ここに記載のシステム及び方法は、協調電話レピュテーションシステムを提供する。協調電話レピュテーションシステムを使用して、ユーザは、悪いレピュテーションを有する発信者からの呼を受信する必要性を回避し得る。
FTCの電話勧誘拒否登録制度(Do Not Call Registry)が確立された後の10年以上の間に、未承諾の呼は、多くの人々にとって問題になり続けている。問題のいくつかは、制度を遵守しない電話勧誘販売会社から生じる。他の問題は、慈善団体、政治団体、検査員、及び受信側関係者と既存の関係を有していた会社のように制度によりカバーされない団体及び関係者から生じる。しかし、最大の脅威及び課題は、ソーシャルエンジニアリング攻撃を行う犯罪から生じる。問題は、モバイル電話の普及と、ほぼいつでも人々が電話を身につけるか電話を近くに有するという結果の状況とにより悪化する。
いくつかのモバイルアプリケーション及びサービスは、ブラックリストを使用することにより、未承諾の電話呼の問題に対処することを試みている。ブラックリストは、電話勧誘販売員、不正勧誘、詐欺師又はロボダイヤラ(robodialer)のような望ましくないと疑われる電話番号のリストである。しかし、多くのブラックリストサービスは、手動の設定及び継続的な保守を必要とする。さらに、ブラックリストサービスは、番号がリスト上にあるかないかの簡単な機構であり、リスト上にある場合、番号がブロックされるか、或いはフラグ付けされる。必要なものは、望ましくない番号をトラッキングするためのより動的な実行可能な解決策である。
図1は、実施例によるシステム100を示す概略図である。システム100は、ネットワーク106を介して通信可能に結合されたコンピュータデバイス102及びサーバシステム104を含む。コンピュータデバイス102は、スマートフォン、セルラ電話、モバイル電話、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、音楽プレイヤ、ウェアラブルデバイス(例えば、時計、眼鏡型デバイス等)、デスクトップ、ラップトップ、ハイブリッド、壁埋め込み式又は他のネットワーク接続デバイスのようなデバイスでもよい。コンピュータデバイス102は、スピーカ及び非可聴式のアラート機構を含む。非可聴式のアラート機構は、機械式バイブレーションモータ又は電子ディスプレイでもよい。通常モードのときに、コンピュータデバイス102は、場合によっては非可聴式のアラート(例えば、バイブレーション)と共に、可聴式のアラート機構(例えば、着信音)を使用して入来呼又は通知をユーザに知らせてもよい。サイレントモードのときに、コンピュータデバイス102は、バイブレーション若しくはバイブレーションパターン、視覚通知、又は非可聴式のアラートの組み合わせでユーザに知らせてもよい。
ネットワーク106は、ローカルエリアネットワーク(LAN:local-area network)、広域ネットワーク(WAN:wide-area network)、無線ネットワーク(例えば、802.11又はセルラネットワーク)、公衆電話網(PSTN:Public Switched Telephone Network)ネットワーク、アドホックネットワーク、パーソナルエリアネットワーク(例えば、Bluetooth(登録商標))、又はネットワークプロトコル及びネットワークタイプの他の組み合わせ若しくは順列を含んでもよい。ネットワーク106は、単一のローカルエリアネットワーク(LAN)若しくは広域ネットワーク(WAN)、又はインターネットのようなLAN若しくはWANの組み合わせを含んでもよい。図1の様々なデバイスは、1つ以上の有線又は無線接続を介してネットワーク106に結合されてもよい。
サーバシステム104は、協調電話レピュテーションシステムを提供してもよい。さらに、サーバシステム104は、ソーシャルネットワークプラットフォーム、小売プラットフォーム、天気予報又は履歴、予約カレンダー、電子メール、テキストメッセージング、インスタントメッセージング、ボイス・オーバー・インターネット・プロトコル(VOIP:voice over Internet Protocol)等のような補助サービスを提供してもよい。
使用中に、コンピュータデバイス102は、入来電話呼を受信してもよい。呼エージェント108は、電話呼が望ましくない確率を決定するために、入来電話呼を傍受し、様々な機構を使用してこれを解析する。呼エージェント108が使用し得る要因のいくつかは、発信者と受信者との間の関係、受信者のコンテキスト、関係する呼の履歴、及び発信番号の電話番号レピュテーションスコアである。呼エージェント108は、発信者のアイデンティティ又は発信者との会話の頻度を評価するために、連絡先リスト110又は呼履歴112にアクセスしてもよい。呼エージェント108は、電話会社(「telco」)交換機に基づいて発信者又は電話番号の側面を識別してもよい。例えば、telco交換機は、発信者が商用回線であるか住宅回線であるかを決定するためにアクセスされてもよい。コンピュータデバイス102は、住宅回線から生じる呼を許可し、商用回線から生じる呼をブロックしてもよい。使用され得る他の機能は、電話通信ネットワークの自動番号識別機能である。
電話呼に関して一般的に説明するが、例えば、アドレス帳又は他のオンラインディレクトリを介して、以下のようなメッセージを電話番号にマッピングする方法が存在する場合、この概念は、より一般的に、電話呼に加えてテキストメッセージ又は電子メールのように如何なる種類の通信にも適用され得ることが分かる。
呼エージェント108はまた、1つ以上のセンサ114にアクセスしてもよい。センサ114は、コンピュータデバイス102のリモートに存在してもよく、コンピュータデバイス102に組み込まれてもよい。センサ114は、Bluetoothのような短距離無線ネットワークを使用してコンピュータデバイス102と対になってもよい。センサ114は、カメラ、姿勢センサ、バイオメトリックセンサ(例えば、心拍数、表面温度、発汗等)、位置センサ(例えば、GPS又はGLONASS)、マイクロフォン、加速度計、動きセンサ、周辺光センサ等を含むが、これらに限定されないいずれかの種類のセンサのうち1つでもよい。1つのみのセンサ114が図1に示されているが、1つより多くのセンサ114が実装されてもよく、いくつかのセンサがコンピュータデバイス102に組み込まれてもよく、他のセンサがコンピュータデバイス102から離れてもよいことが分かる。センサ114を使用して、呼エージェント108は、会話の部分に対する受信者の反応又は対応を指示又は推測するために、会話のコンテキスト又は内容、周辺音、動き等を検出してもよい。
