ITmedia NEWS > 科学・テクノロジー >

ユーザーだます、悪意あるUI「ダークパターン」 日本のアプリでどのくらいあるか 東工大が調査Innovative Tech

» 2023年05月11日 08時00分 公開
[山下裕毅ITmedia]

Innovative Tech:

このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: @shiropen2

 東京工業大学アスピレーショナル・コンピューティング・ラボに所属する研究者らが発表した論文「Linguistic Dead-Ends and Alphabet Soup: Finding Dark Patterns in Japanese Apps」は、悪意のあるインタフェースデザイン「ダークパターン」がどのくらい含まれるか、日本の人気モバイルアプリで調査した研究報告である。

 多くのダークパターンが発見されたが、分析する過程で新種のダークパターンが存在することが分かった。

言語に関する新たなダークパターンが発見される

 ダークパターンとは、悪意のあるインタフェースデザインパターンの一種で、エンドユーザーをだまし、意図または期待とは異なる行動を取らせ、インタフェースの提供者に利益を与えるものである。

 この研究では、日本のモバイルアプリにおいて、ダークパターンがどのくらい存在し、またどのような種類のダークパターンが存在するかなどを検証する。まず研究者らは、3つの条件(iOSプラットフォームで提供されiPadで使用可能であること、ダウンロードが無料であること、日本市場でトレンドであること)を基準に、App Storeから200本のアプリを集めた。

 これらを分析した結果、アプリ1本当たり平均3.9個のダークパターンが見つかった。具体的には、36.5%のアプリでダークパターンが2個以下、46.5%で3〜6個程度、17%で7個以上であった。ダークパターンの種類は次のようなものが挙げられる。

  • ポップアップを表示し、ユーザーの作業を中断させる。
  • 画面の一部に常時表示されるCookieなどの表示、表示を消すオプションがない。
  • 商品購入時に、必要以上の中間通貨を購入するよう促される。
  • 注文確定直前の画面において、あらかじめ表示されていない料金を含む金額を請求する。
  • アプリ内でログアウトやアカウント削除ができない。
  • 選択肢は2つ以上あるが、フォントやボタンの大きさ、位置、フレームなどの面で提供者が有益な方がより目立っている。

 これらに加えて、分析する過程で「Linguistic Dead-End」(言語的行き詰まり)という新しいクラスのダークパターンを発見した。これは言語が原因で、ユーザーが重要な機能を理解することができない、あるいは非常に困難になるデザインパターンを示す。Linguistic Dead-Endは、「Untranslation」(翻訳不能)と「Alphabet Soup」(アルファベットスープ)の2種類に分けられる。

 1つ目のUntranslationとは、ストアで現地語(日本語)で提供されていることが明記されていても、アプリの一部または全部が、それを使う人にとってなじみのない言語(日本語以外)で書かれているデザインパターンを指す。アプリ内の説明の一部が日本語以外で書かれており、読み飛ばしや読み間違いを誘発する可能性がある。

Untranslationの一例

 2つ目のAlphabet Soupとは、外国語の単語を現地(日本語)の文字や記号、数字で表現するが、文字が読めても意味が分からないというものを指す。例えば「1.25円」という表記は日本円を示しているが、ピリオドが途中にあることから、他の通貨(米ドル)である可能性が考えられる。

Alphabet Soupの一例

 アプリ200本のうち33本でLinguistic Dead-Endが発見された。言語も多様で、米国や韓国、中国、イスラエル、フランス、スウェーデン、インドなど多岐にわたる。

 Linguistic Dead-Endが多い理由の一つは、海外製アプリが日本で流行するケースが多いためだ。コミュニケーション系アプリは海外製が多く、反対にニュースやショッピングなどは日本製が占めており、海外製が強いカテゴリーにおいてLinguistic Dead-Endが多く見られた。

 この結果を受けて、シーボーン准教授が率いるアスピレーショナル・コンピューティング研究室では、現在、ダークパターンを認識できるように訓練するための方法とシステムの開発を進めている。

Source and Image Credits: Shun Hidaka, Sota Kobuki, Mizuki Watanabe, and Katie Seaborn. 2023. Linguistic Dead-Ends and Alphabet Soup: Finding Dark Patterns in Japanese Apps. In Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems(CHI ’23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 3, 1-13. https://doi.org/10.1145/3544548.3580942



Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.