論文の概要: On Detecting Policy-Related Political Ads: An Exploratory Analysis of
Meta Ads in 2022 French Election
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06917v1
- Date: Tue, 14 Feb 2023 09:04:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 14:09:45.650131
- Title: On Detecting Policy-Related Political Ads: An Exploratory Analysis of
Meta Ads in 2022 French Election
- Title（参考訳）: 政策関連政治広告の発見--2022年フランス大統領選におけるメタ広告の探索分析
- Authors: Vera Sosnovik, Romaissa Kessi, Maximin Coavoux, Oana Goga
- Abstract要約: 米国における政治広告のみに費やされる予算は、2017-2018年の大統領選挙サイクルで7億ドルから、2020年の大統領選挙で16億ドルに100%以上増加した。
オンラインプラットフォームが提供する政治コンテンツによるマイクロターゲット広告の能力は、議員、ジャーナリスト、オンラインプラットフォームを悩ませている。
オンラインプラットフォームと規制当局は、研究者、ジャーナリスト、市民社会が大規模なオンラインプラットフォーム上で動作する政治広告を精査する必要があることに合意した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.191542320784347
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Online political advertising has become the cornerstone of political
campaigns. The budget spent solely on political advertising in the U.S. has
increased by more than 100% from \$700 million during the 2017-2018 U.S.
election cycle to \$1.6 billion during the 2020 U.S. presidential elections.
Naturally, the capacity offered by online platforms to micro-target ads with
political content has been worrying lawmakers, journalists, and online
platforms, especially after the 2016 U.S. presidential election, where
Cambridge Analytica has targeted voters with political ads congruent with their
personality
To curb such risks, both online platforms and regulators (through the DSA act
proposed by the European Commission) have agreed that researchers, journalists,
and civil society need to be able to scrutinize the political ads running on
large online platforms. Consequently, online platforms such as Meta and Google
have implemented Ad Libraries that contain information about all political ads
running on their platforms. This is the first step on a long path. Due to the
volume of available data, it is impossible to go through these ads manually,
and we now need automated methods and tools to assist in the scrutiny of
political ads.
In this paper, we focus on political ads that are related to policy.
Understanding which policies politicians or organizations promote and to whom
is essential in determining dishonest representations. This paper proposes
automated methods based on pre-trained models to classify ads in 14 main policy
groups identified by the Comparative Agenda Project (CAP). We discuss several
inherent challenges that arise. Finally, we analyze policy-related ads featured
on Meta platforms during the 2022 French presidential elections period.
- Abstract（参考訳）: オンライン政治広告は政治キャンペーンの基盤となっている。
米国内の政治広告にのみ費やされた予算は、2017-2018年のアメリカ合衆国大統領選挙の7億ドルから、2020年のアメリカ合衆国大統領選挙の16億ドルに100%以上増加した。
Naturally, the capacity offered by online platforms to micro-target ads with political content has been worrying lawmakers, journalists, and online platforms, especially after the 2016 U.S. presidential election, where Cambridge Analytica has targeted voters with political ads congruent with their personality To curb such risks, both online platforms and regulators (through the DSA act proposed by the European Commission) have agreed that researchers, journalists, and civil society need to be able to scrutinize the political ads running on large online platforms.
その結果、MetaやGoogleのようなオンラインプラットフォームは、彼らのプラットフォーム上で動作するすべての政治広告に関する情報を含むAd Librariesを実装した。
これは長い道の最初のステップです。
利用可能なデータ量のため、手動でこれらの広告を通すことは不可能であり、政治広告の精査を支援する自動化された方法とツールが必要です。
本稿では,政策に関連する政治広告に焦点をあてる。
政治家や組織がどの政策を推進し、誰が不正直な表現を決定するかを理解する。
本稿では,比較アジェンダ計画 (CAP) で特定された14の政策グループに広告を分類するための事前学習モデルに基づく自動手法を提案する。
いくつかの固有の課題について論じる。
最後に,2022年フランス大統領選挙におけるmetaプラットフォーム上のポリシー関連広告の分析を行った。
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