原推：Make the global connections y…
Parag Agrawal: 我们的估计是基于对数千个账户的多次人工评论（重复），这些评论是随机抽样的，随着时间的推移，从我们算作 mDAU 的账户中始终如一。我们每个季度都这样做，而且我们已经这样做了很多年。
原推：Our estimate is based on mult…
Parag Agrawal: 对于那些想要同时了解更多信息的人：blog.twitter.com/en_us/topics/c… blog.twitter.com/content/blog-t…
原推：For those of you who want to …
Parag Agrawal: 在这个高级描述之下有很多非常重要的细节。一周前，我们与 Elon 分享了估算过程的概述，并期待继续与他以及你们所有人进行对话。
原推：There are LOTS of details tha…
Parag Agrawal: 我们的团队不断更新我们的系统和规则，以尽可能多地删除垃圾邮件，而不会无意中暂停真实的人或在真实的人使用 Twitter 时增加不必要的摩擦：我们都不想在每次使用 Twitter 时解决验证码。
原推：Our team updates our systems …
Parag Agrawal: 不幸的是，鉴于迫切需要同时使用公共和私人信息（我们无法共享），我们不认为可以在外部执行此特定估计。在外部，甚至不可能知道在任何一天哪些账户被计为 mDAU。
原推：Unfortunately, we don’t belie…
Parag Agrawal: 每个人工审核都基于定义垃圾邮件和平台操作的 Twitter 规则，并使用公共和私人数据（例如，IP 地址、电话号码、地理位置、客户端/浏览器签名、帐户在活动时的行为……）来制作确定每个帐户。
原推：Each human review is based on…
Parag Agrawal: 根据上述方法，我们对过去四个季度的实际内部估计都远低于 5%。我们估计的误差幅度使我们对每个季度的公开报表充满信心。
原推：Our actual internal estimates…
Parag Agrawal: 现在，我们知道我们在捕获垃圾邮件方面并不完美。所以这就是为什么在我上面谈到的所有垃圾邮件删除之后，我们知道有些仍然漏掉了。我们在内部对此进行测量。每个季度，我们估计该季度报告的 mDAU 中不到 5% 是垃圾邮件帐户。
原推：Now, we know we aren’t perfec…
Parag Agrawal: 私有数据的使用对于避免对实际用户进行错误分类尤为重要。没有个人资料图片和奇怪推文的 FirstnameBunchOfNumbers 对您来说可能看起来像是一个机器人或垃圾邮件，但在幕后我们经常看到多个指标表明它是一个真实的人。
原推：The use of private data is pa…
Parag Agrawal: 严峻的挑战是，许多表面上看起来是假的账户——实际上是真实的人。一些实际上是最危险的垃圾邮件帐户——并对我们的用户造成最大的伤害——在表面上看起来完全合法。
原推：The hard challenge is that ma…
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