Acessibilidade na Web tem como objetivo possibilitar que qualquer pessoa possa entender e interagir com o conteúdo de uma página Web, independente de deficiências ou outros fatores. Embora exista uma grande quantidade de trabalhos realizados na área, pode-se ainda perceber que pessoas com alguns tipos específicos de deficiências encontram mais dificuldades ao navegar na Web, como no caso dos usuários cegos. Com intuito de minimizar os problemas enfrentados por esses usuários cegos ao navegar na Web, foi proposta nesta tese uma abordagem que consiste em extrair automaticamente o conhecimento de navegação implícito na apresentação visual de uma página Web e alterar o design dessa navegação de uma maneira otimizada a esses usuários. Com esse objetivo, primeiramente foram estudados os trabalhos relacionados aos principais problemas enfrentados pelos usuários cegos ao interagir com a Web, assim como os conjuntos de diretrizes de acessibilidade e usabilidade específicos para minimizar esses problemas, fundamentados em um mapeamento sistemático conduzido sobre o tema. Após a identificação dos problemas e diretrizes, foi desenvolvido um classificador baseado no método Naïve Bayes, considerando-se três características comumente encontradas nos padrões de design de menus de navegação, com intuito de classificar automaticamente os links contidos nesta página em diferentes classes referentes às estruturas de navegação. Após desenvolvido, o método foi testado e avaliado em sites governamentais por meio de uma análise estatística, apresentando um boa taxa de acerto em suas classificações. Com base nas dificuldades encontradas na primeira etapa de pesquisa, foi proposto um modelo de interface próprio aos usuários cegos que utilizam a Web com auxílio de um leitor de tela. Com base no classificador desenvolvido, foi proposta uma abordagem para automaticamente transformar os links de navegação classificados pelo método, em um padrão de navegação otimizado aos leitores de tela. Como prova de conceito, foi realizada uma extração semiautomática de conteúdo das páginas Web, com intuito de transformar esse conteúdo para o novo modelo de interface proposto. Nesse contexto, foi desenvolvido um protótipo de mecanismo de apoio, denominado NavAux. Esse protótipo foi avaliado através de um percurso cognitivo. Para isso, foram definidas algumas tarefas e a exploração da interface foi realizada com apoio do leitor de tela JAWS. Os resultados apresentaram indícios de que a abordagem proposta pode ser considerada uma alternativa viável para minimizar os problemas de acessibilidade enfrentados pelos usuários cegos ao navegar na Web.

Web Accessibility aims to enable that any individual may understand and interact with a Web page content, regardless of disabilities or other factors. Although there is a large number of research studies in this area, it can be noted individuals with some specific types of disabilities find it more difficulty browsing the Web, such as those who are blind. In order to minimize the problems faced by blind users when browsing the Web, the study reported in this thesis proposed an approach which consists in automatically extracting the navigation knowledge implicit in the visual presentation of a Web page and changing this navigation design to an optimized way to those users. For this purpose, the research started with a review of the papers related to the main problems faced by blind users when interacting to the Web, as well as the specific sets of accessibility and usability guidelines to minimize these problems, based on a systematic mapping study conducted on the topic. After identifying the problems and guidelines, the next step involved the development of a classifier based on the Naïve Bayes methods, considering three features commonly found in the design patterns of navigation menus, in order to automatically classify the links contained on each page into different classes relating to the navigation structures. After developed, the method was tested and assessed in governmental websites through an statistical analysis, showing a good success rate in its classifications. Based on the difficulties encountered during the first step of the research, the study proposed an interface model tailored to blind users who use the Web with the help of a screen reader. Based on the developed classifier, the study proposed an approach to automatically transform the browsing links classified by the method into an optimized navigation standard to screen readers. As a proof of concept, the following step involved a semi-automatic extraction of Web pages content, in order to transform this content to a new proposed interface model. In this context, was developed a prototype of the mechanism, named NavAux. This prototype was evaluated through a cognitive walkthrough. To this, were defined some tasks and the interface operation was performed with support of the JAWS screen reader. The results presented signs that the proposed approach can be considered a viable alternative to minimize the accessibility problems faced by blind users when browsing the Web.