Screw-semantic content analysis for repair and evaluation of web accessibility

Tese de mestrado, Informática, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017A Internet tem continuamente vindo a ser integrada no nosso quotidiano, tanto num ambiente profissional, como num de entretenimento. Tornou-se um recurso importante para as nossas atividades diárias, desde o trabalho à recreação. Isto significa que cada vez mais as pessoas navegam na WWW. Contudo, existem muitos tipos de utilizadores e alguns deles sofrem de deficiências, restringindo a sua experiência de utilização. Isto leva a que haja uma procura por umaWeb mais acessível para todos os tipos de utilizadores. No entanto, este processo seria mais difícil se não houvessem normas que recomendassem especificações para os sites seguirem e cumprirem, a fim de torná-los mais acessíveis. Felizmente, há uma organização designada pelas siglas WAI, Web Accessibility Initiative, que estabelece essas especificações como um conjunto de diretrizes (por exemplo, WCAG, Web Content Accessibility Guidelines), afim de ajudar no desenvolvimento das páginas web. Para ajudar os desenvolvedores, há também ferramentas como QualWeb, TotalValidator, entre outras, que permitem que os sites sejam avaliados de acordo com as diretrizes mencionadas acima, fornecendo resultados específicos. No entanto, a maioria destas ferramentas não obtém resultados com base na semântica de uma página e só conseguem fazer avaliações de sintaxe. Por exemplo, essas aplicações não avaliam se as descrições das imagens são realmente descritoras das mesmas. Nestes casos, a maioria das ferramentas pede ao desenvolvedor/utilizador para verificar manualmente. Além disso, nenhuma ferramenta conhecida consegue executar avaliações de acessibilidade Web e reparação automática. A reparação automática ajuda os utilizadores e programadoresWeb a navegar sem restrições, reparando no mesmo instante, e a transcrever de uma forma mais acessível o código, respetivamente. Assim, o principal tópico desta pesquisa é a análise de conteúdo Web semântico para melhorar a acessibilidade da Web e a sua reparação automática. Cada etapa de desenvolvimento, descrita nesta tese, será integrada no Qualweb, um avaliador de acessibilidade Web que pode realizar análise de conteúdo dinâmico. Neste documento é apresentado, primeiramente, um estudo sobre as tecnologias e metodologias existentes para a avaliação semântica e reparação de código nas páginas Web e algumas noções necessárias para o entendimento do trabalho que foi realizado. É também descrito como funciona o Qualweb e a sua arquitetura, pelo que é a ferramenta principal a beneficiar deste estudo. Relativamente ao trabalho, é apresentada uma ferramenta capaz de efetuar avaliações semânticas e geração de descrições sob conteúdo da Web, para fins de acessibilidade web, designada por Screw. Estes conteúdos irão corresponder a elementos de uma página Web que, resumidamente, poderão ser conteúdos textuais, referências a imagens e elementos/atributos do DOM que descrevam estas informações. Desta forma irão haver dois tipos de entrada no sistema, o elemento a ser descrito e a sua descrição. Este elemento poderá ser textual ou uma imagem, no entanto para verificar a semalhança semântica entre dois tipos de contéudos diferentes (imagem e texto) é necessário converter a imagem para texto, através de interpretadores que oferecem um conjunto de conceitos, que de alguma forma descrevem a imagem. Após este processo, para cada conceito é retirada a relação semântica com a descrição e com um conjunto de domínios existentes no sistema e o mesmo acontece entre a descrição e os mesmos domínios. Estes domínios são uma componente importante do sistema, pois oferecem um conjunto de dados que contextualizam tanto os conceitos como a descrição. Isto é, se a descrição e um conceito estiverem semânticamente relacionados com um mesmo domínio, então existe uma probabilidade de estes dois estarem também semanticamente relacionados. Isto irá fortalecer a relação semântica entre o conteúdo a ser descrito e a descrição. Após obter estes valores é aplicado um algoritmo que irá ditar se a descrição descreve ou não o contéudo. Para cada conceito e domínio existe, então, um valor semântico que os relaciona. Se a descrição tive algum valor relacional com esse mesmo domínio, então é aplicada uma fórmula de máximo entre, o valor da relação entre o conceito e o domínio e o valor da relação entre o conceito e a descrição. Após efetuar isto para todos os conceitos, é feita uma média de todos os valores acima de 0, isto é, que sejam positivos. Esta média irá corresponder à relação semântica entre a descrição e o conteúdo a ser descrito. Para além disto, é contado o número de vezes em que não existe relação entre os conceitos e a descrição, se este número estiver acima de um percentil, 0.6, então significa que não existe relação semântica entre a descrição e a imagem. A descrição é considerada boa ou má, se o valor obtido, pela média, está acima ou abaixo de um limite, 0.14. No fim, este algoritmo irá retornar a média e o veredito,“true” para uma boa descrição ou “false’ para uma má descrição. A estrutura de Screw é constituída por um conjunto de módulos distintos, distribuídos pelos dois processos principais, avaliação e reparação. O sistema baseia-se num Web service, permitindo interoperabilidade para ser usado não só pelo Qualweb, mas também por outras ferramentas. Além desta característica, a modularidade foi outro aspeto relevante no desenvolvimento do sistema, evitando dependências entre módulos e facilitando os desenvolvimentos sobre este. O algoritmo apresentado é distribuído pelos módulos da avaliação: Processador de Recuperação de Informações Semânticas (SIRP), Gestor de Domínio (DM) e Inspetor de Relações (RI). O SIRP é