Durante mais de um ano, a retórica negativa contra a China como fonte do vírus COVID-19 resultou no aumento dos ataques verbais e físicos contra a comunidade asiática-americana e das Ilhas do Pacífico (AAPI). Conforme o mundo aprendeu a navegar na pandemia, os crimes de ódio contra os asiáticos-americanos aumentaram à medida que o vírus se espalhou. Embora ativistas e aliados tenham intensificado seus esforços para combater o ódio, um dos apelos imediatos à ação foi o fim do uso de terminologia racista na mídia que continua a alimentar conseqüências perigosas na vida real.
Os efeitos nocivos desta linguagem (por exemplo, "vírus China", "peste Wuhan") são generalizados, pois uma nova análise da Nielsen destaca que estereótipos asiáticos, conspirações sobre as origens da COVID-19 e terminologia ofensiva contra os asiáticos-americanos estão prosperando em conteúdo digital. Embora a mídia tenha um papel claro a desempenhar na interrupção do racismo antiasiático, o mesmo acontece com as marcas. Como resultado do processo de veiculação de anúncios digitais, as marcas estão financiando involuntariamente o discurso do ódio. Sem saber onde seus anúncios estão aparecendo, as marcas podem facilmente ser associadas a conteúdo ofensivo e palavras-chave. Em um cenário de mídia cada vez mais digital, as marcas precisam se proteger e parar de monetizar inadvertidamente o conteúdo que coloca em risco as comunidades AAPI.
AS GRANDES MARCAS ESTÃO FINANCIANDO O DISCURSO DE ÓDIO ONLINE?
Em meio ao aumento das narrativas nocivas, a publicidade tem permanecido em grande parte como de costume. Para entender melhor como prevalece a exposição da marca ao discurso do ódio, a Nielsen conduziu um estudo alavancando a inteligência artificial para identificar mais de 1.200 URLs de sites contendo o discurso do ódio contra pessoas de ascendência asiática. Uma vez que isolamos o conteúdo ofensivo, identificamos milhares de ocorrências de anúncios.
Fonte: AdVerif.AI, 01/01/2020-04/01/2021
A partir daí, identificamos mais de 250 campanhas publicitárias impactadas somente no primeiro trimestre deste ano. Essas campanhas foram realizadas em URLs onde as marcas, incluindo nomes familiares, eram adjacentes a conteúdos que apresentavam o uso de terminologia racista, depreciativa, estigmatizante e xenófoba e conspirações relacionadas às origens dos coronavírus, asiáticos e chineses.
Quais categorias de anúncios financiaram o ódio speEch?
Fonte: Nielsen Digital Ad Intel, Q1 2021, Digital Display and 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-ASIANO APOIADO POR ANÚNCIOS EM CONTEÚDO DIGITAL
Desde reportagens de notícias até op-eds, os termos e linguagem subjetiva ligando a culpa pelo novo coronavírus aos chineses e asiáticos mancharam a cobertura da mídia na tela e on-line.
Está ficando melhor, certo?
Apesar do impacto da utilização desta terminologia, este conteúdo ainda aparece em alguns dos sites de notícias e informações mais visitados atualmente. E as marcas continuam expostas como resultado.
Fonte: Nielsen Digital Content Ratings, Q1 2021 Audiência Única, Somente Computador; Nielsen Digital Ad Intel, Q1 2021
No primeiro trimestre de 2021, campanhas publicitárias de uma dúzia de empresas da Fortune 500 e pelo menos 66 marcas foram encontradas adjacentes ao conteúdo, incluindo o discurso de ódio anti-asiático.
QUEM FINANCIOU O DISCURSO DE ÓDIO ASIÁTICO ESTE ANO?
Fonte: Nielsen Digital Ad Ratings, Q1 2021
Nossa análise do discurso de ódio identificado no primeiro trimestre de 2021 descobriu que o uso desta linguagem na verdade aumentou em março de janeiro e fevereiro, dado o aniversário da maioria dos bloqueios dos EUA em março de 2020.
Leia como: 98 urls de local foram identificadas em março de 2021 que usavam discurso de ódio anti-Asiático.
