Idosos podem, naturalmente, ter diminuição da destreza, limitações físicas, intelectuais e auditivas, que dificultam a realização de tarefas. Assim, é necessário construir sistemas acessíveis que auxiliem e possibilitem a utilização de ferramentas computacionais. Porém, mesmo que existam recursos de acessibilidade disponíveis, ainda há um problema com relação ao uso desses recursos, sobretudo para usuários idosos com baixo letramento. Por outro lado, sistemas conversacionais podem ser utilizados para auxiliar na interação entre usuários e sistemas, desde que sejam adaptáveis ao usuário e adaptativos com relação a funções do sistema. Embora existam sistemas conversacionais e ferramentas de acessibilidade, ainda são recentes as abordagens que unem os diferentes tipos de entradas, tais como texto, áudio e interações por botões, e que sejam capazes de oferecer conteúdos personalizados (como recomendação de produtos e serviços) , uma vez que a personalização de conteúdos é uma ferramenta para atender às expectativas exclusivas de cada usuário, ou grupo de usuários, criando assim uma experiência mais relevante e significativa. Para a construção desses artefatos, os desenvolvedores das aplicações acessíveis podem encontrar dificuldade no processo de contrução. Neste sentido, este trabalho oferece um conjunto de diretrizes para construção de sistemas conversacionais de recomendação, que consideram aspectos de acessibilidade no desenvolvimento e que foram derivados das metodologias e técnicas desenvolvidas neste trabalho: Mágico de Oz, Teste de Usabilidade, entrevistas, questionários, grupo focal, análise de sentimento e análise de transcrição. Os resultados deste trabalho, além das diretrizes envolvidas, mostram que cada etapa de avaliação trouxe um conjunto de resultados diferentes. Os resultados envolveram questões de usabilidade, como uso de chatbots que interagem por áudio, além de ser capaz de entender a escrita ou fala humana usando processamento da língua natural; e também questões de acessibilidade, quando um usuário deseja uma recomendação de um local, mostrando que este local atende as questões de acessibilidade necessárias para aquele usuário. As avaliações com usuários foram um componente essencial para trazer resultados que enriqueçam o conhecimento na área e ofereçam avanços significativos na criação de sistemas conversacionais acessíveis.

Elderly individuals may naturally experience decreased dexterity, physical limitations, intellectual challenges, and hearing impairments, which hinder their ability to perform tasks. Therefore, it is necessary to build accessible systems that assist and enable the use of computational tools. However, even though accessibility features are available, there is still an issue regarding the utilization of these resources, especially for elderly users with low literacy levels. On the other hand, conversational systems can be used to assist in the interaction between users and systems, provided they are adaptable to the user and adaptive with regard to system functions. Although conversational systems and accessibility tools exist, approaches that combine different types of inputs, such as text, audio, and button interactions, and that are capable of offering personalized content (such as product and service recommendations) are still relatively recent. Personalization of content is a tool to meet the unique expectations of each user or user group, thereby creating a more relevant and meaningful experience. In constructing these artifacts, developers of accessible applications may encounter difficulties in the development process. This work offers a set of guidelines for building conversational recommendation systems that consider accessibility aspects in development and were derived from the methodologies and techniques developed in this work: Wizard of Oz, Usability Testing, interviews, questionnaires, focus groups, sentiment analysis, and transcription analysis. The results of this work, in addition to the involved guidelines, show that each evaluation stage brought a different set of results. The results involved usability issues, such as the use of chatbots that interact via audio, as well as being able to understand human writing or speech using natural language processing; and also accessibility issues, when a user desires a recommendation for a location, showing that this location meets the necessary accessibility requirements for that user. User evaluations were an essential component in bringing results that enrich knowledge in the field and offer significant advancements in the creation of accessible conversational systems.