呼エージェント108はまた、発信電話番号のレピュテーションを取得するために、サーバシステム104と通信してもよい。サーバシステム104は、複数の電話番号について電話番号レピュテーションデータ116を有するレピュテーションデータベースを維持管理してもよい。電話番号レピュテーションデータ116は、電話番号と、1つ以上のレピュテーションスコアとを含む。レピュテーションスコアは、電話番号からの呼を受信するのにどのくらい望ましいかの反映である。電話勧誘販売員又は他のロボダイヤルシステムのようなマスダイヤラは、比較的低いレピュテーションの電話番号を有してもよい。これに対して、家族のみに電話する個人は、比較的高いレピュテーションを有してもよい。一例では、レピュテーションデータベースは、使用中の実質的に全ての既知の電話番号についての電話番号レピュテーションデータ116を含む。レピュテーションデータベースは、米国の電話番号又は国際のみのような地域的でもよい。レピュテーションデータベースは、国発信コード、エリアコード又は他の地域電話番号区分方式により区分されてもよい。
呼エージェント108が入来した呼、進行中の呼又は完了した呼を分析した後に、呼エージェント108は、対話をスコア化し、そのスコアをサーバシステム104にプッシュしてもよい。次に、サーバシステム104は、電話番号のレピュテーションを更新するために、スコアを使用する。電話番号が電話勧誘販売員により使用されている場合、電話番号のレピュテーションは、急激に低下してもよい。その後、同じ電話番号が責任を持って使用する個人の関係者に割り当てられた場合、電話番号はレピュテーションを上げてもよい。この機構は、電話番号が1人の個人の関係者(例えば、麻薬の売人)のものであったが、後に他の個人の関係者(例えば、ソフトウェアエンジニア)に割り当てられた場合にも機能してもよく、電話番号に関連するレピュテーションを回復することができる。このように、電話番号は、評判のよいレベルに動的に回復されることができる。
サーバシステム104は、電話番号のレピュテーションを変更するために、多数のクライアント(例えば、コンピュータデバイス)からスコアを受信してもよい。さらに、サーバシステム104は、番号がビジネスに関連するか個人に関連するか、場合によっては番号がマスダイヤル(例えば、電話勧誘販売員)について知られたビジネスに関連するか否かを決定するために逆電話検索(reverse phone lookup)を実行すること等により、番号について注意を払ってもよい。サーバシステム104はまた、FTC制度を悪用又は無視する人を報告する消費者によるウェブサイトのような他のコンピュータシステム116にもアクセスしてもよい。サーバシステム104はまた、様々な詐欺又はソーシャルエンジニアリング試行の報告を識別し、これらの報告からの電話発信者の署名を決定するために、ソーシャルメディアサイトのような他のコンピュータシステム116にもアクセスしてもよい。直接の報告情報及び他の導出された情報を使用して、サーバシステム104は、1つ以上の電話番号のレピュテーションデータを更新してもよい。
したがって、コンピュータデバイス102は、呼を受信し、呼の望ましさを評価し、発信者へのスコアを計算して割り当て、スコアをサーバシステム104に報告してもよく、次に、サーバシステム104は、レピュテーションデータのそのレコードを更新してもよい。コンピュータデバイス102が呼を受信した場合、サーバシステム104からレピュテーションを取得してもよい。これは、呼が未知の番号からのものである場合に特に有用である。コンピュータデバイス102はまた、未知の番号からの呼を受信した前の場合に対してどのようにユーザが反応したか(例えば、ユーザが受け取ったか、ボイスメールに送信したか、切断したか)も評価してもよい。
呼エージェント108はまた、録音した伝言を使用して呼を遮断してもよい。録音した伝言は、ユーザの声の録音でもよく、或いはシミュレーション又は予め録音された人間の声を用いてコンピュータが生成した伝言でもよい。呼エージェント108は、呼に応答し、伝言を再生してもよい。これは、いくつかのロボダイヤラは受信者が話すまで沈黙を保つことがあり、その後、ロボダイヤラが人間のオペレータへの回線を開くか、或いは録音されたメッセージを開始するため、対応を誘発するために場合によって必要である。音声が伝号に応じて聞かれた場合、呼エージェント108は、発信者が人間であるか録音であるか、発信者の音声が認識された音声であるか(例えば、ユーザが以前に話した誰かであるか)、或いはどのキーワードが会話で使用されたかのような、様々な要因を使用して呼を分析してもよい。例えば、「期間限定」又は「得意先」のようなキーワードは、訪問販売を示してもよい。さらに、音声分析は、発信者の国籍を決定するために使用されてもよい。例えば、ブロックされた発信者IDを有し、外国のアクセントを有する話し手を有する呼は、詐欺師を示してもよい。音声分析は、発信者が人間であるか否かを決定するためにも使用されてもよい。呼エージェント108は、「こんにちは」のような典型的な伝言及び更なる会話のタイミングを探してもよい。例えば、人間は、典型的には人に挨拶し、対応の挨拶を待機するが、コンピュータ化された音声の発信者は、スクリプトを続ける前に呼受信者からの対応を待機しないことがある。会話中の対応又は問い合わせのタイミング、イントネーション、呼のコンテキスト及び内容の理解、並びに他の証拠は、コンピュータが生成した発信者と人間の発信者とを区別するために使用されてもよい。
同様の音声及び呼分析は、進行中の呼において実行されてもよい。例えば、呼エージェント108は、進行中の会話を監視し、キーワード、コンテキスト、発信番号、発信者の会話のアクセント、又は会話の他の側面を識別してもよい。呼が詐欺である可能性があることを呼エージェント108が決定した場合、呼エージェント108は、ユーザへの通知をトリガーしてもよい。通知は、コンピュータデバイス102上に提供されてもよく、或いは補助デバイス(例えば、ユーザにより装着されたウェアラブルデバイス)によって提供されてもよい。通知は、可聴式のアラート、バイブレーション、非可聴式のアラート、画面のフラッシュ又は光、電気ショック、メッセージ等を含むが、これらに限定されないいずれかの種類のアラートでもよい。
