o vice-presidente Guy Rosen explicou h\u00e1 duas semanas<\/a>, novas tecnologias, como machine learning<\/i>, computer vision<\/i> e intelig\u00eancia artificial nos ajudam a encontrar mais conte\u00fado ruim com mais rapidez – com mais rapidez e em uma escala muito maior do que as pessoas conseguiriam. Na verdade, gra\u00e7as a intelig\u00eancia artificial podemos retirar conte\u00fados ruins do Facebook antes mesmo de serem denunciados. \u00c9 por isso que agora medimos com que frequ\u00eancia o Facebook identifica conte\u00fados nocivos antes mesmo de que eles sejam denunciados. Melhorar essa taxa ao longo do tempo \u00e9 essencial, pois isso reduz diretamente o impacto negativo que o conte\u00fado ruim tem sobre as pessoas que usam o Facebook.<\/p>\nEncontrando o bom<\/b><\/p>\n
Como homossexual, experimentei algumas das melhores e piores coisas que o nosso servi\u00e7o e as pessoas que o usam ele podem oferecer. O Facebook me ajudou a encontrar uma comunidade quando me senti sozinho e isolado. E nossas configura\u00e7\u00f5es de privacidade me ajudaram a compartilhar com os amigos e, ao mesmo tempo, controlar minha exposi\u00e7\u00e3o quando assumi minha op\u00e7\u00e3o sexual. Contudo, \u00e0 medida que me tornei uma figura mais conhecida devido \u00e0 minha posi\u00e7\u00e3o no Facebook, isso me exp\u00f4s a situa\u00e7\u00f5es de abuso que \u00e0s vezes me deixaram deprimido e assustado.<\/p>\n
Esses tipos de experi\u00eancias pessoais nos fazem querer garantir que as experi\u00eancias das pessoas no Facebook sejam positivas. Espero que os dados que estamos divulgando hoje sobre os conte\u00fados que removemos, este texto e a guia sobre os dados mostrem como estamos tentando fazer isso e iniciem uma discuss\u00e3o sobre como podemos fazer melhor. Porque quando voc\u00ea tem m\u00e9tricas, voc\u00ea pode melhorar.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Por Alex Schultz, vice-presidente de An\u00e1lise de Dados Ter m\u00e9tricas precisas ajuda as organiza\u00e7\u00f5es na tomada decis\u00f5es inteligentes sobre as escolhas que precisam fazer – em vez de simplesmente confiar em anedotas ou intui\u00e7\u00e3o. Parafraseando o conhecido consultor de gest\u00e3o Peter Drucker: o que voc\u00ea mede, voc\u00ea pode melhorar. \u00c9 uma premissa que tentamos colocar em pr\u00e1tica quando se trata de seguran\u00e7a no Facebook. Constru\u00edmos o Facebook para ser um lugar onde as pessoas podem discutir abertamente sobre diferentes ideias, at\u00e9 mesmo ideias que algumas pessoas podem achar controversas ou ofensivas. Mas tamb\u00e9m queremos garantir que nosso servi\u00e7o seja seguro para todos. \u00c0s vezes isso \u00e9 um equil\u00edbrio dif\u00edcil de conseguir. No m\u00eas passado, pela primeira vez, publicamos as diretrizes que nossa equipe de revis\u00e3o usa para decidir o que permanece e o que \u00e9 removido do Facebook. E hoje, novamente pela primeira vez, estamos compartilhando os dados que usamos internamente para avaliar nossa efic\u00e1cia na aplica\u00e7\u00e3o de nossos Padr\u00f5es da Comunidade. \u00c9 um trabalho em andamento – e provavelmente mudaremos nossa metodologia ao longo do tempo, \u00e0 medida que aprendermos mais sobre o que \u00e9 importante e o que funciona. O relat\u00f3rio de hoje fornece uma descri\u00e7\u00e3o detalhada de nossos processos internos e metodologia de dados. \u00c9 uma tentativa de informar sobre como o Facebook est\u00e1 fazendo a remo\u00e7\u00e3o de conte\u00fados ruins de nossa plataforma, para que voc\u00ea possa ser fazer sua pr\u00f3pria avalia\u00e7\u00e3o. E foi elaborado para tornar mais f\u00e1cil que acad\u00eamicos, pol\u00edticos e grupos comunit\u00e1rios nos forne\u00e7am feedback para que possamos melhorar ao longo do