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Pregunta al lector: ¿al suscribirse a un servicio en una página web o crear una cuenta en una red social puede hacerlo fácilmente, mientras que cuando intenta cancelar la suscripción es un desafío mayor porque es difícil encontrar el mecanismo y/o la información de salida? O ¿mientras realiza una compra por Internet aparecen mensajes indicando que quedan pocas unidades o que hay muchas personas viendo el mismo producto, generando una señal de urgencia o escasez? Si se ha enfrentado a cualquiera de estas situaciones, Ud. ha estado expuesto a patrones oscuros (dark patterns o interfaces engañosas, en adelante “PO”).
Los PO son prácticas que las firmas ejecutan en las páginas web, apps y redes sociales, que buscan distorsionar o manipular el comportamiento y/o la toma de decisiones de los consumidores (basada en definición de la EU Digital Services Act, 2022). Esta manipulación se logra a través del diseño o las funcionalidades de una interfaz del usuario en línea (para más definiciones de PO, véase CeCo, 2023). El empleo de PO se vincula a la economía del comportamiento porque éstos se usan para explotar los sesgos cognitivos de los consumidores. Se vincula, en particular, a la arquitectura de las decisiones toda vez que las firmas controlan el entorno o la forma en que se despliegan las opciones en los ecosistemas digitales y ello ejerce una influencia decisiva en la toma de decisiones de los consumidores (véase CeCo, 2024).
«(…) los resultados muestran que la efectividad de los PO (dark patterns) no difiere según el rango etario, nivel de educación o nivel de ingresos de los individuos, lo que genera implicancias para la regulación de los PO porque sugiere que todos los consumidores son proclives, de manera homogénea, a “caer en la trampa” de los PO.»
Existe consenso en que estas prácticas (PO) son nocivas porque vulneran la capacidad de los consumidores de tomar decisiones autónomas o socavan su capacidad de elección – e incluso su privacidad- y se utilizan para persuadir a los destinatarios del servicio de que adopten comportamientos o decisiones no deseadas que tienen consecuencias negativas para ellos en términos de su bienestar. De esta manera, pueden devenir en elementos de una conducta anticompetitiva toda vez que (véase CeCo, 2024, Ibid. sobre la interacción entre las ciencias del comportamiento y la libre competencia):
Asimismo, los PO pueden dar lugar a infracciones a la regulación de protección del consumidor. Por ejemplo, si bien nuestra regulación de protección al consumidor no contempla una prohibición o restricción a los PO, el 2019 el Sernac demandó a Sky Airlines por publicidad engañosa toda vez que presentaba los precios de los pasajes aéreos por goteo induciendo a confusión. Asimismo, dicho órgano ha señalado que algunas disposiciones de la Ley de Protección al Consumidor (LPDC) en Chile en materia de información y contratación por medios electrónicos son aplicables a los PO (artículo 1°, 3° letra ‘b’, 12A y 30 de la LPDC, CeCo, 2023 (2) y Sernac, 2021).
Es necesario tener presente que el uso de los PO en los mercados digitales es generalizado. Ilustrativo es que, en 2022, la Comisión Europea estimó que alrededor del 97% de las páginas web y aplicaciones más populares contenían PO (CE, 2022). En Chile, el 2021 el Sernac realizó una auditoría de 100 sitios web y detectó la existencia de PO en 64 de ellos (Sernac 2021, Ibidem).
El creciente uso de los PO en la economía digital y sus efectos distorsionadores ha motivado en los últimos años múltiples investigaciones académicas sobre el impacto de los PO en los consumidores y las autoridades en distintas jurisdicciones han investigado y presentado acciones judiciales para restringir su uso (véase OCDE, 2022, Anexos D y G). Con todo, aún se discuten cuáles son los mecanismos óptimos para proteger a los usuarios y si acaso la regulación debiera proteger a todos los consumidores por igual o enfocarse solo en aquellos grupos específicos que son más proclives a caer en la manipulación de los PO. En este sentido, algunos grupos de consumidores se han calificado como “vulnerables” -porque son inherentemente más débiles o sin capacidad de maximizar su utilidad y en, último término, su bienestar.
