Revision 646: (Automatisiertes) Testing von Barrierefreiheit

Working Draft

Το περιεχόμενο παρέχεται από το Vanessa Otto, Peter Kröner, Hans Christian Reinl, Stefan Baumgartner, Christian »Schepp« Schaefer, Vanessa Otto, Peter Kröner, Hans Christian Reinl, Stefan Baumgartner, and Christian »Schepp« Schaefer. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον Vanessa Otto, Peter Kröner, Hans Christian Reinl, Stefan Baumgartner, Christian »Schepp« Schaefer, Vanessa Otto, Peter Kröner, Hans Christian Reinl, Stefan Baumgartner, and Christian »Schepp« Schaefer ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.

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MP3•Αρχική οθόνη επεισοδίου

In dieser Folge geht es darum, wie man Barrierefreiheit in der Web-Entwicklung richtig testet – mit Fokus auf praxisnahe Tipps. Anna Maier (LinkedIn / Mastodon), eine erfahrene Web-Entwicklerin und IT-Consultant, zeigt Hans und Schepp, worauf es wirklich ankommt.

Schaunotizen

[00:02:00] (Automatisiertes) Testing von Barrierefreiheit

Wir starten direkt Mal mit der Feststellung, dass automatisierte Tests zwar ein guter Anfang, aber bei weitem nicht genug sind. Denn Tools wie WAVE oder Accessibility Insights können nämlich nur 20-30 Prozent der Barrieren erkennen. Anna erklärt, warum der Rest einfach menschliches Augenmaß und echte Nutzererfahrung braucht. Ohne manuelle Tests geht’s nicht – da kommen Maschinen einfach an ihre Grenzen.

Konsequenterweise lautet Annas Empfehlung, echte Nutzerinnen und Nutzer in den Testprozess einzubinden. Vor allem Menschen, die regelmäßig assistive Technologien wie Screenreader nutzen, liefern Einblicke, die kein Tool bieten kann. Außerdem gibt es Agenturen, die auf solche Benutzer-Tests spezialisiert sind. Das lohnt sich, um echte Probleme zu erkennen und zu lösen.

Wir sprechen über Linter-Tools, die schon während der Entwicklung helfen, typische Fehler zu vermeiden. Das ist ein einfacher Weg, Barrieren früh zu reduzieren.

Beim Thema AI-Tools bleibt Anna kritisch. Generische Lösungen können helfen, bieten aber oft nicht die nötige Tiefe. Stattdessen empfiehlt sie spezialisierte Tools, die auf Barrierefreiheit ausgerichtet sind. Sie ist optimistisch, dass solche Tools in Zukunft durch AI noch besser werden könnten, indem sie gezielte Vorschläge basierend auf echten Nutzeranalysen liefern.

Kurz gesagt: Automatisierte Tests sind nur der Einstieg. Für echte Barrierefreiheit braucht es manuelles Testing, Nutzerfeedback und gute Tools.