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Was können Overlays, Plugins und KI-Barrierefreiheit?

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Besser als die Frage „Was können Accessibility-Overlays, Accessibility-Plugins und KI-Barrierefreiheit?“ ist die Frage, was können sie alles nicht?! Nachfolgend habe ich mal ein paar leicht verständliche Beispiele herausgesucht, woran Accessibility-Overlays, Accessibility-Plugins und KI-Barrierefreiheit scheitern müssen, inklusive der konkreten Links zu den entsprechenden Bezugspunkten der Web Content Accessibility Guidelines (die mit der EN 301549 Kapitel 9  korrespondieren). Es handelt sich dabei um Muss-Anforderungen, um Barrierefreiheit auf Basis der WCAG oder EN 301549 für sich behaupten zu können. Ich verweise an dieser Stelle extra auf die international gültigen Richtlinien, welche auch in der EN 301549 referenziert werden. Sie finden aber auch sämtliche Prüfschritte beim BIK BITV-Test auf Deutsch. Zusätzlich möchte ich an dieser Stelle auch noch auf das Projekt Overlayfactsheet hinweisen, eine internationale Aktion gegen Accessibility-Overlays, die mittlerweile mehr als 400 Experten und Expertinnen sowie Menschen mit Behinderung in Selbstvertretung unterzeichnet haben.

  1. Alternativtexte für Bilder: Alternativtexte – sogenannte ALT-Texte – sind Bildbeschreibungen für blinde und stark sehbehinderte Nutzer. Sinnvolle Alternativtexte sind wichtig und gehören zu den Grundlagen der Barrierefreiheit. Bei Alternativtexten für Bilder wird zwischen inhaltstragenden Bildern und Grafiken sowie Schmuckbildern und funktionalen Bildern bzw. Grafiken unterschieden. Je nach Kontext kann ein Bild inhaltstragend oder Schmuck sein. Im ersteren Fall braucht das Bild einen sinnvollen Alternativtext, der den Bildinhalt adäquat wiedergibt. Bei einem Schmuckbild muss der Alternativtext leer bleiben. Nicht jedes Bild darf also einen Alternativtext bekommen. Ob ein Bild ein Schmuckbild ist oder nicht, kann künstliche Intelligenz nicht unterscheiden. Wenn ein Bild aber einen Alternativtext braucht, dann muss dieser Alternativtext den Inhalt des Bildes sinnvoll wiedergeben. Ein sinnvoller Alternativtext lässt alle unwichtigen Bildinformationen weg und gibt nur den wichtigen Bildinhalt wieder. Auch die Unterscheidung zwischen wichtigen und unwichtigen Bildinformationen kann Künstliche Intelligenz nicht leisten. Eine Auflistung von Bildinhalten nach dem Muster „Auto, Straße, Ampel, Schild, Hund, Hecke, Haus, Laterne, Person, Kinderwagen, Himmel, Wolken, Baum“ reicht als sinnvoller Alternativtext nicht aus. Viel mehr kann künstliche Intelligenz aber derzeit nicht erkennen und als Alternativtext ausgeben. Was zum Beispiel die Azure Cognitive Services-API für maschinelles Sehen leistet (oder auch nicht) können Sie hier einfach mal selbst ausprobieren. Wobei auch das wohl schon besser geworden ist. F39 Failure Success Criterion 1.1.1 (Non-text Content). Abgesehen davon hat es in der Vergangenheit schon diverse Skandale durch automatische Bildbeschriftung gegeben. Viel Aufmerksamkeit erlangte ein Fall in dem Google ein Foto mit dunkelhäutigen Männern mit „Gorillas“ beschriftet hat. Und auch beim Fotodienst Flickr gab es ähnliche Probleme, zum Beispiel weil Tänzerfotos von amerikanischen Ureinwohnern mit der automatischen Beschriftung „Kostüm“ versehen wurden, was ebenfalls als große Beleidigung empfunden wurde. Und das sind nur zwei Beispiele von vielen. Wobei die Entwicklung immer schneller voran schreitet, was die App "Seeing AI" von Microsoft bereits unter Beweis stellt. Trotzdem, von der Cornell University stammt eine aktuelle Studie aus 2020, die aufzeigt, warum Alt-Generatoren oft versagen. Zwar waren laut der Studie nur 5 Prozent der generierten Alt-Texte völlig falsch, aber 95 Prozent aller generierten Alt-Texte war eben auch nur teilweise korrekt. Häufiges Problem, wichtige Informationen, wie Kontext, Emotionen, Ironie, Matphern, Humor, etc. fehlten. Und auch die inhaltliche Bilderkennung war oft unzureichend, vor allem, wenn wichtige Personen auf Bildern nicht erkannt wurden.
     
