Förekomst
UPPDATERAD 6 MAR 2025
Vad är förekomst?
Förekomsten utgår ifrån alla visningar av innehåll på Facebook eller Instagram och mäter den beräknade procentandel som var visningar av innehåll som bryter mot reglerna. (Ta reda på mer om hur vi definierar visningar i avsnittet ”Därför mäter vi förekomsten av visningar”.) Måttet utgår ifrån att den effekt som innehåll som bryter mot reglerna har står i proportion till det antal gånger innehållet visas.
Ett annat sätt att se på förekomsten är hur många visningar av innehåll som bryter mot reglerna vi inte förhindrat – på grund av att vi inte upptäckt överträdelsen i tid eller för att vi helt missat den.
Så mäter vi förekomst
Förekomsten av innehåll som bryter mot reglerna beräknas med hjälp av urval på innehållsvisningar på hela Facebook eller Instagram. Vi beräknar det så här: det beräknade antalet visningar som visade innehåll som bryter mot reglerna delat med det totala antalet innehållsvisningar på Facebook eller Instagram. Om förekomsten av nakenhet och sexuell aktivitet hos vuxna var 0,18 till 0,20 % skulle det innebära att i genomsnitt 18 till 20 av 10 000 innehållsvisningar var visningar av innehåll som bröt mot våra regler för nakenhet och sexuell aktivitet hos vuxna.
1 PUNKT = 10 VISNINGAR
10Â 000 VISNINGAR TOTALT
20 VISNINGAR AV INNEHĂ…LL SOM BRYTER MOT REGLERNA
Om förekomsten är 0,20 % betyder det att 20 visningar av 10 000 var av innehåll som bryter mot reglerna. Även om siffrorna kan vara mycket låga, kan till och med de lägsta siffrorna innebära stor påverkan på människor.
Vissa typer av överträdelser sker mycket sällan i våra tjänster. Sannolikheten att någon ser innehåll som bryter mot reglerna är mycket låg och vi tar bort en stor del av det innehållet innan någon ser det. Därför kan vi ofta inte hitta tillräckligt många exempel på överträdelser för att kunna beräkna förekomsten exakt. I dessa fall kan vi beräkna en övre gräns på hur ofta någon skulle kunna se innehåll som bryter mot dessa policyer. Om den övre gränsen för terrorpropaganda var 0,04 % innebär det till exempel att vi beräknat att inte fler än 4 av 10 000 visningar på Facebook eller Instagram under den tidsperioden innehöll innehåll som bröt mot vår policy mot terrorpropaganda.
Det är viktigt att nämna att när förekomsten av en typ av överträdelse är så låg att vi bara kan tillhandahålla en övre gräns så kan denna gräns ändras med några hundradelars procentpunkter mellan rapporteringsperioderna. Det är möjligt att så små förändringar inte är statistiskt märkbara. I sådana fall visar inte dessa små förändringar på en faktisk skillnad i förekomsten av den typen av innehåll som bryter mot reglerna inom tjänsten.
Därför mäter vi förekomsten av visningar
Vi beräknar hur ofta innehåll visas snarare än den mängd innehåll som publiceras eftersom vi vill fastställa hur mycket det innehållet påverkar människor på Facebook eller Instagram. Ett innehållsobjekt som bryter mot reglerna kanske bara publiceras en gång, men visas 1 000 gånger, en miljon gånger eller inte alls. Genom att mäta antalet visningar av innehåll som bryter mot reglerna snarare än mängden publicerat innehåll som bryter mot reglerna återspeglar bättre effekten på communityn. Även om förekomsten inte är så stor kan den ha stor påverkan i våra tjänster på grund av det stora totala antalet innehållsvisningar inom tjänsterna.
Vi registrerar en innehållsvisning när ett innehållsobjekt visas på en användares skärm. En visning inträffar specifikt när någon:
- visar ett inlägg – även om det finns flera olika innehållsobjekt i inlägget så tilldelas visningen inlägget
- klickar för att förstora ett foto eller en videospelare – visningen tilldelas fotot eller videon
Så beräknar vi förekomsten med hjälp av stickprov
Vi beräknar förekomsten genom att göra stickprov på innehållsvisningar på Facebook eller Instagram.
