경계선 사례 다크패턴 디자인의 개선 방안과 사용자 특성에 따른 인식 분석

해외에서는 다크패턴에 대한 법률 규제가 활발히 이루어지고 있다. 이광욱 외 4인(2023)의 「다크패턴, 본격 규제 전망」에 따르면, 미국과 EU는 다크패턴 금지를 위한 법률과 행정적 조치를 적극적으로 시행하며, 이러한 규제는 다크패턴으로 인한 소비자 피해를 최소화하는 데 그 목적이 있다. 미국은 다크패턴 금지법안을 발의하고 입법적, 행정적 노력을 병행하고 있으며, EU 또한 소비자기만 행위에 대한 공동 대응 법제화를 추진하고 디지털서비스법을 통해 다크패턴 금지 조치를 강화하고 있다. 특히, 이 과정에서 미국 연방거래위원회와의 소비자 보호 공동성명서를 발표하며 국제적 협력도 이루어졌다. 주목할 점은, 미국과 EU의 정책 입안자들이 규제의 근거로 HCI 커뮤니티의 연구를 주요하게 인용했다는 사실이다(Brignull, Darlington, 2019; Gray et al., 2018; Mathur et al., 2019;). 이처럼 다크패턴 규제는 전 세계적으로 강화되는 추세이며, 이러한 규제의 기반에는 HCI 분야 연구가 핵심적인 역할을 하고 있다.

국내에서도 최근 다크패턴에 대한 규제 논의가 활발히 이루어지고 있다. 2023년 기준, 정부는 ‘플랫폼 분야 거래질서 공정화를 위한 소비자 기행위의 시정’을 국정 과제로 포함했으며, 공정거래위원회와 개인정보보호위원회, 방송통신위원회 등이 다크패턴에 대한 규제방안을 마련 중으로, 국회 및 여러 정부 기관에서 전방위적으로 다크패턴에 대한 규제 움직임이 파악되었다(법무법인 세종, 2023). 2023년 7월에는 온라인 다크패턴 자율관리 가이드라인이 제정되었고, 다크패턴을 편취형, 오도형, 방해형, 압박형 등 4개 유형과 19개 세부유형으로 구분하였다(공정위, 2023).

이후 다크패턴 규제를 강화하는 내용의 ‘전자상거래 등에서 소비자 보호에 관한 법률’(이하 “전자상거래법”) 개정안이 24년 1월 25일 국회 본회의를 통과하였으며, 2025년 2월 14일부터 시행될 예정이다. 이러한 국내외 규제 동향은 기업에 중요한 시사점을 제공한다. 이번 개정안은 소비자의 착오나 부주의를 유발하는 6가지 유형의 다크패턴을 금지하고 있다. 이러한 규제는 기업의 정상적인 마케팅 활동을 위축시키지 않으면서도, 소비자에게 심각한 피해를 유발할 위험이 있는 상술을 실효적으로 억제하기 위한 목적을 가지고 있다(법률신문, 2024).

이러한 국내외 규제 동향은 기업에 중요한 시사점을 제공한다. 특히 국내에서는 규제 환경에 따라 기업이 적절한 대응을 하지 못한다면, 기업 명단 공개까지 염두에 두고 있는 유관 기관들의 강경한 태도상 기업의 이미지에 상당한 영향을 미칠 수 있다(이광욱 외 4인, 2023). 다크패턴에 대한 추가적인 법령 개정이 이어질 것으로 전망되는 바, 기업은 향후 제공하는 서비스에서 다크패턴의 존재 여부를 점검하고, 소비자 피해를 예방하기 위한 적극적인 대응이 필요하다.

다크패턴은 사용자 경험을 왜곡하거나 소비자의 선택을 제한하는 디자인 기법으로, 일부는 법적 규제를 통해 대처하고 있으나, 여전히 규율이 모호하거나 규제 공백에 있는 사례들이 존재한다. 본 연구는 이러한 법적·디자인적 경계에 있는 사례를 ‘경계선 사례 다크패턴’으로 정의하며, 다음과 같은 특징을 지닌다.

