Defending Against the Dark Arts: Recognising Dark Patterns in Social Media

Mildner, Thomas; Freye, Merle; Savino, Gian-Luca; Doyle, Philip; Cowan, Benjamin R.; Malaka, Rainer

doi:10.1145/3563657.3595964

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“…Research in human-computer interaction and user-experience design has found that people are more likely to press a button in a rush if it is green. This led to situations where companies made the accept button for "allow cookies" or "share statistical data" buttons slightly larger and green, whereas the decline button is slightly smaller and gray [21,22].…”

Section: Privacy From a Technical Perspectivementioning

confidence: 99%

Incidental Data: A Survey towards Awareness on Privacy-Compromising Data Incidentally Shared on Social Media

Kutschera,

Slany,

Ratschiller

et al. 2024

JCP

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Sharing information with the public is becoming easier than ever before through the usage of the numerous social media platforms readily available today. Once posted online and released to the public, information is almost impossible to withdraw or delete. More alarmingly, postings may carry sensitive information far beyond what was intended to be released, so-called incidental data, which raises various additional security and privacy concerns. To improve our understanding of the awareness of incidental data, we conducted a survey where we asked 192 students for their opinions on publishing selected postings on social media. We found that up to 21.88% of all participants would publish a posting that contained incidental data that two-thirds of them found privacy-compromising. Our results show that continued efforts are needed to increase our awareness of incidental data posted on social media.

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Section: Privacy From a Technical Perspectivementioning

confidence: 99%

Incidental Data: A Survey towards Awareness on Privacy-Compromising Data Incidentally Shared on Social Media

Kutschera,

Slany,

Ratschiller

et al. 2024

JCP

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“Deception Detected!”—A Serious Game About Detecting Dark Patterns

Fiedler,

Schäfer,

Borchers

et al. 2024

Lecture Notes in Computer Science

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Dark Patterns: manipulative Designstrategien in digitalen Gesundheitsanwendungen

Mildner,

Savino,

Schöning

et al. 2024

Bundesgesundheitsbl

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ZusammenfassungDigitale Gesundheitsanwendungen unterstützen Nutzer:innen unter anderem dabei, ihre physische und mentale Gesundheit durch digitale Daten besser zu verstehen, und fördern dadurch ein positives Gesundheitsverhalten. Neben den staatlich geprüften digitalen Gesundheitsanwendungen (DiGA) und digitalen Pflegeanwendungen (DiPA) besteht durch eine Vielzahl weiterer kommerzieller Gesundheitsanwendungen ein breites Angebot für Nutzer:innen. Gerade bei nicht geprüften Angeboten werden von Entwickler:innen häufig, beabsichtigt oder unbeabsichtigt, manipulative Designstrategien (Dark Patterns) verwendet, die Nutzer:innen dazu verleiten, bestimmte Entscheidungen zu treffen. Dieser Artikel bietet einen Überblick über aktuelle und weitverbreitete Dark Patterns und ordnet ein, welche Risiken von ihnen in digitalen Gesundheitsanwendungen ausgehen können.Zukünftig sollte „Licht“ auf Dark Patterns geworfen werden, indem mehr Transparenz für Nutzer:innen geschaffen wird, Regulator:innen ein genaueres Verständnis von Dark Patterns erlangen und verstärkt auf die Umsetzung von Richtlinien geachtet wird. So können Nutzer:innen Autonomie im Umgang mit Gesundheitsanwendungen gewinnen und ihre Daten besser geschützt werden.

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Defending Against the Dark Arts: Recognising Dark Patterns in Social Media

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Incidental Data: A Survey towards Awareness on Privacy-Compromising Data Incidentally Shared on Social Media

Incidental Data: A Survey towards Awareness on Privacy-Compromising Data Incidentally Shared on Social Media

“Deception Detected!”—A Serious Game About Detecting Dark Patterns

Dark Patterns: manipulative Designstrategien in digitalen Gesundheitsanwendungen

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