¿Es Facebook racista? Investigación sugiere que la plataforma publicitaria usa estereotipos
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Una nueva investigación realizada por la Universidad del Sur de California, Northeastern, y un grupo de interés público llamado Upturn llega a una conclusión interesante sobre los algoritmos de publicación de anuncios de Facebook: se desvían en función de los estereotipos raciales y de género. Los algoritmos son un secreto comercial de Facebook, por lo que no es posible auditarlos según su diseño. En su lugar, los investigadores realizaron experimentos basados ​​en los resultados de los algoritmos, centrándose en dónde terminan apareciendo los anuncios.

La publicación de anuncios de Facebook sesga a lo largo de líneas de raza y género

Facebook permite a un anunciante apuntar a diversos datos demográficos de gran nitidez. Puede dirigirse a personas que les gusta una página específica o incluso un libro en particular. Puede dirigirse a grupos de personas según una amplia gama de categorías. Pero para la investigación, publicada ayer, los investigadores no hicieron selecciones demográficas. El objetivo era determinar qué haría Facebook con los anuncios si no se le indicara a un grupo demográfico específico como objetivo.

Los anunciantes pueden esperar que su mensaje llegue a la demografía más amplia posible cuando seleccionan una región. Para el estudio, los investigadores solo eligieron ciertos códigos postales como demográficos, en lugar de la edad, el género, los intereses o cualquier otra cosa. Esta fue la mejor manera posible de garantizar que la publicación de anuncios se dejara en Facebook.

Facebook no le permite apuntar en función de la «raza», pero los investigadores pudieron determinar los resultados de la publicación de anuncios usando algo llamado «Área de Mercado Designado» como un proxy «. Básicamente, al usar los registros de votantes disponibles al público, pueden Determinar las densidades raciales de varios códigos postales o municipios. El informe menciona algunas ciudades en Carolina del Norte como un área específica estudiada.

Determinando la raza de los usuarios de Facebook por proxy

Encontraron dos regiones que eran mayoritariamente blancas y dos que eran mayoritariamente negras. Luego hicieron pruebas para ver cuántos de sus anuncios estaban dirigidos a personas en cada área.

Cuando publicamos anuncios en los que deseamos examinar la publicación de los anuncios a lo largo de líneas raciales, los publicamos a una audiencia del primer grupo y la audiencia de la otra raza del segundo grupo. Luego solicitamos que la API de marketing de Facebook nos entregue resultados desglosados ​​por región DMA. Debido a que seleccionamos las regiones de DMA como un proxy de la raza, podemos usar los resultados para inferir en qué audiencia personalizada estaban originalmente, lo que nos permite determinar la composición racial de la audiencia que vio (y hizo clic en) el anuncio.

Sin embargo, los investigadores desarrollaron una hipótesis aún más emocionante, que es irresistible en términos de especulación.

Usando un grupo igual de imágenes que son estereotípicamente atractivas para hombres y mujeres, luego las desviaron para que las personas no pudieran verlas. Algunos formatos de imagen, como PNG, permiten que se modifique el canal «alfa», con el propósito de transparencia y otros cambios estéticos en una imagen.

Los anunciantes pueden esperar que su mensaje llegue a la demografía más amplia posible cuando seleccionan una región. Para el estudio, los investigadores solo eligieron ciertos códigos postales como demográficos, en lugar de la edad, el género, los intereses o cualquier otra cosa. Esta fue la mejor manera posible de garantizar que la publicación de anuncios se dejara en Facebook. Imagen de Shutterstock.

El aprendizaje automático probablemente determina el atractivo estereotípico racial y de género de las imágenes

Los investigadores hicieron las imágenes un 98% invisibles para el ojo humano. Un algoritmo aún podría recopilar información sobre los píxeles, claro. Facebook permitió a los investigadores usar estas imágenes, y sesgó su entrega: el 42% de las imágenes normalmente atractivas para los hombres fueron entregadas a los hombres, y el 39% de las imágenes consideradas normalmente atractivas para las mujeres fueron entregadas a las mujeres. Los resultados de esta prueba en particular informan la hipótesis de que Facebook utiliza el aprendizaje automático para determinar el contenido de las imágenes publicitarias.

Así, los investigadores concluyen:

Hemos observado que las diferencias en el título, el texto y la imagen del anuncio pueden llevar a una diferencia dramática en la publicación del anuncio, a pesar de que la estrategia de ofertas y el público objetivo del anunciante siguen siendo los mismos.

Otro hallazgo interesante: a pesar de que las mujeres tienen tasas de clics más altas que los hombres, y los anuncios no estaban dirigidos a «hombre», «mujer» o «neutral», los investigadores encontraron esos anuncios que serían estereotipados (especialmente basados ​​en la imagen). solo contenido) el llamamiento a los hombres les fue entregado más a menudo.