1. 법적으로 명확히 규율하기 어려운 모호한 행위.

2. 사용자 경험을 악화시키거나 소비자 신뢰를 저해할 가능성이 큰 사례.

3. 디자이너가 사용자와 기업 간의 이해관계를 조율하는 과정에서 윤리적 딜레마를 야기하는 사례.

아래 Table 1은 이러한 경계선 사례의 주요 유형을 정리한 것으로, 현행법과 디자인 실무에서 모호하게 남아 있는 다크패턴들을 대표적으로 나타낸다.

Table 1

Dark Pattern Types in Borderline Cases

Table 1에서 제시된 경계선 사례들 중 일부는 법적 규제의 대상이 되었지만, 여전히 디자인 실무에서 모호하거나 개선이 필요한 영역에 속해 있다. 예를 들어, ‘순차공개 가격책정’은 전자상거래법(2025년 개정안)에서 규제 대상으로 포함되었으나, 디자인 관점에서 추가적인 연구와 개선이 필요한 사례로 남아 있다. 또한, ‘가격비교방해’와 ‘반복간섭’은 현행법으로 명확히 규율되지 않는 공백 영역으로, 사용자 경험을 악화시키고 소비자 신뢰를 저해할 가능성이 있다. 이러한 사례들은 법적 기준의 유무와 상관없이 사용자와 디자이너가 경험하는 실질적인 문제를 보여준다.

본 연구는 특히 이러한 경계선 사례에 주목하여, 사용자 경험 관점에서 문제를 분석하고, 개선된 설계를 통해 실질적인 대안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이는 명확한 규제 대상에 집중하거나 개념적 수준에 머무르는 기존 연구들과 달리, 실무에서 실제로 발생하는 모호한 문제들을 설계·실험 기반으로 접근함으로써 차별성을 가진다.

실무적 측면에서 유의미한 개선 방향을 탐색하기 위해 참여 대상자는 서비스 및 경험 디자인 분야에서 4년 이상 실무 경력이 있는 전문가로 선정하여 총 8명의 참가자를 모집했다.

워크숍은 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems, 인간-컴퓨터 상호작용 학회)에서 진행된 ‘디자인 커뮤니티가 다크패턴에 어떻게 대응할 수 있는가’에 대한 워크숍(Lukof et al., 2021)과 전문가들이 모여 사용자 경험 분야에 대한 일관된 선언문을 작성하는 것을 목표로 했던 Effie et al.(2007)의 연구를 참고하여 진행되었다. Effie et al.(2007)의 연구는 전문가들이 UX에 대한 개념적 프레임워크를 도출하기 위해 상호 경험을 공유하고 합의점을 도출하는 워크숍이었다. 본 연구에서도 이와 유사하게, 전문가들이 다크패턴에 대한 인식을 바탕으로 실무 적용 가능한 가이드라인을 함께 도출하는 과정을 거쳤다. 한편, Lukoff et al.(2021)은 CHI 학회에서 진행한 워크숍을 통해 디자인 실무자들이 실제 업무 중 겪는 윤리적 갈등과 다크패턴에 대한 고민을 토론하는 구조를 설계하였다. 본 연구에서도 이와 같은 접근을 반영하여, 참여자들이 실제 경험한 사례를 바탕으로 문제 상황을 정의하고, 윤리적·실용적 관점에서 개선안을 제시하도록 유도하였다. 이러한 선행 연구들을 바탕으로 본 워크숍은 사례 기반 토론, 그룹별 와이어프레임 설계, 교차 평가 및 의견 통합의 과정을 통해 전문가들의 실질적인 인사이트를 반영할 수 있도록 구성되었다.

연구는 1) 배경지식 제공 2) 사례별 개선점 토론 3) 교차 평가 및 추가 의견 공유 4) 포커스 그룹 인터뷰로 약 2시간 동안 진행되었다.

