Barreras de accesibilidad detectables automáticamente en comercio electrónico: heterogeneidad y perfiles multivariados en 50 sitios

Resumen

La accesibilidad de los comercios electrónicos condiciona el acceso autónomo a bienes y servicios, pero los recuentos producidos por herramientas automáticas suelen interpretarse sin considerar su distribución, coocurrencia y límites. El objetivo fue caracterizar la heterogeneidad y los perfiles multivariados de barreras detectables con WAVE en 50 sitios de comercio electrónico y derivar prioridades prudentes de diseño inclusivo. Se realizó un estudio observacional transversal retrospectivo mediante reanálisis de un conjunto público auditado el 25 de marzo de 2021. Se reconciliaron 11 criterios WCAG 2.1 y seis indicadores estructurales mediante estadísticos robustos, correlaciones de Spearman, ajuste de Benjamini-Hochberg, componentes principales y agrupamiento jerárquico. La carga agregada presentó una mediana de 12,5 detecciones por sitio y alcanzó 3.051 errores y errores de contraste. Contenido no textual afectó 86 % de los sitios; contraste mínimo, 80 %; y propósito del enlace, 78 %. Por volumen, contraste representó 54,36 % de las 3.019 detecciones asignadas a criterios, seguido de contenido no textual (25,64 %) y propósito del enlace (11,59 %). Los tres primeros componentes explicaron 82,55 % de la variación, pero ninguna solución de dos a cinco grupos produjo una tipología defendible. Ninguna de las 15 asociaciones estructurales sobrevivió al ajuste por multiplicidad. Las prioridades convergieron en contraste, alternativas textuales y propósito de enlaces. Los resultados describen señales automáticas de una captura histórica; no demuestran conformidad WCAG, accesibilidad integral ni experiencia real de usuarios.