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<div class="csl-entry">Limbeck, P. (2023). <i>Dark patterns in Austrian eCommerce : a web crawler-based study on prevalence and legal compliance</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2023.89784</div>
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dc.identifier.uri
https://doi.org/10.34726/hss.2023.89784
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http://hdl.handle.net/20.500.12708/193831
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dc.description.abstract
Im Forschungsbereich der Human-Computer-Interaction (MCI) wird der Begriff "Dark Pattern" verwendet, um Instanzen zu beschreiben, in denen Designerinnen und Designer ihr Wissen über menschliches Verhalten, Psychologie und die Wünsche der Nutzerinnen und Nutzer einsetzen, um Mechanismen der Täuschung zu implementieren, die nicht im besten Interesse der Nutzer liegen. Allerdings weist die aktuelle Forschung auf einen Mangel an Software-Tools zur automatisierten Erkennung von Dark Patterns zur Sammlung aussagekräftiger Daten hin. Darüber hinaus bleibt die rechtliche und regulative Lage in Österreich im Bezug auf Dark Patterns unklar.In dieser Arbeit wurde ein Web-Crawler implementiert, der mithilfe von Regular Expressions eCommerce-Websites auf vordefinierte Dark Patterns untersucht und die Ergebnisse in einer Datenbank speichert. Semi-strukturierte Interviews mit Experten wurden durchgeführt, um die rechtliche und politische Perspektive von Dark Patterns zu durchleuchten. Etwa 16% der Top 250 (gemessen am jährlichen Umsatz) eCommerce-Unternehmen in Österreich verwenden derzeit mindestens ein Dark Pattern. Österreichische Gesetze bieten derzeit keinen Schutz vor UI-Designproblemen, es gibt aber Regulierungen für herkömmliche- und Online-Einkäufe, welche teilweise auch Dark Patterns betreffen. Zukünftige Forschung wird voraussichtlich auf die automatisierte Erkennung mittels künstlicher Intelligenz ausgerichtet sein und kann auf den Erkenntnissen dieser Studie aufbauen.
de
dc.description.abstract
In the research field of Human-Computer Interaction (HCI), the term "dark pattern" is used to describe instances where designers use their knowledge of human behavior, psychology and users’ desires to implement deceptive features that are not in the users’ best interest. However, current research indicates a lack of software tools to support automated detection of dark patterns to gather insightful data. Additionally, the legal and regulatory framework in Austria concerning dark patterns remains unclear. In this work a web crawler was implemented that uses regular expressions to examine eCommerce websites for predefined dark patterns and stores the results in a database. Semi-structured interviews with experts were conducted to explore the legal and political perspectives on dark patterns. Around 16% of the top 250 eCommerce companies in Austria (measured by annual revenue) currently employ at least one dark pattern. Austrian laws do not currently provide protection against UI design issues, although regulations exist for conventional and online purchases, which partly concern dark patterns. Future research is expected to focus on automated detection using artificial intelligence and could build upon the findings of this study.
en
dc.language
English
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dc.language.iso
en
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Dark Patterns
de
dc.subject
Onlinehandel
de
dc.subject
UI Design
de
dc.subject
Web-Crawler
de
dc.subject
Mensch-Computer Interaktion
de
dc.subject
Gesetzliche Regulierung
de
dc.subject
Dark Patterns
en
dc.subject
eCommerce
en
dc.subject
UI Design
en
dc.subject
Web-Crawler
en
dc.subject
Human-Computer Interaction
en
dc.subject
Legal Regulation
en
dc.title
Dark patterns in Austrian eCommerce : a web crawler-based study on prevalence and legal compliance
en
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.identifier.doi
10.34726/hss.2023.89784
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dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Philipp Limbeck
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dc.publisher.place
Wien
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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dc.contributor.assistant
Wimmer, Christoph
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tuw.publication.orgunit
E194 - Institut für Information Systems Engineering
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dc.type.qualificationlevel
Diploma
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dc.identifier.libraryid
AC17082480
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dc.description.numberOfPages
115
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dc.thesistype
Diplomarbeit
de
dc.thesistype
Diploma Thesis
en
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In Copyright
en
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Urheberrechtsschutz
de
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staff
-
tuw.assistant.staffStatus
staff
-
tuw.advisor.orcid
0009-0000-5622-8598
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item.languageiso639-1
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master thesis
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http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
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item.grantfulltext
open
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item.cerifentitytype
Publications
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item.fulltext
with Fulltext
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application/pdf
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item.openaccessfulltext
Open Access
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crisitem.author.dept
E194 - Institut für Information Systems Engineering