Facebook ввел новые ограничения для API и исправил баг с черным списком

Facebook ввел новые ограничения для API и исправил баг с черным списком

Facebook ввел новые ограничения для API и исправил баг с черным списком

После скандала с Cambridge Analytica команда Facebook предприняла ряд мер, которые должны помочь усилить конфиденциальность данных и вернуть доверие пользователей. Одним из шагов в эту сторону стали изменения в API, вводящие больше ограничений для разработчиков на доступ к пользовательским данным.

Помимо внедрения более строгих стандартов проверки приложений, интернет-гигант теперь требует от разработчиков дополнительные разрешения для доступа к некоторым API. А некоторые интерфейсы Facebook закрыл полностью.

Свой срок уже отслужил Graph API Explorer App, а Profile Expressions Kit такая же участь ждет 1-го октября.

Кроме этого, семейство API-интерфейсов Media Solutions, используемое медиакомпаниями для опросов или голосований, ограничит доступ разработчиков к публичным страницам и сообщениям пользователей. А такие API, как Topic Search, Topic Insights and Topic Feed и Public Figure будут полностью закрыты 1-го августа.

Pages API скоро будет требовать прав доступа к Page Public Content Access, который можно получить только пройдя процесс проверки приложения. Marketing API также потребует от разработчиков пройти процесс проверки приложений. То же самое касается API Live Video и Lead Ads Retrieval.

В своем блоге компания также сообщила о наличии ошибки в Messenger и Facebook, которая приводила к проблеме со списком заблокированных пользователей.

«Ошибка проявляла себя в период с 29 мая по 5 июня, она привела к тому, что заблокированные пользователи могли видеть контент заблокировавших их пользователей», — говорят в компании.

Социальная сеть сообщила, что данная проблема полностью исправлена.

Ранее Facebook признал, что социальная сеть за все годы своего существования предоставила доступ к персональным данным своих пользователей 52 компаниям.

Примечательно, что некоторые соглашения с такими компаниями действуют и по сей день, а какие-то из них были аннулированы лишь в этом году.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru