Marvin Tran

• Über 90 % der umlaufenden PDF-Dokumente sind zumindest teilweise unzugänglich. Aus diesem Grund hat Adobe eine künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die automatisch Tags in PDF-Dokumente setzt, um sie barrierefreier zu gestalten. Um dies zu überprüfen, wurde in unserer Bachelorarbeit die barrierefreien PDF-Dokumente nach dem Standard PDF/UA (DIN ISO 14289-1:2016-12) untersucht. Wir verwendeten für die Ermittlung des PDF/UA Standards das Matterhorn Protokoll. Für den Versuch erstellten wir PDF-Dokumente, die die Fehlerbedingungen des Matterhorn Protokolls und den Richtlinien von PDF/UA verstoßen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass 37 % der Fehler vom Matterhorn Protokoll behoben wurden, während 42 % nicht behoben wurden. Die restlichen 21 % der Fehler konnten von der KI technisch nicht gelöst werden, da sie nicht dafür entwickelt wurde. Zu den 21 % gehören auch Fehler, die technisch nicht von uns umgesetzt werden konnten oder nicht den heutigen Standards angepasst worden sind. Wenn die manuellen Fehler von den maschinellen Fehlern in der Gesamtstatistik getrennt werden, dann konnte die KI 46 % der manuellen Fehlerbedingungen beheben. Bei den maschinellen Fehlerbedingungen konnten 32 % gelöst werden. Anhand der Ergebnisse kann erkannt werden, dass die bearbeiteten PDFs nicht PDF/UA Standard entsprechen. Zudem konnte die KI in der Auswertung die Fehler in den PDFs nicht zuverlässig beheben und erkennen. Während der Untersuchung konnten wir außerdem inhaltliche Veränderungen feststellen und zusätzlich generierte sie auch neue Fehler. Obwohl es nicht den PDF/UA Standard entspricht, konnten 46 % der manuellen Fehlerbedingungen des Matterhorn Protokolls gelöst werden. Dieses Ergebnis ist beeindruckend, weil die manuellen Fehler zurzeit nur von Menschen behoben werden können. Mit ausreichenden Optimierungen kann diese KI-Technologie in Zukunft als hilfreiches Werkzeug für die Gestaltung von barrierefreien PDF-Dokumenten verwendet werden.