Методология
На этой странице описано, как NoCall превращает тысячи жалоб пользователей в надёжную оценку для каждого номера телефона. Мы объясняем точную формулу показателя риска, уровни опасности, как мы классифицируем категории, как работает наш анализ на основе искусственного интеллекта и откуда берутся данные. Мы публикуем эту методологию, чтобы любой мог понять — и поставить под сомнение — решения, которые принимает система.
Как рассчитывается показатель риска
Каждому номеру в нашей базе данных присваивается показатель риска от 0 до 100. Это не субъективная оценка: он выводится по детерминированной формуле, которая пересчитывается каждый раз при поступлении новой одобренной жалобы.
риск = min(100, жалобы × 5 + (подтверждено ? 30 : 0) + min(10, внешние отзывы × 2))
Каждая одобренная жалоба добавляет 5 баллов. Если наша команда подтвердила номер как заведомый спам, добавляется 30 баллов. Публичные отзывы, собранные на других сайтах, добавляют по 2 балла каждый, но не более 10. Результат никогда не превышает 100.
Фактор проверки нужен, чтобы отличить номер с множеством недавних жалоб (которые могут оказаться разовым ложным срабатыванием) от номера, который проверяющий человек активно подтвердил как недобросовестный. Поэтому 20 непроверенных жалоб (100 баллов от жалоб, с ограничением) и 14 проверенных жалоб (70 + 30) могут достичь схожих показателей разными путями.
Когда номер проанализирован нашим ИИ и имеет одобренные сигналы сообщества, выявленный уровень опасности также служит нижней границей показателя: номер, отмеченный как критический, никогда не покажет меньше 90, высокий — меньше 70, средний — меньше 45, а низкий — меньше 20, даже при небольшом числе жалоб. Так явно мошенническая схема не будет недооценена лишь потому, что она недавняя.
Уровни опасности
По числовому показателю мы относим каждый номер к одному из четырёх уровней опасности. Это те же идентификаторы, которые наша база данных использует внутри:
Низкий (bajo)0–39
Мало жалоб или их нет. Номер не показывает явных признаков спам-активности. Это может быть законная линия или единичная неподтверждённая жалоба.
Средний (medio)40–59
Получено несколько жалоб. Рекомендуется осторожность, прежде чем отвечать или перезванивать. Значение по умолчанию, когда сигнал неоднозначен.
Высокий (alto)60–79
Многочисленные подтверждённые жалобы. Высокая вероятность агрессивного телемаркетинга или повторяющихся нежелательных звонков.
Критический (critico)80–100
Номер подтверждён как спам или мошенничество либо определён ИИ как обман или подмена. Рекомендуем заблокировать его немедленно.
Категории спама
Каждая жалоба и каждый номер классифицируются в одну из семи категорий. Категория определяет, как номер представлен в каталоге, и выводится как из жалобы пользователя, так и из последующего автоматического анализа:
- SPAM — Общие нежелательные коммерческие звонки, не подходящие под более конкретную категорию.
- TELEMARKETING — Кампании телефонных продаж, обычно телеком или энергетика, которые продолжаются несмотря на отказ.
- SCAM — Мошенничество и обман, включая подмену личности (банки, госорганы, фальшивая техподдержка). Самая серьёзная категория.
- DEBT — Звонки по взысканию и возврату долгов, часто агрессивные или адресованные не тому человеку.
- HARASSMENT — Повторяющиеся звонки с целью домогаться, запугивать или намеренно беспокоить.
- SURVEY — Нежелательные телефонные опросы, голосования и маркетинговые исследования.
- OTHER — Любой другой тип нежелательного звонка, не подходящий под перечисленные.
Анализ на основе искусственного интеллекта
Помимо числовой оценки, ИИ-работник анализирует номера на основе опубликованных комментариев и жалоб. Сюда входят жалобы и комментарии пользователей NoCall, одобренные администратором, а также опубликованные комментарии, которые не принадлежат пользователям NoCall и которые никто не проверял. Контент, ожидающий проверки, не используется.
Для каждого проанализированного номера ИИ формирует структурированный набор сведений, отображаемый на странице номера:
Поля, которые формирует анализ, следующие:
- Описание — Краткое изложение на естественном языке о том, кто, похоже, стоит за номером и чего он хочет.
- Схемы жалоб — Самые повторяющиеся причины жалоб по всем сообщениям (например, звонки в неудобное время или настойчивость после отказа).
- Используемые приёмы — Конкретные обнаруженные методы, такие как давление, ложная срочность или запрос личных данных.
- Сектор — Область, к которой относится деятельность (телеком, энергетика, взыскание долгов, опросы и т. д.).
- Выявленная компания — Компания или организация, которую номер, по-видимому, представляет или под которую маскируется, если её удаётся определить.
- Подмена — Признак того, выдаёт ли номер себя за законную организацию (банк, госорган, известный бренд).
- Рекомендуемое действие — Итоговая рекомендация для пользователя: заблокировать, осторожно, игнорировать или безопасно.
Этот анализ носит ориентировочный характер и формируется автоматически на основе опубликованных комментариев и жалоб; он не заменяет собственного суждения пользователя и не является обвинением в адрес какой-либо конкретной компании.
Модерация: что проверяется, а что нет
Жалобы и комментарии, отправленные из приложения или с сайта NoCall, не публикуются при отправке: они остаются на рассмотрении, пока администратор их не одобрит. Только после этого они учитываются в показателе риска и становятся видимыми другим пользователям. Автор видит свой собственный ожидающий вклад; больше никто его не видит. Автоматического фильтра нецензурных слов и персональных данных нет: проверка выполняется вручную.
Чтобы ограничить злоупотребления, принимается только одна жалоба на номер раз в 7 дней с одного и того же устройства, IP-адреса или аккаунта. В приложении любой авторизованный пользователь может отметить опубликованный комментарий: одной-единственной отметки достаточно, чтобы снять его с публикации и вернуть в очередь на проверку.
На страницах номеров также показываются комментарии, не принадлежащие пользователям NoCall: тексты, взятые с других сайтов, и автоматически сгенерированные тексты. Ни один администратор их не проверял, поэтому у них нет отметки «проверено», и каждый указывает свой источник.
Источники данных
Оценка каждого номера сочетает три независимых источника:
- Жалобы сообщества — Основа всего. Пользователи сообщают о номерах с сайта, без аккаунта, или из приложения, после входа в аккаунт, выбирая категорию и добавляя комментарий. Когда администратор их одобряет, они становятся главным сигналом для оценки.
- Данные операторов и префиксов CNMC (Испания) — Для испанских номеров мы используем публичные данные Национальной комиссии по рынкам и конкуренции Испании (CNMC), чтобы определить оператора, присвоенного каждому блоку нумерации, и тип линии (мобильная, стационарная, премиум-тариф).
- Новости компаний — Мы используем корпоративные RSS-ленты, когда они доступны, а в остальных случаях — ленты Google News.
- Комментарии из других источников — Комментарии, взятые с других сайтов (например, ListaSpam, tellows или unknownphone), и автоматически сгенерированные комментарии. Они показываются на страницах номеров с указанием источника и без проверки администратором.
