Neden hızlı krediler ve kripto para birimlerine ilişkin reklamları görmeye devam ediyorsunuz?

Sosyal medya size rastgele riskli reklamlar göstermez. Özellikle mali açıdan daha zayıf olanları hedef alırlar; algoritmalar risk profilinizi bilir.

Sosyal ağ kullanıcıları akışlarında gezinirken, hangi reklamların görüneceğini belirleyen yalnızca onların zevkleri değildir. Pompeu Fabra Üniversitesi'ndeki araştırmacılar İspanya'da 1.200 gençle röportaj yaptı ve net bir model keşfetti.

Daha yoksul geçmişe sahip olanlar, krediler veya yatırımlar, çevrimiçi oyunlar, kumar ve teknoloji ürünleri gibi finansal hizmetlere ilişkin çok daha fazla reklam görüyor. Öte yandan varlıklı ailelerden gelen insanlar çoğunlukla seyahat ve eğlence sektöründe reklam alıyor.

Farklılıklar çok ciddi: Sosyal açıdan dezavantajlı kişilerin %15'i riskli finansal ürünlerin reklamlarını gördü, zenginlerin ise yalnızca %8'i. “Dijital işlemler yoluyla hızlı para” gibi vaatler söz konusu olduğunda işler daha da uç noktalara varıyor: Bir üniversitenin açıklamasına göre buradaki oran %44'e 4.

Önceden bilgisi olmayan işler, kripto para birimlerine yapılan yatırımlar, görünüşte kolay ilerlemeler veya flaş krediler – bunların hepsi özellikle zaten çok az şeyi olan insanlara gösteriliyor. Üniversitenin yayınladığı rakamlar açıkça konuşuyor: İşler için %39 ila %4, kripto para birimleri için %33 ila %4, promosyon vaatleri için %27 ila %3,5, hızlı krediler için %21 ila %3.

Toplumsal cinsiyet modelleri ve sınıf ile toplumsal cinsiyet arasındaki kesişme

Alt sınıflara mensup gençler özellikle etkileniyor. Varlıklı ailelerden gelen erkeklere göre iki kat daha fazla kumar reklamı görüyorlar: %22'ye karşılık %11. Genç kadınlarda ise fark daha küçük: %6,7'den %5,6'ya.

Genel olarak, çalışma reklamcılıkta büyük toplumsal cinsiyet stereotiplerini ortaya koyuyor. Üniversiteye göre kadınlar erkeklerden üç kat daha fazla moda reklamı (yüzde 50 ila 13) ve iki kattan fazla güzellik reklamı alıyor (yüzde 71 ila 28).

Erkekler ise iki kat daha fazla spor, çevrimiçi oyun veya teknoloji reklamı görüyor. Otomobillerde fark üç kat, alkolde ise fark benzer. Enerji içecekleri erkeklere 2,5 kat daha sık gösteriliyor.

Araştırmacılar, reklamcılığı gerçekten neyin yönlendirdiğini incelemek için istatistiksel modeller kullandılar. Sonuç: Finans, oyun, kumar ve teknolojiye yönelik reklamları kimin göreceğini hem cinsiyet hem de sosyal statü etkiler. Öte yandan seyahat reklamları yalnızca türe bağlıdır.

Kısa sürede zenginlik vaat eden reklamlar söz konusu olduğunda, sosyal arka plan esas olarak bir rol oynuyor. Burada cinsiyet ikinci plandadır. Algoritmalar özellikle sosyal açıdan dezavantajlı kişilerin umutlarını hedef alıyor.

“Finansla ilgili” reklamlarda vaat edilenler.

Bilim insanları katılımcılara video reklamlar gösterdi ve benzer şeyleri ne sıklıkta gördüklerini sordu. Dokuz tür “finansla ilgili” reklam test edildi: girişimcilik, yüksek maaşlı esnek işler, sosyal medyadan gelir, kamu yönetimindeki kariyer, uzaktan çalışma, kripto para birimleri ve krediler.

Sosyoekonomik statü ne kadar düşükse, katılımcıların bu tür reklamları görme olasılıkları da o kadar yüksek olur. Araştırmaya göre istatistiksel bağlantı açık. Vaatler cazip görünüyor: önceden bilgi sahibi olmadan para kazanın, evden zengin olun, hızla terfi edin.

