पद्धति

स्पैम श्रेणियां

हर रिपोर्ट और हर नंबर को सात श्रेणियों में से एक में वर्गीकृत किया जाता है। यह श्रेणी तय करती है कि नंबर को डायरेक्टरी में कैसे प्रस्तुत किया जाए और यह उपयोगकर्ता की रिपोर्ट तथा बाद के स्वचालित विश्लेषण, दोनों से तय होती है:

• SPAM — Generic, unwanted commercial calls that do not fit a more specific category.
• TELEMARKETING — Telephone sales campaigns, usually telecoms or energy, that persist despite rejection.
• SCAM — Scams and fraud, including identity impersonation (banks, public bodies, fake tech support). The most serious category.
• DEBT — Debt-collection and recovery calls, often aggressive or aimed at the wrong person.
• HARASSMENT — Repeated calls intended to harass, intimidate or deliberately disturb.
• SURVEY — Unsolicited phone surveys, polls and market research.
• OTHER — Any other type of unwanted call that does not fit the above.

आर्टिफिशियल-इंटेलिजेंस विश्लेषण

संख्यात्मक स्कोर के अलावा, एक AI वर्कर सामुदायिक रूप से स्वीकृत सामग्री — यानी वे टिप्पणियां और रिपोर्टें जो मॉडरेशन पास कर चुकी हैं — के आधार पर नंबरों का विश्लेषण करता है। AI कभी भी अस्वीकृत सामग्री के साथ काम नहीं करता, इसलिए कोई भी असमीक्षित योगदान सार्वजनिक विश्लेषण को प्रभावित नहीं कर सकता।

हर विश्लेषित नंबर के लिए, AI जानकारी का एक संरचित सेट तैयार करता है जो नंबर के पृष्ठ पर दिखाया जाता है:

विश्लेषण द्वारा तैयार किए गए फ़ील्ड इस प्रकार हैं:

• Description — A natural-language summary of who seems to be behind the number and what they want.
• Complaint patterns — The most repeated complaint reasons across reports (for example, calls at unsociable hours or persistence after refusal).
• Tactics used — The specific techniques detected, such as pressure, false urgency or requests for personal data.
• Sector — The field the activity belongs to (telecoms, energy, debt collection, surveys, etc.).
• Detected company — The company or organisation the number appears to represent or impersonate, when it can be identified.
• Impersonation — An indicator of whether the number pretends to be a legitimate entity (bank, public administration, known brand).
• Recommended action — The final recommendation for the user: block, caution, ignore or safe.

यह विश्लेषण संकेतात्मक है और सामुदायिक योगदानों से स्वचालित रूप से तैयार किया जाता है; यह उपयोगकर्ता के अपने निर्णय का स्थान नहीं लेता और न ही यह किसी विशेष कंपनी के खिलाफ आरोप है।

मॉडरेशन: समीक्षा के बिना कुछ भी प्रकाशित नहीं होता

गुणवत्ता नियंत्रण इस पद्धति का केंद्रबिंदु है। रिपोर्टें और टिप्पणियां सबमिट होते ही सार्वजनिक डायरेक्टरी में दिखाई नहीं देतीं: वे तब तक लंबित रहती हैं जब तक कोई एडमिन उन्हें स्वीकृत नहीं कर देता। उसके बाद ही वे जोखिम स्कोर में गिनी जाती हैं, AI विश्लेषण को फ़ीड करती हैं और अन्य उपयोगकर्ताओं को दिखाई देती हैं।

यह मॉडरेशन गेट दो उद्देश्यों को पूरा करता है: यह किसी नंबर की प्रतिष्ठा को प्रभावित करने से पहले झूठी या दुर्भावनापूर्ण रिपोर्टों को हटा देता है, और यह सुनिश्चित करता है कि AI केवल जांची गई जानकारी पर ही तर्क करे। लंबित रिपोर्ट का लेखक अपना योगदान देख सकता है, लेकिन स्वीकृत होने तक कोई और नहीं।

डेटा स्रोत

हर नंबर का आकलन तीन स्वतंत्र स्रोतों को जोड़ता है:

• Community reports — The foundation of everything. Users report numbers from the app and the web, anonymously, with a category and a comment. After moderation, they are the main signal for the score.
• CNMC operator and prefix data — We use public data from the National Commission for Markets and Competition (CNMC) to identify the operator assigned to each numbering block and the line type (mobile, landline, premium rate).
• Company press releases (RSS) — We follow companies' newsrooms via RSS feeds to detect legitimate campaigns and reduce false positives when a real company is running mass communications.