Youth Perspectives on Privacy Dark Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Privacy dark patterns are user interface (UI) design strategies intended to influence users to make choices that reduce their online privacy. This integrated article dissertation documents privacy dark patterns on social networking sites (SNSs) popular with teen users, assesses how teens perceive and respond to these tactics, and critically evaluates the efficacy of privacy regulation across different jurisdictions in protecting individuals from manipulative interface design. Privacy dark patterns on SNSs popular with teens were documented by recording and content-analyzing the process of setting up an account on five sites (Snapchat, TikTok, Instagram, Twitter, and Discord) for evidence of UI design strategies that undermine users’ institutional and/or social privacy. In total, three major types (Obstruction, Obfuscation, and Pressure) and 10 subtypes of privacy dark patterns were identified, including a pattern that has not been documented in prior research (False “Private” Account). Teen perspectives of privacy dark patterns were obtained by holding four virtual focus groups with Canadian teens aged 13-17 (n=38) on the topic of social media design. This study found that teens can identify privacy dark patterns and strategies for resistance when explicitly asked to set up a private social media account for a popular SNS (TikTok, Twitter, or Instagram) and look for design tactics that could influence their choices. However, teens reported low awareness of how social media design could influence their behaviour prior to taking part in the focus groups and failed to identify dark patterns that operated by giving certain options greater visual salience than others. Finally, three regulatory frameworks (the Personal Information Protection and Electronic Documents Act, the California Consumer Privacy Act, and the General Data Protection Regulation) were evaluated for their efficacy in protecting individuals from the effects of privacy dark patterns. This analysis found that less explicit and extensive protection is afforded to users against Obstruction and Pressure dark patterns compared to Obfuscation tactics, especially in a Canadian regulatory context. This research can inform the development of educational and regulatory countermeasures to dark patterns that support teens in making conscious and informed choices about the collection and use of their personal data.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».