tempo. N\u00f3s n\u00e3o podemos mudar o fato de que as pessoas sempre tentar\u00e3o postar coisas ruins no Facebook – seja discurso de \u00f3dio, propaganda terrorista ou imagens de explora\u00e7\u00e3o infantil. Mas podemos tentar controlar quantas vezes o conte\u00fado que viola nossos Padr\u00f5es da Comunidade \u00e9 visto. Como respons\u00e1vel por an\u00e1lise de dados, lidero a equipe respons\u00e1vel por medir nosso trabalho nessa \u00e1rea, para que a empresa possa entender melhor como efetivamente estamos aplicando nossas pol\u00edticas. Impacto total A m\u00e9trica mais importante que usamos \u00e9 o impacto: o dano que qualquer conte\u00fado ruim tem quando \u00e9 publicado no Facebook. Nossa f\u00f3rmula conceitual para analisar isso \u00e9 bem direta. Medimos a frequ\u00eancia com que o conte\u00fado \u00e9 visto (“visualiza\u00e7\u00f5es”) e qu\u00e3o grave \u00e9 o impacto de cada visualiza\u00e7\u00e3o nas pessoas que a visualizam, bem como na comunidade de forma mais ampla: Impacto total = visualiza\u00e7\u00f5es de viola\u00e7\u00e3o de conte\u00fado x impacto da viola\u00e7\u00e3o de conte\u00fado por visualiza\u00e7\u00e3o As visualiza\u00e7\u00f5es s\u00e3o relativamente f\u00e1ceis de contar. N\u00f3s simplesmente medimos o n\u00famero de vezes que as pessoas veem alguma coisa. Por outro lado, \u00e9 muito mais dif\u00edcil avaliar o impacto com precis\u00e3o. Por exemplo, qu\u00e3o impactado negativamente \u00e9 algu\u00e9m que v\u00ea discurso de \u00f3dio versus algu\u00e9m que v\u00ea viol\u00eancia gr\u00e1fica? E qual \u00e9 a diferen\u00e7a percentual? Como voc\u00ea compara a severidade da propaganda terrorista \u00e0s imagens de crian\u00e7as sendo abusadas sexualmente? A resposta \u00e9 que n\u00e3o podemos comparar numericamente seu impacto. Mas podemos categorizar e priorizar os diferentes tipos de danos. E sim, voc\u00ea provavelmente est\u00e1 pensando que isso ser\u00e1 subjetivo. E voc\u00ea est\u00e1 certo, h\u00e1 um elemento de subjetividade envolvido em como fazemos isso. Mas a prioriza\u00e7\u00e3o nos ajuda a dedicar recursos mais rapidamente ao conte\u00fado que acreditamos representar um perigo mais iminente. Aqui est\u00e1 um exemplo. Suponha que algu\u00e9m publique uma imagem nua no Facebook. Isso \u00e9 contra nossas pol\u00edticas e n\u00f3s trabalhamos para remov\u00ea-la. Na verdade, nossos filtros de nudez s\u00e3o muito eficazes agora. Mas suponha que essa imagem tenha sido publicada por um homem em busca de vingan\u00e7a contra a mulher que terminou um relacionamento com ele. N\u00f3s considerar\u00edamos que isso teria um impacto negativo maior e n\u00f3s priorizar\u00edamos esse conte\u00fado em nossa fila de remo\u00e7\u00f5es – mais ou menos como acontece na triagem feita de um pronto-socorro. Todo paciente \u00e9 importante. Mas os casos mais cr\u00edticos v\u00e3o primeiro. Com que frequ\u00eancia um conte\u00fado ruim \u00e9 visto no Facebook? Dentro de cada categoria espec\u00edfica de abuso – sejam contas falsas, discurso de \u00f3dio, nudez etc. -, nos preocupamos mais com a frequ\u00eancia com que o conte\u00fado que viola nossos padr\u00f5es \u00e9 visto em rela\u00e7\u00e3o ao total de vezes que qualquer conte\u00fado \u00e9 visto no Facebook. Isso \u00e9 o que chamamos de preval\u00eancia. \u00c9 uma medida de quantas vezes algo \u00e9 visto, n\u00e3o quanto tempo algo fica no Facebook. Se um discurso de \u00f3dio \u00e9 visto um milh\u00e3o de vezes em 10 minutos, isso \u00e9 muito pior do que um conte\u00fado visto 10 vezes em 30 minutos. N\u00f3s calculamos essa m\u00e9trica selecionando uma amostra de conte\u00fados do Facebook e, em seguida, rotulando quais deles n\u00e3o deveriam estar na plataforma. Voc\u00ea pode ler sobre isso com mais