{"id":23475,"date":"2021-10-17T10:46:16","date_gmt":"2021-10-17T15:46:16","guid":{"rendered":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/?p=23475"},"modified":"2021-10-17T11:36:04","modified_gmt":"2021-10-17T16:36:04","slug":"la-prevalencia-del-discurso-de-odio-ha-disminuido-en-casi-50-en-facebook","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2021\/10\/la-prevalencia-del-discurso-de-odio-ha-disminuido-en-casi-50-en-facebook\/","title":{"rendered":"La prevalencia del discurso de odio ha disminuido en casi 50% en Facebook"},"content":{"rendered":"<ul>\n<li><strong>Creemos que enfocarnos en la prevalencia \u2013la cantidad de discurso de odio que las personas realmente ven en la plataforma\u2013 y c\u00f3mo reducirla usando nuestras herramientas es la medida m\u00e1s importante.\u00a0\u00a0<\/strong><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><strong>Nuestra tecnolog\u00eda est\u00e1 siendo muy efectiva para reducir la cantidad de contenido con discurso de odio que las personas ven en Facebook. De acuerdo a nuestro \u00faltimo Informe de Cumplimiento de nuestras Normas Comunitarias, su <a href=\"https:\/\/about.fb.com\/news\/2019\/05\/measuring-prevalence\/\">prevalencia<\/a> es de cerca de 0.05% del contenido visto, o cerca de 5 vistas de cada 10,000, una disminuci\u00f3n de casi 50% en los \u00faltimos tres trimestres.\u00a0<\/strong><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><strong>Usamos la tecnolog\u00eda para reducir la prevalencia del contenido de odio en diversas formas: Nos ayuda a detectarlo proactivamente, mandarlo a nuestros revisores y eliminarlo si viola nuestras pol\u00edticas. Tambi\u00e9n, nos ayuda a <a href=\"https:\/\/transparency.fb.com\/features\/approach-to-ranking\/types-of-content-we-demote\">reducir la distribuci\u00f3n<\/a> del <a href=\"https:\/\/transparency.fb.com\/features\/approach-to-ranking\/content-distribution-guidelines\/content-likely-violating-our-community-standards\/\">contenido posiblemente infractor<\/a>. Estas herramientas en conjunto generan un impacto en la prevalencia.<\/strong><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><strong>En 2016, nuestros esfuerzos de moderaci\u00f3n de contenido depend\u00edan principalmente de los reportes de usuarios. Por lo que desarrollamos tecnolog\u00eda para identificar proactivamente contenido infractor <em>antes<\/em> de que las personas lo reportaran. Nuestra tasa de detecci\u00f3n proactiva refleja esto. Sin embargo, publicamos cifras de prevalencia para que podamos ser juzgados con base en cu\u00e1nto discurso de odio realmente se ve en nuestras aplicaciones.\u00a0<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los datos tomados de documentos filtrados est\u00e1n siendo usados para afirmar que la tecnolog\u00eda que usamos para combatir el discurso de odio es inadecuada y que deliberadamente interpretamos err\u00f3neamente nuestro progreso. Esto no es cierto. Estos documentos demuestran c\u00f3mo trabajamos: identificamos problemas, pensamos en soluciones y luego nos concentramos en arreglarlos. No queremos ver odio en nuestra plataforma, tampoco nuestros usuarios y anunciantes, y somos transparentes sobre nuestro trabajo para eliminarlo. Lo que demuestran estos documentos es que nuestro trabajo de integridad es un viaje de varios a\u00f1os. Si bien nunca seremos perfectos, nuestros equipos trabajan continuamente para desarrollar nuestros sistemas, identificar problemas y construir soluciones.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><b><i>Recientes reportes sugieren que nuestro enfoque para combatir el discurso de odio es m\u00e1s limitado de lo que realmente es, ignorando que la prevalencia del discurso del odio se ha reducido a 0.05%, o 5 visitas por cada 10,000 en Facebook. Creemos que la prevalencia es la m\u00e9trica m\u00e1s importante a utilizar porque muestra cu\u00e1nto discurso de odio se ve realmente en Facebook.<\/i><\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Concentrarse solo en la cantidad de contenido eliminado es una manera incorrecta de ver nuestras acciones contra el discurso de odio, ya que el uso de la tecnolog\u00eda para eliminar contenido de odio es solo una forma en la que combatimos este problema. Necesitamos estar seguros de que algo es discurso de odio antes de eliminarlo. Si algo pudiera ser discurso de odio pero no estamos suficientemente seguros que cumple con los criterios para su eliminaci\u00f3n, nuestra tecnolog\u00eda puede reducir su distribuci\u00f3n o no recomendar Grupos, P\u00e1ginas o personas que com\u00fanmente publican contenido que probablemente viola nuestras pol\u00edticas. Tambi\u00e9n, usamos la tecnolog\u00eda para identificar el contenido para revisiones adicionales.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Tenemos umbrales altos para la eliminaci\u00f3n autom\u00e1tica de contenido. Si no los tuvi\u00e9ramos, correr\u00edamos el riesgo de cometer m\u00e1s errores sobre el contenido que parece un discurso de odio pero no lo es, da\u00f1ando a las personas que buscamos proteger, como quienes est\u00e1n compartiendo sus experiencias con el discurso de odio o lo est\u00e1n condenando.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Otra m\u00e9trica que se malinterpreta es nuestra tasa de detecci\u00f3n proactiva, que nos dice qu\u00e9 tan efectiva es nuestra tecnolog\u00eda para detectar contenido antes de que sea reportado por las personas. Nos dice, del contenido que eliminamos, cu\u00e1nto detectamos por nuestra cuenta. En 2016, la gran mayor\u00eda del contenido eliminado se bas\u00f3 en los reportes de usuarios. Sab\u00edamos que necesit\u00e1bamos mejorar por lo que empezamos a desarrollar tecnolog\u00eda para identificar contenido potencialmente infractor sin necesidad de que alguien nos lo reportara.