Porcentaje de proactividad
ÚLTIMA ACTUALIZACIÓN 22 FEB. 2023
Esta métrica muestra el porcentaje de todo el contenido o las cuentas detectados y sobre los que se han tomado medidas antes de que los usuarios los denunciaran. Utilizamos esta métrica como un indicador de la efectividad con la que detectamos infracciones.
Nuestras inversiones en tecnologÃa de aprendizaje automático son fundamentales para agilizar el proceso de detección.
Combinamos el aprendizaje automático con un equipo de especialistas que revisan el contenido que infringe y toman medidas al respecto.
En el caso de algunas infracciones, detectamos contenido que potencialmente infringe las normas de forma proactiva y con mucha rapidez. Esto significa que encontramos la mayorÃa del contenido y actuamos antes de que los usuarios nos lo denuncien. Esto sucede especialmente en los casos en que hemos podido desarrollar una tecnologÃa de aprendizaje automático que identifica automáticamente el contenido que podrÃa infringir nuestras normas.
Esta clase de tecnologÃa es muy prometedora, pero todavÃa debe seguir desarrollándose para poder detectar con eficacia los distintos tipos de infracciones. Por ejemplo, aún existen limitaciones a la hora de entender el contexto y los matices, especialmente en el caso del contenido basado en texto, lo que plantea más retos en la detección proactiva de determinadas infracciones.
Esta métrica puede aumentar o disminuir debido a factores externos. Imaginemos que se produce un ciberataque en el que unos spammers comparten 10 millones de publicaciones con la misma URL maliciosa. Si la detectáramos antes de que un usuario la denunciase, el porcentaje de proactividad ascenderÃa durante el ciberataque y descenderÃa una vez finalizado, incluso aunque nuestra tecnologÃa de detección no hubiera cambiado durante ese perÃodo. Esta métrica también puede aumentar o disminuir en función de los cambios en nuestros procesos y herramientas. Por ejemplo, puede aumentar si se optimiza nuestra tecnologÃa de detección, y disminuir si las denuncias realizadas por los usuarios mejoran y recurrimos menos a la detección proactiva.
Dado que esta métrica se basa en la cantidad de contenido con respecto al cual se han tomado medidas, se aplican muchas de las mismas consideraciones. Nuestro porcentaje de proactividad no refleja cuánto tiempo nos lleva detectar el contenido que infringe las normas ni cuántas veces se ha visualizado antes de detectarlo. Tampoco refleja la cantidad de infracciones que no llegamos detectar ni la cantidad de veces que se ha visto dicho contenido. Si bien el porcentaje de contenido que detectamos de manera proactiva puede ser muy elevado (hasta el 99 % en algunas categorÃas), el pequeño porcentaje restante puede tener un impacto significativo para las personas.
Cómo calculamos nuestro porcentaje de proactividad
Este porcentaje se calcula de la siguiente manera: el número de contenidos que hemos detectado y sobre las que se ha actuado antes de que las personas que usan Facebook o Instagram las denunciaran dividido por el número total de contenidos respecto a las que se han tomado medidas.
En el caso de las cuentas falsas en Facebook, calculamos esta métrica como el porcentaje de cuentas inhabilitadas por ser falsas que hemos detectado y sobre las que se ha actuado antes de que los usuarios las denunciaran. Se calcula de la siguiente manera: el número de cuentas inhabilitadas que hemos detectado y sobre las que se ha actuado antes de que los usuarios las denunciaran dividido por el número total de cuentas inhabilitadas por ser falsas.
Advertencias
Calculamos nuestro porcentaje de proactividad mediante una estricta atribución de las denuncias realizadas por los usuarios al contenido. Por ejemplo, si alguien denuncia una página y, mientras la revisamos, identificamos contenido que infringe las normas y tomamos medidas al respecto, informarÃamos de que hemos actuado sobre ese contenido de manera proactiva (a menos que existieran otras denuncias especÃficas de usuarios).
Consulta el Informe de aplicación de las Normas comunitarias más reciente.