図2は、実施例による制御フロー200を示すブロック図である。段階202において、呼がコンピュータデバイス102において受信される。呼は、通常の電話呼、ボイス・オーバー・インターネット・プロトコル(VOIP)呼等でもよい。コンピュータデバイス102にインストールされた呼エージェントは、発信者識別情報が連絡先リストに存在するか、或いはコンピュータデバイス102のユーザとの履歴を有するか否かを決定する(動作204)。発信者が連絡先リストにない場合、呼エージェントは、発信者電話番号が未知であるか否かを決定するためにレピュテーションサーバと通信する(動作206)。いくつかの電話番号はレピュテーションサーバにより未知でもよいが、これは、呼がブロックされた発信者IDを有する可能性があり得る。この場合、参照する電話番号は存在しない。発信番号がブロックされず、レピュテーションサーバにより既知である場合、レピュテーションスコアは、コンピュータデバイス102にダウンロードされる(動作208)。或いは、電話番号が未知である場合、コンピュータデバイス102は、伝言を再生し(動作210)、伝号への応答を分析する(動作212)ことにより、呼を遮断してもよい。
判断ブロック214において、呼エージェントは、入来呼が望ましい可能性があるか否かを決定するために確率スコアを計算する。例えば、発信者が既知である場合、呼エージェントは、発信者の特徴(例えば、名前、ソーシャルネットワークに基づくユーザとの関係、電子メール、テキスト、行動、前の通信の頻度の履歴、位置、時間、日付を含む現在のユーザのコンテキスト等)に基づいて確率スコアを決定してもよい。発信者が未知である場合、スコアは、レピュテーションサーバからのスコアに基づいてもよく、或いは遮断用の伝号への応答の分析に基づいてもよい。その結果に基づいて、呼エージェントは、呼を通過させ、電話を鳴らせるか(動作216)、或いは呼を無視する(動作218)。
呼が無視された場合(動作218)、発信者がボイスメールメッセージを残したか否かが決定される(判断ブロック220)。ボイスメールが残された場合、それが分析される(動作222)。呼が関心のあるものであったか否かを決定するために、ボイスメールにおいてキーワード又は語句が識別されてもよい。ボイスメールのキーワード、語句又は他の分析は、スコアの決定に影響を及ぼしてもよい(動作232)。キーワード又は語句はまた、レピュテーションデータベースにおける電話番号についてのタグ又は他のメタデータとして使用されるために、クラウド(例えば、レピュテーションサーバ)にプッシュされてもよい。ユーザがボイスメールを聞く場合(判断ブロック224)、ユーザは、発信者を評価するように求められてもよい(動作226)。レピュテーションは、スコアを決定するために他の要因と組み合わせて使用されてもよい(動作232)。
他の判断経路に戻り、確率スコアが閾値より大きい場合(判断ブロック214)、電話が鳴る(動作216)。ユーザが応答した場合(判断ブロック228)、呼エージェントは、ユーザの対応を分析してもよい(動作230)。会話を監視し、電話番号のレピュテーションに影響を及ぼすべきか否かを決定するために、自然言語処理又は他の音声認識が使用されてもよい。ユーザはまた、詐欺の電話であるという内容又は可能性について警告されてもよい。例えば、個人情報を求めている犯罪を検出した場合、システムは、呼の内容を理解し、呼が悪意のあるものであり得ることをいずれかの利用可能な機構を介して(例えば、ウェアラブルデバイスのブザーを鳴らすことにより)ユーザに警告するように構成されてもよい。ユーザが電話に応答しない場合、フロー200は動作232に移動し、スコアが更新される。スコアは、ユーザの対応(例えば、電話への応答、無視したこと、ボイスメールを聞いたこと、対応における発信者へのテキスト等)、会話のコンテキスト又は内容、ボイスメールのコンテキスト又は内容、ユーザにより提供される評価等を含む様々な入力に基づいて更新されてもよい。
呼が個人のものでない場合(判断ブロック234)、スコアは、レピュテーションサーバにプッシュされてもよい(動作236)。この部分は、データの大衆による供給源を可能にするため重要である。その結果、悪意のある発信者、不快な発信者又はいらいらさせる発信者が速く識別されてもよい。
レピュテーションサーバにおいて、スコアは、電話番号のプロフィールを生成するためにまとめられる。プロフィールは、スコア及びメタデータを含んでもよい。メタデータは、キーワード、ユーザからの特定のフィードバック、企業名、企業種別、音声の特徴、又は発信者の識別及び/又は電話番号のレピュテーションの評価に支援となる他の情報を含んでもよい。プロフィールは、電話番号が古くなると、そのレピュテーションスコアが増加するようなエージング機構を有してもよい。このように、数ヶ月又は数年使用されていない悪いレピュテーションを有する電話番号は、最終的に中間のレピュテーションスコアに戻ってもよい。プロフィールは、電話番号の所有者によりアクセス可能でもよい。所有者は、自分の情報のため或いは監査の目的のためにそれを使用してもよい。例えば、自動車販売代理店は、定例の修理の予約を行うことを顧客に定期的に思い出させてもよい。自動車販売代理店の電話番号は、人々がこのようなリマインダの呼を切ると、次第に負のレピュテーションを得てもよい。自動車販売代理店は、ビジネス慣行を改善するために、自分のレピュテーションについて知ることに興味を有してもよい。
メタデータはまた、レピュテーションサーバのユーザにより使用されてもよい。例えば、電話番号は、メタデータに基づいてフィルタリング(ホワイトリスト化又はブラックリスト化)されてもよい。銀行からの呼を受信してそれを無視した個人は、残されたボイスメールについて、ボイスメールが「クレジットカード」という用語を含んでいたことを示すフィードバックを後で提供してもよい。その結果、クレジットカード会社からの呼を通常は拒否する異なるユーザが銀行からの呼を受信した場合、異なるユーザの電話の呼エージェントは、「クレジットカード」のメタデータタグを電話番号に関連付け、異なるユーザが銀行からの電話呼を取りたくない可能性があることを決定してもよい。
図3は、実施例に従って協調電話レピュテーションシステムを実現するコンピュータデバイス102及びサーバシステム104を示すブロック図である。コンピュータデバイス102は、呼処理モジュール300と、スコアモジュール302と、実行モジュール304とを含んでもよい。
呼処理モジュール300は、コンピュータデバイスにおいて、コンピュータデバイス102のユーザに対する入来呼を検出するように構成されてもよい。
スコアモジュール302は、入来呼がユーザにとって望ましいというローカル確率スコアを決定するように構成されてもよい。
