略奪的な広告

略奪的広告、あるいは略奪的マーケティングとは、子供や認知機能に問題のある成人などの脆弱な立場にある人々を、その脆弱性を隠蔽して不利な市場取引に誘導する行為として広く理解されています。個人や集団の脆弱性は、状況によって異なり、あらゆる状況に当てはまるとは限らないため、特定することが困難な場合があります。[ 1 ]一般的に悪用される脆弱性には、身体的、感情的、社会的、認知的、年齢的、経済的特性などがあります。

略奪的マーケティングキャンペーンは、虚偽または誤解を招くメッセージを用いて、個人を非対称的な取引に誘い込むこともあります。こうした行為の歴史は一般的な広告と同じくらい古くから存在していますが、特に悪質な形態は情報技術の爆発的な発展に伴い増加しました。大規模なデータ分析産業の発展により、マーケティング担当者はこれまでまばらでアクセス不可能だった個人情報にアクセスし、高度なアルゴリズムを用いて情報を活用し、最適化することが可能になりました。

一般的な例としては、営利目的の大学関連産業、いわゆる「非主流派」金融機関、政治的マイクロターゲティング、高齢者・児童搾取などが挙げられます。こうした慣行を軽減するために、様々なレベルの政府で多くの法的措置が講じられており、その成果は様々です。

脆弱な集団

略奪的広告は、主に、特定の特性、生活環境、または特定のグループへの所属に基づいて、個人を意図的に搾取することに依拠しています。これらの特性によって生じる「脆弱性」は状況に依存し、市場や取引によって異なります。言い換えれば、これらの特性の一部またはいずれかを持つ個人が、市場において普遍的に脆弱であるわけではありません。[ 1 ]さらに、これらの特性をターゲットとしたマーケティングや広告のすべてが必ずしも「略奪的」であるとは限りません。なぜなら、その行為の条件は主に広告主の意図に依存するからです。マーケティングには、倫理的な範囲内であっても、潜在的消費者の「弱点」を特定するという自然な傾向があるため、この区別は特に曖昧になりがちです。それでもなお、最も一般的な脆弱性の形態を明確にすることは有益です。最も一般的な搾取の手段には、以下のものがあります。[ 2 ]

  1. 身体的脆弱性とは、特定の生物学的または生理学的特性により、個人が公正な立場で市場取引に参加する可能性が低くなることを意味します。例えば、太りすぎの個人を効果のない減量サプリメントでターゲットにしたり、変性疾患やその他の疼痛性疾患に苦しむ人々に対して規制されていない「医療」機器の広告を打ったりすることが挙げられます。
  2. 認知的脆弱性とは、認知機能の欠陥により、欺瞞的または操作的な可能性のある広告情報を完全に理解・処理できない状態を指します。この脆弱性の例は認知障害者に限らず、未成年者や高齢者を対象とした広告も含まれます。
  3. 動機づけの脆弱性とは、特定の個人特性や特別な個人的状況により、特定の市場動向に抵抗したり、適切に交渉したりする能力が阻害される可能性がある状態を指します。例えば、悲しみに暮れる人々に対して、高額な葬儀サービスを宣伝することが挙げられます（この行為はFTCの「葬儀規則」[ 3 ]で取り上げられています）。
  4. 社会的脆弱性とは、個人の社会的状況が、不利な取引に従事する傾向を著しく高めることです。例えば、収入の見込める仕事を見つけるのに苦労する退役軍人への対策として、営利目的の大学を宣伝することが挙げられます。
  5. 感情的脆弱性とは、個人の感情状態（一時的または持続的）を広告主が利用し、これらの感情的問題に対処すると謳う商品を販売することです。マーケターが個々のユーザーデータにアクセスできる範囲がますます広がり、アルゴリズムがほぼリアルタイムで関連性の高い広告を表示できるようになったことで、この悪用手法は特に重要になっています。
  6. 経済的脆弱性とは、個人の経済状況によって、代替的な市場取引を行う能力が制限されるか、あるいは他の略奪的なマーケティング手法の被害に遭う可能性が高まることを意味します。例えば、他に選択肢がない可能性のある経済的に不安定な個人に対して、高金利のペイデローンを販売することが挙げられます。

