WEB-ПРОГРАМУВАННЯ І МОБІЛЬНА РОЗРОБКА: UX/UI-РІШЕННЯ ДЛЯ ЗАХИСТУ ПЕРСОНАЛЬНИХ ДАНИХ КОРИСТУВАЧІВ

Вадим Читулян; Іван Олейніков; Олексій Ананченко; Вадим Дзюба

doi:10.28925/2663-4023.2025.30.992

Автор(и)

Вадим Читулян Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій https://orcid.org/0009-0001-8846-9094
Іван Олейніков Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій https://orcid.org/0009-0001-3066-4639
Олексій Ананченко Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій https://orcid.org/0009-0005-3446-5994
Вадим Дзюба Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій https://orcid.org/0009-0003-8715-7245

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.30.992

Ключові слова:

конфіденційність даних, UX/UI-дизайн, інформована згода, Privacy-Embedded User Journey (PEUJ), довіра користувачів, захист персональних даних, веб-програмування, мобільна розробка.

Анотація

Із стрімким розширенням цифрових платформ та центральною роллю онлайн-сервісів у повсякденному житті питання захисту персональних даних користувачів стало критичним аспектом взаємодії людини з комп'ютером. Традиційні підходи, що зводять захист даних лише до правової відповідності та технічних заходів безпеки, виявилися недостатніми для забезпечення справжньої конфіденційності користувачів. Це призвело до появи системних UX/UI-методологій, розроблених для інтеграції принципів захисту даних безпосередньо в користувацький досвід. У даному дослідженні представлено авторську концепцію – Privacy-Embedded User Journey (PEUJ), – яка об'єднує контекстну згоду, проактивні нагадування, прозорий контроль даних та ітераційні цикли зворотного зв'язку. Експериментальна перевірка проводилася на трьох типах цифрових сервісів (FinTech-додаток, платформа електронної комерції та трекер здоров'я та фітнесу), що дозволило виміряти показники інформованої згоди, рівня довіри користувачів, частоти використання налаштувань приватності, частоти надмірного надання даних, рівня утримання користувачів та композитний Індекс конфіденційності та зручності (PUI). Результати показують, що застосування фреймворку PEUJ систематично підвищує інформовану згоду на 22–35 процентних пунктів, покращує довіру користувачів на 18–28%, знижує надмірне надання даних на 25–40% та підвищує утримання користувачів на 8–12 процентних пунктів. Особлива увага приділяється ролі вбудовування інтервенцій приватності в ключові точки взаємодії замість покладання на відповідність вимогам постфактум, що, як показано, підвищує як автономію користувача, так і бізнес-метрики. Дослідження також підкреслює потенціал використання Індексу конфіденційності та зручності (PUI) як уніфікованої метрики для оцінки та порівняння орієнтованих на конфіденційність UX-інтервенцій у різних доменах. Ці висновки підкреслюють важливість переосмислення захисту даних як невід'ємного елементу користувацького досвіду, що забезпечує як етичну відповідність, так і комерційну життєздатність [1, 2].

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Acquisti, A., Adjerid, I., Balebako, R. (2021). Nudges for privacy and security: Understanding and assisting users’ choices. ACM Computing Surveys, 55(3), 1–42. https://doi.org/10.1145/3485830

Bennett, C., & O'Donnell, K. (2024). User-centered data privacy: A framework for empathetic design. Journal of Usability Studies, 19(2), 88–105.

Cavoukian, A. (2009). Privacy by design: The 7 foundational principles. Ontario: Information and Privacy Commissioner of Ontario.

Degeling, M., Utz, C., & Lentzsch, C. (2023). A comparative analysis of privacy policies and their comprehension in mobile ecosystems. Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, 2023(4), 5–22. https://doi.org/10.56553/popets-2023-0123

Google PAIR. (2023). People + AI Guidebook: A/B testing. https://pair.withgoogle.com/guidebook/testing

Habib, H., Colnago, J., & Cranor, L. F. (2022). Towards a unified privacy utility framework for evaluating privacy interfaces. In Proceedings of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1–15). https://doi.org/10.1145/3491102.3517745

Utz, C., Degeling, M., & Fahl, S. (2021). (Un)informed consent: Studying GDPR consent notices in the field. In Proceedings of the 2021 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (pp. 973–990). https://doi.org/10.1145/3460120.3484756

Zarouali, B., Poels, K., & Ponnet, K. (2022). Contextual integrity and user expectations in privacy interface design: A theoretical framework and experimental test. New Media & Society, 24(1), 156–178. https://doi.org/10.1177/14614448211021115

Tan, H., Sun, J., Wenjia, W., & Zhu, C. (2021). User experience and usability of driving: A bibliometric analysis of 2000–2019. International Journal of Human-Computer Interaction, 37(4), 297–307. https://doi.org/10.1080/10447318.2020.1860516

Dirin, A., Nieminen, M., & Laine, T. H. (2023). Feelings of being for mobile user experience design. International Journal of Human-Computer Interaction, 39(20), 4059–4079. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2108964

