Precisão
ÚLTIMA ATUALIZAÇÃO 9 DE JUL DE 2026
O que é a precisão
A precisão mensura a exatidão das nossas ações de monitoramento no Facebook ou no Instagram. Mais especificamente, ela estima a porcentagem de conteúdo sobre o qual tomamos medidas por violar nossas polÃticas e cujas violações foram que foi corretamente identificadas. Essa métrica reflete o quanto nossos sistemas e analistas são eficientes em distinguir o conteúdo violador do não violador.
Outra forma de pensar sobre a precisão é: de todo o conteúdo removido por violar as polÃticas, quanto dele violou realmente nossos padrões? Alta precisão significa que a maior parte do conteúdo com medidas tomadas foi corretamente identificada como violadora, enquanto baixa precisão indica que uma parte significativa do conteúdo com medidas tomadas não violava os padrões.
Como mensuramos a precisão
A precisão é estimada usando amostras de conteúdo com medidas tomadas no Facebook ou no Instagram. Para calcular a precisão, dividimos o número estimado de itens com medidas tomadas que estavam realmente cometendo uma violação pelo número estimado de itens com medidas tomadas. Por exemplo, uma precisão de 98% a 99% no Facebook, significa que, a cada dez mil itens de conteúdo com medidas tomadas devido à polÃtica, em média, 9.800 a 9.900 foram identificados corretamente como violações. Embora a precisão possa ser muito alta, mesmo um pequeno número de erros pode ter um impacto significativo para as pessoas e os criadores de conteúdo.
Por que mensuramos a precisão do conteúdo com as medidas tomadas
Estimamos a precisão com que aplicamos nossas polÃticas para garantir que nossas ações sejam justas e corretas. Se tomarmos medidas de forma incorreta em relação a um conteúdo, isso poderá afetar negativamente a experiência e a confiança das pessoas na nossa plataforma. Mensurar a precisão nos ajuda a entender e a melhorar a eficácia dos nossos sistemas de aplicação das regras e das decisões dos analistas.
Um número de alta precisão significa que nosso monitoramento é preciso e que estamos minimizando o impacto sobre conteúdo que não viola nossas regras. Mesmo uma pequena diminuição na precisão pode corresponder a um grande número de itens com medidas tomadas por engano, devido à escala de aplicação nos nossos serviços.
Como usamos a amostragem para estimar a precisão
Estimamos a precisão por amostragem de conteúdo com medidas tomadas no Facebook ou Instagram. Para isso, analisamos amostras de conteúdo com medidas tomadas e as rotulamos como violação real ou não, com base nas nossas polÃticas. Usando a parte dessas amostras que representam violações reais, estimamos a porcentagem de todos os itens com medidas tomadas que foram identificados corretamente. Demonstramos essa incerteza citando um intervalo de valores, por exemplo, dizendo que de cada dez mil itens com medidas tomadas de 9.800 a 9.900 foram corretamente identificados por violar uma polÃtica. Esse intervalo mostra uma janela de confiança de 95%. Isso significa que, se fizermos essa mensuração 100 vezes usando amostras diferentes a cada vez, nossa expectativa é de que o número real fique dentro do intervalo de 95 das 100 vezes.
Atenção
- As pessoas que aplicam rótulos às nossas amostras às vezes cometem erros, o que inclui identificar uma violação como não violadora ou vice-versa. Isso normalmente não acontece, mas poderia afetar a mensuração da precisão. Por esse motivo, podemos designar duas pessoas para analisar uma amostra a fim de garantir a precisão na nossa rotulação, e, caso haja discrepância, uma terceira pessoa dá o voto de desempate.
- A mensuração de precisão atual cobre a maioria das medidas de execução no Facebook e no Instagram relativas aos nossos Padrões da Comunidade. Estamos trabalhando ativamente para garantir que todos os aspectos da plataforma sejam adequadamente representados nessa métrica.
- Para gerarmos uma mensuração representativa de precisão global, examinamos e rotulamos o conteúdo em vários idiomas no Facebook e no Instagram. Temos confiança de que essa abordagem oferece uma estimativa representativa global. Além disso, estamos sempre trabalhando para aumentar a cobertura dessa métrica.