เศรษฐศาสตร์พฤติกรรมสายมืด: เมื่อธุรกิจครอบงำการ ‘คลิก’ ของผู้ใช้งาน

ขณะที่คุณกำลังวางแผนทริปพักร้อนและเปิดแพลตฟอร์มจองที่พักเพื่อหาโรงแรมและเช็กราคา คุณใส่จุดหมายปลายทางและวันที่ต้องการเข้าพัก จากนั้นรายการโรงแรมก็ปรากฏขึ้น แต่แทนที่คุณจะได้เห็นตัวเลือกหลากหลายจากทุกโรงแรม แพลตฟอร์มกลับแนะนำโรงแรมบางแห่งขึ้นมาก่อน ที่แสดงราคาลดไปกว่า 50% พร้อมกับข้อความว่า…

“โรงแรมนี้มีผู้จองไปแล้ว 50 ครั้งในวันนี้”

“เหลือเพียง 1 ห้องสุดท้าย”

คุณเริ่มรู้สึกกดดัน กลัวว่าถ้าไม่รีบจอง ห้องพักราคาสุดคุ้มอาจหมดไป แม้จะยังไม่แน่ใจว่าโรงแรมนี้ตรงกับความต้องการของคุณจริงๆ หรือไม่ แต่พอตัดสินใจเลื่อนลงไปดูตัวเลือกอื่นสักหน่อย ก็พบว่าห้องพักที่ตรงใจกว่าหรือราคาถูกกว่า กลับอยู่ในอันดับต่ำมาก

คุณอาจคิดว่าทั้งหมดนี้เป็นเพียงความบังเอิญ แต่แท้จริงแล้วนี่คือผลลัพธ์ของกลยุทธ์ที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังแพลตฟอร์ม ที่เรียกว่า ‘การออกแบบทางเลือกออนไลน์’ (Online Choice Architecture: OCA) ซึ่งคือการใช้วิธีการออกแบบทางเลือก (Choice Architecture: CA) ในบริบทของออนไลน์ แพลตฟอร์มได้หยิบใช้ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์พฤติกรรม (Behavioural Economics) ที่เอาไว้คาดเดาการกระทำของมนุษย์ (หรือไว้เล่นกับความรู้สึกของคน) มารวมกับกลยุทธ์ทางการตลาด (Marketing Strategy) เพื่อชักนำให้คุณตัดสินใจตามที่พวกเขาต้องการ มากกว่าที่จะเป็นไปตามความต้องการที่แท้จริงของคุณเอง

การออกแบบทางเลือกในโลกออนไลน์

งานวิจัยด้านเศรษฐศาสตร์พฤติกรรมมากมายล้วนชี้ให้เห็นว่า การตัดสินใจของมนุษย์มีข้อจำกัดด้านการใช้เหตุผลหรือที่เรียกว่า ‘Bounded Rationality’ และการตัดสินใจมักเผชิญกับอคติในการรู้คิด (Cognitive Bias)^[1]ในหนังสือเรื่อง Thinking, Fast and Slow ของ Daniel Kahneman ระบุว่าเนื่องจากสมองมีขีดจำกัดและการตัดสินใจโดยใช้เหตุผลนั้นใช้พลังงานสูง … Continue reading จึงมักถูกหยิบใช้ในการออกแบบเพื่อสะกิดให้ตัดสินใจตามที่ผู้ออกแบบต้องการ

นักเศรษฐศาสตร์พฤติกรรมคุ้นเคยกับการออกแบบทางเลือกมาตั้งแต่ปี 2008 จากหนังสือเรื่อง Nudge: Improving Decisions about Heath, Wealth and Happiness โดย ริชาร์ด ธาเลอร์ (Richard Thaler) นักเศรษฐศาสตร์รางวัลโนเบลที่ได้อธิบายถึง ‘การออกแบบทางเลือก’ ว่าหมายถึงการออกแบบบริบทในการตัดสินใจ โดยครอบคลุมการนำเสนอข้อมูล (framing) และการนำเสนอทางเลือกเพื่อมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของผู้คน ซึ่งการออกแบบทางเลือกถูกใช้มาเสมอในโลกออฟไลน์ เช่น ลำดับการจัดเรียงสินค้าในซูเปอร์มาร์เก็ต หรือการติดป้ายลดราคาในร้านสะดวกซื้อ

แต่การออกแบบทางเลือกไม่ได้จำกัดว่าจะต้องในโลกกายภาพแต่เพียงเท่านั้น แพลตฟอร์มก็อาจอาศัยการออกแบบทางเลือกในบริบทของออนไลน์คอยชี้นำทางเลือกของผู้ใช้งาน ผ่านการออกแบบหน้าจอสำหรับผู้ใช้งาน (User Interface: UI) ของเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชัน

หาก OCA ถูกใช้อย่างเหมาะสมก็จะสามารถยังประโยชน์แก่ผู้ใช้งานได้เป็นอย่างดี เช่น สามารถเปรียบเทียบข้อมูลได้ง่าย มีข้อมูลในการตัดสินใจที่เหมาะสมเพียงพอ และลดระยะเวลาในการตัดสินใจ

แต่หาก OCA ถูกใช้อย่างไม่เหมาะสม ก็จะนำไปสู่การตัดสินใจที่เหมือนเป็นของผู้ใช้งานเอง เพื่อให้ตนเองได้ประโยชน์สูงสุด แต่แท้จริงกลับส่งมอบกำไรส่วนเกินให้แก่แพลตฟอร์ม เรียกว่าเป็นการใช้เศรษฐศาสตร์พฤติกรรม ‘สายมืด’

ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้งานที่มักให้ความสำคัญกับข้อมูลที่มองเห็นได้ชัดเจนที่สุด (Salience Bias) ก็มักกดเข้าไปดูโปรโมชันพิเศษที่แสดงบนหน้าแรกของแพลตฟอร์มหรือเว็บไซต์ก่อนทางเลือกอื่น ผู้ใช้งานอีกคนอาจมีแนวโน้มยึดติดอยู่กับตัวเลือกที่ถูกกำหนดเป็นค่าเริ่มต้น (Default Option) เนื่องจากอคติของสภาพปัจจุบัน (Status Quo Bias) เพราะการเปลี่ยนแปลงทำให้ผู้ใช้งานรู้สึกว่ายุ่งยาก และเป็นภาระทางความคิด ผู้ใช้งานจึงหลีกเลี่ยงหรือเลือกสิ่งที่ง่ายกว่า แม้จะไม่ใช่ทางเลือกที่ดีที่สุดก็ตาม

ในการประกอบธุรกิจ หากปล่อยให้กลไกตลาดทำงานตามปกติ ธุรกิจควรแข่งขันกันด้วยด้านราคาและคุณภาพ เพื่อส่งมอบคุณค่าให้แก่ผู้บริโภค แต่ในกรณีของแพลตฟอร์ม ผู้ประกอบธุรกิจกลับแข่งขันกันใช้เทคนิค OCA สายมืดต่างๆ เพื่อถ่ายโอนประโยชน์ทางเศรษฐกิจสู่ตัวแพลตฟอร์ม เนื่องจากการทำ OCA สายมืดมีต้นทุนต่ำแต่กลับสามารถสร้างประโยชน์แก่ธุรกิจได้มหาศาล กอปรกับผู้ใช้งานเองมักไม่รู้ตัวว่ากำลังเผชิญกับ OCA สายมืดเหล่านั้น ธุรกิจใดไม่ใช้ OCA สายมืดก็จะเสียโอกาสในการใช้ความได้เปรียบของแพลตฟอร์มในการแย่งชิงค่าเช่าทางเศรษฐกิจสู่ตัวแพลตฟอร์ม ดังนั้น ธุรกิจจึงไม่มีแรงจูงใจที่แข่งขันกันเพื่อให้ผลประโยชน์แก่ผู้บริโภคด้วยการลดราคาอย่างตรงไปตรงมา

นอกจากนี้ ผู้ที่ได้เปรียบจากการใช้ OCA สายมืดเหล่านี้มักเป็นผู้ประกอบธุรกิจขนาดใหญ่ที่ครองส่วนแบ่งตลาดจำนวนมาก จึงมีความกังวลทั้งในเรื่องความล้มเหลวของตลาด การลดทอนประโยชน์ของผู้บริโภค การกีดกันผู้ประกอบธุรกิจแพลตฟอร์มรายอื่น และการเบียดเบียนผลประโยชน์จากธุรกิจที่ใช้บริการบนแพลตฟอร์มเหล่านั้น

การพัฒนา OCA เพื่อนำเสนอทางเลือกของบรรดาธุรกิจต่างๆ กำลังสร้างข้อกังวลให้แก่หน่วยงานทั่วโลกที่มีหน้าที่กำกับดูแลในเรื่องดังกล่าวในช่วง 2-3 ปีหลังนี้ เช่น Competition and Market Authority ของสหราชอาณาจักร และ Japan Fair Trade Commission ของญี่ปุ่น โดยหน่วยงานเหล่านี้เริ่มต้นกำกับดูแลการใช้ OCA สายมืดที่จะนำไปสู่ผลกระทบเชิงลบในวงกว้าง

เทคนิคทำ OCA สายมืด

นักวิชาการและหน่วยงานด้านการกำกับต่างๆ พยายามสรุปข้อกังวลของ OCA ที่จะส่งผลกระทบต่อผู้ใช้งาน หนึ่งในนั้นคือ Competition and Market Authority ของสหราชอาณาจักร โดยได้สรุปหมวดหมู่ของการใช้ OCA ที่มีแนวโน้มจะนำไปสู่ผลกระทบเชิงลบ ซึ่งแบ่งได้เป็นสามกลุ่ม ได้แก่ โครงสร้างทางเลือก ข้อมูลทางเลือก และแรงกดดันของทางเลือก (ดูสรุปได้ในตารางที่ 1 ด้านล่าง)