profundidade em um guia que preparamos sobre esses dados. Estamos \u00e0 procura de preval\u00eancia, ent\u00e3o nos concentramos na quantidade de conte\u00fado que \u00e9 visto, e n\u00e3o em quanto o conte\u00fado absoluto viola as nossas regras. Em outras palavras, n\u00f3s n\u00e3o tratamos todo o conte\u00fado da mesma forma: isso significa que uma publica\u00e7\u00e3o vista um milh\u00e3o de vezes tem um milh\u00e3o de vezes mais chances de ser usado como parte da amostra, e isso \u00e9 uma coisa boa. Entendemos que algumas pessoas acreditam que devemos publicar m\u00e9tricas sobre quanto tempo o Facebook leva para remover conte\u00fado, como publica\u00e7\u00f5es ou imagens que violam nossos padr\u00f5es. Mas n\u00e3o acreditamos que o tempo seja a melhor m\u00e9trica para policiar de maneira eficaz o nosso servi\u00e7o. Tamb\u00e9m \u00e9 importante lembrar que cometemos erros. \u00c0s vezes, \u00e9 porque removemos o conte\u00fado que n\u00e3o violou nossos Padr\u00f5es da Comunidade (chamamos esses casos de falsos positivos). Outras vezes, \u00e9 porque n\u00e3o removemos o conte\u00fado que dever\u00edamos ter removido. Qualquer erro pode prejudicar pessoas e isso nos motiva a fazer melhor. O Facebook est\u00e1 investindo muito em mais pessoas para revisar o conte\u00fado que \u00e9 denunciado pela comunidade. Mas, como o vice-presidente Guy Rosen explicou h\u00e1 duas semanas, novas tecnologias, como machine learning, computer vision e intelig\u00eancia artificial nos ajudam a encontrar mais conte\u00fado ruim com mais rapidez – com mais rapidez e em uma escala muito maior do que as pessoas conseguiriam. Na verdade, gra\u00e7as a intelig\u00eancia artificial podemos retirar conte\u00fados ruins do Facebook antes mesmo de serem denunciados. \u00c9 por isso que agora medimos com que frequ\u00eancia o Facebook identifica conte\u00fados nocivos antes mesmo de que eles sejam denunciados. Melhorar essa taxa ao longo do tempo \u00e9 essencial, pois isso reduz diretamente o impacto negativo que o conte\u00fado ruim tem sobre as pessoas que usam o Facebook. Encontrando o bom Como homossexual, experimentei algumas das melhores e piores coisas que o nosso servi\u00e7o e as pessoas que o usam ele podem oferecer. O Facebook me ajudou a encontrar uma comunidade quando me senti sozinho e isolado. E nossas configura\u00e7\u00f5es de privacidade me ajudaram a compartilhar com os amigos e, ao mesmo tempo, controlar minha exposi\u00e7\u00e3o quando assumi minha op\u00e7\u00e3o sexual. Contudo, \u00e0 medida que me tornei uma figura mais conhecida devido \u00e0 minha posi\u00e7\u00e3o no Facebook, isso me exp\u00f4s a situa\u00e7\u00f5es de abuso que \u00e0s vezes me deixaram deprimido e assustado. Esses tipos de experi\u00eancias pessoais nos fazem querer garantir que as experi\u00eancias das pessoas no Facebook sejam positivas. Espero que os dados que estamos divulgando hoje sobre os conte\u00fados que removemos, este texto e a guia sobre os dados mostrem como estamos tentando fazer isso e iniciem uma discuss\u00e3o sobre como podemos fazer melhor. Porque quando voc\u00ea tem m\u00e9tricas, voc\u00ea pode melhorar.","protected":false},"author":81109636,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[396542015,1],"tags":[],"class_list":["post-6533","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-questoes-complexas","category-recent-news"],"yoast_head":"\n
