論文の概要: Into the Unknown: Accounting for Missing Demographic Data when Mitigating Ad Delivery Skew

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12273v1
• Date: Tue, 12 May 2026 15:36:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.971352
• Title: Into the Unknown: Accounting for Missing Demographic Data when Mitigating Ad Delivery Skew
• Title（参考訳）: Into the Unknown: 広告配信スキューの修正におけるデモグラフィックデータの欠落の理由
• Authors: Isabel Corpus, Allison Koenecke,
• Abstract要約: オンライン広告プラットフォームは、アルゴリズムシステムを使用して、広告配信と呼ばれるユーザーに広告をマッチングするプロセスを動かしている。 以前の監査では、広告配信は人口統計学的属性によって歪められることが示されていた。 この過度な配達は、公共サービスを宣伝する広告の文脈で深刻な懸念を提起する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.904614754159118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Online advertising platforms use algorithmic systems to power the process of matching ads to users, termed ad delivery. Prior audits have demonstrated that ad delivery can be skewed by demographic attributes, such that ads are systematically under-delivered to certain groups despite advertiser intent to reach groups proportionally. This under-delivery raises a serious concern in the context of ads promoting public services, which might prevent certain groups of individuals from accessing information about resources on the basis of their demographic identity. In the absence of platform-provided solutions to skewed ad delivery, advertisers can counteract skew by targeting demographic groups directly. However, direct targeting excludes users whose demographics the platform cannot infer ("unknown users") if advertising platforms do not provide a way to target unknown users directly, as is the case on Google Ads. We collaborate with a state-level government agency to reduce gender-based skew in ad delivery with an intervention that accounts for unknown users while incorporating gender-based targeting. In particular, we design a budget split intervention that directly incorporates unknown users and targets users with Google-inferred gender labels (i.e., male, female). We find that this intervention is a valuable approach to addressing ad delivery skew without excluding unknown users, and serves as a middle ground in the trade-off between higher costs (from more granular demographic targeting) and skew (from ignoring demographics entirely). This approach is responsive to the needs of real-world, resource-constrained advertisers who are committed to the equitable distribution of public service outreach via online advertising. We conclude with recommendations for government advertisers, online advertising platforms, and researchers.
• Abstract（参考訳）: オンライン広告プラットフォームは、アルゴリズムシステムを使用して、広告配信と呼ばれるユーザーに広告をマッチングするプロセスを動かしている。 以前の監査では、広告配信は人口統計学的属性によって歪められ、広告主がグループに比例する意図があるにもかかわらず、広告は特定のグループに体系的に過度に配信されることが示されていた。 この過度の配達は、公共サービスを宣伝する広告の文脈において深刻な関心を喚起する。 プラットフォームが提供するスキュー広告配信ソリューションがない場合、広告主は人口統計グループを直接ターゲットにすることで、スキューに対処することができる。 しかし、ダイレクトターゲティングは、Google Adsのように、広告プラットフォームが未知のユーザーを直接ターゲットする手段を提供していない場合、プラットフォームが(未知のユーザー)推測できないユーザーを除外する。 我々は国家レベルの政府機関と協力し、性別に基づくターゲティングを取り入れたまま、未知のユーザーに対する介入によって、広告配信における性別ベースの歪を減らした。 特に、未知のユーザを直接組み込んだ予算分割の介入を設計し、Googleが推論した性別ラベル(男性、女性)でユーザをターゲットにする。 この介入は、未知のユーザーを排除せずに広告配信スキューに対処するための価値あるアプローチであり、高いコスト(より粒度の高いターゲティングから)とスキュー(完全に無視することから)の間のトレードオフの中核となる。 このアプローチは、オンライン広告を通じて公共サービスのアウトリーチの公平な分配にコミットしている、現実的なリソース制約のある広告主のニーズに応答する。 政府広告主、オンライン広告プラットフォーム、研究者の推薦で締めくくります。

関連論文リスト

• Reckless Designs and Broken Promises: Privacy Implications of Targeted Interactive Advertisements on Social Media Platforms [3.956142896254297]
  ソーシャルメディアプラットフォームTikTok、Facebook、Instagramは、サードパーティーがターゲット広告キャンペーンをプラットフォーム内でセンシティブな属性で実行できるようにする。 このプラットフォームレベルのデザイン選択は、広告主が広告と対話する人のプロフィールを見ることができるように、プライバシーの抜け穴を生じさせる。 この行動は、プラットフォームが広告主からユーザーデータを隠蔽するという約束と矛盾している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-04T02:27:45Z)
• External Evaluation of Discrimination Mitigation Efforts in Meta's Ad Delivery [47.418845064441605]
  本稿では,Metaによって実装された可変還元システム(VRS)が,個人にとっての機会へのアクセスを有意義に改善していないことを示す。 そして、現実世界の広告でVRSを評価する実験を行い、VRSがばらつきを減らす一方で、広告主のコストも上昇させることを示した。 当社のアプローチは,すべてのグループからのユーザに対する広告露出の増加と,広告主に対するコスト削減によって,VRSよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-19T19:29:26Z)
• 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)
• Why am I Still Seeing This: Measuring the Effectiveness Of Ad Controls and Explanations in AI-Mediated Ad Targeting Systems [55.02903075972816]
  我々は,メタの「より少ない」広告制御の有効性と,AIによるターゲティングへの移行に伴う広告ターゲティング説明の有効性を評価する。 調査対象のトピックに対する"See less"広告コントロールの利用は,Metaがこれらのトピックについて示す広告数を著しく減少させるものではないことがわかった。 ローカル広告の広告ターゲティング説明の大部分は、位置特化ターゲティング基準に言及していない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T18:03:11Z)
• 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)
• 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)
• An Empirical Study of In-App Advertising Issues Based on Large Scale App Review Analysis [67.58267006314415]
  われわれは,App StoreとGoogle Playの広告関連ユーザフィードバックに関する大規模分析を行った。 広告関連レビュー36,309件の統計分析から,利用者は使用中のユニーク広告数や広告表示頻度を最も気にしていることがわかった。 いくつかの広告イシュータイプは、他の広告イシューよりも開発者によって迅速に対処される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-22T05:38:24Z)
• Targeted display advertising: the case of preferential attachment [5.144809478361603]
  我々は、データ不足のパートナーに対して、関心のあるユーザを予測するという課題に対処する「ドメイン適応」アプローチを開発する。 我々のアプローチは、段階的な微調整によって、新しいキャンペーンデータに容易に適応し、その結果、キャンペーンの様々な点で機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-07T16:23:17Z)

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。