1) โครงสร้างทางเลือก เป็นการใช้ OCA ในการนำเสนอทางเลือก เพื่อใช้ประโยชน์จากอคติในการรู้คิดเป็นตัวกระตุ้นให้ตัดสินใจ โดยมีตัวอย่างเทคนิค 10 รูปแบบที่นำไปสู่ผลกระทบเชิงลบ เช่น การให้ตัวเลือกจำนวนมากและตัวเลือกหลอกเพื่อให้ผู้ใช้งานเกิดความสับสน การใช้เทคนิคการสร้างอุปสรรคต่อการคิดหรือตัดสินใจของผู้ใช้งาน (sludge) และการใช้เทคนิค ‘การสะกิดสายมืด’ เพื่อสะกิดให้ผู้ใช้งานตัดสินใจเลือกในสิ่งที่ไม่ได้ต้องการจริงๆ เป็นต้น

2) ข้อมูลของทางเลือก เป็นการใช้ OCA โดยเน้นวิธีการป้อนข้อมูลแก่ผู้ใช้งาน โดยข้อมูลที่เกี่ยวข้องมักเป็นข้อมูลพื้นฐานของผลิตภัณฑ์ที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจ เช่น ราคา คุณลักษณะ ขนาด และส่วนประกอบในผลิตภัณฑ์ ข้อมูลเหล่านี้จะถูกใช้เทคนิคในการนำเสนอได้ทั้งในแง่ส่งเสริมและกีดกันการตัดสินใจของผู้ใช้งาน โดยเทคนิคที่มักจะพบได้บ่อยในกลุ่มนี้ คือ การใช้เทคนิคการแสดงราคาเพียงบางส่วน และการอ้างอิงราคาในอดีตหรืออนาคต เพื่อให้ราคาปัจจุบันน่าดึงดูดใจ ส่วนเทคนิคที่มักนำไปสู่ผลกระทบเชิงลบคือการแสดงราคาเพียงบางส่วน การใช้ภาษาที่ไม่ชัดเจนหรือซับซ้อน และการให้ข้อมูลแก่ผู้ใช้งานมากเกินไป

3) แรงกดดันของทางเลือก เป็นการใช้ OCA สร้างแรงกดดันแก่ผู้ใช้งาน เช่น การจำกัดเวลาเพื่อเร่งการตัดสินใจ เป็นต้น ถึงแม้ว่าจะยังไม่มีหลักฐานเชิงประจักษ์อย่างชัดเจนที่ระบุว่า การใช้ OCA กลุ่มนี้จะนำไปสู่ผลกระทบเชิงลบ แต่ข้อมูลที่นำมาสร้างแรงกดดันนั้น ‘จริงหรือเท็จ’ อย่างไร เป็นประเด็นที่ควรให้ความกังวล เพราะหากข้อมูลที่ให้เป็นข้อมูลที่เป็นเท็จนั้นหมายความว่าธุรกิจกำลังลวงให้ผู้ใช้งานตัดสินใจในทิศทางที่ตนต้องการและเป็นแนวทางทำธุรกิจที่ไม่ได้คำนึงถึงประโยชน์สูงสุดของผู้ใช้งาน

ทั้งนี้ ข้อมูลข้างต้นเป็นส่วนหนึ่งของการใช้ OCA ที่เป็นหรืออาจจะเป็น OCA สายมืด และในอนาคตเราอาจพบเจอวิธีการใช้ OCA ด้วยเทคนิคอื่นๆ ที่นำไปสู่ OCA สายมืด โดยอาศัยอคติการรู้คิดของคน เนื่องจากการศึกษาทางด้านเศรษฐศาสตร์พฤติกรรมที่ผ่านมาชี้ให้เห็นว่า คนเราเผชิญอคติในการรู้คิดมากกว่า 180 รูปแบบ^[2]https://www.rootsofchange.org/blog/on-bias-and-rationality/ ดังนั้นจึงจำเป็นที่เราต้องตื่นตัวและให้ความสนใจกับประเด็นดังกล่าว