responsável por colecionar informações resumidas sobre o conteúdo, isto é, através de interpretadores e sumarizadores é fornecido um conjunto de conceitos que representam o conteúdo em palavras, no caso das imagens, ou versões resumidas, no caso de texto. O DM é responsável por obter a aproximação semântica entre domínios com a descrição e com os conceitos fornecidos pelo SIRP. Os domínios são uma componente importante do sistema, pois valorizam a relação entre os parâmetros avaliados, no sentido em que, se um dado conceito está relacionado com um certo domínio e a descrição também, então o domínio reforça a relação semântica destes dois. O RI dá a aproximação semântica entre a descrição e os conceitos, relacionando-os também com os valores obtidos no DM. O último passo da avaliação é oferecer o resultado final por meio dos módulos anteriores. O descritor do conteúdo será positivo ou negativo de acordo com o valor obtido pelo algoritmo, caso seja maior ou menor que um determinado limite, respetivamente. Na parte de reparação existem duas fases: a fase de obtenção de novas descrições e a fase de avaliação e comparação de valores. A primeira fase reúne uma série de frases geradas por serviços externos ao sistema (atualmente); a segunda fase, avalia cada uma das novas descrições com o módulo de avaliação do Screw e compara os valores de cada um com todos os valores existentes, até encontrar o melhor valor que seja acima do mesmo limite do algoritmo. Caso não haja nenhuma descrição cujo o valor seja positivo, é gerada uma descrição estática com os três melhores conceitos retirados do SIRP e que representam a imagem. A operação das interpretações, sumarizações, aproximação semântica e geração de novas descrições é suportada por um conjunto de serviços externos ao sistema, nomeadamente Clarifai, Indico e Swoogle. Estes serviços não são estacionários, isto é, podem ser alterados de acordo com a necessidade do desenvolvimento, beneficiando da modularidade do sistema. Foram realizados dois estudos neste trabalho, através de questionários online, os quais permitiram definir os melhores parâmetros do algoritmo, de forma a otimizar o seu melhor desempenho. Para além disso, estes serviram para entender a qualidade das avaliações feitas pelo sistema e também serviram para entender a qualidade das descrições de imagens atualmente naWeb. Esses estudos basearam-se em avaliações humanas sobre um conjunto de imagens e os seus textos alternativos (relativo ao atributo “alt”), para comparação entre as suas classificações e os resultados do sistema. O primeiro estudo permitiu afinar o algoritmo até atingir a melhor correlação possível, sendo que o melhor caso atingiu os 0,58, o que significa que é uma associação forte. No mesmo estudo são fornecidas os cinco melhores conceitos fornecidos pelo SIRP e a conclusão é que estas palavras nem sempre representam as imagens em questão. No segundo estudo, foram avaliadas todas as descrições geradas pelo módulo de reparação, no qual revelou que as frases geradas pelo sistema são no geral insuficientes como alternativas à descrição original. Por outro lado, no contexto da Web, existem muitas situações em que não existe qualquer tipo de descrição das imagens, o que afeta a leitura efetuada pelos leitores de ecrã. Apesar do valor não ser muito positivo, este módulo consegue gerar descrições que podem ser inseridas em atributos que não existem. Por fim, esta framework acabou por ser incluída no Qualweb, para integrar novas perspetivas de avaliação da acessibilidade Web providas de avaliações semânticas. Isto é, como foi mencionado o Qualweb só realizava avaliações sintáticas e esta integração permitiu introduzir e/ou melhorar técnicas relativas a estes problemas, como por exemplo a identificação e descrição dos “alts” nas imagens. Para além desta ferramenta, foi desenvolvido um plugin para o Google Chrome, que através dos resultados tanto do Qualweb como do Screw, concretiza reparações às páginas Web relativas às técnicas que exigem avaliação semântica de imagens.The Internet has continuously found its way into our everyday lives, both in a professional setting as well as in entertainment. It has become an important resource for our daily activities, from work to recreation. This means that increasingly more people are browsing theWWW. There are many types of users and some of them suffer from impairments, constraining their user experience. This leads to the pursuit of an accessible Web for all types of users. This process is aided with a set of guidelines (e.g. WCAG) established by a organization, W3C. These guidelines aside from being a useful guide for Web developers, they are also used byWeb accessibility tools that evaluateWeb pages in order to check issues. However most of these tools cannot resort to a page’s semantics and can only make syntactic evaluations. Also, they are not capable to repairing them. Therefore, this two subjects are the main objectives covered in this study: semantic evaluation and repair for web accessibility. For this purpose a tool called Screw is presented, which performs semantic evaluations to verify the relation between Web content (text and images) and their descriptions, applying an algorithm. For the repair mechanism, it generates new descriptions when the originals are considered bad by the tool. To support this development, two studies were carried, one for the algorithm’s optimization and the other one to verify the quality of Screw’s assessments, after the algorithm has been adjusted. For Web accessibility, Screw is integrated in Qualweb, a Web accessibility evaluator, in order to improve its evaluations to a new stage with semantic evaluation. Additionally, a plugin for Google Chrome browser was developed to repairWeb pages in real time, according to Qualweb and Screw’s results