実行モジュール304は、ローカル確率スコアに基づいてコンピュータデバイス102におけるアクションを実行するように構成されてもよい。
実施例では、ローカル確率スコアを決定するために、スコアモジュール302は、入来呼がユーザの連絡先リスト内の関係者からのものであることを決定し、入来呼が連絡先リスト内の関係者からのものであるという決定に基づいて、ローカル確率スコアを増加させる。更なる実施例では、スコアモジュール302は、関係者からの呼の頻度、関係者からの呼のモダリティ(modality)、又は関係者からの呼の連絡の質に基づいてローカル確率スコアを増加させる。
更なる実施例では、アクションを実行するために、実行モジュール304は、入来呼をユーザに通知する。更なる実施例では、スコアモジュール302は、入来呼をユーザに通知したことへのユーザの対応を分析し、ユーザの対応に基づいてローカル確率スコアを変更する。
実施例では、ローカル確率スコアを決定するために、スコアモジュール302は、入来呼がユーザの連絡先リスト内にない関係者からのものであることを決定し、入来呼が連絡先リスト内にない関係者からのものであるという決定に基づいて、ローカル確率スコアを減少させる。更なる実施例では、入来呼は、発信電話番号を含み、スコアモジュール302は、発信電話番号のレピュテーションスコアを取得し、レピュテーションスコアに基づいてローカル確率スコアを変更する。更なる実施例では、レピュテーションスコアを取得するために、スコアモジュール302は、レピュテーションサーバからレピュテーションスコアを取得する。
他の実施例では、入来呼が匿名にされ、呼処理モジュール300は、入来呼を遮断する。このような実施例では、スコアモジュール302は、遮断に基づいてローカル確率スコアを変更する。更なる実施例では、入来呼を遮断するために、呼処理モジュール300は、予め構成された伝言を再生し、予め構成された伝言への対応を分析する。
実施例では、ローカル確率スコアは、閾値より小さく、ローカル確率スコアに基づいてコンピュータデバイス102においてアクションを実行するために、実行モジュール304は、ボイスメールメッセージを残すために、入来呼をボイスメールに送信する。更なる実施例では、スコアモジュール302は、ボイスメールメッセージを分析し、ボイスメールメッセージの分析に基づいてローカル確率スコアを変更する。
更なる実施例では、スコアモジュール302は、ボイスメールメッセージへのユーザの対応を分析し、ユーザの対応に基づいてローカル確率スコアを変更する。更なる実施例では、スコアモジュール302は、ユーザがボイスメールメッセージを聞いた後に、入来呼についてのフィードバックをユーザに問い合わせ、フィードバックに基づいてローカル確率スコアを変更する。
実施例では、実行モジュール304は、ローカル確率スコアをレピュテーションサーバに送信する。このように、ローカル確率スコアは、電話番号についての大衆により供給される情報として使用されてもよい。
実施例では、サーバシステム104は、コンピュータデバイス102に通信可能に結合され、サーバシステム104は、レピュテーションデータベースにおいて、対応する複数の電話番号についての複数のレピュテーションスコアを管理するように構成されてもよい。サーバシステム104は、特定の電話番号のレピュテーションスコアについてコンピュータデバイス102からの要求を受信し、特定の電話番号のレピュテーションスコアをコンピュータデバイス102に送信するように更に構成されてもよい。
実施例では、複数のレピュテーションスコアを管理するために、サーバシステム104は、特定の電話番号について複数のコンピュータデバイスからローカル確率スコアを受信し、特定の電話番号のレピュテーションスコアを計算し、レピュテーションデータベースにおいて特定の電話番号のレピュテーションスコアを修正する。
実施例では、複数のレピュテーションスコアを管理するために、サーバシステム104は、電話番号の使用をトラッキングし、使用に基づいて電話番号のレピュテーションを増加させる。例えば、ある期間にわたって電話番号が使用されていない場合、レピュテーションが増加してもよい。他の例として、ある期間にわたってユーザから受信したスコアが、電話番号が責任を持って使用されていることを示す場合、電話番号のレピュテーションは、これを反映するように増加してもよい。
様々なモジュール(例えば、モジュール300及び302)は、コンピュータデバイス102で実行するアプリケーションに組み込まれてもよく、或いは統合されてもよい。アプリケーションは、バックグラウンドで実行し、センサからのデータを収集し、データベースを生成してもよく、データベースは、1つ以上の他のアプリケーションによりアクセスされてもよい。様々な目的のためにリアルタイムデータ又は履歴データを使用するために、複数のアプリケーションが開発されてもよい。
図4は、実施例に従って協調電話レピュテーションシステムを実現する方法400を示すフローチャートである。ブロック402において、コンピュータデバイスのユーザについて、入来呼は、コンピュータデバイスにおいて検出される。
ブロック404において、入来呼がユーザにとって望ましいというローカル確率スコアが決定される。
ブロック406において、ローカル確率スコアに基づいてコンピュータデバイスにおいてアクションが実行される。
実施例では、ローカル確率スコアを決定することは、入来呼がユーザの連絡先リスト内の関係者からのものであることを決定し、入来呼が連絡先リスト内の関係者からのものであるという決定に基づいて、ローカル確率スコアを増加させることを含む。更なる実施例では、方法400は、関係者からの呼の頻度、関係者からの呼のモダリティ、又は関係者からの呼の連絡の質に基づいてローカル確率スコアを増加させることを含む。
更なる実施例では、アクションを実行することは、入来呼をユーザに通知することを含む。更なる実施例では、方法400は、入来呼をユーザに通知したことへのユーザの対応を分析し、ユーザの対応に基づいてローカル確率スコアを変更することを含む。
実施例では、ローカル確率スコアを決定することは、入来呼がユーザの連絡先リスト内にない関係者からのものであることを決定し、入来呼が連絡先リスト内にない関係者からのものであるという決定に基づいて、ローカル確率スコアを減少させることを含む。更なる実施例では、入来呼は、発信電話番号を含み、方法400は、発信電話番号のレピュテーションスコアを取得し、レピュテーションスコアに基づいてローカル確率スコアを変更することを含む。更なる実施例では、レピュテーションスコアを取得することは、レピュテーションサーバからレピュテーションスコアを取得することを含む。
