MÉTODO PARA AVALIAÇÃO DA ACESSIBILIDADE EM VISUALIZAÇÕES DE ONTOLOGIAS BIOMÉDICAS
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CENTRO FEDERAL DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA CELSO SUCKOW DA FONSECA
Resumo
Biomedical ontologies play a fundamental role in structuring and communicating scientific knowledge, yet representing them accessibly remains a challenge. This dissertation proposes a systematic and automatable method for evaluating the accessibility of ontology visualizations. A qualitative analysis through methodological triangulation (usability, communicability, and accessibility) revealed the absence of objective criteria in existing tools. Subsequently, 3,048 parameterized visualizations of the Hemoglobin class from the Sickle Cell Disease Ontology (SCDO) were generated under three contrast configurations. A sample was manually labeled using the PCHRD model (Perceivable, Comprehensible, Hierarchically clear, Reliably labeled, and Distinguishable), adapted from the Chartability framework, revealing a relevant combinatorial asymmetry: there are more ways for a visualization to be inaccessible than accessible. A Random Forest was applied in two iterations — a probe of accessibility prevalence (confirming the labeling finding) and a proof of concept with PCHRD-driven sample curation —, indicating that visual attributes carry discriminative signal. To verify real-world applicability, a corpus of images was built from articles in the Journal of Biomedical Semantics, classified by multimodal models (Claude Haiku 4.5 and GPT-4o-mini) and manually evaluated. Finally, the Chain-of-Thought technique was adopted to inspect the models’ reasoning when applying the PCHRD criteria, comparing automatic classifications with human judgments. The results indicate that the method predicts accessibility levels from graphical features and that explicit reasoning makes the models more restrictive in identifying perceptual barriers, potentially supporting inclusive design practices in biomedical ontology visualization. This work offers a replicable protocol, formalizes PCHRD as an instrument for assessment and retrieval, and fills a gap in the quantitative measurement of accessibility in information visualization.
Ontologias biomédicas são fundamentais para estruturar e comunicar conhecimento científico, mas representá-las de forma acessível permanece um desafio. Esta dissertação propõe um método sistemático e automatizável para avaliar a acessibilidade de visualizações de ontologias. Uma análise qualitativa por triangulação metodológica (usabilidade, comunicabilidade e acessibilidade) evidenciou a ausência de critérios objetivos nas ferramentas existentes. Em seguida, geraram-se 3.048 visualizações parametrizadas da classe Hemoglobin da Sickle Cell Disease Ontology (SCDO) em três configurações de contraste. Uma amostra foi rotulada manualmente pelo modelo PCHRD (Perceptível, Compreensível, Hierarquicamente claro, Rotulado efetivamente e Distinguível), adaptado do framework Chartability, método de classificação de acessibilidade de ontologias, revelando assimetria combinatória relevante: há mais formas de uma visualização ser inacessível do que acessível. Um Random Forest foi aplicado em duas iterações — sondagem da prevalência (confirmando a rotulagem) e prova de conceito com curadoria dirigida pelo PCHRD —, indicando que atributos visuais carregam sinal discriminativo. Para verificar a aplicabilidade real, construiu-se um corpus de imagens de artigos do Journal of Biomedical Semantics, classificadas por modelos multimodais (Claude Haiku 4.5 e GPT-4o-mini) e avaliadas manualmente. Por fim, empregou-se Chain-ofThought para inspecionar o raciocínio dos modelos na aplicação dos critérios PCHRD, comparando classificações automáticas e julgamentos humanos. Os resultados indicam que o método prevê níveis de acessibilidade a partir de características gráficas e que o raciocínio explícito torna os modelos mais restritivos na identificação de barreiras perceptivas, podendo subsidiar design inclusivo na visualização de ontologias biomédicas. O trabalho oferece um protocolo replicável, formaliza o PCHRD como instrumento de avaliação e busca, e preenche uma lacuna na mensuração quantitativa da acessibilidade em visualização da informação.
Ontologias biomédicas são fundamentais para estruturar e comunicar conhecimento científico, mas representá-las de forma acessível permanece um desafio. Esta dissertação propõe um método sistemático e automatizável para avaliar a acessibilidade de visualizações de ontologias. Uma análise qualitativa por triangulação metodológica (usabilidade, comunicabilidade e acessibilidade) evidenciou a ausência de critérios objetivos nas ferramentas existentes. Em seguida, geraram-se 3.048 visualizações parametrizadas da classe Hemoglobin da Sickle Cell Disease Ontology (SCDO) em três configurações de contraste. Uma amostra foi rotulada manualmente pelo modelo PCHRD (Perceptível, Compreensível, Hierarquicamente claro, Rotulado efetivamente e Distinguível), adaptado do framework Chartability, método de classificação de acessibilidade de ontologias, revelando assimetria combinatória relevante: há mais formas de uma visualização ser inacessível do que acessível. Um Random Forest foi aplicado em duas iterações — sondagem da prevalência (confirmando a rotulagem) e prova de conceito com curadoria dirigida pelo PCHRD —, indicando que atributos visuais carregam sinal discriminativo. Para verificar a aplicabilidade real, construiu-se um corpus de imagens de artigos do Journal of Biomedical Semantics, classificadas por modelos multimodais (Claude Haiku 4.5 e GPT-4o-mini) e avaliadas manualmente. Por fim, empregou-se Chain-ofThought para inspecionar o raciocínio dos modelos na aplicação dos critérios PCHRD, comparando classificações automáticas e julgamentos humanos. Os resultados indicam que o método prevê níveis de acessibilidade a partir de características gráficas e que o raciocínio explícito torna os modelos mais restritivos na identificação de barreiras perceptivas, podendo subsidiar design inclusivo na visualização de ontologias biomédicas. O trabalho oferece um protocolo replicável, formaliza o PCHRD como instrumento de avaliação e busca, e preenche uma lacuna na mensuração quantitativa da acessibilidade em visualização da informação.