Durante mais de um ano, a retórica negativa contra a China como fonte do vírus COVID-19 resultou num aumento dos ataques verbais e físicos contra a comunidade asiático-americana e das ilhas do Pacífico (AAPI). Enquanto o mundo aprendia a lidar com a pandemia, os crimes de ódio contra os asiático-americanos aumentavam à medida que o vírus se propagava. Embora os activistas e os aliados tenham intensificado os seus esforços para combater o ódio, um dos apelos imediatos à ação foi acabar com a utilização de terminologia racista nos meios de comunicação social, que continua a alimentar consequências perigosas na vida real.
Os efeitos nocivos desta linguagem (por exemplo, "vírus da China", "praga de Wuhan") são generalizados, uma vez que uma nova análise da Nielsen salienta que os estereótipos asiáticos, as conspirações sobre as origens da COVID-19 e a terminologia ofensiva contra os asiático-americanos estão a prosperar nos conteúdos digitais. Embora os media tenham um papel claro a desempenhar no combate ao racismo anti-asiático, as marcas também o têm. Como resultado do processo de veiculação de anúncios digitais, as marcas estão a financiar involuntariamente discursos de ódio. Sem saber onde os seus anúncios estão a aparecer, as marcas podem facilmente ser associadas a conteúdos e palavras-chave ofensivos. Num cenário de media cada vez mais digital, as marcas têm de se proteger e deixar de rentabilizar inadvertidamente conteúdos que colocam em risco as comunidades AAPI.
AS GRANDES MARCAS ESTÃO A FINANCIAR DISCURSOS DE ÓDIO ONLINE?
No meio do aumento de narrativas nocivas, a publicidade tem-se mantido, em grande medida, como habitualmente. Para compreender melhor a prevalência da exposição das marcas a discursos de ódio, a Nielsen efectuou um estudo que recorreu à inteligência artificial para identificar mais de 1200 URLs de sítios Web que continham discursos de ódio contra pessoas de ascendência asiática. Uma vez isolado o conteúdo ofensivo, identificámos milhares de ocorrências de anúncios.
Fonte: AdVerif.AI, 01/01/2020-04/01/2021
A partir daí, identificámos mais de 250 campanhas publicitárias afectadas só no primeiro trimestre deste ano. Estas campanhas foram executadas em URLs onde as marcas, incluindo nomes conhecidos, estavam adjacentes a conteúdos que apresentavam a utilização de terminologia racista, depreciativa, estigmatizante e xenófoba e conspirações relacionadas com as origens do coronavírus, os asiáticos e a China.
Que categorias de anúncios financiaram o hate speEch?
Fonte: Nielsen Digital Ad Intel, Q1 2021, Digital Display e Digital Video ad spend by select categories on websites with at least one detected instance of anti-Asian hate speech.
UM RETRATO DO DISCURSO DE ÓDIO ANTI-ASIÁTICO APOIADO POR ANÚNCIOS EM CONTEÚDOS DIGITAIS
Dos noticiários aos artigos de opinião, os termos e a linguagem subjectiva que ligam a culpa do novo coronavírus aos chineses e aos asiáticos têm manchado a cobertura mediática no ecrã e em linha.
Está a melhorar, certo?
Apesar do impacto da utilização desta terminologia, este conteúdo continua a aparecer em alguns dos sítios Web de notícias e informação mais visitados da atualidade. E as marcas continuam expostas como resultado.
Fonte: Nielsen Digital Content Ratings, 1º trimestre de 2021 Audiência única, apenas computador; Nielsen Digital Ad Intel, 1º trimestre de 2021
No primeiro trimestre de 2021, foram encontradas campanhas publicitárias de uma dúzia de empresas da Fortune 500 e de pelo menos 66 marcas adjacentes a conteúdos que incluíam discursos de ódio anti-asiáticos.
QUEM FINANCIOU O DISCURSO DE ÓDIO CONTRA OS ASIÁTICOS ESTE ANO?
Fonte: Classificações de anúncios digitais da Nielsen, 1º trimestre de 2021
A nossa análise do discurso de ódio identificado no primeiro trimestre de 2021 revelou que a utilização desta linguagem aumentou em março em relação a janeiro e fevereiro, dado o aniversário da maioria dos confinamentos nos EUA em março de 2020.
Ler como: Em março de 2021, foram identificados 98 URLs de sítios que utilizavam discursos de ódio anti-asiáticos.
