Increased Usage of Alt Text Is Required Across Ontario Public Library Social Media Feeds to Increase the Accessibility of Content
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Hill, H., & Oswald, K. (2023). “May be a picture of a dog and a book”: The inaccessibility of public libraries’ social media feeds. Partnership, 18(1), 1–14. https://doi.org/10.21083/partnership.v18i1.7008 Objective – The research project sought to explore how accessible the social media feeds of Ontario public libraries are, particularly the use of alt text for images, by assessing the usage of alt text and by making recommendations for appropriate use within social media posts. Design – Collection of social media posts and computer-assisted textual analysis of visual media content. Setting – 76 public libraries and 9 public library systems in Ontario, Canada. Subjects – Approximately 900 Ontario public library social media posts from Facebook, Twitter, and Instagram. Methods – A random number generator sampling of 30 libraries per platform from the relevant social media accounts from a spreadsheet created using Ontario Public Library Statistics (OPLS) data of social media usage from the included libraries was initially created capturing 76 individual libraries. Then the researchers performed targeted sampling of posts from the nine library systems serving over 250,000 residents each. Researchers identified the 10 most recent posts from each included platform feed, and then undertook textual analysis for the presence of alt text with each post using two Mozilla Firefox browser extensions that determine the presence of alt text. Main Results – Of the 76 unique libraries chosen by the random sampling and the nine library systems that serve populations over 250,000, only two regularly used alt text and five had at least one instance of alt text. Only Toronto Public Library regularly included alt text across each of the three social media platforms analyzed by the study. The study also initially aimed to assess the quality of alt text used by public libraries in social media posts. However, due to the lack of alt text use across the sample, this was not possible at the scale initially aimed for, although a small number of examples are analyzed in the findings. Conclusion – The initial goal of analyzing the alt text to make recommendations for improved usage could not be realized due to the surprising lack of inclusion of any alt text across the sampled posts. This lack of any alt text can prevent some disabled users from engaging with content and information, leading to an inequitable experience. Public libraries should consider how accessible their engagement with users is and seek to improve the accessibility of social media posts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».