欺瞞戦術

多くの略奪的広告主は、消費者を市場取引に誘い込むために、明らかに虚偽であるか、あるいは欺瞞的な主張を用いています。これらの主張は、額面通り真実であるにもかかわらず、戦略的な情報の省略や個人の状況に基づいて誤った推論を導き出すため、分類や規制が非常に困難です。これらの戦術の多くは、広告業界全体ではある程度自然（かつ容認）なものかもしれませんが、特定の状況で使用されると略奪的になり得ます。研究者たちは、これらの戦術がマーケティング環境においてどのように使用されているかをより深く理解するために、これらの戦術の一般的な分類をまとめています。[ 4 ]

虚偽の陳述

これには、統計やその他の実証的な主張など、明らかに虚偽である主張やプレゼンテーションが含まれます。例えば、営利目的の大学が「卒業生の98%が卒業後1ヶ月以内に就職します！」と主張しているものの、実際にはそうではありません。

省略

製品またはサービスに関する記述のうち、主張内容に関連する重要な情報が含まれていない記述。例えば、コマーシャルで「臨床試験で製品の有効性が証明されている」と謳っているものの、実際には臨床試験で製品の有効性は、広告で謳われているものとは異なる文脈や指標で測定されているなど。

含意

真実である可能性はあるものの、消費者に誤った推論を導くことを意図した発言。製品やサービスに関する情報不足、あるいは消費者を取り巻く状況につけこむことで、消費者を欺く行為が見られる場合があります。これらはさらに以下のように分類できます。

  1. 曖昧な表現や主張。製品の優位性を示唆するために、不明瞭な言葉や物語を用いる。例えば、類似製品よりもはるかに「優れた」代替品であると主張するものの、「優れている」ことを示す基準が示されていない場合など。
  2. 非定型的な記述や主張。これは、製品の使用結果が通常の結果を大きく逸脱していることを示すものです。例えば、ダイエット薬の会社が、1ヶ月で最大13キロの減量が可能だと主張しているものの、その効果は異例であり、かつ／または他の方法で達成されていると主張されている場合などです。
  3. 実質的な証拠が欠如しているか、確信を持って主張できない推測に基づく発言や主張。例えば、保証不可能であるにもかかわらず、「100%満足保証」を約束するCMなど。
  4. 市場標準との差別化には繋がらないものの、製品やサービスの特性を引用して、製品の優位性を錯覚させるような、商品操作的な発言や主張。例えば、砂糖入りソーダは「無脂肪」と強調されているが、実際にはすべてのソーダには脂肪分が含まれない。

個人情報へのアクセス

データ収集

21世紀を通じて情報技術が爆発的に成長したことで、特に個人データの収集と利用をめぐって、全く新しいプライバシーの懸念が生じている。現代生活に参加するためにデジタルプラットフォームへの依存がほぼ必須となったため、個人は直接の提出、あるいはユーザーエンゲージメントからの推論を通じて、大量の個人情報を提供することが求められるようになった。[ 5 ]個人情報へのアクセスは、エンドユーザー許可契約に概説されているように、参加者間で合意されることが一般的であるが、インフォームドコンセントに関する疑問から、同意書の明確性を高める提案や、データ利用の明確な範囲を確立する取り組みなど、数多くの立法努力がなされてきた。

様々な分野で高い評価を得ているこのデータの商品化は、「データブローカー」産業の急成長を牽引してきました。医療、金融、その他同様に保護されている分野における既存の業界規範や規制（デジタル時代においては適用が難しいものもあります）を除けば、例えば以下のような個々の組織が収集したデータは、