Kivijärvi, H., & Pärnänen, K. (2023). Instrumental usability and effective user experience: Interwoven drivers and outcomes of human-computer interaction. International Journal of Human-Computer Interaction, 39(1), 34–51. https://doi.org/10.1080/10447318.2021.2016236

Holden, R. J., Abebe, E., Hill, J. R., Brown, J., Savoy, A., Voida, S., & Kulanthaivel, A. (2022). Human factors engineering and human-computer interaction: Supporting user performance and experience. In Clinical informatics study guide: Text and review (pp. 119–132). https://doi.org/10.1007/978-3-030-93765-2_9

Fan, M., Yang, X., Yu, T., Liao, Q. V., & Zhao, J. (2022). Human-AI collaboration for UX evaluation: Effects of explanation and synchronization. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 6(CSCW1), 1–32. https://doi.org/10.1145/3512943

Paneru, B., Paneru, B., Poudyal, R., & Shah, K. B. (2024). Exploring the nexus of user interface (UI) and user experience (UX) in the context of emerging trends and customer experience, human-computer interaction, applications of artificial intelligence. International Journal of Informatics, Information System and Computer Engineering (INJIISCOM), 5(1), 102–113. https://doi.org/10.34010/injiscom.v5i1.12488

Wang, Y., Leon, P. G., & Schaub, F. (2023). Proactive privacy nudges for mobile app permissions: A large-scale field experiment. In Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1–14). https://doi.org/10.1145/3544548.3580715

Vu, K. P. L., Proctor, R. W., & Hung, Y. H. (2021). Website design and evaluation. In Handbook of human factors and ergonomics (pp. 1016–1036). https://doi.org/10.1002/9781119636113.ch39

Chou, C. M., Shen, T. C., & Shen, C. H. (2022). Influencing factors on students’ learning effectiveness of AI-based technology application: Mediation variable of the human-computer interaction experience. Education and Information Technologies, 27(6), 8723–8750. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10866-9

Souza, K. E. S. D., Aviz, I. L. D., Mello, H. D. D., Figueiredo, K., Vellasco, M. M. B. R., Costa, F. A. R., & Seruffo, M. C. D. R. (2022). An evaluation framework for user experience using eye tracking, mouse tracking, keyboard input, and artificial intelligence: A case study. International Journal of Human-Computer Interaction, 38(7), 646–660. https://doi.org/10.1080/10447318.2021.1960092

Moore, R. J., An, S., & Ren, G. J. (2023). The IBM natural conversation framework: A new paradigm for conversational UX design. Human-Computer Interaction, 38(3–4), 168–193. https://doi.org/10.1080/07370024.2022.2081571

Sabukunze, I. D., & Arakaza, A. (2021). User experience analysis on mobile application design using user experience questionnaire. Indonesian Journal of Information Systems, 4(1), 15–26. https://doi.org/10.24002/ijis.v4i1.4646

Nicolescu, L., & Tudorache, M. T. (2022). Human-computer interaction in customer service: The experience with AI chatbots — A systematic literature review. Electronics, 11(10), 1579. https://doi.org/10.3390/electronics11101579

Kostiuk, Y. V., Skladannyi, P. M., Bebeshko, B. T., Khorolska, K. V., Rzaieva, S. L., & Vorokhob, M. V. (2025). Information and communication systems security [Textbook]. Kyiv: Borys Grinchenko Kyiv Metropolitan University.

Kostiuk, Y. V., Skladannyi, P. M., Hulak, H. M., Bebeshko, B. T., Khorolska, K. V., & Rzaieva, S. L. (2025). Information security systems [Textbook]. Kyiv: Borys Grinchenko Kyiv Metropolitan University.

Hulak, H. M., Zhyltsov, O. B., Kyrychok, R. V., Korshun, N. V., & Skladannyi, P. M. (2023). Enterprise information and cyber security [Textbook]. Kyiv: Borys Grinchenko Kyiv Metropolitan University.

Korniiets, V., & Skladannyi, P. (2024). Formation of requirements for the architecture and functions of cybersecurity monitoring systems. Telecommunication and Information Technologies, 4(85), 90–96. https://doi.org/10.31673/2412-4338.2024.040224

Kostiuk, Y., et al. (2025). Models and algorithms for analyzing information risks during the security audit of personal data information system. In 3rd International Conference on Cyber Hygiene and Conflict Management in Global Information Networks (Vol. 3925, pp. 155–171).

Mykhaylova, O., et al. (2024). Person-of-interest detection on mobile forensics data – AI-driven roadmap. In Workshop on Cybersecurity Providing in Information and Telecommunication Systems (CPITS) (Vol. 3654, pp. 239–251).

Mykhaylova, O., et al. (2023). Mobile application as a critical infrastructure cyberattack surface. In Workshop on Cybersecurity Providing in Information and Telecommunication Systems II (CPITS-II) (Vol. 3550, pp. 29–43).

Sadykov, Y., et al. (2021). Technology of location hiding by spoofing the mobile operator IP address. In IEEE International Conference on Information and Telecommunication Technologies and Radio Electronics (pp. 22–25). https://doi.org/10.1109/UkrMiCo52950.2021.9716700