หมวดหมู่	รูปแบบ คำอธิบาย	หลักฐานเชิงประจักษ์	ผลกระทบ เชิงลบ¹
โครงสร้างทางเลือก (Choice Structure)	Defaults: การกำหนดค่าเริ่มต้น เพื่อให้ผู้ใช้เกิดความรู้สึกคุ้นชิน จนไม่อยากเปลี่ยนการตั้งค่าเริ่มต้น	****	N/A
	Ranking: การเรียงลำดับทางเลือกเพื่อชี้นำให้แก่ผู้ใช้งาน	***	N/A
	Partitioned Pricing: การนำเสนอข้อมูลราคาเพียงบางส่วน โดยไม่ได้ให้ข้อมูลทั้งหมดแก่ผู้ใช้งาน	***	N/A
	Bundling: การรวมหลายผลิตภัณฑ์เป็น แพ็กเกจเดียวและเสนอขายราคาพิเศษ	***	N/A
	Choice Overload and Decoys: การนำเสนอทางเลือกเพื่อสร้างความสับสนหรือลวงให้เกิดการตัดสินใจในลักษณะที่ต้องการ	***	P
	การให้รูปแบบการนำเสนอต่าง ๆ เช่น ภาพและเสียง (Sensory Manipulation) เพื่อบรรลุเป้าหมายบางประการที่ธุรกิจต้องการ	***	P
	Sludge: การสร้างอุปสรรคหรือเพิ่มขึ้นตอนเพื่อไม่ให้ผู้ใช้งานดำเนินการที่ต้องการต่อเนื่องจากความยุ่งยาก	***	P
	Dark Nudge: การสะกิดสายมืดเป็นการออกแบบด้วยการสะกิดให้ผู้ใช้งานตัดสินใจเลือกในสิ่งที่ผู้ใช้งานไม่ได้ต้องการจริง ๆ	***	P
	Virtual Currencies in Gaming: การสร้างเงินจำลองเพื่อใช้ทดแทนเงินจริง	**	N/A
	Forced Outcomes: การออกแบบเพื่อบังคับผลลัพธ์แก่ผู้ใช้งานโดยไม่ได้ให้ทางเลือกแก่ผู้ใช้งาน	**	P
ข้อมูลของทางเลือก (Choice Information)	Drip Pricing: การแสดงราคาเพียงบางส่วน ก่อนที่จะแสดงราคาทั้งหมดในภายหลัง เมื่อผู้ใช้งานตัดสินใจเบื้องต้นก็จะพบว่าราคาสูงกว่าที่แสดงในครั้งแรก	****	P
	References Pricing: การอ้างอิงราคา โดยนำเสนอราคาเก่าหรือราคาในอนาคต เทียบกับราคาปัจจุบันเพื่อทำให้ราคาที่แสดงอยู่น่าสนใจมากขึ้น และนำสู่การเร่งการตัดสินใจของผู้ใช้งาน	****	N/A
	Framing: การเน้นให้ข้อมูลอย่างเฉพาะเจาะจงเพื่อชักนำการตัดสินใจของผู้ใช้งานไปในทิศทางที่ต้องการ	***	N/A
	Complex Language การใช้ภาษาที่ไม่ชัดเจนหรือซับซ้อน เพื่อให้ผู้ใช้งานเข้าใจคลาดเคลื่อนเกิดความสับสน และตัดสินใจในสิ่งที่ไม่ตรงกับความต้องการที่แท้จริง	***	P
	Information Overload: การให้ข้อมูลแก่ผู้ใช้งานมากเกินไปทำให้ผู้ใช้งานตัดสินใจได้ยาก และสุดท้ายอาจนำไปสู่การชะลอหรือเลื่อนการตัดสินใจออกไป	***	P
แรงกดดันของทางเลือก (Choice Pressure)	Scarcity and Popularity Claims: การออกแบบโดยสร้างความรู้สึกว่าสินค้าหรือบริการมีจำกัดหรือได้รับความนิยมสูง เพื่อเพิ่มอุปสงค์ต่อสินค้าหรือบริการ	***	N/A
	Prompts and Reminders: การเตือนผู้ใช้งานเพื่อกระตุ้นให้ผู้ใช้งานดำเนินการต่อจากขั้นตอนที่ค้างไว้ เพื่อปิดการขายในแต่ละครั้ง	**	N/A
	Messengers: การออกแบบเพื่อให้ตัวผู้ให้บริการสามารถติดต่อสื่อสารด้วยข้อความไปยังผู้ใช้งานได้โดยตรง ซึ่งจะเปิดโอกาสในโน้มน้าวการตัดสินใจของผู้ใช้งาน	**	N/A
	Commitment: การออกแบบเพื่อให้ผู้ใช้งานให้สัญญาว่าจะมีพฤติกรรมหรือตัดสินใจอย่างใดอย่างหนึ่งในอนาคต	**	N/A
	Feedback: การออกแบบโดยมีการให้ข้อมูลป้อนกลับแก้ผู้ใช้งานเพื่อหวังผลการตัดสินใจบางประการ	**	N/A
	Personalisation: การออกแบบโดยใช้ข้อมูลส่วนบุคคลเพื่อนำเสนอผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคล	**	N/A