Screw-semantic content analysis for repair and evaluation of web accessibility

Tese de mestrado, Informática, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017A Internet tem continuamente vindo a ser integrada no nosso quotidiano, tanto num ambiente profissional, como num de entretenimento. Tornou-se um recurso importante para as nossas atividades diárias, desde o trabalho à recreação. Isto significa que cada vez mais as pessoas navegam na WWW. Contudo, existem muitos tipos de utilizadores e alguns deles sofrem de deficiências, restringindo a sua experiência de utilização. Isto leva a que haja uma procura por umaWeb mais acessível para todos os tipos de utilizadores. No entanto, este processo seria mais difícil se não houvessem normas que recomendassem especificações para os sites seguirem e cumprirem, a fim de torná-los mais acessíveis. Felizmente, há uma organização designada pelas siglas WAI, Web Accessibility Initiative, que estabelece essas especificações como um conjunto de diretrizes (por exemplo, WCAG, Web Content Accessibility Guidelines), afim de ajudar no desenvolvimento das páginas web. Para ajudar os desenvolvedores, há também ferramentas como QualWeb, TotalValidator, entre outras, que permitem que os sites sejam avaliados de acordo com as diretrizes mencionadas acima, fornecendo resultados específicos. No entanto, a maioria destas ferramentas não obtém resultados com base na semântica de uma página e só conseguem fazer avaliações de sintaxe. Por exemplo, essas aplicações não avaliam se as descrições das imagens são realmente descritoras das mesmas. Nestes casos, a maioria das ferramentas pede ao desenvolvedor/utilizador para verificar manualmente. Além disso, nenhuma ferramenta conhecida consegue executar avaliações de acessibilidade Web e reparação automática. A reparação automática ajuda os utilizadores e programadoresWeb a navegar sem restrições, reparando no mesmo instante, e a transcrever de uma forma mais acessível o código, respetivamente. Assim, o principal tópico desta pesquisa é a análise de conteúdo Web semântico para melhorar a acessibilidade da Web e a sua reparação automática. Cada etapa de desenvolvimento, descrita nesta tese, será integrada no Qualweb, um avaliador de acessibilidade Web que pode realizar análise de conteúdo dinâmico. Neste documento é apresentado, primeiramente, um estudo sobre as tecnologias e metodologias existentes para a avaliação semântica e reparação de código nas páginas Web e algumas noções necessárias para o entendimento do trabalho que foi realizado. É também descrito como funciona o Qualweb e a sua arquitetura, pelo que é a ferramenta principal a beneficiar deste estudo. Relativamente ao trabalho, é apresentada uma ferramenta capaz de efetuar avaliações semânticas e geração de descrições sob conteúdo da Web, para fins de acessibilidade web, designada por Screw. Estes conteúdos irão corresponder a elementos de uma página Web que, resumidamente, poderão ser conteúdos textuais, referências a imagens e elementos/atributos do DOM que descrevam estas informações. Desta forma irão haver dois tipos de entrada no sistema, o elemento a ser descrito e a sua descrição. Este elemento poderá ser textual ou uma imagem, no entanto para verificar a semalhança semântica entre dois tipos de contéudos diferentes (imagem e texto) é necessário converter a imagem para texto, através de interpretadores que oferecem um conjunto de conceitos, que de alguma forma descrevem a imagem. Após este processo, para cada conceito é retirada a relação semântica com a descrição e com um conjunto de domínios existentes no sistema e o mesmo acontece entre a descrição e os mesmos domínios. Estes domínios são uma componente importante do sistema, pois oferecem um conjunto de dados que contextualizam tanto os conceitos como a descrição. Isto é, se a descrição e um conceito estiverem semânticamente