먼저, 배경 지식 제공 단계에서는 참가자들에게 연구 과정에서 다룰 주제와 관련된 이해를 돕기 위해 그린 페이퍼(Green paper)를 활용했다. 그린 페이퍼는 정부, 단체 또는 기업이 새로운 정책, 제도 또는 제품 등을 발표하기 전에 의견을 수렴하기 위해 공개하는 문서로, 대중과 이해관계자들이 새로운 아이디어나 계획에 대한 의견을 제시할 수 있도록 함으로써 최종 결정될 내용에 대한 방향성을 제시한다(BBC, 2008).

이 연구에서는 「온라인 다크패턴으로부터 소비자 보호를 위한 정책 방향」이라는 국내 문서(공정위, 2023)를 바탕으로, 앞서 정의한 ‘경계선 사례의 다크패턴’에 해당하는 유형을 설명하고, 참가자들의 이해를 돕기 위해 유형별로 서비스 사례를 추가로 제공했다.

선택된 서비스 사례들은 그린 페이퍼와 선행 연구를 기반으로 각 유형에서 가장 대표적으로 발생하는 UX/UI 사례 중에서 선정되었다(Table 2). 이후 참가자들은 두 팀으로 나뉘어 그룹별 개선점을 작성한 후, 피그마(Figma: UX/UI 전문툴)를 활용하여 그룹 토론을 진행하였다.

Table 2

Representative Cases by Dark Pattern Type

앞서 공유된 다크패턴 사례를 바탕으로 자유롭게 개선안을 제안하고 논의가 이루어졌다. 토론이 마무리된 후, 각 그룹은 서로의 개선안을 교환하여 교차 평가를 실시했으며, 이 과정에서 추가 설명이 필요한 부분, 논리의 타당성과 적절성에 대한 의견, 그리고 다크패턴이 잘 개선되었다고 느껴지는 이유 등을 기술하도록 요청받았다. 이후, 제안된 의견을 반영하여 최종 개선안을 도출했다. 마지막으로 진행된 포커스 그룹 인터뷰에서는 경계선 사례 중 특히 불쾌감을 주는 다크패턴의 존재 여부를 탐색하였다.

워크숍 과정에서 도출된 결과물을 조직화하고 간소화하는 과정을 거치고, 교차 평가 내용을 반영하여 공통 사항을 재정리하였다. 사례마다 3~5개의 개선안과 러프한 형태의 와이어프레임이 도출되었으며, 이에 대한 결과물 일부는 다음과 같다(Table 3, Figure 3).

Table 3

Representative Improvements for Dark Pattern Types in Borderline Cases

Figure 3

Combined A/B Group Wireframes (Drip Pricing)

전문가 워크숍을 통해 경계선 사례의 다크패턴의 여러 개선점을 발굴한 후, 설문조사에 활용할 요소를 선정하기 위해 6가지 경계선 사례 중 3가지 사례를 선정했다. 워크숍 결과, 사용자에게 가장 큰 불쾌감을 유발하는 다크패턴 순위는 Table 4와 같이 취소·탈퇴방해, 반복간섭, 잘못된 계층구조, 순차공개 가격책정, 특정옵션 사전선택, 가격비교방해의 순이었다.

Table 4

Analysis of Response Rankings for Discomfort Factors

따라서, 6가지 경계선 사례의 다크패턴 중 불쾌감이 높은 상위 3가지 다크패턴을 선택하여 각각 대표적인 개선 요소를 추려낸 후, 이를 기반으로 설문 참여자에게 보여줄 구체적인 상황과 이에 대한 다크패턴 디자인 및 개선된 디자인의 시각물을 제작했다. 다크패턴 디자인과 개선된 디자인을 각각 A와 B에 랜덤하게 배치하여 상황별로 구성했다. 다크패턴 디자인을 만들 때는 전문가 워크숍 때 사용된 다크패턴 사례 디자인을 참고하되, 해당 서비스를 연상시킬 수 있는 요소를 모두 제거하여 제작했다. 이에 대한 상황별 A/B 시각물은 다음 Table 5와 같다.