実施例では、入来呼が匿名にされ、方法400は、入来呼を遮断し、遮断に基づいてローカル確率スコアを変更することを含む。更なる実施例では、入来呼を遮断することは、予め構成された伝言を再生し、予め構成された伝言への対応を分析することを含む。更なる実施例では、ローカル確率スコアは、閾値より小さく、ローカル確率スコアに基づいてコンピュータデバイスにおいてアクションを実行することは、ボイスメールメッセージを残すために、入来呼をボイスメールに送信することを含む。更なる実施例では、方法400は、ボイスメールメッセージを分析し、ボイスメールメッセージの分析に基づいてローカル確率スコアを変更することを含む。
実施例では、方法400は、ボイスメールメッセージへのユーザの対応を分析し、ユーザの対応に基づいてローカル確率スコアを変更することを含む。更なる実施例では、方法400は、ユーザがボイスメールメッセージを聞いた後に、入来呼についてのフィードバックをユーザに問い合わせ、フィードバックに基づいてローカル確率スコアを変更することを含む。
実施例では、方法400は、ローカル確率スコアをレピュテーションサーバに送信することを含む。
実施例は、ハードウェア、ファームウェア及びソフトウェアの1つ又は組み合わせで実現されてもよい。実施例はまた、機械読み取り可能記憶デバイスに記憶された命令として実現されてもよい。命令は、ここに記載の動作を実行するために少なくとも1つのプロセッサにより読み取られて実行されてもよい。機械読み取り可能記憶デバイスは、機械(例えば、コンピュータ)により読み取り可能な形式で情報を記憶するいずれかの過渡的でないメモリ機構を含んでもよい。例えば、機械読み取り可能記憶デバイスは、読み取り専用メモリ(ROM:read-only memory)、ランダムアクセスメモリ(RAM:random access memory)、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリデバイス、並びに他の記憶デバイス及び媒体を含んでもよい。
ここに記載する例は、ロジック若しくは複数の構成要素、モジュール又は機構を含んでもよく、或いはこれらで動作してもよい。モジュールは、ここに記載の動作を実行するために、1つ以上のプロセッサに通信可能に結合されたハードウェア、ソフトウェア又はファームウェアでもよい。モジュールは、ハードウェアモジュールでもよいため、モジュールは、指定の動作を実行することができる有形のエンティティとして考えられてもよく、特定の方式で構成又は配置されてもよい。一例では、回路は、モジュールとして指定の方式で(例えば、内部で或いは他の回路のような外部エンティティに関して)配置されてもよい。一例では、1つ以上のコンピュータシステム(例えば、スタンドアローン型、クライアント又はサーバコンピュータシステム)の全部若しくは一部、又は1つ以上のハードウェアプロセッサは、指定の動作を実行するように動作するモジュールとして、ファームウェア又はソフトウェア(例えば、命令、アプリケーション部又はアプリケーション)により構成されてもよい。一例では、ソフトウェアは、機械可能媒体に存在してもよい。一例では、ソフトウェアは、モジュールの基礎のハードウェアにより実行された場合、ハードウェアに対して指定の動作を実行させる。したがって、ハードウェアモジュールという用語は、有形のエンティティを含み、指定の方式で動作するように、或いはここに記載のいずれかの動作の一部又は全部を実行するように物理的に構成され、具体的に構成され(例えば、配線接続され)、或いは一時的に(例えば、過渡的に)構成された(例えば、プログラムされた)エンティティであるものと理解される。モジュールが一時的に構成される例を考えると、モジュールのそれぞれは、いずれかの時点で同時にインスタンス化される必要はない。例えば、モジュールがソフトウェアを使用して構成された汎用ハードウェアプロセッサを含む場合、汎用ハードウェアプロセッサは、異なる時点でそれぞれ異なるモジュールとして構成されてもよい。したがって、ソフトウェアは、例えば、1つの時点で特定のモジュールを構成し、異なる時点で異なるモジュールを構成するようにハードウェアプロセッサを構成してもよい。モジュールはまた、ここに記載の方法論を実行するように動作するソフトウェア又はファームウェアモジュールでもよい。
図5は、コンピュータシステム500の例示的な形式の機械を示すブロック図であり、例示的な実施例に従って、コンピュータシステム500内で、一式又は一連の命令は、機械に対してここで説明した方法論のいずれか1つ以上を実行させるように実行されてもよい。別の実施例では、機械は、スタンドアローンデバイスとして動作してもよく、或いは他の機械に接続(例えば、ネットワーク接続)されてもよい。ネットワーク接続された配置では、機械は、サーバクライアントネットワーク環境におけるサーバ又はクライアント機のキャパシティで動作してもよく、或いはピアツーピア(P2P:peer-to-peer)(又は分散)ネットワーク環境におけるピア機として動作してもよい。機械は、車載システム、セットトップボックス、ウェアラブルデバイス、パーソナルコンピュータ(PC)、タブレットPC、ハイブリッドタブレット、パーソナルデジタルアシスタント(PDA)、モバイル電話、又はその機械により取られるアクションを指定する命令(順次命令又は別の命令)を実行可能ないずれかの機械でもよい。さらに、単一の機械が示されているが、「機械」という用語はまた、ここで説明した方法論のいずれか1つ以上を実行するための一式(又は複数セット)の命令を個別に或いは一緒に実行する機械のいずれかの集合を含むものとして受け取られるものとする。同様に、「プロセッサに基づくシステム」という用語は、ここで説明した方法論のいずれか1つ以上を実行するための命令を個別に或いは一緒に実行するプロセッサ(例えば、コンピュータ)により制御又は動作される1つ以上の機械のいずれかのセットを含むものとして受け取られるものとする。
