Cinque anni dal voto sulla Brexit e tre dallo scandalo di Cambridge Analytica, ora conosciamo il ruolo che la pubblicità politica mirata può svolgere nel fomentare la polarizzazione. Nel 2018 è stato rivelato che Cambridge Analytica aveva utilizzato i dati raccolti da 87 milioni di profili Facebook, senza il consenso degli utenti, per aiutare la campagna elettorale di Donald Trump del 2016 a raggiungere gli elettori chiave con annunci online.

Negli anni successivi, abbiamo imparato come questo tipo di pubblicità mirata può creare bolle di filtro politiche e camere di risonanza, sospettati di dividere le persone e di aumentare la circolazione di disinformazione dannosa.

Ma la stragrande maggioranza degli annunci scambiati online sono commerciali, non politico. La pubblicità commerciale mirata è la principale fonte di reddito nell'economia di Internet, ma sappiamo poco di come ci influenza. Sappiamo che i nostri dati personali vengono raccolti per supportare la pubblicità mirata in un modo che viola la nostra privacy. Ma a parte le considerazioni sulla privacy, in quale altro modo il targeting potrebbe danneggiarci e come potrebbero essere prevenuti questi danni?

Queste domande hanno motivato la nostra recente ricerca. Abbiamo scoperto che anche la pubblicità mirata online ci divide e ci isola impedendoci di segnalare collettivamente gli annunci a cui ci opponiamo. Lo facciamo nel mondo fisico (forse quando vediamo un annuncio pubblicitario alla fermata dell'autobus o alla stazione ferroviaria) avvisando le autorità di regolamentazione dei contenuti dannosi. Ma i consumatori online sono isolati perché le informazioni che vedono sono limitate a ciò che è loro rivolto.

Fino a quando non affrontiamo questo difetto, impedire che annunci pubblicitari mirati ci isolino dal feedback degli altri, le autorità di regolamentazione non saranno in grado di proteggerci dalle pubblicità online che potrebbero danneggiarci.

A causa dell'enorme volume di annunci scambiati online, i supervisori umani non possono controllare ogni campagna. Così sempre più, algoritmi di apprendimento automatico schermano il contenuto degli annunci, prevedere la probabilità che possano essere dannosi o non conformi agli standard. Ma queste previsioni possono essere distorte, e in genere vietano solo le violazioni più evidenti. Tra i tanti annunci che superano questi controlli, una parte significativa contiene ancora contenuti potenzialmente dannosi.

Tradizionalmente, le autorità per gli standard pubblicitari hanno adottato un approccio reattivo alla regolamentazione della pubblicità, basandosi sui reclami dei consumatori. Prendiamo il caso 2015 della campagna "Beach Body" di Protein World, che è stato esposto in tutta la metropolitana di Londra su cartelloni pubblicitari con un modello in bikini accanto alle parole:"Are you beach body ready?" Molti pendolari si sono lamentati, dicendo che promuoveva stereotipi dannosi. Poco dopo, l'annuncio è stato bandito ed è stata avviata un'indagine pubblica sulla pubblicità socialmente responsabile.

Regolamentazione degli annunci

Il caso Protein World illustra come funzionano i regolatori. Perché rispondono ai reclami dei consumatori, il regolatore è aperto a considerare come la pubblicità sia in conflitto con le norme sociali percepite. Man mano che le norme sociali si evolvono nel tempo, questo aiuta i regolatori a tenere il passo con ciò che il pubblico considera dannoso.

I consumatori si sono lamentati dell'annuncio perché ritenevano che promuovesse e normalizzasse un messaggio dannoso. Ma è stato riferito che solo 378 pendolari hanno presentato reclami all'autorità di regolamentazione, delle centinaia di migliaia di persone che probabilmente li hanno visti. Ciò solleva la domanda:e tutti gli altri? Se la campagna si è svolta online, le persone non avrebbero visto i manifesti deturpati da pendolari scontenti e potrebbero non essere stati spinti a mettere in discussione il suo messaggio.

