电商平台暗黑模式数据集DarkPatternsonE-commercePlatformsDataset-mohitsharma527
数据来源：互联网公开数据
标签：电商，暗黑模式，用户体验，数据分析，行为经济学，机器学习，用户界面，反欺诈
数据概述： 该数据集包含了在电商平台上观察到的各种暗黑模式的数据，旨在研究和分析这些设计模式对用户行为的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不固定，涵盖了不同时期在电商平台上的暗黑模式案例。
地理范围：数据覆盖全球范围内的电商平台，包括但不限于欧美，亚洲等地区的知名电商网站和应用。
数据维度：数据集包括了各种暗黑模式的详细描述，如诱导性按钮，隐藏费用，虚假倒计时，强制注册等，以及用户在这些模式下的行为反应，例如点击率，购买转化率，用户停留时间等。部分数据可能包含用户界面截图，用户评价等。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV，JSON等，具体取决于数据来源和整理方式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于用户举报，网络爬取，学术研究，用户访谈等多种渠道，并已进行标准化和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
该数据集适合用于用户体验研究，行为经济学分析，机器学习模型训练等领域，特别是在用户界面设计，反欺诈，产品优化等方面具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于用户行为分析，暗黑模式识别，用户体验优化等研究，如分析不同暗黑模式对用户购买决策的影响，评估用户对不同界面的感知等。
行业应用：可以为电商平台，用户界面设计公司等提供数据支持，特别是在用户体验设计，反欺诈策略制定和产品改进等方面。
决策支持：支持电商平台识别和规避暗黑模式，提升用户信任度，优化产品设计和用户体验。
教育和培训：作为用户体验，行为经济学，数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解暗黑模式的运作机制和影响。
此数据集特别适合用于探索电商平台上的暗黑模式的规律与影响，帮助用户识别和规避这些模式，提升用户体验，促进行业健康发展。
