Pubblicità online e lavoro: come le pubblicità online possono alterare la percezione delle opportunità lavorative disponibili

Grazie alla grande quantità di informazioni rilasciate in rete, le piattaforme, tramite algoritmi, possono mostrarci strategicamente contenuti di vario genere. Questo viene fatto per invogliare gli utenti a trattenersi online, in modi che continuino a produrre dati. Dunque, la nostra offerta online diviene personalizzata, creata in base ai nostri interessi e bisogni. 

Un esempio di contenuti personalizzati sono le opportunità e le occasioni lavorative che ci vengono mostrate in rete. Queste potrebbero influenzare il modo in cui i partecipanti al mercato del lavoro percepiscono il loro insieme di scelte disponibili.

Le  critiche alla personalizzazione dei contenuti sono fondate su alcune preoccupazioni. Difatti la manipolazione delle pubblicità online potrebbe andare a minare la nostra autonomia personale e compromette il nostro razionale processo decisionale.

Gli algoritmi che guidano la personalizzazione dei contenuti  vengono utilizzati anche in questi mercati per segmentare il pubblico; e dunque per determinare con precisione quali informazioni verranno fornite a quali utenti. Il rischio è che così facendo questi intermediari indirizzino le opportunità in modi che riproducano o rafforzino le forme storiche di discriminazione.

Gli algoritmi predittivi sono costruiti osservando i modelli di comportamento passati. Uno dei modelli affermati nella vita economica americana è la distribuzione ineguale delle opportunità  lavorative in base a razza, genere e altre caratteristiche personali. 

Più specificamente, il rischio è che questi sistemi indirizzino le opportunità in modo che riflettere i modelli passati di disuguaglianza; riproducendo o addirittura rafforzando gli svantaggi storici affrontati da alcuni gruppi. Il modo in cui vengono distribuite le informazioni sulle opportunità è importante, perché questi mercati forniscono l’accesso a risorse critiche per la prosperità e il benessere dell’uomo.

Esempio:

Ad esempio, se all’interno i dati su cui vengono costruiti gli algoritmi sono corrotti, anche i suoi risultati lo saranno. Ad esempio, se nei dati su cui si basa l’algoritmo di di machine learning, le donne occupano dei posti posti di lavoro infermieristici o di assistenza all’infanzia, quell’algoritmo influenzerà le previsioni su tutte le donne in cerca di lavoro. Difatti questi dati, portano l’algoritmo a pensare che i lavori infermieristici sono più adatti alle donne, ad esempio. Di conseguenza, una donna che è aperta a lavori non tradizionali come quelli nell’edilizia, potrebbero non essergli mostrate tali opportunità. Per questo motivo, gli effetti delle loro scelte durante la costruzione di questi algoritmi merita un esame più attento.

Questa caratteristica dei contenuti personalizzati, capaci di influenzare il modo in cui percepiamo il mondo, possono riguardare diversi ambiti. Qui, in particolare, è stato evidenziato come possano avere degli impatti rilevanti nell’ambito lavorativo e sociale. Dunque, l’utilizzo degli algoritmi di selezione dei contenuti in rete può sembrare “innocuo” o poco rilevante. Tuttavia, la pervasività di queste piattaforme e dei loro contenuti personalizzati, possono riflettere credenze culturali poco legittime. Possono difatti, influenzare le nostre opinioni, amplificando o normalizzando gli stereotipi e perpetuando trattamenti disuguali nei confronti degli individui.

Questo articolo sulle opportunità di lavoro in rete è stato ispirato e si basa sul lavoro svolto da Pauline T. Kim del 2020, intitolato “Manipulating Opportunity” pubblicato su Virginia Law Review.

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Immagine di: NordWood Themes