  2. Alternativen für Videos: Videos ohne Untertitel erhalten auch durch künstliche Intelligenz nicht immer korrekte Untertitel. Zwar gibt es auch hierfür bereits Services, die automatisch Untertitel erstellen (zum Beispiel Youtube), aber erfahrungsgemäß sind die so erzeugen Untertitel teilweise fehlerhaft und müssen manuell nachgearbeitet werden. Insbesondere bei Sprechern mit undeutlicher Aussprache, Dialekt oder Sprachwechseln (zum Beispiel bei englischen Passagen in einem deutschsprachigen Video). Auch Android bietet einen solchen Service an, probieren Sie es doch mal aus. Fehlerfrei ist das eigentlich nie: Success Criterion 1.2.2 (Captions (Prerecorded)). Darüber hinaus brauchen manche Videos eine vollständige Abschrift (Transscript). Bei welchen Videos das notwendig ist und bei welchen Videos nicht, kann keine Software automatisch entscheiden. Also auch kein Accessibility-Overlay oder Accessibility-Plugin (1.2.3 Audio Description or Media Alternative).
     
  3. Strukturierung mit Überschriften: Webseiteninhalte werden durch Überschriften strukturiert. Dafür stehen im HTML Überschriften-Level von 1 bis 6 zur Verfügung (ähnlich, wie in Word). Wenn Sie aber beispielsweise für alle Überschriften Level 2 verwenden, sind Ihre Inhalte in der Regel nicht korrekt hierarchisch strukturiert. Diesen Fehler kann auch Künstliche Intelligenz nicht beheben, weil sie Inhalte und Überschriften nicht sinngemäß strukturieren und einander zuordnen bzw. unterordnen kann: F43: Failure of Success Criterion 1.3.1. Künstliche Intelligenz kann übrigens auch nicht erkennen, ob Sie Strukturelemente missbräuchlich verwenden, um beispielsweise Schrift größer darzustellen. Wenn Sie also einen Text-Absatz als Überschriften Level 3 auszeichnen, weil Ihnen die Schriftgröße besser gefällt, dann wird das keinem Tool zuverlässig auffallen.
     
  4. Strukturierung mit Listen: wenn Sie in Ihrem Inhalt mit Auflistungen arbeiten, müssen Sie die dafür vorgesehenen HTML-Strukturelemente verwenden. Ob aber zum Beispiel 10 aufeinanderfolgende Absätze tatsächlich kurze Absätze sind, oder genau genommen eine Auflistung kann KI nicht unterscheiden. KI kann Ihre redaktionellen Fehler also gar nicht zuverlässig korrigieren. F2: Failure of Success Criterion 1.3.1.
     
  5. Aufbau von Datentabellen: natürlich kann ein Testtool erkennen, ob Sie HTML-Markup für Tabellen im Quellcode verwenden. Das Tool kann aber nicht zuverlässig entscheiden, ob es sich dabei um Layout- oder Daten-Tabellen handelt. Beide sind erlaubt, erfordern aber unterschiedliche Umsetzungen. Wenn Sie beispielsweise eine Datentabelle umsetzen wollten, aber aus Unwissenheit keine echten Tabellenüberschriften (Tabellen-Header) verwendet haben, verstößt Ihre Datentabelle gegen WCAG-Richtlinien. Da Datentabellen aber sowohl horizontale Tabellen-Header, als auch vertikale Tabellen-Header haben können, müsste KI die Fähigkeit besitzen, die Inhalte eine Datentabelle zu verstehen, um zu beurteilen, ob die erste Zeile, oder die erste Spalte oder vielleicht sogar beides Tabellen-Header sein müssen. Und natürlich gibt es auch komplexe Datentabelle mit mehrzeiligen Tabellen-Headern, oder Tabellen-Headern, die sich nicht auf alle Zeilen oder Spalten beziehen. Diese Abhängigkeiten kann Künstliche Intelligenz nicht erkennen. Damit ist es künstlicher Intelligenz unmöglich eine mit Barrieren behaftete Datentabelle zu korrigieren. F91: Failure of Success Criterion 1.3.1.  
     