例示的なコンピュータシステム500は、少なくとも1つのプロセッサ502(例えば、中央処理装置(CPU:central processing unit)、グラフィック処理ユニット(GPU:graphics processing unit)又は双方、プロセッサコア、コンピュータノード等)と、メインメモリ504と、スタティックメモリ506とを含んでもよい。これらは、リンク(例えば、バス)508を介して相互に通信してもよい。コンピュータシステム500は、ビデオディスプレイユニット510と、英数字入力デバイス512(例えば、キーボード)と、ユーザインタフェース(UI:user interface)ナビゲーションデバイス514(例えば、マウス)とを更に含んでもよい。一実施例では、ビデオディスプレイユニット510、入力デバイス512及びUIナビゲーションデバイス514は、タッチスクリーンディスプレイに組み込まれる。コンピュータシステム500は、記憶デバイス(例えば、ドライブユニット)516と、信号生成デバイス518(例えば、スピーカ)と、ネットワークインタフェースデバイス520と、グローバルポジショニングシステム(GPS:global positioning system)センサ、コンパス、加速度計又は他のセンサのような1つ以上のセンサ(図示せず)とを更に含んでもよい。
記憶デバイス516は、ここに記載の方法論又は機能のいずれか1つ以上により具現又は利用されるデータ構造及び命令524の1つ以上のセット(例えば、ソフトウェア)が記憶された機械読み取り可能媒体522を含んでもよい。命令524はまた、メインメモリ504、スタティックメモリ506、及び/又はコンピュータシステム500による実行中のプロセッサ502の中に完全に或いは少なくとも部分的に存在し、メインメモリ504、スタティックメモリ506及びプロセッサがまた機械読み取り可能媒体を構成してもよい。
例示的な実施例では、機械読み取り可能媒体522は、単一の媒体として示されているが、「機械読み取り可能媒体」という用語は、1つ以上の命令524を記憶する単一の媒体又は複数の媒体(例えば、集中型又は分散型データベース及び/又は関連付けられたキャッシュ及びサーバ)を含んでもよい。「機械読み取り可能媒体」という用語は、機械による実行のための命令を記憶、符号化又は搬送可能であり、機械に対してこの開示の方法論のいずれか1つ以上を実行させるいずれかの有形の媒体、又は、このような命令により利用又は関連付けされるデータ構造を記憶、符号化又は搬送可能であるいずれかの有形の媒体を含むものとして受け取られるものとする。したがって、「機械読み取り可能媒体」という用語は、ソリッドステートメモリと、光及び磁気媒体を含むが、これらに限定されないものとする。機械読み取り可能媒体の特定の例は、例として、半導体メモリデバイス(例えば、電気的プログラム可能読み取り専用メモリ(EPROM)、電気的消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ(EEPROM))及びフラッシュメモリデバイス、内部ハードディスク及び取り外し可能ディスクのような磁気ディスク、光磁気ディスク、並びにCD-ROM及びDVD-ROMディスクのような不揮発性メモリを含むが、これらに限定されない。
命令524は、複数の周知の転送プロトコル(例えば、HTTP等)のいずれか1つを利用して、ネットワークインタフェースデバイス520を介した伝送媒体を使用して通信ネットワーク626で更に送信又は受信されてもよい。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク(LAN)、広域ネットワーク(WAN)、インターネット、モバイル電話ネットワーク、POTS(Plain Old Telephone)ネットワーク、及び無線データネットワーク(例えば、Wi-Fi、3G、及び4G LTE/LTE-A又はWiMaxネットワーク)を含む。「伝送媒体」という用語は、機械による実行のための命令を記憶、符号化又は搬送可能であり、このようなソフトウェアの通信を実現するためのデジタル若しくはアナログ通信信号又は他の無形の媒体を含むいずれか無形の媒体を含むものとして受け取られるものとする。
[補注及び例]
例1は、協調電話レピュテーションシステムを実現するための対象物(デバイス、装置又は機械等)を含み、コンピュータデバイスにおいて、コンピュータデバイスのユーザについての入来呼を検出する呼処理モジュールと、入来呼がユーザにとって望ましいというローカル確率スコアを決定するスコアモジュールと、ローカル確率スコアに基づいてコンピュータデバイスにおいてアクションを実行する実行モジュールとを含むコンピュータデバイスを含む。
例2では、例1の対象物は、ローカル確率スコアを決定するために、スコアモジュールが、入来呼がユーザの連絡先リスト内の関係者からのものであることを決定し、入来呼が連絡先リスト内の関係者からのものであるという決定に基づいて、ローカル確率スコアを増加させることを含んでもよい。
例3では、例1又は2の対象物は、スコアモジュールが、関係者からの呼の頻度、関係者からの呼のモダリティ、又は関係者からの呼の連絡の質に基づいてローカル確率スコアを増加させることを含んでもよい。
例4では、例1〜3のいずれかの対象物は、アクションを実行するために、実行モジュールが、入来呼をユーザに通知することを含んでもよい。
例5では、例1〜4のいずれかの対象物は、スコアモジュールが、入来呼をユーザに通知したことへのユーザの対応を分析し、ユーザの対応に基づいてローカル確率スコアを変更することを含んでもよい。
例6では、例1〜5のいずれかの対象物は、ローカル確率スコアを決定するために、スコアモジュールが、入来呼がユーザの連絡先リスト内にない関係者からのものであることを決定し、入来呼が連絡先リスト内にない関係者からのものであるという決定に基づいて、ローカル確率スコアを減少させることを含んでもよい。
例7では、例1〜6のいずれかの対象物は、入来呼は、発信電話番号を含み、スコアモジュールが、発信電話番号のレピュテーションスコアを取得し、レピュテーションスコアに基づいてローカル確率スコアを変更することを含んでもよい。
例8では、例1〜7のいずれかの対象物は、レピュテーションスコアを取得するために、スコアモジュールが、レピュテーションサーバからレピュテーションスコアを取得することを含んでもよい。
例9では、例1〜8のいずれかの対象物は、入来呼が匿名にされ、呼処理モジュールが、入来呼を遮断し、スコアモジュールが、遮断に基づいてローカル確率スコアを変更することを含んでもよい。
例10では、例1〜9のいずれかの対象物は、入来呼を遮断するために、呼処理モジュールが、予め構成された伝言を再生し、予め構成された伝言への対応を分析することを含んでもよい。
例11では、例1〜10のいずれかの対象物は、ローカル確率スコアが、閾値より小さく、ローカル確率スコアに基づいてコンピュータデバイスにおいてアクションを実行するために、実行モジュールが、ボイスメールメッセージを残すために、入来呼をボイスメールに送信することを含んでもよい。
