論文の概要: A11yLTLNav: Automatic Detection of Accessibility Navigation Failures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.17959v1
• Date: Wed, 16 Sep 2026 00:39:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:53.581129
• Title: A11yLTLNav: Automatic Detection of Accessibility Navigation Failures
• Title（参考訳）: A11yLTLNav:アクセシビリティナビゲーション障害の自動検出
• Abstract要約: A11yLTLNavは、アクセシビリティナビゲーション障害を自動的に検出するプロパティベースのアプローチである。 A11yLTLNavはランダムキーボード探索と実行時プロパティ監視を組み合わせることで、インタラクション中のこれらの障害を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.973784988288821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For blind and low-vision (BLV) screen-reader users, a website that appears accessible in a static snapshot can become difficult or impossible to navigate once interaction begins. Yet, most automated accessibility checkers miss failures involving focus, interface state, and accessible feedback across interactions. We present A11yLTLNav, a property-based approach for automatically detecting accessibility navigation failures. Through a structured review of prior research, we organize accessibility navigation failures into a failure taxonomy and formalize a browser-observable subset as executable Linear Temporal Logic properties over action-state traces. A11yLTLNav combines random keyboard exploration with runtime property monitoring to detect these failures during interactions. We evaluate A11yLTLNav on 31 generated websites based on real-world websites and tasks. It reported 309 accessibility failures, of which 274 were confirmed, achieving 88.7% precision and identifying more confirmed failures than the comparison checkers. Our results show that A11yLTLNav transforms accessibility knowledge into reusable checks of interface behavior over time.
• Abstract（参考訳）: ブラインドとロービジョン(BLV)のスクリーンリーダーユーザにとって、静的スナップショットでアクセス可能なWebサイトは、対話が始まってからナビゲートすることが困難または不可能になる可能性がある。 しかし、ほとんどの自動アクセシビリティチェッカーは、フォーカス、インターフェース状態、インタラクション間のアクセス可能なフィードバックを含む障害を見逃している。 A11yLTLNavは、アクセシビリティナビゲーション障害を自動的に検出するプロパティベースのアプローチである。 先行研究の構造化されたレビューを通じて、アクセシビリティーナビゲーション障害を障害分類に整理し、動作状態トレースに対するブラウザ可観測サブセットを実行可能な線形時間論理特性として定式化する。 A11yLTLNavはランダムキーボード探索と実行時プロパティ監視を組み合わせることで、インタラクション中のこれらの障害を検出する。 A11yLTLNavを現実世界のWebサイトとタスクに基づいて生成した31のWebサイト上で評価する。 309件のアクセシビリティ障害が報告され、そのうち274件が確認され、88.7%の精度で、比較チェッカーよりも確認された障害が確認された。 以上の結果から,A11yLTLNavはアクセシビリティの知識を再利用可能なインタフェース動作チェックに変換する。

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