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Ofrecer esperanza, no financiar el odio

6 minutos de lectura | Mayo 2021

Durante más de un año, la retórica negativa contra China como fuente del virus COVID-19 ha dado lugar a un aumento de las agresiones verbales y físicas contra la comunidad asiático-americana y de las islas del Pacífico (AAPI). Mientras el mundo aprendía a navegar por la pandemia, los crímenes de odio contra los asiático-americanos aumentaban a medida que el virus se extendía. Mientras que los activistas y aliados han intensificado sus esfuerzos para luchar contra el odio, uno de los llamamientos inmediatos a la acción fue poner fin al uso de la terminología racista en los medios de comunicación que sigue alimentando las peligrosas consecuencias en la vida real.

Los efectos nocivos de este lenguaje (por ejemplo, "virus de China", "plaga de Wuhan") están muy extendidos, ya que un nuevo análisis de Nielsen destaca que los estereotipos asiáticos, las conspiraciones sobre los orígenes del COVID-19 y la terminología ofensiva contra los asiático-americanos están prosperando en los contenidos digitales. Si bien los medios de comunicación tienen un claro papel que desempeñar en la lucha contra el racismo antiasiático, también lo tienen las marcas. Como resultado del proceso de publicación de anuncios digitales, las marcas están financiando involuntariamente la incitación al odio. Sin saber dónde aparecen sus anuncios, las marcas pueden asociarse fácilmente con contenidos y palabras clave ofensivas. En un panorama mediático cada vez más digital, las marcas deben protegerse y dejar de monetizar involuntariamente contenidos que ponen en peligro a las comunidades AAPI.

¿LAS GRANDES MARCAS FINANCIAN LA INCITACIÓN AL ODIO EN INTERNET?

En medio del aumento de las narrativas dañinas, la publicidad ha seguido en gran medida como de costumbre. Para comprender mejor la prevalencia de la exposición de las marcas al discurso de odio, Nielsen realizó un estudio aprovechando la inteligencia artificial para identificar más de 1.200 URL de sitios web que contenían discursos de odio contra personas de ascendencia asiática. Una vez aislado el contenido ofensivo, identificamos miles de anuncios.

Fuente: AdVerif.AI, 01/01/2020-04/01/2021

A partir de ahí, identificamos más de 250 campañas publicitarias afectadas sólo en el primer trimestre de este año. Estas campañas se desarrollaron en URLs en las que las marcas, incluidas las más conocidas, aparecían junto a contenidos que incluían el uso de terminología racista, despectiva, estigmatizante y xenófoba y conspiraciones relacionadas con el origen del coronavirus, los asiáticos y China.

¿Qué categorías de anuncios han financiado el hate speEch?

Fuente: Nielsen Digital Ad Intel, primer trimestre de 2021, gasto en publicidad digital en pantalla y vídeo digital por categorías seleccionadas en sitios web con al menos un caso detectado de discurso de odio antiasiático.

UNA INSTANTÁNEA DE LA INCITACIÓN AL ODIO CONTRA LOS ASIÁTICOS EN LOS CONTENIDOS DIGITALES

Desde las noticias hasta los artículos de opinión, los términos y el lenguaje subjetivo que relacionan la culpa del nuevo coronavirus con los chinos y los asiáticos han manchado la cobertura de los medios de comunicación en pantalla y en línea.

Está mejorando, ¿verdad?

A pesar del impacto de esta terminología, este contenido sigue apareciendo en algunos de los sitios web de noticias e información más visitados de la actualidad. Y las marcas siguen expuestas como resultado.

Fuente: Nielsen Digital Content Ratings, Q1 2021 Unique Audience, Computer Only; Nielsen Digital Ad Intel, Q1 2021 

En el primer trimestre de 2021, las campañas publicitarias de una docena de empresas de la lista Fortune 500 y de al menos 66 marcas se encontraron adyacentes a contenidos que incluían discursos de odio contra los asiáticos. 

¿QUIÉN FINANCIÓ EL DISCURSO DE ODIO ASIÁTICO ESTE AÑO?

Fuente: Nielsen Digital Ad Ratings, primer trimestre de 2021

Nuestro análisis de los discursos de odio identificados en el primer trimestre de 2021 encontró que el uso de este lenguaje en realidad aumentó en marzo con respecto a enero y febrero, dado el aniversario de la mayoría de los cierres de Estados Unidos en marzo de 2020.

Leer como: En marzo de 2021 se identificaron 98 urls de sitios que utilizaban un discurso de odio antiasiático. 

