语言死胡同和字母汤:在日本应用程序中寻找暗模式

暗黑模式(Dark Patterns)识别

文献标题

Linguistic Dead-Ends and Alphabet Soup: Finding Dark Patterns in Japanese Apps

文献信息

  • 主题领域: 人机交互与设计伦理
  • 关键词: 黑暗模式, 误导性设计, 说服性设计, 伦理设计, 应用设计, 日本

研究背景与问题

  • 作者发现了哪些问题或挑战?

    • 黑暗模式(Dark Patterns)是一种用户界面设计,其目的是诱导或强迫用户采取某些行动,而这些行动通常对界面提供商有利却违背用户的意图。这个概念已经广泛被应用于欧美的研究,然而在日本等东亚地区,相关研究却非常稀缺。
    • 日本的移动应用市场快速增长,这可能带来了黑暗模式的广泛使用,但相关研究和评估依旧是空白。
  • 为什么这个问题很重要?

    • 黑暗模式可能会对用户产生负面影响,包括侵害用户隐私、违背用户意愿,以及导致用户无法识别这些发展复杂的“设计陷阱”。鉴于日本互联网使用及电子商务市场的快速发展,该问题对消费者权益保护具有重要意义。
  • 研究动机与相关工作

    • 本研究旨在填补日本黑暗模式研究的空白,并通过文化敏感的方式,分析日本应用市场中的黑暗模式。
    • 作者回顾了欧美关于黑暗模式的研究,包括其分类方法和分析框架,并探讨了如何将这些成果扩展到东亚的语境。

解决方案

  • 作者提出了哪些方法或解决方案?

    • 针对日本市场,作者类似于欧美的分析框架,研究了200个热门的移动应用程序。这些应用被分为八个主要类别,并且作者基于现有分类(Gray等人提出的五类黑暗模式)扩展了新的发现——设计了一种新的黑暗模式类别“语言死角”(Linguistic Dead-Ends)。
    • 提出了两个新子类:未翻译(Untranslation)和字母汤(Alphabet Soup),用于描述语言障碍在日本应用中的具体形式。
  • 该解决方案的创新之处是什么?

    • 发现了一个新类型的黑暗模式“语言死角”,它以前未在欧美的研究中有明确表达。
    • 引入了跨文化对比视角,通过比较日本与美国应用程序的黑暗模式类型和分布,揭示了文化和语言对黑暗模式设计的影响。
  • 实施步骤是什么?使用了哪些关键技术?

    • 对200款日本热门应用进行屏幕录制(每款应用使用10分钟),并分析其功能及用户交互界面中的黑暗模式类型。
    • 由两名研究者组成的专家小组评估这些录制的视频内容,并根据现有分类框架对其中的黑暗模式进行整理和归类。
    • 将日本应用中的黑暗模式与欧美数据进行比较分析,以探讨文化差异。

研究成果

  • 取得了哪些具体成果?

    • 新发现“语言死角”类黑暗模式及其两个子类:
      • 未翻译(Untranslation):应用部分功能或内容为用户不熟悉的语言,而没有提供翻译功能,使用户难以理解关键信息。
      • 字母汤(Alphabet Soup):使用本地语言系统中的字符表达外来词,但缺乏实际意义或难以理解。
    • 日本应用程序平均包含3.9个黑暗模式,低于美国应用中平均7.4个的发现。这可能与涉及语言、文化及发布商政策有关。
    • 在整体分布中,“预选择(Preselection)”为最常见子类,其次是“虚假层级(False Hierarchy)”和“纠缠(Nagging)”。
  • 与现有解决方案相比,它有哪些优势?

    • 跨文化研究视角:探讨非西方语言和文化语境下的黑暗模式,并验证黑暗模式的文化适用性。
    • 对黑暗模式分类框架进行了扩展,增加了文化和语言敏感的元素,为未来相关领域研究创造可能性。
  • 实验或评估结果是什么?

    • “语言死角”发现的两个子类主要集中在通信类和摄影类应用中。
    • 与美国研究结果相比,日本应用中某些黑暗模式(如审美操纵、隐私驱动形式)显著减少,这可能与苹果商店更严格的指南和法规相关。
  • 局限性与未来方向

    • 局限性:
      1. 由于伦理限制,无法公开分析完整应用列表。
      2. 未能对其他技术设定或交互场景(如网页设计)进行研究。
      3. 人类参与用户研究尚未开展。
    • 未来方向:
      1. 进一步验证“语言死角”是否存在于其他语言和文化语境。
      2. 扩展此研究到不同类型的界面和设备,包括非移动端应用和网页。
      3. 与企业合作,深入探讨设计者在部署黑暗模式上的决策逻辑及其影响。

参考文献

作者为每章节提供了详尽的参考文献,以支持其分析框架和研究方法。详细参见原文所列条目。

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DOI: https://doi.org/10.1145/3544548.3580942
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2023
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暗黑模式(Dark Patterns)识别
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