Bauby, que tinha assinado um contrato para escrever um livro pouco antes do acidente, escreveu as suas memórias, "O Escafandro e a Borboleta", utilizando um sistema de ditado em que a sua terapeuta da fala recitava o alfabeto e ele piscava quando ela dizia a letra correta. Escreveram o livro de 130 páginas a piscar em uníssono.

A tecnologia evoluiu muito desde o acidente de Bauby. Muitas pessoas com deficiências motoras graves causadas por síndrome de encarceramento, paralisia cerebral, esclerose lateral amiotrófica ou outras condições conseguem comunicar utilizando interfaces de computador em que selecionam letras ou palavras numa grelha no ecrã acionando um único interruptor, geralmente premindo um botão, expirando ou piscando.

No entanto, estes sistemas de varrimento por linhas e colunas são muito rígidos e, tal como a técnica utilizada pela terapeuta da fala de Bauby, destacam cada opção individualmente, tornando-os frustrantemente lentos para alguns utilizadores. Além disso, não são adequados para tarefas em que as opções não podem ser organizadas numa grelha, como desenhar, navegar na internet ou jogar.

Um sistema mais flexível, desenvolvido por investigadores do MIT, coloca indicadores de seleção individuais ao lado de cada opção no ecrã do computador. Os indicadores podem ser colocados em qualquer lugar — ao lado de qualquer elemento clicável com o rato — para que o utilizador não tenha de percorrer uma grelha de opções para fazer as suas escolhas. O sistema, denominado Nomon, incorpora raciocínio probabilístico para aprender como os utilizadores selecionam e, em seguida, ajusta a interface para melhorar a velocidade e a precisão.

Num estudo com utilizadores, os participantes conseguiram escrever mais rapidamente com o Nomon do que com um sistema de leitura por linhas e colunas. Os utilizadores também tiveram um melhor desempenho numa tarefa de seleção de imagens, demonstrando que o Nomon pode ser utilizado para mais do que apenas digitação.

"É fantástico e entusiasmante poder desenvolver um software que tem o potencial de ajudar as pessoas. Ser capaz de encontrar estes sinais e transformá-los em comunicação da forma como estamos habituados é um problema realmente interessante", afirma a autora principal, Tamara Broderick, professora associada do Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação (EECS) do MIT e membro do Laboratório de Sistemas de Informação e Decisão e do Instituto de Dados, Sistemas e Sociedade.

Além de Broderick, a equipa inclui Nicholas Bonaker, estudante de pós-graduação em Engenharia Elétrica e Ciência da Computação; Emli-Mari Nel, responsável pela inovação e aprendizagem automática na Averly e professora visitante na Universidade de Witwatersrand (África do Sul); e Keith Vertanen, professor associado na Michigan Tech. A investigação está a ser apresentada na Conferência da ACM sobre Fatores Humanos em Sistemas de Computação.

No relógio

Na interface do Nomon, existe um pequeno relógio analógico ao lado de cada opção selecionável pelo utilizador. (Um gnómon é a parte de um relógio de sol que projeta uma sombra.) O utilizador observa uma opção e pressiona o botão correspondente quando o ponteiro do relógio passa por uma linha vermelha indicando o meio-dia. Após cada clique, o sistema altera as fases do relógio para separar os próximos alvos mais prováveis. O utilizador pressiona repetidamente até selecionar o alvo pretendido.

Quando utilizado como teclado, os algoritmos de aprendizagem automática do Nomon tentam adivinhar a palavra seguinte com base nas palavras anteriores e em cada nova letra selecionada pelo utilizador.

Broderick desenvolveu uma versão simplificada do Nomon há alguns anos, mas decidiu revê-la para tornar o sistema mais fácil de utilizar para pessoas com deficiência motora. Contou com a ajuda de Bonaker, então estudante de licenciatura, para redesenhar a interface.

Em primeiro lugar, consultaram organizações sem fins lucrativos que trabalham com pessoas com deficiência motora, bem como um utilizador com deficiência motora, para recolher a sua opinião sobre o design do Nomon.