Ler como: No primeiro trimestre de 2021, foram identificados 42 URLs de sítios que promoviam a conspiração do "laboratório da China" na sua cobertura do coronavírus.Fonte: AdVerif.AI
Olhando mais a fundo, os termos mais frequentes centram-se na culpa, desconfiança e malícia em relação à China, ao seu povo e ao seu governo. Quase um terço do discurso de ódio em março de 2021 veio de apenas um site, que recolheu mais de 100 000 dólares em gastos com anúncios digitais das três principais categorias de publicidade.
Fonte: Nielsen Digital Ad Intel, Q1 2021, gastos com anúncios em Digital Display e Digital Video em sites com pelo menos uma instância detetada de discurso de ódio anti-asiático.
A NECESSIDADE DE MENOS ÓDIO E MAIS ESPERANÇA
Como o Senado aprovou o projeto de lei de crimes de ódio anti-asiático com apoio bipartidário, este sinal de unidade traz alguma esperança de que os legisladores farão sua parte para prevenir mais violência contra os asiático-americanos. Embora o Centro para o Estudo do Ódio e do Extremismo estime que os crimes de ódio contra asiáticos tenham aumentado 150% no ano passado, os gastos com publicidade em conteúdo digital com discurso de ódio diminuíram globalmente no primeiro trimestre de 2021. Há esperança de que uma maior conscientização impeça a indústria de publicidade de monetizar conteúdo que alimenta o ódio.
UMA OPORTUNIDADE DE ACÇÃO
O que as marcas podem fazer agora mesmo
Os consumidores norte-americanos de todo o país estão a erguer-se e a exigir a responsabilização do governo e das empresas para que tomem medidas. Não é apenas uma questão de responsabilidade social das empresas, é uma questão de segurança da marca. Para os anunciantes, a segurança da marca é mais do que uma lista estagnada de termos. As marcas e os seus parceiros publicitários devem estar em constante revisão à medida que surge linguagem prejudicial para uma comunidade - e para a sua marca. E os servidores de anúncios devem considerar a forma como as mudanças na retórica podem ser reflectidas nos seus algoritmos. Está na altura de repensar como e onde as campanhas publicitárias estão a aparecer, pedir responsabilidades aos parceiros de colocação de anúncios digitais e criar barreiras de proteção para evitar a colocação de anúncios em conteúdos com discurso de ódio.
Metodologia
Classificações de conteúdos digitais da Nielsen
Análise personalizada de alcance de desktop da Nielsen Digital Content Ratings (DCR) dos principais domínios de notícias fornecidos ao AdVerif.AI para serem sinalizados como publicando conteúdo que incluía discurso de ódio anti-asiático em 1/1/2021-3/31/2021.
Classificações de anúncios digitais da Nielsen
Análise personalizada da Nielsen Digital Ad Ratings (DAR) dos anunciantes que publicaram impressões no ambiente de trabalho em URLs que incluíam discursos de ódio entre 1/1/2021 e 31/3/2021.
Nielsen Ad Intel
A análise personalizada da Nielsen Ad Intel analisou os gastos com publicidade no National Digital Display e no National Digital Video entre 1/1/2021 e 31/31/2021 nos sites identificados por utilizarem discurso de ódio anti-asiático.
AdVeRIF.Ai
A AdVerif.AI é uma empresa de inteligência artificial que fornece soluções de verificação de anúncios para anunciantes, editores e plataformas de anúncios e é apoiada pelo Nielsen Innovate Fund. Utilizando o processamento de linguagem natural (PNL) e a aprendizagem automática, a tecnologia exclusiva da AdVerif.AI consegue treinar um modelo capaz de identificar conteúdos com termos anti-asiáticos relacionados com a COVID-19. A colaboração com a AdVerif.AI permitiu treinar um algoritmo para distinguir entre conteúdos que relatam a questão do discurso de ódio e a propagação de mensagens de ódio, conspiração ou estigma. O modelo resultante foi então usado para avaliar os 300 principais sites de notícias, informações e agregação de notícias com base na audiência única mensal da Digital Content Ratings para janeiro de 2021. Cada página desses sites foi então avaliada quanto à probabilidade de conter discurso de ódio, retornando uma lista das principais "páginas ofensivas", atribuindo uma pontuação com base na presença de discurso de ódio, linguagem subjetiva, informações falsas, etc. Cada página é ainda avaliada pelo modelo para identificar o(s) anunciante(s) e a plataforma de publicidade que veicula os anúncios, fornecendo uma visão pontual dos anúncios colocados em conteúdos ofensivos com base num endereço IP dos EUA.
