电商网站设计中的误导性模式识别数据集E-commerceWebsiteDesignDarkPatternRecognitionDataset-nexuswho
数据来源：互联网公开数据
标签：电商行业，用户界面设计，数据集，行为心理学，机器学习，用户体验，网页分析，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自多个电商网站的用户界面设计数据，记录了不同网站中存在的误导性设计模式（Dark Patterns）。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区的电商网站，包括中国，美国，欧洲等主要电商市场。
数据维度：数据集包括网站URL，页面截图，误导性设计模式的类型，位置，描述，用户反馈等信息。误导性设计模式涵盖多种类型，如强迫继续，虚假进度条，隐藏费用等。
数据格式：数据提供为CSV格式，并附带相关的图像文件，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电商网站设计研究和用户反馈，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电商行业的设计研究，用户体验改进和机器学习模型训练等领域，特别是在识别和分类误导性设计模式，提升用户信任和满意度等方面具有重要应用价值。
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：适用于用户体验研究，行为心理学分析等学术研究，如误导性设计模式对用户行为的影响，用户反馈分析等。
行业应用：可以为电商网站设计提供数据支持，特别是在识别和改进误导性设计模式，提升用户体验和信任度方面。
决策支持：支持电商网站的设计优化和策略制定，帮助商家提升用户满意度和转化率。
教育和培训：作为用户体验设计，行为心理学和电商管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解误导性设计模式及其影响。
此数据集特别适合用于探索电商网站中的误导性设计模式，帮助用户识别和改进这些模式，提升用户体验和信任度，促进电商行业的健康发展。
