Prevalência
ÚLTIMA ATUALIZAÇÃO 6 DE MAR DE 2025
O que é prevalência
A prevalência considera todas as visualizações de conteúdo no Facebook ou Instagram e mensura a porcentagem estimada dessas visualizações que eram de conteúdo violador. Saiba mais sobre como definimos visualizações em “Por que mensuramos a prevalência de visualizações". Essa métrica pressupõe que o impacto causado pela violação de conteúdo é proporcional ao número de vezes que o conteúdo é visualizado.
Outra forma de pensar sobre a prevalência é quantas visualizações de conteúdo violador não evitamos, seja porque não detectamos as violações cedo ou porque as deixamos passar.
Como mensuramos a prevalência
Estima-se a prevalência de violação de conteúdo usando amostras de visualizações de conteúdo do Facebook ou Instagram. É calculada da seguinte forma: o número estimado de visualizações que exibiram conteúdo violador, dividido pelo número estimado do total de visualizações de conteúdo no Facebook ou Instagram. Se a prevalência de nudez adulta e atividades sexuais fosse de 0,18% a 0,20%, isso significaria que, de cada dez mil visualizações de conteúdo, uma média de 18 a 20 seria conteúdo que violava nossos padrões para nudez adulta e atividades sexuais.
1 PONTO = 10 VISUALIZAÇÕES
10.000 VISUALIZAÇÕES NO TOTAL
20 VISUALIZAÇÕES DE CONTEÚDO VIOLADOR
Se a prevalência tiver sido de 0,20%, isso significa que, a cada dez mil visualizações, 20 foram de conteúdo violador. Embora os números possam ser muito baixos, até o menor número pode causar um impacto significativo nas pessoas.
Alguns tipos de violações ocorrem muito raramente nos nossos serviços. A probabilidade das pessoas visualizarem conteúdo violador é muito baixa, e removemos a maioria desse conteúdo antes que elas visualizem. Por isso, muitas vezes não encontramos amostras de violações suficientes para estimar a prevalência com precisão. Nesses casos, podemos estimar um limite máximo da frequência com que uma pessoa visualizaria conteúdo que viola essas políticas. Por exemplo, se o limite máximo para propaganda terrorista era de 0,04%, isso significa que em cada dez mil visualizações no Facebook ou Instagram naquele período, calculamos que não mais de quatro dessas visualizações continham conteúdo que violava nossa política contra propaganda terrorista.
É importante observar que, quando a prevalência de um tipo de violação é tão baixa a ponto de só ser possível fornecer limites máximos, esse limite pode mudar alguns centésimos de ponto percentual entre os períodos de denúncia. No entanto, poucas alterações podem não ser estatisticamente significativas. Nesses casos, essas poucas alterações não indicam uma diferença real na prevalência desse conteúdo violador ativo.
Por que mensuramos a prevalência de visualizações
Estimamos a frequência com que o conteúdo é visto, e não a quantidade de conteúdo postado, porque queremos determinar o quanto esse conteúdo afetou as pessoas no Facebook ou Instagram. Um item do conteúdo violador poderia ser publicado uma vez, mas visto mil vezes, um milhão de vezes ou nenhuma vez. A mensuração das visualizações do conteúdo violador, em vez da quantidade de conteúdo violador publicado, reflete melhor o impacto na comunidade. Um número de prevalência pequeno ainda pode corresponder a um grande impacto nos nossos serviços, devido ao grande número de visualizações gerais de conteúdo nos nossos serviços.
Registramos uma visualização do conteúdo quando um conteúdo aparece na tela do usuário. Especificamente, uma visualização ocorre quando alguém:
- Visualiza um post – mesmo que haja vários itens de conteúdo nele, a visualização será atribuída ao post
- Clica para aumentar uma foto ou uma reprodução de vídeo – a visualização é atribuída à foto ou ao vídeo
Como usamos a amostragem para estimar a prevalência
Estimamos a prevalência por amostragem de visualizações de conteúdo no Facebook ou Instagram.
Para isso, analisamos manualmente as amostras de visualizações e o conteúdo mostrado nelas. Depois, rotulamos as amostras como violadoras ou não violadoras de acordo com nossas políticas. As equipes que fazem essa amostragem analisam todo o post em busca de violações, mesmo que a visualização de amostra não tenha exposto todo o conteúdo do post.
Usando a parte dessas amostras correspondente ao conteúdo violador, estimamos a porcentagem de todas as visualizações de conteúdo violador. Observe que não coletamos amostras de todas as seções do Facebook ou Instagram para cada tipo de violação.
Para alguns tipos de violação, usamos amostragem estratificada, o que aumenta a taxa de amostragem caso o contexto indique que a visualização do conteúdo tem maior probabilidade de conter uma violação. Por exemplo, se as violações tiverem sido visualizadas com mais frequência em Grupos do que no Feed, teremos amostras de visualizações em Grupos com uma probabilidade maior do que amostras de visualizações no Feed. Uma razão para fazermos isso é reduzir a incerteza decorrente da amostragem. Demonstramos essa incerteza citando um intervalo de valores, por exemplo, dizendo que de 18 a 20 de cada dez mil visualizações são violações relacionadas a nudez adulta e atividades sexuais. 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.
Para os tipos de violação que são visualizados com pouca frequência, a amostragem requer um grande número de amostras de conteúdo para estimar uma mensuração de prevalência precisa. Nesses casos, só podemos estimar o limite superior, o que significa que temos a confiança de que a prevalência de visualizações de violações fica abaixo desse limite, mas não podemos dizer com precisão o quanto abaixo. Nossa janela de confiança para esses limites superiores também é de 95%.
Advertências
- As pessoas que aplicam rótulos às nossas amostras às vezes cometem erros, o que inclui identificar uma violação como não violadora ou vice-versa. A taxa relativa desses erros pode afetar a mensuração da prevalência. 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.
- Em certos âmbitos, como conteúdo violento e explícito, em que o conteúdo pode ser marcado como perturbador, nosso cálculo de prevalência considera apenas as visualizações desse conteúdo antes de ele ser coberto.
- A medição de prevalência atual abrange os lugares que contribuem para mais de 90% de todas as visualizações no Facebook e no Instagram sem incluir as conversas privadas no Messenger e no Instagram Direct.
- Para gerarmos uma mensuração representativa de prevalência 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.
- Nosso monitoramento geral de conteúdo, por meio dos analistas e da tecnologia, expande-se para muitos outros idiomas.
Prevalência de contas falsas no Facebook
A prevalência de contas falsas no Facebook é uma estimativa da porcentagem de contas ativas mensais do Facebook que eram falsas. Diferente da prevalência de violações de conteúdo, a prevalência de contas falsas assume que o impacto nos usuários é proporcional ao número de contas falsas ativas no Facebook, mesmo que as pessoas nunca vejam nem tenham contato com essas contas.
Para estimar a prevalência de contas falsas, coletamos amostras de usuários ativos mensais e identificamos como falsos ou não. Definimos um usuário ativo mensal (MAU) como um usuário registrado do Facebook que se conectou e acessou a plataforma por meio do nosso site ou de um dispositivo móvel, ou que usou o app Messenger (e também é um usuário registrado do Facebook) nos últimos 30 dias a partir da data de mensuração.