Tradicionalmente, la vulnerabilidad de los consumidores se ha definido en atención a algunas características que son observables y que tienden a acentuar sus sesgos cognitivos; en concreto, la vulnerabilidad se asocia a los adultos mayores, las personas de menores ingresos o con problemas financieros y con menor nivel de educación. Parte de la literatura ha argumentado que la efectividad de los PO en los consumidores es heterogénea, esto es, depende del tipo de consumidor, y que su mayor impacto se concentra en los consumidores “vulnerables”, sugiriendo que estos necesitan mayor protección (V.gr. FTC, 2022 y Luguri y Strahilevitz, 2021). Empero, la evidencia no es concluyente aún.
En ese contexto, este año se ha publicado un artículo de investigación titulado “Patrones Oscuros y Vulnerabilidad del Consumidor” que puede contribuir significativamente al debate recién expuesto. En efecto, académicos de la Universidad de Amsterdam y la Universidad de Oxford (Zac et al., 2024) realizaron un experimento empleando una metodología novedosa y entregan nueva evidencia empírica sobre el efecto de los PO en los consumidores. En síntesis, los resultados contribuyen a la discusión de política pública actual sobre el alcance de las restricciones o prohibiciones de los PO y los mecanismos óptimos para proteger a los consumidores de estas prácticas.
Como se explicará, en línea con la literatura especializada, Zac e. al., entregan evidencia que da cuenta de que los PO producen un efecto significativo en las decisiones de los consumidores. Más importante aun, en contraste con otras investigaciones previas, los resultados muestran que la efectividad de los PO (dark patterns) no difiere según el rango etario, nivel de educación o nivel de ingresos de los individuos, lo que genera implicancias para la regulación de los PO porque sugiere que todos los consumidores son proclives, de manera homogénea, a “caer en la trampa” de los PO y, por tanto, se requiere una restricción general de estas prácticas.
Por último, los resultados del estudio indican que si se añade fricción en el proceso de compra -acciones adicionales por parte del usuario para concluir la compra-, se reduce la efectividad de los PO en las decisiones del consumidor. Ello implica que los consumidores se encuentran más expuestos a la influencia de los PO cuando las firmas almacenan los datos de pago de los usuarios y estos pueden completar una compra con un único clic.
Los autores reclutaron a 2.500 voluntarios en el Reino Unido que participaron en el experimento y diseñaron una página web que les ofrecía un producto financiero ficticio (“BeanStocks”). De esta forma, pudieron observar cómo distintos tipos de PO comúnmente utilizados en Internet influenciaban las decisiones de los usuarios afectados (grupo de tratamiento). El experimento, de este modo, emulaba una transacción real y logró replicar una manipulación de PO tal como se despliega en el comercio electrónico.
En definitiva, el experimento se acerca a un trabajo de campo (field experiment) e incorpora un elemento de realismo que no tenían investigaciones anteriores que se han desarrollado en laboratorios o en ambientes controlados. Finalmente, los autores evaluaron la aceptación del producto ofrecido en dos momentos en el tiempo: una vez que se desplegaron los PO y luego, cuando se desplegaron las opciones de pago. Ello también le otorga un valor añadido al experimento porque investigaciones anteriores no exigían a los participantes comprometerse al pago después de someterlos a la manipulación de PO (solo tenían un compromiso implícito de pagar en lugar de un proceso de pago on-line que importaba un compromiso real e inmediato).
