Acessibilidade virtual: o que fazer quando os dados dizem que você não existe

Soluções e decisões orientadas por dados “baseadas em dados” são frequentemente vistas como a bala mágica para enfrentar um desafio de negócios, implantadas por pessoas em vários setores e defendidas por todos, desde finanças até design. No entanto, os dados também podem criar problemas – principalmente como fonte de desigualdade que prejudica as pessoas com deficiência e também a tomada de decisões de negócios.

Então, qual é a solução? Sabemos que os dados têm muitos pontos positivos. Pode ajudar a informar a estratégia de negócios. E pode validar a escolha que uma empresa faz. Mas muitas vezes confiamos distraidamente nos dados para o quadro completo, quando na verdade está longe de ser completo.

Os dados dizem que ecu não existo

A coleta de dados depende do passado para prever o futuro. Pegue a criação de perfis de usuários e personas. Rastreamos os usuários que já temos ou coletamos apenas os dados que podemos coletar, o que significa que acabamos com um conjunto de dados incompleto. Se alguém já estiver excluído, o conjunto de dados simplesmente confirmará que essa pessoa não existe.

Agora consider um lojista com uma loja no topo de um lance de escadas. Quando perguntados se precisam de rampa de acesso, eles podem dizer “não, não tenho clientes que usem cadeira de rodas”. Os dados podem estar corretos, mas não indicam que há um problema de acessibilidade para clientes em potencial, nem motivam o lojista a uma solução.

É esse tipo de pensamento que cria problemas. Obstruct o acesso a experiências digitais para pessoas com deficiência. E é uma situação Catch-22 que obstruct as empresas de desenvolver produtos e serviços inclusivos. Se você acredita que determinados grupos não estão usando seus produtos, não está motivado a criar produtos para esses grupos.

Tratar dados com uma dose saudável de ceticismo é uma abordagem que ecu aconselho.

Preenchendo a lacuna

Reconhecer as limitações de seus dados é mais um passo para a acessibilidade virtual.

Dados incompletos são quase inevitáveis ​​dadas as ferramentas analíticas à nossa disposição. Ferramentas típicas rastreiam por métodos tradicionais, incluindo cliques e visualizações de página. Novamente, isso significa que as pessoas que ainda não podem acessar um produto não aparecerão nos dados.

É importante lembrar que existem enormes lacunas nos dados – e lembrar que dados incompletos criam um problema de viés significativo ainda mais. Intencionais ou acidentais, os dados passados ​​têm viés embutido neles. Confiar nesses dados sem a devida reflexão irá consagrar o viés ainda mais profundamente no sistema e em nossa tomada de decisão.

Considere também algumas das questões práticas em torno da captura de dados sobre o uso de tecnologia assistiva, como leitores de tela. O W3C estabeleceu os padrões para uma internet para todos. Em seus princípios básicos de arquitetura de API, ele declara: ‘Certifique-se de que sua API não forneça uma maneira para os autores detectarem que um usuário está usando tecnologia assistiva sem o consentimento do usuário.’

É outro Catch-22. Como você saberá se as pessoas têm problemas de acesso se você não consegue detectá-las em primeiro lugar? E mesmo que pudesse, você não consegue entender completamente por que um usuário está empregando tecnologia assistiva. Os usuários encontram todos os tipos de soluções alternativas, portanto, podem estar usando a tecnologia assistida por causa de uma deficiência, ou talvez uma deficiência, ou qualquer número de razões relacionadas ou não relacionadas.

Dados agregados, como os de WebAIM, pode fornecer algumas informações para preencher algumas lacunas. No Reino Unido, outras fontes comumente usadas e respeitadas incluem o Workplace for Nationwide Statistics e instituições de caridade, incluindo Scope.

Eles são fontes de comments actual do usuário e são revisados ​​por pares para credibilidade. Suas limitações são dados muitas vezes desatualizados e generalistas demais para necessidades específicas do mercado ou do segmento.

O melhor conselho aqui é entender o que seu conjunto de dados pode e não pode fornecer. E sempre mantenha uma consciência do impacto do tamanho da amostra.

A ética da coleta de dados

Quando se trata de perseguir o objetivo de maior inclusão virtual, é fácil cair em armadilhas que fazem o oposto. Um teste de usuário by means of Zoom ou Microsoft Groups pode acabar sendo mais um teste do instrument remoto do que do seu produto ou design. E a introdução de novo conteúdo quando o teste A/B pode criar inconsistências para usuários que distorcem seus dados e excluem.

Antes de coletar dados, você precisa perguntar para que os usará. Existe o perigo de que, ao coletar dados para ajudar pessoas com deficiência, você crie novos silos.

Se você está apenas coletando dados para enviá-los para outro lugar que não seja sua experiência virtual main, está usando dados de forma antiética. Além disso, quando você rastrear, certifique-se de estar rastreando uma ampla gama de deficiências, não apenas grupos como deficientes visuais ou surdos. E lembre-se de que algumas deficiências não podem ser rastreadas nem pela tecnologia mais avançada.

No entanto, se você entender os dados que possui e não confiar neles completamente, poderá avançar para uma maior acessibilidade virtual.

Às vezes, a exclusão é inevitável. Portanto, considere maneiras de prever isso com antecedência e planeje rotas alternativas. E sempre pergunte a si mesmo e às suas equipes ‘quem vamos excluir fazendo isso?’

Finalmente, os dados são uma opção, enquanto a ética deve ser obrigatória. Questione se você ainda precisa de certos dados que podem contribuir para a exclusão.

A resposta é supor que as pessoas com deficiência tentarão acessar sua plataforma da internet e incorporar isso ao seu design. Co-crie junto com aqueles com problemas de acessibilidade e torne suas experiências digitais acessíveis a pessoas com deficiência desde o início. Construa com eles e não para eles e lembre-se da máxima de que “não é nada sobre nós sem nós”.

Faça isso e eles sentirão que existem, independentemente do que seus dados digam.

Kevin Mar-Molinero é diretor de Revel in Applied sciences na agência de transformação virtual Kinfolk + Carta. Ele faz parte do Conselho de Design Inclusivo BIMA e é membro do W3c COGA Crew.