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Dieci regole per una bioinformatica che si possa leggere senza vedere

Kientsch, Neuhauss e Mallona propongono dieci regole per rendere leggibile senza vedere il lavoro di analisi dei dati biologici, dai grafici di controllo qualità ai formati di pubblicazione.

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Illustrazione editoriale a tema: Dieci regole per una bioinformatica che si possa leggere senza vedere

In un laboratorio di genomica il grafico di controllo qualità è lo strumento con cui si decide se un campione entra nell’analisi o viene scartato. Lo stesso vale per le mappe di espressione delle cellule, per le heatmap e per le tracce dei genome browser. Tre ricercatori hanno depositato su arXiv un articolo che parte da questa osservazione e ne trae una conseguenza: se la prova che giustifica una decisione sta solo dentro un’immagine, quella decisione resta senza documentazione scritta, e chi lavora con screen reader, display braille o interfacce audio si trova davanti a una barriera.

Chi firma il lavoro

L’articolo si intitola “Ten simple rules for non-visual, reproducible and accessible bioinformatics” e porta le firme di Jacqueline G. Kientsch, Stephan C.F. Neuhauss e Izaskun Mallona. La prima versione è stata depositata il 14 agosto, la seconda il 20, nella sezione di arXiv dedicata alla genomica. Il formato delle dieci regole semplici è una serie riconoscibile nella letteratura di biologia computazionale, dove viene usata per fissare buone pratiche di lavoro.

La tesi: accessibilità e riproducibilità chiedono la stessa cosa

Il passaggio centrale dell’abstract sostiene che l’accessibilità non visiva e la riproducibilità computazionale vanno nella stessa direzione, perché tutte e due chiedono che un’analisi sia trasparente e che registri il motivo per cui una scelta è stata fatta. Un grafico guardato una volta e mai commentato lascia un buco nel metodo, e quel buco pesa su chiunque debba ricostruire il lavoro mesi dopo, a partire da chi quel grafico non lo vede.

Le dieci regole

L’elenco proposto dagli autori tocca dieci punti: i grafici trattati come registrazioni di una decisione; l’uso prudente delle descrizioni di figure generate dall’intelligenza artificiale; gli ambienti di calcolo accessibili; la programmazione letterata che mette il testo prima di tutto; dati e metadati strutturati; riassunti compatti degli oggetti che si maneggiano nel codice; formati di pubblicazione accessibili; pratiche di collaborazione; infrastrutture condivise di comunità; e infine l’accessibilità intesa come parte dei principi FAIR, quelli che chiedono ai dati della ricerca di essere rintracciabili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili.

La prima regola e la sesta si tengono per mano. Se un grafico serve a prendere una decisione, la decisione va scritta accanto al grafico; e se un oggetto di dati contiene migliaia di righe, il riassunto testuale che lo descrive va progettato per essere letto, non stampato a caso sulla console.

Il testo prima del disegno

Due delle regole riguardano il modo in cui si scrive il codice di un’analisi. La programmazione letterata, quarta della lista, tiene il codice e la spiegazione dentro lo stesso documento: il quaderno che genera un grafico contiene anche il ragionamento che ha portato a produrlo, e quel ragionamento è testo. Gli ambienti di calcolo accessibili, terza regola, riguardano gli strumenti con cui quel documento si apre e si esegue, dai terminali agli editor ai quaderni interattivi.

La settima regola arriva alla fine della catena, quando il lavoro diventa un articolo. Un PDF impaginato a due colonne, con le figure inserite come immagini piatte e le formule come ritagli grafici, rende illeggibile allo screen reader il lavoro che le regole precedenti avevano reso accessibile.

La prudenza sulle descrizioni automatiche

La seconda regola chiede cautela con le descrizioni di figure prodotte da un modello di intelligenza artificiale. È lo stesso terreno del rapporto Innovation for Access pubblicato ad agosto dall’American Foundation for the Blind, dove fra le persone cieche e ipovedenti che usano le descrizioni generate dall’intelligenza artificiale una su cinque dichiara di aver subito un danno per un errore del sistema. In un articolo scientifico l’errore si trascina dentro il metodo e ci resta.

Perché riguarda anche chi non fa ricerca

Le regole parlano di bioinformatica, ma gli strumenti che citano sono quelli di mezzo mondo del lavoro tecnico: ambienti di calcolo, quaderni di codice, formati di pubblicazione, metadati. Un laboratorio che scrive accanto a ogni figura la ragione della scelta produce materiale leggibile da uno screen reader e, allo stesso tempo, un metodo che un collega può ripetere. Il documento è un preprint e non ha ancora superato una revisione paritaria.

Il testo integrale, con l’elenco esteso delle dieci regole, si legge sulla pagina dell’articolo su arXiv (accesso libero, testo in inglese).

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