Table 5

Final A/B Visuals by Scenario

Table 5의 개선안 시각 자료는 전문가 워크숍에서 도출된 설계 원칙(Table 3)을 기반으로, 각 다크패턴 유형에 따라 사용자 경험 문제를 해결할 수 있도록 시각화한 결과물이다. 반복간섭 상황에서는 사용자의 탐색 흐름을 방해하는 팝업 반복 노출을 개선하고, 닫기 버튼과 ‘일주일간 보지 않기’ 기능을 통해 제어권을 회복할 수 있도록 설계하였다. 취소·탈퇴 방해 상황에서는 은폐된 경로와 과도한 단계로 구성된 해지 절차를 간소화하고, 시각적으로 명확한 버튼 배치로 사용자의 목적 도달을 지원하였다. 잘못된 계층구조 상황에서는 특정 인증 방식만 강조되던 화면을 수정하여, 모든 선택지를 균형 있게 제시하고 선택권을 보장하였다.

다크패턴 디자인은 반복적 간섭, 경로 은폐, 시각적 편향을 통해 사용자의 자율적 선택을 제한하도록 구성된 반면, 개선 디자인은 이러한 요소들을 제거하고 사용자 중심의 흐름을 회복하도록 설계된 것이다.

다크패턴 디자인과 개선된 디자인을 평가할 수 있도록 디자인 평가 문항인 정보시각화, 행동유도성, 감정적 경험, 재사용 의도에 대한 설문 문항을 추가했다. 이러한 항목들은 다크패턴이 사용자에게 미치는 영향을 다각도로 평가하기 위해 선정되었다. 정보시각화는 사용자가 정보를 얼마나 명확하게 이해할 수 있는지를 측정하며, 행동유도성은 특정 행동으로 유도하는 디자인 요소의 효과성을 평가한다. 감정적 경험은 디자인이 사용자에게 주는 정서적 반응을 파악하고, 재사용 의도는 사용자가 해당 서비스를 다시 이용할 의사가 있는지를 평가하여 다크패턴이 장기적으로 미치는 영향을 측정한다. 또한, 다크패턴과 관련된 사용자 특성 문항인 윤리적 의사 결정 문항 및 다크패턴 인지 정도에 대한 질문 문항을 추가했다. 사용자 인식 설문은 리커트 7점 척도를, 윤리적 의사결정 문항은 중간 응답을 배제한 6점 척도를 사용하여 윤리적 딜레마 상황에서의 의사결정 의도를 명확히 파악하고자 했다. 추가로, 설문 데이터의 정확성을 올리기 위하여 불성실 응답자 판별 문항을 추가했다. 이에 대한 상세 내용은 다음과 같다.

(1) 디자인 평가 요소

일반적으로 모바일 애플리케이션은 한정된 디스플레이 영역에서 정보를 제공하므로, 사용자의 어포던스를 고려하여 행동을 이해하고 이에 맞춘 규칙을 디자인하여 목표 달성을 유도하는 것이 중요하다. 이와 관련해, 색상, 이미지, 아이콘 등의 GUI(Graphic User Interface) 요소들은 정보를 시각적으로 전달하고 효과적인 커뮤니케이션을 할 수 있도록 한다는 점에서 중요한 평가 요인이다. 따라서 노주희(2020)의 연구를 참고하여, 정보시각화와 행동 유도성에 관한 설문 문항을 추가했다.

감정적 경험은 다크패턴의 특성을 고려하여 문항을 추가하였다. 다크패턴은 사용자가 의도치 않은 행동을 하도록 유도하거나 정보를 오도하는 디자인 요소를 포함할 수 있기 때문에, 디자인이 불러일으키는 감정적 영향을 조사하는 것이 중요하다고 판단되었다. 따라서 다크패턴이 사용자에게 어떤 감정적 반응(예: 불쾌감, 기만감)을 유발하는지를 조사함으로써, 다크패턴의 부정적 영향을 보다 깊이 있게 이해하고자 하였다. 이를 위해 다크패턴에 대한 인식을 조사했던 강하영(2020)의 연구를 참조하여, 만족도를 묻는 질문과 함께 불쾌감 및 기만성에 대한 감정적 경험 질문을 추가하였다.

