論文の概要: How Algorithms Shape the Distribution of Political Advertising: Case
Studies of Facebook, Google, and TikTok
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04720v2
- Date: Wed, 13 Jul 2022 17:46:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 17:40:46.487489
- Title: How Algorithms Shape the Distribution of Political Advertising: Case
Studies of Facebook, Google, and TikTok
- Title（参考訳）: アルゴリズムが政治広告の流通をどう形作るか:Facebook、Google、TikTokのケーススタディ
- Authors: Orestis Papakyriakopoulos, Christelle Tessono, Arvind Narayanan, Mihir
Kshirsagar
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.851101657703105
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Online platforms play an increasingly important role in shaping democracy by
influencing the distribution of political information to the electorate. In
recent years, political campaigns have spent heavily on the platforms'
algorithmic tools to target voters with online advertising. While the public
interest in understanding how platforms perform the task of shaping the
political discourse has never been higher, the efforts of the major platforms
to make the necessary disclosures to understand their practices falls woefully
short. In this study, we collect and analyze a dataset containing over 800,000
ads and 2.5 million videos about the 2020 U.S. presidential election from
Facebook, Google, and TikTok. We conduct the first large scale data analysis of
public data to critically evaluate how these platforms amplified or moderated
the distribution of political advertisements. We conclude with recommendations
for how to improve the disclosures so that the public can hold the platforms
and political advertisers accountable.
- Abstract（参考訳）: オンラインプラットフォームは、選挙人への政治的情報の分配に影響を与え、民主主義を形成する上でますます重要な役割を果たす。
近年、政治キャンペーンはオンライン広告で有権者を狙うためのアルゴリズムツールに多くの時間を費やしている。
政治談話を形成する上でプラットフォームがどのように機能するかを理解することに対する一般の関心は決して高まっていないが、彼らの実践を理解するために必要な開示を行うための主要プラットフォームの取り組みは、非常に短い。
本研究では、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収集し、分析する。
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、プラットフォームと政治広告主が責任を負うことができるように、情報開示を改善する方法についての推奨を締めくくった。
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