relacionados com um mesmo domínio, então existe uma probabilidade de estes dois estarem também semanticamente relacionados. Isto irá fortalecer a relação semântica entre o conteúdo a ser descrito e a descrição. Após obter estes valores é aplicado um algoritmo que irá ditar se a descrição descreve ou não o contéudo. Para cada conceito e domínio existe, então, um valor semântico que os relaciona. Se a descrição tive algum valor relacional com esse mesmo domínio, então é aplicada uma fórmula de máximo entre, o valor da relação entre o conceito e o domínio e o valor da relação entre o conceito e a descrição. Após efetuar isto para todos os conceitos, é feita uma média de todos os valores acima de 0, isto é, que sejam positivos. Esta média irá corresponder à relação semântica entre a descrição e o conteúdo a ser descrito. Para além disto, é contado o número de vezes em que não existe relação entre os conceitos e a descrição, se este número estiver acima de um percentil, 0.6, então significa que não existe relação semântica entre a descrição e a imagem. A descrição é considerada boa ou má, se o valor obtido, pela média, está acima ou abaixo de um limite, 0.14. No fim, este algoritmo irá retornar a média e o veredito,“true” para uma boa descrição ou “false’ para uma má descrição. A estrutura de Screw é constituída por um conjunto de módulos distintos, distribuídos pelos dois processos principais, avaliação e reparação. O sistema baseia-se num Web service, permitindo interoperabilidade para ser usado não só pelo Qualweb, mas também por outras ferramentas. Além desta característica, a modularidade foi outro aspeto relevante no desenvolvimento do sistema, evitando dependências entre módulos e facilitando os desenvolvimentos sobre este. O algoritmo apresentado é distribuído pelos módulos da avaliação: Processador de Recuperação de Informações Semânticas (SIRP), Gestor de Domínio (DM) e Inspetor de Relações (RI). O SIRP é responsável por colecionar informações resumidas sobre o conteúdo, isto é, através de interpretadores e sumarizadores é fornecido um conjunto de conceitos que representam o conteúdo em palavras, no caso das imagens, ou versões resumidas, no caso de texto. O DM é responsável por obter a aproximação semântica entre domínios com a descrição e com os conceitos fornecidos pelo SIRP. Os domínios são uma componente importante do sistema, pois valorizam a relação entre os parâmetros avaliados, no sentido em que, se um dado conceito está relacionado com um certo domínio e a descrição também, então o domínio reforça a relação semântica destes dois. O RI dá a aproximação semântica entre a descrição e os conceitos, relacionando-os também com os valores obtidos no DM. O último passo da avaliação é oferecer o resultado final por meio dos módulos anteriores. O descritor do conteúdo será positivo ou negativo de acordo com o valor obtido pelo algoritmo, caso seja maior ou menor que um determinado limite, respetivamente. Na parte de reparação existem duas fases: a fase de obtenção de novas descrições e a fase de avaliação e comparação de valores. A primeira fase reúne uma série de frases geradas por serviços externos ao sistema (atualmente); a segunda fase, avalia cada uma das novas descrições com o módulo de avaliação do Screw e compara os valores de cada um com todos os valores existentes, até encontrar o melhor valor que seja acima do mesmo limite do algoritmo. Caso não haja nenhuma descrição cujo o valor seja positivo, é gerada uma descrição estática com os três melhores conceitos retirados do SIRP e que representam a imagem. A operação das interpretações, sumarizações, aproximação semântica e geração de novas descrições é suportada por um conjunto de serviços externos ao sistema, nomeadamente Clarifai, Indico e Swoogle. Estes serviços não são estacionários, isto é, podem ser alterados de acordo com a necessidade do desenvolvimento, beneficiando