حجم النتائج الـ False Positive
تاريخ التحديث ١١/١٢/٢٠٢٥
ما المقصود بحجم النتائج الـ false positive
يقيس حجم النتائج الـ false positive إجمالي عدد عناصر المحتوى غير المخالفة التي تتم إزالتها بشكل خاطئ من خلال أنظمة الإنفاذ الخاصة بنا أو المراجعين البشريين لدينا على فيسبوك وInstagram. على عكس دقة الإنفاذ، التي تُعبّر عن نسبة مئوية، فإن حجم النتائج الـ false positive هو عدد تقديري يُعبّر عن الأثر الفعلي لأخطاء الإنفاذ.
توجد طريقة أخرى للتفكير في حجم النتائج الـ false positive وهي: كم مرة اتخذنا إجراءً لإزالة محتوى كان يمتثل في الواقع لمعايير مجتمعنا؟ تساعدنا أداة القياس هذه على فهم حجم العواقب غير المقصودة وعدد المستخدمين أو منشئي المحتوى المتضررين من أخطاء الإنفاذ.
كيفية قياس عدد النتائج الـ false positive
يتم تقدير حجم النتائج الـ false positive عن طريق دمج حجم المحتوى الذي تم اتخاذ إجراء بشأنه بالدقة المحسوبة خلال الفترة الزمنية نفسها. وبدقة أكبر، ستعكس معرفة الدقة الكلية على المنصة المجالات التي تحتوي على أكبر عدد من الإجراءات، ونحن نتجنب استخدامها مباشرةً لحساب حجم النتائج الـ false positive. بدلاً من ذلك، نقيس دقة مجموعة فرعية أضيق من المنصة، ثم ندمج قيم الدقة تلك مع حجم الإنفاذ المقابل لقياس حجم النتائج الـ false positive في تلك المجموعة الفرعية. بعد ذلك، يتم تجميع كل مجموعة فرعية من حجم النتائج الـ false positive معًا لإنتاج الحجم الإجمالي للنتائج الـ false positive على المنصة.
على سبيل المثال، يبين تقرير إنفاذ معايير المجتمع أن إجراءات الإنفاذ التي نطبقها على فيسبوك تصل إلى مئات الملايين من عناصر المحتوى كل ربع سنة لانتهاك سياسة المحتوى غير المهم أو الاحتيالي، في حين أن عناصر المحتوى التي يتم اتخاذ إجراء بشأنها لانتهاك سياسة العنف والتحريض لا تتجاوز 10 ملايين عنصر محتوى. في هذه الحالة، لن يكون من الملائم تطبيق الدقة الكاملة لإنفاذ سياسة المحتوى غير المهم أو الاحتيالي على حجم الإنفاذ لسياسة العنف والتحريض. بدلاً من ذلك، نقيس دقة كل من الأضرار بشكل مستقل، ثم نطبق دقة مستوى الأضرار لحساب حجم النتائج الـ false positive حسب الأضرار قبل جمعها للوصول إلى القيمة الإجمالية النهائية لفيسبوك.
في حالة عدم احتواء تقسيم محدد على عينات كافية لاحتساب الدقة بشكل موثوق، نستعين بالدقة في أقرب مستوى ممكن للتجميع.
لماذا نقيس حجم النتائج الـ false positive
نحن نقيس حجم النتائج الـ false positive لفهم التأثير الفعلي لأخطاء الإنفاذ على مجتمعنا. تعني النتائج الـ false positive أن الشخص أو منشئ المحتوى قد تأثر بإجراءات غير صحيحة؛ مما قد يؤدي إلى فقدان الثقة وتعزيز الشعور بالإحباط.
يساعدنا تتبع أداة القياس هذه على:
- تقييم مدى فعالية ونزاهة أنظمة الإنفاذ التي نستخدمها.
- تحديد الحالات التي أدت فيها التغييرات التي طرأت على الأنظمة التلقائية أو السياسات إلى ارتكاب المزيد من الأخطاء (أو ارتكاب عدد أقل منها).
- وضع أولوية للتحسينات بهدف تقليل الأخطاء بمرور الوقت.
ما الذي يتسبب في تغيير عدد النتائج الـ false positive؟
يمكن أن يزيد حجم النتائج الـ false positive أو يقل بسبب عدة عوامل داخل عناصر تحكم Meta وخارجها:
- التغييرات في نشاط الإنفاذ: إذا تم اتخاذ إجراء على قدر أكبر من المحتوى بشكل عام، فإن دقة الإنفاذ الثابتة ستؤدي إلى زيادة عدد النتائج الـ false positive.
- الارتفاعات الموسمية أو الناتجة عن المناسبات: يمكن للمناسبات الكبرى أو الهجمات المضادة أن تزيد بشكل مؤقت من إجراءات الإنفاذ؛ وبالتالي من عدد النتائج الـ false positive.
- التحسينات في الاكتشاف: يمكن أن يؤدي استخدام نماذج أفضل أو تدريب المراجعين إلى تحسين دقة الإنفاذ؛ مما يؤدي إلى تقليل النتائج الـ false positive لنفس عدد الإجراءات.
التنبيهات
نظرًا لأن حجم النتائج الـ false positive يعتمد على قياس الدقة الذي نجريه، تنطبق كل تحذيرات الدقة أيضًا على حجم النتائج الـ false positive.