講演情報
[6A-01]電子商取引サイトにおけるダークパターンの多クラス分類
*橋本 拓也1、服部 峻2、砂山 渡2 (1. 滋賀県立大学工学部電子システム工学科、2. 滋賀県立大学先端工学研究院)
発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり
キーワード：
ダークパターン、電子商取引サイト、UI、機械学習、多クラス分類
近年，ユーザに不利益を与えるダークパターンと呼ばれる悪質なUIに注目が集まりつつある．ダークパターン対策として，自動検知に関する研究が進められているが，一般ユーザが利用できる自動検知システムは未だ極めて少ない．本研究では，消費者トラブルの防止を目的とし，自然言語処理および機械学習手法を用いたテキストベースのダークパターン自動検出システムの開発を行い，実用化を目指している．本稿では，電子商取引サイトを対象に様々な機械学習手法を使用し，テキストベースでダークパターンの自動検出実験を多クラス分類で行った．加えて，構築したダークパターン検出器と既存手法を使用し，HTMLソースから表示テキスト群を抽出し，抽出したテキスト群を用いてダークパターンの自動検出を行うシステムの試作と検証を行った．