L'impact de la pub en ligne problématique
Examiner les réactions des utilisateurs face aux pubs digitales trompeuses et à la responsabilité.
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Table des matières
La publicité ciblée est un truc courant pour beaucoup de gens qui surfent sur internet. Les annonceurs utilisent des algorithmes pour comprendre quelles pubs sont les plus pertinentes pour les spectateurs, leur montrant des pubs chaque jour. Cependant, avec l'utilisation massive de pubs, certaines peuvent être connues pour contenir du contenu trompeur ou mensonger, comme des arnaques ou du clickbait, ce qui peut mal impacter l'Expérience Utilisateur.
Des recherches montrent que les gens peuvent avoir des sentiments négatifs envers certaines pubs en ligne. Certaines pubs peuvent apparaître plus souvent pour des groupes spécifiques, suscitant des préoccupations sur l'équité. Dans cet article, on explore quelques questions principales sur la publicité problématique : Quels types de pubs les utilisateurs trouvent-ils les plus dérangeants ? Certains groupes voient-ils ces pubs plus fréquemment ? Et qui est responsable de ce problème : les annonceurs ou les plateformes qui affichent les pubs ?
Pour répondre à ces questions, on a mené une étude sur Facebook, l'une des plus grandes plateformes de pubs en ligne. On a collecté et catégorisé des milliers de pubs pendant trois mois, en regardant comment les participants ressentaient les pubs qu'ils rencontraient. On voulait voir si les personnes âgées ou les groupes minoritaires faisaient face à un plus grand nombre de pubs problématiques. Nos résultats montrent qu'une grande partie de ces pubs n'avait pas de ciblage spécifique, suggérant que les algorithmes de livraison des plateformes jouent un grand rôle dans cette distribution biaisée.
Expériences des utilisateurs avec les pubs en ligne
Beaucoup d'utilisateurs n'aiment pas les pubs numériques et utilisent souvent des bloqueurs de pub pour les éviter. Certaines études ont examiné pourquoi les utilisateurs trouvent certaines pubs problématiques. Les raisons communes incluent l'agacement face à des pubs qui sont sans rapport, mal conçues ou trompeuses. Certaines pubs peuvent même provoquer de l'anxiété ou de la confusion. Les utilisateurs souffrant de certains problèmes de santé mentale pourraient avoir des réactions encore plus négatives face à certains types de pubs.
En recueillant des insights des utilisateurs et en analysant leurs sentiments envers diverses pubs, on peut mieux comprendre les types de pubs qui causent de l'inconfort. On a utilisé un sondage pour rassembler ces infos, se concentrant sur les expériences individuelles et en identifiant les pubs problématiques de notre base de données.
Catégories de pubs problématiques
À travers notre recherche, on a trouvé quatre principales catégories de pubs que beaucoup de participants ont signalé ne pas aimer :
Pubs trompeuses : Elles contiennent des informations fausses, des affirmations trompeuses ou d'autres tactiques malhonnêtes pour berner les utilisateurs. Des exemples incluent des pubs promettant des revenus faciles ou piégeant les utilisateurs pour obtenir des informations personnelles.
Pubs de contenu interdit : Des pubs qui vont à l'encontre des politiques mises en place par les plateformes, comme celles promouvant des produits ou services illégaux. Ça peut inclure des drogues ou certaines offres financières.
Pubs clickbait : Ces pubs induisent souvent les utilisateurs en erreur en ne fournissant pas de descriptions claires ou précises du contenu qu'elles promeuvent. Elles peuvent attirer l'attention mais laissent souvent les utilisateurs insatisfaits après y avoir cliqué.
Pubs de contenu sensible : Cette catégorie inclut les pubs qui abordent des sujets sensibles, comme la perte de poids, les problèmes financiers ou le jeu, ce qui peut être nuisible pour certains spectateurs.
Les utilisateurs ont signalé une forte aversion pour ces types de pubs, soulignant la nécessité de prêter attention à la façon dont les pubs influencent leurs expériences en ligne.
Variabilité dans la distribution des pubs
On a découvert que les pubs problématiques ne sont pas distribuées de manière égale parmi les utilisateurs de Facebook. Bien que ces pubs ne représentent qu'une petite partie du total des pubs vues, certains groupes-comme les utilisateurs plus âgés et les minorités-ont été exposés à ces pubs problématiques plus fréquemment que d'autres. On a modélisé la distribution de ces pubs à travers différentes démographies et découvert des disparités significatives.
Par exemple, notre analyse a montré que les personnes âgées rencontraient plus de pubs clickbait et trompeuses par rapport aux jeunes utilisateurs. Pendant ce temps, les utilisateurs noirs étaient plus susceptibles de voir des pubs clickbait que d'autres groupes démographiques. Cela soulève la question de la responsabilité quand il s'agit du ciblage et de la livraison de ces pubs problématiques.
Le rôle des annonceurs et des plateformes de publicité
Pour comprendre qui est responsable de la distribution inégale des pubs problématiques, on a examiné comment les annonceurs ciblent leurs audiences. Les annonceurs utilisent diverses options de ciblage pour atteindre des groupes spécifiques. Cependant, beaucoup de pubs sont aussi montrées à des audiences plus larges sans critères de ciblage spécifiques. Cela implique que les plateformes elles-mêmes peuvent contribuer à cette livraison biaisée.
