Estudio y prototipo exploratorio para el análisis, detección y predicción de patrones oscuros web heurísticos con Figma

Este Trabajo de Fin de Grado consiste en el estudio y desarrollo de un prototipo exploratorio para el análisis, detección y predicción de patrones oscuros en web, usando un método heurístico con una herramienta de desarrollo de prototipos de fidelidad. Los patrones oscuros se definen como técnicas de diseño engañosas que manipulan el comportamiento de los usuarios para beneficio del desarrollador UX o la empresa. El trabajo se divide en varias partes esenciales. Primero, se presenta un marco teórico basado en la literatura existente sobre patrones oscuros, sus clasificaciones y el impacto negativo que tienen en la experiencia del usuario. A continuación, se describe el desarrollo de la solución basada en un plugin en la herramienta Figma, incluyendo su diseño, implementación y los algoritmos heurísticos utilizados para identificar patrones oscuros específicos, como pop-ups y cuadros emergentes. Para evaluar la eficacia del plugin, se realizaron treinta y ocho pruebas en diversas interfaces reales. Los resultados mostraron que el plugin tiene un 84,21 % de aciertos en la detección de patrones oscuros, superando las expectativas iniciales del 80 %. Sin embargo, también se identificaron áreas de mejora, como la reducción de falsos positivos, falsos negativos y la importancia del contexto. Se alcanzaron los objetivos planteados al inicio del trabajo, el desarrollo del plugin en Figma, la aportación de detalles para mejorar interfaces, la validación del plugin mediante pruebas reales, menos la publicación del plugin. Para el trabajo futuro, se sugieren varias direcciones para mejorar y expandir el plugin, incluyendo la mejora de su precisión y la detección de una mayor variedad de patrones oscuros. En conclusión, este Trabajo de Fin de Grado muestra que el plugin desarrollado es una herramienta efectiva para detectar patrones oscuros en interfaces, ofreciendo una solución transparente, fácil de mantener y adaptable a diferentes contextos, contribuyendo así a la creación de interfaces más éticas y centradas en el usuario.
ABSTRACT
This Thesis involves the study and development of an exploratory prototype for the analysis, detection, and prediction of dark patterns in websites using a heuristic method with a fidelity prototyping tool. Dark patterns are defined as deceptive design techniques that manipulate user behavior for the benefit of the UX designer or the company. The work is divided into several essential parts. First, a theoretical framework based on existing literature on dark patterns, their classifications, and their negative impact on user experience is presented. Next, the development of the solution based on a plugin in the figma tool is described, including its design, implementation, and the heuristic algorithms used to identify specific dark patterns, such as pop-ups and emergent boxes. To evaluate the effectiveness of the plugin, thirty-eight tests were conducted on various real interfaces. The results showed that the plugin achieved an 84.21% accuracy in detecting dark patterns, surpassing the initial expectation of 80%. However, areas for improvement were also identified, such as the reduction of false positives, false negatives, and the importance of context. The objectives set at the beginning of the work were achieved, including the development of the plugin in Figma, the provision of details to improve interfaces, and the validation of the plugin through real tests, except for the publication of the plugin. For future work, several directions are suggested to improve and expand the plugin, including enhancing its accuracy and detecting a wider variety of dark patterns. In conclusion, this Thesis demonstrates that the developed plugin is an effective tool for detecting dark patterns in interfaces, offering a transparent, easy-tomaintain, and adaptable solution to different contexts, thus contributing to the creation of more ethical and user-centered interfaces.

​Este Trabajo de Fin de Grado consiste en el estudio y desarrollo de un prototipo exploratorio para el análisis, detección y predicción de patrones oscuros en web, usando un método heurístico con una herramienta de desarrollo de prototipos de fidelidad. Los patrones oscuros se definen como técnicas de diseño engañosas que manipulan el comportamiento de los usuarios para beneficio del desarrollador UX o la empresa. El trabajo se divide en varias partes esenciales. Primero, se presenta un marco teórico basado en la literatura existente sobre patrones oscuros, sus clasificaciones y el impacto negativo que tienen en la experiencia del usuario. A continuación, se describe el desarrollo de la solución basada en un plugin en la herramienta Figma, incluyendo su diseño, implementación y los algoritmos heurísticos utilizados para identificar patrones oscuros específicos, como pop-ups y cuadros emergentes. Para evaluar la eficacia del plugin, se realizaron treinta y ocho pruebas en diversas interfaces reales. Los resultados mostraron que el plugin tiene un 84,21 % de aciertos en la detección de patrones oscuros, superando las expectativas iniciales del 80 %. Sin embargo, también se identificaron áreas de mejora, como la reducción de falsos positivos, falsos negativos y la importancia del contexto. Se alcanzaron los objetivos planteados al inicio del trabajo, el desarrollo del plugin en Figma, la aportación de detalles para mejorar interfaces, la validación del plugin mediante pruebas reales, menos la publicación del plugin. Para el trabajo futuro, se sugieren varias direcciones para mejorar y expandir el plugin, incluyendo la mejora de su precisión y la detección de una mayor variedad de patrones oscuros. En conclusión, este Trabajo de Fin de Grado muestra que el plugin desarrollado es una herramienta efectiva para detectar patrones oscuros en interfaces, ofreciendo una solución transparente, fácil de mantener y adaptable a diferentes contextos, contribuyendo así a la creación de interfaces más éticas y centradas en el usuario.
ABSTRACT
This Thesis involves the study and development of an exploratory prototype for the analysis, detection, and prediction of dark patterns in websites using a heuristic method with a fidelity prototyping tool. Dark patterns are defined as deceptive design techniques that manipulate user behavior for the benefit of the UX designer or the company. The work is divided into several essential parts. First, a theoretical framework based on existing literature on dark patterns, their classifications, and their negative impact on user experience is presented. Next, the development of the solution based on a plugin in the figma tool is described, including its design, implementation, and the heuristic algorithms used to identify specific dark patterns, such as pop-ups and emergent boxes. To evaluate the effectiveness of the plugin, thirty-eight tests were conducted on various real interfaces. The results showed that the plugin achieved an 84.21% accuracy in detecting dark patterns, surpassing the initial expectation of 80%. However, areas for improvement were also identified, such as the reduction of false positives, false negatives, and the importance of context. The objectives set at the beginning of the work were achieved, including the development of the plugin in Figma, the provision of details to improve interfaces, and the validation of the plugin through real tests, except for the publication of the plugin. For future work, several directions are suggested to improve and expand the plugin, including enhancing its accuracy and detecting a wider variety of dark patterns. In conclusion, this Thesis demonstrates that the developed plugin is an effective tool for detecting dark patterns in interfaces, offering a transparent, easy-tomaintain, and adaptable solution to different contexts, thus contributing to the creation of more ethical and user-centered interfaces. Read More