For more than a year, the negative rhetoric against China as the source of the COVID-19 virus has resulted in increased verbal and physical attacks against the Asian American and Pacific Islander (AAPI) community. As the world learned to navigate the pandemic, hate crimes against Asian Americans increased as the virus spread. While activists and allies have ramped up their efforts to fight the hate, one of the immediate calls for action was to end the use of racist terminology in media that continues to fuel dangerous consequences in real life.
The harmful effects of this language (e.g. “China virus,” “Wuhan plague”) are widespread, as a new analysis from Nielsen highlights that Asian stereotypes, conspiracies over the origins of COVID-19, and offensive terminology against Asian Americans are thriving in digital content. While media has a clear role to play in disrupting anti-Asian racism, so too do brands. As a result of the digital ad serving process, brands are unintentionally funding hate speech. Without insight into where their ads are appearing, brands can easily become associated with offensive content and keywords. In an increasingly digital media landscape, brands need to protect themselves and stop inadvertently monetizing content that puts AAPI communities at risk.
CZY GŁÓWNE MARKI FINANSUJĄ MOWĘ NIENAWIŚCI W INTERNECIE?
Pośród wzrostu szkodliwych narracji, reklama w dużej mierze pozostała zwykłym biznesem. Aby lepiej zrozumieć, jak powszechna jest ekspozycja marki na mowę nienawiści, Nielsen przeprowadził badanie wykorzystujące sztuczną inteligencję do zidentyfikowania ponad 1200 adresów URL stron internetowych zawierających mowę nienawiści wobec osób pochodzenia azjatyckiego. Po wyizolowaniu obraźliwych treści zidentyfikowaliśmy tysiące wystąpień reklam.
Źródło: AdVerif.AI, 01/01/2020-04/01/2021
Na tej podstawie zidentyfikowaliśmy ponad 250 kampanii reklamowych, które ucierpiały tylko w pierwszym kwartale tego roku. Kampanie te odbywały się pod adresami URL, pod którymi marki, w tym powszechnie znane, sąsiadowały z treściami zawierającymi rasistowską, dyskredytującą, stygmatyzującą i ksenofobiczną terminologię oraz spiski związane z pochodzeniem koronawirusa, Azjatami i Chinami.
Które kategorie reklam finansowały hate speEch?
Źródło: Nielsen Digital Ad Intel, 1. kwartał 2021 r., wydatki na reklamy Digital Display i Digital Video według wybranych kategorii na stronach internetowych z co najmniej jednym wykrytym przypadkiem antyazjatyckiej mowy nienawiści.
A SNAPSHOT OF AD-SUPPORTED ANTI-ASIAN HATE SPEECH IN DIGITAL CONTENT
Od doniesień prasowych po op-edy, terminy i subiektywny język łączący winę za nowego koronawirusa z Chińczykami i Azjatami wpłynęły na przekaz medialny na ekranie i w Internecie.
Jest coraz lepiej, prawda?
Pomimo wpływu tej terminologii, treści te nadal pojawiają się w niektórych z najczęściej odwiedzanych obecnie witryn z wiadomościami i informacjami. W rezultacie marki pozostają narażone.
Źródło: Nielsen Digital Content Ratings, Q1 2021 Unikalna widownia, tylko komputery; Nielsen Digital Ad Intel, Q1 2021
W pierwszym kwartale 2021 r. kampanie reklamowe kilkunastu firm z listy Fortune 500 i co najmniej 66 marek sąsiadowały z treściami zawierającymi antyazjatycką mowę nienawiści.
KTO FINANSOWAŁ AZJATYCKĄ MOWĘ NIENAWIŚCI W TYM ROKU?
Źródło: Nielsen Digital Ad Ratings, Q1 2021
Nasza analiza zidentyfikowanej mowy nienawiści w pierwszym kwartale 2021 r. wykazała, że użycie tego języka faktycznie wzrosło w marcu w porównaniu ze styczniem i lutym, biorąc pod uwagę rocznicę większości blokad w USA w marcu 2020 r.
