Une étude universitaire à grande échelle qui a analysé plus de 53 000 pages de produits sur plus de 11 000 magasins en ligne a révélé une utilisation généralisée des « dark patterns » d’interface utilisateur. Ces pratiques visent à induire les clients en erreur en les obligeant à effectuer des achats basés sur des informations fausses ou trompeuses.
L’étude – présentée la semaine dernière à la conférence ACM CSCW 2019 – a révélé 1 818 occurrences de dark patterns sur 1 254 des 11 000 sites Web d’achat ∼11K (soit environ 11,1 % des sites analysés)
“Les sites de vente en ligne les plus populaires, selon le classement Alexa, étaient plus susceptibles de présenter des dark patterns”, ont déclaré des chercheurs.
Mais alors que la grande majorité des dark patterns sont destinés à inciter les utilisateurs à souscrire à des newsletters ou à permettre une collecte de données étendue, certains étaient presque malveillants et tentaient d’induire les utilisateurs en erreur en leur faisant acheter de nouveaux produits, soit en les poussant à prendre le produit en agitant le spectre de la rupture de stock. L’équipe de recherche a identifié 234 instances déployées sur 183 sites Web.
Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de schémas sombres d’interface utilisateur actuellement utilisés par l’équipe de recherche dans les magasins en ligne les plus populaires.
1. Glisser des produits dans le panier
Ajout de produits supplémentaires dans les paniers des utilisateurs sans leur consentement. Prévalence: 7 instances sur 7 sites Web.
2. Coûts cachés
Révéler des frais auparavant non divulgués aux utilisateurs juste avant de faire un achat. Prévalence: 5 instances sur 5 sites Web.
3. Abonnement caché
Facturer des frais récurrents aux utilisateurs en les faisant passer pour un achat unitaire ou un essai gratuit Prévalence: 14 instances sur 13 sites Web.
4. Compte à rebours
Indiquer aux utilisateurs qu’une transaction ou une réduction expirera à la fin d’un compte à rebours. Prévalence: 393 instances sur 361 sites Web.
5. Message à durée limitée
Le fait d’indiquer aux utilisateurs qu’une transaction ou une vente va expirer bientôt sans spécifier de délai, ce qui crée une incertitude. Prévalence: 88 instances sur 84 sites Web.
6. Confirmshaming
Utiliser le langage et les émotions (notamment la honte) pour decourager les utilisateurs de faire un certain choix. Prévalence: 169 instances sur 164 sites Web.
7. Interférence visuelle
Utiliser un style et une présentation visuelle pour orienter les utilisateurs vers certains choix ou les éloigner de ceux-ci. Prévalence: 25 instances sur 24 sites Web.
8. Questions pièges
Utiliser un langage déroutant pour amener les utilisateurs à faire certains choix. Prévalence: 9 instances sur 9 sites Web.
9. Vente sous pression
Présélectionner des versions plus coûteuses d’un produit ou faire pression sur l’utilisateur pour qu’il accepte les versions plus coûteuses d’un produit et de produits connexes. Prévalence: 67 instances sur 62 sites Web.
10. Messages d’activité
Informer l’utilisateur de l’activité sur le site Web (achats, vues, visites, par exemple). Prévalence: 313 instances sur 264 sites Web.
11. Témoignages d’origine incertaine
Témoignages sur une page de produit dont l’origine n’est pas claire. Prévalence: 12 instances sur 12 sites Web
12. Message de rupture de stock
Indiquer aux utilisateurs que des quantités limitées d’un produit sont disponibles, augmentant ainsi son opportunité. Prévalence: 632 instances sur 581 sites Web.
13. Produit très demandé
Indiquer aux utilisateurs qu’un produit est en forte demande et susceptible de se vendre rapidement, augmentant ainsi son intérêt Prévalence: 47 instances sur 43 sites Web.
14. Difficultés d’annulation
L’inscription à un service sur abonnement est facile, mais l’annulation nécessite l’envoi d’un e-mail ou le passage par le service clientèle. Prévalence: 31 instances sur 31 sites Web.
15. Inscription forcée
Forcer les utilisateurs à créer des comptes ou à partager leurs informations pour mener à bien ce qu’ils cherchent à faire avec le service. Prévalence: 6 instances sur 6 sites Web.
L’équipe de recherche à l’origine de ce projet, composée d’universitaires de l’Université de Princeton et de l’Université de Chicago, s’attend à ce que ces dark patterns deviennent encore plus populaires dans les années à venir.
Selon eux, une des raisons est qu’il existe des sociétés tierces qui proposent actuellement des dark patterns sous forme de solution clé en main, sous la forme d’extensions et de plug-ins de magasin ou de services de personnalisation de magasin à la demande.
En Pologne, l’autorité locale de protection des données a recemment sanctionné une entreprise pour ce type de pratique, lui infligeant une amende de 201 000 zlotys (environ 47 000 euros.) Pour l’autorité polonaise, le principal probleme du site etait que « l’entreprise n’a pas mis en œuvre le principe qui voudrait que le retrait du consentement soit aussi simple que le consentement » tel que le veut le RGPD. Le nom de la société aurait pu mettre la puce à l’oreille : celle ci se nomme « ClickQuickNow »
€47k #GDPR fine for deliberate and knowing violation of user requests to withdraw data processing consent, roght to be forgotten, ignoring user requests and designing systems to make user life harder. This is the first fine for antipatterns. https://t.co/gUPhFZS4aN pic.twitter.com/0LeHQDNavz — Lukasz Olejnik (@lukOlejnik) November 6, 2019
Le tableau ci-dessous contient la liste des 22 acteurs tiers que l’équipe de recherche a identifiés à la suite de leur étude comme fournisseurs de solutions clés en main pour ce type de modules.
Les lecteurs peuvent en savoir plus dans ce livre blanc intitulé “Dark Patterns at Scale: Findings from a Crawl of 11K Shopping Websites.” Les données brutes et les outils d’analyse des chercheurs peuvent être téléchargés à partir de ce depot GitHub.
Article Study of over 11,000 online stores finds ‘dark patterns’ on 1,254 sites traduit et adapté par ZDNet.fr
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