da modularidade do sistema. Foram realizados dois estudos neste trabalho, através de questionários online, os quais permitiram definir os melhores parâmetros do algoritmo, de forma a otimizar o seu melhor desempenho. Para além disso, estes serviram para entender a qualidade das avaliações feitas pelo sistema e também serviram para entender a qualidade das descrições de imagens atualmente naWeb. Esses estudos basearam-se em avaliações humanas sobre um conjunto de imagens e os seus textos alternativos (relativo ao atributo “alt”), para comparação entre as suas classificações e os resultados do sistema. O primeiro estudo permitiu afinar o algoritmo até atingir a melhor correlação possível, sendo que o melhor caso atingiu os 0,58, o que significa que é uma associação forte. No mesmo estudo são fornecidas os cinco melhores conceitos fornecidos pelo SIRP e a conclusão é que estas palavras nem sempre representam as imagens em questão. No segundo estudo, foram avaliadas todas as descrições geradas pelo módulo de reparação, no qual revelou que as frases geradas pelo sistema são no geral insuficientes como alternativas à descrição original. Por outro lado, no contexto da Web, existem muitas situações em que não existe qualquer tipo de descrição das imagens, o que afeta a leitura efetuada pelos leitores de ecrã. Apesar do valor não ser muito positivo, este módulo consegue gerar descrições que podem ser inseridas em atributos que não existem. Por fim, esta framework acabou por ser incluída no Qualweb, para integrar novas perspetivas de avaliação da acessibilidade Web providas de avaliações semânticas. Isto é, como foi mencionado o Qualweb só realizava avaliações sintáticas e esta integração permitiu introduzir e/ou melhorar técnicas relativas a estes problemas, como por exemplo a identificação e descrição dos “alts” nas imagens. Para além desta ferramenta, foi desenvolvido um plugin para o Google Chrome, que através dos resultados tanto do Qualweb como do Screw, concretiza reparações às páginas Web relativas às técnicas que exigem avaliação semântica de imagens.The Internet has continuously found its way into our everyday lives, both in a professional setting as well as in entertainment. It has become an important resource for our daily activities, from work to recreation. This means that increasingly more people are browsing theWWW. There are many types of users and some of them suffer from impairments, constraining their user experience. This leads to the pursuit of an accessible Web for all types of users. This process is aided with a set of guidelines (e.g. WCAG) established by a organization, W3C. These guidelines aside from being a useful guide for Web developers, they are also used byWeb accessibility tools that evaluateWeb pages in order to check issues. However most of these tools cannot resort to a page’s semantics and can only make syntactic evaluations. Also, they are not capable to repairing them. Therefore, this two subjects are the main objectives covered in this study: semantic evaluation and repair for web accessibility. For this purpose a tool called Screw is presented, which performs semantic evaluations to verify the relation between Web content (text and images) and their descriptions, applying an algorithm. For the repair mechanism, it generates new descriptions when the originals are considered bad by the tool. To support this development, two studies were carried, one for the algorithm’s optimization and the other one to verify the quality of Screw’s assessments, after the algorithm has been adjusted. For Web accessibility, Screw is integrated in Qualweb, a Web accessibility evaluator, in order to improve its evaluations to a new stage with semantic evaluation. Additionally, a plugin for Google Chrome browser was developed to repairWeb pages in real time, according to Qualweb and Screw’s results