บริษัทเทคฯ ยักษ์ใหญ่ล้วนใช้ OCA

การดำเนินธุรกิจของแพลตฟอร์มต่างๆ พบการใช้ OCA หลากหลายรูปแบบผสมผสานกันอยู่เสมอ และมีหลายกรณีที่นำไปสู่ประเด็นด้านการแข่งขันและการคุ้มครองผู้บริโภค ในต่างประเทศมีกรณีศึกษาไว้มากมายรวมถึงข้อร้องเรียนที่นำไปสู่การกำกับดูแล ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการนำเสนอทางเลือกแก่ผู้ใช้งานดิจิทัลมาจนถึงปัจจุบัน และหลายกรณีก็ยังอยู่ระหว่างการตรวจสอบอยู่

Microsoft^[3]Online Choice Architecture: How Digital Design Can Harm Competition and Consumers. Competition & Market Authority (CMA), 2022 – ในปี 2009 Microsoft ได้ทำข้อตกลงกับคณะกรรมาธิการยุโรป (European Commission: EC) พบว่าระบบปฏิบัติการ Windows ที่ติดตั้งเว็บเบราเซอร์อย่าง Internet Explorer เป็นค่าเริ่มต้น อาจส่งผลกระทบต่อการแข่งขัน และยังเป็นการจำกัดทางเลือกของผู้บริโภคในการดาวน์โหลดเว็บเบราว์เซอร์จากผู้ให้บริการอื่น คณะกรรมาธิการยุโรปได้กำหนดให้ Microsoft ต้องให้บริการ “Choice Screen” ในเขตเศรษฐกิจยุโรปเป็นระยะเวลา 5 ปี โดย Microsoft ตกลงจะสร้างหน้าต่างป็อปอัปให้ผู้ใช้งานได้เลือกเว็บเบราเซอร์ที่ต้องการจาก 12 ตัวเลือกที่ได้รับความนิยมมากที่สุด แต่ในปี 2013 Microsoft ก็ถูกปรับเป็นเงิน 561 ล้านยูโรเนื่องจากไม่ยอมปฏิบัติตามข้อตกลงในระหว่างเดือนพฤษภาคม 2011 ถึงกรกฎาคม 2012

จากกรณีของ Microsoft มีการใช้ OCA หลายแบบเพื่อชักนำผู้บริโภคไปสู่เป้าหมายที่เลือกไว้ เช่น การกำหนดค่าเริ่มต้นของเว็บเบราเซอร์ให้เป็น Internet Explorer เพียงอย่างเดียว รวมถึงการจัดอันดับ (Ranking) โน้มน้าวผู้ใช้งานให้เลือกในสิ่งที่ธุรกิจต้องการ และยังเพิ่มอุปสรรคต่อการคิดหรือตัดสินใจของผู้ใช้งานผ่านการสร้างขั้นตอนจำนวนมากในการดาวน์โหลดเว็บเบราเซอร์อื่น เพื่อสะกิดให้ผู้ใช้งานรู้สึกว่าการเลือก Internet Explorer นั้นง่ายที่สุด (Dark Nudge)

Amazon Prime – ในปี 2021 ผู้ให้บริการสตรีมมิงแพลตฟอร์ม ถูกร้องเรียนว่ามีการใช้ OCA ในลักษณะ Dark Patterns^[4]Dark Patterns เป็นคำกว้าง ๆ ที่ใช้เพื่ออธิบายการออกแบบ UI ในการลวงผู้ใช้งาน อย่างไรก็ดีขอบเขตและนิยามของ Dark Patterns ยังไม่ชัดเจน ในการออกแบบ UI ให้การยกเลิกสมาชิกมีความซับซ้อนเกินไป ยากที่จะดำเนินการ

ต่อมาในปีเดียวกัน ทาง Amazon ได้มีข้อตกลงร่วมกับคณะกรรมาธิการยุโรปและหน่วยงานคุ้มครองผู้บริโภคแห่งชาติ ในการปรับปรุงขั้นตอนการยกเลิกให้ง่ายขึ้นจาก 4-6 ขั้นตอน เหลือเพียง 2 ขั้นตอนและปรับปุ่ม ‘ยกเลิก’ ให้โดดเด่นและชัดเจนยิ่งขึ้น^[5]https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_22_4186

