Sistemas de Interacción Persona- Computador para usuarios con discapacidad

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1 Sistemas de Interacción Persona- Computador para usuarios con discapacidad Julio Abascal, Nestor Garay y Luis Gardeazabal Laboratorio de Interacción Persona-Computador para Necesidades Especiales Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores Universidad del País Vasco-Euskal Herriko Unibertsitatea M. Lardizabal 1, Donostia-San Sebastián Tlf: , Fax: , Resumen En esta ponencia se exponen las ventajas de la aplicación de las técnicas de interacción persona-computador en el diseño de interfaces para usuarios con discapacidad y las aportaciones de esta actividad al desarrollo de nuevas técnicas de interacción; lo cual se ilustra con ejemplos de la experiencia obtenida por el Laboratorio de Interacción Persona Computador para Necesidades Especiales (LIPCNE) en el desarrollo de sistemas de interacción para personas con graves discapacidades motoras y orales que les impiden la comunicación hablada. Palabras clave: acceso universal, discapacidades, adaptabilidad 1 IPC y usuarios con discapacidad Durante mucho tiempo conseguir que los ordenadores fueran accesibles a las personas con determinadas discapacidades fue una tarea artesanal que producía soluciones dependientes del dispositivo y del usuario concreto y, por tanto, de difícil generalización. La adopción de las técnicas de interacción persona-computador (IPC) en este área ha permitido formalizar la metodología y producir interfaces más accesibles y fiables y para un mayor número de usuarios. Estos avances han conducido a un nuevo enfoque, el diseño para todos, que más que a dispositivos específicos para las personas con discapacidad, se orienta a diseñar sistemas de uso general accesibles a todos los usuarios. Así, muchos autores prefie ren hablar de accesibilidad universal, en vez de diseño para personas con discapacidad [1]. El

2 éxito de este enfoque se debe a la constatación generalizada de que los sistemas diseñados para ser accesibles para todos son más fáciles de usar también para la s personas sin discapacidad. A pesar de que la razón fundamental para aplicar las técnicas de IPC para satisfacer las necesidades de este colectivo de usuarios procede fundamentalmente de sus demandas de acceso a los computadores, la experiencia demuestra que esta actividad ha producido una serie de beneficios añadidos [2], inicialmente no previstos, que podríamos resumir en tres puntos: Obliga al diseñador a tener en cuenta aspectos que normalmente pasan desapercibidos, tales como las diferencias individuales, los gustos personales, las capacidades físicas y cognitivas requeridas por la interfaz Como consecuencia, permite el desarrollo de soluciones más imaginativas e innovadoras Además, permite ampliar el mercado de los productos de uso general, al hacerlos accesibles a una población más numerosa De esta forma, muchos de los avances teórico-prácticos producidos en este campo han sido frecuentemente integrados en los métodos de diseño de las interfaces de propósito general. En los siguientes apartados vamos a ver algunos de los desarrollo del LIPCNE en el área de la IPC, que se han derivado de la experiencia del diseño de interfaces para personas con discapacidad. 2 Sistemas de comunicación La demanda primaria de las personas con graves discapacidades motoras y orales es la comunicación. Para satisfacerla se han desarrollado una serie de métodos y técnicas, que se agrupan en la denominada Comunicación Aumentativa y Alternativa (CAA), inicialmente basados en signos corporales y tableros con signos o pictogramas. Sin embargo, la difusión de los microprocesadores y de los ordenadores personales ha permitido diseñar dispositivos informáticos que suponen un gran avance en la ayuda a la comunicación [3].