Leia como: 42 urls de local foram identificadas no primeiro trimestre de 2021 que promoveram a conspiração "laboratório da China" em sua cobertura do coronavírus.Fonte: AdVerif.AI
Olhando mais profundamente, os termos mais freqüentes centram-se na culpa, desconfiança e malícia em relação à China, seu povo e seu governo. Quase um terço do discurso de ódio em março de 2021 veio de apenas um site, que coletou mais de 100.000 dólares em anúncios digitais gastos em três categorias principais de publicidade.
Fonte: Nielsen Digital Ad Intel, Q1 2021, Digital Display and Digital Video ad spend across websites with at least one detected instance of anti-Asian hate speech.
A NECESSIDADE DE MENOS ÓDIO E MAIS ESPERANÇA
Como o Senado aprovou com apoio bipartidário o projeto de lei contra os crimes de ódio asiáticos, este sinal de unidade traz alguma esperança de que os legisladores façam sua parte para evitar mais violência contra os asiáticos-americanos. Enquanto o Centro de Estudos do Ódio e Extremismo estima que os crimes de ódio antiasiáticos aumentaram 150% no último ano, os gastos com publicidade em conteúdo digital com discurso de ódio diminuíram em geral no primeiro trimestre de 2021. Existe a esperança de que uma maior conscientização evitará que a indústria publicitária monetize o conteúdo que alimenta o ódio.
UMA OPORTUNIDADE DE AÇÃO
O que as marcas podem fazer agora mesmo
Os consumidores americanos em todo o país estão se levantando e exigindo responsabilidade do governo e das empresas para tomar medidas. Não é apenas uma questão de responsabilidade social corporativa, 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 seus parceiros publicitários devem estar em constante revisão à medida que surge uma linguagem prejudicial a uma comunidade - e à sua marca. E os servidores de publicidade devem considerar como as mudanças na retórica podem ser refletidas em seus algoritmos. É hora de repensar como e onde as campanhas publicitárias estão aparecendo, pedir responsabilidade aos parceiros de colocação de anúncios digitais, e construir barreiras protetoras para impedir a colocação de anúncios em conteúdo com discurso de ódio.
Metodologia
Classificação de Conteúdo Digital Nielsen
Nielsen Digital Content Ratings (DCR) análise de alcance personalizado da área de trabalho de notícias de topo fornecida ao AdVerif.AI para ser sinalizada como conteúdo editorial que incluía discurso de ódio anti-Asiático em 1/1/2021-3/31/2021.
Classificações de anúncios digitais Nielsen
Nielsen Digital Ad Ratings (DAR) análise personalizada de anunciantes que executaram impressões de desktop em URLs que incluíam discurso de ódio durante 1/1/2021-3/31/2021.
Nielsen Ad Intel
Nielsen Ad Intel análise personalizada analisou a National Digital Display e a National Digital Video advertising gasta dentro de 1/1/2021-3/31/2021 nos sites identificados para o uso do discurso de ódio anti-Asiático.
AdVeRIF.Ai
AdVerif.AI é uma empresa de inteligência artificial que fornece soluções de verificação de anúncios para anunciantes, editores, assim como plataformas de anúncios e apoiada pelo Fundo Nielsen Innovate. Usando Processamento de Linguagem Natural (PNL) e aprendizagem de máquina, a tecnologia proprietária AdVerif.AI é capaz de treinar um modelo que pode identificar conteúdo com termos antiasiáticos relacionados ao COVID-19. A colaboração com o AdVerif.AI permitiu o treinamento de um algoritmo para distinguir do conteúdo de relatórios sobre a questão da fala de ódio versus propagar mensagens de ódio, conspiração ou estigma. O modelo resultante foi então usado para avaliar as 300 melhores notícias, informações e sites de agregação de notícias com base no Digital Content Ratings, audiência única mensal para janeiro de 2021. Cada página desses sites foi então avaliada quanto à probabilidade de conter discurso de ódio, retornando uma lista de "páginas ofensivas" superiores, atribuindo uma pontuação baseada na presença de discurso de ódio, linguagem subjetiva, informações falsas, etc. Cada página é avaliada ainda mais pelo modelo para identificar o(s) anunciante(s) e a plataforma de anúncios que serve(m) os anúncios, fornecendo uma visão point-in-time dos anúncios colocados em conteúdo ofensivo, com base em um endereço IP dos EUA.
