방법론

스팸 카테고리

모든 신고와 모든 번호는 일곱 가지 카테고리 중 하나로 분류됩니다. 카테고리는 번호가 디렉터리에 어떻게 표시되는지를 결정하며, 사용자의 신고와 이후의 자동 분석 양쪽 모두로부터 도출됩니다:

• SPAM — 더 구체적인 카테고리에 맞지 않는 일반적이고 원치 않는 상업적 전화.
• TELEMARKETING — 거절에도 불구하고 지속되는 전화 영업 캠페인으로, 주로 통신사나 에너지 관련입니다.
• SCAM — 신분 사칭(은행, 공공 기관, 가짜 기술 지원)을 포함한 사기 및 기만. 가장 심각한 카테고리입니다.
• DEBT — 채권 추심 및 회수 전화로, 종종 공격적이거나 엉뚱한 사람을 대상으로 합니다.
• HARASSMENT — 괴롭히거나 위협하거나 고의로 방해하려는 의도의 반복적인 전화.
• SURVEY — 요청하지 않은 전화 설문조사, 여론조사 및 시장 조사.
• OTHER — 위에 해당하지 않는 그 밖의 모든 종류의 원치 않는 전화.

인공지능 분석

숫자 점수 외에도, AI 작업자가 커뮤니티가 승인한 콘텐츠, 즉 모더레이션을 통과한 댓글과 신고를 기반으로 번호를 분석합니다. AI는 절대 승인되지 않은 콘텐츠를 다루지 않으므로, 검토되지 않은 기여가 공개 분석에 영향을 미칠 수 없습니다.

분석된 각 번호에 대해 AI는 번호 페이지에 표시되는 구조화된 정보 집합을 생성합니다:

분석이 생성하는 항목은 다음과 같습니다:

• 설명 — 번호 뒤에 누가 있고 무엇을 원하는지에 대한 자연어 요약.
• 불만 패턴 — 신고 전반에서 가장 많이 반복되는 불만 사유(예: 부적절한 시간대의 전화 또는 거절 후의 집요함).
• 사용된 수법 — 압박, 거짓 긴급성, 개인 정보 요구 등 감지된 구체적인 기법.
• 분야 — 활동이 속한 영역(통신, 에너지, 채권 추심, 설문조사 등).
• 감지된 회사 — 식별 가능한 경우, 번호가 대표하거나 사칭하는 것으로 보이는 회사 또는 조직.
• 사칭 — 번호가 합법적인 기관(은행, 공공 행정, 알려진 브랜드)인 척하는지에 대한 지표.
• 권장 조치 — 사용자를 위한 최종 권장 사항: 차단, 주의, 무시 또는 안전.

이 분석은 참고용이며 커뮤니티 기여로부터 자동으로 생성됩니다. 사용자 자신의 판단을 대체하지 않으며 특정 회사에 대한 고발을 구성하지도 않습니다.

모더레이션: 검토 없이는 아무것도 공개되지 않습니다

품질 관리는 방법론의 핵심입니다. 신고와 댓글은 제출되는 순간 공개 디렉터리에 나타나지 않습니다. 관리자가 승인할 때까지 대기 상태로 유지됩니다. 승인된 후에야 위험 점수에 반영되고, AI 분석에 활용되며, 다른 사용자에게 표시됩니다.

이 모더레이션 관문은 두 가지 목적을 수행합니다. 거짓이거나 악의적인 신고가 번호의 평판에 영향을 미치기 전에 걸러내고, AI가 검증된 정보만을 바탕으로 추론하도록 보장합니다. 대기 중인 신고의 작성자는 승인되기 전까지 자신의 기여를 볼 수 있지만, 다른 누구도 볼 수 없습니다.

데이터 출처

각 번호의 평가는 세 가지 독립적인 출처를 결합합니다:

• 커뮤니티 신고 — 모든 것의 기반입니다. 사용자는 앱과 웹에서 카테고리와 댓글과 함께 익명으로 번호를 신고합니다. 모더레이션을 거친 후, 이는 점수의 주요 신호가 됩니다.
• CNMC 운영사 및 식별번호 데이터 — 국가시장경쟁위원회(CNMC)의 공개 데이터를 사용하여 각 번호 블록에 할당된 운영사와 회선 유형(휴대전화, 유선전화, 프리미엄 요금)을 식별합니다.
• 기업 보도자료 (RSS) — RSS 피드를 통해 기업 뉴스룸을 추적하여 합법적인 캠페인을 감지하고, 실제 기업이 대량 커뮤니케이션을 진행할 때 오탐을 줄입니다.