またはFacebookが収集したデータや、 Acxiomなどの第三者仲介機関によって収集されたデータは、幅広い用途に使用できます。[ 6 ]これらの多くは比較的無害であり、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを提供するために利用されることが多いですが、このようなデータが非倫理的なマーケティング担当者に利用可能になることで、略奪的広告の問題が悪化しています。[ 7 ]

データの抽出と集約は、プラットフォームと企業の広大なネットワーク上で行われている。情報の多くは、ソーシャルメディアのエンゲージメント、ロイヤルティプログラム、オンライン小売業者の購買履歴、ウェブブラウザのクエリ、政府の記録、モバイルアプリケーションの使用状況と好みなど、個別のソースから発生している。[ 8 ] [ 9 ]収集される情報は、利用可能な支払い方法から健康状態まで、多くの個人データポイントで構成される。[ 5 ]特に収益源の大部分が広告販売で構成されている大規模なテクノロジープラットフォームの場合、この情報は広告主に直接、またはサードパーティの仲介会社に販売されることが多い。これらの会社は、多数のソースからのデータの集約と分類を専門としており、その後、市場で広告主やその他の利害関係者に販売される。[ 5 ]

包括的なデータ集約によって可能になる搾取の手段を理解する上で、分類のプロセスは特に重要です。連邦取引委員会の2013年の報告書によると、データ仲介業者は個人を「移動能力ゼロ」「信用危機：都市部の家族」「地方でかろうじて生活している」「困難な状況に耐えている」「厳しいスタート：若いシングルペアレント」といったラベルを付けてグループ分けしていたことが明らかになりました。[ 5 ]

アルゴリズムターゲティング

消費者の脆弱性に関する情報は、特定のテレビ視聴率に基づいた特定の人口統計をターゲットにするなど、以前から代理情報を通じて推測されてきましたが、個人に関する情報への直接アクセスが劇的に増加したことで、特に消費者に直接パーソナライズされた広告の手法と相まって、略奪的な広告キャンペーンの精度と効力が強化されました。[ 10 ]

この情報により、広告主はオンライン行動ターゲティングを行うことが可能となり、様々な情報源から抽出された個人情報に基づいて個人に広告を配信することが可能になります。[ 11 ]複雑なアルゴリズムと、以前は個別だったデータの集約を組み合わせることで、広告主はより正確な個人特性をターゲティングできるだけでなく、膨大なデータセットを必要とする統計的帰結に基づいて個人に関する推論を導き出すことも可能になりました。その結果、健康状態、人種、個人の財務履歴など、従来は保護されてきた情報が、特定の項目に関するデータを収集することなく、より確実に推論できるようになりました。[ 6 ]

データが収集、集約、分類されると、広告主と消費者のつながりが確立されます。こうしたつながりは、多くの場合、Google傘下のDoubleClickなどの仲介業者によって促進されます。DoubleClickは、マーケターに広告を表示するための幅広いウェブサイトを提供しています。[ 12 ]これらの仲介業者を利用することで、ウェブサイトは個々の広告スペースを販売する必要がなくなり、アルゴリズムは複雑な組み合わせの望ましい指標に基づいてユーザーにパーソナライズされた広告を表示できるようになります。[ 12 ]この手法は「マイクロターゲティング」と呼ばれることもあります。[ 9 ]このプロセスは、ユーザーに個別化された体験を提供する能力を最適化すると同時に、従来、広告収入に依存するプラットフォームが広告掲載を監視する責任を大幅に軽減します。さらに、前のセクションで挙げたようなグループ化ラベル（「借金に苦しむ独身者」など）を使用してアルゴリズムを構築すると、特定の特性をターゲットにして活用しようとする広告主は、最も脆弱な層に容易にリーチすることができます。

アルゴリズムの使用は、悪意なく構築されたにもかかわらず、このようなターゲット広告を生み出す可能性があることに注意することが重要です。機械学習を利用する企業は、過去のインタラクションに基づいてユーザーのエンゲージメントにつながる広告を表示するように自らを「トレーニング」します。これにより、脆弱な人々がその脆弱性に「訴えかける」広告を受け取る割合が強化され、増加する可能性があります。

