El mundo actual está inundado de visualizaciones de datos, desde gráficos que acompañan noticias económicas hasta diagramas que rastrean la temperatura semanal. En su esencia, estas visualizaciones transmiten información, y cada persona la consume de manera diferente. Algunos pueden escanear los ejes, mientras que otros se enfocan en un punto de datos aislado o examinan la magnitud de cada barra de color.
Sin embargo, ¿cómo se puede consumir esa información si no se puede ver?
La accesibilidad de una visualización de datos para lectores ciegos o con baja visión a menudo implica redactar una descripción que resuma los puntos clave en un párrafo conciso. Arvind Satyanarayan, profesor asociado en el MIT, señala que esta práctica limita la capacidad de interpretación de los lectores. “¿Qué pasa si tienen una pregunta diferente sobre los datos? De repente, una simple descripción no les proporciona esa información”, explica.
Un enfoque centrado en el ser humano
El grupo de Satyanarayan ha investigado cómo hacer que las visualizaciones de datos sean accesibles para los lectores de pantalla. Su equipo desarrolló una plataforma jerárquica que permite a los usuarios explorar diversos niveles de detalle mediante el teclado, desde información general hasta puntos de datos individuales.
Dentro del ámbito de la investigación en interacción humano-computadora (HCI), el grupo también desarrolla lenguajes de programación y herramientas de autoría para visualizaciones, investiga los elementos socioculturales del diseño de visualizaciones y utiliza estas herramientas para analizar modelos de aprendizaje automático.
Para Satyanarayan, la HCI se trata de promover la agencia humana, ya sea permitiendo que un lector ciego interprete las tendencias de datos o asegurando que los diseñadores mantengan el control sobre los sistemas de visualización impulsados por IA.