Elterjedtség
FRISSÍTVE 2025. MáRC. 6.
Mi az az elterjedtség?
Az elterjedtség a Facebookon, illetve az Instagramon elért összes tartalommegtekintést veszi alapul, és becsléses mérést végez arra vonatkozóan, hogy ezen belül a szabálysértő tartalmak milyen százalékos arányt képviselnek. (A megtekintések fogalommeghatározásáról bővebben lásd a „Miért mérjük a megtekintések elterjedtségét?” című szakaszt.) Ez a mérőszám arra a feltételezésre épít, hogy a szabálysértő tartalom által kifejtett hatás arányos az adott tartalom megtekintéseinek számával.
Az elterjedtségre gondolhatunk úgy is, hogy a szabálysértő tartalmak hány megtekintését nem előztük meg – akár azért, mert nem elég korán észleltük a szabálysértéseket, akár mert teljesen elkerülték a figyelmünket.
Hogyan mérjük az elterjedtséget?
A szabálysértő tartalmak elterjedtségének becsléséhez tartalommegtekintési mintákat használunk a Facebookon, illetve az Instagramon. A számítás módja: a szabálysértő tartalmak megtekintéseinek becsült számát elosztjuk az összes tartalommegtekintés becsült számával a Facebookon, illetve az Instagramon. Ha a felnőtt meztelenség és szexuális tevékenység elterjedtsége 0,18% és 0,20% közötti lenne, az azt jelentené, hogy minden 10 ezer tartalommegtekintésből átlagosan 18-20 eset lenne olyan tartalommegtekintés, amely sérti a felnőtt meztelenségre és szexuális tevékenységre vonatkozó alapelveinket.
1 PONT = 10 MEGTEKINTÉS
10 000 ÖSSZES MEGTEKINTÉS
20 MEGTEKINTÉS SZABÁLYSÉRTŐ TARTALOMNÁL
Ha az elterjedtség 0,20% lenne, az azt jelentené, hogy minden 10 ezer tartalommegtekintésből 20 esne szabálysértő tartalomra. Bár a számok nagyon alacsonyak lehetnek, még a legkisebb szám is jelentős hatást fejthet ki az emberekre.
Bizonyos típusú szabályszegések igen alacsony gyakorisággal fordulnak elő szolgáltatásainkban. Ilyen tartalommal nagyon kis valószínűséggel szembesülnek emberek, és a legtöbb ilyen tartalmat még azelőtt eltávolítjuk, hogy az emberek láthatnák. Emiatt sokszor nem is találunk elég szabálysértést mintaként az elterjedtség becsléséhez. Ilyen esetekben annak a felső határértékét becsüljük meg, hogy milyen gyakran láthatna valaki az e szabályainkat megsértő tartalmat. Ha például a terrorista propaganda felső határértéke 0,04% lenne, az azt jelentené, hogy a Facebookon vagy az Instagramon az adott időszakban minden 10 ezer megtekintésnél becslésünk szerint legfeljebb 4 megtekintésnél találkoznánk a terrorista propagandát tiltó szabályunkat megszegő tartalommal.
Fontos megjegyezni, hogy azoknál a szabálysértési típusoknál, amelyeknél az alacsony elterjedtségük miatt csak felső határértéket tudunk megadni, ez a határérték változhat néhány század százalékponttal a jelentési időszakok között. Előfordulhat ugyanakkor, hogy az ilyen kis eltérések statisztikailag nem szignifikánsak; ilyen esetekben ezek a kis változások nem jeleznek tényleges változást ennek a szabálysértő tartalomnak a szolgáltatáson belüli elterjedtségében.
Miért mérjük a megtekintések elterjedtségét?
Inkább a tartalom megtekintésének gyakoriságát becsüljük a közzétett tartalmak mennyisége helyett, mivel azt kívánjuk meghatározni, hogy milyen mértékben érintette a tartalom az embereket a Facebookon vagy az Instagramon. Egy szabálysértő tartalomelem lehet csupán egyszer közzétéve úgy, hogy ezer vagy akár egymillió alkalommal látják, vagy éppen egyszer sem. A szabálysértő tartalmak megtekintéseinek mérése jobban tükrözi a közösségre gyakorolt hatást, mint a közzétett szabálysértő tartalmak számlálása. Ugyanakkor még a kis elterjedtségű tartalom is fejthet ki számottevő hatást a szolgáltatásainkban, ha a megtekintések összesített száma magas a szolgáltatásainkban.
Akkor regisztrálunk tartalommegtekintést, amikor egy tartalomelem megjelenik a felhasználó képernyőjén. Konkrétabban, megtekintés történik, amikor valaki:
- lát egy bejegyzést – még ha a bejegyzés több tartalomelemből is áll, a megtekintést magához a bejegyzéshez rendeljük hozzá;
- rákattintással kinagyít egy fényképet vagy videólejátszást – a megtekintést a fényképhez vagy a videóhoz rendeljük hozzá.
Hogyan használjuk a mintavételezést az elterjedtség becsléséhez?
Az elterjedtség becsléséhez mintavételezést alkalmazunk a Facebookon, illetve az Instagramon előforduló tartalommegtekintésekre.
