Bozza:Digital redlining: differenze tra le versioni

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=== Redlining digitale basato sull'identità personale ===

Sebbene spesso associato a una discriminazione che rientra in un contesto geografico, il redlining digitale si riferisce anche a quando le popolazioni vulnerabili vengono prese di mira o escluse da specifici contenuti o dall'accesso a Internet in un modo che le danneggia in base a qualche aspetto della loro identità. È stato scoperto che le scuole professionali e i ''community college'' (un tipo di istituto di istruzione superiore di primo livello, che generalmente porta al conseguimento di un diploma di scuola secondaria superiore), che in genere hanno un corpo studentesco più operaio, bloccano i contenuti Internet pubblici ai loro studenti, mentre gli istituti di ricerca d'élite non lo fanno<ref name=":4">{{Cita news|lingua=en|url=https://www.commonsense.org/education/privacy/blog/digital-redlining-access-privacy|titolo=Digital Redlining, Access, and Privacy|pubblicazione=Common Sense Education|data=2016-05-24|accesso=2025-09-29}}</ref>. L'uso di big data e analisi consente una forma di discriminazione molto più sfumata che può colpire specifiche popolazioni vulnerabili<ref>{{Cita web|lingua=en|url=https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2014/05/01/findings-big-data-and-privacy-working-group-review|titolo=Findings of the Big Data and Privacy Working Group Review|sito=whitehouse.gov|data=2014-05-01|accesso=2025-09-29}}</ref>. Ad esempio, Facebook è stato criticato per aver fornito strumenti che consentono agli inserzionisti di indirizzare gli annunci in base all'affinità etnica e al genere, impedendo di fatto alle [[Minoranza|minoranze]] di vedere annunci specifici per l'edilizia abitativa e l'occupazione<ref>{{Cita web|lingua=en|autore=Julia Angwin,Terry Parris Jr|url=https://www.propublica.org/article/facebook-lets-advertisers-exclude-users-by-race|titolo=Facebook Lets Advertisers Exclude Users by Race|sito=ProPublica|data=2016-10-28|accesso=2025-09-29}}</ref><ref>{{Cita web|lingua=en-US|autore=Samantha Cole|url=https://www.vice.com/en/article/researchers-find-facebook-ad-targeting-algorithm-is-inherently-biased/|titolo=Researchers Find Facebook’s Ad Targeting Algorithm Is Inherently Biased|sito=VICE|data=2019-04-04|accesso=2025-09-29}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|nome=Muhammad|cognome=Ali|nome2=Piotr|cognome2=Sapiezynski|nome3=Miranda|cognome3=Bogen|data=2019-04|titolo=Discrimination through optimization: How Facebook's ad delivery can lead to skewed outcomes|rivista=arXiv e-prints|pp=arXiv:1904.02095|lingua=en|accesso=2025-09-29|doi=10.48550/arXiv.1904.02095|url=https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2019arXiv190402095A/abstract}}</ref>. Nell'ottobre 2019, è stata intentata un'importante class action contro Facebook per denunciare la discriminazione di genere e di età nella pubblicità finanziaria<ref>{{Cita web|lingua=en|url=https://qz.com/1733345/the-fight-against-discriminatory-financial-ads-on-facebook|titolo=The fight against financial advertisers using Facebook for digital redlining|sito=Quartz|data=2019-11-01|accesso=2025-09-29}}</ref><ref>{{Cita web|lingua=en|url=https://www.outtengolden.com/news/facebook-hit-massive-national-civil-rights-class-action-by-women-and-older-people-denied|titolo=Facebook Hit with Massive National Civil Rights Class Action by Women and Older People Denied Financial Services Opportunities on Facebook for Years {{!}} Outten & Golden LLP|sito=Outten & Golden|accesso=2025-09-29|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20200428141125/https://www.outtengolden.com/news/facebook-hit-massive-national-civil-rights-class-action-by-women-and-older-people-denied|dataarchivio=2020-04-28}}</ref>. Un'ampia gamma di consumatori può essere particolarmente vulnerabile al redlining digitale quando viene utilizzato al di fuori di un contesto geografico. Oltre a prendere di mira le popolazioni vulnerabili sulla base di classificazioni tradizionali e legalmente riconosciute come razza, genere, età, ecc., è stato dimostrato che i dati personali estratti e poi rivenduti dai [[Intermediario|broker]] possono essere utilizzati per prendere di mira coloro che sono stati identificati come affetti da [[Malattia di Alzheimer|Alzheimer]] o [[demenza]], o semplicemente identificati come acquirenti impulsivi o creduloni<ref>{{Cita web|url=https://docs.house.gov/meetings/IF/IF17/20171129/106659/HHRG-115-IF17-Wstate-PasqualeF-20171129.pdf|titolo=Algorithms: How Companies’ Decisions About Data and Content Impact Consumers}}</ref><ref>{{Cita web|url=http://www.gwlr.org/wp-content/uploads/2014/10/Calo_82_41.pdf|titolo=Digital Market Manipulation}}</ref>.

== Distinzioni di termine ==

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Un rapporto del 2001 ha cercato di scoprire se la ragione di un divario nell'accesso a Internet a banda larga da parte delle popolazioni a basso reddito e delle minoranze fosse dovuta alla mancanza di disponibilità o ad altri fattori<ref name=":5" />. Il rapporto ha rilevato che c'erano "poche prove di redlining digitale basato sul reddito o sulle concentrazioni di neri o ispanici", ma che c'erano prove contrastanti di redlining basate sulle aree in cui le popolazioni native americane o asiatiche erano più numerose<ref name=":5" />.

== Note ==

<references />

{{portale|internet}}

<references />