Ancak bu tekliflerin çoğunun arkasında riskli iş modelleri, şüpheli krediler veya gerçekçi olmayan beklentiler gizlidir. Halihazırda çok az şeye sahip olanlar, daha iyi bir yaşam umudunun hedefi oluyor ve bu nedenle hayal kırıklığına veya maddi kayıplara karşı savunmasız durumdalar.

Araştırmaya göre algoritmalar güvenlik açıklarını tespit ediyor ve bunları kullanıyor. Fırsat gibi görünen bir şey tuzağa dönüşebilir.

Çünkü platformlar bu tarz modeller yaratıyor

Avrupa veri koruma kuralları, hassas kişisel verilere erişimi etkili bir şekilde yasaklamaktadır. Ancak TikTok ve Instagram, kullanıcıların davranışları, cihazları ve faaliyetleri hakkında o kadar çok bilgi topluyor ki, algoritmalar hâlâ sosyal durumlarıyla ilgili çıkarımlarda bulunabiliyor.

Araştırmacılar, katılımcıların adreslerini gelir, eğitim, meslek ve kökeni dikkate alan resmi bir sosyoekonomik endeksle karşılaştırdı. Sonuç: algoritmalar şaşırtıcı derecede doğrudur.

Algoritmalar, bir kişinin ne kadar kazandığını veya hangi düzeyde eğitime sahip olduğunu belirlemek için veri izlerini kullanabilir. Bu bilgiler ticari amaçlarla kullanılır. Kişiselleştirme önyargıları ve stereotipleri güçlendirir.

Fakir olan herkes hızlı para kazanmak için reklamı görmelidir. Ancak zenginlere lüks geziler teklif ediliyor. Algoritmalar ilerleme arzusundan yararlanırken aynı zamanda insanları sosyal rollerinde tutarak eşitsizliği pekiştiriyor.

Koruma ve gerçeklik arasındaki küçükler

Özellikle patlayıcı: 14 ila 17 yaş arasındaki küçükler de alkol, kumar, e-sigara ve enerji içecekleri reklamları gördüklerini bildirdi. Bu, çocukları ve gençleri bu tür reklamlardan korumayı amaçlayan Avrupa kurallarına aykırıdır.

Bu nedenle çalışma daha sıkı düzenleme ve daha iyi izleme gerektiriyor. Platformların daha sorumlu tutulması gerekiyor. Aynı zamanda gençlerin manipülatif reklamcılığı tanımak için daha fazla dijital okuryazarlığa ihtiyaçları var.

Araştırmacılar, küçüklerin genellikle kişiselleştirilmiş reklamcılığa eleştirel yaklaşma olgunluğuna sahip olmadığı konusunda uyarıyor. İspanya'da çocuklar ilk akıllı telefonlarını ortalama on iki yaşında alıyorlar ve bununla birlikte reklamların çok çeşitli formatlarda yer aldığı platformlara ücretsiz erişim sağlıyorlar.

Koruma açığı gerçektir. Kanunlar kağıt üzerinde var olmasına rağmen uygulamada başarısız oluyor. Algoritmalar düzenlemelerden daha hızlıdır ve bunun sonucunda çocuklar zarar görür.

Sonuçları sınıflandırmak için çalışma kurulumu

Bilim insanları, yaşları 14 ile 30 arasında değişen 1.200 aktif TikTok ve Instagram kullanıcısıyla çevrimiçi röportaj yaptı. Katılımcılardan akışlarında kendiliğinden ne tür reklamlar gördüklerini belirtmeleri istendi. Ayrıca seçilen video reklamları değerlendirdiler.

Veriler çoklu korelasyon ve regresyon kullanılarak analiz edildi. Bu, araştırmacıların hangi faktörlerin (cinsiyet veya sosyal durum) reklamcılığı gerçekten kontrol ettiğini keşfetmesine olanak sağladı. Ancak yöntemin sınırlamaları var: Platformdan alınan objektif verilere değil, öz raporlara dayanıyor.

Ancak sonuçlar net bir model ortaya koyuyor: Algoritmalar kar elde etmek için en savunmasız olanların umutlarından yararlanıyor.