Yaygınlık
GÜNCELLENME 6 MAR 2025
Yaygınlık nedir?
İçeriklerin Facebook ve Instagram'daki tüm görüntülemelerini göz önünde bulunduran yaygınlık ölçümü, bu görüntülemeler arasında ihlal teşkil eden içerikleri barındıranların tahmini yüzdesini ölçer. (Görüntülemeleri nasıl tanımladığımız hakkında daha fazla bilgiyi "Görüntülemelerin yaygınlığını ölçmemizin nedeni" makalesinde bulabilirsiniz.) Bu ölçümde, ihlalde bulunan içeriğin oluşturduğu etkinin, içeriğin görüntülenme sayısıyla orantılı olduğu varsayılır.
Yaygınlık ölçümü, ihlalleri yeterince erken yakalayamadığımız veya hiç tespit edemediğimiz için ihlal teşkil eden içeriklerin aldığı, önleyemediğimiz görüntüleme sayısı olarak da düşünülebilir.
Yaygınlığı nasıl ölçeriz?
İhlalde bulunan içeriklerin yaygınlığı, Facebook veya Instagram'dan alınan içerik görüntüleme örnekleri kullanılarak tahmin edilir. İhlal teşkil eden içerikler barındıran görüntülemelerin tahmini sayısını Facebook veya Instagram'daki içerik görüntülemelerinin toplam tahmini sayısına bölerek hesaplıyoruz. Yetişkin çıplaklığı ve cinselliğinin yaygınlığı %0,18 ila %0,20 ise her 10.000 içerik görüntülemesinden ortalama 18 ila 20 tanesini yetişkin çıplaklığı ve cinselliği gerekçesiyle standartlarımızı ihlal eden içerikler oluşturmuştur.
1 NOKTA = 10 GÖRÜNTÜLEME
10.000 TOPLAM GÖRÜNTÜLEME
20 İHLAL TEŞKİL EDEN İÇERİK GÖRÜNTÜLEMESİ
Yaygınlık %0,20 ise her 10.000 görüntülemeden 20 tanesini ihlal teşkil eden içerikler oluşturmuştur. Sayılar çok düşük olsa da en ufak sayı bile insanların ciddi şekilde etkilenmesine sebep olabilir.
Bazı ihlal türleri, hizmetlerimizde son derece nadiren gerçekleşmektedir. İnsanların bunları ihlal eden içerikleri görüntüleme olasılığı çok düşüktür ve bu içeriklerin çoğunu insanlar görmeden kaldırırız. Sonuç olarak, ihlalde bulunduğunu tespit ettiğimiz örneklerin sayısı çoğu zaman bir ölçümle ilgili kesin tahminde bulunmak için yeterli değildir. Bu durumlarda, birinin bu ilkeleri ihlal eden içerikleri hangi sıklıkla görebileceğine ilişkin bir üst limit tahmininde bulunabiliriz. Örneğin, terör propagandası için üst limitin %0,04 olması, ilgili zaman diliminde Facebook veya Instagram'daki her 10.000 görüntülemeden en fazla 4 tanesinde terör propagandası ilkemizi ihlal eden içerikler yer aldığını tahmin ettiğimiz anlamına gelir.
Bir ihlal türünde sadece üst limitler sunabileceğimiz kadar düşük bir yaygınlık söz konusu olduğunda bu sınırın raporlama dönemleri arasında on binde bir gibi oranlarda değişebildiğinin unutulmaması önemlidir. Ancak istatistiksel açıdan her zaman önemli olmayan bu küçük değişiklikler, hizmet üzerinde ihlalde bulunan bu içeriklerin yaygınlığı açısından önemli bir farklılık olduğunu göstermez.
Görüntülemelerin yaygınlığını ölçmemizin nedeni
Her bir içeriğin Facebook veya Instagram'daki insanları ne kadar etkilediğini belirlemeye çalışırız ve bu nedenle paylaşılan içerik sayısı yerine içeriğin kaç defa görüldüğünü tahmin ederiz. İhlal teşkil eden bir içerik bir defa yayınlanmış ancak 1000 defa veya 1 milyon defa görülmüş ya da hiç görülmemiş olabilir. Yayınlanan ihlal teşkil eden içerik miktarı yerine ihlal teşkil eden içeriklerin kaç defa görüntülendiğini ölçmek, topluluğun maruz kaldığı etkiyi daha sağlıklı bir şekilde yansıtmaktadır. Hizmetlerimizde toplam içerik görüntüleme sayısı çok yüksek olduğundan, içeriğin yaygınlık ölçümü düşük olsa bile hizmetlerimizdeki etkisi yüksek olabilir.
Herhangi bir içerik bir kullanıcının ekranında göründüğü anda bir içerik görüntülemesi kaydederiz. Görüntüleme, birisi şunları yaptığında gerçekleşir:
- Bir gönderiyi gördüğünde - İlgili gönderide birden fazla içerik olsa bile görüntüleme, gönderiye atanır
- Bir fotoğraf veya video oynatıcısını büyütmek için tıkladığında - Görüntüleme, ilgili fotoğrafa veya videoya atanır
Yaygınlığı tahmin etmek için örnekleme yöntemini nasıl kullanırız?
Yaygınlık ölçümünü, Facebook ve Instagram'daki içerik görüntülemelerini örnekleyerek tahmini olarak veririz.