Des plateformes comme Facebook utilisent souvent des algorithmes complexes pour déterminer quelles pubs montrer aux utilisateurs en fonction de divers facteurs, incluant les données utilisateur et la pertinence des pubs. Même quand les annonceurs définissent des critères de ciblage larges, les algorithmes peuvent toujours influencer quels utilisateurs voient certaines pubs, menant à des biais potentiels.
Résultats des données sur l'expérience utilisateur
Après avoir analysé les données sur l'expérience utilisateur, on a identifié des tendances clés liées aux pubs problématiques :
- Un pourcentage significatif de personnes âgées et de groupes minoritaires a rapporté voir plus de pubs problématiques.
- Les algorithmes des plateformes publicitaires pourraient jouer un rôle significatif dans la décision de quelles pubs atteignent quels utilisateurs, menant potentiellement à une exposition accrue pour certaines populations vulnérables.
- Les pubs classées comme trompeuses ou clickbait étaient souvent beaucoup moins appréciées que les pubs neutres, suggérant une distinction claire dans les sentiments des utilisateurs.
Recommandations pour le changement
Pour améliorer les expériences des utilisateurs avec les pubs en ligne, on propose plusieurs changements. D'abord, les plateformes devraient affiner leurs critères pour ce qui constitue une pub problématique et assurer une modération plus robuste de ces pubs. Bien que des réglementations existent autour de certains types de pubs, il faut faire plus pour celles qui touchent à des thèmes sensibles.
Ensuite, il faut aussi que les plateformes reconsidèrent leurs processus d'optimisation pour éviter de personnaliser les pubs problématiques. Cela signifie mettre en place des mesures qui empêchent les pubs nuisibles d'être montrées aux utilisateurs, même si elles passent par des vérifications de modération initiales.
Ces changements pourraient mener à une meilleure expérience de navigation pour tous les utilisateurs, en favorisant un environnement en ligne où les pubs ne contribuent pas à des sentiments ou résultats négatifs.
Conclusion
Notre étude met en lumière le problème de la publicité problématique, notamment sur une grande plateforme comme Facebook. On espère sensibiliser sur la façon dont ces pubs peuvent affecter les expériences des utilisateurs et souligner le rôle des plateformes dans la livraison des pubs aux utilisateurs. En améliorant la façon dont les pubs sont catégorisées et modérées, on peut travailler vers un système publicitaire plus équitable qui répond aux besoins de tous les utilisateurs.
Cet article a exploré l'interaction complexe entre la publicité ciblée, les expériences des utilisateurs et la responsabilité des annonceurs et des plateformes. À mesure que de plus en plus de personnes utilisent des plateformes en ligne, il est crucial de rester informé et engagé dans les discussions sur l'intégrité des pratiques publicitaires et la sécurité des utilisateurs.
Titre: Problematic Advertising and its Disparate Exposure on Facebook
Résumé: Targeted advertising remains an important part of the free web browsing experience, where advertisers' targeting and personalization algorithms together find the most relevant audience for millions of ads every day. However, given the wide use of advertising, this also enables using ads as a vehicle for problematic content, such as scams or clickbait. Recent work that explores people's sentiments toward online ads, and the impacts of these ads on people's online experiences, has found evidence that online ads can indeed be problematic. Further, there is the potential for personalization to aid the delivery of such ads, even when the advertiser targets with low specificity. In this paper, we study Facebook -- one of the internet's largest ad platforms -- and investigate key gaps in our understanding of problematic online advertising: (a) What categories of ads do people find problematic? (b) Are there disparities in the distribution of problematic ads to viewers? and if so, (c) Who is responsible -- advertisers or advertising platforms? To answer these questions, we empirically measure a diverse sample of user experiences with Facebook ads via a 3-month longitudinal panel. We categorize over 32,000 ads collected from this panel ($n=132$); and survey participants' sentiments toward their own ads to identify four categories of problematic ads. Statistically modeling the distribution of problematic ads across demographics, we find that older people and minority groups are especially likely to be shown such ads. Further, given that 22% of problematic ads had no specific targeting from advertisers, we infer that ad delivery algorithms (advertising platforms themselves) played a significant role in the biased distribution of these ads.
Auteurs: Muhammad Ali, Angelica Goetzen, Alan Mislove, Elissa M. Redmiles, Piotr Sapiezynski
Dernière mise à jour: 2023-06-09 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2306.06052
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.06052
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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Liens de référence
- https://www.census.gov/quickfacts/fact/table/US/POP010220
- https://data.census.gov/table?q=S0101&tid=ACSST5Y2020.S0101
- https://data.census.gov/table?q=S1501&tid=ACSST5Y2020.S1501
- https://www.facebook.com/terms/
- https://www.facebook.com/policies_center/ads/prohibited_content/unacceptable_business_practices
- https://transparency.fb.com/policies/ad-standards/deceptive-content/
- https://transparency.fb.com/policies/ad-standards/
- https://www.facebook.com/business/help/503640323442584?id=208060977200861
- https://transparency.fb.com/policies/ad-standards/content-specific-restrictions
- https://secartifacts.github.io/usenixsec2023/