En lo que respecta a los PO empleados en el experimento, los autores eligieron tres PO comúnmente usados en los mercados digitales:
| Patrón oscuro | Definición y ejemplo[1] |
|---|---|
| “Roach motel” | La entrada a un servicio o una compra es fácil, pero la salida es difícil. Ejemplo: al suscribirse a un servicio solo se necesitan dos clics, mientras que para cancelar la suscripción se necesitan múltiples pasos complejos (véase, por ejemplo, auditoría a Facebook y Spotify, Mills et. al. 2023). |
| Jerarquía falsa | Al desplegar opciones, la firma da importancia visual a una opción en particular para inducir a los usuarios a seleccionarla. Ejemplo: cuando se desea cancelar la suscripción a un servicio, se presenta la opción “mantener la suscripción” en forma llamativa, mientras que la opción “cancelar la suscripción” es difícil de encontrar. |
| Confirm shaming | El acto de culpar al usuario o hacerlo sentir avergonzado para que opte por un servicio o suscripción. La opción de rechazar está redactada de tal manera que avergüence al usuario para que cumpla (Sernac, 2021, Ibid). Ejemplo: se introduce un mensaje “No quiero ahorrar dinero” cuando un comprador selecciona una opción para adquirir un servicio por una vez, en lugar de adquirir el servicio en forma recurrente/permanente. |
| [1] Fuentes: FTC, 2022 y CeCo, 2023, Ibid. | |
Como se indicó supra, los resultados muestran que los PO fueron eficaces porque incidieron en la tasa de aceptación del producto por parte de los participantes del experimento. En efecto, los autores muestran que los usuarios expuestos a PO (grupo tratamiento) aumentaron su aceptación del producto ofrecido, respecto de los usuarios que recibieron una oferta neutra sin PO (grupo de control); los resultados son estadísticamente significativos. El PO de jerarquía falsa resultó ser el más efectivo.
Enseguida, apartándose de algunos estudios empíricos previos que han concluido que los PO son, en términos relativos, más efectivos en algunos grupos de usuarios (consumidores “vulnerables”, ver supra), los resultados de esta nueva investigación indican que todos los grupos de usuarios son proclives a ser manipulados por PO. En otras palabras, muestran que la vulnerabilidad de los usuarios a los PO es uniforme, esto es, no depende del nivel de ingreso, nivel de educación y -en alguna medida- de la edad. Ello revela que, en términos de política pública, las restricciones de PO debieran ser transversales y que, en esta era digital, la vulnerabilidad de los consumidores frente a estrategias de manipulación se encuentra disociada de la vulnerabilidad socioeconómica (“no solo algunos consumidores pueden experimentar vulnerabilidad, pero de manera creciente, lo hará la mayoría o todos los consumidores”, traducción libre, OCDE, 2023).
Por último, los hallazgos muestran que los usuarios reducen su aceptación del producto sustancialmente -especialmente cuando se trata de los PO Roach Motel y Confirm Shaming– cuando se introduce un requisito de pago en una etapa posterior (después de la aplicación exitosa de los PO). Ello sugiere que los PO tienen un efecto mayor cuando la interfaz contempla solo un clic para completar la compra y que los consumidores son más susceptibles de sucumbir a la manipulación cuando interactúan con plataformas digitales que tienen sus detalles de pago almacenados – datos de medios de pago- o cuando, luego de ser manipulados, la compra se verifica con una acción inmediata. Este resultado da luces sobre medidas que pueden atenuar los efectos perniciosos de los PO.
Sería interesante poder realizar el experimento con la misma metodología en nuestro país a fin de evaluar si los resultados son similares y extrapolables al contexto local y así obtener respaldo empírico para regular explícitamente los PO en la normativa chilena.
Luguri y Strahilevitz, 2021: Luguri J., Strahilevitz L.J., Shining a Light on Dark Patterns, Journal of Legal Analysis, Volume 13, Issue 1, 2021, pp. 43–109
Mills et. al. 2023: Mills S., Whittle R., Ahmed R., Walsh T., Wessel M. (2023) ‘Dark patterns and sludge audits: an integrated approach’, Behavioural Public Policy, pp. 1–27
Zac et. al. 2024: Zac, A., Huang, Y., von Moltke, A., Decker, C., & Ezrachi, A. Dark patterns and consumer vulnerability. Behavioural Public Policy, (manuscrito aceptado; no publicado aún).