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Parafraseando o conhecido consultor de gest\u00e3o Peter Drucker: o que voc\u00ea mede, voc\u00ea pode melhorar. \u00c9 uma premissa que tentamos colocar em pr\u00e1tica quando se trata de seguran\u00e7a no Facebook. Constru\u00edmos o Facebook para ser um lugar onde as pessoas podem discutir abertamente sobre diferentes ideias, at\u00e9 mesmo ideias que algumas pessoas podem achar controversas ou ofensivas. Mas tamb\u00e9m queremos garantir que nosso servi\u00e7o seja seguro para todos. \u00c0s vezes isso \u00e9 um equil\u00edbrio dif\u00edcil de conseguir. No m\u00eas passado, pela primeira vez, publicamos as diretrizes que nossa equipe de revis\u00e3o usa para decidir o que permanece e o que \u00e9 removido do Facebook. E hoje, novamente pela primeira vez, estamos compartilhando os dados que usamos internamente para avaliar nossa efic\u00e1cia na aplica\u00e7\u00e3o de nossos Padr\u00f5es da Comunidade. \u00c9 um trabalho em andamento – e provavelmente mudaremos nossa metodologia ao longo do tempo, \u00e0 medida que aprendermos mais sobre o que \u00e9 importante e o que funciona. O relat\u00f3rio de hoje fornece uma descri\u00e7\u00e3o detalhada de nossos processos internos e metodologia de dados. \u00c9 uma tentativa de informar sobre como o Facebook est\u00e1 fazendo a remo\u00e7\u00e3o de conte\u00fados ruins de nossa plataforma, para que voc\u00ea possa ser fazer sua pr\u00f3pria avalia\u00e7\u00e3o. E foi elaborado para tornar mais f\u00e1cil que acad\u00eamicos, pol\u00edticos e grupos comunit\u00e1rios nos forne\u00e7am feedback para que possamos melhorar ao longo do tempo. N\u00f3s n\u00e3o podemos mudar o fato de que as pessoas sempre tentar\u00e3o postar coisas ruins no Facebook – seja discurso de \u00f3dio, propaganda terrorista ou imagens de explora\u00e7\u00e3o infantil. Mas podemos tentar controlar quantas vezes o conte\u00fado que viola nossos Padr\u00f5es da Comunidade \u00e9 visto. Como respons\u00e1vel por an\u00e1lise de dados, lidero a equipe respons\u00e1vel por medir nosso trabalho nessa \u00e1rea, para que a empresa possa entender melhor como efetivamente estamos aplicando nossas pol\u00edticas. Impacto total A m\u00e9trica mais importante que usamos \u00e9 o impacto: o dano que qualquer conte\u00fado ruim tem quando \u00e9 publicado no Facebook. Nossa f\u00f3rmula conceitual para analisar isso \u00e9 bem direta. Medimos a frequ\u00eancia com que o conte\u00fado \u00e9 visto (“visualiza\u00e7\u00f5es”) e qu\u00e3o grave \u00e9 o impacto de cada visualiza\u00e7\u00e3o nas pessoas que a visualizam, bem como na comunidade de forma mais ampla: Impacto total = visualiza\u00e7\u00f5es de viola\u00e7\u00e3o de conte\u00fado x impacto da viola\u00e7\u00e3o de conte\u00fado por visualiza\u00e7\u00e3o As visualiza\u00e7\u00f5es s\u00e3o relativamente f\u00e1ceis de contar. N\u00f3s simplesmente medimos o n\u00famero de vezes que as pessoas veem alguma coisa. Por outro lado, \u00e9 muito mais dif\u00edcil avaliar o impacto com precis\u00e3o. Por exemplo, qu\u00e3o impactado negativamente \u00e9 algu\u00e9m que v\u00ea discurso de \u00f3dio versus algu\u00e9m que v\u00ea viol\u00eancia gr\u00e1fica? E qual \u00e9 a diferen\u00e7a percentual? Como voc\u00ea compara a severidade da propaganda terrorista \u00e0s imagens de crian\u00e7as sendo abusadas sexualmente? A resposta \u00e9 que n\u00e3o podemos comparar numericamente seu impacto. Mas podemos categorizar e priorizar os diferentes tipos de danos. E sim, voc\u00ea provavelmente est\u00e1 pensando que isso ser\u00e1 subjetivo. E voc\u00ea est\u00e1 certo, h\u00e1 um elemento de subjetividade envolvido em como fazemos isso. Mas a prioriza\u00e7\u00e3o nos ajuda a dedicar recursos mais rapidamente ao conte\u00fado que acreditamos representar um perigo mais iminente. Aqui est\u00e1 um exemplo. Suponha que algu\u00e9m publique uma imagem nua no Facebook. Isso \u00e9 contra nossas pol\u00edticas e n\u00f3s trabalhamos para remov\u00ea-la. Na verdade, nossos filtros de nudez s\u00e3o muito eficazes agora. Mas suponha que essa imagem tenha