Metaはこのたび、コミュニティ規定施行レポートの第13版*1を公開します。今回のレポートでは、2022年第1四半期（1月から3月まで）におけるポリシーの施行状況に関連する指標を提供しています。
- FacebookとInstagramにおける2021年第4四半期から2022年第1四半期にかけての有害なコンテンツの表示頻度は比較的同水準で推移し、主に事前検知技術の向上と拡充の結果、いくつかのポリシー項目においては減少しました。
- Metaの指標が正しく測定、報告されていることを検証するため、第三者機関であるEY（アーンスト・アンド・ヤング）による今回のレポートに対する監査結果を公表します。
今期はFacebookの14のポリシー項目、Instragramの12のポリシー項目について報告します。また、透明性センター*1における以下の情報も併せて公開します。
- 2022年第1四半期の広範囲に閲覧された米国のコンテンツに関するレポート*1
- 2022年第1四半期の監督委員会による四半期レポート*1
このレポートでは、委員会による55件の勧告に対するMetaの回答を公開しています。勧告への対応として、新たに2つの詳細なポリシーレビューを開始しており、具体的な変更を検討するため、ポリシーフォーラムでの検討が見込まれています。また、利用者からの声を異議申し立てやレビュープロセスに取り入れる方法についてより理解するため、定性的および定量的の両面の観点から実施する新しい研究プロジェクトについても詳細に説明をしています。 - 2021年下半期における利用者データに関する政府の要請*1、知的財産の保護*1、インターネット障害の発生件数と期間*1、各国の法律に基づくコンテンツの制限*1などを含むその他のレポート
- 国別の規制レポートへのより簡単なアクセスを可能にする透明性センターの追加されたページ*1
今回のレポートでは、EY（アーンスト・アンド・ヤング）による第三者評価*1の結果を公表します。私たちは、自社の課題の評価を自らが行うべきではないという考えに基づき、昨年、EYにコミュニティ規定施行レポートにおける指標の検証を依頼しました。EYの評価では、指標の算出は所定の基準に基づいて行われており、全ての重要な点において、指標は公正に表示されていると結論付けられました。Metaは、このレポートを充実させるとともに、正確な表現と独立した検証に取り組んでまいります。
コミュニティ規定施行レポート第13版に関するハイライト
第1四半期におけるFacebook上で措置を講じたコンテンツの数は以下の通りです。
- 18億件のスパムコンテンツ（大量にコミュニティ規定違反の投稿を行う少数の利用者に対して措置を講じたことにより、第4四半期の12億件から増加）
- 2,170万件の暴力と扇動に関するコンテンツ（事前検知技術の向上と拡充により、第4四半期の1,240万件から増加）
第1四半期におけるInstagram上で措置を講じたコンテンツの数は以下の通りです。
- 180万件の薬物に関連するコンテンツ（事前検知技術の向上より、第4四半期の120万件から増加）
事前検知技術の向上と拡充により、いじめと嫌がらせに関するコンテンツの事前検知率は第4四半期の58.8%から67%に上昇しました。また、Facebook上のいじめと嫌がらせに関するコンテンツの表示頻度は0.09%と、第4四半期の0.11～0.12%からわずかに減少しました。
ポリシーとポリシー施行の見直し
Metaは長年にわたり、コミュニティ規定違反コンテンツの検知技術向上に投資しており、その進展の中で間違いが生じることも理解しました。そのため、Metaのポリシーやポリシー施行、利用者に提供するツールの見直しへの投資も同様に重要だと考えています。
例えば、利用者になぜ投稿を削除したのかについてより良い情報提供を行うため、長年にわたって透明性を向上させてきました。また、異議申し立てを行い、再審査を依頼できるように機能の改善も行いました。異議申し立てに関する指標はレポートに記載しています。直近では、利用者のポリシー違反に対してより厳しい措置を講じる前に、利用者に追加の警告を表示した場合の効果を検証するなど、コミュニティ規定違反に対する措置の有効性のより細やかな評価を開始しました。
昨年、ポリシーを見直したことによって、私たちが意図した以上に、ポリシーの過剰な施行を防ぐことができました。いじめと嫌がらせに関するポリシーを更新し、追加の文脈がなければ誤解をされやすい表現を考慮するようにしました。また、ポリシーの施行システムも重要な役割を担っています。私たちは、当初の措置を講じた後に異議申し立てを受けて復元したコンテンツをより学習することで、潜在的なポリシーの過剰な施行を発見し防ぐことができる、新たなAI技術のテストを開始しました。AIが学習するコンテンツの一例としては、「煙草」の通称となっている言葉があります。これは、アメリカでは不快な悪口である一方で、イギリスではポリシー違反となりません。さらに、グループ管理者がそのグループの文化をより良く形成し、そのグループで何が許され、許されないのかについて文脈を考慮できるように、あるいは、友達同士でコメントを書き込む際、気さくな冗談が時には違反コンテンツとして誤解されるような状況を反映できるように、事前のポリシー施行においていくつかの改善を検証しています。
今後の展望
長年、私たちの取り組みではMetaが提供するアプリにおけるコミュニティ規定違反コンテンツの表示頻度の計測と抑制に焦点を当ててきましたが、ポリシー施行の精度向上にも同様に注力してきました。表示頻度は私たちが見逃した違反コンテンツを見つける手助けとなりますが、私たちは、私たちが取った措置の誤りに関する適切な指標の開発にも取り組んできました。これは、コンテンツに対する不適切な措置がどこで起きているかのより良い理解に役立ちます。表示頻度と誤った措置の両方の指標を公表することで、ポリシー施行の完全な全体像を提供し、その改善に役立つと考えており、今後よりよいポリシー施行を提供できるよう尽力してまいります。
最後に、世界中で新たな規制が導入され続ける中、Metaはそれらがもたらす義務に焦点を当てています。そのため、私たちの取り組みの多くの分野にわたって、プロセスや監視を追加し、見直しを行っています。これにより、社会問題への取り組みを継続的に進めると同時に、規制上の義務をより効果的に果たすことができるようになります。
*1英文のみで公開しています。