Precisión
ÚLTIMA ACTUALIZACIÓN 9 JUL. 2026
En qué consiste la precisión
La precisión mide el nivel de exactitud de nuestras acciones de aplicación de las normas en Facebook o Instagram. En concreto, estima el porcentaje de contenido contra el que se habían tomado medidas por infringir nuestras políticas que se había identificado correctamente como infractor. Esta métrica refleja la eficacia con la que nuestros sistemas y revisores distinguen el contenido infractor del que no lo es.
También se puede entender la precisión del siguiente modo: de todo el contenido que suprimimos por infringir nuestras políticas, ¿qué porcentaje infringía realmente nuestras normas? Una precisión alta implica que la mayor parte del contenido contra el que se han tomado medidas se ha identificado correctamente como infractor, mientras que una precisión baja indica que una parte significativa del contenido contra el que se han tomado medidas no infringe las normas.
Cómo medimos la precisión
La precisión se estima mediante muestras de contenido contra el que se han tomado medidas en Facebook o Instagram. Para calcularla, se divide el número estimado de elementos contra los que se han aplicado medidas que realmente infringían las políticas por el número total estimado de elementos contra los que se han aplicado medidas. Por ejemplo, si la precisión en Facebook fuera del 98 % al 99 %, implicaría que, de cada 10 000 piezas de contenido contra las que se han tomado medidas de acuerdo a esta política, se habían identificado correctamente como infractoras una media de entre 9800 y 9900. Si bien la precisión puede ser muy alta, incluso un pequeño número de errores puede tener un gran impacto en las personas y los creadores.
Por qué medimos la precisión del contenido contra el que se han tomado medidas
Estimamos con qué grado de precisión aplicamos nuestras políticas porque queremos asegurarnos de que nuestras acciones sean justas y adecuadas. Si se toman medidas incorrectamente contra un contenido, esto puede afectar de forma negativa a la experiencia de las personas y a la confianza que tienen en nuestra plataforma. Medir la precisión nos ayuda a entender y mejorar la eficacia de nuestros sistemas de aplicación de políticas y de las decisiones de los revisores.
Si el número es alto, quiere decir que nuestras medidas son precisas y que estamos minimizando el impacto en el contenido que no infringe las normas. Incluso una pequeña disminución de la precisión puede suponer un gran número de elementos contra los que se han tomado medidas por error, debido al alcance de las sanciones en nuestros servicios.
Cómo realizamos un muestreo para estimar la precisión
Para estimar la precisión, llevamos a cabo un muestreo del contenido contra el que se han tomado medidas en Facebook o Instagram. Para ello, revisamos muestras de contenido contra el que se han tomado medidas y lo etiquetamos como infractor verdadero o no infractor según nuestras políticas. Utilizamos la porción de estas muestras que realmente infringe las normas para calcular el porcentaje de todos los elementos contra los que se han tomado medidas identificados correctamente. Para expresarla, citamos un rango de valores. Por ejemplo, decimos "Entre 9800 y 9900 de cada 10 000 elementos contra los que se han tomado medidas se han identificado por infringir una política". Este rango refleja un intervalo de confianza del 95 %. Esto significa que, si hacemos esta medición 100 veces con una muestra diferente en cada ocasión, prevemos que la cifra real esté en el rango 95 del total de 100 veces.
Advertencias
- Las personas que clasifican nuestras muestras a veces cometen errores. Por ejemplo, es posible que clasifiquen como infractor un determinado contenido que no lo sea, o viceversa. Por lo general, esto no ocurre, pero podría afectar a la medición de precisión. Por este motivo, podemos hacer que dos personas revisen una muestra para asegurarnos de que la clasificación sea precisa y, en caso de desacuerdo, que una tercera deshaga el empate.
- La medición de precisión actual abarca la mayoría de las medidas de cumplimiento aplicadas en Facebook e Instagram según nuestras Normas comunitarias. Estamos trabajando activamente para garantizar que todos los aspectos de la plataforma se representen de forma adecuada en esta métrica.
- Para generar una medición representativa de la precisión global, tomamos muestras y clasificamos contenido en los distintos idiomas en Facebook e Instagram. Creemos que este enfoque ofrece una estimación global representativa y trabajamos continuamente para expandir la cobertura de esta métrica.