แต่ล่าสุดในปี 2023 สำนักงานคณะกรรมการการค้าแห่งสหพันธรัฐ (Federal Trade Commission: FTC) ของสหรัฐอเมริกา ดำเนินการฟ้องร้อง Amazon^[6]https://www.ftc.gov/legal-library/browse/cases-proceedings/2123050-amazoncom-inc-rosca-ftc-v กรณีที่ใช้ OCA ในลักษณะ Dark Patterns คล้ายกับประเด็นของทางยุโรป แต่เพิ่มรายละเอียดเกี่ยวกับเจตนาที่ต้องการล่อลวงผู้ใช้งานให้สมัครใช้บริการ Prime โดยไม่ได้รับความยินยอมเพิ่มขึ้น จากข้อกล่าวหามีเทคนิค OCA ต่างๆ ที่ถูกนำมาใช้ เช่น เทคนิค Drip Pricing ซึ่งไม่แสดงค่าธรรมเนียมทั้งหมดตั้งแต่แรก หรือการใช้ภาษาให้ยุ่งยากซับซ้อน (Complex Language) โดยข้อความเกี่ยวกับค่าธรรมเนียมที่ไม่ชัดเจนทำให้ผู้ใช้คิดว่าเป็นการสมัครใช้งานฟรี เป็นต้น ซึ่งปัจจุบันกรณีร้องเรียนนี้ยังอยู่ระหว่างการไต่สวนอยู่

Apple และ Google – ปี 2021 หน่วยงานกำกับดูแลการแข่งขันของสหราชอาณาจักร (CMA) ได้เผยแพร่รายงานการศึกษาตลาดเกี่ยวกับความกังวลในการผูกขาดของยักษ์ใหญ่ทั้งสองในการจัดให้ผู้ใช้งานต้องใช้ระบบปฏิบัติการ (Operating System) แอปสโตร์ และเว็บเบราว์เซอร์ร่วมกันเพื่อก่อให้เกิดระบบนิเวศของโทรศัพท์เคลื่อนที่ (Mobile Ecosystem) ที่สร้างความเสียหายให้กับผู้ใช้งานเอง และจำกัดการแข่งขันในตลาดดิจิทัล

CMA ได้กล่าวถึงผลกระทบในกรณีนี้ไว้ว่า ค่าเริ่มต้นที่ตั้งไว้ล่วงหน้า (Pre-Set Defaults) และการติดตั้งล่วงหน้า (Pre-Installations) รวมถึงการออกแบบเส้นทางของผู้ใช้ (User Journey) ให้มีความซับซ้อนในการเลือกสิ่งอื่นที่ไม่ใช่ค่าเริ่มต้น เป็นส่วนสำคัญในการเลือกเว็บเบราเซอร์ของผู้ใช้ นอกจากนี้ช่องทางเลือกความเป็นส่วนตัวในการให้ข้อมูล (Data Privacy Choices) ทั้งการนำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับทางเลือก คำสั่งของตัวเลือก รายละเอียดข้อมูลที่มีความยาวมาก และการออกแบบให้ข้อมูลมีความโดดเด่นต่างกัน ก็อาจส่งผลกระทบต่อการตัดสินใจของผู้ใช้งานได้

ลักษณะการใช้ OCA ด้วยเทคนิคที่หลากหลายของทั้งสองแบรนด์ เป็นไปเพื่อเสริมประโยชน์ให้แก่ธุรกิจ คือการสร้างความได้เปรียบจาก Network Effects ที่ต้องการให้มีผู้ใช้เพิ่มมากขึ้นและหมุนเวียนในระบบนิเวศของแบรนด์อย่างหนาแน่น มากกว่าผลประโยชน์หรือทางเลือกอิสระที่ผู้บริโภคจะได้รับ ดังนั้นแบรนด์จึงชักจูงให้ผู้ใช้งานเลือกจะอยู่กับของเดิมตามอคติในการรู้คิด และเมื่อเกิดความคุ้นเคย ผู้ใช้ก็จะเลือกตัวเลือกที่รู้สึกว่าสะดวกที่สุด (มักเป็นของบริษัทตัวเอง) ไม่เปลี่ยนไปใช้บริการอื่น แม้ว่าจะมีตัวเลือกที่ดีกว่า

จากกรณีตัวอย่าง เทคนิคหลากหลายแบบใน OCA ถูกนำมาใช้อย่างเป็นระบบและแนบเนียน เพื่อให้อคติในการรู้คิดหลอกว่าการตัดสินใจของพวกเขาเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดต่อตนเอง ทั้งที่การตัดสินใจนั้นอาจเป็นเพียงทางเลือกที่ง่ายและคุ้นเคยมากที่สุด

พฤติกรรมโลกออนไลน์ที่หน่วยงานต้องตามให้ทัน

การใช้ OCA ที่เล่นกับความรู้สึกของผู้ใช้งานทำให้การหาหลักฐานเพื่อชี้ชัดถึงเจตนาเป็นความท้าทายของหน่วยงานกำกับการแข่งขันที่กังวลต่อสิทธิผู้บริโภค หน่วยงานที่เกี่ยวข้องกับประเด็นดังกล่าวทั้งหน่วยงานกำกับการแข่งขัน และหน่วยงานที่คุ้มครองผู้บริโภคในหลายประเทศจึงเริ่มหามาตรการเพื่อช่วยปกป้องผู้บริโภค และเพื่อกดดันให้ธุรกิจบนโลกดิจิทัลหันมาแข่งขันกันด้วยคุณภาพ นวัตกรรม มากกว่าการล่อลวงผู้บริโภคโดยใช้เศรษฐศาสตร์พฤติกรรมสายมืดที่จะสร้างผลเสียต่อตลาดและผู้ใช้งานในระยะยาว

