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<div class="csl-entry">Balliu, G. (2026). <i>GUI vs CUI: A Comparative Study of Dark Pattern Recognition Emotional Response and Disengagement in Graphical and Conversational Interfaces in E-Commerce</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2026.138182</div>
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dc.identifier.uri
https://doi.org/10.34726/hss.2026.138182
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http://hdl.handle.net/20.500.12708/228910
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dc.description
Arbeit an der Bibliothek noch nicht eingelangt - Daten nicht geprüft
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dc.description
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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dc.description.abstract
Dark Patterns sind Interfacedesigns, die Nutzer*innen zu Entscheidungen verleiten, die sie nicht beabsichtigt haben. Die bisherige Forschung zu Dark Patterns konzentrierte sich fast ausschließlich auf grafische Benutzeroberflächen (GUIs), obwohl E-Commerce zunehmend über Chatbots und andere konversationelle Benutzeroberflächen (CUIs) abgewickelt wird. Ob Nutzer*innen dieselbe Manipulation unterschiedlich wahrnehmen, wenn sie in einer Konversation statt auf einer Webseite auftritt, wurde bisher nicht direkt untersucht. Diese Arbeit berichtet über eine Within-Subjects-Studie mit 22 Teilnehmer*innen, die jeweils 16 E-Commerce-Szenarien bewerteten. Die Szenarien umfassten vier Dark-Pattern-Typen (Obstruction, Confirmshaming, Forced Action und Sneaking) in GUI und CUI, jeweils in einer manipulativen und einer neutralen Version. Die Teilnehmer*innen bewerteten Vertrauen, Frustration, Komfort, Verwirrung, Transparenz, Manipulationswahrnehmung und Wiedernutzungsbereitschaft auf fünfstufigen Likert-Skalen, beschrieben auffällige Elemente in eigenen Worten und gaben nach einem Debriefing an, ob sie die jeweiligen Muster bemerkt hatten. Halbstrukturierte Interviews mit drei Teilnehmer*innen ergänzten die Ergebnisse qualitativ. Der Modalitätseffekt hängt vom Mustertyp ab. Obstruction und Sneaking wurden in CUI als signifikant negativer wahrgenommen: geringeres Vertrauen (Effektstärken r = .76 und r = .69), höhere Frustration, stärkere Manipulationswahrnehmung und geringere Wiedernutzungsbereitschaft. Forced Action zeigte den umgekehrten Effekt: Die CUI-Version wurde als komfortabler bewertet (r = .47), und nur 25% der Befragten identifizierten die erzwungene Datenerhebung in ihren offenen Antworten, verglichen mit 74% in GUI. Confirmshaming zeigte keinen Modalitätsunterschied. Post-Debriefing-Selbstberichte überschätzten die Erkennungsraten um etwa 27 Prozentpunkte. Die Gegenüberstellung mit den Likert-Werten vor dem Debriefing reduzierte diese Inflation für die meisten Muster auf nahezu null. Diese Ergebnisse sprechen dagegen, CUI pauschal als manipulativer als GUI zu betrachten. Der Effekt ist musterspezifisch, und bei Forced Action verstärkt das Konversationsformat die Manipulation nicht, sondern verbirgt sie.
de
dc.description.abstract
Dark patterns are interface designs that steer users toward choices they did not intend to make. Research on dark patterns has focused almost entirely on graphical user interfaces (GUIs), but e-commerce increasingly happens through chatbots and conversational user interfaces (CUIs). Whether users perceive the same manipulation differently when it arrives through conversation rather than a webpage has not been tested directly. This thesis reports a within-subjects study (N = 22) in which each participant evaluated 16 e-commerce scenarios covering four dark pattern types (Obstruction, Confirmshaming, Forced Action, and Sneaking) across GUI and CUI, each in a dark and a neutral version. Participants rated trust, frustration, comfort, confusion, transparency, manipulation perception, and willingness to return on five-point Likert scales, described anything unusual in their own words, and reported post-debrief whether they had noticed each pattern. Semi-structured interviews with three participants provided qualitative depth. The modality effect depends on the pattern. Obstruction and Sneaking were perceived as significantly worse in CUI: lower trust (r = .76 and r = .69), higher frustration, stronger manipulation perception, and less willingness to return. Participants described chatbot obstruction as rudeness and chatbot sneaking as betrayal of conversational trust. Forced Action went in the opposite direction: the CUI version was rated as more comfortable (r = .47), and only 25\% of respondents identified the forced data collection in open-ended responses, compared to 74\% for GUI. Several participants praised the dark scenario as helpful. The conversational format turned sequential data extraction into what felt like competent customer service. Confirmshaming showed no modality difference. Post-debrief self-reports inflated detection rates by roughly 27 percentage points. Cross-referencing with pre-debrief Likert scores collapsed this inflation to near zero for most patterns. Forced Action was the exception: debriefing produced a genuine detection gain, suggesting that naming the pattern helped participants recognise what they had experienced. These findings argue against treating CUI as uniformly more manipulative than GUI. The modality effect is pattern-specific, and for at least one pattern, the conversational format does not amplify the manipulation but conceals it.
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
GUI
en
dc.subject
CUI
en
dc.subject
Manipulative Design Patterns
en
dc.subject
Mixed Method Study
en
dc.title
GUI vs CUI: A Comparative Study of Dark Pattern Recognition Emotional Response and Disengagement in Graphical and Conversational Interfaces in E-Commerce
en
dc.title.alternative
GUI vs CUI Eine vergleichende Studie zur Erkennung von Dark Patterns emotionalen Reaktionen und Abbruchverhalten in grafischen und konversationellen Schnittstellen im E-Commerce
de
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.2026.138182
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dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Gledisa Balliu
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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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tuw.publication.orgunit
E193 - Institut für Visual Computing and Human-Centered Technology