Détecter les schémas sombres dans les applis mobiles

Les applis mobiles font partie de notre quotidien, offrant des services comme le shopping en ligne, la communication et le divertissement. Cependant, certaines de ces applis utilisent des designs trompeurs appelés dark patterns. Ces designs visent à piéger les utilisateurs pour qu'ils prennent des décisions qui ne sont pas forcément dans leur intérêt, entraînant frustration et méfiance.

#C'est quoi les Dark Patterns ?

Les dark patterns sont des designs d'Interface utilisateur soigneusement conçus pour manipuler les gens afin qu'ils prennent des actions qu'ils ne voudraient pas vraiment faire. Ça peut inclure le fait de s'inscrire à des newsletters sans qu'ils le sachent ou rendre difficile le désabonnement de certains services. Par exemple, un utilisateur pourrait se rendre compte qu'en créant simplement un compte, il s'est aussi abonné à une avalanche d'emails promotionnels.

Les dark patterns peuvent inclure plusieurs types, comme :

• Préselection : Ce pattern implique des options par défaut qui avantagent l'appli. Par exemple, une case d'abonnement déjà cochée quand tu t'inscris.
• Roach Motel : Ce design rend l'inscription à un service facile, mais le désabonnement est un vrai parcours du combattant, piégeant les utilisateurs.

La présence de ces dark patterns peut entraîner une perte de confiance dans les services numériques et amener les gens à abandonner complètement certaines applis ou plateformes.

#Le Défi de la Détection des Dark Patterns

Bien que des chercheurs aient classé divers dark patterns et proposé des moyens de les combattre, les méthodes existantes laissent souvent à désirer. Beaucoup de techniques nécessitent une intervention manuelle, prennent du temps ou ne traitent que des patterns spécifiques. Il y a un besoin urgent d'une solution plus efficace qui puisse identifier automatiquement les dark patterns dans différentes applis et interfaces utilisateur.

#Solution Proposée

Pour répondre aux limites des méthodologies actuelles, un nouveau système a été proposé utilisant des technologies de vision par ordinateur et de reconnaissance de motifs. Ce système vise à détecter automatiquement une large gamme de dark patterns dans les applis mobiles sans avoir besoin de créer des règles manuellement ou d'une intervention utilisateur.

#Composants du Système

Le système proposé se compose de deux éléments principaux :

1. Extraction de Propriétés : Cette étape consiste à recueillir des informations essentielles de l'interface utilisateur, comme la position des éléments, leurs types et le contenu textuel.
2. Vérificateur de Dark Patterns : Ce composant utilise les informations extraites pour identifier les dark patterns possibles dans l'UI.

#Collecte de Données et Jeu de Données

Pour entraîner et évaluer l'efficacité du système, un jeu de données conséquent a été élaboré. Ce jeu de données inclut :

• 4,999 interfaces utilisateur (UIs) bénignes
• 1,353 UIs malveillantes
• 1,660 instances de dark patterns à travers 1,023 applis mobiles

Ces Jeux de données étendus permettent une analyse complète des dark patterns et améliorent l'exactitude du système.

#Résultats de Performance

Le système a montré des performances remarquables dans la détection des dark patterns :

• Précision : 82%
• Rappel : 77%
• Score F1 : 79%

Ces résultats signifient une forte capacité à identifier efficacement les designs malveillants dans les applis mobiles.

#Étude Utilisateur

Pour valider l'utilité de l'outil, une étude utilisateur a été réalisée avec 58 participants de divers horizons. L'étude a évalué la compréhension des participants sur les dark patterns et leur engagement avec les résultats de détection fournis par le système.

#Résultats de l'Étude

Les participants ont rapporté une meilleure conscience des dark patterns après avoir utilisé l'outil. L'étude a mis en avant les points suivants :

• L'outil de détection a considérablement amélioré la compréhension des participants sur les dark patterns, avec une augmentation notable des niveaux de connaissance après utilisation de l'outil.
• La plupart des participants ont trouvé l'outil utile, suggérant qu'il pourrait aider les utilisateurs à éviter les designs trompeurs dans leurs futures interactions avec des applis.

#Implications et Directions Futures

Le déploiement réussi de ce système de détection peut grandement bénéficier aux utilisateurs, aux développeurs d'applis et aux régulateurs. En aidant les utilisateurs à identifier les dark patterns, cela peut conduire à une meilleure expérience utilisateur et à un environnement numérique plus éthique.

#Améliorations

Les développements futurs pourraient inclure l'expansion des capacités du système pour reconnaître les dark patterns émergents et l'intégration de fonctionnalités de détection en temps réel directement dans les applis mobiles. Cela permettrait une surveillance continue des interfaces utilisateur pour protéger les utilisateurs contre les designs manipulateurs.

#Conclusion

L'introduction d'un système automatisé de détection des dark patterns représente un pas important vers la promotion de pratiques de design éthiques dans les applis mobiles. En s'appuyant sur des technologies avancées, il offre un moyen fiable de protéger les utilisateurs contre les designs trompeurs tout en améliorant l'expérience globale des utilisateurs.