論文の概要: Auditing Digital Platforms for Discrimination in Economic Opportunity Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09656v1
• Date: Fri, 21 Aug 2020 19:18:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 07:49:12.585541
• Title: Auditing Digital Platforms for Discrimination in Economic Opportunity Advertising
• Title（参考訳）: 経済機会広告における差別のためのデジタルプラットフォームの検討
• Authors: Sara Kingsley, Clara Wang, Alex Mikhalenko, Proteeti Sinha, Chinmay Kulkarni
• Abstract要約: 偏見と差別のためにデジタルプラットフォームを監査するための方法論とソフトウェアを提案する。 Facebookプラットフォームと広告ネットワークの監査が行われた。 各カテゴリーについて,年齢群と性別による広告内容の分布を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.794035436345331
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Digital platforms, including social networks, are major sources of economic information. Evidence suggests that digital platforms display different socioeconomic opportunities to demographic groups. Our work addresses this issue by presenting a methodology and software to audit digital platforms for bias and discrimination. To demonstrate, an audit of the Facebook platform and advertising network was conducted. Between October 2019 and May 2020, we collected 141,063 ads from the Facebook Ad Library API. Using machine learning classifiers, each ad was automatically labeled by the primary marketing category (housing, employment, credit, political, other). For each of the categories, we analyzed the distribution of the ad content by age group and gender. From the audit findings, we considered and present the limitations, needs, infrastructure and policies that would enable researchers to conduct more systematic audits in the future and advocate for why this work must be done. We also discuss how biased distributions impact what socioeconomic opportunities people have, especially when on digital platforms some demographic groups are disproportionately excluded from the population(s) that receive(s) content regulated by law.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルネットワークを含むデジタルプラットフォームは、経済情報の主要な源である。 デジタルプラットフォームが人口統計グループに異なる社会経済的機会を示す証拠がある。 我々の研究は、偏見と差別のためにデジタルプラットフォームを監査する方法論とソフトウェアを提示することでこの問題に対処する。 そこで,Facebookプラットフォームと広告ネットワークの監査を行った。 2019年10月から2020年5月にかけて、facebook ad library apiから141,063の広告を集めた。 機械学習の分類器を使って、各広告は主要なマーケティングカテゴリー(住宅、雇用、信用、政治など)によって自動的にラベル付けされる。 各カテゴリーについて,年齢群と性別による広告内容の分布を分析した。 調査の結果から,今後研究者がより体系的な監査を行なえるようにするための限界,ニーズ,インフラ,方針を考察し,提示し,なぜこの作業を行う必要があるのかを提唱した。 また、偏りのある分布が社会経済的機会に与える影響についても論じる。特にデジタルプラットフォーム上では、法によって規制されたコンテンツを受け取る人口から人口集団が不均等に排除されている場合。

関連論文リスト

• On the Use of Proxies in Political Ad Targeting [49.61009579554272]
  我々は、主要な政治広告主がプロキシ属性をターゲットとして緩和を回避したことを示す。 本研究は政治広告の規制に関する議論に重要な意味を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T17:15:13Z)
• Auditing for Racial Discrimination in the Delivery of Education Ads [50.37313459134418]
  本稿では,教育機会のための広告配信において,人種的偏見を評価できる新たな第三者監査手法を提案する。 メタのアルゴリズムによる教育機会の広告配信における人種差別の証拠を見つけ、法的および倫理的懸念を訴える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T02:00:55Z)
• Discrimination through Image Selection by Job Advertisers on Facebook [79.21648699199648]
  求人広告における新たな差別手段の出現状況について検討する。 ターゲティングとデリバリーの両方を組み合わせ、求人広告画像の特定の人口層を不均等に表現したり排除したりする。 私たちはFacebook Ad Libraryを使って、このプラクティスの有病率を実証しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T03:43:58Z)
• Design and analysis of tweet-based election models for the 2021 Mexican legislative election [55.41644538483948]
  選挙日前の6ヶ月の間に、1500万件の選挙関連ツイートのデータセットを使用します。 地理的属性を持つデータを用いたモデルが従来のポーリング法よりも精度と精度で選挙結果を決定することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-02T12:40:05Z)
• How Algorithms Shape the Distribution of Political Advertising: Case Studies of Facebook, Google, and TikTok [5.851101657703105]
  私たちは、Facebook、Google、TikTokによる2020年の米大統領選挙に関する80万以上の広告と250万のビデオを含むデータセットを分析します。 我々は、これらのプラットフォームがどのように政治広告の配信を増幅または緩和したかを批判的に評価するために、公開データの最初の大規模データ分析を行う。 我々は、開示を改善するための推奨事項をまとめて、一般大衆がプラットフォームや政治広告主に説明責任を負わせることができるようにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T18:19:30Z)
• Auditing for Discrimination in Algorithms Delivering Job Ads [70.02478301291264]
  我々は,求人広告配信における識別アルゴリズムのブラックボックス監査のための新しい手法を開発した。 最初のコントリビューションは、性別や人種などの保護されたカテゴリーによる、広告配信における歪の区別です。 第2に,他の要因と資格の違いによって説明可能なスクリューを区別する監査手法を開発する。 第3に、提案手法を求人広告のための2つの主要なターゲット広告プラットフォーム、FacebookとLinkedInに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-09T17:38:36Z)
• A Normative approach to Attest Digital Discrimination [6.372554934045607]
  例えば、高利息ローンや低信用スコアを対象とする低所得地区や、オンラインマーケティングにおいて女性が21%過小評価されている例がある。 私たちは、デジタル差別につながる可能性のあるさまざまな状況を表現するために、規範を抽象化として使用しています。 特に、MLシステムの文脈における非差別規範を定式化し、MLシステムがこれらの規範に違反しているかどうかを確認するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T15:14:52Z)
• Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
  本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。 議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。 我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。