sido publicada por um homem em busca de vingan\u00e7a contra a mulher que terminou um relacionamento com ele. N\u00f3s considerar\u00edamos que isso teria um impacto negativo maior e n\u00f3s priorizar\u00edamos esse conte\u00fado em nossa fila de remo\u00e7\u00f5es – mais ou menos como acontece na triagem feita de um pronto-socorro. Todo paciente \u00e9 importante. Mas os casos mais cr\u00edticos v\u00e3o primeiro. Com que frequ\u00eancia um conte\u00fado ruim \u00e9 visto no Facebook? Dentro de cada categoria espec\u00edfica de abuso – sejam contas falsas, discurso de \u00f3dio, nudez etc. -, nos preocupamos mais com a frequ\u00eancia com que o conte\u00fado que viola nossos padr\u00f5es \u00e9 visto em rela\u00e7\u00e3o ao total de vezes que qualquer conte\u00fado \u00e9 visto no Facebook. Isso \u00e9 o que chamamos de preval\u00eancia. \u00c9 uma medida de quantas vezes algo \u00e9 visto, n\u00e3o quanto tempo algo fica no Facebook. Se um discurso de \u00f3dio \u00e9 visto um milh\u00e3o de vezes em 10 minutos, isso \u00e9 muito pior do que um conte\u00fado visto 10 vezes em 30 minutos. N\u00f3s calculamos essa m\u00e9trica selecionando uma amostra de conte\u00fados do Facebook e, em seguida, rotulando quais deles n\u00e3o deveriam estar na plataforma. Voc\u00ea pode ler sobre isso com mais profundidade em um guia que preparamos sobre esses dados. Estamos \u00e0 procura de preval\u00eancia, ent\u00e3o nos concentramos na quantidade de conte\u00fado que \u00e9 visto, e n\u00e3o em quanto o conte\u00fado absoluto viola as nossas regras. Em outras palavras, n\u00f3s n\u00e3o tratamos todo o conte\u00fado da mesma forma: isso significa que uma publica\u00e7\u00e3o vista um milh\u00e3o de vezes tem um milh\u00e3o de vezes mais chances de ser usado como parte da amostra, e isso \u00e9 uma coisa boa. Entendemos que algumas pessoas acreditam que devemos publicar m\u00e9tricas sobre quanto tempo o Facebook leva para remover conte\u00fado, como publica\u00e7\u00f5es ou imagens que violam nossos padr\u00f5es. Mas n\u00e3o acreditamos que o tempo seja a melhor m\u00e9trica para policiar de maneira eficaz o nosso servi\u00e7o. Tamb\u00e9m \u00e9 importante lembrar que cometemos erros. \u00c0s vezes, \u00e9 porque removemos o conte\u00fado que n\u00e3o violou nossos Padr\u00f5es da Comunidade (chamamos esses casos de falsos positivos). Outras vezes, \u00e9 porque n\u00e3o removemos o conte\u00fado que dever\u00edamos ter removido. Qualquer erro pode prejudicar pessoas e isso nos motiva a fazer melhor. O Facebook est\u00e1 investindo muito em mais pessoas para revisar o conte\u00fado que \u00e9 denunciado pela comunidade. Mas, como o vice-presidente Guy Rosen explicou h\u00e1 duas semanas, novas tecnologias, como machine learning, computer vision e intelig\u00eancia artificial nos ajudam a encontrar mais conte\u00fado ruim com mais rapidez – com mais rapidez e em uma escala muito maior do que as pessoas conseguiriam. Na verdade, gra\u00e7as a intelig\u00eancia artificial podemos retirar conte\u00fados ruins do Facebook antes mesmo de serem denunciados. \u00c9 por isso que agora medimos com que frequ\u00eancia o Facebook identifica conte\u00fados nocivos antes mesmo de que eles sejam denunciados. Melhorar essa taxa ao longo do tempo \u00e9 essencial, pois isso reduz diretamente o impacto negativo que o conte\u00fado ruim tem sobre as pessoas que usam o Facebook. Encontrando o bom Como homossexual, experimentei algumas das melhores e piores coisas que o nosso servi\u00e7o e as pessoas que o usam ele podem oferecer. O Facebook me ajudou a encontrar uma comunidade quando me senti sozinho e isolado. E nossas configura\u00e7\u00f5es de privacidade me ajudaram a compartilhar com os amigos e, ao mesmo tempo, controlar minha