Inclusione digitale: sviluppo di un’applicazione per l’identificazione digitale accessibile a chi è affetto da disabilità visive. = Digital inclusion: development of an application for digital identification accessible to those with visual impairments.

In questo lavoro si andrà a realizzare una soluzione per rendere un’applicazione mobile (sia per ambiente Android che iOS) accessibile a quella categoria di persone affette da una disabilità visiva, ovvero quelle persone affette da cecità o ipovisione. L’applicazione per la quale è stato deciso di sviluppare tale soluzione è risultata essere l’applicazione della Self Identification (SelfID), un’applicazione sviluppata dall’azienda IN.TE.S.A. S.p.A. con la quale è possibile effettuare l’ autoidentificazione digitale per ottenere l’accesso a molti servizi digitali erogati sia da enti pubblici che privati (ad esempio servizi bancari o per la salute) tramite un processo composto di quattro passaggi principali: inserimento dei dati tramite caricamento dei documenti, controllo del possesso dei dispositivi indicati per il riconoscimento, verifica della persona fisica (Liveness), e controllo della corrispondenza del volto (Facematch). Partendo da un’analisi generale del problema dell’accessibilità e dell’inclusione digitale, innanzitutto ne sono state analizzate le cause e le possibili soluzioni, per poi passare ad un’analisi più approfondita sull’inclusione per i non vedenti e gli ipovedenti; successivamente, si è iniziata l’analisi riguardante l’applicazione vera e propria, andando ad identificare i punti in cui gli utenti finali avrebbero potuto avere maggiori difficoltà nel procedere con il flusso dell’applicazione: tali punti sono risultati essere quei passaggi in cui all’utente è richiesto di utilizzare la fotocamera del proprio smartphone per scattare delle foto ai propri documenti oppure per registrare il video per effettuare la Liveness, poiché le persone che non possono fare affidamento sulla vista risultano avere estreme difficoltà nel centrare correttamente i soggetti all’interno dell’inquadratura della fotocamera. A partire da questa analisi, si è poi passati a sviluppare una soluzione ai problemi riscontrati: è stato deciso di utilizzare degli algoritmi di object detection che aiutassero l’utente a identificare i soggetti inquadrati (documenti di identità e volto, a seconda del caso) e a centrarli correttamente nell’inquadratura attraverso delle istruzioni date tramite un algoritmo di text-to-speech. Infine, l’applicazione nella sua nuova forma accessibile è stata testata, grazie al supporto della UICI (Unione Italiana Ciechi ed Ipovedenti), con un gruppo di tester che rispecchiassero gli utenti finali, per poter validare il lavoro svolto ed ottenere dei feedback sull’usabilità e sul carico di lavoro percepito dall’utente generato dall’applicazione.