Cinco años desde la votación del Brexit y tres desde el escándalo de Cambridge Analytica, ahora estamos familiarizados con el papel que puede desempeñar la publicidad política dirigida a fomentar la polarización. En 2018 se reveló que Cambridge Analytica había utilizado datos recopilados de 87 millones de perfiles de Facebook, sin el consentimiento de los usuarios, para ayudar a que la campaña electoral de 2016 de Donald Trump se dirija a los votantes clave con anuncios en línea.

En los años posteriores, hemos aprendido cómo este tipo de anuncios dirigidos pueden crear burbujas de filtro político y cámaras de eco, sospechoso de dividir a la gente y aumentar la circulación de desinformación dañina.

Pero la gran mayoría de los anuncios que se intercambian en línea son comerciales, no político. La publicidad comercial dirigida es la principal fuente de ingresos en la economía de Internet. pero sabemos poco sobre cómo nos afecta. Sabemos que nuestros datos personales se recopilan para respaldar la publicidad dirigida de una manera que viola nuestra privacidad. Pero aparte de las consideraciones de privacidad, ¿De qué otra manera nos podría dañar la focalización y cómo se podrían prevenir estos daños?

Estas preguntas motivaron nuestra investigación reciente. Descubrimos que la publicidad dirigida en línea también nos divide y aísla al evitar que marquemos colectivamente los anuncios a los que nos oponemos. Hacemos esto en el mundo físico (tal vez cuando vemos un anuncio en una parada de autobús o en una estación de tren) al alertar a los reguladores sobre contenido dañino. Pero los consumidores en línea están aislados porque la información que ven se limita a lo que les está dirigido.

Hasta que solucionemos este defecto, evitar que los anuncios dirigidos nos aíslen de los comentarios de otros, los reguladores no podrán protegernos de los anuncios en línea que podrían causarnos daño.

Debido al gran volumen de anuncios intercambiados en línea, los supervisores humanos no pueden examinar cada campaña. Así que cada vez más Los algoritmos de aprendizaje automático analizan el contenido de los anuncios. predecir la probabilidad de que sean perjudiciales o no se ajusten a los estándares. Pero estas predicciones pueden estar sesgadas, y normalmente solo prohíben las violaciones más claras. Entre los muchos anuncios que pasan estos controles, una parte significativa todavía contiene contenido potencialmente dañino.

Tradicionalmente, las autoridades de estándares publicitarios han adoptado un enfoque reactivo para regular la publicidad, basándose en las quejas de los consumidores. Tomemos el caso de 2015 de la campaña "Beach Body" de Protein World, que se mostró en el metro de Londres en vallas publicitarias con una modelo en bikini junto a las palabras:"¿Estás listo para la playa?" Muchos viajeros se quejaron, diciendo que promovía estereotipos dañinos. Poco después de, se prohibió el anuncio y se inició una investigación pública sobre la publicidad socialmente responsable.

Regulación de anuncios

El caso de Protein World ilustra cómo funcionan los reguladores. Porque responden a las quejas de los consumidores, el regulador está abierto a considerar cómo los anuncios entran en conflicto con las normas sociales percibidas. A medida que las normas sociales evolucionan con el tiempo, esto ayuda a los reguladores a mantenerse al día con lo que el público considera perjudicial.

Los consumidores se quejaron del anuncio porque sintieron que promovía y normalizaba un mensaje dañino. Pero se informó que solo 378 viajeros presentaron quejas ante el regulador, de los cientos de miles que probablemente los hayan visto. Esto plantea la pregunta:¿qué pasa con todos los demás? Si la campaña se hubiera realizado en línea, la gente no habría visto carteles desfigurados por viajeros descontentos y es posible que no se les haya pedido que cuestionen su mensaje.

El controvertido mundo de las proteínas ¿Está listo para la playa? el anuncio no puede aparecer en su forma actual http://t.co/CVdVCqLDJQ pic.twitter.com/TCfPKTKqyU

- British Vogue (@BritishVogue) 30 de abril, 2015

Y lo que es más, si el anuncio podría haberse dirigido solo al subconjunto de consumidores más receptivos a su mensaje, es posible que no hayan presentado ninguna queja. Como resultado, el mensaje dañino no habría sido cuestionado, desaprovechando una oportunidad para que el regulador actualice sus directrices de acuerdo con las normas sociales vigentes.

A veces, los anuncios son dañinos en un contexto específico, como cuando los anuncios de alimentos con alto contenido de grasa están dirigidos a niños, o cuando los anuncios de juegos de apuestas se dirigen a personas que sufren de adicción al juego. Los anuncios dirigidos también pueden dañar por omisión. Este es el caso, por ejemplo, si los anuncios de zapatos desplazan los anuncios de empleo o los anuncios de salud pública que alguien podría encontrar más útil o incluso vital.

Estos casos pueden describirse como daños contextuales:no están vinculados a contenido específico, sino que dependen del contexto en el que se presenta el anuncio al consumidor.

Los algoritmos de aprendizaje automático son malos para identificar daños contextuales. De lo contrario, la forma en que funciona la focalización en realidad los amplifica. Varias auditorías, por ejemplo, han descubierto cómo Facebook ha permitido una focalización discriminatoria que empeora las desigualdades socioeconómicas.

Cavar más profundo

La causa principal de todos estos problemas se debe al hecho de que los consumidores tienen una experiencia en línea muy aislada. A esto lo llamamos un estado de "fragmentación epistémica", donde la información disponible para cada individuo se limita a lo que está dirigido a ellos, sin la oportunidad de comparar con otros en un espacio compartido como el Metro de Londres.

Debido a la orientación personalizada, cada uno de nosotros ve anuncios diferentes. Esto nos hace más vulnerables. Los anuncios pueden aprovechar nuestras vulnerabilidades personales, o pueden privarnos de oportunidades que nunca supimos que existían. Porque no sabemos lo que ven otros usuarios, nuestra capacidad para cuidar de otras personas vulnerables también es limitada.

En la actualidad, Los reguladores están adoptando una combinación de dos estrategias para abordar estos desafíos. Primero, Vemos un enfoque cada vez mayor en educar a los consumidores para darles "control" sobre cómo se dirigen a ellos. Segundo, hay un impulso para monitorear las campañas publicitarias de manera proactiva, automatizar los mecanismos de selección antes de que los anuncios se publiquen en línea. Ambas estrategias son demasiado limitadas.

En lugar de, deberíamos centrarnos en restaurar el papel de los consumidores como participantes activos en la regulación de la publicidad online. Esto podría lograrse reduciendo la precisión de las categorías de orientación, instituyendo cuotas de focalización, o prohibiendo la focalización por completo. Esto garantizaría que al menos una parte de los anuncios en línea sean vistos por consumidores más diversos, en un contexto compartido en el que se puedan plantear y compartir objeciones.

A raíz del escándalo de Cambridge Analytica, La Comisión Electoral hizo esfuerzos para abrir el mundo oculto de los anuncios políticos específicos en el período previo a las elecciones de 2019 en el Reino Unido. Algunas emisoras pidieron a su audiencia que enviara anuncios dirigidos en sus feeds de redes sociales, para compartirlos con una audiencia más amplia. Los grupos de campaña y los académicos pudieron analizar las campañas de orientación con mayor detalle, exponer dónde los anuncios podrían ser dañinos o falsos.

Estas estrategias también podrían utilizarse para publicidad comercial dirigida, lo que rompería la fragmentación epistémica que actualmente nos impide responder colectivamente a los anuncios dañinos. Nuestra investigación muestra que no es solo la focalización política la que produce daños, la focalización comercial también requiere nuestra atención.

Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.