Rhomberg, D. M. (2024). Dark Patterns for Good? Exploring End-User Perspectives on Bright Patterns to Counteract Perceived Social Media Problems [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2024.114637
E193 - Institut für Visual Computing and Human-Centered Technology
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Date (published):
2024
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Number of Pages:
154
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Keywords:
Dark Patterns; Bright Patterns; Manipulation; Persuasion; Ethics; Social Media
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Abstract:
Dark Pattern sind Design Tricks, mit denen Nutzer:innen dahingehend manipuliert werden, Handlungen zu tätigen, die sie andernfalls möglicherweise nicht vornehmen würden. Sie sind weit verbreitet und unter anderem in Sozialen Medien zu finden, wo sie Nutzer:innen dazu verleiten, mehr Daten als beabsichtigt preiszugeben oder länger auf den Plattformen zu verweilen. Während Dark Patterns Nutzer:innen zu den Zielen eines Unternehmens führen, lenken Bright Patterns sie hin zu Handlungen, die mit ihren persönlichen Zielen übereinstimmen. Spontan empfundene Wünsche stehen dabei nicht im Fokus. Frühere Studien beschäftigten sich bereits mit Bright Pattern in Cookie-Zustimmungsanfragen und im E-Commerce. Deren Auswirkungen im Kontext Sozialer Medien wurden jedoch bisher nicht untersucht. Diese Masterarbeit untersucht aus der Perspektive der Endnutzer:innen, wie Bright Pattern als mögliche Strategie eingesetzt werden können, um wahrgenommene Probleme in sozialen Medien zu mildern. Dabei werden bewährte Konzepte von Dark Pattern zugunsten der Nutzer:innen umgekehrt. Die Arbeit umfasst eine Literaturrecherche über Taxonomien, eine Umfrage zur Messung der Wahrnehmung von Dark Pattern durch die Nutzer:innen, die Gestaltung von drei Bright Pattern Mockups sowie Nutzer:innenstudien zur Bewertung der neuen Ideen. Durch Prüfung und Kombination bestehender Dark Pattern Klassifizierungen wurde eine neue Taxonomie mit 15 Low-Level Dark Pattern entwickelt, die speziell für Soziale Medien gilt. Die Bewertung der Mockups dieser 15 Dark Pattern mittels eines angepassten User-Experience-Fragebogens zeigte eine Korrelation zwischen den Werten der Täuschung und der Attraktivität, was auf Folgendes hindeutet: Je täuschender ein Dark Pattern ist, desto unattraktiver ist es. Zudem wurden Dark Pattern als aufdringlich, nervig und unfreundlich empfunden, wobei das Pattern Forced Access von allen Pattern am schlechtesten bewertet wurde. Drei ausgewählte Dark Pattern (Nagging, False Hierarchy und Toying with Emotion) wurden in Bright Pattern umgewandelt, die darauf abzielen, die aufgewendete Zeit zu verringern, die Verbreitung von Fake News zu verlangsamen sowie sinnvollere und vielfältigere Inhalte zu präsentieren. Die durchgeführten Nutzer:innenstudien verglichen Bright Pattern mit den entsprechenden Dark Pattern und ergaben, dass alle Pattern zwar als nervig empfunden wurden, die Bright Pattern jedoch insgesamt besser abschnitten. Diese Arbeit legt nahe, dass Dark Pattern zum Wohle der Nutzer:innen umgewandelt werden können, auch wenn ethische Bedenken hinsichtlich des Einsatzes gezielter Manipulation bestehen bleiben. Sie trägt zur Literatur über Dark Patterns sowie Bright Patterns bei.
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Dark patterns are design tricks used to manipulate users into actions they might not have otherwise taken. They are prevalent on the internet and commonly found in social media, where they lead users to overshare their data or overspend their time on the platform. While dark patterns lead users to a business' objectives, bright patterns guide users toward actions that align with their personal goals without prioritizing their immediate desires. Previous studies explored bright patterns in areas like cookie consent requests and E-Commerce, but their impact in the social media context has not been studied. This master's thesis investigates the use of bright patterns as a potential strategy to address perceived social media problems from an end-user perspective. The approach involves inverting proven dark pattern concepts to benefit users. This work involves a literature review of taxonomies, a survey to assess users’ perceptions of dark patterns, the design of three bright pattern mockups, and user studies to assess the new ideas. By examining and combining existing dark pattern taxonomies, a new taxonomy of 15 low-level dark patterns specific to social media was developed. Surveying mockups of these 15 dark patterns, using an adapted user experience questionnaire, revealed a correlation between the deceptive and the attractive scores, suggesting that more deceptive dark patterns are less attractive. Additionally, dark patterns were perceived as pressuring, annoying, and unfriendly, with Forced Access rated the worst among all patterns. Three selected dark pattern types (Nagging, False Hierarchy, and Toying with Emotion) were inverted into bright patterns aimed at reducing time spent, decelerating the spread of fake news, and presenting more meaningful and diverse content. User studies comparing these bright patterns with their corresponding dark patterns found that while all patterns were perceived as a nuisance, bright patterns scored better overall. This thesis suggests that dark patterns can be repurposed for the user's good, though ethical concerns about targeted manipulation persist. It contributes to the literature on dark patterns as well as bright patterns.
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