Porcentaje de proactividad
ÚLTIMA ACTUALIZACIÓN 22 FEB. 2023
Esta métrica muestra el porcentaje de todos los contenidos o las cuentas sobre los que se tomaron medidas que detectamos y abordamos antes de que los usuarios los reportaran. 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 capacitados que revisan el contenido infractor y toman medidas sobre él.
En el caso de algunas infracciones, podemos detectar contenido potencialmente infractor de forma proactiva y con mucha rapidez. Esto significa que encontramos y abordamos la mayorÃa del contenido antes de que los usuarios lo reporten. Esto es especialmente asà en los casos en que pudimos crear tecnologÃa de aprendizaje automático que identifica contenido que podrÃa infringir nuestras normas.
Esa clase de tecnologÃa es muy prometedora, pero todavÃa le faltan años de desarrollo para poder detectar con efectividad todo tipo de infracciones. Por ejemplo, existen aún limitaciones en la capacidad de comprender el contexto y los matices, especialmente en el caso de contenido basado en texto. Como consecuencia, hay más desafÃos para detectar ciertas infracciones de forma proactiva.
Esta métrica puede aumentar o disminuir debido a factores externos. Por ejemplo, se produce un ciberataque en el que spammers comparten 10 millones de publicaciones con la misma URL maliciosa. Si detectáramos la URL maliciosa antes de que un usuario la reportara, el porcentaje de proactividad ascenderÃa durante el ciberataque y descenderÃa una vez finalizado, incluso aunque nuestra tecnologÃa de detección no haya cambiado durante el perÃodo. Esta métrica también puede aumentar o disminuir en función de los cambios en nuestros procesos y herramientas. Por ejemplo, puede aumentar si nuestra tecnologÃa de detección mejora, pero disminuir si la herramienta de reporte de usuarios mejora y recurrimos menos a la detección proactiva.
Como esta métrica se basa en la cantidad de contenido sobre el que se tomaron medidas, se aplican muchas de las mismas consideraciones. Nuestro porcentaje de proactividad no refleja cuánto tiempo nos lleva detectar el contenido infractor ni cuántas veces se visualizó antes de la detección. Tampoco refleja la cantidad de infracciones que no pudimos detectar ni la cantidad de veces que las personas vieron dicho contenido. Y aunque el porcentaje de contenido que detectamos de manera proactiva puede ser muy elevado (hasta el 99% en ciertas categorÃas), el pequeño porcentaje restante puede causar un impacto significativo en las personas.
Cómo calculamos nuestro porcentaje de proactividad
Este porcentaje se calcula de la siguiente manera: el número de contenidos sobre los que se tomaron medidas que detectamos y abordamos antes de que las personas que usan Facebook o Instagram los reportaran, dividido por el número total de contenidos sobre los que tomamos medidas.
En el caso de las cuentas falsas de Facebook, calculamos esta métrica como el porcentaje de cuentas falsas inhabilitadas de Facebook que detectamos y abordamos antes de que los usuarios las reportaran. Esto se calcula de la siguiente manera: el número de cuentas inhabilitadas que detectamos y abordamos antes de que los usuarios las reportaran, dividido por el número total de cuentas falsas inhabilitadas.
Advertencias
Calculamos nuestro porcentaje de proactividad por medio de una estricta atribución de los reportes de usuarios al contenido. Por ejemplo, si alguien reporta una página y, mientras la revisamos, identificamos contenido infractor y tomamos medidas sobre él en ella, informamos que abordamos ese contenido de manera proactiva (a menos que otros usuarios lo hubieran reportado también).
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