De la misma manera que ocurre con otras compañías de software, Facebook necesita poner a prueba el desempeño de su plataforma ante la implementación de una nueva actualización.
No obstante, los métodos de depuración convencionales empleados por las empresas no resultan eficaces para ser aplicados en una comunidad de más de 2.500 millones de usuarios.
Estos métodos por lo general están enfocados en comprobar el comportamiento de un solo usuario en la plataforma y como ésta responde a lo esperado frente a las acciones individuales de los usuarios. Por otra parte, se ha determinado que hasta un 25% de los fallos principales de Facebook se presentan en el momento que los usuarios establecen comunicación entre sí, razón por la cual puede resultar difícil apreciar en detalle la manera en que una función o actualización de un entorno de privacidad actúa a través de miles de millones de interacciones generadas entre un volumen gigantesco de usuarios.
Es así como Facebook para hacer frente a esto diseñó una versión alterna y reducida de su plataforma llamada WW con el propósito de recrear el comportamiento del usuario. A través de WW los ingenieros pueden tener la oportunidad de detectar y reparar cursos de acción que no sean acorde a los fines de las nuevas actualizaciones, antes de que las mismas sean implementadas. Añadido a esto, WW cuenta con la capacidad de sugerir de forma automática qué mejoras realizar a la plataforma para optimizar la experiencia de los usuarios.
Para recrear el comportamiento de miles de usuarios de forma simultánea, Facebook aplica de forma conjunta bots de código duro y de aprendizaje automático, siendo estos últimos entrenados mediante el uso de un algoritmo de aprendizaje de refuerzo, el cual permite que puedan adquirir la experiencia necesaria para mejorar su comportamiento para ser puesto luego al servicio de un fin especifico, resultado que solo puede ser logrado a través del ensayo y error.
Es así que los bots son creados con el propósito de actuar en diferentes situaciones, como por ejemplo una estafa donde los bots estafadores se dotados con la misión de encontrar los mejores objetivos para estafar.
Del otro lado, los bots objetivo son programados para que manifiesten comportamientos de vulnerabilidad más comunes que respondan a la acción del bot estafador. Son miles de escenarios los que se recrean de forma paralela en este sistema en el que cada uno puede contener solo unos pocos bots.
En la actualidad, el sistema WW ha estado siendo usado por Facebook para probar y mejorar características destinadas a dificultar la labor de aquellos usuarios que deseen infringir las políticas de comunidad de la plataforma.