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Hintergrund

Im digitalen Raum werden Nutzer:innen zunehmend durch sogenannte Dark Patterns manipuliert, Gestaltungsmuster auf Webseiten und in Apps, die Nutzer:innen gezielt zu ungewollten Handlungen verleiten oder ihre informierte Entscheidungsfindung erschweren. Viele dieser Muster verstoßen dabei gegen geltendes Recht, etwa gegen die DSGVO oder das UWG. Um solche Verstöße rechtlich geltend zu machen, ist ihre systematische Erkennung und Dokumentation essenziell. Die Forschung zu Dark Patterns ist dabei in den letzten Jahren stark gewachsen, sowohl hinsichtlich ihrer Klassifikation als auch ihrer automatisierten Erkennung.

Aufgabenstellung

Ziel der Arbeit ist es, den aktuellen Stand der Forschung zu Dark Patterns systematisch aufzuarbeiten und dabei insbesondere die Möglichkeiten und Grenzen ihrer automatisierten Erkennung zu beleuchten. Je nach Interesse und Schwerpunkt der Bearbeiterin bzw. des Bearbeiters sind folgende Vertiefungsrichtungen möglich:

• Klassifikation & rechtliche Einordnung: Entwicklung eines Klassifikationsschemas für Dark Patterns unter besonderer Berücksichtigung ihrer rechtlichen Relevanz und Nachweisbarkeit (z.B. im Kontext der DSGVO).
• Tool-Evaluierung: Systematischer Vergleich existierender Tools zur automatisierten Dark-Pattern-Erkennung (z.B. Consent-O-Matic, PatternScout) anhand definierter Kriterien und ausgewählter Webseiten.
• Fallstudie: Gegenüberstellung der in der Literatur beschriebenen Dark Patterns mit realen Beispielen aus der Praxis sowie Evaluation, wie gut bestehende Erkennungsansätze diese identifizieren können.

Eigene Ideen und Schwerpunkte können in Absprache eingebracht werden.