De seguida, desenvolveram um estudo de utilizadores que representasse melhor as capacidades das pessoas com deficiência motora. Queriam garantir que examinariam o sistema minuciosamente antes de investir muito do valioso tempo dos utilizadores com deficiência motora, por isso, primeiro testaram-no com utilizadores sem o interruptor, explica Broderick.

Trocar o interruptor

Para obter dados mais representativos, Bonaker desenvolveu um interruptor baseado numa webcam que era mais difícil de utilizar do que simplesmente premir uma tecla. Os utilizadores que não utilizavam o interruptor tinham de inclinar o corpo para um lado do ecrã e depois para o outro lado para registar um clique.

"E têm de o fazer no momento exato, o que realmente os atrasa. Fizemos alguns estudos empíricos que mostraram que estavam muito mais próximos dos tempos de resposta das pessoas com deficiências motoras", diz Broderick.

Realizaram um estudo de utilizador com 10 sessões, envolvendo 13 participantes que não alternaram entre sistemas e um utilizador com uma forma avançada de distrofia muscular espinhal. Nas primeiras nove sessões, os participantes utilizaram o Nomon e uma interface de varrimento de linhas e colunas durante 20 minutos cada para inserir texto, e na décima sessão, utilizaram ambos os sistemas para uma tarefa de seleção de imagens.

Os utilizadores que não alternaram entre dispositivos digitaram 15% mais rápido com o Nomon, enquanto o utilizador com deficiência motora digitou ainda mais rápido do que os utilizadores que não alternaram. Ao digitar palavras desconhecidas, os utilizadores foram 20% mais rápidos no geral e cometeram metade dos erros. Na sessão final, conseguiram completar a tarefa de seleção de imagens 36% mais rápido, utilizando o Nomon.

"O método Nomon é muito mais tolerante do que a leitura por linhas e colunas. Com a leitura por linhas e colunas, mesmo que cometa um pequeno erro, escolheu B em vez de A, e isso é um erro", diz Broderick.

Adaptando-se a cliques ruidosos

Utilizando o raciocínio probabilístico, o Nomon incorpora tudo o que sabe sobre onde o utilizador provavelmente clicará para tornar o processo mais rápido, fácil e menos propenso a erros. Por exemplo, se o utilizador selecionar "Q", o Nomon facilitará ao máximo a seleção de "U".

O Nomon também aprende como o utilizador clica. Assim, se o utilizador clicar sempre logo após o ponteiro do relógio marcar o meio-dia, o sistema adapta-se em tempo real. Também se adapta ao ruído. Se o utilizador clicar com frequência, o sistema exige cliques adicionais para garantir a precisão.

Este raciocínio probabilístico torna o Nomon poderoso, mas também exige mais cliques do que os sistemas de leitura baseados em linhas e colunas. Vários cliques podem ser uma tarefa difícil para utilizadores com deficiências motoras graves.

Broderick espera reduzir o número de cliques incorporando o rastreio ocular no Nomon, fornecendo ao sistema informações mais robustas sobre o que o utilizador poderá escolher a seguir, com base na parte do ecrã para a qual está a olhar. Os investigadores também querem encontrar uma forma melhor de ajustar automaticamente a velocidade do relógio para ajudar os utilizadores a serem mais precisos e eficientes.

Estão a trabalhar numa nova série de estudos nos quais planeiam fazer parcerias com mais utilizadores com deficiências motoras.

"Até à data, o feedback dos utilizadores com deficiência motora tem sido inestimável para nós; estamos muito gratos ao utilizador com deficiência motora que forneceu feedback sobre a nossa interface inicial e ao utilizador com deficiência motora que participou no nosso estudo. Estamos atualmente a expandir o nosso estudo para trabalhar com um grupo maior e mais diversificado da nossa população-alvo. Com a sua ajuda, estamos já a introduzir novas melhorias na nossa interface e a trabalhar para compreender melhor o funcionamento do Nomon", afirma.

Esta investigação foi financiada, em parte, pelo Seth Teller Memorial Fund to Advanced Technology for People with Disabilities, por uma bolsa de investigação de verão Peter J. Eloranta da Universidade, pelo MIT Intelligence Quest e pela National Science Foundation.

###

Escrito por Adam Zewe, MIT News Office