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P2 Detecting and localizing keyboard accessibility failures in web applications

检测与定位 Web 应用中的键盘可访问性失效
FSE Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2021匹配度 1/10 · 该论文研究 Web 应用键盘可访问性失效的自动检测与定位,属于软件测试/调试方向,与用户关注的 PL 与 AI 交叉、静态分析、Agentic 程序、浮点程序分析和贝叶斯程序分析等核心方向均无直接关系。引用 22 inbox
Paul T. Chiou, Ali S. Alotaibi, William G. J. Halfond
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出自动检测并定位 Web 应用键盘可访问性失效的技术,在真实网页上实现高精度与高召回。

键盘是残障人士可使用且支持最广的输入方式,但许多流行网站缺乏键盘可访问机制,可能导致网站不可用。本文提出一种自动检测并定位 Web 应用中键盘可访问性失效的新方法。该方法面向真实 Web 页面,旨在发现键盘操作失败并进一步识别导致这些问题的底层页面元素。作者在真实世界网页上进行了广泛评估,结果表明该技术能够以高精度和高召回检测键盘失效,并能准确指出造成观测问题的页面元素。这些结果说明自动化的键盘可访问性检测与定位有助于发现并修复 Web 应用中的可访问性障碍。

问题
许多流行的 Web 应用缺乏键盘可访问机制,使依赖键盘的残障用户可能无法使用网站;核心问题是自动发现并定位这类键盘可访问性失效。
方法
本文提出一种自动检测与定位 Web 应用中键盘可访问性失效的新技术,并针对真实网页场景进行设计。
评估
在真实世界网页上进行广泛评估,结果显示该技术检测键盘失效具有高精度和高召回,并能准确定位导致问题的底层页面元素。
原文摘要(Abstract)

The keyboard is the most universally supported input method operable by people with disabilities. Yet, many popular websites lack keyboard accessible mechanism, which could cause failures that make the website unusable. In this paper, we present a novel approach for automatically detecting and localizing keyboard accessibility failures in web applications. Our extensive evaluation of our technique on real world web pages showed that our technique was able to detect keyboard failures in web applications with high precision and recall and was able to accurately identify the underlying elements in the web pages that led to the observed problems.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot6449,
  title = {Detecting and localizing keyboard accessibility failures in web applications},
  author = {Paul T. Chiou and Ali S. Alotaibi and William G. J. Halfond},
  booktitle = {FSE},
  year = {2021},
  doi = {10.1145/3468264.3468581}
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