Metodologia

Ta strona dokumentuje, jak NoCall zamienia tysiące zgłoszeń użytkowników w wiarygodną ocenę każdego numeru telefonu. Wyjaśniamy dokładny wzór oceny ryzyka, poziomy zagrożenia, sposób klasyfikacji kategorii, działanie naszej analizy opartej na sztucznej inteligencji oraz źródła danych. Publikujemy tę metodologię, aby każdy mógł zrozumieć — i kwestionować — decyzje podejmowane przez system.

Jak obliczana jest ocena ryzyka

Każdy numer w naszej bazie danych otrzymuje ocenę ryzyka od 0 do 100. To nie jest subiektywny osąd: wynika z deterministycznego wzoru, który jest przeliczany za każdym razem, gdy pojawia się nowe zatwierdzone zgłoszenie.

ryzyko = min(100, zgłoszenia × 5 + (zweryfikowano ? 30 : 0))

Każde zatwierdzone zgłoszenie dodaje 5 punktów. Jeśli nasz zespół zweryfikował numer jako potwierdzony spam, dodawane jest dodatkowe 30 punktów. Wynik nigdy nie przekracza 100.

Czynnik weryfikacji istnieje, by odróżnić numer z wieloma niedawnymi zgłoszeniami (który może być jednorazowym fałszywym alarmem) od numeru aktywnie potwierdzonego jako nadużywający przez recenzenta-człowieka. Dlatego 20 niezweryfikowanych zgłoszeń (100 punktów ze zgłoszeń, z limitem) i 14 zweryfikowanych zgłoszeń (70 + 30) może osiągnąć podobne oceny różnymi drogami.

Gdy numer został przeanalizowany przez nasze AI i ma zatwierdzone sygnały społeczności, wykryty poziom zagrożenia działa również jako dolna granica oceny: numer oznaczony jako krytyczny nigdy nie pokaże się poniżej 90, wysoki poniżej 70, średni poniżej 45, a niski poniżej 20, nawet przy niewielu zgłoszeniach. W ten sposób wyraźnie oszukańczy wzorzec nie jest niedoceniany tylko dlatego, że jest świeży.

Poziomy zagrożenia

Na podstawie oceny liczbowej klasyfikujemy każdy numer do jednego z czterech poziomów zagrożenia. To te same identyfikatory, których nasza baza danych używa wewnętrznie:

Kategorie spamu

Każde zgłoszenie i każdy numer jest klasyfikowany do jednej z siedmiu kategorii. Kategoria określa, jak numer jest prezentowany w katalogu, i wynika zarówno ze zgłoszenia użytkownika, jak i z późniejszej automatycznej analizy:

SPAM — Ogólne, niechciane połączenia handlowe, które nie pasują do bardziej szczegółowej kategorii.
TELEMARKETING — Kampanie sprzedaży telefonicznej, zwykle telekomunikacyjne lub energetyczne, które trwają mimo odmowy.
OSZUSTWO — Oszustwa i fraudy, w tym podszywanie się pod tożsamość (banki, instytucje publiczne, fałszywe wsparcie techniczne). Najpoważniejsza kategoria.
WINDYKACJA — Połączenia windykacyjne i odzyskiwania należności, często agresywne lub skierowane do niewłaściwej osoby.
NĘKANIE — Powtarzające się połączenia mające na celu nękanie, zastraszanie lub celowe niepokojenie.
ANKIETA — Niechciane ankiety telefoniczne, sondaże i badania rynku.
INNE — Każdy inny rodzaj niechcianego połączenia, który nie pasuje do powyższych.

Analiza oparta na sztucznej inteligencji

Poza oceną liczbową, worker AI analizuje numery na podstawie treści zatwierdzonych przez społeczność: komentarzy i zgłoszeń, które przeszły moderację. AI nigdy nie pracuje z niezatwierdzoną treścią, więc żaden niesprawdzony wkład nie może wpłynąć na analizę publiczną.

Dla każdego analizowanego numeru AI generuje uporządkowany zestaw informacji wyświetlanych na stronie numeru:

Pola, które tworzy analiza, są następujące:

Opis — Podsumowanie w języku naturalnym, kto wydaje się stać za numerem i czego chce.
Wzorce skarg — Najczęściej powtarzające się powody skarg w zgłoszeniach (na przykład połączenia o niewłaściwych porach lub upór po odmowie).
Stosowane taktyki — Konkretne wykryte techniki, takie jak presja, fałszywy pośpiech lub prośby o dane osobowe.
Sektor — Dziedzina, do której należy działalność (telekomunikacja, energetyka, windykacja, ankiety itp.).
Wykryta firma — Firma lub organizacja, którą numer wydaje się reprezentować lub pod którą się podszywa, gdy można ją zidentyfikować.
Podszywanie się — Wskaźnik, czy numer udaje legalny podmiot (bank, administracja publiczna, znana marka).
Zalecane działanie — Końcowa rekomendacja dla użytkownika: zablokuj, ostrożnie, zignoruj lub bezpieczny.

Ta analiza ma charakter orientacyjny i jest generowana automatycznie na podstawie wkładu społeczności; nie zastępuje własnego osądu użytkownika ani nie stanowi oskarżenia wobec żadnej konkretnej firmy.

Moderacja: nic nie jest publikowane bez sprawdzenia

Kontrola jakości to centralny element metodologii. Zgłoszenia i komentarze nie pojawiają się w publicznym katalogu w chwili przesłania: pozostają oczekujące, dopóki administrator ich nie zatwierdzi. Dopiero wtedy liczą się do oceny ryzyka, zasilają analizę AI i stają się widoczne dla innych użytkowników.

Ta bramka moderacji służy dwóm celom: odrzuca fałszywe lub złośliwe zgłoszenia, zanim wpłyną na reputację numeru, i zapewnia, że AI rozumuje wyłącznie na sprawdzonych informacjach. Autor oczekującego zgłoszenia widzi własny wkład, ale nikt inny, dopóki nie zostanie zatwierdzony.

Źródła danych

Ocena każdego numeru łączy trzy niezależne źródła:

Zgłoszenia społeczności — Fundament wszystkiego. Użytkownicy zgłaszają numery z aplikacji i sieci, anonimowo, z kategorią i komentarzem. Po moderacji są głównym sygnałem dla oceny.
Dane operatorów i prefiksów CNMC — Korzystamy z publicznych danych Krajowej Komisji ds. Rynków i Konkurencji (CNMC), by zidentyfikować operatora przypisanego do każdego bloku numeracyjnego i typ linii (komórkowa, stacjonarna, premium).
Komunikaty prasowe firm (RSS) — Śledzimy biura prasowe firm za pomocą kanałów RSS, by wykrywać legalne kampanie i ograniczać fałszywe alarmy, gdy prawdziwa firma prowadzi masową komunikację.