論文の概要: Temporal Analysis of Dark Patterns: A Case Study of a User's Odyssey to
Conquer Prime Membership Cancellation through the "Iliad Flow"
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09635v1
- Date: Mon, 18 Sep 2023 10:12:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 14:11:24.695151
- Title: Temporal Analysis of Dark Patterns: A Case Study of a User's Odyssey to
Conquer Prime Membership Cancellation through the "Iliad Flow"
- Title（参考訳）: ダークパターンの時間的分析:「イリアドフロー」を通じてプライムメンバーシップのキャンセルを克服するユーザのオデュッセイアを事例として
- Authors: Colin M. Gray and Thomas Mildner and Nataliia Bielova
- Abstract要約: 本稿では,Amazon Primeの"Iliad Flow"を事例として,ユーザジャーニーにおけるダークパターンの相互作用を説明する。
我々はこのケーススタディを用いて、時間的暗黒パターン分析(TADP)の方法論の基礎を定めている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.69068051865837
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Dark patterns are ubiquitous in digital systems, impacting users throughout
their journeys on many popular apps and websites. While substantial efforts
from the research community in the last five years have led to consolidated
taxonomies of dark patterns, including an emerging ontology, most applications
of these descriptors have been focused on analysis of static images or as
isolated pattern types. In this paper, we present a case study of Amazon
Prime's "Iliad Flow" to illustrate the interplay of dark patterns across a user
journey, grounded in insights from a US Federal Trade Commission complaint
against the company. We use this case study to lay the groundwork for a
methodology of Temporal Analysis of Dark Patterns (TADP), including
considerations for characterization of individual dark patterns across a user
journey, combinatorial effects of multiple dark patterns types, and
implications for expert detection and automated detection.
- Abstract（参考訳）: ダークパターンはデジタルシステムではユビキタスであり、多くの人気アプリやウェブサイトでユーザーに影響を与える。
過去5年間の研究コミュニティの努力は、新興のオントロジを含むダークパターンの分類を統合することに繋がったが、これらのディスクリプタのほとんどの応用は、静的画像の分析や孤立したパターンタイプとして注目されてきた。
本稿では,Amazon PrimeのIliad Flowを事例として,米国連邦取引委員会(Federal Trade Commission)による同社に対する苦情を根拠として,ユーザジャーニーにおけるダークパターンの相互作用を説明する。
このケーススタディは,ユーザジャーニーにおける個別の暗黒パターンのキャラクタリゼーション,複数種類の暗黒パターンの組合せ効果,専門家による検出と自動検出の意義など,TADP(Temporal Analysis of Dark Patterns)の方法論の基礎となるものである。
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