Resisting online manipulation: how teens perceive and respond to privacy dark patterns on social media
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study examines how teens perceive and respond to privacy-undermining design strategies – or “privacy dark patterns” – on social networking sites (SNSs). Specifically, we sought to ascertain whether teens can identify privacy dark patterns on social media and to determine how teens respond to these patterns, including documenting any strategies they use to resist them. Design/methodology/approach We conducted four virtual focus groups with Canadian teens aged 13 to 17. In breakout rooms, participants guided a research assistant’s actions while the assistant set up a social networking site account. Participants were instructed to make the account as private as possible and consider how the site’s design could influence their choices. Participants then returned to the main Zoom session and discussed the privacy dark patterns they identified and their strategies for resistance. Findings Our results show that teens can identify a wide range of privacy dark patterns and strategies for resistance when instructed to set up a private social media account and look for design strategies that could influence their behavior. However, teens reported low awareness of how interface design could impact their privacy choices before participating in the study. Teens also failed to identify privacy dark patterns that operated by increasing the salience of certain visual elements. Practical implications Educators should ask teens to consider how social media design influences their privacy choices through hands-on activities. However, the effects of these exercises might not persist during teens’ everyday social media use. Originality/value Little research has specifically investigated how teens respond to dark patterns.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle