Accesibilidad cognitiva y sensorial a los sistemas de videoconferencia (ACCESS2MEET)
Una gran parte de las tecnologías conlleva una interacción con las personas a través de interfaces de usuario, por ello es necesario diseñar interfaces de usuario accesibles, que aseguren el acceso y el manejo de los sistemas y sus contenidos de todas las personas independientemente de sus capacidades visuales, auditivas, cognitivas o motrices. Con esta motivación, este proyecto tiene como objetivo principal mostrar la viabilidad y aplicación de técnicas de accesibilidad para el diseño de sistemas interactivos de videoconferencia que aseguren el acceso a personas con discapacidad. Por la naturaleza de los requisitos de accesibilidad, se va a investigar con un enfoque multidisciplinar, basado en el conocimiento científico compartido que pueden ofrecer los métodos de áreas como la Inteligencia Artificial (AI) y la Interacción Hombre Máquina (HCI).
Hay usuarios con discapacidad sensorial como personas ciegas, con baja visión, sordas o con discapacidad auditiva, las cuales necesitan aplicaciones de videoconferencia que incluyan requisitos necesarios de accesibilidad como servicios de audio descripción de vídeos e imágenes, interfaces adaptados en relación a características sensoriales, servicios de subtitulado, manejo de aplicaciones por voz, o de lectores de pantalla. Además, están las barreras de accesibilidad cognitiva que afecta a personas con discapacidad intelectual, así como personas mayores las cuales necesitan un diseño intuitivo de las interfaces de usuario, servicios de simplificación de textos, y generación de resúmenes como herramientas de ayuda en la comprensión de los textos tal como se proponen en este proyecto.
Como contribuciones específicas se van a definir patrones de diseño de HCI para el diseño de interfaces de usuario adaptables y accesibles, junto con la exploración de técnicas de ingeniería semiótica. en los elementos interactivos de los interfaces de usuario. Además, se va a investigar en técnicas telemáticas de generación de subtitulado de calidad, y uso de técnicas de inteligencia artificial para la generación de trascripciones a través del postproceso de los subtítulos. En el ámbito de la AI y procesamiento de lenguaje natural se va en enfoques para la simplificación léxica de textos con la creación de corpus en el ámbito de la lectura fácil y lenguaje sencillo; así como en investigación de técnicas de deep learning para la generación de resúmenes de textos largos.