Czytaj jako: W marcu 2021 r. zidentyfikowano 98 adresów URL witryn, które wykorzystywały antyazjatycką mowę nienawiści.
Read as: 42 site urls were identified in Q1 2021 that promoted the “China lab” conspiracy in their coronavirus coverage.Source: AdVerif.AI
Patrząc głębiej, najczęstsze określenia koncentrują się na winie, nieufności i złośliwości wobec Chin, ich obywateli i rządu. Prawie jedna trzecia mowy nienawiści w marcu 2021 r. pochodziła tylko z jednej witryny, która zebrała ponad 100 000 USD wydatków na reklamę cyfrową z trzech głównych kategorii reklamowych.
Źródło: Nielsen Digital Ad Intel, 1. kwartał 2021 r., wydatki na reklamy Digital Display i Digital Video w witrynach z co najmniej jednym wykrytym przypadkiem antyazjatyckiej mowy nienawiści.
POTRZEBA MNIEJ NIENAWIŚCI I WIĘCEJ NADZIEI
As the Senate approved the anti-Asian hate crimes bill with bipartisan support, this signal of unity brings some hope that legislators will do their part to prevent further violence against Asian Americans. While the Center for the Study of Hate and Extremism estimates anti-Asian hate crimes have increased 150% over the past year, ad spend in digital content with hate speech declined overall in first-quarter 2021. There is hope that further awareness will prevent the advertising industry from monetizing content that fuels hate.
OKAZJA DO DZIAŁANIA
Co marki mogą zrobić już teraz
Amerykańscy konsumenci w całym kraju powstają i domagają się odpowiedzialności od rządu i biznesu. To nie tylko kwestia społecznej odpowiedzialności biznesu, to kwestia bezpieczeństwa marki. Dla reklamodawców bezpieczeństwo marki to coś więcej niż stagnacyjna lista terminów. Marki i ich partnerzy reklamowi powinni stale analizować pojawiające się sformułowania, które są szkodliwe dla społeczności i ich marki. Serwery reklamowe muszą rozważyć, w jaki sposób zmiany w retoryce mogą zostać odzwierciedlone w ich algorytmach. Nadszedł czas, aby ponownie przemyśleć, w jaki sposób i gdzie pojawiają się kampanie reklamowe, poprosić o odpowiedzialność partnerów zajmujących się umieszczaniem reklam cyfrowych i zbudować bariery ochronne, aby zapobiec umieszczaniu reklam w treściach zawierających mowę nienawiści.
Metodologia
Nielsen Digital Content Ratings
Nielsen Digital Content Ratings (DCR) custom desktop reach analysis of top news domains provided to AdVerif.AI to be flagged as publishing content that included anti-Asian hate speech in 1/1/2021-3/31/2021.
Nielsen Digital Ad Ratings
Nielsen Digital Ad Ratings (DAR) custom analysis of advertisers that ran desktop impressions on URLs that included hate speech during 1/1/2021-3/31/2021.
Nielsen Ad Intel
Nielsen Ad Intel custom analysis reviewed National Digital Display and National Digital Video advertising spend within 1/1/2021-3/31/2021 on the sites identified for using anti-Asian hate speech.
AdVeRIF.Ai
AdVerif.AI is an artificial intelligence company providing ad verification solutions for advertisers, publishers as well as ad platforms and backed by the Nielsen Innovate Fund. Using Natural Language Processing (NLP) and machine learning the proprietary AdVerif.AI technology is able to train a model that can identify content featuring anti-Asian terms related to COVID-19. The collaboration with AdVerif.AI allowed for training an algorithm to distinguish from content reporting on the issue of hate speech vs. propagating messages of hate, conspiracy or stigma. The resulting model was then used to evaluate the Top 300 news, information, and news aggregation sites based on Digital Content Ratings monthly unique audience for January 2021. Each page on those sites was then evaluated on the likelihood that it contains hate speech, returning a list of top “offending pages” by assigning a score based on presence of hate speech, subjective language, false information, etc. Each page is further evaluated by the model to identify the advertiser(s) and ad platform serving the ads providing a point-in-time view of ads placed in offending content based on a US IP address.
