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Gender-based discrepancies in the algorithmic delivery of political ads on social media

यह अध्ययन 2024 के यूरोपीय संसद चुनावों के 110,000 से अधिक राजनीतिक विज्ञापनों का विश्लेषण करता है और यह प्रकट करता है कि सोशल मीडिया पर एल्गोरिदम द्वारा वितरण व्यवस्थित रूप से पुरुषों को महिलाओं की तुलना में लोकलुभावन और दक्षिणपंथी विज्ञापनों के काफी उच्च हिस्से के संपर्क में लाता है, जिससे मतदाता एक्सपोज़र विकृत होता है और चुनावी अखंडता को खतरा पहुँचता है।

मूल लेखक: Dominik Bär, Francesco Corso, Gianmarco De Francisci Morales, Stefan Feuerriegel, Francesco Pierri

प्रकाशित 2026-06-10
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मूल लेखक: Dominik Bär, Francesco Corso, Gianmarco De Francisci Morales, Stefan Feuerriegel, Francesco Pierri

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि इंटरनेट एक विशाल, हलचल भरे शहर के चौक की तरह है जहाँ राजनीतिक दल मतदाताओं को पर्चे (विज्ञापन) बांटने के लिए स्टॉल लगाते हैं। इस शहर के चौक में कोई इंसान पर्चे नहीं बांट रहा है; इसके बजाय, एक विशाल, अदृश्य और कुछ हद तक रहस्यमय रोबोट (एल्गोरिदम) है जो यह तय करता है कि किसे कौन सा पर्चा मिलेगा।

यह शोध पत्र इस बारे में एक रिपोर्ट कार्ड है कि उस रोबोट ने 2024 के यूरोपीय संसद चुनावों के दौरान कैसा व्यवहार किया। शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि क्या वह रोबोट लिंग (जेंडर) के आधार पर पक्षपात कर रहा था, विशेष रूप से तब जब वह "पॉपुलिस्ट" (लोकलुभावन) पार्टियों (ऐसे समूह जो अक्सर "कुलीन वर्ग" के खिलाफ "आम लोगों" की आवाज़ होने का दावा करते हैं) के विज्ञापन बांट रहा था।

यहाँ उनके निष्कर्षों का सरल हिंदी में विवरण दिया गया है:

बड़ी खोज: रोबोट में "पुरुष पक्षपात" है

शोधकर्ताओं ने 1,10,,००० से अधिक राजनीतिक विज्ञापनों का अध्ययन किया जो 25 यूरोपीय देशों में 7 अरब से अधिक लोगों तक पहुँचे। उन्हें एक स्पष्ट पैटर्न मिला: रोबोट पॉपुलिस्ट पार्टियों के विज्ञापन महिलाओं की तुलना में पुरुषों को दिखाने के लिए बहुत अधिक इच्छुक था।

भले ही पार्टियों ने स्पष्ट रूप से रोबोट को यह नहीं बताया था कि, "इसे केवल पुरुषों को दिखाएं," फिर भी रोबोट ने ऐसा ही किया। औसतन, पॉपुलिस्ट पार्टियों के विज्ञापन पुरुषों तक उस दर से 6 प्रतिशत अधिक पहुँचे, जिसकी उम्मीद वितरण पूरी तरह से निष्पक्ष होने पर की जाती।

"पॉपुलिस्ट" बनाम "सामान्य" पार्टी परीक्षण

यह समझने के लिए कि क्या यह रोबोट की कोई सामान्य विचित्रता थी, शोधकर्ताओं ने दो प्रकार के पर्चों की तुलना की:

  1. पॉपुलिस्ट पार्टी के पर्चे: ये अक्सर भावनात्मक, विभाजनकारी या व्यवस्था-विरोधी होते हैं।
  2. गैर-पॉपुलिस्ट पार्टी के पर्चे: ये अधिक पारंपरिक या मध्यमार्गी होते हैं।

परिणाम: रोबोट ने उनके साथ अलग व्यवहार किया।

  • पॉपुलिस्ट विज्ञापनों के लिए पुरुष एक चुंबक की तरह थे। वे पुरुषों की एक बहुत बड़ी भीड़ के हाथों में पहुँचे।
  • गैर-पॉपुलिस्ट विज्ञापनों का वितरण पुरुषों और महिलाओं के बीच बहुत समान रूप से हुआ।

ऐसा लगता है जैसे रोबोट का एक "अंतर्ज्ञान" (gut feeling) है कि पुरुष पॉपुलिस्ट संदेशों में अधिक रुचि रखते हैं, इसलिए वह उन विशिष्ट पर्चों को पुरुषों को देने में अधिक आक्रामक हो जाता है, भले ही पर्चा लिखने वाले व्यक्ति ने ऐसा नहीं मांगा हो।

"दक्षिणपंथी" बनाम "वामपंथी" मोड़

शोधकर्ताओं ने राजनीतिक स्पेक्ट्रम (राजनीतिक विचारधारा के दायरे) को भी देखा, जो बाएं से दाएं एक रेखा की तरह है।