재사용 의도는 사용자가 제품이나 서비스를 지속해서 사용하고자 하는 의사를 나타내는 지표로(권순동, 윤숙자, 2010), 사용자들이 서비스를 계속 사용하거나 추천할 의도로도 정의된다(조남재 외 2인, 2001). 이러한 관점에서, Lee와 Choi(2017)의 연구를 참고하여 사용자의 만족도와 사용 의도에 대한 질문을 설문에 추가했다.

Table 6

Design Evaluation Factors and Items

(2) 윤리적 의사 결정

다크패턴 디자인은 기업이 생성하는 것이나, 결국 가장 먼저 고려해야 하는 것은 개인이다. 기업의 가치와 행동은 조직 구성원 개인들에 의해 형성되기 때문이다. 더불어, 근본적으로 윤리적 상황을 지각하고 의사결정을 함에는 개인차가 존재한다(이승미 외 3인, 2006). 이에 윤리적 의사 결정이 다크패턴 디자인을 인식하는 데에 영향을 미치는 요인이라고 가정하고, 시나리오 기법을 활용하여 문항을 추가했다. 시나리오 기법을 사용한 기존의 연구들(Chia & Mee, 2000; Morris & McDonald, 1995; Singhapakdi et al., 1996; Singer & Singer, 1997; Calson et al., 2002; May & Pauli, 2002)을 참고하여 비즈니스 상황에서의 윤리적 딜레마를 다루는 시나리오를 선택하고, 이를 국내에 맞게 수정하고 보완한 이승미 외 4인(2006)의 연구를 참고하여 연구자가 재구성하였다. 이에 따라 연구에 활용한 시나리오 및 문항 중 일부는 다음과 같다(Table 7).

Table 7

Ethical Decision-Making Scenarios and Items

연구 문제 1에 대한 가설 1-1, 1-2, 1-3을 검증하기 위해 대응표본 t-검정을 실시했다. 검증하기 위해 추가된 세부 가설은 다음과 같다(Table 11).

Table 11

Detailed Hypotheses for Research Question 1

더 높은 평가 점수를 받았는지 비교 전, 데이터가 유의한지 우선 확인한 결과 가설 1-3의 행동 유도성과 재사용 의도를 제외하고 p<0.5에서 모두 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 다만, 가설 1-3의 행동 유도성은 p<0.054, 재사용 의도는 p<0.071로, p<0.1 안에서 유의하였으므로 연구자는 허용 가능하다 판단하고 연구 문제를 검증하고자 했다. 분석 결과, 가설 1-1과 1-2에서는 4가지 항목에서 모두 개선 디자인이 높은 평가 점수를 받았다(Table 12, Table 13). 다만, 가설 1-3에서는 감정적 경험 1가지 항목에서 개선 디자인이 높은 평가를 받으며, 나머지 3가지 항목은 다크패턴 디자인이 높은 평가 점수를 받았다(Table 14).

Table 12

Scenario 1: Comparison of Dark Pattern Design and Improved Design Evaluations

Table 13

Scenario 2: Comparison of Dark Pattern Design and Improved Design Evaluations

Table 14

Scenario 3: Comparison of Dark Pattern Design and Improved Design Evaluations

이러한 분석 내용을 바탕으로 가설 1-3을 연구 문제 2와 연결 지어, ‘다크패턴 개선 디자인보다 다크패턴 디자인이 높은 평가 점수를 받는 경우, 개인의 특성에 의해 인식 차이가 발생하는가?’를 확인해 보고자 했다.

연구 문제 2에 대한 가설 2-1, 2-2를 검증하기 위해 독립표본 t-검정을 실행했다. 주도성과 다크패턴 인지 그룹은 4점 중간 척도를 포함하여 1~5점 미만을 낮음, 5점 이상~7점을 높음에 해당하는 그룹으로 상정했다. 윤리적 판단 기준 그룹은 리커트 6점 척도를 사용했기에, 1~3점 미만을 윤리 의식이 낮은 그룹, 3점 이상~6점을 윤리 의식이 높은 그룹으로 나뉘어 분석을 진행했다. 해당 연구 가설을 검증하기 위해 추가된 세부 가설은 다음과 같다(Table 15).