  6. Sinnvolle Reihenfolge von Inhalten: bei diesem Prüfschritte geht es nicht um eine sinnvolle Tastaturreihenfolge, sondern um eine sinnvolle Reihenfolge von Inhalten an sich. Wer sich ein wenig mit Webtechnologien auskennt, weiß, dass man Inhalte mit CSS an Positionen verschieben kann, wo sie in der Quellcode-Reihenfolge nicht stehen. Optisch ergeben sich dadurch dann meist sinnvolle Zusammenhänge, strukturell auf Quellcode-Ebene aber nicht unbedingt. Dieses Problem betrifft vor allem Menschen, denen der visuelle Kontext fehlt und die Inhalte eher linear erschließen müssen (zum Beispiel blinde Menschen). Solche Probleme kann man nur erkennen, wenn man die Inhalte gelesen und verstanden hat. Eine Leistung die Künstliche Intelligenz heute noch nicht erbringen kann (1.3.2 Meaningful Sequence).
     
  7. Inhaltliche Verweise auf Farbe Form oder Position: wenn Texte sich auf die Farbe, Form, Größe oder Position von Elementen auf ihrer Website beziehen, sind diese Informationen für blinde, stark sehbehinderte oder gegebenenfalls auch farbenblinde Menschen nicht nachvollziehbar. Des betrifft zum Beispiel Anweisungen, wie „klicken Sie auf den grünen Button“ oder Hinweise, wie „Pflichtfelder haben einen blauen Rahmen“. Das gilt auch für inhaltliche Verweise in Alternativtexten, um Grafiken und Bilder zu beschreiben. Auch dieses Problem kann keine Software identifizieren, geschweige denn beheben (1.3.3 Sensory Characteristics). Den Beweis dafür liefert zum Beispiel die Gemeinde Marienheide, die den Service von DIGIaccess nutzt und in ihrer Erklärung zur Barrierefreiheit schreibt: „Wir sind überzeugt, dass barrierefreie Internetangebote allen Besucher*innen dienen und weiterhelfen. Daher finden Sie in der Mitte am rechten Bildschirmrand ein Symbol („Männchen“-Symbol), nach dessen Anklicken verschiedene Anpassungen zur Barrierefreiheit vorgenommen werden können. Ein blinder Nutzer an einem Desktop-Computer weiß nicht, wo der recht Bildschirmrand ist und auch der Hinweis auf das Männchen-Symbol hilft blinden Nutzern nicht weiter. Eigentlich hätte das Overlay diesen Fehler doch erkennen können müssen, oder etwa nicht?
     
  8. Verwendung von Schriftgrafiken: wenn Sie Schriftgrafiken verwenden, ist das Kind in Bezug auf WCAG und EN 301549 bereits in den Brunnen gefallen. Schriftgrafiken (Text, der als JPEG, PNG oder GIF eingebunden ist) verstoßen per se gegen die offiziellen Richtlinien. Hintergrund ist, dass Schriftgrafiken vom Benutzer nicht an die eigenen Bedürfnisse angepasst werden können, beispielsweise durch benutzerdefinierte Farben oder eine individuelle Schrifteinstellung (Schriftart, Schriftgröße, Zeilenabstand, etc.). Und auch eine Vergrößerung ist nur begrenzt möglich, denn meistens wird die Schriftgrafik dadurch unscharf und schlecht lesbar. Dieser Prüfschritte ist von keinem Plugin und keinem Overlay erfüllbar (1.4.5 Images of Text).
     
  9. Kontrast von Grafiken: auch der Kontrast von Grafiken, grafischen Bedienelementen und informationstragenden Grafiken (zum Beispiel Diagramme) spielt für Barrierefreiheit eine Rolle. Und auch hier stoßen Accessibility-Overlays oder Accessibility-Plugins an ihre Grenzen. Zwar bieten fast alle Lösungen die Möglichkeit Farben und Kontraste individuell anzupassen, aber das bezieht sich eben nicht auf Grafiken, wie JPEG, PNG oder GIF, sondern nur auf Echttext (1.4.11 Non-Text Contrast).
     
