論文の概要: Notably Inaccessible -- Data Driven Understanding of Data Science Notebook (In)Accessibility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03241v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 01:33:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 15:39:52.516491
• Title: Notably Inaccessible -- Data Driven Understanding of Data Science Notebook (In)Accessibility
• Title（参考訳）: 特にアクセス不能 -- データサイエンスノートブックのデータ駆動理解(in)アクセス可能性
• Authors: Venkatesh Potluri, Sudheesh Singanamalla, Nussara Tieanklin, Jennifer Mankoff
• Abstract要約: 各種アクセシビリティ問題を特定するために,10000 Jupyter ノートの大規模システム解析を行った。 ノートのアーティファクトのアクセシビリティ向上,オーサリングプラクティスの提案,ノートブックのアクセス性向上のためのインフラストラクチャの変更を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.428631054625797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational notebooks, tools that facilitate storytelling through exploration, data analysis, and information visualization, have become the widely accepted standard in the data science community. These notebooks have been widely adopted through notebook software such as Jupyter, Datalore and Google Colab, both in academia and industry. While there is extensive research to learn how data scientists use computational notebooks, identify their pain points, and enable collaborative data science practices, very little is known about the various accessibility barriers experienced by blind and visually impaired (BVI) users using these notebooks. BVI users are unable to use computational notebook interfaces due to (1) inaccessibility of the interface, (2) common ways in which data is represented in these interfaces, and (3) inability for popular libraries to provide accessible outputs. We perform a large scale systematic analysis of 100000 Jupyter notebooks to identify various accessibility challenges in published notebooks affecting the creation and consumption of these notebooks. Through our findings, we make recommendations to improve accessibility of the artifacts of a notebook, suggest authoring practices, and propose changes to infrastructure to make notebooks accessible. An accessible PDF can be obtained at https://blvi.dev/noteably-inaccessible-paper
• Abstract（参考訳）: コンピュータノート、探索、データ分析、情報視覚化によるストーリーテリングを容易にするツールは、データサイエンスコミュニティで広く受け入れられている標準となっている。 これらのノートブックは、Jupyter、Datalore、Google Colabといったノートブックソフトウェアを通じて広く採用されている。 データサイエンティストが計算ノートの使用方法、痛み点の特定、協調的なデータサイエンスの実践を実現するための広範な研究があるが、視覚障害者(BVI)がこれらのノートを使用して経験する様々なアクセシビリティ障壁についてはほとんど知られていない。 BVIユーザは,(1)インターフェースのアクセシビリティ,(2)インターフェースでデータを表現する一般的な方法,(3)一般的なライブラリがアクセス可能な出力を提供することができないため,計算ノートブックインタフェースを使用することができない。 100000のjupyterノートブックを大規模に体系的に分析し,これらのノートブックの作成と消費に影響を与える発行ノートブックのアクセシビリティ課題を特定した。 そこで本研究では,ノートブックのアーティファクトのアクセシビリティ向上,オーサリングプラクティスの提案,ノートブックのアクセス性向上のためのインフラストラクチャの変更を提案する。 PDFはhttps://blvi.dev/noteably-in accessible-paperで取得できる。

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