一般的な例

営利目的の大学

営利目的の大学業界は過去10年間で数多くの訴訟に直面しており、その多くは欺瞞的なマーケティングキャンペーンへの関与をめぐるものである。米国政府監査院の調査によると、選ばれた15の大学のうち4校が明らかに詐欺行為に関与し、15校すべてが入学、就職の見通し、授業料について欺瞞的な発言をしていたことが判明した。[ 13 ]広告は一般的に低所得者層をターゲットにしていたことが判明したが、マーケティング活動の大部分は、復員軍人援護法（GI Bill）の給付を受けられる退役軍人に焦点を当てていた。オバマ政権時代に発せられた大統領令によると、9月11日以降に同法が復活し、退役軍人の高等教育に資金を再配分した後、営利目的の大学は退役軍人とその家族を積極的にターゲットにし始め、一部の大学は外傷性脳損傷やその他の深刻な精神的脆弱性を持つ個人を募集していた。[ 14 ]これらの大学のリードジェネレーションの多くは、上記のデータ駆動型の手段を用いて行われている。[ 15 ]他の研究では、営利目的の教育機関が、社会流動性の低さを悪用した広告活動によって、低所得のマイノリティ層を不釣り合いなほど多く惹きつけていることが示されています。その広告活動は、就職支援を約束することで、低所得者層のマイノリティ層を惹きつけています。また、入学した学生の多くが、学位取得のために借金を負ったにもかかわらず、学位を取得できていないという研究結果も出ています。[ 16 ]

略奪的貸付

略奪的融資とは、経済的に困窮している個人に対し、不利な条件で高金利の融資を行うプロセスです。データの活用により、こうした個人を見つけることははるかに容易になりました。前述のように、この情報は、相関関係にある複数のオンライン行動から把握できます。例えば、検索ブラウザでクーポン、「非主流」金融機関、低賃金の仕事を定期的に検索する人は、これらの融資の広告に過度に集中する可能性があります。[ 15 ]調査によると、小切手換金所（CCO）、ペイデイローン業者、質屋といった「非主流」金融機関は、低所得地域に不釣り合いなほど多く存在し、特に同じ地域における主流金融機関の相対的な存在感が低いことが示されています。一部の研究者はこの現象を「略奪的包摂」と呼んでおり、非主流金融機関が「代替」サービスを提供する必要性は、より大規模で構造的な社会経済的ダイナミクスによってのみ可能になるという考え方です。[ 17 ]代替資源の不足と巧妙なターゲティング手法の組み合わせにより、特に大不況後には、このような融資の普及率が大幅に増加しました。[ 18 ]

政治的メッセージ

データ駆動型のマイクロターゲティングを利用することで、政治家は特定の個人にメッセージをカスタマイズし、オンライン活動を通じて示された好み、懸念、関心、恐怖に直接訴えかけることが可能になった。[ 9 ]これらの慣行は概ね無害であるかもしれないが、政治家が個人名を使ったり、個人に関連する問題について選挙運動を行ったりすることでエンゲージメントを高めることを可能にすることで、批評家は民主主義のプロセスに壊滅的な影響を与えると指摘している。最も顕著な例の一つはケンブリッジ・アナリティカのスキャンダルである。このコンサルティング会社が大量の個人データを利用して、非常に扇動的なターゲットコンテンツを作成し、多くの国際選挙に影響を与えたとされている。[ 19 ]

悲しむ人々

長年にわたり、葬儀場が愛する人を亡くしたばかりの人々の精神的弱さにつけ込み、不必要なサービスを押し付けたり、従来の葬儀パッケージに高額な料金を上乗せしたりしているという報告が数多くありました。こうした行為が蔓延したため、連邦取引委員会は「葬儀規則」として知られる規則を制定しました。この規則では、葬儀場に対し、消費者がアクセスできる「一般価格表」の提示義務など、複数の規定が定められています。これにより、消費者は問い合わせることなく、一般的な価格を容易に比較することができます。[ 20 ]

