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当前技术的局限性

即使当今最好的可访问性自动化,可以检测高达 70% 的常见可访问性错误并解决其中的三分之二,也无法解决需要人工判断的复杂可访问性问题。检测更细微的错误通常需要对上下文的理解,这甚至超出了当今最复杂的人工智能的水平。例如,自动化可以检测到图像缺少书面描述或替代文本,但它无法判断现有描述是否有意义或准确。即使根据人类的判断,如果你让两个人描述一幅图像,他们的描述可能相似,但不太可能完全相同。确定哪种描述更好也是主观的,人工智能尚无法做出这些类型的判断。

AudioEye 对各行业 20,000 个网站的分析表明,即使是使用某种类型的自动化数字可访问性解决方案的网站(占分析中所有网站的约 6%)仍然存在可访问性错误,对用户体验产生重大影响。

在另一项分析中,AudioEye 对

随机选择的 55 个使用手动测试和修复服务或传统方法的网站进行了手动审核,发现了超过 950 个可访问性问题。其中 40 多个网站存在一个或多个严重的可访问性问题,例如无法正常工作的网站导航、未标记的图形、无法访问的视频控件以及导致残疾人无法访问数字内容和工具的其他问题。

AudioEye 特别查看了自己客户的网站,发现大多数 日本 WhatsApp 号码数据 可访问 (高达 95%)可以通过利用 JavaScript 结合使用自动和手动补救措施来修复和预防,而无需修改原始源代码。

怎样才能大规模解决数字无障碍问题?
当今的无障碍解决方案范围从简单的自动化工具到劳动密集型的手动审核。AudioEye 的研究包括对各行业网站的自动和手动分析,结果表明,大规模解决网络可访问性问题的最有效方法是结合技术和人类专业知识。

要详细了解数字无障碍的现状以及

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技术在大规模解决无障碍问题中的作用,请下载 AudioEye 的《大规模数字无 BEB目录 障碍构建》白皮书,其中包括研究详细信息。

关于艾丽莎·史密斯 —

我在康涅狄格州西北部的乡村长大,周围有巨大的花园、羊、牛和马,我学习平面设计、印刷(还记得印刷吗?!)和摄影。

当我和丈夫在 90 年代中期拥有第一台家用电脑时,我开始自学 HTML、CSS,最终自学 JavaScript,这样我就可以制作一个网站,让远方的家人了解最新情况。随着网络的成熟,最初的爱好变成了我的职业。

今天,我很荣幸能够利用我在设计、开发和质量保证测试方面的经验,让 AudioEye 的尽可能多的人可以访问网络。我和我的丈夫、两个儿子和两只猫住在亚特兰大附近,我喜欢在那里园艺。

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