Il controverso di Protein World Sei pronto per il corpo in spiaggia? l'annuncio non può essere visualizzato nella sua forma attuale http://t.co/CVdVCqLDJQ pic.twitter.com/TCfPKTKqyU

— British Vogue (@BritishVogue) 30 aprile, 2015

Cosa c'è di più, se l'annuncio potesse essere indirizzato solo al sottoinsieme di consumatori più ricettivi al suo messaggio, potrebbero non aver sollevato alcuna lamentela. Di conseguenza, il messaggio dannoso sarebbe rimasto incontrastato, perdere un'opportunità per il regolatore di aggiornare le proprie linee guida in linea con le attuali norme sociali.

A volte gli annunci sono dannosi in un contesto specifico, come quando gli annunci di alimenti ad alto contenuto di grassi sono rivolti ai bambini, o quando gli annunci di giochi a distanza prendono di mira coloro che soffrono di una dipendenza dal gioco d'azzardo. Gli annunci mirati possono anche danneggiare per omissione. Questo è il caso, Per esempio, se gli annunci di scarpe escludono annunci di lavoro o annunci di salute pubblica che qualcuno potrebbe trovare più utili o addirittura vitali.

Questi casi possono essere descritti come danni contestuali:non sono legati a contenuti specifici, ma piuttosto dipendono dal contesto in cui l'annuncio viene presentato al consumatore.

Gli algoritmi di apprendimento automatico non sono in grado di identificare i danni contestuali. Anzi, il modo in cui funziona il targeting li amplifica. Diversi audit, Per esempio, hanno scoperto come Facebook ha consentito il targeting discriminatorio che peggiora le disuguaglianze socioeconomiche.

Scavando più a fondo

La causa principale di tutti questi problemi può essere ricondotta al fatto che i consumatori hanno un'esperienza online molto isolata. Lo chiamiamo uno stato di "frammentazione epistemica", dove le informazioni a disposizione di ciascun individuo sono limitate a ciò che gli è rivolto, senza la possibilità di confrontarsi con gli altri in uno spazio condiviso come la metropolitana di Londra.

A causa del targeting personalizzato, ognuno di noi vede annunci diversi. Questo ci rende più vulnerabili. Gli annunci possono giocare sulle nostre vulnerabilità personali, oppure possono negarci opportunità che non sapevamo esistessero. Poiché non sappiamo cosa vedono gli altri utenti, anche la nostra capacità di prestare attenzione ad altre persone vulnerabili è limitata.

Attualmente, i regolatori stanno adottando una combinazione di due strategie per affrontare queste sfide. Primo, vediamo una crescente attenzione sull'educazione dei consumatori per dare loro "controllo" su come sono presi di mira. Secondo, c'è una spinta verso il monitoraggio proattivo delle campagne pubblicitarie, automatizzare i meccanismi di screening prima che gli annunci vengano pubblicati online. Entrambe queste strategie sono troppo limitate.

Anziché, dovremmo concentrarci sul ripristino del ruolo dei consumatori come partecipanti attivi nella regolamentazione della pubblicità online. Ciò potrebbe essere ottenuto smussando la precisione delle categorie di targeting, istituendo quote di targeting, o vietando del tutto il targeting. Ciò garantirebbe che almeno una parte degli annunci online venga visualizzata da consumatori più diversificati, in un contesto condiviso in cui le obiezioni possono essere sollevate e condivise.

Sulla scia dello scandalo Cambridge Analytica, sono stati compiuti sforzi dalla Commissione elettorale per aprire il mondo nascosto degli annunci politici mirati alla vigilia delle elezioni del Regno Unito del 2019. Alcune emittenti hanno chiesto al loro pubblico di inviare annunci mirati sui loro feed di social media, per condividerli con un pubblico più ampio. I gruppi di campagna e gli accademici sono stati in grado di analizzare le campagne di targeting in modo più dettagliato, esporre dove gli annunci potrebbero essere dannosi o falsi.

Queste strategie potrebbero essere utilizzate anche per pubblicità commerciale mirata, che spezzerebbe la frammentazione epistemica che attualmente ci impedisce di rispondere collettivamente agli annunci dannosi. La nostra ricerca mostra che non è solo il targeting politico a produrre danni:anche il targeting commerciale richiede la nostra attenzione.

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.