  10. Aussagekräftige Überschriften und Beschriftungen: es versteht sich fast von selbst, dass Software (und Künstliche Intelligenz) nur prüfen kann, ob Seitenbereiche grundsätzlich mit Überschriften versehen sind und ob wichtige Bereiche überhaupt eine Beschriftung haben (zum Beispiel in Formularen). Sie können aber natürlich nicht überprüfen, ob die Überschriften und Beschriftungen tatsächlich aussagekräftig sind. Ich hatte kürzlich den interessanten Fall, dass ein Redakteur eine gelbe Inhalts-Box für eine Bürgermeister-Ansprache verwendet hat. Leider war dem Redakteur entgangen, dass es sich bei dieser Inhalts-Box um eine spezielle Box, zum Beispiel für Hochwasserwarnungen handelte. Damit auch blinde Nutzer die Warnung mitbekommen, war diese spezielle Info-Box unsichtbar mit „Warnhinweis“ beschriftet. Bei Hochwasser oder einem Bombenfund eine gute Sache. Bei einer Bürgermeister-Ansprache nicht. Auch solche Dinge erkennt kein Plugin. Das Beispiel ist vielleicht eher zum Schmunzeln, zeigt aber, dass Künstliche Intelligenz diese Unterscheidung nicht bewerkstelligen könnte. KI kann wenig aussagekräftige, irreführende oder sogar falsche Überschriften und Beschriftungen nicht erkennen (2.4.6 Headings and Labels).
     
  11. Falsche Zuordnung von Beschriftungen: für sehende Nutze*innen wird die Zuordnung von Beschriftungen zu Formularfeldern (z.B. in Kontaktformularen) durch räumliche Nähe hergestellt. Blinde Nutzer haben diese visuelle Orientierung nicht. Deshalb müssen solche Beschriftungen nicht nur optisch zugeordnet sein, sondern auch maschinenlesbar mit dem jeweils korrekten Feld verbunden sein. Wenn eine Beschriftung technisch falsch zugeordnet wurde, fällt das keinem Prüftool auf und kann daher auch nicht automatisch korrigiert werden. Wenn also die Beschriftung „Passwort“ zwar optisch vor dem richtigen Formularfeld steht, technisch aber dem Formularfeld „Benutzername“ zugeordnet ist (und umgekehrt), wird ein simples Formular für blinde Nutzer völlig unbrauchbar. Ein Plugin oder Overlay kann diesen Fehler aber kaum erkennen. Denn die Software kann nicht sicher ausschließen, dass die technische Zuordnung nicht genauso gewollt war. Zumal wenn sie sich weitaus komplexere Formulare, als ein Login-Formular vorstellen (H44: Using label elements to associate text labels with form controls).
     
  12. Veränderung und Schriftgrößen und Textabständen: wer sich intensiv mit dem Thema Barrierefreiheit auseinandersetzt, versteht irgendwann, dass es nicht in erster Linie darum geht, jedem Nutzer die bereits für ihn perfekt optimierte Seite zur Verfügung zu stellen, sondern vor allem darum, individuelle Benutzereinstellungen und Benutzeranpassungen zu berücksichtigen und zu unterstützen. Dazu zählt beispielsweise bis zu 400 % Zoom in einen Desktop-Browser bei einer Auflösung von 1280 × 960 Pixeln Auflösung. Dazu zählen aber auch benutzerdefinierte Farben, im Browser oder Betriebssystem angepasste Schriftarten und Schriftgrößen, oder auch individuelle Zeichen-, Zeilen- und Wortabstände. Man kann sich vorstellen, dass es dabei (je nach Design und technischer Umsetzung) mal mehr und mal weniger zu Problemen kommen kann. Die meisten Probleme entstehen bei benutzerdefinierten Einstellungen durch Textüberlagerungen und abgeschnittene oder verdeckte Inhalte. Solche Probleme lassen sich nur durch Sichtprüfung feststellen. Auch das kann kein Tool der Welt automatisch erkennen und beheben. Steve Faulkner hat in seinem Artikel ein paar sehr plakative Screenshots dazu abgebildet (1.4.10 Reflow und 1.4.12 Text Spacing).

Ich glaube diese zwölf Beispiele (und es gibt noch deutlich mehr) sowie die professionellen Ausführungen meiner Kolleginnen und Kollegen machen das Problem deutlich: Accessibility-Overlays und Accessibility-Plugins können keine BITV-Gesetzeskonformität oder Barrierefreiheit herstellen. Die zwölf Beispiele konzentrieren sich dabei nur auf relativ untechnische Aspekte, die man auch als Entscheider*in ganz gut nachvollziehen kann, ohne in der Tiefe über technologisches Wissen zu verfügen. Ob es sich bei der Aussage „vollautomatische Barrierefreiheit“ letztendlich um eine bewusste Lüge oder Irreführung handelt, oder ob einfach nur Unwissenheit dahinter steckt, müssen andere entscheiden.

Lesen Sie auch meinen Artikel: Günstig oder kostenlos – barrierefrei mit Künstlicher Intelligenz (KI)?

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