論文の概要: Discrimination through Image Selection by Job Advertisers on Facebook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07527v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 03:43:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 15:12:40.346426
• Title: Discrimination through Image Selection by Job Advertisers on Facebook
• Title（参考訳）: Facebook上の求人広告による画像選択による識別
• Authors: Varun Nagaraj Rao, Aleksandra Korolova
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.21648699199648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Targeted advertising platforms are widely used by job advertisers to reach potential employees; thus issues of discrimination due to targeting that have surfaced have received widespread attention. Advertisers could misuse targeting tools to exclude people based on gender, race, location and other protected attributes from seeing their job ads. In response to legal actions, Facebook disabled the ability for explicit targeting based on many attributes for some ad categories, including employment. Although this is a step in the right direction, prior work has shown that discrimination can take place not just due to the explicit targeting tools of the platforms, but also due to the impact of the biased ad delivery algorithm. Thus, one must look at the potential for discrimination more broadly, and not merely through the lens of the explicit targeting tools. In this work, we propose and investigate the prevalence of a new means for discrimination in job advertising, that combines both targeting and delivery -- through the disproportionate representation or exclusion of people of certain demographics in job ad images. We use the Facebook Ad Library to demonstrate the prevalence of this practice through: (1) evidence of advertisers running many campaigns using ad images of people of only one perceived gender, (2) systematic analysis for gender representation in all current ad campaigns for truck drivers and nurses, (3) longitudinal analysis of ad campaign image use by gender and race for select advertisers. After establishing that the discrimination resulting from a selective choice of people in job ad images, combined with algorithmic amplification of skews by the ad delivery algorithm, is of immediate concern, we discuss approaches and challenges for addressing it.
• Abstract（参考訳）: ターゲット広告プラットフォームは、求職者が潜在的な従業員にリーチするために広く利用されているため、表面化したターゲットによる差別の問題が広く注目を集めている。 広告主はターゲティングツールを誤用して、性別、人種、場所、その他の保護された属性に基づいて、求人広告を見ることを排除できる。 法的措置に反応して、facebookは雇用を含むいくつかの広告カテゴリーの多くの属性に基づく明示的なターゲティング機能を無効にした。 これは正しい方向への一歩であるが、以前の研究は、差別はプラットフォームの明示的なターゲティングツールのためだけでなく、偏りのある広告配信アルゴリズムの影響によるものであることを示している。 したがって、明確なターゲティングツールのレンズを通してではなく、より広い範囲で差別の可能性を見極める必要がある。 本研究では,職業広告画像における特定の人口階層の非正規表現や排除を通じて,ターゲティングとデリバリーを両立させた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。 1) 1つの認識された性別の人の広告画像を使用して多くのキャンペーンを実行している広告主の証拠、2トラック運転手と看護師の現在の広告キャンペーンにおける性別表現の体系的分析、3性別による広告キャンペーン利用の経時的分析、および一部の広告主の人種による広告キャンペーン利用の経時的分析。 求人広告画像中の人物の選択による差別と,広告配信アルゴリズムによるスキューのアルゴリズムによる増幅が即時に懸念されていることを確認し,それに対処するためのアプローチと課題について考察する。

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