例12では、例1〜11のいずれかの対象物は、スコアモジュールが、ボイスメールメッセージを分析し、ボイスメールメッセージの分析に基づいてローカル確率スコアを変更することを含んでもよい。
例13では、例1〜12のいずれかの対象物は、スコアモジュールが、ボイスメールメッセージへのユーザの対応を分析し、ユーザの対応に基づいてローカル確率スコアを変更することを含んでもよい。
例14では、例1〜13のいずれかの対象物は、スコアモジュールが、ユーザがボイスメールメッセージを聞いた後に、入来呼についてのフィードバックをユーザに問い合わせ、フィードバックに基づいてローカル確率スコアを変更することを含んでもよい。
例15では、例1〜14のいずれかの対象物は、実行モジュールが、ローカル確率スコアをレピュテーションサーバに送信することを含んでもよい。
例16では、例1〜15のいずれかの対象物は、コンピュータデバイスに通信可能に結合されたサーバシステムを含んでもよく、サーバシステムは、レピュテーションデータベースにおいて、対応する複数の電話番号についての複数のレピュテーションスコアを管理し、特定の電話番号のレピュテーションスコアについてコンピュータデバイスからの要求を受信し、特定の電話番号のレピュテーションスコアをコンピュータデバイスに送信することを含んでもよい。
例17では、例1〜16のいずれかの対象物は、複数のレピュテーションスコアを管理するために、サーバシステムは、特定の電話番号について複数のコンピュータデバイスからローカル確率スコアを受信し、特定の電話番号のレピュテーションスコアを計算し、レピュテーションデータベースにおいて特定の電話番号のレピュテーションスコアを修正することを含んでもよい。
例18では、例1〜17のいずれかの対象物は、複数のレピュテーションスコアを管理するために、サーバシステムが、電話番号の使用をトラッキングし、使用に基づいて電話番号のレピュテーションを増加させることを含んでもよい。
例19は、協調電話レピュテーションシステムを実現するための対象物(方法、動作を実行する手段、機械により実行された場合、機械に対して動作を実行させる命令を含む機械読み取り可能媒体、実行する装置等)を含み、コンピュータデバイスにおいて、コンピュータデバイスのユーザについての入来呼を検出するステップと、入来呼がユーザにとって望ましいというローカル確率スコアを決定するステップと、ローカル確率スコアに基づいてコンピュータデバイスにおいてアクションを実行するステップとを含む。
例20では、例19の対象物は、ローカル確率スコアを決定するステップが、入来呼がユーザの連絡先リスト内の関係者からのものであることを決定するステップと、入来呼が連絡先リスト内の関係者からのものであるという決定に基づいて、ローカル確率スコアを増加させるステップとを含むことを含んでもよい。
例21では、例19又は20の対象物は、更なる実施例では、関係者からの呼の頻度、関係者からの呼のモダリティ、又は関係者からの呼の連絡の質に基づいてローカル確率スコアを増加させるステップを含んでもよい。
例22では、例19〜21のいずれかの対象物は、アクションを実行するステップが、入来呼をユーザに通知するステップを含むことを含んでもよい。
例23では、例19〜22のいずれかの対象物は、入来呼をユーザに通知したことへのユーザの対応を分析するステップと、ユーザの対応に基づいてローカル確率スコアを変更するステップとを含んでもよい。
例24では、例19〜23のいずれかの対象物は、ローカル確率スコアを決定するステップは、入来呼がユーザの連絡先リスト内にない関係者からのものであることを決定するステップと、入来呼が連絡先リスト内にない関係者からのものであるという決定に基づいて、ローカル確率スコアを減少させるステップとを含むことを含んでもよい。
例25では、例19〜24のいずれかの対象物は、入来呼が、発信電話番号を含み、方法が、発信電話番号のレピュテーションスコアを取得するステップと、レピュテーションスコアに基づいてローカル確率スコアを変更するステップとを更に含むことを含んでもよい。
例26では、例19〜25のいずれかの対象物は、レピュテーションスコアを取得するステップが、レピュテーションサーバからレピュテーションスコアを取得するステップを含むことを含んでもよい。
例27では、例19〜26のいずれかの対象物は、入来呼が匿名にされ、方法が、入来呼を遮断するステップと、遮断に基づいてローカル確率スコアを変更するステップとを更に含むことを含んでもよい。
例28では、例19〜27のいずれかの対象物は、入来呼を遮断するステップは、予め構成された伝言を再生するステップと、予め構成された伝言への対応を分析するステップとを含むことを含んでもよい。
例29では、例19〜28のいずれかの対象物は、ローカル確率スコアが、閾値より小さく、ローカル確率スコアに基づいてコンピュータデバイスにおいてアクションを実行するステップが、ボイスメールメッセージを残すために、入来呼をボイスメールに送信するステップを含むことを含んでもよい。
例30では、例19〜29のいずれかの対象物は、ボイスメールメッセージを分析するステップと、ボイスメールメッセージの分析に基づいてローカル確率スコアを変更するステップとを含んでもよい。
例31では、例19〜30のいずれかの対象物は、ボイスメールメッセージへのユーザの対応を分析するステップと、ユーザの対応に基づいてローカル確率スコアを変更するステップとを含んでもよい。
例32では、例19〜31のいずれかの対象物は、ユーザがボイスメールメッセージを聞いた後に、入来呼についてのフィードバックをユーザに問い合わせるステップと、フィードバックに基づいてローカル確率スコアを変更するステップとを含むことを含んでもよい。
例33では、例19〜32のいずれかの対象物は、ローカル確率スコアをレピュテーションサーバに送信するステップを含んでもよい。
例34は、機械により実行された場合、機械に対して例19〜33のいずれかの動作を実行させる命令を含む少なくとも1つの機械読み取り可能媒体を含む。
例35は、例19〜33のいずれかを実行する手段を有する装置を含む。
例36は、協調電話レピュテーションシステムを実現するための対象物(デバイス、装置又は機械等)を含み、コンピュータデバイスにおいて、コンピュータデバイスのユーザについての入来呼を検出する手段と、入来呼がユーザにとって望ましいというローカル確率スコアを決定する手段と、ローカル確率スコアに基づいてコンピュータデバイスにおいてアクションを実行する手段とを含む。
