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Data Collection by Observations01:08

Data Collection by Observations

Data collection refers to a systematic way of obtaining, observing, measuring, and analyzing accurate information. Observational studies are one of the most widely used methods of data collection. It involves collecting data by observing the behavior and physical characteristics of a sample without making any modifications to the sample.
An astronomer viewing the motion and brightness of stars in the sky and recording the data is an example of observational data collection. A botanist recording...
Data Collection I01:30

Data Collection I

Data collection gathers information needed to make accurate judgments about a patient's present condition. During a health history interview, subjective data is collected from the patient, their caregivers, or family members, and objective data is collected through observations and physical assessment. Patients are the primary source of subjective data. Thus information gathered from patients through interviews, observations, and physical examination is primary data. Secondary sources of data...
Data Collection II01:29

Data Collection II

The nursing history captures and records the patient's health status, so that a care plan evolves to meet the patient's individual needs. The nursing health history is a part of the initial assessment. A comprehensive history covers all health dimensions and plays a significant role in the assessment process. A comprehensive history includes the patient's biographical information, reasons for seeking health care, expectations, present and past health history, medications, and family,...
Data Reporting and Recording01:24

Data Reporting and Recording

Reporting and recording are crucial in data documentation. The timely, thorough, and accurate documentation of facts is essential when recording patient data. Failure to record findings during an assessment or interpretation of a problem will result in loss of information and make the patient document unreliable. The reader is left with general impressions if the information is not specific. A recording is documenting data of the individual's health information in a traceable, secure, and...

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Chaoyu Li1, Sid Padmanabhuni1, Maryam S Cheema1

  • 1School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University, Tempe, Arizona, USA.

Proceedings of the SIGCHI conference on human factors in computing systems. CHI Conference
|September 2, 2025
PubMed
Resumen

VideoA11y utiliza modelos multimodales de lenguaje grande (MLLM) para crear mejores descripciones de video para usuarios ciegos y con baja visión (BLV). Este enfoque mejora significativamente la accesibilidad y la satisfacción del usuario en comparación con los métodos actuales.

Palabras clave:
Los usuarios ciegos y con baja visiónModelos de lenguaje multimodal de gran tamañoAccesibilidad de vídeoDescripción del vídeoEl entendimiento del vídeo

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Área de la Ciencia:

  • Ciencias de la computación
  • Interacción hombre-ordenador
  • Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

  • Las descripciones de vídeo son vitales para la accesibilidad de los usuarios ciegos y con baja visión (BLV).
  • Las descripciones existentes generadas por IA a menudo carecen de calidad debido a las limitaciones de los datos de capacitación, y no satisfacen las necesidades de los usuarios de BLV.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un enfoque (VideoA11y) utilizando modelos multimodales de lenguaje grande (MLLM) y directrices de accesibilidad para generar descripciones de video de alta calidad para los usuarios de BLV.
  • Para crear el conjunto de datos VideoA11y-40K, la mayor colección de videos descritos para usuarios de BLV.

Principales métodos:

  • Aprovechar los MLLM y las directrices de accesibilidad de vídeo para generar descripciones.
  • Curating el conjunto de datos VideoA11y-40K que incluye 40.000 videos descritos.
  • Llevar a cabo experimentos con participantes videntes y BLV, y descriptores profesionales para evaluar la calidad de la descripción.

Principales resultados:

  • Se encontró que las descripciones de VideoA11y eran superiores a las anotaciones de humanos novatos.
  • Las descripciones generadas demostraron una calidad comparable a las anotaciones humanas entrenadas en claridad, precisión, objetividad, capacidad descriptiva y satisfacción del usuario.
  • Los MLLM ajustados en el conjunto de datos VideoA11y-40K produjeron descripciones de video accesibles de alta calidad.

Conclusiones:

  • El enfoque VideoA11y genera efectivamente descripciones de video accesibles para los usuarios de BLV.
  • El conjunto de datos VideoA11y-40K y el ajuste fino MLLM avanzan en el campo de la accesibilidad de video.
  • Este trabajo ofrece una solución escalable para mejorar el acceso al contenido visual para los individuos de BLV.