Facebook and other advertising platforms exploit users data for marketing purposes by allowing advertisers to select specific users and target them (the practice is being called micro-targeting). However, advertisers such as Cambridge Analytica have maliciously used these targeting features to manipulate users in the context of elections. The European Commission plans to restrict or ban some targeting functionalities in the new European Democracy Action Plan act to protect users from such harms. The difficulty is that we do not know the economic impact of these restrictions on regular advertisers. In this paper, to inform the debate, we take a first step by understanding who is advertising on Facebook and how they use the targeting functionalities. For this, we asked 890 U.S. users to install a monitoring tool on their browsers to collect the ads they receive on Facebook and information about how these ads were targeted. By matching advertisers on Facebook with their LinkedIn profiles, we could see that 71% of advertisers are small and medium-sized businesses with 200 employees or less, and they are responsible for 61% of ads and 57% of ad impressions. Regarding micro-targeting, we found that only 32% of small and medium-sized businesses and 30% of large-sized businesses micro-target at least one of their ads. These results should not be interpreted as micro-targeting not being useful as a marketing strategy, but rather that advertisers prefer to outsource the micro-targeting task to ad platforms. Indeed, Facebook is employing optimization algorithms that exploit user data to decide which users should see what ads; which means ad platforms are performing an algorithmic-driven micro-targeting. Hence, when setting restrictions, legislators should take into account both the traditional advertiser-driven micro-targeting as well as algorithmic-driven micro-targeting performed by ad platforms.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Facebook 是一个社交网络服务网站,于 2004 年 2 月 4 日上线。从 2006 年 9 月到 2007 年 9 月间,该网站在全美网站中的排名由第 60 名上升至第 7 名。同时 Facebook 是美国排名第一的照片分享站点。 2012年 2 月 1 日,Facebook向美国证券交易委员会提交集资规模为 50 亿美元的上市申请。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
24+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
5+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员