Bunu yapmak için, görüntüleme örneklerini ve barındırdıkları içerikleri manuel olarak değerlendiririz. Sonrasında, örnekleri ilkelerimizi ihlal edenler ve etmeyenler olarak etiketleriz. Bu örneklemeyi yapan ekipler, örnek görüntülemede gönderinin tüm içeriği görünmese bile, ihlal olup olmadığını görmek için tüm gönderiyi değerlendirir.
Bu örnekler içerisinde ihlal teşkil edenlerin oranını kullanarak, tüm görüntülemeler içinde ihlal teşkil edenlerin yüzdesini tahmin ederiz. Her ihlal türü için Facebook veya Instagram'ın her yerinden örnekleme yapmadığımıza dikkat çekmek isteriz.
Belirli ihlal türlerinde kullanmakta olduğumuz çok katmanlı örnekleme tekniği, içerik görüntülemesinde ihlal bulunma olasılığının daha fazla olduğunu gösteren bağlamlarda örnek oranını artırır. Örneğin, ihlaller Akıştan çok Gruplarda görüntülendiyse Gruplardaki görüntülemeleri, Akıştaki görüntülemeleri örneklediğimizden daha yüksek bir olasılıkla örnekleriz. Bunu yapmamızın sebeplerinden biri, örneklemenin getirdiği belirsizliği azaltmaktır. Bu belirsizliği, bir değer aralığıyla ifade ederiz. Örneğin, her 10.000 görüntülemeden 18 ila 20 tanesinin yetişkin çıplaklığı ve cinselliği ihlali olduğunu söyleriz. Bu alt ve üst değerler, %95'lik bir güven aralığını yansıtır. Yani bu ölçümü her defasında farklı örnekler kullanarak 100 defa gerçekleştirirsek bu 100 ölçümün 95 tanesinde gerçek sayının belirtilen aralıkta olacağını bekleriz.
Çok nadiren görüntülenen ihlal türlerinde kesin bir yaygınlık ölçümü tahmininde bulunabilmek için çok fazla sayıda içerik örneğine ihtiyaç duyulur. Bu durumlarda sadece üst limiti tahmin edebiliriz. Diğer bir deyişle, ihlal teşkil eden görüntülemelerin yaygınlığının belirttiğimiz sınırın altında olduğunu güvenle söyleyebiliriz ancak alt limit için kesin bir şey söyleyemeyiz. Bu üst limitler için güven aralığımız da %95'tir.
Uyarılar
- Örneklerimize etiket uygulayan kişiler bazen hata yapabilmekte, örneğin bir içerikteki ihlali gözden kaçırabilmekte veya ilkelerimize uyan bir içerikte ihlal olduğunu düşünebilmektedir. Bu hataların göreceli oranı, yaygınlık ölçümünü etkileyebilir. Bu nedenle, etiketlemeyi doğru yaptığımızdan emin olmak için bir örnekte iki kişiye değerlendirme yaptırabiliriz ve anlaşmazlık olursa eşitliği bozması için üçüncü bir kişiyi görevlendiririz.
- Şiddet içeren ve sansürlenmemiş içerik gibi içeriklerin rahatsız edici olarak işaretlenebileceği alanlarda, yaygınlık hesaplaması yaparken içeriğin üzeri kapatılmadan önce alınan görüntülemeleri göz önünde bulundururuz.
- Mevcut yaygınlık ölçümü, Facebook ve Instagram'daki tüm görüntülemelerin %90'ından fazlasına katkıda bulunan arayüzleri kapsamakta olup Messenger veya Instagram Direct'teki özel konuşmaları içermez.
- Küresel yaygınlığı temsil edebilecek bir ölçüm oluşturmak amacıyla, Facebook ve Instagram'ın sunulduğu çok sayıda dilde içerik örnekleri alıp etiketliyoruz. Bu yaklaşımla elde ettiğimiz tahminin küresel rakamları temsil ettiğinden eminiz ve bu ölçümün kapsama alanını genişletmek için çalışmalarımızı sürdürüyoruz.
- Hem değerlendirme görevlileri hem de teknolojilerimiz aracılığıyla uyguladığımız genel içerik yaptırımı, çok daha fazla dile genişletilmeye devam ediyor.
Facebook'taki sahte hesapların yaygınlığı
Facebook'taki sahte hesapların yaygınlığı, aylık aktif Facebook hesapları arasında sahte olanlarının yüzdesine dair bulunduğumuz bir tahmindir. İçerik ihlallerinin yaygınlığının aksine, sahte hesapların yaygınlığı söz konusu olduğunda, Facebook kullanıcılarının yaşadığı etkinin, insanlar bu hesapları hiç görmese ve deneyimlemese dahi aktif sahte hesap sayısıyla orantılı olduğu varsayılır.
Sahte hesapların yaygınlığını tahmin etmek için aylık aktif kullanıcıları örnekleriz ve onları sahte veya gerçek olarak etiketleriz. Aylık aktif kullanıcıları (MAU), ölçüm tarihi itibarıyla son 30 gün içerisinde internet sitemiz veya bir mobil cihaz aracılığıyla giriş yapıp Facebook'u ziyaret eden veya Messenger uygulamamızı kullanan (ve kayıtlı bir Facebook kullanıcısı olan) kayıtlı Facebook kullanıcıları olarak tanımlarız.