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    Par défaut Les publicités de Facebook seraient discriminatoires à l’égard des femmes dans les offres d'emploi
    Les publicités de Facebook seraient discriminatoires à l’égard des femmes,
    selon une étude de l'Université de Californie du Sud

    Les plateformes publicitaires telles que Facebook, Google et LinkedIn promettent le respect de l’équité à leurs différents utilisateurs. Cependant, de nombreuses études ont montré que la diffusion des publicités sur ces plateformes peut être faussée par le sexe ou la race en raison de l’optimisation des algorithmiques cachée sur leurs plateformes. Plus tôt cette semaine, une équipe de l'Université de Californie du Sud a apporté de nouvelles preuves que le système de publicité de Facebook est discriminatoire à l’égard des femmes. L’étude montre que l'algorithme utilisé pour cibler les annonces reproduit des disparités réelles entre les sexes lors de la présentation d'offres d'emploi.

    Dans des domaines allant de l'ingénierie logicielle à la vente en passant par la livraison de nourriture, l'équipe a diffusé des séries d'annonces promouvant des offres d'emploi réelles dans des entreprises à peu près équivalentes et nécessitant à peu près les mêmes compétences, l'une pour une entreprise dont la main-d'œuvre existante était disproportionnellement masculine et l'autre disproportionnellement féminine. Facebook a montré à plus d'hommes les annonces pour les entreprises disproportionnellement masculines et à plus de femmes les annonces pour les entreprises disproportionnellement féminines, même si les qualifications du poste étaient les mêmes.

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    L’équipe de chercheurs s'est appuyée sur des travaux antérieurs pour mesurer la distorsion dans la diffusion des publicités, ils ont développé une nouvelle méthodologie pour l’étude des algorithmes discriminatoires dans la diffusion des annonces d'emploi. En appliquant la méthodologie aux plateformes Facebook et LinkedIn, les chercheurs ont confirmé l'existence d'un biais lié au sexe dans la diffusion des annonces sur Facebook, ils ont démontré qu'il ne peut être justifié par des différences de qualifications. Les chercheurs ont également indiqué qu’ils n’ont pas pu trouver de biais dans la diffusion des annonces sur LinkedIn.

    Une étude réalisée en 2019 par un membre de l'équipe a fourni des preuves solides que l'algorithme publicitaire de Facebook est plus que capable d'être biaisé. En réponse à cette étude, et dans le sillage des critiques généralisées sur les outils qui pourraient être utilisés pour mener des campagnes publicitaires discriminatoires, Facebook avait déclaré à l'époque : « nous nous opposons à la discrimination sous toutes ses formes. Nous avons apporté des changements importants à nos outils de ciblage publicitaire et nous savons que ce n'est qu'une première étape. Nous avons examiné notre système de diffusion des annonces et avons engagé des leaders de l'industrie, des universitaires et des experts en droits civils sur ce même sujet ».

    Selon l'étude, ce déséquilibre s'applique également aux offres d'emploi hautement qualifiées. Les algorithmes de Facebook étaient plus susceptibles de montrer aux femmes une annonce pour un emploi technique chez Netflix Inc, qui a un niveau d'emploi féminin relativement élevé pour le secteur technologique, qu'une annonce pour un emploi chez Nvidia Corp. un fabricant de puces graphiques dont la proportion d'employés masculins est plus élevée, selon les données des rapports d'emploi fédéraux.

    Les résultats suggèrent « une plateforme dont l'algorithme apprend et perpétue la différence existante dans la démographie des employés », indique le document, notant que les algorithmes de Facebook semblaient produire des résultats biaisés même si un employeur avait l'intention d'atteindre un public démographiquement équilibré.
    La loi fédérale interdit la discrimination fondée sur le sexe, la race, l'âge et d'autres caractéristiques dans la publicité pour le logement, l'emploi et les produits de crédit. Bien que l'application de cette loi à la publicité comportementale reste controversée, le gouvernement fédéral a fait valoir que les publicités doivent être distribuées de manière à ne pas désavantager les classes protégées en termes de capacité à les voir.

    Plateformes publicitaires de LinkedIn et Facebook

    Ce n’est plus un secret pour personne que Facebook et Linkedin tirent une grande partie de leurs chiffres d’affaires de la publicité, un marché de plusieurs milliards de dollars par an. Il est alors primordial pour ces géants du Web de s’assurer de la bonne santé de cette activité. Les annonceurs de LinkedIn et Facebook achètent des publicités pour atteindre différents objectifs marketing. LinkedIn et Facebook ont tous deux trois types d'objectifs : la sensibilisation, la considération et la conversion. Chaque type dispose de multiples options supplémentaires. L'objectif choisi contraint le format de l'annonce, la stratégie d'enchères et les options de paiement disponibles pour l'annonceur.

    Sur les deux plateformes, les annonceurs peuvent cibler une audience en utilisant des attributs de ciblage tels que la géographique, l'âge et le sexe. Mais si l'annonceur révèle qu'il s'agit d'une annonce d'emploi, les plateformes désactivent ou limitent le ciblage par âge et par sexe. LinkedIn, qui est un réseau professionnel, permet également un ciblage par titre de poste, formation et expérience professionnelle.

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    En outre, les annonceurs des deux plateformes peuvent télécharger une liste de contacts connus pour créer une audience personnalisée appelée Matched Audience sur LinkedIn et Custom Audience sur Facebook. Sur LinkedIn, les contacts peuvent être spécifiés par prénom, nom de famille ou adresse électronique. Facebook permet de spécifier par de nombreux autres champs, tels que le code postal et le numéro de téléphone. Les plateformes publicitaires font ensuite correspondre la liste téléchargée aux informations de profil des comptes LinkedIn ou Facebook.