例37では、例36の対象物は、ローカル確率スコアを決定する手段が、入来呼がユーザの連絡先リスト内の関係者からのものであることを決定する手段と、入来呼が連絡先リスト内の関係者からのものであるという決定に基づいて、ローカル確率スコアを増加させる手段とを含むことを含んでもよい。
例38では、例36又は37の対象物は、関係者からの呼の頻度、関係者からの呼のモダリティ、又は関係者からの呼の連絡の質に基づいてローカル確率スコアを増加させる手段を含んでもよい。
例39では、例36〜38のいずれかの対象物は、アクションを実行する手段が、入来呼をユーザに通知する手段を含むことを含んでもよい。
例40では、例36〜39のいずれかの対象物は、入来呼をユーザに通知したことへのユーザの対応を分析する手段と、ユーザの対応に基づいてローカル確率スコアを変更する手段とを含んでもよい。
例41では、例36〜40のいずれかの対象物は、ローカル確率スコアを決定する手段は、入来呼がユーザの連絡先リスト内にない関係者からのものであることを決定する手段と、入来呼が連絡先リスト内にない関係者からのものであるという決定に基づいて、ローカル確率スコアを減少させる手段とを含むことを含んでもよい。
例42では、例36〜41のいずれかの対象物は、入来呼が、発信電話番号を含み、装置が、発信電話番号のレピュテーションスコアを取得する手段と、レピュテーションスコアに基づいてローカル確率スコアを変更する手段とを更に含むことを含んでもよい。
例43では、例36〜42のいずれかの対象物は、レピュテーションスコアを取得する手段が、レピュテーションサーバからレピュテーションスコアを取得する手段を含むことを含んでもよい。
例44では、例36〜43のいずれかの対象物は、入来呼が匿名にされ、装置が、入来呼を遮断する手段と、遮断に基づいてローカル確率スコアを変更する手段とを更に含むことを含んでもよい。
例45では、例36〜44のいずれかの対象物は、入来呼を遮断する手段は、予め構成された伝言を再生する手段と、予め構成された伝言への対応を分析する手段とを含むことを含んでもよい。
例46では、例36〜45のいずれかの対象物は、ローカル確率スコアが、閾値より小さく、ローカル確率スコアに基づいてコンピュータデバイスにおいてアクションを実行する手段が、ボイスメールメッセージを残すために、入来呼をボイスメールに送信する手段を含むことを含んでもよい。
例47では、例36〜46のいずれかの対象物は、ボイスメールメッセージを分析する手段と、ボイスメールメッセージの分析に基づいてローカル確率スコアを変更する手段とを含んでもよい。
例48では、例36〜47のいずれかの対象物は、ボイスメールメッセージへのユーザの対応を分析する手段と、ユーザの対応に基づいてローカル確率スコアを変更する手段とを含んでもよい。
例49では、例36〜48のいずれかの対象物は、ユーザがボイスメールメッセージを聞いた後に、入来呼についてのフィードバックをユーザに問い合わせる手段と、フィードバックに基づいてローカル確率スコアを変更する手段とを含むことを含んでもよい。
例50では、例36〜49のいずれかの対象物は、ローカル確率スコアをレピュテーションサーバに送信する手段を含んでもよい。
前述の詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する添付図面への参照を含む。図面は、実施され得る特定の実施例を例として示す。これらの実施例も、ここでは「例」と呼ばれる。このような例は、図示又は記載のものに加えて要素を含んでもよい。しかし、図示又は記載の要素を含む例も考えられる。さらに、特定の例(又はその1つ以上の側面)に関して、或いはここに図示又は記載の他の例(又はその1つ以上の側面)に関して、図示又は記載の要素(又はその1つ以上の側面)のいずれかの組み合わせ又は順列を使用した例も考えられる。
この文献で参照される刊行物、特許及び特許文献は、個別に参照として組み込まれるように、その内容を参照により援用する。参照により組み込まれることによるこの文献とこれらの文献との間の矛盾した用途の場合には、組み込まれた参照における用途は、この文献の用途への補足となり、両立できない矛盾については、この文献の用途が支配する。
この文献において、特許文献に一般的なように、「少なくとも1つ」又は「1つ以上」の他のインスタンス又は使用に拘わらず、単数の用語が1つ又は1つより多くを含むために使用される。この文献において、「又は」という用語は、非排他的を示すために使用され、これにより、特に明記しない限り、「A又はB」は、「BでなくA」、「AでなくB」及び「A及びB」を含む。特許請求の範囲において、「含む(including)」及び「ここにおいて(in which)」という用語は、「含む(comprising)」及び「ここにおいて(wherein)」というそれぞれの用語の英語の等価なものとして使用される。また、特許請求の範囲において、「含む(including)」及び「含む(comprising)」は、限定的でなく、すなわち、請求項におけるこのような用語の後に記載のものに加えて要素を含むシステム、デバイス、製造物又は処理は、依然としてその請求項の範囲内に入るものと考えられる。さらに、特許請求の範囲において、「第1」、「第2」及び「第3」等の用語は、単なるラベルとして使用され、その目的のための数値的な順序を示すことを意図するものではない。
前述の説明は、限定的でなく、例示的であることを意図している。例えば、前述の例(又はその1つ以上の側面)は、他のものと組み合わせて使用されてもよい。他の実施例は、前述の説明を検討することで、当業者等により使用されてもよい。要約は、読者が技術的開示の性質を迅速に確認できることを可能にするためのものである。これは、特許請求の範囲又は意味を解釈又は限定するために使用されないという理解で提出される。また、前述の詳細な説明において、様々な特徴は、開示を円滑化するために一緒にまとめられることがある。しかし、特許請求の範囲は、ここに開示の全ての特徴を示さないことがある。この理由は、実施例がその特徴の一部を特徴としてもよいためである。さらに、実施例は、特定の例に開示されたものより少ない特徴を含んでもよい。したがって、特許請求の範囲は、請求項が別々の実施例として自立して、詳細な説明に組み込まれる。ここに開示の実施例の範囲は、このような特許請求の範囲が資格を有する等価物の全範囲と共に、特許請求の範囲を参照して決定されるべきである。