En la página 11 del informe, comenzamos a llegar a la evidencia condenatoria. Los investigadores publicaron tres tipos de anuncios de entretenimiento vinculados a los 30 álbumes principales en tres categorías: música country, hip hop y general. Descubrieron que los anuncios de hip-hop se entregaban a los negros con mayor frecuencia, mientras que la lista de los mejores países se entregaba abrumadoramente a los blancos.

Anuncios de hip hop entregados al 87% de personas negras

La estrategia de segmentación y presupuesto del anuncio fue exactamente la misma para cada anuncio. De hecho, solo el 13% de las personas que vieron la lista de hip hop eran blancas. Una vez más, Facebook no permite la orientación basada en la raza, pero una comprensión estereotipada de las personas supondría que a más negros les gusta el hip hop que a los blancos. Las estadísticas reales del álbum podrían descontar tal creencia: el hip hop es, de hecho , un género muy popular, con un gran número de personas blancas que compran sus productos.

Encontramos que la publicación de anuncios de Facebook sigue la distribución estereotipada, a pesar de que todos los anuncios se dirigen de la misma manera y utilizan la misma estrategia de oferta. […] Suponiendo que las diferencias de preferencias en el nivel de la población son significativas, se puede argumentar que este experimento resalta las medidas de «relevancia» integradas en la publicación de anuncios que funcionan como se espera.

Entonces, quizás más personas negras en Facebook estén viendo páginas de hip hop y compartiendo noticias de hip hop. Eso podría explicarlo. Para hacer frente a esto, los investigadores se centran en otros tipos de publicidad: empleo y vivienda.

Menos trivial: orientación a la vivienda y al empleo cuando el anunciante no indica preferencias

Los investigadores encontraron que las imágenes utilizadas en los anuncios hicieron una gran diferencia en el lugar donde se entregaron. Hacen esfuerzos para reducir cualquier conclusión, señalando que su estudio no fue demasiado exhaustivo: publicaron once tipos diferentes de anuncios con cinco tipos diferentes de imágenes. Sin embargo, los resultados son ciertamente interesantes porque, nuevamente, en ningún momento apuntaron más allá de la región.

Al seleccionar la imagen del anuncio para cada tipo de trabajo, seleccionamos cinco imágenes de stock diferentes: una que tiene un macho blanco, una que tiene una hembra blanca, una que tiene un macho negro, una que tiene una hembra negra y otra que es apropiado para el tipo de trabajo pero no tiene gente en él. Ejecutamos cada uno de estos cinco de forma independiente para probar un conjunto representativo de anuncios para cada tipo de trabajo, para ver cómo se distribuyen según las líneas de género y raza. Por lo tanto, las audiencias de destino que utilizamos para estos experimentos son las audiencias de Carolina del Norte descritas […] Podemos observar inmediatamente diferencias drásticas en la publicación de anuncios en nuestros anuncios a lo largo de líneas raciales y de género: nuestros cinco anuncios de puestos en la industria maderera se entregan a más del 90% de hombres y más del 70% de usuarios blancos en total, mientras que nuestros cinco anuncios para conserjes entregan a más del 65% de mujeres y más del 75% de usuarios negros en total.

Se encuentran resultados similares para los anuncios de vivienda, según la redacción de los anuncios que indican el valor de la oferta de vivienda y la imagen de una familia negra o una familia blanca.

Los investigadores quieren que sepas que sus resultados no son concluyentes. Simplemente están tratando de crear conciencia con la esperanza de que el público y los grupos de interés público exploren estos temas, especialmente cuando se trata de cómo se entregan los anuncios de empleo y vivienda.

Demostramos que, durante la fase de publicación de anuncios, las plataformas de publicidad pueden desempeñar un papel central independiente en la creación de resultados sesgados y potencialmente discriminatorios.

Los anunciantes pueden estar interesados ​​en saber que podría ser imposible simplemente apuntar a todos en Facebook. En función del texto, la imagen y la naturaleza de un anuncio, Facebook puede discriminar por usted.

El caso de HUD en Facebook ahora es más interesante

No es evidente si este es un enfoque más rentable que permitir que los anunciantes vayan a donde quieran, pero no desmiente la afirmación de que Facebook no está utilizando sus vastos recursos para clasificar a las personas según su raza.

Si los investigadores obtienen lo que quieren, parece probable que se realicen más estudios sobre los mecanismos de distribución de publicidad de Facebook. Facebook es una red social tan grande en este punto que algunas personas quieren regularla como un servicio público . Su impacto en una sociedad más amplia es innegable, y como tal, los resultados de estudios como este no deben tomarse a la ligera.

Como nota al margen, el departamento de Vivienda y Desarrollo Urbano está investigando actualmente a Facebook por permitir que los anunciantes discriminen ilegalmente. Las acusaciones de HUD de que Facebook infringe la Ley de Equidad de Vivienda con su plataforma de publicidad probablemente estén envalentonadas por este tipo de investigación y, como dijimos, es probable que haya más.

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Por admin

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