  • कट्टर दक्षिणपंथी (Far-Right) पार्टियाँ: उनके विज्ञापन पुरुषों की ओर अत्यधिक झुके हुए थे (पॉपुलिस्ट निष्कर्ष के समान)।
  • कट्टर वामपंथी (Far-Left) पार्टियाँ: दिलचस्प बात यह है कि उनके विज्ञापन वास्तव में महिलाओं की ओर झुके हुए थे।
  • मध्यमार्गी (Centrist) पार्टियाँ: ये सबसे संतुलित थीं, जो पुरुषों और महिलाओं तक समान रूप से पहुँचीं।

इससे पता चलता है कि रोबोट केवल सामान्य रूप से "पुरुष-पक्षपाती" नहीं है; इसने विशिष्ट जुड़ाव सीख लिए हैं। ऐसा लगता है कि इसने सीखा है कि "कट्टर दक्षिणपंथी = पुरुष" और "कट्टर वामपंथी = महिला", और यह इन रूढ़ियों को स्वचालित रूप से पुख्ता करता है।

ऐसा क्यों हुआ? ("इको चैंबर" प्रभाव)

शोध पत्र सुझाव देता है कि रोबोट अनिवार्य रूप से "बुरा" नहीं है या अन्याय करने की कोशिश नहीं कर रहा है। इसके बजाय, यह एक पूर्वानुमानित ऑटोपायलट की तरह काम कर रहा है।

कल्पना कीजिए कि रोबट इतिहास को देखता है और देखता है कि अतीत में, जब एक कट्टर दक्षिणपंथी पार्टी ने एक पर्चा पोस्ट किया था, तो महिलाओं की तुलना में पुरुषों ने उस पर अधिक क्लिक किया था। रोबोट सोचता है, "अहा! पुरुषों को यह सब पसंद है। मैं इसे अधिक पुरुषों को दिखाऊंगा ताकि अधिक क्लिक मिल सकें।"

यह एक फीडबैक लूप बनाता है:

  1. रोबोट विज्ञापन को अधिक पुरुषों को दिखाता है।
  2. अधिक पुरुष इसे देखते हैं और क्लिक करते हैं।
  3. रोबोट क्लिक देखता है और सोचता है, "देखो? मैं सही था! इसे और अधिक पुरुषों को दिखाओ।"
  4. महिलाएँ विज्ञापन देख ही नहीं पातीं, इसलिए वे क्लिक नहीं कर सकतीं, और रोबोट कभी यह नहीं सीख पाता कि महिलाओं की भी इसमें रुचि हो सकती है।

"ब्लैक बॉक्स" की समस्या

सबसे बड़ी समस्या जो यह शोध पत्र उजागर करता है, वह यह है कि रोबोट एक ब्लैक बॉक्स है। सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म (जैसे मेटा/फेसबुक) के स्वामित्व वाली कंपनियाँ यह पूरी तरह से स्पष्ट नहीं करती हैं कि रोबोट इन निर्णयों को कैसे लेता है।

शोधकर्ताओं ने हर उस चीज़ को ध्यान में रखने की कोशिश की जिसे वे नियंत्रित कर सकते थे:

  • क्या विज्ञापन में किसी पुरुष की तस्वीर थी? (नहीं, उन्होंने सामग्री की जाँच की)।
  • क्या पार्टी ने विशेष रूप से पुरुषों को लक्षित करने के लिए कहा था? (नहीं, उन्होंने उन विज्ञापनों को हटा दिया)।
  • क्या यह सप्ताह का कोई अलग दिन था? (उन्होंने समय की जाँच की)।

इन सभी स्पष्ट कारणों को हटाने के बाद भी, लिंग अंतराल बना रहा। इसका मतलब है कि पक्षपात रोबोट के कोड के भीतर गहराई में छिपा है, जो संभवतः उपयोगकर्ता के पिछले व्यवहार से सीखने के जटिल तरीके से संचालित होता है।

निष्कर्ष

शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि यह केवल एक छोटी सी गड़बड़ी नहीं है; यह एक संरचनात्मक समस्या है। यदि रोबोट कट्टर दक्षिणपंथी पर्चे मुख्य रूप से पुरुषों को और कट्टर वामपंथी पर्चे मुख्य रूप से महिलाओं को देता रहता है, तो यह मतदाताओं को राजनीतिक विचारों की पूरी श्रृंखला देखने से रोकता है। यह बातचीत को सीमित करता है और राजनीतिक विभाजनों को और गहरा कर सकता है।

लेखक तर्क देते हैं कि हमें रोबोट का ऑडिट (जांच) करने की आवश्यकता है। जिस तरह हम धोखाधड़ी के लिए चुनाव परिणामों की जाँच करते हैं, हमें इन एल्गोरिदम की भी जाँच करने की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे गुप्त रूप से यह तय नहीं कर रहे हैं कि किसे क्या राजनीतिक संदेश सुनाई देगा। इस जाँच के बिना, "शहर का चौक" वास्तव में सभी के लिए समान रूप से खुला नहीं है।

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