Vi gör det genom att manuellt granska stickprov på visningar och innehåll som visas i dem. Sedan märker vi stickproven med om de bryter eller inte bryter mot våra policyer. De team som gör dessa stickprov granskar hela inlägget efter överträdelser även om stickprovsvisningen inte visade allt innehåll i inlägget.
Utifrån den andel av dessa stickprov som visade sig vara innehåll som bryter mot reglerna beräknar vi procentandelen av alla visningar som gjordes av innehåll som bryter mot reglerna. Observera att vi inte tar stickprov från alla delar av Facebook eller Instagram för varje typ av överträdelse.
För vissa typer av överträdelser använder vi oss av ett stratifierat urval, vilket innebär att stickprovsfrekvensen ökar om sammanhanget indikerar att innehållsvisningen har större sannolikhet att innehålla en överträdelse. Om överträdelserna till exempel visas oftare i grupper än i flödet skulle vi välja ut visningar i grupper med högre sannolikhet än vi väljer ut visningar i flödet. En orsak till att vi gör det är för att minska osäkerheten till följd av urvalet. Vi uttrycker den osäkerheten genom att uppge en serie värden, och till exempel säga att 18 till 20 av 10 000 visningar görs av överträdelser mot regeln om nakenhet och sexuell aktivitet hos vuxna. Det intervallet återspeglar ett konfidensfönster om 95 %. Det innebär att om vi utfört den här mätningen 100 gånger med olika stickprov varje gång förväntar vi oss att den sanna siffran ska ligga någonstans mellan 95 av 100 gånger.
För överträdelsetyper som visas mycket sällan krävs det ett mycket stort antal stickprov för att beräkna ett precist mått på förekomsten. I dessa fall kan vi bara beräkna den övre gränsen. Det innebär att vi är säkra på att förekomsten av visningar av innehåll som bryter mot reglerna är lägre än gränsen, men vi inte kan säga exakt hur mycket lägre. Konfidensfönstret för de övre gränserna är också 95 %.
ProblemomrĂĄden
- De personer som märker upp våra stickprov gör ibland misstag, och märker ibland överträdelser som icke-överträdelser och tvärtom. Den relativa frekvensen av dessa misstag kan påverka mätningen av förekomsten. Därför kan vi låta två personer granska ett urval för att säkerställa att vi märker innehållet på rätt sätt, och om det skulle uppstå oenighet låter vi en tredje person avgöra med sin röst.
- För områden som våldsamt och stötande innehåll, där innehåll kan markeras som stötande, utgår våra beräkningar av förekomsten endast från visningarna av innehåll innan det täcktes.
- Den nuvarande mätningen av förekomsten omfattar ytor som bidrar till mer än 90 % av alla visningar på Facebook och Instagram och omfattar inte privata konversationer på Messenger eller Instagram Direct.
- För att generera en representativ mätning av den globala förekomsten samplar och märker vi upp innehåll på flera språk för Facebook och Instagram. Vi är övertygade om att detta tillvägagångssätt ger en representativ global beräkning och vi jobbar fortlöpande med att utöka mätningens omfattning.
- Vårt övergripande verkställande mot innehåll, med både granskare och teknik, utökas till fler språk.
Förekomsten av falska konton på Facebook
Förekomsten av falska konton på Facebook är en uppskattning av den procentandel månatligt aktiva Facebook-konton som var falska. Till skillnad från förekomsten av innehåll som bryter mot reglerna, utgår förekomsten av falska konton från att påverkan på användarna är proportionerlig mot antalet falska konton på Facebook, även om ingen ser eller upplever dessa konton.
Vi beräknar förekomsten av falska konton genom att göra stickprov bland de månatligt aktiva användarna och klassificera dem som falska eller inte. Vi definierar en månatligt aktiv användare (MAU) som en registrerad Facebook-användare som har loggat in och besökt Facebook via vår webbplats eller en mobil enhet, eller som använt vår Messenger-app (samt är en registrerad Facebook-användare), under de senaste 30 dagarna vid datumet för mätningen.