Drivers and persuasive strategies to influence user intention to learn about manipulative design
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of e-commerce, game, and social networking sites, has brought to light the use of "dark patterns" or, more generally, manipulative designs (MDs), which exploit psychological effects and cognitive biases of users to channel their behavior toward outcomes that benefit the company or owner of the site, against the users’ best interests. Previous research has categorized MDs, assessed their impact on users, gauged their prevalence, and attempted automated detection using computer vision and natural language processing techniques. However, limited attention has been given to understanding how to warn and educate users about MDs, guiding them to recognize and resist such manipulative tactics. To address this gap, we carried out a controlled study with n=134 participants, using a survey based on the Protection Motivation Theory (PMT) to better understand the motivations of people to learn about MDs. We also explored the effectiveness of two persuasive strategies, based on Cialdini’s principles of influence (social influence and authority), to trigger attention towards MDs and intention to learn more about MDs and to avoid them. For this, we created a simulated application in a mobile app distribution platform modeled like Google Play Store containing a visual signal, a warning based on one of the two strategies, and simulated reviews from other users. The results indicate that two of the five PMT constructs - a higher Perceived Severity of MDs and a lower Perceived Response Cost of learning about MDs - have the most significant influence on the Intention to learn more about MDs. The participants in the experimental group, exposed to the two persuasive strategies exhibited a larger increase in their intention to seek information about MDs than the participants in the control group. Our study showcases the potential of a persuasive intervention, illustrating how mobile app distribution platforms can enhance user protection against MD exploitation. By implementing such interventions, these platforms can boost accountability and transparency of applications existing on their platform, and MD awareness among their users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».