DA VALIDAÇÃO AUTOMATIZADA À EXPERIÊNCIA REAL: BARREIRAS DE ACESSIBILIDADE FÍSICA E COGNITIVA EM SITES BRASILEIROS
Resumo
Este estudo investiga as barreiras de acessibilidade digital enfrentadas por pessoas com deficiências físicas, sensoriais e cognitivas no Brasil. O problema é contextualizado em um cenário no qual 89,1% da população possui acesso à internet, mas apenas 2,9% dos sites brasileiros atendem a critérios básicos de acessibilidade. O objetivo foi identificar e analisar as principais violações das Diretrizes de Acessibilidade para Conteúdo Web (WCAG 2.2) em interfaces digitais brasileiras. A metodologia foi estruturada em quatro etapas principais: levantamento bibliográfico e documental; análise qualitativa de 61 relatos de usuários com deficiência em plataformas públicas; seleção intencional de uma amostra de 30 sites brasileiros; e avaliação técnica híbrida, combinando ferramentas automatizadas (WAVE e Lighthouse), testes com leitores de tela (NVDA), inspeção manual do código e navegação exclusiva por teclado. Nos resultados quantitativos, registraram-se 88 incidências técnicas, sendo as falhas mais recorrentes a inoperabilidade por teclado (13,6%), contraste insuficiente (12,5%) e links mal descritos (11,4%). Na perspectiva dos relatos, os bloqueios no processo de login (23%) e as barreiras cognitivas e de UX (19,7%) representaram os maiores obstáculos práticos. Analiticamente, constatou-se uma disparidade significativa entre os escores técnicos automatizados e a usabilidade real. Como conclusão central e implicação científica, o estudo evidencia a insuficiência da validação automatizada quando dissociada de testes humanos e da análise atenta à acessibilidade cognitiva. Demonstra-se que a dependência exclusiva de validadores automáticos gera uma falsa sensação de inclusão, o que reforça a necessidade de adoção de testes híbridos para promover a autonomia dos usuários.
Biografia do Autor
Graduando em Engenharia de Software pela Universidade de Vassouras (FUSVE). Curso de extensão em Programação Back End 1 pelo o ESTUDE SEM FRONTEIRAS em parceria com a Faculdade Metropolitana do Estado de São Paulo (FAMEESP); Curso de extensão em Node.js: Introdução ao Desenvolvimento de APIs Moderna pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul.
Possui graduação em Psicologia pela Universidade Federal Fluminense (2005), graduação em Letras pela Universidade Iguaçu (2007), Especialização em Saúde Pública pela FIOCRUZ - RJ (2008), mestrado em Psicologia pela Universidade Federal Fluminense (2010), Doutorado em Psicologia pela UFF/ Université Paris Diderot (doutorado sandwich com financiamento da capes) e Pós-doutorado em Psicologia-UFF.
Doutor e Mestre em Sistemas Computacionais (COPPE/UFRJ), possui sólida formação multidisciplinar com graduações em Sistemas de Informação, Pedagogia e Docência Superior e Tecnológica. Atualmente, atua como professor, tutor e pesquisador em instituições como UVA, UFRRJ, CECIERJ, Universidade de Vassouras e Prefeitura de Saquarema. Sua experiência concentra-se na Educação (Superior, Profissional e EaD) aliada à inovação tecnológica.
Graduado em Tecnologia em Sistemas de Computação pela Universidade Federal Fluminense (UFF), com especialização em Criptografia pela UFF e em Planejamento, Implementação e Gestão da Educação a Distância pela UFF. Atua como Professor de Engenharia de Software na Universidade de Vassouras, além de experiência como Tutor Presencial e Tutor Coordenador no curso de Tecnologia em Sistemas de Computação do CEDERJ/UFF.
Associada de Design na Olsson. Mestranda em Gerenciamento de Projetos pela Harrisburg University e em Inteligência Artificial para Arquitetura e Construção pela Zigurat. Pesquisadora do PMI AI & PM Hub e integrante de comitês da buildingSMART USA e do National Institute of Building Sciences (NIBS).
Graduado em Engenharia de Software pela Universidade de Vassouras, Maricá, RJ e Especialista em Inteligência Artificial pela Faculeste - Faculdade do Leste Mineiro; Profissional da área de Engenharia de Software, atuando como desenvolvedor de sistemas e Docente na Universidade de Vassouras, com experiência no desenvolvimento de soluções hibridas, nativas, automação de processos e integração de tecnologias aplicadas à gestão e inovação.
Mestre em Engenharia de Biossistemas pela Universidade Federal Fluminense (UFF), com mais de 10 anos de experiência no desenvolvimento de Sistemas de Informações Geográficas (SIG), possui trajetória no setor ambiental pelo INEA/ITPA e como Cientista de Dados e desenvolvedor na COBRAPE e Aegea. Atualmente, trabalha na DigiMap com ciência e modelagem de dados, além de lecionar nos cursos de Engenharia de Software e Civil na Universidade de Vassouras.
Doutor em Ciências pelo Programa de Pós-Graduação em Ensino de Biociências e Saúde do Instituto Oswaldo Cruz (FIOCRUZ). Mestre em Dinâmica dos Oceanos e da Terra pela Universidade Federal Fluminense (UFF). Especialista em Autismo (Pólis Civitas). Graduado em licenciatura em Ciências Biológicas e em licenciatura em Informática.
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