Leer como: En el primer trimestre de 2021 se identificaron 42 urls de sitios que promovían la conspiración del "laboratorio chino" en su cobertura del coronavirus.Fuente: AdVerif.AI

Mirando más a fondo, los términos más frecuentes se centran en la culpa, la desconfianza y la malicia hacia China, su pueblo y su gobierno. Casi un tercio de las expresiones de odio en marzo de 2021 procedían de un solo sitio, que recaudó más de 100.000 dólares en gasto publicitario digital de tres categorías principales de publicidad.

Fuente: Nielsen Digital Ad Intel, primer trimestre de 2021, gasto en publicidad digital en pantalla y vídeo digital en sitios web con al menos un caso detectado de discurso de odio antiasiático.

LA NECESIDAD DE MENOS ODIO Y MÁS ESPERANZA

Dado que el Senado aprobó el proyecto de ley contra los delitos de odio contra los asiáticos con apoyo bipartidista, esta señal de unidad trae cierta esperanza de que los legisladores hagan su parte para prevenir más violencia contra los asiático-americanos. Aunque el Centro para el Estudio del Odio y el Extremismo estima que los delitos de odio contra los asiáticos han aumentado un 150% en el último año, el gasto publicitario en contenidos digitales con incitación al odio disminuyó en general en el primer trimestre de 2021. Existe la esperanza de que una mayor concienciación impida a la industria publicitaria monetizar contenidos que alimentan el odio.

UNA OPORTUNIDAD PARA LA ACCIÓN

Lo que las marcas pueden hacer ahora mismo

Los consumidores estadounidenses de todo el país se están levantando y exigiendo al gobierno y a las empresas que tomen medidas. No es sólo una cuestión de responsabilidad social corporativa, es una cuestión de seguridad de la marca. Para los anunciantes, la seguridad de la marca es algo más que una lista estancada de términos. Las marcas y sus socios publicitarios deben estar en constante revisión cuando surja un lenguaje perjudicial para una comunidad y para su marca. Y los servidores de publicidad deben considerar cómo los cambios en la retórica pueden reflejarse en sus algoritmos. Es hora de replantearse cómo y dónde aparecen las campañas publicitarias, pedir responsabilidades a los socios de colocación de anuncios digitales y construir barreras de protección para evitar la colocación de anuncios en contenidos con discurso de odio.

Metodología

Clasificación de contenidos digitales de Nielsen

Análisis de alcance de escritorio personalizado de Nielsen Digital Content Ratings (DCR ) de los principales dominios de noticias proporcionados a AdVerif.AI para ser marcados como publicación de contenido que incluía discurso de odio antiasiático en 1/1/2021-3/31/2021.

Clasificación de la publicidad digital de Nielsen

Análisis personalizado de Nielsen Digital Ad Ratings (DAR ) de los anunciantes que realizaron impresiones de escritorio en URLs que incluían discursos de odio durante el 1/1/2021-3/31/2021.

Nielsen Ad Intel

El análisis personalizado de Nielsen Ad Intel revisó el gasto publicitario de National Digital Display y National Digital Video entre el 1/1/2021 y el 31/2021 en los sitios identificados por utilizar un discurso de odio antiasiático.

AdVeRIF.Ai

AdVerif.AI es una empresa de inteligencia artificial que ofrece soluciones de verificación de anuncios para anunciantes, editores y plataformas publicitarias, y que cuenta con el respaldo del Nielsen Innovate Fund. Mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático, la tecnología propia de AdVerif.AI es capaz de entrenar un modelo que puede identificar contenidos con términos antiasiáticos relacionados con la COVID-19. La colaboración con AdVerif.AI permitió entrenar un algoritmo para distinguir entre los contenidos que informan sobre el tema de la incitación al odio y los que propagan mensajes de odio, conspiración o estigmatización. El modelo resultante se utilizó entonces para evaluar los 300 principales sitios de noticias, información y agregación de noticias en función de la audiencia única mensual de Digital Content Ratings para enero de 2021. A continuación, se evaluó la probabilidad de que cada página de esos sitios contuviera discurso de odio, y se obtuvo una lista de las principales "páginas infractoras" asignando una puntuación basada en la presencia de discurso de odio, lenguaje subjetivo, información falsa, etc. Además, el modelo evalúa cada página para identificar al anunciante o anunciantes y la plataforma publicitaria que sirve los anuncios, proporcionando una visión puntual de los anuncios colocados en contenidos infractores basada en una dirección IP de Estados Unidos.