Competition and Market Authority (CMA) ของสหราชอาณาจักร เป็นหนึ่งหน่วยงานที่ริเริ่มให้ความสนใจในประเด็นเรื่องเศรษฐศาสตร์พฤติกรรมกับการแข่งขัน โดยได้มีการออกรายงานหลายฉบับ และการตั้งหน่วยงานอย่าง Behavioural Hub รวมทั้งมีการออกจดหมายเปิดผนึกเรื่อง Using Urgency and Price Reduction Claims Online^[7]https://www.gov.uk/government/publications/using-urgency-and-price-reduction-claims-online โดยมีตัวอย่างแสดงถึงแนวทางที่แพลตฟอร์มควรระวัง เช่น การสร้างให้รู้สึกว่าโปรโมชันนั้นมีจำกัด แต่เมื่อครบเวลาที่กำหนดแล้วการจัดโปรโมชันยังดำเนินต่อไป อาจเข้าข่ายการใช้ OCA สายมืด เพราะเป็นการสร้างแรงกดดันลวงให้ตัดสินใจอย่างไม่เป็นธรรม ดังภาพที่ 2 ด้านล่าง

กฎหมายบริการดิจิทัล (Digital Service Act)^[8]https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/ATAG/2025/767191/EPRS_ATA(2025)767191_EN.pdf ของสหภาพยุโรป ที่มีผลบังคับใช้ตั้งแต่ปลายปี 2022 ได้มีข้อห้ามที่คล้ายกับ Dark Patterns บนแพลตฟอร์มออนไลน์ โดยกำหนดว่าเป็น “การกระทำที่บิดเบือนหรือส่งผลเสียอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้ผู้ใช้ไม่สามารถตัดสินใจได้อย่างอิสระและมีข้อมูลครบถ้วน” ข้อห้ามดังกล่าวดูเหมือนว่าจะยังไม่ครอบคลุมและชัดเจนมากพอกับวิวัฒนาการของในโลกดิจิทัล

EU จึงเตรียมออกกฎหมายความเป็นธรรมทางดิจิทัล (Digital Fairness Act) เพื่อเติมช่องว่างของกฎหมายเดิม และเพิ่มความปลอดภัยในโลกดิจิทัลให้ผู้บริโภคมากขึ้น โดยให้นิยาม Dark Patterns ชัดเจนมากขึ้นว่าเป็น “การกระทำทางธุรกิจอันไม่เป็นธรรมที่ถูกใช้ผ่านโครงสร้าง การออกแบบ หรือฟังก์ชันการทำงานของอินเทอร์เฟซดิจิทัล หรือการออกแบบของระบบ ซึ่งสามารถมีอิทธิพลต่อผู้บริโภคให้ตัดสินใจในสิ่งที่พวกเขาจะไม่ทำหากไม่ได้รับการชี้นำ” กฎหมายทั้งสองฉบับเน้นประเด็นสำคัญร่วมกัน คือการบิดเบือนหรือหลอกลวง และผลกระทบเชิงลบต่อผู้บริโภค

ขณะที่ในออสเตรเลีย คณะกรรมการการแข่งขันและผู้บริโภคได้มีข้อกังวลเกี่ยวกับ OCA สายมืด ที่มีการใช้งานอย่างแพร่หลาย แม้จะยังไม่มีกฎระเบียบในการบังคับเกี่ยวกับการกระทำดังกล่าวอย่างชัดเจน แต่คณะกรรมการได้ระบุถึงข้อกังวลและผลกระทบไว้ในรายงานการศึกษา Digital Platform Services^[9]https://www.accc.gov.au/inquiries-and-consultations/digital-platform-services-inquiry-2020-25/ministerial-direction ซึ่งกำลังจะเผยแพร่รายงานฉบับสมบูรณ์ในเดือนมีนาคมนี้ ทำให้เราน่าจะได้เห็นการเปลี่ยนแปลงเพื่อยกระดับการกำกับดูแลตลาดดิจิทัลของออสเตรเลียให้มีประสิทธิภาพและครอบคลุมมากยิ่งขึ้น

นอกจากนี้ในสหรัฐอเมริกา คณะกรรมการการค้าแห่งสหพันธรัฐ (Federal Trade Commission: FTC) ได้ออกกฎที่เรียกว่า “Click to Cancel” เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถยกเลิกบริการได้ง่ายขึ้น โดยกำหนดให้แพลตฟอร์มต้องออกแบบกระบวนการยกเลิกให้สะดวก โปร่งใส และไม่ซับซ้อนไปกว่าการสมัคร แม้กฎนี้จะเอื้อต่อผู้บริโภค แต่ภาคเอกชนบางส่วนได้ยื่นฟ้องระงับการบังคับใช้ โดยอ้างว่า FTC ไม่มีอำนาจตามกฎหมาย^[10]https://www.reuters.com/business/media-telecom/telecom-group-sues-block-ftcs-click-cancel-rule-2024-10-23/