    LinkedIn et Facebook fournissent tous deux des rapports sur les performances des publicités via l'interface de leur site web et via leurs API de marketing. Ces rapports reflètent les résultats de performance de la campagne en temps quasi réel, tels que le nombre de clics et d'impressions reçus par la publicité, ventilés selon différents axes. Les catégories d'informations pour lesquelles des ventilations agrégées sont disponibles diffèrent selon les plateformes. Les rapports Facebook ventilent les données de performance par emplacement, âge et le sexe, tandis que LinkedIn fournit des données ventilées par lieu d’emploi, secteur et l'entreprise, mais pas par âge ou par sexe.

    La publicité ciblée est devenue omniprésente, jouant un rôle important dans l'information et l'accès aux opportunités pour des centaines de millions d'utilisateurs. Ces rapports reflètent les résultats de performance de la campagne en temps quasi réel, tels que le nombre de clics et d'impressions reçus par la publicité, ventilés selon différents axes.

    Ciblage publicitaire discriminatoire

    Les journalistes de ProPublica ont été parmi les premiers à montrer que les options de ciblage de Facebook permettaient aux annonceurs d'emplois et de logements de pratiquer une discrimination en fonction de l'âge, la race et le sexe. En réponse à ces découvertes et dans le cadre d'un accord de règlement d'un litige, Facebook a apporté des modifications pour restreindre les capacités de ciblage offertes aux annonceurs pour les publicités dans les domaines de l'emploi et du logement.

    D'autres plateformes publicitaires, comme Google, ont annoncé des restrictions similaires. La question de savoir si ces restrictions sont suffisantes pour empêcher la discrimination d'un annonceur mal intentionné reste ouverte, car des études ont montré que les fonctionnalités avancées des plateformes publicitaires, telles que les audiences personnalisées et les audiences "sosies", peuvent être utilisées par les annonceurs.

    Dans le cas de l’étude, les chercheurs de l'Université de Californie du Sud ont supposé que l'annonceur est bien intentionné et ont réalisé une étude de vérification en utilisant un ciblage équilibré entre les sexes. Les chercheurs ont émis l'hypothèse que les résultats discriminatoires peuvent résulter de choix dictés par la plateforme. Les chercheurs ont constaté que le nombre d'annonces, affiché, lié à des emplois très rémunérateurs lors d'une recherche Google était influencé par le sexe de l'internaute. Les comptes appartenant aux femmes voyant moins les annonces de cette catégorie.

    Les études n'ont pas pu examiner les causes de ces résultats, car leur méthodologie n'a pas permis d'isoler le rôle de l'algorithme de la plateforme des autres facteurs possibles, comme la concurrence des annonceurs et l'activité des utilisateurs. Les travaux récents des chercheurs ont démontré que les annonces d'emploi et de logement placées sur Facebook sont diffusées de manière biaisée en fonction du sexe et de la race, même lorsque l'annonceur cible un public équilibré sur le plan du sexe et de la race, et que cette distorsion résulte des choix de l'algorithme de diffusion des annonces de Facebook.

    L'algorithme de diffusion des publicités de Facebook, comme tous les autres systèmes automatisés de prise de décision qu'il utilise pour ses milliards d'utilisateurs, est une boîte noire, complètement opaque pour quiconque, à l'exception des employés de l'entreprise qui sont liés par des accords de non-divulgation et ont juré de garder le secret.

    L'une des explications possibles des résultats de l'équipe de l'Université de Californie du Sud, est que l'algorithme de diffusion des publicités s'entraîne en fonction des personnes qui ont cliqué sur des publicités similaires dans le passé. Peut-être les hommes ont-ils tendance à cliquer sur les publicités Domino's plus que les femmes.

    Source : Rapport d'étude

    Et vous ?

    Que pensez-vous à propos du travail des femmes ?

    Êtes-vous pour ou contre le travail des femmes ? Pourquoi ?

    En quoi la publicité discriminatoire de Facebook à l'égard des femmes est-elle préjudiciable ?

    Quelles solutions envisager pour mettre fin à ces pratiques ?

    Voir aussi :

    Facebook accusé d'avoir procédé à une discrimination dans la diffusion d'annonces de logements, en violation de la Fair Housing Act

    Facebook : des changements à venir pour mettre fin à la publicité discriminatoire, le réseau social et l'État de Washington signent une entente

    Un groupe d'utilisateurs attaque Facebook en justice en raison de discrimination, basée sur le profilage racial des utilisateurs

    Trump accuse Facebook, Google et Amazon de discrimination envers lui et de collusion avec les démocrates lors de sa campagne électorale
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  2. #2
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    Par défaut Le ciblage, quoi
    Les conséquences du CIBLAGE. Par définition l'algorithme propose à des personnes susceptibles d'être INTÉRESSÉES. Si "après un long apprentissage, nous constatons que l'informatique ça n'intéresse pas les bonnes femmes" pour les IA de Facebook et de LinkedIn, alors c'est tout naturellement que les pubs d'informatiques ne seront pas proposées à des femmes. Tant pis pour les féministes si les IA en question mettent le doigt sur quelque chose qui les dérange. On n'a encore rien codé pour ménager leur susceptibilité comme partout ailleurs.

    Ce qui, bien sûr, n'empêchera pas les IA d'en proposer à des femmes identifiées comme "geekettes" par ces dernières.
    "Ils ne savaient pas que c'était impossible alors ils l'ont fait." Mark Twain

    Mon client Twitter Qt cross-platform Windows et Linux. (en cours de développement).

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