exposi\u00e7\u00e3o quando assumi minha op\u00e7\u00e3o sexual. Contudo, \u00e0 medida que me tornei uma figura mais conhecida devido \u00e0 minha posi\u00e7\u00e3o no Facebook, isso me exp\u00f4s a situa\u00e7\u00f5es de abuso que \u00e0s vezes me deixaram deprimido e assustado. Esses tipos de experi\u00eancias pessoais nos fazem querer garantir que as experi\u00eancias das pessoas no Facebook sejam positivas. Espero que os dados que estamos divulgando hoje sobre os conte\u00fados que removemos, este texto e a guia sobre os dados mostrem como estamos tentando fazer isso e iniciem uma discuss\u00e3o sobre como podemos fazer melhor. 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Parafraseando o conhecido consultor de gest\u00e3o Peter Drucker: o que voc\u00ea mede, voc\u00ea pode melhorar. \u00c9 uma premissa que tentamos colocar em pr\u00e1tica quando se trata de seguran\u00e7a no Facebook. Constru\u00edmos o Facebook para ser um lugar onde as pessoas podem discutir abertamente sobre diferentes ideias, at\u00e9 mesmo ideias que algumas pessoas podem achar controversas ou ofensivas. Mas tamb\u00e9m queremos garantir que nosso servi\u00e7o seja seguro para todos. \u00c0s vezes isso \u00e9 um equil\u00edbrio dif\u00edcil de conseguir. No m\u00eas passado, pela primeira vez, publicamos as diretrizes que nossa equipe de revis\u00e3o usa para decidir o que permanece e o que \u00e9 removido do Facebook. E hoje, novamente pela primeira vez, estamos compartilhando os dados que usamos internamente para avaliar nossa efic\u00e1cia na aplica\u00e7\u00e3o de nossos Padr\u00f5es da Comunidade. \u00c9 um trabalho em andamento – e provavelmente mudaremos nossa metodologia ao longo do tempo, \u00e0 medida que aprendermos mais sobre o que \u00e9 importante e o que funciona. O relat\u00f3rio de hoje fornece uma descri\u00e7\u00e3o detalhada de nossos processos internos e metodologia de dados. \u00c9 uma tentativa de informar sobre como o Facebook est\u00e1 fazendo a remo\u00e7\u00e3o de conte\u00fados ruins de nossa plataforma, para que voc\u00ea possa ser fazer sua pr\u00f3pria avalia\u00e7\u00e3o. E foi elaborado para tornar mais f\u00e1cil que acad\u00eamicos, pol\u00edticos e grupos comunit\u00e1rios nos forne\u00e7am feedback para que possamos melhorar ao longo do tempo. N\u00f3s n\u00e3o podemos mudar o fato de que as pessoas sempre tentar\u00e3o postar coisas ruins no Facebook – seja discurso de \u00f3dio, propaganda terrorista ou imagens de explora\u00e7\u00e3o infantil. Mas podemos tentar controlar quantas vezes o conte\u00fado que viola nossos Padr\u00f5es da Comunidade \u00e9 visto. Como respons\u00e1vel por an\u00e1lise de dados, lidero a equipe respons\u00e1vel por medir nosso trabalho nessa \u00e1rea, para que a empresa possa entender melhor como efetivamente estamos aplicando nossas pol\u00edticas. Impacto total A m\u00e9trica mais importante que usamos \u00e9 o impacto: o dano que qualquer conte\u00fado ruim tem quando \u00e9 publicado no Facebook. Nossa f\u00f3rmula conceitual para analisar isso \u00e9 bem direta. Medimos a frequ\u00eancia com que o conte\u00fado \u00e9 visto (“visualiza\u00e7\u00f5es”) e qu\u00e3o grave \u00e9 o impacto de cada visualiza\u00e7\u00e3o nas pessoas que a visualizam, bem como na comunidade de forma mais ampla: Impacto total = visualiza\u00e7\u00f5es de viola\u00e7\u00e3o de conte\u00fado x impacto da viola\u00e7\u00e3o de conte\u00fado por visualiza\u00e7\u00e3o As visualiza\u00e7\u00f5es s\u00e3o relativamente f\u00e1ceis de contar. N\u00f3s simplesmente medimos o n\u00famero de vezes que as pessoas veem alguma coisa. Por outro lado, \u00e9 muito mais dif\u00edcil avaliar o impacto com precis\u00e3o. Por exemplo, qu\u00e3o impactado negativamente \u00e9 algu\u00e9m que v\u00ea