ล่าสุดเมื่อวันที่ 27 กุมภาพันธ์ องค์การเพื่อความร่วมมือและการพัฒนาทางเศรษฐกิจ (OECD) จัดงานสัมมนา OECD Open Day หนึ่งในหัวข้อสำคัญที่สมาชิกจากหลากหลายประเทศร่วมแลกเปลี่ยนความเห็นกันคือ ‘Leveraging Behavioural Economics in Competition Enforcement’ สะท้อนให้เห็นถึงอิทธิพลของเศรษฐศาสตร์พฤติกรรมกับการแข่งขันบนสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่มีความซับซ้อนและสร้างผลกระทบอย่างกว้างขวาง จนทำให้หน่วยงานกำกับดูแลให้ความสนใจเพิ่มมากขึ้น รวมไปถึงความท้าทายในมิติการคุ้มครองผู้บริโภคที่ OCA แฝงอยู่ทุกแห่งบนโลกออนไลน์

ต้องปรับ OCA ด้านมืดให้กลายเป็นเครื่องมือสร้างประโยชน์กับผู้ใช้งาน

ในยุคที่แพลตฟอร์มดิจิทัลมีบทบาทสำคัญต่อชีวิตประจำวันของผู้ใช้งานมากขึ้นเรื่อยๆ ทั้งในเชิงมูลค่าและจำนวนผู้ใช้งาน พฤติกรรมผู้บริโภคใช้บริการผ่านช่องทางออนไลน์ ตั้งแต่การเลือกซื้อสินค้าออนไลน์ ไปจนถึงการใช้บริการต่างๆ และการออกแบบทางเลือกออนไลน์ ถือเป็นส่วนสำคัญที่ส่งผลต่อการตัดสินใจของผู้ใช้งานบนโลกดิจิทัล

OCA เป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพในการอำนวยความสะดวกให้กับผู้บริโภคและยังเป็นกลยุทธ์สำคัญในการสร้างมูลค่าให้กับแพลตฟอร์มต่างๆ แม้ว่าหลายธุรกิจจะตระหนักถึงศักยภาพ และมุ่งพัฒนาเทคนิคที่ซับซ้อนขึ้นอย่างต่อเนื่อง รวมถึงได้แรงสนับสนุนจากการเติบโตของเทคโนโลยีดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยิ่งทำให้เทคนิค OCA พัฒนาแบบก้าวกระโดด

หากธุรกิจมุ่งเน้นแต่จะพัฒนาและใช้ OCA สายมืด เพียงเพื่อดึงดูดและหาประโยชน์จากผู้บริโภคจนละเลยความสำคัญในการพัฒนาคุณภาพของตนเองซึ่งเป็นส่วนสำคัญที่ทำให้ธุรกิจประสบความสำเร็จและเติบโตอย่างยั่งยืน เมื่อถึงเวลานั้นอาจไม่ใช่แค่ผู้บริโภคเพียงกลุ่มเดียวที่ได้รับผลกระทบ แต่คือผู้มีส่วนได้เสียทั้งหมดในระบบเศรษฐกิจดิจิทัลที่จะได้รับผลกระทบไปพร้อมกัน

---

เอกสารอ้างอิง:

Busch, C., & Fletcher, A. (2024). Harmful Online Choice Architecture. Centre for Regulation in Europe (CERRE). https://cerre.eu/publications/harmful-online-choice-architecture/

CMA (2022). Online Choice Architecture: How Digital Design Can Harm Competition and Consumers. Competition & Market Authority (CMA).

CMA (2022). Evidence Review of Online Choice Architecture and Consumer and Competition Harm. Competition & Market Authority (CMA).

Fields, L. (2022). Behavioural economics and its impact on competition policy:A practical assessment. Oxera. https://www.oxera.com/insights/agenda/articles/behavioural-economics-and-its-impact-on-competition-policy-a-practical-assessment/

Fletcher, A. (2023). Choice Architecture for end users in the DMA. Centre on Regulation in Europe (CERRE) Issue Paper, 9, 2023.

Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Farrar, Straus and Giroux.

OECD (2022), Integrating Consumer Behaviour Insights in Competition Enforcement, OECD Competition Policy Roundtable Background Note, www.oecd.org/daf/competition /integrating-consumer-

Ruggeri, K., Linden, S. V. D., Wang, C., Papa, F., Afif, Z., Riesch, J., & Green, J. (2020). Standards for evidence in policy decision-making. Nature Research Social and Behavioural Sciences.

Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. (2008). Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness. Penguin.