Vijf jaar sinds de Brexit-stemming en drie jaar sinds het Cambridge Analytica-schandaal, we zijn nu bekend met de rol die gerichte politieke advertenties kunnen spelen bij het aanwakkeren van polarisatie. In 2018 werd onthuld dat Cambridge Analytica gegevens had gebruikt die waren verzameld uit 87 miljoen Facebook-profielen, zonder toestemming van de gebruikers, om de verkiezingscampagne van Donald Trump in 2016 te helpen de belangrijkste kiezers te bereiken met online advertenties.

In de jaren daarna, we hebben geleerd hoe dit soort gerichte advertenties politieke filterbubbels en echokamers kunnen creëren, verdacht van het verdelen van mensen en het vergroten van de verspreiding van schadelijke desinformatie.

Maar de overgrote meerderheid van de online uitgewisselde advertenties zijn commercieel, niet politiek. Commerciële gerichte reclame is de belangrijkste bron van inkomsten in de interneteconomie, maar we weten weinig over hoe het ons beïnvloedt. We weten dat onze persoonlijke gegevens worden verzameld om gerichte advertenties te ondersteunen op een manier die onze privacy schendt. Maar afgezien van privacyoverwegingen, hoe zou targeting ons anders kunnen schaden - en hoe zou deze schade kunnen worden voorkomen?

Deze vragen vormden de aanleiding voor ons recente onderzoek. We ontdekten dat online gerichte advertenties ons ook verdelen en isoleren door te voorkomen dat we collectief advertenties markeren waar we bezwaar tegen hebben. We doen dit in de fysieke wereld (misschien wanneer we een advertentie zien bij een bushalte of treinstation) door toezichthouders te waarschuwen voor schadelijke inhoud. Maar online consumenten zijn geïsoleerd omdat de informatie die ze zien beperkt is tot wat op hen is gericht.

Totdat we deze fout aanpakken, voorkomen dat gerichte advertenties ons isoleren van de feedback van anderen, regelgevers zullen ons niet kunnen beschermen tegen online advertenties die ons schade kunnen berokkenen.

Vanwege het enorme aantal advertenties dat online wordt uitgewisseld, menselijke supervisors kunnen niet elke campagne doorlichten. Dus steeds meer, algoritmen voor machine learning screenen de inhoud van advertenties, het voorspellen van de waarschijnlijkheid dat ze schadelijk zijn of niet voldoen aan de normen. Maar deze voorspellingen kunnen vertekend zijn, en ze verbieden meestal alleen de duidelijkste schendingen. Onder de vele advertenties die deze controles doorstaan, een aanzienlijk deel bevat nog steeds potentieel schadelijke inhoud.

traditioneel, autoriteiten voor reclamenormen hebben een reactieve benadering gekozen om reclame te reguleren, gebaseerd op klachten van consumenten. Neem de 2015 case van Protein World's "Beach Body" campagne, die aan de andere kant van de Londense metro werd getoond op billboards met een in bikini gekled model naast de woorden:"Are you beach body ready?" Veel pendelaars klaagden, zeggen dat het schadelijke stereotypen bevorderde. Kort daarna, de advertentie werd verboden en er werd een openbaar onderzoek naar maatschappelijk verantwoorde reclame gelanceerd.

Advertenties reguleren

De casus Protein World illustreert hoe regelgevers werken. Omdat ze reageren op klachten van consumenten, de toezichthouder staat open om na te gaan hoe advertenties in strijd zijn met waargenomen sociale normen. Naarmate sociale normen in de loop van de tijd evolueren, dit helpt regelgevers bij te blijven met wat het publiek als schadelijk beschouwt.

Consumenten klaagden over de advertentie omdat ze vonden dat deze een schadelijke boodschap promootte en normaliseerde. Maar er werd gemeld dat slechts 378 pendelaars klachten indienden bij de toezichthouder, van de honderdduizenden die ze waarschijnlijk hebben gezien. Dit roept de vraag op:hoe zit het met alle anderen? Als de campagne online had plaatsgevonden, mensen zouden geen posters hebben gezien die werden beklad door ontevreden forensen en ze waren misschien niet gevraagd om de boodschap in twijfel te trekken.