discurso de \u00f3dio versus algu\u00e9m que v\u00ea viol\u00eancia gr\u00e1fica? E qual \u00e9 a diferen\u00e7a percentual? Como voc\u00ea compara a severidade da propaganda terrorista \u00e0s imagens de crian\u00e7as sendo abusadas sexualmente? A resposta \u00e9 que n\u00e3o podemos comparar numericamente seu impacto. Mas podemos categorizar e priorizar os diferentes tipos de danos. E sim, voc\u00ea provavelmente est\u00e1 pensando que isso ser\u00e1 subjetivo. E voc\u00ea est\u00e1 certo, h\u00e1 um elemento de subjetividade envolvido em como fazemos isso. Mas a prioriza\u00e7\u00e3o nos ajuda a dedicar recursos mais rapidamente ao conte\u00fado que acreditamos representar um perigo mais iminente. Aqui est\u00e1 um exemplo. Suponha que algu\u00e9m publique uma imagem nua no Facebook. Isso \u00e9 contra nossas pol\u00edticas e n\u00f3s trabalhamos para remov\u00ea-la. Na verdade, nossos filtros de nudez s\u00e3o muito eficazes agora. Mas suponha que essa imagem tenha sido publicada por um homem em busca de vingan\u00e7a contra a mulher que terminou um relacionamento com ele. N\u00f3s considerar\u00edamos que isso teria um impacto negativo maior e n\u00f3s priorizar\u00edamos esse conte\u00fado em nossa fila de remo\u00e7\u00f5es – mais ou menos como acontece na triagem feita de um pronto-socorro. Todo paciente \u00e9 importante. Mas os casos mais cr\u00edticos v\u00e3o primeiro. Com que frequ\u00eancia um conte\u00fado ruim \u00e9 visto no Facebook? Dentro de cada categoria espec\u00edfica de abuso – sejam contas falsas, discurso de \u00f3dio, nudez etc. -, nos preocupamos mais com a frequ\u00eancia com que o conte\u00fado que viola nossos padr\u00f5es \u00e9 visto em rela\u00e7\u00e3o ao total de vezes que qualquer conte\u00fado \u00e9 visto no Facebook. Isso \u00e9 o que chamamos de preval\u00eancia. \u00c9 uma medida de quantas vezes algo \u00e9 visto, n\u00e3o quanto tempo algo fica no Facebook. Se um discurso de \u00f3dio \u00e9 visto um milh\u00e3o de vezes em 10 minutos, isso \u00e9 muito pior do que um conte\u00fado visto 10 vezes em 30 minutos. N\u00f3s calculamos essa m\u00e9trica selecionando uma amostra de conte\u00fados do Facebook e, em seguida, rotulando quais deles n\u00e3o deveriam estar na plataforma. Voc\u00ea pode ler sobre isso com mais profundidade em um guia que preparamos sobre esses dados. Estamos \u00e0 procura de preval\u00eancia, ent\u00e3o nos concentramos na quantidade de conte\u00fado que \u00e9 visto, e n\u00e3o em quanto o conte\u00fado absoluto viola as nossas regras. Em outras palavras, n\u00f3s n\u00e3o tratamos todo o conte\u00fado da mesma forma: isso significa que uma publica\u00e7\u00e3o vista um milh\u00e3o de vezes tem um milh\u00e3o de vezes mais chances de ser usado como parte da amostra, e isso \u00e9 uma coisa boa. Entendemos que algumas pessoas acreditam que devemos publicar m\u00e9tricas sobre quanto tempo o Facebook leva para remover conte\u00fado, como publica\u00e7\u00f5es ou imagens que violam nossos padr\u00f5es. Mas n\u00e3o acreditamos que o tempo seja a melhor m\u00e9trica para policiar de maneira eficaz o nosso servi\u00e7o. Tamb\u00e9m \u00e9 importante lembrar que cometemos erros. \u00c0s vezes, \u00e9 porque removemos o conte\u00fado que n\u00e3o violou nossos Padr\u00f5es da Comunidade (chamamos esses casos de falsos positivos). Outras vezes, \u00e9 porque n\u00e3o removemos o conte\u00fado que dever\u00edamos ter removido. Qualquer erro pode prejudicar pessoas e isso nos motiva a fazer melhor. O Facebook est\u00e1 investindo muito em mais pessoas para revisar o conte\u00fado que \u00e9 denunciado pela comunidade. Mas, como o vice-presidente Guy Rosen explicou h\u00e1 duas semanas, novas tecnologias, como machine learning, computer vision e