Dark pattern: differenze tra le versioni

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In [[informatica]], un '''dark pattern''' o '''modello oscuro''' (inteso come malevolemalevolo, cattivo), noto anche come '''modello di progettazione ingannevole''' (''deceptive design'' in [[Lingua inglese|inglese]]) è un'[[interfaccia utente]] che è stata accuratamente studiata e realizzata per indurre gli utenti a compiere azioni indesiderate e svantaggiose per loro, come acquistare un'assicurazione troppo costosa o iscriversi a servizi in abbonamento non voluti.<ref name="fastcode">{{Cita web|url=https://www.fastcompany.com/3066586/the-year-dark-patterns-won|titolo=The Year Dark Patterns Won|data=8 novembre 2020|lingua=en|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20201108015857/https://www.fastcompany.com/3066586/the-year-dark-patterns-won|urlmorto=no|accesso=26 dicembre 2022|dataarchivio=8 novembre 2020}}</ref><ref name="nytimes">{{Cita news|lingua=en|nome=Natasha|cognome=Singer|url=https://www.nytimes.com/2016/05/15/technology/personaltech/when-websites-wont-take-no-for-an-answer.html|titolo=When Websites Won’t Take No for an Answer|pubblicazione=The New York Times|data=14 maggio 2016}}</ref><ref name="gizmodo">{{Cita web|url=https://gizmodo.com/dark-patterns-how-websites-are-tricking-you-into-givin-1794734134|titolo=Dark Patterns: The Ways Websites Trick Us Into Giving Up Our Privacy|sito=Gizmodo|data=28 aprile 2017|lingua=en}}</ref>

Il [[User experience design|progettista dell'esperienza utente]] Harry Brignull ha coniato il [[neologismo]] ''dark pattern'' il 28 luglio 2010 con la registrazione del dominio darkpatterns.org, una "libreria di pattern con l'obiettivo specifico di individuare e svergognare interfacce utente ingannevoli".<ref name="alistapart">{{Cita web|url=https://alistapart.com/article/dark-patterns-deception-vs-honesty-in-ui-design/|titolo=Dark Patterns: Deception vs. Honesty in UI Design|autore=Harry Brignull|sito=A List Apart|data=1º novembre 2011|lingua=en}}</ref><ref name="ars">{{Cita web|url=https://arstechnica.com/information-technology/2016/07/dark-patterns-are-designed-to-trick-you-and-theyre-all-over-the-web/|titolo=Dark Patterns are designed to trick you (and they’re all over the Web)|autore=Ars Staff|sito=Ars Technica|data=28 luglio 2016|lingua=en-us}}</ref><ref name=":3">{{Cita web|url=https://www.theatlantic.com/technology/archive/2019/08/how-dark-patterns-online-manipulate-shoppers/595360/|titolo=The Endless, Invisible Persuasion Tactics of the Internet|autore=Sidney Fussell|sito=The Atlantic|data=2 agosto 2019|lingua=en}}</ref>

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Per quanto riguarda l'Europa, l'adozione del [[regolamento generale sulla protezione dei dati]] (GDPR) prevede, all'art. 25, l'introduzione dei concetti di [[privacy by design]] e [[privacy by default]], che prevedono, rispettivamente, che il software e la sua interfaccia debbano garantire la privacy dell'utente sin dal momento della sua progettazione, e in ogni caso con le opzioni di configurazione selezionate in modo predefinito per garantire la massima privacy<ref>{{Cita web|url=https://www.garanteprivacy.it/regolamentoue/data-protection-by-design-e-data-protection-by-default|titolo=Data Protection by Design e Data Protection by Default|sito=www.garanteprivacy.it|lingua=it-IT|accesso=2023-05-08}}</ref>.

'''"Privacy Zuckering" per l'addestramento dei modelli di IA'''