Het controversiële van Protein World Ben je klaar voor het strandlichaam? advertentie kan niet worden weergegeven in zijn huidige vorm http://t.co/CVdVCqLDJQ pic.twitter.com/TCfPKTKqyU

— Britse Vogue (@BritishVogue) 30 april 2015

Bovendien, als de advertentie alleen gericht had kunnen zijn op de subgroep van consumenten die het meest ontvankelijk is voor de boodschap, ze hebben misschien geen klachten ingediend. Als resultaat, de schadelijke boodschap zou onbetwist zijn gebleven, een kans missen voor de regelgever om hun richtlijnen bij te werken in overeenstemming met de huidige sociale normen.

Soms zijn advertenties schadelijk in een specifieke context, zoals wanneer advertenties voor voedingsmiddelen met een hoog vetgehalte zijn gericht op kinderen, of wanneer gokadvertenties zijn gericht op mensen die aan een gokverslaving lijden. Gerichte advertenties kunnen ook schade toebrengen door weglating. Dit is het geval, bijvoorbeeld, als advertenties voor schoenen vacatures of aankondigingen over de volksgezondheid verdringen die iemand misschien nuttiger of zelfs essentieel vindt.

Deze gevallen kunnen worden omschreven als contextuele schade:ze zijn niet gebonden aan specifieke inhoud, maar zijn eerder afhankelijk van de context waarin de advertentie aan de consument wordt gepresenteerd.

Algoritmen voor machine learning zijn slecht in het identificeren van contextuele schade. Integendeel, de manier waarop targeting werkt, versterkt ze in feite. Verschillende controles, bijvoorbeeld, hebben ontdekt hoe Facebook discriminerende targeting heeft toegestaan ​​die de sociaaleconomische ongelijkheden verergert.

Dieper graven

De hoofdoorzaak van al deze problemen kan worden herleid tot het feit dat consumenten een zeer geïsoleerde online ervaring hebben. We noemen dit een staat van "epistemische fragmentatie", waar de informatie die beschikbaar is voor elk individu beperkt is tot wat op hen is gericht, zonder de mogelijkheid om met anderen te vergelijken in een gedeelde ruimte zoals de London Underground.

Door gepersonaliseerde targeting, ieder van ons ziet verschillende advertenties. Dit maakt ons kwetsbaarder. Advertenties kunnen spelen op onze persoonlijke kwetsbaarheden, of ze kunnen ons kansen onthouden waarvan we niet wisten dat ze bestonden. Omdat we niet weten wat andere gebruikers zien, ons vermogen om voor andere kwetsbare mensen te zorgen is ook beperkt.

Momenteel, regelgevers passen een combinatie van twee strategieën toe om deze uitdagingen aan te pakken. Eerst, we zien een toenemende aandacht voor het opleiden van consumenten om hen "controle" te geven over hoe ze worden getarget. Tweede, er is een druk om advertentiecampagnes proactief te monitoren, het automatiseren van screeningmechanismen voordat advertenties online worden gepubliceerd. Beide strategieën zijn te beperkt.

In plaats daarvan, we moeten ons concentreren op het herstel van de rol van consumenten als actieve deelnemers aan de regulering van onlinereclame. Dit kan worden bereikt door de nauwkeurigheid van targetingcategorieën af te zwakken, door targetingquota in te stellen, of door targeting helemaal te verbieden. Dit zou ervoor zorgen dat ten minste een deel van de online advertenties wordt gezien door meer diverse consumenten, in een gedeelde context waar bezwaren tegen hen kunnen worden geuit en gedeeld.

In de nasleep van het Cambridge Analytica-schandaal, De kiescommissie heeft zich ingespannen om de verborgen wereld van gerichte politieke advertenties open te breken in de aanloop naar de verkiezingen van 2019 in het VK. Sommige omroepen vroegen hun publiek om gerichte advertenties in te sturen op hun sociale media-feeds, om ze met een groter publiek te delen. Campagnegroepen en academici konden targetingcampagnes gedetailleerder analyseren, blootleggen waar advertenties schadelijk of onwaar kunnen zijn.

Deze strategieën kunnen ook worden gebruikt voor commerciële gerichte reclame, die de epistemische fragmentatie zou doorbreken die ons momenteel verhindert collectief te reageren op schadelijke advertenties. Ons onderzoek toont aan dat niet alleen politieke targeting schadelijk is, maar ook commerciële targeting vereist onze aandacht.

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd vanuit The Conversation onder een Creative Commons-licentie. Lees het originele artikel.