intelig\u00eancia artificial nos ajudam a encontrar mais conte\u00fado ruim com mais rapidez – com mais rapidez e em uma escala muito maior do que as pessoas conseguiriam. Na verdade, gra\u00e7as a intelig\u00eancia artificial podemos retirar conte\u00fados ruins do Facebook antes mesmo de serem denunciados. \u00c9 por isso que agora medimos com que frequ\u00eancia o Facebook identifica conte\u00fados nocivos antes mesmo de que eles sejam denunciados. Melhorar essa taxa ao longo do tempo \u00e9 essencial, pois isso reduz diretamente o impacto negativo que o conte\u00fado ruim tem sobre as pessoas que usam o Facebook. Encontrando o bom Como homossexual, experimentei algumas das melhores e piores coisas que o nosso servi\u00e7o e as pessoas que o usam ele podem oferecer. O Facebook me ajudou a encontrar uma comunidade quando me senti sozinho e isolado. E nossas configura\u00e7\u00f5es de privacidade me ajudaram a compartilhar com os amigos e, ao mesmo tempo, controlar minha exposi\u00e7\u00e3o quando assumi minha op\u00e7\u00e3o sexual. Contudo, \u00e0 medida que me tornei uma figura mais conhecida devido \u00e0 minha posi\u00e7\u00e3o no Facebook, isso me exp\u00f4s a situa\u00e7\u00f5es de abuso que \u00e0s vezes me deixaram deprimido e assustado. Esses tipos de experi\u00eancias pessoais nos fazem querer garantir que as experi\u00eancias das pessoas no Facebook sejam positivas. Espero que os dados que estamos divulgando hoje sobre os conte\u00fados que removemos, este texto e a guia sobre os dados mostrem como estamos tentando fazer isso e iniciem uma discuss\u00e3o sobre como podemos fazer melhor. Porque quando voc\u00ea tem m\u00e9tricas, voc\u00ea pode melhorar.","og_url":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2018\/05\/questoes-complexas-como-medimos-nossos-esforcos-para-manter-conteudos-ruins-fora-do-facebook\/","og_site_name":"Sobre a Meta","article_published_time":"2018-05-15T14:02:05+00:00","article_modified_time":"2021-06-17T13:10:23+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2018\/05\/transparency-report-1.gif","type":"","width":"","height":""}],"author":"facebookbr","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Meta","Est. reading time":"7 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2018\/05\/questoes-complexas-como-medimos-nossos-esforcos-para-manter-conteudos-ruins-fora-do-facebook\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2018\/05\/questoes-complexas-como-medimos-nossos-esforcos-para-manter-conteudos-ruins-fora-do-facebook\/"},"author":"Facebook company","headline":"Quest\u00f5es complexas: Como medimos nossos esfor\u00e7os para manter conte\u00fados ruins fora do Facebook?","datePublished":"2018-05-15T14:02:05+00:00","dateModified":"2021-06-17T13:10:23+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2018\/05\/questoes-complexas-como-medimos-nossos-esforcos-para-manter-conteudos-ruins-fora-do-facebook\/"},"wordCount":1337,"publisher":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2018\/05\/questoes-complexas-como-medimos-nossos-esforcos-para-manter-conteudos-ruins-fora-do-facebook\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2018\/05\/transparency-report-1.gif","articleSection":["Quest\u00f5es complexas","Recent News"],"inLanguage":"pt-BR"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2018\/05\/questoes-complexas-como-medimos-nossos-esforcos-para-manter-conteudos-ruins-fora-do-facebook\/","url":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2018\/05\/questoes-complexas-como-medimos-nossos-esforcos-para-manter-conteudos-ruins-fora-do-facebook\/","name":"Quest\u00f5es complexas: Como medimos nossos esfor\u00e7os para manter conte\u00fados ruins fora do Facebook? 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