Table 15

Detailed Hypotheses for Research Question 2

가설 2-1에서, 다크패턴 디자인이 높은 평가 점수를 받는 경우, 평가자들의 윤리 판단 기준에 따라 평가 결과가 달라지는지 분석했다. 데이터 분석 결과, 다크패턴 디자인의 정보 시각화와 개선 디자인의 감정적 경험에서 윤리 판단 기준에 따른 유의미한 차이가 나타났다(Table 16).

Table 16

Verification of Design Evaluation Based on Ethical Judgment Criteria

다크패턴 디자인의 정보 시각화에서, 윤리 판단 기준이 낮은 그룹의 평균 점수는 5.9로, 윤리 판단 기준이 높은 그룹(5.37)보다 더 높게 나타났다. 즉, 윤리 판단 기준이 낮은 그룹이 다크패턴을 더 긍정적으로 평가한 것이다.

반면, 개선 디자인의 감정적 경험 평가에서는 윤리 판단 기준이 높은 그룹(4.93)이 낮은 그룹(4.52)보다 더 높은 점수를 주었다. 이는 윤리의식이 높은 사용자가 개선안을 더 긍정적으로 받아들인다는 점을 보여준다.

따라서, 사용자의 윤리 판단 정도는 다크패턴 디자인과 개선 디자인 평가 모두에 영향을 미쳤다. 윤리 의식이 낮은 경우 다크패턴을 상대적으로 더 긍정적으로 평가하는 경향이 있었고, 윤리 의식이 높은 경우 개선안을 더 긍정적으로 평가했다.

마지막으로, 가설 2-3의 다크패턴 디자인이 높은 평가 점수를 받는 경우, 다크패턴 인지가 높고 낮음에 따라 평가 결과에 차이가 있는지 비교했다. 데이터 분석 결과, 개선안의 정보 시각화와 재사용 의도, 그리고 다크패턴 디자인의 감정적 경험에서 유의미한 차이가 나타났다(Table 17).

Table 17

Verification of Design Evaluation Based on Dark Pattern Awareness Level

다크패턴 인지가 낮은 그룹과 높은 그룹 간에는 평가 결과에서 뚜렷한 차이가 나타났다. 먼저, 개선 디자인의 정보 시각화 평가에서, 다크패턴 인지가 낮은 그룹은 평균 점수가 4.9로 나타났다. 반면, 다크패턴 인지가 높은 그룹은 평균 점수가 5.4로, 개선안을 더 긍정적으로 평가하는 경향을 보였다.

재사용 의도 측면에서도 비슷한 결과가 나타났다. 다크패턴 인지가 낮은 그룹의 평균 점수는 4.4였으며, 다크패턴 인지가 높은 그룹은 평균 점수가 5.1로 더 높게 나타났다. 이 결과는 다크패턴 인지가 높은 사용자가 개선안을 보다 긍정적으로 받아들였다는 점을 시사한다.

한편, 다크패턴 디자인의 감정적 경험 평가에서는 상반된 결과가 도출되었다. 다크패턴 인지가 낮은 그룹은 평균 점수가 4.9로 나타난 반면, 다크패턴 인지가 높은 그룹은 4.2로 더 낮은 점수를 기록했다. 이는 다크패턴 인지가 낮은 사용자가 오히려 다크패턴 디자인을 더 긍정적으로 평가했음을 보여준다.

결론적으로, 다크패턴 인지 정도는 다크패턴 디자인과 개선안 모두에 대한 평가에 영향을 미쳤다. 다크패턴 인지가 낮은 사용자는 다크패턴 디자인을 더 긍정적으로 평가하는 경향이 있었고, 반대로 다크패턴 인지가 높은 사용자는 개선안을 더 긍정적으로 평가하는 경향을 보였다.