Bevilling skal skabe bedre læseoplevelser for folk med dårligt syn

Institut for Visuelt Design har sammen med Danmarks Tekniske Universitet (DTU) modtaget en bevilling på otte millioner fra Novo Nordisk Fonden. Bevillingen skal bruges til at skabe bedre læseoplevelser hos mennesker med dårligt syn.  

Sofie Beier, Professor MSO og leder af Centre for Visibility Design, skal sammen med lektor Per Bækgaard fra Department of Applied Mathematics and Computer Science på DTU undersøge, hvordan man kan skabe bedre læseoplevelser gennem udvikling af en applikation, der kan aflæse læsemønstre og kan tilpasses det individuelle behov hos mennesker med dårligt syn. 

Sofie Beier har gennem hele sin forskerkarriere arbejdet med skrifttypers læsbarhed og undersøgt måder, hvor man via skrifttypens design kan forbedre læsning for forskellige typer af brugere. 

”Traditionelt når man måler læsbarhed, så har man målt på læsehastighed, men det siger i virkeligheden meget lidt. For at komme frem til brugbare resultater plejer vi at måle på mindre dele af læsemekanismen og ser på, hvordan læsning med forskellige skriftsnit påvirker øjenbevægelserne eller evnen til at læse enkelte bogstaver og ord. Men det giver desværre ikke et samlet billede af læseprocessen”, forklarer hun.   

Derfor gik hun længe med en overvejelse om, hvordan man kan kigge på helheden og ”komme ind i hjernen på dem, der læser”: At gå fra en konstatering af, at en læser stopper ved et enkelt ord, til at forstå hvordan det overordnet påvirker læsningen. Og det er netop projektets omdrejningspunkt.    

”Det er helt nyt at bruge machine learning til at forstå læsemønstre, og det redskab, vi skal i gang med at udvikle, har et stort potentiale. Målet med applikationen er, at vi kan blive klogere på hvilke designfeatures, der gør at den enkelte kan læse bedre – særligt med henblik på svagsynede,” forklarer Sofie Beier. 

Kombinerer machine learning og skrifttyper
Mens forsøgspersoner læser forskellige typografiske opsætninger på skærmen, indsamles data på øjenbevægelser, ansigtsudtryk, kroppens positur og pupillernes udvidelse. Ud fra de indsamlede data kan man identificere det optimale design af teksten. Ambitionen er, at applikationen skal kunne afkode læsemønsteret hos den enkelte læser, og derigennem foreslå individuelle justeringer af skrifttype, størrelsen på teksten, spaltebredden, mellemrummet mellem bogstaverne eller linjerne osv., alt sammen for at optimere læsningen. 

”Vi ved ikke, om vi kan foretage disse ændringer af teksten løbende. Man kunne forestille sig, at det er forstyrrende for læseren, at skrifttypens udseende pludselig ændrer sig. Det er noget af det, som projektet skal undersøge,” siger Sofie Beier.