Metodik

Den här sidan dokumenterar hur NoCall omvandlar tusentals användarrapporter till en pålitlig bedömning för varje telefonnummer. Vi förklarar den exakta formeln för riskpoäng, faronivåerna, hur vi klassificerar kategorier, hur vår artificiella intelligens-analys fungerar och var datan kommer ifrån. Vi publicerar den här metodiken så att vem som helst kan förstå — och ifrågasätta — de beslut systemet fattar.

Hur riskpoängen beräknas

Varje nummer i vår databas ges en riskpoäng mellan 0 och 100. Det är ingen subjektiv bedömning: den härleds ur en deterministisk formel som räknas om varje gång en ny godkänd rapport kommer in.

risk = min(100, rapporter × 5 + (verifierad ? 30 : 0))

Varje godkänd rapport lägger till 5 poäng. Om vårt team har verifierat numret som bekräftat spam läggs ytterligare 30 poäng till. Resultatet överstiger aldrig 100.

Verifieringsfaktorn finns för att skilja ett nummer med många färska rapporter (som kan vara ett tillfälligt falskt positivt) från ett nummer som en mänsklig granskare aktivt har bekräftat som missbrukande. Det är därför 20 overifierade rapporter (100 poäng från rapporter, med tak) och 14 verifierade rapporter (70 + 30) kan nå liknande poäng på olika sätt.

När ett nummer har analyserats av vår AI och har godkända signaler från communityt fungerar den upptäckta faronivån också som ett golv för poängen: ett nummer flaggat som kritiskt visar aldrig under 90, ett högt under 70, ett medel under 45 och ett lågt under 20, även med få rapporter. På så sätt undervärderas inte ett tydligt bedrägligt mönster bara för att det är nytt.

Faronivåer

Utifrån den numeriska poängen klassificerar vi varje nummer i en av fyra faronivåer. Det är samma identifierare som vår databas använder internt:

Skräpkategorier

Varje rapport och varje nummer klassificeras i en av sju kategorier. Kategorin avgör hur numret presenteras i katalogen och härleds både från användarens rapport och från den senare automatiserade analysen:

SPAM — Generiska, oönskade kommersiella samtal som inte passar in i en mer specifik kategori.
TELEMARKETING — Telefonförsäljningskampanjer, oftast telekom eller energi, som fortsätter trots avvisande.
SCAM — Bedrägerier och bluff, inklusive identitetsimitation (banker, myndigheter, falsk teknisk support). Den allvarligaste kategorin.
DEBT — Inkasso- och indrivningssamtal, ofta aggressiva eller riktade mot fel person.
HARASSMENT — Upprepade samtal avsedda att trakassera, skrämma eller medvetet störa.
SURVEY — Oönskade telefonundersökningar, opinionsmätningar och marknadsundersökningar.
OTHER — Andra typer av oönskade samtal som inte passar in ovan.

Analys med artificiell intelligens

Utöver den numeriska poängen analyserar en AI-process nummer baserat på communitygodkänt innehåll: de kommentarer och rapporter som har klarat moderering. AI:n arbetar aldrig med ogodkänt innehåll, så inget ogranskat bidrag kan påverka den offentliga analysen.

För varje analyserat nummer genererar AI:n en strukturerad uppsättning information som visas på numrets sida:

Fälten som analysen producerar är följande:

Beskrivning — En sammanfattning på naturligt språk av vem som verkar ligga bakom numret och vad de vill.
Klagomålsmönster — De mest upprepade klagomålsanledningarna i rapporterna (till exempel samtal på olämpliga tider eller envishet efter avvisande).
Använda taktiker — De specifika tekniker som upptäckts, såsom påtryckning, falsk brådska eller begäran om personuppgifter.
Bransch — Det område aktiviteten tillhör (telekom, energi, inkasso, undersökningar osv.).
Upptäckt företag — Företaget eller organisationen som numret verkar representera eller imitera, när det går att identifiera.
Imitation — En indikator på om numret utger sig för att vara en legitim enhet (bank, offentlig förvaltning, känt varumärke).
Rekommenderad åtgärd — Den slutgiltiga rekommendationen för användaren: blockera, var försiktig, ignorera eller säkert.

Den här analysen är vägledande och genereras automatiskt från bidrag från communityt; den ersätter inte användarens eget omdöme och utgör inte en anklagelse mot något specifikt företag.

Moderering: inget publiceras utan granskning

Kvalitetskontroll är metodikens kärna. Rapporter och kommentarer visas inte i den offentliga katalogen i samma stund de skickas in: de förblir väntande tills en administratör godkänner dem. Först då räknas de in i riskpoängen, matar AI-analysen och blir synliga för andra användare.

Den här modereringsgrinden tjänar två syften: den sorterar bort falska eller illvilliga rapporter innan de påverkar ett nummers anseende, och den säkerställer att AI:n bara resonerar utifrån granskad information. Författaren till en väntande rapport kan se sitt eget bidrag, men ingen annan, tills det godkänns.

Datakällor

Varje nummers bedömning kombinerar tre oberoende källor:

Rapporter från communityt — Grunden för allt. Användare rapporterar nummer från appen och webben, anonymt, med en kategori och en kommentar. Efter moderering är de huvudsignalen för poängen.
CNMC:s operatörs- och riktnummerdata — Vi använder offentliga data från den nationella kommissionen för marknader och konkurrens (CNMC) för att identifiera vilken operatör som tilldelats varje nummerblock och linjetypen (mobil, fast, betalsamtal).
Företags pressmeddelanden (RSS) — Vi följer företags pressrum via RSS-flöden för att upptäcka legitima kampanjer och minska falska positiva när ett riktigt företag genomför masskommunikation.