Ehhez ellenőrizzük a megtekintésekből, illetve a megtekintett tartalomból vett mintákat. Ezt követően a mintákat a szabályzataink mentén eljárva szabálytalannak vagy szabályosnak címkézzük. A mintavételezést végző csapatok a teljes bejegyzést ellenőrzik szabályszegéseket keresve akkor is, ha a mintavételezésbe bevont megtekintésnél nem jelent meg a bejegyzés teljes tartalma.
A mintákban fellelt szabálysértő tartalmak részaránya alapján becsüljük meg a szabálysértő tartalmak összes megtekintésének százalékos arányát. Nem veszünk mintákat a Facebook vagy az Instagram minden részéből minden szabálysértési típusra.
Bizonyos szabálysértési típusoknál a mintaarányt növelő, ún. „rétegezett mintavételezést” alkalmazunk, ha a kontextus azt jelzi, hogy a tartalommegtekintés nagyobb valószínűséggel tartalmaz szabálysértést. Ha például a szabálysértések megtekintése gyakoribb lenne a csoportokban, mint a hírfolyamban, a csoportokon belüli megtekintéseket nagyobb valószínűséggel mintavételeznénk, mint a hírfolyambeli megtekintéseket. Eljárásunk egyik oka a mintavételből adódó bizonytalanság csökkentése. Ezt a bizonytalanságot értéktartomány megállapításával fejezzük ki, például azt mondjuk, minden 10 ezer megtekintésből 18-20 olyan, amely megsérti a felnőtt meztelenségre és a szexuális tevékenységre vonatkozó szabályokat. Ez a tartomány 95%-os konfidencia-intervallumot tükröz. Ez azt jelenti, hogy ha ezt a mérést 100-szor végeztük volna el mindig különböző mintákon, akkor a kapott értékek 100 esetből 95-ször várhatóan ezen a tartományon belülre estek volna.
A nagyon ritkán tapasztalt szabálysértési típusoknál a mintavételezés igen magas darabszámú tartalommintát igényel az elterjedtség pontos becsléséhez. Ilyen esetekben csak a felső határértéket becsüljük meg, ami itt azt jelenti, hogy biztosak vagyunk abban, hogy a szabálysértések megtekintésének elterjedtsége e határérték alatt van, de nem tudjuk pontosan megmondani, mennyivel alatta. E felső határértékeknél szintén 95%-os konfidencia-intervallummal dolgozunk.
Korlátozások
- A mintáinkra megjelöléseket alkalmazó emberek néha tévednek, ideértve a szabálysértő tartalmak szabályosnak jelölését, illetve ennek fordítottját is. Ezeknek a tévedéseknek a relatív aránya hatással lehet az elterjedtség mérésére. Emiatt esetenként előfordulhat, hogy két ember ellenőrzi a mintákat a megjelölés pontosságának garantálása érdekében, véleménykülönbség esetén pedig egy harmadik személyt vonunk be, és többségi döntés születik.
- Az olyan területeknél, mint például az erőszakot megjelenítő és durva tartalom, ahol felkavaróként jelölhetünk meg tartalmakat, az elterjedtségi számításunk a tartalom kitakarás előtti megtekintéseit veszi figyelembe.
- A jelenlegi elterjedtségi mérés azokra a felületekre terjed ki, amelyek a Facebookon és az Instagramon bekövetkező megtekintések több mint 90%-áért felelősek, és nem foglalja magában a Messengerben vagy az Instagram Direct felületén folytatott privát beszélgetéseket.
- A globális elterjedtség reprezentatív méréséhez mintázzuk és megjelöljük a különféle nyelvű Facebook- és Instagram-tartalmakat. Meggyőződésünk, hogy ez a megközelítés reprezentatív globális becslést ad, és folyamatosan dolgozunk az e mérőszámmal jellemzett tartalmak körének kiterjesztésén.
- Általános tartalmi szabálybetartatásunk az ellenőrzést végző munkatársak és a technológia együttesével sok további nyelvre terjed ki.
A hamis fiókok elterjedtsége a Facebookon
A hamis fiókok elterjedtsége a Facebookon arra vonatkozó becslés, hogy a Facebookon havi szinten aktív fiókok hány százaléka volt hamis. A szabálysértő tartalmak esetétől eltérően a hamis fiókok elterjedtségénél azt feltételezzük, hogy a felhasználókra gyakorolt hatás arányos a Facebookon aktív hamis fiókok számával, még ha az emberek soha nem is látják ezeket a fiókokat, vagy nem találkoznak velük.
A hamis fiókok elterjedtségének becslésével mintát veszünk a havi szinten aktív felhasználókból, és ezeket a fiókokat jelöljük meg hamisként vagy nem hamisként. A havi szinten aktív felhasználó (monthly active user – MAU) a definíció szerint olyan regisztrált Facebook-felhasználó, aki bejelentkezett, és felkereste a Facebookot a webhelyünkön vagy mobileszközön keresztül, vagy használta Messenger alkalmazásunkat (és emellett regisztrált Facebook-felhasználó) a mérés dátumától számított legutóbbi 30 napban.