Transparency mechanisms in the media: analysis of Spain and Portugal

  Transparency in the media has become a fundamental pillar within all democratic societies, as a mechanism for reinforcing government regulation (Anderson, 2009) and citizen trust in institutions (Vos and Craft, 2016). Journalism, which has traditionally acted as a watchdog and a check on power, is now in the midst of a credibility crisis, compounded by polarization and the rise of disinformation. For this reason, various studies advocate that media outlets, just like institutions and governments, should use transparency mechanisms that allow them to respond directly or indirectly to society regarding the content they publish, as an exercise of responsibility. This research aims to evaluate media transparency in the Spanish–Portuguese landscape by means of an index that includes variables studied in the theoretical framework and that come from legislative, academic, and professional sources. These variables have been used to measure corporate and financial transparency, transparency in content production, openness to public participation, and the self-regulation mechanisms of ten media outlets in Spain and Portugal. This study concluded that, with only 43% adherence to the transparency variables analyzed, promoting accountability is still a work in progress for media outlets, and it must be stepped up at both the academic and professional levels

Big Data Challenges in Climate Science: Improving the Next-Generation Cyberinfrastructure

The knowledge we gain from research in climate science depends on the generation, dissemination, and analysis of high-quality data. This work comprises technical practice as well as social practice, both of which are distinguished by their massive scale and global reach. As a result, the amount of data involved in climate research is growing at an unprecedented rate. Climate model intercomparison (CMIP) experiments, the integration of observational data and climate reanalysis data with climate model outputs, as seen in the Obs4MIPs, Ana4MIPs, and CREATE-IP activities, and the collaborative work of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) provide examples of the types of activities that increasingly require an improved cyberinfrastructure for dealing with large amounts of critical scientific data. This paper provides an overview of some of climate science's big data problems and the technical solutions being developed to advance data publication, climate analytics as a service, and interoperability within the Earth System Grid Federation (ESGF), the primary cyberinfrastructure currently supporting global climate research activities

