Into the Unknown: Accounting for Missing Demographic Data when Mitigating Ad Delivery Skew
تقترح هذه الورقة وتتحقق من صحة تدخل تقسيم الميزانية الذي يخفف بفعالية من انحراف تسليم الإعلانات القائم على النوع الاجتماعي في منصات مثل إعلانات جوجل، وذلك من خلال الاستهداف الاستراتيجي لكل من المجموعات الديموغرافية المستنتجة و"المجهولة"، مما يقدم حلاً فعالاً من حيث التكلفة للوصول المتساوي في الخدمات العامة.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل أنك عمدة مدينة تحاول توزيع منشورات إعلانية عن مركز موارد مجتمعي جديد. تريد التأكد من أن الجميع في المدينة يحصل على منشور، بغض النظر عما إذا كانوا رجالاً، أو نساءً، أو أشخاصاً لا يندرجون تحت هذه الفئات بوضوح. لذا، قمت بتوظيف خدمة توصيل عالية التقنية (مثل Google Ads) لإلقاء هذه المنشورات في صناديق بريدهم الرقمية.
أخبرت خدمة التوصيل: "يرجى التأكد من ذهاب نصف المنشورات إلى الرجال ونصفها إلى النساء".
لكن خدمة التوصيل تستخدم روبوتاً غامضاً لاتخاذ القرار. ينظر الروبوت إلى سجل التصفح الخاص بالأشخاص ويخمن جنسهم. أحياناً يخمن "ذكر"، وأحياناً "أنثى"، وأحياناً أخرى يكتفي بهز كتفيه ويقول: "ليس لدي أدنى فكرة" (دعنا نسمي هؤلاء "المجهولين").
المشكلة: تحيز الروبوت
وجد الباحثون في هذه الورقة أن الروبوت لديه تحيز متأصل. فعلى الرغم من أن العمدة طلب تقسيماً عادلاً، إلا أن الروبوت استمر في توزيع عدد أكبر بكثير من المنشورات على الأشخاص الذين خمن أنهم رجال.
لماذا؟ لأن الروبوت اعتقد أن الرجال هم الأكثر عرضة للنقر على المنشور، فأرسل المزيد منهم إلى الرجال لتوفير المال وتحقيق نتائج أفضل. وهذا يعني أن النساء كن يحصلن على منشورات أقل، وأن "المجهولين" (الذين قد يكونون نساءً، أو أشخاصاً غير ثنائيي الجنس، أو أشخاصاً لديهم سجل رقمي أقل) لم يحصلوا على أي منشورات لأن الروبوت لم يعرف كيف يصنفهم.
الحل القديم: نهج "تقسيم الفاتورة"
اقترح الباحثون سابقاً حلاً يسمى "تقسيم الميزانية" (Budget Split).
- كيف كان يعمل: تخبر الروبوت: "توقف عن التخمين! أريد مجموعتين منفصلتين من المنشورات. مجموعة مخصصة فقط للأشخاص الذين تعتقد أنهم رجال، ومجموعة فقط للأشخاص الذين تعتقد أنهم نساء".
- العيب: هذا النهج يتجاهل "المجهولين" تماماً. إذا لم يستطع الروبوت تخمين الجنس، فلن يتم تسليم المنشور إليهم أبداً. كما أن هذه الطريقة مكلفة لأن الروبوت يفرض رسوماً أعلى لاستهداف مجموعات محددة مقارنة بما يتقاضاه مقابل نشر المنشورات في كل مكان.
الحل الجديد: "التقسيم الشامل"
جاء المؤلفون في هذه الورقة، بالتعاون مع حكومة ولاية، بحل أذكى لإصلاح المشكلة دون ترك أحد خلف الريد أو استنزاف الميزانية. وقد أطلقوا عليه اسم "تقسيم الميزانية مع المستخدمين المجهولين".
إليك كيف يعمل حلهم الإبداعي، باستخدام تشبيه بسيط:
تخيل أن لديك دلواً كبيراً من الماء (ميزانية الإعلان الخاصة بك) وتريد ري حديقتين: "حديقة الرجال" و"حديقة النساء".
- المشكلة: الروبوت يستمر في صب 60% من الماء في حديقة الرجال و40% فقط في حديقة النساء.
- الإصلاح القديم: تبني أنبوبين منفصلين. واحد يذهب فقط إلى حديقة الرجال، والآخر يذهب فقط إلى حديقة النساء. تصب نصف الماء في كل منهما. ولكن الآن، "حديقة المجهولين" (الأعشاب الضارة والزهال البرية التي بينهما) ستصبح جافة تماماً.
- الإصلاح الجديد: تبني نظاماً هجيناً.
- تنشئ أنبوباً لـ الرجال فقط.
- تنشئ أنبوباً لـ النساء فقط.
- والأهم من ذلك، تنشئ أنابيب تقول: "رجال أو مجهولون" و "نساء أو مجهولون".
من خلال التناوب بين هذه الأنابيب، تضمن ما يلي:
- أن يحصل "المجهولون" على فرصة لتلقي منشور (لا يتم تركهم دون اهتمام).
- أنه يمكنك التحكم في إجمالي كمية الماء المتجهة إلى جانب "الرجال" مقابل جانب "النساء"، حتى لو كنت لا تعرف بالضبط من هم الموجودون في مجموعة "المجهولين".
- أن التكلفة ستكون أقل من نهج "التقسيم الصارم" (الرجال فقط / النساء فقط) لأنك لا تحارب ضد لعبة التخمين المكلفة للروبوت.
ما وجدوه
اختبر الباحثون هذه الطريقة الجديدة في حملة حكومية حقيقية لمساعدة أصحاب المشاريع الصغيرة.
- النتيجة: نجحت الطريقة الجديدة في منع الروبوت من تفضيل الرجال. لقد جعلت توزيع المنشورات أقرب بكثير إلى تقسيم 50/50 الذي أرادته الحكومة.
- الميزة الإضافية: كانت الطريقة الجديدة أرخص من طريقة "التقسيم الصارم" القديمة، والأهم من ذلك، أنها لم تترك "المجهولين" في الظلام.
الخلاصة الكبرى
تجادل الورقة بأنه عندما تحاول الحكومات استخدام الإعلانات عبر الإنترنت لمساعدة الجميع، لا يمكنها ببساطة تجاهل الأشخاص الذين لا تفهمهم الخوارزميات. ومن خلال استخدام استراتيجية "التقسيم الشامل" هذه، يمكنهم إصلاح التوزيع غير العادل دون إنفاق ثروة أو استبعاد الفئات الأكثر ضعفاً.
كما يحذر المؤلفون من أن الإعلانات عبر الإنترنت لها حدود. فأحياناً، قد لا تكون أفضل طريقة للوصول إلى الناس هي من خلال خوارزمية الكمبيوتر، بل من خلال الطرق التقليدية مثل زيارة المكتبات أو المراكز المجتمعية، خاصة للمجموعات التي يتجاهلها الإنترنت غالباً.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.