Epidemiology as a Framework for Large-Scale Mobile Application Accessibility Assessment
Epidemiology as a Framework for Large-Scale Mobile Application Accessibility Assessment
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流行病学作为大规模移动应用程序可访问性评估的框架
DOI：
10.1145/3132525.3132547
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Wobbrock, Jacob O.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ross, Anne Spencer;Zhang, Xiaoyi;Fogarty, James;Wobbrock, Jacob O.
移动可访问性通常是在单个移动应用程序 (app) 级别考虑的属性，但很少在整个应用程序“生态系统”的更大范围内考虑，例如应用程序商店中的所有应用程序、其公司、开发人员和用户影响力。受流行病学的启发，我们提出了一种新颖的概念框架，用于移动应用程序的可访问性。它考虑了生态系统内的应用程序、随着时间的推移和人口水平。在这个比喻下，“交通不便”是一系列可以通过流行病学视角来看待的疾病。因此，我们的框架提出了诸如风险和保护因素、流行率以及应用程序群体中发现的健康指标等概念。这个新框架提供了术语、动机和技术来重新构建我们处理和衡量应用程序可访问性的方式。它确定了应用程序的可访问性如何从多因素、纵向和基于人群的分析中受益。我们受流行病学启发的概念框架是这项工作的主要贡献，旨在激发思考并激发新的工作，在系统层面上增强应用程序的可访问性。在初步运用我们的框架时，我们对常见决定因素或可及性障碍的普遍程度进行了分析。我们使用 Google 的 Accessibility Scanner 评估了 100 个流行 Android 应用程序的分层样本的运行状况。我们发现 100% 的应用程序至少存在九个可访问性错误中的一个，并检查哪些错误最常见。还对单个应用程序中多个错误同时出现的频率进行了初步分析。我们发现 72% 的应用程序有五六个错误，这表明不同错误之间存在相互作用或存在潜在影响。
Mobile accessibility is often a property considered at the level of a single mobile application (app), but rarely on a larger scale of the entire app "ecosystem," such as all apps in an app store, their companies, developers, and user influences. We present a novel conceptual framework for the accessibility of mobile apps inspired by epidemiology. It considers apps within their ecosystems, over time, and at a population level. Under this metaphor, "inaccessibility" is a set of diseases that can be viewed through an epidemiological lens. Accordingly, our framework puts forth notions like risk and protective factors, prevalence, and health indicators found within a population of apps. This new framing offers terminology, motivation, and techniques to reframe how we approach and measure app accessibility. It establishes how app accessibility can benefit from multi-factor, longitudinal, and population-based analyses. Our epidemiology-inspired conceptual framework is the main contribution of this work, intended to provoke thought and inspire new work enhancing app accessibility at a systemic level. In a preliminary exercising of our framework, we perform an analysis of the prevalence of common determinants or accessibility barriers. We assess the health of a stratified sample of 100 popular Android apps using Google's Accessibility Scanner. We find that 100% of apps have at least one of nine accessibility errors and examine which errors are most common. A preliminary analysis of the frequency of co-occurrences of multiple errors in a single app is also presented. We find 72% of apps have five or six errors, suggesting an interaction among different errors or an underlying influence.
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