論文の概要: Deceptive, Disruptive, No Big Deal: Japanese People React to Simulated Dark Commercial Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08831v1
• Date: Tue, 14 May 2024 00:35:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 15:24:45.344496
• Title: Deceptive, Disruptive, No Big Deal: Japanese People React to Simulated Dark Commercial Patterns
• Title（参考訳）: 日本の人々は暗黒の商業パターンをシミュレートする
• Authors: Katie Seaborn, Tatsuya Itagaki, Mizuki Watanabe, Yijia Wang, Ping Geng, Takao Fujii, Yuto Mandai, Miu Kojima, Suzuka Yoshida,
• Abstract要約: 擬似DPを注入した模擬ショッピングサイトを体験する日本人を対象にした最初のユーザスタディについて報告する。 Alphabet Soup と Misleading Reference Pricing が最も軽蔑的で、目立たしくないことがわかりました。 我々は、より人間的な研究と、業界と理想的に協力して、野生の本物のデザインを評価することを奨励します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.0118117663204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Dark patterns and deceptive designs (DPs) are user interface elements that trick people into taking actions that benefit the purveyor. Such designs are widely deployed, with special varieties found in certain nations like Japan that can be traced to global power hierarchies and the local socio-linguistic context of use. In this breaking work, we report on the first user study involving Japanese people (n=30) experiencing a mock shopping website injected with simulated DPs. We found that Alphabet Soup and Misleading Reference Pricing were the most deceptive and least noticeable. Social Proofs, Sneaking in Items, and Untranslation were the least deceptive but Untranslation prevented most from cancelling their account. Mood significantly worsened after experiencing the website. We contribute the first empirical findings on a Japanese consumer base alongside a scalable approach to evaluating user attitudes, perceptions, and behaviours towards DPs in an interactive context. We urge for more human participant research and ideally collaborations with industry to assess real designs in the wild.
• Abstract（参考訳）: ダークパターンと偽造デザイン(DP)は、ユーザーインターフェース要素であり、人々を騙してパーベイヤに利益をもたらすアクションを取る。 このようなデザインは広く展開されており、日本など一部の国では、グローバルな権力階層や地域社会言語的な使用状況に遡ることができる特色がある。 本報告では,日本人(n=30)が模擬DPを注入した模擬ショッピングサイトを経験する最初のユーザスタディについて報告する。 Alphabet Soup と Misleading Reference Pricing が最も軽蔑的で、目立たしくないことがわかりました。 社会的証明、アイテムのスニーキング、そしてアントランスレーションは最も軽蔑的ではなかったが、アントランスレーションは殆どの人がアカウントをキャンセルするのを妨げた。 ウェブサイトを体験した後、ムードは著しく悪化した。 ユーザ態度, 知覚, 行動を評価するためのスケーラブルなアプローチを, 対話的な文脈で評価する上で, 我が国の消費者ベースにおける最初の経験的知見を貢献する。 我々は、より人間的な研究と、業界と理想的に協力して、野生の本物のデザインを評価することを奨励します。

関連論文リスト

• Stereotype or Personalization? User Identity Biases Chatbot Recommendations [54.38329151781466]
  大規模言語モデル(LLM)は,ユーザが何を望んでいるのか,何者なのかを反映したレコメンデーションを生成する。 モデルが、ユーザが意図的に自身のアイデンティティを明らかにするかどうかに関わらず、人種的にステレオタイプなレコメンデーションを生成することがわかった。 実験の結果,ユーザの識別がモデルレコメンデーションに大きく影響しているにもかかわらず,モデル応答はユーザクエリに応答して,この事実を難読化することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T01:51:55Z)
• HCDIR: End-to-end Hate Context Detection, and Intensity Reduction model for online comments [2.162419921663162]
  ソーシャルメディア投稿において,Hate Context Detection と Hate Intensity Reduction のための新しいエンドツーエンドモデル HCDIR を提案する。 我々は、ヘイトフルコメントを検出するために、いくつかの事前訓練された言語モデルを微調整し、最も優れたヘイトフルコメント検出モデルを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T17:05:46Z)
• SEPSIS: I Can Catch Your Lies -- A New Paradigm for Deception Detection [9.20397189600732]
  本研究は, 心理学のレンズを通して, 騙しの問題を探究するものである。 そこで本研究では,NLP技術を利用した偽造検出のための新しいフレームワークを提案する。 我々は、微調整言語モデルのデータレスマージを利用した、新しいマルチタスク学習パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T02:13:25Z)
• Are Personalized Stochastic Parrots More Dangerous? Evaluating Persona Biases in Dialogue Systems [103.416202777731]
  我々は、対話モデルが採用するペルソナに付随する有害な行動の感度であると定義する「ペルソナバイアス」について検討する。 我々は,人格バイアスを有害な表現と有害な合意のバイアスに分類し,攻撃性,有害継続性,関連性,ステレオタイプ合意,および有害合意の5つの側面において,人格バイアスを測定する包括的な評価枠組みを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T21:03:18Z)
• Measuring the Effect of Influential Messages on Varying Personas [67.1149173905004]
  我々は、ニュースメッセージを見る際にペルソナが持つ可能性のある応答を推定するために、ニュースメディア向けのペルソナに対するレスポンス予測という新しいタスクを提示する。 提案課題は,モデルにパーソナライズを導入するだけでなく,各応答の感情極性と強度も予測する。 これにより、ペルソナの精神状態に関するより正確で包括的な推測が可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T21:01:00Z)
• Linguistic Dead-Ends and Alphabet Soup: Finding Dark Patterns in Japanese Apps [10.036312061637764]
  日本市場で人気のモバイルアプリを200本分析した。 ほとんどのアプリはダークパターンで、1アプリあたり平均3.9であることがわかった。 我々は「翻訳」と「Alphabet Soup」の形式で「言語的デッドエンディング」という新しい暗黒パターンのクラスを特定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-22T08:22:32Z)
• The Tail Wagging the Dog: Dataset Construction Biases of Social Bias Benchmarks [75.58692290694452]
  社会的偏見と、データセット構築時に選択された選択から生じる非社会的偏見を比較し、人間の目では識別できないかもしれない。 これらの浅い修正は、様々なモデルにまたがるバイアスの程度に驚くべき影響を及ぼす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T17:58:39Z)
• "Stop Asian Hate!" : Refining Detection of Anti-Asian Hate Speech During the COVID-19 Pandemic [2.5227595609842206]
  新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、アジアでのキセノフォビアと偏見の急増を加速させた。 我々は2つの実験的なアプローチを用いてTwitterのツイートのコーパスを作成して注釈付けし、反アジア人虐待とヘイトスピーチを探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-04T06:55:19Z)
• Cross-ethnicity Face Anti-spoofing Recognition Challenge: A Review [79.49390241265337]
  Chalearn Face Anti-Spoofing Detection Challengeは、シングルモーダル(例えば、RGB)とマルチモーダル(例えば、RGB、Depth、赤外線(IR))のトラックで構成されている。 本稿では,その設計,評価プロトコル,結果の概要など,課題の概要について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-23T06:43:08Z)
• A Neural Topical Expansion Framework for Unstructured Persona-oriented Dialogue Generation [52.743311026230714]
  Persona Exploration and Exploitation (PEE)は、事前に定義されたユーザペルソナ記述を意味論的に相関したコンテンツで拡張することができる。 PEEはペルソナ探索とペルソナ搾取という2つの主要なモジュールで構成されている。 提案手法は, 自動評価と人的評価の両面で, 最先端のベースラインを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-06T08:24:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。