抵御黑魔法：识别社交媒体中的暗黑模式
人机交互
2023-05-23 v1
摘要
近年来，人机交互(HCI)领域对不道德用户界面的关注日益增长，研究人员已识别出被称为“暗黑模式”的恶意设计策略。尽管此类策略已在众多领域中被描述，我们仍缺乏对它们在社交网络服务(SNSs)中如何运作的深入理解。随着针对此类行为的监管转向，我们通过提供关于在 SNSs 中部署的暗黑模式类型以及人们在四个广泛使用的移动 SNS 应用中识别它们的能力的新见解，来填补这一空白。在认知走查之后，专家(N=6)能够在所有四个 SNS 中识别出暗黑模式的实例，包括共现情况。基于结果，我们设计了一种用于评估界面恶意程度的新评级程序。我们的评估显示，普通用户(N=193)能够区分具有暗黑模式的界面与没有此类模式的界面。此类评级程序可支持政策制定者当前对在线界面中欺骗性和操纵性设计进行监管的行动。
引用
@article{arxiv.2305.13154,
title = {Defending Against the Dark Arts: Recognising Dark Patterns in Social Media},
author = {Thomas Mildner and Merle Freye and Gian-Luca Savino and Philip R. Doyle and Benjamin R. Cowan and Rainer Malaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.13154},
year = {2023}
}
备注
13 pages; 5 tables; and 11 figures. This is the author's version of the work. It is posted here for your personal use. Not for redistribution. The definitive Version of Record was published in Designing Interactive Systems Conference (DIS '23), July 10-14, 2023, Pittsburgh, PA, USA, https: //doi.org/10.1145/3563657.3595964