論文の概要: About Engaging and Governing Strategies: A Thematic Analysis of Dark
Patterns in Social Networking Services
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00476v1
- Date: Wed, 1 Mar 2023 13:03:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-02 14:47:59.006116
- Title: About Engaging and Governing Strategies: A Thematic Analysis of Dark
Patterns in Social Networking Services
- Title(参考訳): エンゲージングと統治戦略--ソーシャルネットワーキングサービスにおける暗黒パターンのテーマ分析
- Authors: Thomas Mildner, Gian-Luca Savino, Philip R. Doyle, Benjamin R. Cowan,
Rainer Malaka
- Abstract要約: Facebook、Instagram、TikTok、Twitterのモバイルアプリケーションから16時間以上のスクリーン記録を集めました。
SNSでどのインスタンスが起きているかを観察し、エンゲージメントとガバナンスという2つの戦略を特定した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.817063916361892
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Research in HCI has shown a growing interest in unethical design practices
across numerous domains, often referred to as ``dark patterns''. There is,
however, a gap in related literature regarding social networking services
(SNSs). In this context, studies emphasise a lack of users' self-determination
regarding control over personal data and time spent on SNSs. We collected over
16 hours of screen recordings from Facebook's, Instagram's, TikTok's, and
Twitter's mobile applications to understand how dark patterns manifest in these
SNSs. For this task, we turned towards HCI experts to mitigate possible
difficulties of non-expert participants in recognising dark patterns, as prior
studies have noticed. Supported by the recordings, two authors of this paper
conducted a thematic analysis based on previously described taxonomies,
manually classifying the recorded material while delivering two key findings:
We observed which instances occur in SNSs and identified two strategies -
engaging and governing - with five dark patterns undiscovered before.
- Abstract(参考訳): HCIの研究は、多くの領域で非倫理的デザインプラクティスへの関心が高まっており、しばしば 'dark pattern'' と呼ばれる。
しかし、snss(social networking services)に関する関連文献にはギャップがある。
この文脈では、SNS上での個人データの制御と時間に関するユーザの自己決定の欠如が強調される。
Facebook、Instagram、TikTok、Twitterのモバイルアプリケーションから16時間以上のスクリーン記録を収集し、これらのSNSでダークパターンがどのように現れるかを理解しました。
そこで本研究は,HCIの専門家を対象に,暗黒パターン認識における非専門家の難しさを軽減しようとする。
先行する分類に基づくテーマ分析を行い,2つの重要な知見を提示しながら,記録資料を手作業で分類した。どの事例がsnsで発生したかを確認し,以前には5つの暗黒パターンが発見されていなかった2つの戦略を特定した。
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