論文の概要: Auditing for Racial Discrimination in the Delivery of Education Ads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00591v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 19:12:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 23:08:01.258396
• Title: Auditing for Racial Discrimination in the Delivery of Education Ads
• Title（参考訳）: 教育広告配信における人種差別の取組み
• Authors: Basileal Imana, Aleksandra Korolova, John Heidemann,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.37313459134418
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital ads on social-media platforms play an important role in shaping access to economic opportunities. Our work proposes and implements a new third-party auditing method that can evaluate racial bias in the delivery of ads for education opportunities. Third-party auditing is important because it allows external parties to demonstrate presence or absence of bias in social-media algorithms. Education is a domain with legal protections against discrimination and concerns of racial-targeting, but bias induced by ad delivery algorithms has not been previously explored in this domain. Prior audits demonstrated discrimination in platforms' delivery of ads to users for housing and employment ads. These audit findings supported legal action that prompted Meta to change their ad-delivery algorithms to reduce bias, but only in the domains of housing, employment, and credit. In this work, we propose a new methodology that allows us to measure racial discrimination in a platform's ad delivery algorithms for education ads. We apply our method to Meta using ads for real schools and observe the results of delivery. We find evidence of racial discrimination in Meta's algorithmic delivery of ads for education opportunities, posing legal and ethical concerns. Our results extend evidence of algorithmic discrimination to the education domain, showing that current bias mitigation mechanisms are narrow in scope, and suggesting a broader role for third-party auditing of social media in areas where ensuring non-discrimination is important.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォーム上のデジタル広告は、経済的機会へのアクセスを形作る上で重要な役割を担っている。 本研究は,教育機会のための広告配信における人種的偏見を評価可能な,新たな第三者監査手法の提案と実装である。 サードパーティの監査は、外部の参加者がソーシャルメディアのアルゴリズムに偏見の有無を証明できるため重要である。 教育は差別や人種的ターゲットの懸念に対して法的に保護される領域であるが、広告配信アルゴリズムによって引き起こされる偏見は、これまでこの領域では研究されていない。 以前の監査では、プラットフォームが住宅や雇用広告のためにユーザーに広告を配信する際の差別が示されていた。 これらの監査の結果は、Metaが広告配信アルゴリズムを変更してバイアスを減らすための法的行動を支持したが、それは住宅、雇用、信用の領域に限られていた。 本研究では,教育広告のためのプラットフォーム広告配信アルゴリズムにおいて,差別を計測する新しい手法を提案する。 本稿では,本手法を実校向け広告を用いてMetaに適用し,納品結果を観察する。 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。 本研究は, アルゴリズムによる差別の証拠を教育領域に拡張し, 現在の偏見緩和メカニズムは範囲が狭く, 非差別の確保が重要である分野において, ソーシャルメディアの第三者監査に幅広い役割を担っていることを示唆した。

関連論文リスト

• Auditing for Bias in Ad Delivery Using Inferred Demographic Attributes [50.37313459134418]
  広告配信のブラックボックス監査において,予測誤差が偏見の監査に与える影響について検討した。 本稿では,広告配信アルゴリズムのスキュー評価において,推測誤差を軽減する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T18:57:03Z)
• 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)
• Unlawful Proxy Discrimination: A Framework for Challenging Inherently Discriminatory Algorithms [4.1221687771754]
  EUの直接差別という法的概念は、様々なアルゴリズムによる意思決定の文脈に適用できる。 間接的差別とは異なり、直接的差別の枠組みには「客観的正当化」段階は存在しない。 アルゴリズムの文脈における直接差別の最も可能性の高い候補に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T10:06:17Z)
• 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)
• Having your Privacy Cake and Eating it Too: Platform-supported Auditing of Social Media Algorithms for Public Interest [70.02478301291264]
  ソーシャルメディアプラットフォームは、情報や機会へのアクセスをキュレートするので、公衆の言論を形成する上で重要な役割を果たす。 これまでの研究では、これらのアルゴリズムが偏見や差別的な結果をもたらすことを示すためにブラックボックス法が用いられてきた。 本稿では,提案法の目標を満たすプラットフォーム支援型監査手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-18T17:32:35Z)
• 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)
• Auditing Digital Platforms for Discrimination in Economic Opportunity Advertising [5.794035436345331]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-21T19:18:34Z)

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。