3 En los diez últimos años, el LIPCNE ha venido desarrollando múltiples sistemas de CAA, portátiles y fijos, con entrada por barrido 1 controlado mediante una o varias teclas, o mediante teclados reducidos, y con salida por display, voz sintética, impresora térmica incorporada, infrarrojos (para comunicación y control de otros dispositivos), etc. Estos sistemas permiten la comunicación personal directa o remota, el uso de PCs y software estándar, el acceso a redes telemáticas y el control del entorno. El diseño de la interfaz de usuario ha requerido el uso de una metodología orientada a la usabilidad, tal como userfit 2 [4] y la evaluación por parte de usuarios reales 3. Vamos a describir sucintamente algunos de los aspectos más originales de estos sistemas de interacción. 3 Mejora de la velocidad de comunicación Dado que los sistemas de comunicación alternativa resultan demasiado lentos para una conversación normal, se ha trabajado en la mejora la velocidad de comunicación utilizando diversos métodos. 3.1 Predicción de palabras Los sistemas de predicción de palabras tratan de emular la capacidad humana de anticipar, bajo ciertas condiciones, lo que el interlocutor quiere decir, basándose en la redundancia del idioma y en el conocimiento de la estructura sintáctica y semántica de la frase. Con este propósito se han desarrollado diversos métodos de predicción que ayudan al usuario a seleccionar palabras completas en vez de tener que teclearlas letra a letra, lo que puede suponer la reducción del esfuerzo y la mejora de la velocidad de composición de mensajes. Estos sistemas utilizan la información estadística (frecuencia de uso), morfológica y sintáctica asociada a las palabras. Para su diseño se han aplicado métodos de 1 Los sistemas de barrido ofrecen al usuario una matriz con las opciones seleccionables que son barridas secuencialmente (por filas y columnas). Cuando un determinado ítem es resaltado, el usuario puede seleccionarlo mediante la pulsación de una tecla. 2 Userfit es una metodología desarrollada por el HUSAT Research Institute (Human Sciences and Advanced Technology. Science Faculty of the Loughborough University). 3 En colaboración en el CEAPAT/IMSERSO.

4 procesamiento del lenguaje natural, tales como el análisis sintáctico mediante charts, que permiten ofrecer la palabra más frecuente entre las que posean la categoría sintáctica adecuada [5]. Dado que estos métodos son fuertemente dependientes del idioma, ha sido necesario desarrollar diferentes métodos para lenguas con bajo nivel de flexión (como el castellano, inglés, etc.) y con alto grado de flexión (como el euskara, finlandés, etc.). 3.2 Uso de teclados reducidos ambiguos Algunos usuarios con discapacidad motora disponen de movilidad suficiente para manejar un teclado de tamaño reducido. Los teclados reducidos son aquellos que tienen menos teclas que las letras del alfabeto (por ejemplo el teclado telefónico). Para su uso, se pueden asignar varios caracteres a la misma tecla y establecer un protocolo con varias pulsaciones por carácter, lo que resulta bastante tedioso. El ideal (por cuanto es el que menos esfuerzo y tiempo requiere) es realizar una única pulsación por tecla, lo que hace que el mensaje que se produzca pueda ser ambiguo 4 (ya que cada tecla puede tener varios significados)[6]. Para resolverlo, el LIPNE ha desarrollado un algoritmo genético 5 que produce diversas asignaciones de letras en teclados de 12 a 14 teclas que con un bajísimo número de colisiones entre palabras [7]. Como además de por pulsación directa, estos teclados también pueden ser usados por barrido, la existencia de varias soluciones alternativas permite adecuar la disposición del conjunto de selección a las características de cada usuario. 4 Autoadaptación Las características físicas y cognitivas de los usuarios con discapacidad son muy diversas, de modo que no es posible diseñar una interfaz estándar válida para todos 4 En nuestro caso medimos la ambigüedad como el número de palabras distintas que colisionan, es decir que tienen la misma codificación. 5 Ya que se puede demostrar que el algoritmo determinista obvio para el problema de buscar una distribución de caracteres entre las teclas disponibles, que produzca una ambigüedad menor que un cierto valor dado, es NP-completo.

5 ellos. Por esta razón, las interfaces deben ser altamente configurables 6. Sin embargo, el ajuste de los parámetros personales, tales como la velocidad de barrido, forma y disposición de la matriz que contiene los elementos seleccionables, etc., no es una tarea fácil. Además, las características personales pueden cambiar con el tiempo, incluso a corto plazo. Por ejemplo la experiencia de uso y el aprendizaje permiten aumentar la velocidad de barrido y disminuir la necesidad de ayuda online. Por el contrario, la fatiga hace disminuir la capacidad de respuesta del usuario a lo largo del día. La solución ideal para este tipo de problemas es el diseño de sistemas autoadaptables (adaptive systems) que se ajustan automáticamente a las necesidades de cada usuario. Para ello es necesario identificar los parámetros observables y relevantes, modelar la interacción y configurar las características que se modifican a lo largo de la misma. 4.1 Adaptación de la velocidad de barrido Estudios realizados por el LIPNE demuestran que la capacidad de reacción del usuario en los sistemas de barrido varía considerablemente en periodos de tiempo relativamente cortos. Por ello, si la velocidad de barrido es fija, o bien se producen tiempos muertos entre dos selecciones consecutivas o bien el usuario no tiene tiempo para reaccionar. Para evitarlo, se ha diseñado un sistema que adapta esta velocidad a la capacidad de reacción del usuario, tomando como parámetro de entrada el tiempo medio de respuesta del usuario. Con esta información, y partir de un modelo de la interacción realizado mediante lógica fuzzy, se adapta la velocidad de barrido dinámicamente [7]. Los resultados demuestran que el ahorro de tiempo de producción de mensajes es considerable. 4.2 Adaptación de diccionarios Los sistemas de anticipación previamente mencionados cuentan con diccionarios autoadaptables que actualizan las frecuencias de las palabras, en función de su uso, e incluyen las palabras nuevas. En los diccionarios que contienen información puramente estadística la inclusión de palabras nuevas es trivial, pero si disponen de 6 Mediante la modificación manual de ciertos parámetros o el uso de ficheros de perfil de usuario.

