eye-tracking study of mobile news apps // Universal Access in the Information Society. 2021. https://doi.org/10.1007/s10209-021-00815-1

References

[1] Pudich AS. Evaluation of the quality of graphical web interfaces based on visual analysis. Promising Scientific Research: Experience, Problems and Prospects of Development.2019;(1):131-136. (In Russ.)

[2] Bakaev M, Heil S, Khvorostov V, Gaedke M. HCI vision for automated analysis and mining of web user interfaces. In: Mikkonen T, Klamma R, Hernandez J. (eds) Web Engineering. ICWE 2018. Cham: Springer; 2018. p. 136-144. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91662-0_10

[3] Nacheva R, Bakaev M. Elder users' experience evaluation of Bulgarian and Russian e-government websites. Economic Science, Education and the Real Economy: Development and Interactions in the Digital Age. 2020;(1): 141--152.

[4] Guo F, Jiahao C, Li M. Effects of visual complexity on user search behavior and satisfaction: an eye-tracking study of mobile news apps. Universal Access in the Information Society.2021. https://doi.org/10.1007/s10209-021-00815-1