A metà del 2024, Meta Platforms ha annunciato l’intenzione di utilizzare i dati degli utenti di Facebook e Instagram per addestrare le sue tecnologie di intelligenza artificiale, inclusi i sistemi generativi. Questa iniziativa prevedeva l’elaborazione di dati provenienti da post pubblici e non pubblici, interazioni e persino account abbandonati. Gli utenti avevano tempo fino al 26 giugno 2024 per opporsi a questo trattamento dei dati. Tuttavia, i critici hanno sottolineato che il processo era pieno di ostacoli, tra cui notifiche e-mail fuorvianti, reindirizzamenti a pagine di accesso e moduli di rinuncia difficili da trovare. Anche quando gli utenti riuscivano a individuare i moduli, era richiesto di fornire una motivazione per l’opzione di rinuncia, nonostante la politica di Meta affermasse che qualsiasi motivo sarebbe stato accettato, sollevando dubbi sulla necessità di questo passaggio aggiuntivo.<ref>{{Cita web|url=https://www.technologyreview.com/2024/06/14/1093789/how-to-opt-out-of-meta-ai-training/|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20240614135315/https://www.technologyreview.com/2024/06/14/1093789/how-to-opt-out-of-meta-ai-training/|urlmorto=sì|titolo=How to opt out of Meta's AI training {{!}} MIT Technology Review|data=|accesso=2025-01-04}}</ref><ref>{{Cita web|lingua=en|autore=Aleksandra Wrona|url=https://www.snopes.com/news/2024/06/13/meta-ai-training-user-data/|titolo=Why Opting Out of Meta's Use of Facebook, Instagram Posts for AI Training Isn't Easy|sito=Snopes|data=2024-06-13|accesso=2025-01-04}}</ref>

Il Centro Europeo per i Diritti Digitali (Noyb) ha risposto alle pratiche controverse di Meta presentando reclami in 11 paesi dell’UE. Noyb ha accusato Meta di utilizzare "dark patterns" per compromettere il consenso degli utenti, in violazione del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR). Questi reclami hanno evidenziato che il processo di rinuncia ostacolante di Meta includeva moduli nascosti, meccanismi di reindirizzamento e requisiti inutili, come fornire motivazioni per rinunciare — tattiche che esemplificano i "dark patterns", progettate deliberatamente per scoraggiare gli utenti dal rinunciare. Inoltre, Meta ha ammesso di non poter garantire che i dati degli utenti che hanno scelto di rinunciare fossero completamente esclusi dai suoi set di dati per l’addestramento, sollevando ulteriori preoccupazioni sulla privacy e la conformità alle normative sulla protezione dei dati.<ref>{{Cita web|lingua=it|url=https://noyb.eu/it/noyb-urges-11-dpas-immediately-stop-metas-abuse-personal-data-ai|titolo=noyb sollecita 11 DPA a fermare immediatamente l'abuso dei dati personali da parte di Meta per l'IA|sito=noyb.eu|accesso=2025-01-04}}</ref><ref>{{Cita web|lingua=en|url=https://www.dataguidance.com/news/eu-noyb-files-11-complaints-against-meta-use-data-ai|titolo=DataGuidance|sito=DataGuidance|accesso=2025-01-04}}</ref>

Di fronte alla crescente pressione normativa e pubblica, la Commissione irlandese per la protezione dei dati (DPC) è intervenuta, portando Meta a sospendere i suoi piani di elaborazione dei dati degli utenti dell'UE/SEE per l’addestramento dell’IA. Questa decisione, sebbene significativa, non ha portato a una modifica giuridicamente vincolante della politica sulla privacy di Meta, lasciando aperte domande sull’impegno a lungo termine dell’azienda nel rispettare i diritti sui dati nell’UE. Al di fuori dell’UE, tuttavia, Meta ha proceduto con l’aggiornamento della sua politica sulla privacy come previsto il 26 giugno 2024, spingendo i critici a mettere in guardia sulle implicazioni globali di tali pratiche.<ref>{{Cita web|lingua=it|url=https://noyb.eu/it/preliminary-noyb-win-meta-stops-ai-plans-eu|titolo=(Preliminare) noyb WIN: Meta blocca i piani di AI nell'UE|sito=noyb.eu|accesso=2025-01-04}}</ref><ref>{{Cita web|lingua=en-us|autore=Silviu STAHIE|url=https://www.bitdefender.com/en-us/blog/hotforsecurity/meta-forced-to-pause-ai-training-on-data-collected-from-facebook-and-instagram-users-in-europe|titolo=Meta Forced to Pause AI Training on Data Collected from Facebook and Instagram Users in Europe|sito=Hot for Security|accesso=2025-01-04}}</ref>

Questo episodio ha evidenziato il problema pervasivo dei "dark patterns" nelle impostazioni sulla privacy e le sfide nel rendere responsabili le grandi aziende tecnologiche per le loro pratiche sui dati. I gruppi di advocacy hanno richiesto quadri normativi più rigorosi per prevenire tattiche ingannevoli e garantire che gli utenti possano esercitare un controllo significativo sulle proprie informazioni personali.<ref>{{Cita web|lingua=en-US|autore=Paul Sawers|url=https://techcrunch.com/2024/10/03/hey-uk-heres-how-to-opt-out-of-meta-using-your-facebook-and-instagram-data-to-train-its-ai/|titolo=Hey, UK! Here's how to 'opt out' of Meta using your Facebook and Instagram data to train its AI|sito=TechCrunch|data=2024-10-03|accesso=2025-01-04}}</ref>

