「研究によると、YouTube広告が子どもたちのオンライン追跡を引き起こした可能性がある」と言われています

According to research, YouTube ads may have caused online tracking of children.

.fav_bar { float:left; border:1px solid #a7b1b5; margin-top:10px; margin-bottom:20px; } .fav_bar span.fav_bar-label { text-align:center; padding:8px 0px 0px 0px; float:left; margin-left:-1px; border-right:1px dotted #a7b1b5; border-left:1px solid #a7b1b5; display:block; width:69px; height:24px; color:#6e7476; font-weight:bold; font-size:12px; text-transform:uppercase; font-family:Arial, Helvetica, sans-serif; } .fav_bar a, #plus-one { float:left; border-right:1px dotted #a7b1b5; display:block; width:36px; height:32px; text-indent:-9999px; } .fav_bar a.fav_de { background: url(../images/icons/de.gif) no-repeat 0 0 #fff } .fav_bar a.fav_de:hover { background: url(../images/icons/de.gif) no-repeat 0 0 #e6e9ea } .fav_bar a.fav_acm_digital { background:url(‘../images/icons/acm_digital_library.gif’) no-repeat 0px 0px #FFF; } .fav_bar a.fav_acm_digital:hover { background:url(‘../images/icons/acm_digital_library.gif’) no-repeat 0px 0px #e6e9ea; } .fav_bar a.fav_pdf { background:url(‘../images/icons/pdf.gif’) no-repeat 0px 0px #FFF; } .fav_bar a.fav_pdf:hover { background:url(‘../images/icons/pdf.gif’) no-repeat 0px 0px #e6e9ea; } .fav_bar a.fav_more .at-icon-wrapper{ height: 33px !important ; width: 35px !important; padding: 0 !important; border-right: none !important; } .a2a_kit { line-height: 24px !important; width: unset !important; height: unset !important; padding: 0 !important; border-right: unset !important; border-left: unset !important; } .fav_bar .a2a_kit a .a2a_svg { margin-left: 7px; margin-top: 4px; padding: unset !important; }

2019年、YouTubeは子供たちから個人情報を収集したという主張に関連して、1億7000万ドルの罰金を支払いました。 ¶ クレジット:iStock/Getty Images

Adalyticsは、ブランドの広告キャンペーンを分析するためのサービスであり、GoogleのYouTubeが子供向けの約100のYouTube動画で300以上のブランドのアダルト商品を広告したと報告しており、いくつかの広告には暴力的なコンテンツが表示されていました。

The New York Timesの分析によれば、子供向けのチャンネルの一部で流れている広告は、Amazon、Meta、Google、Microsoftなどの企業からのトラッキングソフトウェアが付いたブラウザに視聴者を誘導していました。

これに対して、米国上院議員のエドワード・J・マーキー(D-MA)とマーシャ・ブラックバーン(R-TN)は、GoogleとYouTubeが親の同意なしに子供に向けた広告を行い、彼らのデータを収集・配布している可能性について調査するため、連邦取引委員会に対して児童オンラインプライバシー保護法違反の調査を求めました。

デジタル民主主義センターのジェフ・チェスター氏は、Googleが最も人気のあるウェブブラウザや動画プラットフォーム、最大のデジタル広告ビジネスであることから、子供たちのデータを収集する「コンベアベルト」が形成されていると述べています。 The New York Timesの記事を全文で読むには有料の購読が必要です。

抄録の著作権は2023年にSmithBucklin、ワシントンD.C.、アメリカに帰属します

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

「Flash-AttentionとFlash-Attention-2の理解:言語モデルの文脈長を拡大するための道」

大規模言語モデル(LLM)の文脈を拡大することは、ユースケースの宇宙を拡大するための最大の課題の一つです最近、Anthropic...

機械学習

Amazon SageMaker Studioで生産性を向上させる:JupyterLab Spacesと生成AIツールを紹介

「Amazon SageMaker Studioは、機械学習(ML)開発における広範なセットの完全に管理された統合開発環境(IDE)を提供しています...

データサイエンス

「コンパートメント化拡散モデル(CDM) 異なるデータソース上で異なる拡散モデルまたはプロンプトをトレーニングするためのAIアプローチ」

最近の技術の進歩と人工知能の分野における発展により、多くの進展がありました。有名なChatGPTモデルを使用したテキスト生成...

データサイエンス

「ビルドしてプレイ!LLM搭載のあなた自身のV&Lモデル!」

大型言語モデル(LLM)はますますその価値を示しています画像をLLMに組み込むことで、ビジョン言語モデルとしてさらに有用に...

AI研究

DeepMindの研究者たちは、任意のポイントを追跡するための新しいAIモデルであるTAPIRをオープンソース化しましたこのモデルは、ビデオシーケンス内のクエリポイントを効果的に追跡します

コンピュータビジョンは、人工知能の最も人気のある分野の1つです。コンピュータビジョンを使用したモデルは、デジタル画像、...

機械学習

「AIフィードバックループ:AI生成コンテンツの時代におけるモデルの製品品質の維持」

「AIのフィードバックループが、生成型AIの登場に伴い、モデルの品質維持、効率向上、パフォーマンス向上にどのように役立つ...