Precisión
ÚLTIMA ACTUALIZACIÓN 9 JUL. 2026
¿Qué es la precisión?
La precisión mide la exactitud de nuestras acciones de aplicación de políticas en Facebook o Instagram. Específicamente, estima el porcentaje de contenido sobre el que tomamos medidas por infringir nuestras políticas que se identificó correctamente como infractor. Esta métrica refleja la eficacia de nuestros sistemas y revisores para distinguir el contenido infractor del que no lo es.
Otra manera de entender la precisión es la siguiente: de todo el contenido que eliminamos por infringir nuestras políticas, ¿cuánto de él infringió realmente nuestras normas? Una precisión alta implica que la mayor parte del contenido sobre el que se tomaron medidas se identificó correctamente como infractor, mientras que una precisión baja indica que una parte significativa del contenido sobre el que se tomaron medidas no infringía las normas.
Cómo medimos la precisión
La precisión se estima mediante muestras de contenido sobre el que se tomaron medidas en Facebook o Instagram. Para calcularla, se divide el número estimado de elementos sobre los que se tomaron medidas y que realmente infringían las normas por el número estimado de elementos totales sobre los que se tomaron medidas. Por ejemplo, si la precisión en Facebook fue de entre el 98% y el 99%, esto significa que, de cada 10.000 contenidos sobre los que se tomaron medidas debido a esta política, en promedio 9.800 a 9.900 se identificaron correctamente como infractores. Si bien la precisión puede ser muy alta, incluso un número reducido de errores puede tener un gran impacto en las personas y los creadores.
Por qué medimos la precisión del contenido sobre el que se tomaron medidas
Estimamos con qué grado de precisión aplicamos nuestras políticas porque queremos asegurarnos de que nuestras acciones sean justas y correctas. Si se toman medidas incorrectas sobre un contenido, la experiencia de las personas y su confianza en nuestra plataforma se verían afectadas negativamente. Medir la precisión nos ayuda a entender y mejorar la eficacia de nuestros sistemas de aplicación de políticas y las decisiones de los revisores.
Un número de alta precisión significa que nuestras medidas son exactas y que minimizamos el impacto sobre el contenido que no infringe las normas. Incluso una pequeña disminución de la precisión puede implicar una gran cantidad de elementos sobre los que se tomaron medidas por error, debido a la escala de aplicación de las normas en nuestros servicios.
Cómo realizamos un muestreo para estimar la precisión
Para estimar la precisión, realizamos un muestreo del contenido sobre el que se tomaron medidas en Facebook o Instagram. Para ello, revisamos muestras de contenido sobre el que se tomaron medidas y lo etiquetamos como infractor verdadero o no infractor según nuestras políticas. Usamos la porción de estas muestras que realmente infringían las normas para estimar el porcentaje de todos los elementos sobre los que se tomó alguna medida que se identificaron correctamente. Para expresar esta incertidumbre, citamos un rango de valores, por ejemplo, decimos "de 9.800 a 9.900 de cada 10.000 elementos sobre los que se tomó medidas se identificaron correctamente como infractores de una política". Este rango refleja un intervalo de confianza del 95%. Esto significa que, si realizamos esta medición 100 veces utilizando una muestra diferente en cada ocasión, se espera que la cifra real esté en el rango 95 de las 100 veces.
Advertencias
- Las personas que clasifican nuestras muestras a veces cometen errores. Por ejemplo, es posible que clasifiquen como infracción cierto contenido que no lo es, o viceversa. Esto normalmente no ocurre, pero podría afectar la medición de precisión. Por este motivo, podemos contar con dos personas para revisar una muestra a fin de garantizar que nuestro proceso de etiquetado sea preciso. Si llega a haber desacuerdo, solicitamos que una tercera persona defina la situación.
- La medición de precisión actual abarca la mayoría de las medidas de aplicación de políticas aplicadas en Facebook e Instagram contra nuestras Normas comunitarias. Estamos trabajando activamente para garantizar que todos los aspectos de la plataforma estén representados de forma adecuada en esta métrica.
- Para generar una medición representativa de la precisión global, tomamos muestras y clasificamos contenido en los distintos idiomas para Facebook e Instagram. Confiamos en que este enfoque ofrece una estimación global representativa y trabajamos continuamente para expandir la cobertura de esta métrica.