Cómo revisa Meta los problemas de cumplimiento de normas de contenido
ÚLTIMA ACTUALIZACIÓN 12 NOV. 2024
Meta revisa los problemas de cumplimiento de normas de contenido cada semana para determinar si hubiera resultado más efectivo un resultado diferente. Estas revisiones emplean el siguiente proceso:
Problema de cumplimiento de normas de contenido
¿Hay algún problema con la funcionalidad del producto?
SÍ
EJEMPLONo tenemos una opción de reporte en Messenger.
MEDIDATrabajar con el equipo del producto para garantizar que tengamos una opción de reporte en todas las plataformas de mensajes.
NO
SÍ
EJEMPLONo tenemos una opción de reporte en Messenger.
MEDIDATrabajar con el equipo del producto para garantizar que tengamos una opción de reporte en todas las plataformas de mensajes.
¿Hay algún problema con la forma en que la política está escrita?
SÍ
EJEMPLOUn tipo de contenido problemático no se refleja en las Normas comunitarias.
MEDIDATrabajar con los expertos externos para reescribir o actualizar la política.
NO
SÍ
EJEMPLOUn tipo de contenido problemático no se refleja en las Normas comunitarias.
MEDIDATrabajar con los expertos externos para reescribir o actualizar la política.
¿Hay algún problema con la forma en que aplicamos la política?
SÍ
EJEMPLOTenemos una política general en contra de los insultos, pero a la lista exacta de insultos le falta algo.
MEDIDAActualizar nuestra documentación interna y capacitar a los revisores para garantizar que podamos aplicarla con eficacia.
NO
SÍ
EJEMPLOTenemos una política general en contra de los insultos, pero a la lista exacta de insultos le falta algo.
MEDIDAActualizar nuestra documentación interna y capacitar a los revisores para garantizar que podamos aplicarla con eficacia.
¿Hay algún problema con la forma en que revisamos el contenido?
SÍ
EJEMPLONuestra tecnología no es lo suficientemente efectiva para comprender la percepción de la imagen y el texto en conjunto.
MEDIDAInvertir más en aprendizaje automático para mejorar nuestros clasificadores.
NO
SÍ
EJEMPLONuestra tecnología no es lo suficientemente efectiva para comprender la percepción de la imagen y el texto en conjunto.
MEDIDAInvertir más en aprendizaje automático para mejorar nuestros clasificadores.
Las personas no están de acuerdo con el resultado.