Facebook上招聘广告中的图像选择歧视
摘要：定向广告平台广泛被招聘广告商用于接触潜在员工；因此，由于定向而导致的歧视问题引起了广泛关注。广告商可以滥用定向工具，排除基于性别、种族、地理位置和其他受保护属性的人员看到他们的招聘广告。为了回应法律诉讼，Facebook禁用了某些广告类别中基于许多属性的明确定向功能，包括就业机会。尽管这是朝着正确方向迈出的一步，但以前的研究表明，歧视不仅可能是由于平台的明确定向工具，还可能是由于受偏见的广告投放算法的影响所导致的。因此，人们必须以更广泛的视角来看待歧视的潜力，而不仅仅是通过明确的定向工具来看待。 在这项工作中，我们提出并调查了在招聘广告中歧视的一种新手段的普遍性，它结合了定向和广告投放——通过在招聘广告图片中不成比例地代表或排除特定人群的人口统计学。我们使用Facebook广告库来证明这种做法的普遍性，其中包括：（1）广告商利用只有一个被认为具有某种性别的人的广告图片来运行许多广告活动的证据，（2）对卡车司机和护士的所有当前广告系列进行性别代表性的系统分析，（3）选择性广告商的广告系列图片使用按性别和种族进行的纵向分析。在确定了选择招聘广告图片中的人员所导致的歧视，结合广告投递算法对偏向的算法增强的问题具有及时关注的情况后，我们讨论了解决这个问题的方法和挑战。
作者：Varun Nagaraj Rao, Aleksandra Korolova
论文ID：2306.07527
分类：Computers and Society
分类简称：cs.CY
提交时间：2023-06-14