Los patrones oscuros en las interfaces de los usuarios que utilizan sitios y portales de comercio en línea afectan su comportamiento por las empresas que son propietarias de los recursos digitales. Los autores proponen implementar la detección de patrones oscuros en los sitios en las interfaces de usuario utilizando algoritmos de análisis de clúster con dos métodos para agrupar muchos patrones oscuros en interfaces de aplicación: jerárquico y k-medias. La complejidad de la implementación radica en la falta de conjuntos de datos que formalicen los patrones oscuros en las interfaces de usuario. Los autores realizaron un estudio e identificaron signos de patrones oscuros basados en el uso de los principios antisimétricos de Nelsen. El artículo propone una técnica para evaluar los patrones oscuros utilizando variables lingüísticas y su posterior evaluación numérica por intervalos para implementar el análisis de datos de clúster. La última parte del artículo contiene un análisis de dos algoritmos de agrupamiento y un análisis de los métodos y procedimientos para aplicarlos a la agrupación de datos según las características previamente seleccionadas en el entorno de RStudio. También se proporcionó una característica para cada clúster resultante.