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Cuando empezamos a compartir nuestras m\u00e9tricas sobre discurso de odio, solo 23.6% del contenido que eliminamos fue detectado proactivamente por nuestros sistemas, la mayor\u00eda de lo que eliminamos fue detectado por las personas. Ahora, este n\u00famero es de m\u00e1s de 97%. Pero esta m\u00e9trica no nos dice qu\u00e9 nos hace falta y no refleja todos nuestros esfuerzos para <\/span><a href=\"https:\/\/transparency.fb.com\/en-gb\/features\/approach-to-ranking\/types-of-content-we-demote\/\"><span style=\"font-weight: 400\">reducir la distribuci\u00f3n<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> de contenido problem\u00e1tico. Por esto nos enfocamos en la prevalencia y constantemente la describimos como la m\u00e9trica m\u00e1s importante. La prevalencia nos dice la cantidad de contenido infractor que la gente ve debido a que no lo detectamos. Es la forma m\u00e1s objetiva en la que evaluamos nuestro progreso, ya que muestra el panorama m\u00e1s completo. Mostramos la prevalencia en nuestro Informe de Cumplimiento de nuestras Normas Comunitarias cada trimestre y la <\/span><a href=\"https:\/\/transparency.fb.com\/policies\/improving\/prevalence-metric\/\"><span style=\"font-weight: 400\">describimos en nuestro Centro de Transparencia<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">La prevalencia es la forma en que medimos nuestro trabajo internamente y es por eso que compartimos la misma m\u00e9trica externamente. Si bien sabemos que nuestro trabajo en este sentido nunca concluir\u00e1, el hecho de que la prevalencia haya reducido por casi 50% en los \u00faltimos tres trimestres muestra que, en conjunto, nuestros esfuerzos est\u00e1n teniendo impacto. Como se report\u00f3 en nuestro <\/span><a href=\"https:\/\/transparency.fb.com\/data\/community-standards-enforcement\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Informe de Cumplimiento de nuestras Normas Comunitarias<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, podemos atribuir una parte significativa de la disminuci\u00f3n al mejoramiento y ampliaci\u00f3n de nuestros sistemas de inteligencia artificial.<\/span><\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-23483\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2021\/10\/NRP_Our-Side-Of-The-Story_HS_chart-1.jpeg?resize=890%2C642\" alt=\"\" width=\"890\" height=\"642\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2021\/10\/NRP_Our-Side-Of-The-Story_HS_chart-1.jpeg?w=890 890w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2021\/10\/NRP_Our-Side-Of-The-Story_HS_chart-1.jpeg?w=555 555w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2021\/10\/NRP_Our-Side-Of-The-Story_HS_chart-1.jpeg?w=300 300w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2021\/10\/NRP_Our-Side-Of-The-Story_HS_chart-1.jpeg?w=768 768w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2021\/10\/NRP_Our-Side-Of-The-Story_HS_chart-1.jpeg?w=800 800w\" sizes=\"auto, (max-width: 890px) 100vw, 890px\" \/><\/p>\n<p><b><i>Hemos trabajado con expertos internacionales para desarrollar nuestras m\u00e9tricas. Tambi\u00e9n, somos la \u00fanica empresa que se ha ofrecido voluntariamente para ser auditada de forma independiente.<\/i><\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Incluimos muchas m\u00e9tricas en nuestros informes trimestrales, que son los m\u00e1s completos de su tipo, para dar a las personas un panorama m\u00e1s completo. Hemos trabajado con <\/span><a href=\"https:\/\/law.yale.edu\/yls-today\/news\/facebook-data-transparency-advisory-group-releases-final-report\"><span style=\"font-weight: 400\">expertos internacionales<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> en medici\u00f3n, estad\u00edsticas y otras \u00e1reas para proporcionar <\/span><a href=\"https:\/\/about.fb.com\/news\/2019\/05\/dtag-report\/\"><span style=\"font-weight: 400\">una evaluaci\u00f3n p\u00fablica e independiente<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> para asegurarnos de que estamos midiendo las cosas correctas. Si bien estuvieron de acuerdo en general con nuestro enfoque, tambi\u00e9n dieron recomendaciones sobre c\u00f3mo podemos mejorar. Consulta el informe completo <\/span><a href=\"https:\/\/law.yale.edu\/sites\/default\/files\/area\/center\/justice\/document\/dtag_report_5.22.2019.pdf\"><span style=\"font-weight: 400\">aqu\u00ed<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">. Tambi\u00e9n, nos hemos comprometido a someternos a una <\/span><a href=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2020\/08\/auditoria-independiente-de-las-metricas-del-informe-de-cumplimiento-de-normas-comunitarias\/\"><span style=\"font-weight: 400\">auditor\u00eda independiente<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> de la compa\u00f1\u00eda global EY, para asegurarnos de que estamos midiendo e informando nuestras m\u00e9tricas con precisi\u00f3n.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Los datos tomados de documentos filtrados est\u00e1n siendo usados para afirmar que la tecnolog\u00eda que usamos para combatir el discurso de odio es inadecuada y que deliberadamente interpretamos err\u00f3neamente nuestro progreso. Esto no es cierto. Estos documentos demuestran c\u00f3mo trabajamos: identificamos problemas, pensamos en soluciones y luego nos concentramos en arreglarlos. 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