Meta Ierland is verantwoordelijk voor het aanbieden van Facebook in Europa. Het bedrijf verdient geld door gepersonaliseerde advertenties te verkopen, waaronder vacatureadvertenties. Een algoritme bepaalt welke advertentie aan welke gebruiker wordt getoond.  

Geslacht onderdeel van algoritme

Het algoritme van Meta leert aan de hand van het klik-gedrag van de Facebookgebruikers. Hierdoor kan een eenzijdig beeld ontstaan van die gebruiker. Dit kan ervoor zorgen dat het algoritme stereotypering bevordert als het niet gemonitord wordt. Meta erkent dat ‘geslacht’ als datapunt onderdeel is van het algoritme en ontkracht niet dat stereotypering via het algoritme kan plaatsvinden. 

Uit onderzoek van Global Witness blijkt dat de vacature voor de functie van receptionist voor 96% (2022) en 97% (2023) aan vrouwelijke Facebookgebruikers werd getoond. De vacature van monteur is voor 96% (2022 en 2023) aan mannelijke Facebookgebruikers getoond.

Indirecte discriminatie

Het College oordeelt dat er sprake is van indirect onderscheid op grond van geslacht. Bij indirect onderscheid lijkt een handelwijze of bepaling neutraal, maar raakt het mensen met een bepaald geslacht toch in het bijzonder. Indirect onderscheid is verboden, tenzij er een goede reden voor is (objectieve rechtvaardiging). Deze rechtvaardiging hangt af van het doel dat met het onderscheid wordt nagestreefd en het middel dat daarvoor wordt ingezet. Het doel moet legitiem zijn en het ingezette middel moet passend en noodzakelijk zijn. 

Legitiem doel?

Meta geeft aan adverteerders de beste service en waar voor hun geld te willen bieden. Dit doen zij door de vacatureadvertenties op zo’n manier te publiceren dat de adverteerder zijn doelstellingen bereikt. Ook wil Meta Facebookgebruikers de beste ervaring bieden, door hen advertenties te tonen die hen hoogstwaarschijnlijk interesseren. Het College oordeelt dat dat een legitiem doel is. 
Maar is het middel wel noodzakelijk om deze doelen te bereiken? Hiervoor moet het middel aan twee vereisten voldoen:

  • Proportionaliteit: staat het belang in verhouding tot de inbreuk? 

  • Subsidiariteit: is er een minder ingrijpend middel mogelijk waarmee je het doel kan bereiken?

Middel te zwaar

Het College oordeelt dat het middel niet aan de twee vereisten voldoet. Als social media-platform heeft Meta de verantwoordelijkheid om de werking van het algoritme goed te monitoren. Ook moet er onderzoek worden gedaan naar de vraag of en hoe er stereotypering optreedt in het advertentiealgoritme. Met welke data worden de algoritmes getraind? En hoe pakken de algoritmeselecties uit voor verschillende groepen mensen? Als het nodig is, moet Meta maatregelen treffen om de stereotypering versterkende werking te neutraliseren. 

Conclusie

Het College heeft niet kunnen vaststellen dat Meta de benodigde actie onderneemt en concludeert dat het indirecte onderscheid niet noodzakelijk is. Het advertentiealgoritme van Meta discrimineert daarom op grond van geslacht. 

Lees het hele oordeel 2025-17.

Gerelateerd nieuws

Topbestuurders zien AI als oplossing voor klimaatambities, niet als bedreiging

Topbestuurders zien Kunstmatige Intelligentie (AI) als belangrijk hulpmiddel voor het behalen van klimaatdoelen. Dat blijkt uit een wereldwijd onderzoek van KPMG onder ruim 1.200 CEO’s en bestuursvoorzitters in twintig landen. De meeste ondervraagde topbestuurders (87 procent) geven aan dat AI-toepassingen bijdragen aan het realiseren van net-zero-doelen. Hoewel slechts 30 procent van de organisaties op korte termijn prioriteit geeft aan het verbeteren van het energieverbruik door AI, is 96 procent ervan overtuigd dat er in de toekomst voldoende duurzame energie beschikbaar zal zijn om aan de energievraag van AI te voldoen.

Cybersecuritybeeld 2025: dreigingen divers en onvoorspelbaar, digitale basishygiëne op orde blijft cruciaal

De Nationaal Coördinator Terrorismebestrijding en Veiligheid (NCTV) heeft het Cybersecuritybeeld Nederland 2025 (CSBN) gepubliceerd. Het CSBN schetst een beeld van een digitaal dreigingslandschap dat steeds complexer en onvoorspelbaarder wordt. Cyberaanvallen worden geavanceerder terwijl digitale systemen onderling sterk van elkaar afhankelijk zijn. Deze ontwikkeling vraagt om een brede, proactieve aanpak om digitale weerbaarheid te vergroten. In dit bericht belichten we de belangrijkste aandachtspunten uit het CSBN voor Nederlandse bedrijven en organisaties.

Een strategische aanpak voor het beheren van AI-risico's

Kunstmatige intelligentie (AI) verandert het bedrijfsleven in een ongekend tempo. Vooral Generatieve AI heeft de verwachtingen van experts ver overtroffen en decennia aan voorspelde vooruitgang samengeperst in slechts enkele jaren. Tegen 2028 verwacht 62% van de bedrijfsleiders dat AI in alle onderdelen van hun organisatie is geïntegreerd. Maar terwijl 45% AI ziet als een grote kans, maakt 56% zich zorgen over de cybersecurity- en privacyrisico’s die gepaard gaan met deze snelle adoptie.

Van Data tot Intelligence: cirkel van inzicht en actie

We leven in een tijd waarin data als het nieuwe goud wordt gezien. Iedere organisatie verzamelt, meet, modelleert en bewaart — alsof méér data vanzelf leidt tot méér kennis. Maar data is geen doel. Het is slechts de grondstof voor begrip. Pas wanneer we van data de creator kennen en het kunnen ordenen, duiden en plaatsen in context, ontstaat echte informatie. En wanneer die informatie voor de gebruiker betekenis krijgt, ontstaat intelligence — inzicht waarop je kunt handelen.