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Desenvolvendo sites com cores apropriadas para daltônicos

Daltonismo é uma doença hereditária, que afeta 8% dos homens e 0,5% das mulheres, impedindo de identificar corretamente certos tipos de cores [1]. Assim, ao escolher a palheta de cores adotada em um projeto de sistema, deve-se considerar como essas cores serão enxergadas por portadores de algum tipo de daltonismo.

Observe a seguir como seriam percebidas as cores vermelho, amarelo, verde e azul por portadores de três tipos diferentes de daltonismo:

Aqui vemos três tipos de daltonismo: deuteranopia (dificuldade com verde), protanopia (dificuldade com verde-amarelo-vermelho), tritanopia (dificuldade com azul-amarelo). Fonte: adaptado de https://medicoresponde.com.br/quais-sao-os-tipos-de-daltonismo/.

Observe como a combinação de cores pode ser prejudicial para daltônicos [2]:

Como testar combinações de cores?

O navegador Chrome possui uma ferramenta nativa que permite verificar como um site poderia ser visto por um portador de algum dos tipos de daltonismo.

1. Clique com o botão direito do mouse e clique em inspecionar.

2. Clique no botão composto por três pontos no canto direito, a seguir clique em More tools > Rendering (Mais ferramentas > Renderização).

3. Na aba Rendering, desça até a opção “Emulate vision deficiences“.

4. Clique em “No emulation” e selecione um dos tipos de daltonismo:

5. Compare os resultados:

Referências

[1] NIH. Color Blindness. Disponível em: https://nei.nih.gov/health/color_blindness/facts_about. Acesso em 9 de junho de 2021.

[2] Newlentes. O que é Daltonismo? Disponível em: https://www.newlentes.com.br/daltonismo. Acesso em 9 de junho de 2021.

Por Diego Mariano

Doutor em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais com atuação na área de ciência de dados e aprendizado de máquina aplicados ao aperfeiçoamento de enzimas usadas na produção de biocombustíveis. Mestre em Bioinformática, também pela UFMG, atuando na área de desenvolvimento de sistemas Web para montagem de genomas. Atualmente realiza estágio pós-doutoral no Departamento de Ciência da Computação da UFMG com foco em desenvolvimento de sistemas Web para Bioinformática, análise exploratória e visualização de dados. Tem conhecimentos nas linguagens: PHP, JavaScript, Python, R, Perl, HTML, CSS e SQL.

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