6 otros tipos de información (morfológica, sintáctica o semántica), su inclusión requiere un tratamiento especial [5]. Sin embargo, el esfuerzo añadido para que los diccionarios sean autoadaptables resulta rentable ya que las evaluaciones realizadas demuestran que, según se va adecuando el diccionario al léxico del usuario, los resultados de predicción mejoran notablemente. 5 Interfaces emocionales Además de la limitación en la velocidad de comunicación, los sistemas de CAA dificultan la transmisión de la información que normalmente se expresa de modo no oral (mediante gestos y expresiones faciales, actitudes o sonidos no articulados). Este es un aspecto que interesa cada vez más a los diseñadores de sistemas interactivos en general [8], pero que es especialmente importante para los usuarios que utilizan el ordenador como medio de comunicación, ya que el comunicador que les representa, en cierto modo, ante los demás 7 filtra sus emociones, sentimientos, estados de ánimo, etc. Actualmente el LIPCNE está trabajando en una interfaz basada es el modelado de la conversación que permite modelar los estados de ánimo del usuario y del interlocutor y el tono de la conversación. A partir de estos modelos ayuda al usuario a generar frases completas en estilo y tono adecuados. 6 Conclusiones La necesidad de enfrentarse a una gran diversidad de necesidades de comunicación y la variedad de las características físicas, cognitivas, gustos y deseos de los usuarios con discapacidad, obliga a plantearse aspectos de los sistemas de interacción de usuario que pueden quedar ocultos en las interfaces estándar. Los sistemas así diseñados tienden a ser más imaginativos y novedosos, con la ventaja añadida de que los resultados de estos trabajos suelen ser ampliamente utilizables en otros ámbitos de la interacción persona computador [9]. Referencias 7 Es lo que se conoce como Affective Mediation.

7 [1] C. Stephanidis et al. "Toward an Information Society for All: An International R&D Agenda. Interational Journal of Human-Computer Interaction, Vol 10, No 2, pp , [2] A. F. Newell and P. Gregor "Human Computer Interfaces for People with Disabilities", in M. Helander et al (eds.) Handbook of Human-Computer Interaction 2nd edition, Elsevier [3] J. Abascal y L. Gardeazabal. Technology to support alternative and augmentative communication. In A. Casals (edt.) Technological Aids for the Disabled. Societat Catalana de Technologia/Institut d'estudis Catalans, pp , Barcelona, [4] D. Poulson D., M. Ashby & S. Richardson (Eds.) Userfit. A practical handbook on user-centred design for Assistive Technology. TIDE EC-DG XIII, ECSC-EC-EAEC, Brussels-Luxembourg, [5] N. Garay and J. G. Abascal Intelligent Word-Prediction to Enhance Text Input Rate. Proceedings of the Intelligent User Interfaces 97 Congress. ACM Press, New York , [6] G. W. Lesher et al Optimal Character Arrangements for Ambiguous Keyboards. IEEE Trans on Rehabilitation Eng., Vol. 6. pp , [7] L. Gardeazabal. "Aplicaciones de la Tecnología de Computadores a la mejora de velocidad de comunicación en Sistemas de Comunicación Aumentativa y Alternativa", Tesis Doctoral. Universidad del País Vasco-Euskal herriko Unibertsitatea, [8] R.W. Picard. Affective Computing. MIT Press, [9] Gregg C. Vanderheiden. Presente y futuro de la accesibilidad a internet Novática nº 136, pags Noviembre Diciembre [http://www.ati.es/publicaciones/novatica/1998/136/grevan.html]

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