title: Dark Patterns in Austrian eCommerce: A Web Crawler-Based Study on Prevalence and Legal Compliance
Creators: name: Limbeck, Philipp
Publisher: name: TU Wien
Year: 2023
Subjects: subject: Dark Patterns
subject: Onlinehandel
subject: UI Design
subject: Web-Crawler
subject: Mensch-Computer Interaktion
subject: Gesetzliche Regulierung
subject: Dark Patterns
subject: eCommerce
subject: UI Design
subject: Web-Crawler
subject: Human-Computer Interaction
subject: Legal Regulation

description: Im Forschungsbereich der Human-Computer-Interaction (MCI) wird der Begriff "Dark Pattern" verwendet, um Instanzen zu beschreiben, in denen Designerinnen und Designer ihr Wissen über menschliches Verhalten, Psychologie und die Wünsche der Nutzerinnen und Nutzer einsetzen, um Mechanismen der Täuschung zu implementieren, die nicht im besten Interesse der Nutzer liegen. Allerdings weist die aktuelle Forschung auf einen Mangel an Software-Tools zur automatisierten Erkennung von Dark Patterns zur Sammlung aussagekräftiger Daten hin. Darüber hinaus bleibt die rechtliche und regulative Lage in Österreich im Bezug auf Dark Patterns unklar.In dieser Arbeit wurde ein Web-Crawler implementiert, der mithilfe von Regular Expressions eCommerce-Websites auf vordefinierte Dark Patterns untersucht und die Ergebnisse in einer Datenbank speichert. Semi-strukturierte Interviews mit Experten wurden durchgeführt, um die rechtliche und politische Perspektive von Dark Patterns zu durchleuchten. Etwa 16% der Top 250 (gemessen am jährlichen Umsatz) eCommerce-Unternehmen in Österreich verwenden derzeit mindestens ein Dark Pattern. Österreichische Gesetze bieten derzeit keinen Schutz vor UI-Designproblemen, es gibt aber Regulierungen für herkömmliche- und Online-Einkäufe, welche teilweise auch Dark Patterns betreffen. Zukünftige Forschung wird voraussichtlich auf die automatisierte Erkennung mittels künstlicher Intelligenz ausgerichtet sein und kann auf den Erkenntnissen dieser Studie aufbauen.
description: In the research field of Human-Computer Interaction (HCI), the term "dark pattern" is used to describe instances where designers use their knowledge of human behavior, psychology and users’ desires to implement deceptive features that are not in the users’ best interest. However, current research indicates a lack of software tools to support automated detection of dark patterns to gather insightful data. Additionally, the legal and regulatory framework in Austria concerning dark patterns remains unclear. In this work a web crawler was implemented that uses regular expressions to examine eCommerce websites for predefined dark patterns and stores the results in a database. Semi-structured interviews with experts were conducted to explore the legal and political perspectives on dark patterns. Around 16% of the top 250 eCommerce companies in Austria (measured by annual revenue) currently employ at least one dark pattern. Austrian laws do not currently provide protection against UI design issues, although regulations exist for conventional and online purchases, which partly concern dark patterns. Future research is expected to focus on automated detection using artificial intelligence and could build upon the findings of this study.