=== Bait-and-switch ===

I modelli ''esca-con-cambio'' (''Bait-and-switch'' in inglese) [[Pubblicità|pubblicizzano]] un prodotto o servizio gratuito (o a un prezzo notevolmente ridotto) che in realtà non è disponibile oppure lo è in quantità molto ridotte (utilizzato quindi solo come [[esca]]). Dopo aver annunciato l'indisponibilità del prodotto desiderato, la pagina presenta prodotti simili a prezzo superiore o di qualità inferiore.<ref name="webdesign">{{Cita web|url=https://webdesign.tutsplus.com/articles/dark-patterns-in-ui-and-website-design--webdesign-8506|titolo=Dark Patterns in UI and Website Design|sito=Web Design Envato Tuts+|accesso=26 dicembre 2022|dataarchivio=26 dicembre 2022|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20221226105844/https://webdesign.tutsplus.com/articles/dark-patterns-in-ui-and-website-design--webdesign-8506|urlmorto=sì}}</ref><ref name="dark">{{Cita web|url=https://www.deceptive.design/|titolo=Deceptive Design - user interfaces crafted to trick you|lingua=en}}</ref>

Con questo termine inoltre viene evidenziata una forma di [[Frode|frode commerciale]] diffusa in molti altri ambiti diversi dal commercio elettronico<ref>{{Cita web|lingua=it-IT|url=https://www.consumatori.it/news/truffa-bait-and-switch/|titolo=Prezzo troppo conveniente? Attenzione alla truffa bait-and-switch|sito=Consumatori.it|accesso=2025-09-01}}</ref>, che spazia dalla camera di albergo che al momento di prenotarla non risulta disponibile a quel prezzo, e in cambio vengono proposte camere alternative molto più costose o più piccole, alle [[Televendita|vendite a distanza]] che pubblicizzano un prodotto che non è mai stato realmente disponibile con quelle caratteristiche e a quel prezzo, l'offerta era quindi "troppo bella per essere vera"<ref>{{Cita web|lingua=en-US|url=https://corporatefinanceinstitute.com/resources/management/bait-and-switch/|titolo=Bait and Switch|sito=Corporate Finance Institute|accesso=2025-09-01}}</ref>.

=== Confirmshaming ===

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=== Roach motel ===

Un motel di scarafaggi (''roach motemotel''l in inglese) o una progettazione a modello [[rete da pesca]] fornisce un percorso facile o diretto per entrare (nel servizio) ma un percorso difficile per uscirne.<ref name="verge">{{Cita web|url=https://www.theverge.com/2013/8/29/4640308/dark-patterns-inside-the-interfaces-designed-to-trick-you|titolo=Dark Patterns: inside the interfaces designed to trick you|autore=Harry Brignull|sito=The Verge|data=29 agosto 2013|lingua=en}}</ref> Gli esempi includono aziende che richiedono agli abbonati di stampare e spedire per posta ordinaria cartacea la loro richiesta di rinuncia o cancellazione ad un servizio per l'iscrizione al quale bastava un semplice click.<ref name="webdesign" />

Di recente, negli Stati Uniti, la [[Federal Trade Commission]] (FTC) ha annunciato che aumenterà il controllo contro l'applicazione di modelli oscuri come il roach motel che inducono i consumatori a sottoscrivere abbonamenti e/o ne rendono difficile la cancellazione. La FTC ha stabilito requisiti chiave relativi alla trasparenza e alla chiarezza delle informazioni, al consenso informato espresso e alla cancellazione semplice e facile.<ref name=":1">{{Cita web|url=https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2021/10/ftc-ramp-enforcement-against-illegal-dark-patterns-trick-or-trap-consumers-subscriptions|titolo=FTC to Ramp up Enforcement against Illegal Dark Patterns that Trick or Trap Consumers into Subscriptions|sito=Federal Trade Commission|data=28 ottobre 2021|lingua=en}}</ref>

