Enhancing User Awareness of Manipulative Designs: A Study on Persuasive Strategies for Mobile App Platforms
Notice bibliographique
Résumé
The rise of e-commerce, gaming, and social networking sites has exposed the use of manipulative designs (MDs), or “dark patterns,” which exploit users’ cognitive biases to benefit companies at the users’ expense. While previous research has classified MDs and explored their impact, there has been limited focus on how to warn and educate users to recognize and resist these tactics. To address this gap, we conducted a controlled study with 135 participants, using a Protection Motivation Theory (PMT) survey to understand what motivates people to learn about manipulative designs (MDs). We also tested two persuasive strategies, based on Cialdini’s principles of social influence and authority, to gauge their effectiveness in raising awareness about MDs. 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. We also collected and analyzed the time spent on viewing and working with the simulation by participants. Our analysis revealed that the social influence version was relatively more effective than the authority version in capturing participants’ attention. Our study highlights the potential of persuasive interventions in improving user protection against manipulative designs (MDs) on mobile app distribution platforms. Implementing such strategies can increase accountability, transparency, and MD awareness among users, helping them avoid exploitation.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».