[論文レビュー] An Analysis of United States Online Political Advertising Transparency

Laura Edelson, Shikhar Sakhuja+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 12, 2019

Intellectual Property Rights and Media参考文献 8被引用数 57

ひとこと要約

この論文は、Facebook、Google、Twitterの透明性アーカイブでの米国の政治広告を分析し、広告主、広告タイプ、支出、インプレッション、ターゲティングを特徴づけ、アーカイブの制限と信頼性を評価します。

ABSTRACT

During the summer of 2018, Facebook, Google, and Twitter created policies and implemented transparent archives that include U.S. political advertisements which ran on their platforms. Through our analysis of over 1.3 million ads with political content, we show how different types of political advertisers are disseminating U.S. political messages using Facebook, Google, and Twitter's advertising platforms. We find that in total, ads with political content included in these archives have generated between 8.67 billion - 33.8 billion impressions and that sponsors have spent over $300 million USD on advertising with U.S. political content. We are able to improve our understanding of political advertisers on these platforms. We have also discovered a significant amount of advertising by quasi for-profit media companies that appeared to exist for the sole purpose of creating deceptive online communities focused on spreading political messaging and not for directly generating profits. Advertising by such groups is a relatively recent phenomenon, and appears to be thriving on online platforms due to the lower regulatory requirements compared to traditional advertising platforms. We have found through our attempts to collect and analyze this data that there are many limitations and weaknesses that enable intentional or accidental deception and bypassing of the current implementations of these transparency archives. We provide several suggestions for how these archives could be made more robust and useful. Overall, these efforts by Facebook, Google, and Twitter have improved political advertising transparency of honest and, in some cases, possibly dishonest advertisers on their platforms. We thank the people at these companies who have built these archives and continue to improve them.

研究の動機と目的

• 主要プラットフォームの透明性アーカイブ（Facebook、Google、Twitter）に含まれる政治広告を評価する。
• 米国の政治広告における広告主タイプ、広告サイズ、支出パターンを特徴づける。
• メッセージング戦略を理解するための広告タイプ分類法とスポンサー分類を開発する。
• データ収集の課題を評価し、頑健性と透明性を高めるためにアーカイブの改善を提案する。
• さらなる研究と説明責任を促進するためにオープンデータとコードの公開を提供する。

提案手法

• Facebook（APIベータ版を介した部分カバレッジと以前のポータルスクレイピング）、Google（要約ページからの週次集計と広告テキストを含むBigQueryデータセット）、およびTwitter（宣伝アカウントと広告の毎日スクレイピング）から政治広告データを収集・統合する。
• アウトゴーイングリンクと広告主のコンテンツに基づいて、広告意図の分類法（Inform、Connect、Donate、Move、Commercial）を作成する。
• 主要広告主を組織タイプ（政治候補、 PAC、労働組合、営利企業）で分類し、広告タイプと地理的到達を分析する。
• データセットをProPublicaの広告ターゲティングデータに結びつけ、可能な場合には視聴者とターゲティングパターンを推測する。
• プラットフォームがレンジを公表する広告ごとの最小/最大の支出とインプレッションを算出し、データの完全性に関する留保を付けてプラットフォーム間で比較する。
• 収集したデータとラベリングスクリプトを公開する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2018年の期間中、主要プラットフォームアーカイブ（Facebook、Google、Twitter）における米国の政治広告の規模と構成はどうなっているか。
• RQ2 広告サイズ、支出、インプレッション、広告主タイプはプラットフォーム間および時系列でどのように異なるか。
• RQ3 共通の広告意図は何で、それらはプラットフォーム間でどう分布しているか。
• RQ4 透明性アーカイブにはどのような制限があり、信頼性と有用性を高めるにはどう改善できるか。

主な発見

Platform	Total Ads	Total Sponsors	Total Pages	Impressions	Spend	First Ad Date	Last Ad Date
Facebook	1.26 M	24 K	38 k	7.35 B - 21.12 B	$135 M - $567 M	July 14 th, 2014	October 21 st, 2018
Google	41 K	616	NA	1.3 B - 11.6 B	$45 M	May 31st, 2018	October 21 st, 2018
Twitter	1808	88	NA	118 M	$1.6 M	December 21 st, 2016	October 21 st, 2018

• Facebookは広告・支出・インプレッションの最大のシェアを持つが、GoogleやTwitterよりも問題広告を多く含む。
• Facebookの政治広告の大半は規模・支出が小さく、82%が0–99ドルの範囲で費用が発生している。
• 連邦候補者広告はマイクロターゲティングの普及が見られ、Facebookで81%、Twitterで62%、Googleで54%がマイクロターゲットサイズカテゴリ（<1,000インプレッションまたは<100ドル支出）に該当する。
• Googleの広告は連邦候補者の広告において、1広告あたりの平均インプレッションがFacebookやTwitterより大きい傾向があり、広告ごとの到達範囲が広い場合がある。
• 2018年の中間選挙前後で支出の急増と広告パターンが見られ、GOTV（有権者動員）と資金調達の努力が反映され、プラットフォームごとに広告タイプに違いがある（例：Move vs. Learn/Donate vs. Inform）。
• データには重要な限界がある：FacebookとGoogleはインプレッション/支出をレンジで提供（正確値ではない）、Facebook APIのレート制限が完全なカバレージを妨げ、いくつかの広告が一貫してアーカイブされていなかったり政治的として後付けで marking されていない。
• 本研究は一部広告主を準営利企業や企業アストロターファーとして分類・特定しており、欺瞞的な慣行とアーカイブの執行のギャップを指摘している。
• 著者はアーカイブの頑健性を改善するための推奨を提示しており、統一的なスポンサー識別子（FEC/EIN）、削除済みまたはポリシー違反広告の取り扱いの改善、および広告コンテンツのアクセス性拡大を提案している。