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== Ricerca ==

Nel 2016 e nel 2017<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Christoph|cognome=Bösch|nome2=Benjamin|cognome2=Erb|nome3=Frank|cognome3=Kargl|data=2016|titolo=Tales from the Dark Side: Privacy Dark Strategies and Privacy Dark Patterns|rivista=Proceedings on Privacy Enhancing Technologies|doi=10.1515/popets-2016-0038|url=https://petsymposium.org/popets/2016/popets-2016-0038.php}}</ref> la ricerca ha documentato pratiche anti-privacy sui [[social media]] che utilizzano modelli oscuri.<ref>{{Cita libro|nome=Lothar|cognome=Fritsch|titolo=Privacy dark patterns in identity management|url=http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/3583|data=2017|editore=Gesellschaft für Informatik, Bonn|lingua=en|ISBN=978-3-88579-671-8}}</ref> Nel 2018 il Norwegian Consumer Council (Forbrukerrådet) ha pubblicato "Deceived by Design", un rapporto sui design ingannevoli dell'interfaccia utente di [[Facebook]], [[Google (azienda)|Google]] e [[Microsoft]].<ref>{{Cita web|url=https://www.forbrukerradet.no/undersokelse/no-undersokelsekategori/deceived-by-design/|titolo=Report: Deceived by design : Forbrukerrådet|sito=web.archive.org|data=19 settembre 2022|accesso=26 dicembre 2022|dataarchivio=19 settembre 2022|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20220919133505/https://www.forbrukerradet.no/undersokelse/no-undersokelsekategori/deceived-by-design/|urlmorto=sì}}</ref> Uno studio del 2019 ha esaminato le pratiche su {{M|11000}} siti web di [[shopping]], identificando {{M|1818}} modelli oscuri in totale e li ha raggruppati in 15 categorie.<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Arunesh|cognome=Mathur|nome2=Gunes|cognome2=Acar|nome3=Michael J.|cognome3=Friedman|data=7 novembre 2019|titolo=Dark Patterns at Scale|rivista=Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction|volume=3|numero=CSCW|pp=1–321-32|doi=10.1145/3359183|url=https://oadoi.org/10.1145/3359183}}</ref>

Una ricerca dell'aprile 2022 rileva che i modelli oscuri sono ancora comunemente utilizzati sul mercato, evidenziando la necessità di un ulteriore controllo di tali pratiche da parte del pubblico, dei ricercatori e delle autorità di regolamentazione.<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Runge|nome=Julian|data=14 aprile 2022|titolo="Dark patterns" in online services: a motivating study and agenda for future research|url=https://doi.org/10.1007/s11002-022-09629-4|lingua=en|doi=10.1007/s11002-022-09629-4|issn=1573-059X}}</ref>

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Ai sensi del [[Regolamento generale sulla protezione dei dati]] (GDPR) dell'Unione europea, tutte le aziende devono ottenere un consenso libero e inequivocabile dai clienti prima di raccogliere e utilizzare ("elaborare") le loro informazioni di identificazione personale.

Uno studio del 2020 ha rilevato che le aziende "[[GAFAM|big tech]]" spesso utilizzavano interfacce utente ingannevoli per scoraggiare i propri utenti dall'[[opt-out]].<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Soheil|cognome=Human|nome2=Florian|cognome2=Cech|data=2021|titolo=A Human-Centric Perspective on Digital Consenting: The Case of GAFAM|rivista=Human Centred Intelligent Systems|editore=Springer|curatore=Alfred Zimmermann, Robert J. Howlett, Lakhmi C. Jain|pp=139–159139-159|lingua=en|doi=10.1007/978-981-15-5784-2_12|url=https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-15-5784-2_12}}</ref> Nel 2022 un rapporto della [[Commissione europea]] ha rilevato che "il 97% dei siti Web e delle app più popolari utilizzati dai consumatori dell'UE ha implementato almeno un modello oscuro".<ref>{{Cita libro|autore=Directorate-General for Justice and Consumers (European Commission)|nome2=Francisco|cognome2=Lupiáñez-Villanueva|nome3=Alba|cognome3=Boluda|titolo=Behavioural study on unfair commercial practices in the digital environment: dark patterns and manipulative personalisation : final report|url=https://data.europa.eu/doi/10.2838/859030|data=2022|editore=Publications Office of the European Union|ISBN=978-92-76-52316-1|DOI=10.2838/859030}}</ref> e nel 2024 un’altra indagine della Commissione UE ha evidenziato che il 37% dei siti di shopping online usa dark pattern per persuadere gli utenti a fare acquisti con modalità non realmente vantaggiose per loro.<ref>[https://www.italiaoggi.it/economia-e-politica/economia-e-finanza/digitale-federprivacy-servono-legalita-e-etica-nella-gestione-dei-diritti-x8kn3ctt?refresh_cens Digitale, Federprivacy: servono legalità e etica nella gestione dei diritti]. Italia Oggi</ref>

== Legalità ==

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== Note ==

<references group="" responsive="1"></references>

== Voci correlate ==