Advances in Grid Computing

This book approaches the grid computing with a perspective on the latest achievements in the field, providing an insight into the current research trends and advances, and presenting a large range of innovative research papers. The topics covered in this book include resource and data management, grid architectures and development, and grid-enabled applications. New ideas employing heuristic methods from swarm intelligence or genetic algorithm and quantum encryption are considered in order to explain two main aspects of grid computing: resource management and data management. The book addresses also some aspects of grid computing that regard architecture and development, and includes a diverse range of applications for grid computing, including possible human grid computing system, simulation of the fusion reaction, ubiquitous healthcare service provisioning and complex water systems

Viral Information. How States and Platforms Deal with Covid-19-Related Disinformation: an Exploratory Study of 20 Countries. Report on Belgium.

In January 2021, a great “deplatforming” took place: Numerous internet platforms suspended the accounts of Donald Trump and his supporters. Private power over public speech is often contested, but the conflicts are magnified when this power is asserted over parties, political candidates and office holders that function as focal points for public debates. While most platforms’ terms of use and enforcement systems are global, opinions relating to any preferential treatment of speech by well-known political figures and office holders vary across national political and legal contexts. This study examines the interplay between these national conceptions and global private ordering systems by synthesizing answers to nine questions submitted by more than 30 researchers from 15 countries within the GDHR Network. It provides a first overview of how societies and governments conceive of and react to private power over political actors

Viral Information: How States and Platforms Deal with Covid-19-Related Disinformation; an Exploratory Study of 20 Countries

This study explores the spread of disinformation relating to the Covid-19 pandemic on the internet, dubbed by some as the pandemic's accompanying "infodemic," and the societal reactions to this development across different countries and platforms. The study’s focus is on the role of states and platforms in combatting online disinformation. Through synthesizing answers to questions submitted by more than 40 researchers from 20 countries within the GDHR Network, this exploratory study provides a first overview of how states and platforms have dealt with Corona-related disinformation. This can also provide incentives for further rigorous studies of disinformation governance standards and their impact across different socio-cultural environments

Software of the Oppressed: Reprogramming the Invisible Discipline

This dissertation offers a critical analysis of software practices within the university and the ways they contribute to a broader status quo of software use, development, and imagination. Through analyzing the history of software practices used in the production and circulation of student and scholarly writing, I argue that this overarching software status quo has oppressive qualities in that it supports the production of passive users, or users who are unable to collectively understand and transform software code for their own interests. I also argue that the university inadvertently normalizes and strengthens the software status quo through what I call its “invisible discipline,” or the conditioning of its community—particularly students, but also faculty, librarians, staff, and other university members—to have little expectation of being able to participate in the governance or development of the software used in their academic settings. This invisible discipline not only fails to prepare students for the political struggles and practical needs of our digital age (while increasing the social divide between those who program digital technology and those who must passively accept it), but reinforces a lack of awareness of how digital technology powerfully mediates the production, circulation, and reception of knowledge at individual and collective levels. Through this analysis, I hope to show what a liberatory approach to academic technology practices might look like, as well as demonstrate—through a variety of alternative software practices in and beyond the university—the intellectual, political, and social contributions these practices might contribute to higher education and scholarly knowledge production at large. I conclude the dissertation with suggestions for “reprogramming” iv our academic technology practices, an approach that I also explored in practice in the production of this dissertation. As I describe in the Afterword, the genesis of this dissertation, as well as the production, revision, and dissemination of its drafts, were generated as part of two digital projects, Social Paper and #SocialDiss, each of which attempted in their own small way to resist the invisible discipline and the ways that conventional academic technology practices structure intellectual work. The goal of this dissertation and its related digital projects is thus to help shine light on the exciting intellectual and political potential of democratizing software development and governance in and through educational institutions