子供/十代の若者

研究によると、子供は広告メッセージの影響を受けやすいことが示されています。なぜなら、ほとんどの子供はコンテンツの説得的な性質が商業目的であると認識できないからです。[ 21 ]テレビで子供をターゲットにしたマーケティング方法を規定する規制は導入されていますが、インターネットにおける子供向け広告の取り組みは分類や規制が困難です。よくある例としては、「アドゲーム」、つまりブランドコンテンツを利用して潜在意識にブランド好感度を高めるオンラインゲームがあります。[ 22 ]これらは大手食品コングロマリットで広く利用されており、多くの懸念を引き起こしています。多くの場合、これらのゲームでは、ブランド認知度を高めるために、企業の「スポークスキャラクター」（例えば、トニー・ザ・タイガー）をゲームの主要キャラクターとして起用します。もう一つの一般的な戦術は、製品の入手が望ましい目標となるようにアドゲームを構成することです（例えば、キャンディーバーなどを入手すると、プレイヤーにポイントや賞品が付与されます）。研究者たちは、仮想商品の購入に伴う報酬メカニズムがしばしば市場に持ち込まれ、最終的には子供たちの消費パターンに影響を与えることを明らかにしました。研究では、このような広告への露出と、栄養価の低い食品の摂取による健康状態の悪化との間に直接的な相関関係があることが示されています。[ 23 ]

合法性

立法措置

米国では、略奪的な広告慣行、特に個人データの使用を伴う慣行に対応して導入された規制の取り組みの多くは、連邦取引委員会が先頭に立ってきた。[ 24 ]議会もまた、現代のデータ収集と広告の情報の非対称性とプライバシーの懸念に対処するため、数多くの立法措置を導入してきた。規制措置の支持者は、データ規制はいくつかの理由から非常に策定が難しい場合があると説明している。データ収集の取り組みにおける透明性の向上を求める声は多いものの、批評家は、データはしばしば再パッケージ化されて多くの仲介会社を通じて販売されるため、当初の目的や意図が明確に示されていなかった多くの使用につながるため、透明性だけでは不十分だと主張している。[ 6 ]これらの批評家は、データの運用上の使用全般に直接的なパラメータを設定した方がよいと示唆している。規制改革に反対する人々は、規制改革はおそらく意図せずして、企業がデータを積極的な対策に活用する能力を大幅に阻害することになるだろうと述べている。さらに、単一のデータポイントが幅広い業界で利用される可能性があるため、特定の業界に特化した法律は効果がない可能性があります。これまでに議会はいくつかの注目すべき法案を提出しましたが、そのほとんどは可決されていません。

  • 2011年消費者プライバシー保護法（不成立）：データ収集事業者、特に個人識別情報の販売および開示に関与する事業者に対し、個人データを当初の取引とは無関係の目的で使用する意図がある場合、消費者に通知することを義務付けた。また、対象となる事業者に対し、消費者に対し、最長5年間、取引以外の目的で個人情報を使用しないよう要求する選択肢を提供することを義務付けた。[ 25 ]同様の法案が2015年に提出されたが、投票前に廃案となった。
  • 2011年商業プライバシー権利法（不成立）：データ収集の目的に関するパラメータを設定し、データの保持期間にさらなる制限を設けました。また、FTCプロトコルを制定し、対象事業体（年間5,000人以上の米国市民のデータを収集する事業体）に対し、以下の事項を義務付けました。1) 個人情報の利用および保管について個人に通知すること。2) 特に行動ターゲティング広告で使用されるデータ収集を「オプトアウト」する機会を個人に提供すること。3) 不正確な情報を修正するための手段を提供すること。4) 個人を特定できる特性を持つデータポイントの表示を許可すること。[ 26 ]
  • 2019年データブローカー責任・透明性法（未可決）：第三者機関への再販を目的として個人データの収集を行う事業者に対する要件を定めた。また、個人が自身について収集された情報にアクセスできるようにすることも義務付けた。

参照

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