211service.com
Un centinela para controlar las llamadas telefónicas
Los investigadores de Microsoft han desarrollado un sistema para filtrar automáticamente las llamadas telefónicas. Funciona analizando las características de la voz y el uso de palabras de la persona que llama para determinar qué tan urgente es una llamada y si la persona que llama es un amigo, un familiar, un colega o un extraño. Luego, la llamada puede transferirse o enviarse al correo de voz.
Llamado V-Priorities, el sistema fue originalmente parte de un esfuerzo mayor para garantizar que las llamadas urgentes se reciban cuando una persona está ocupada o en una reunión. Pero, de acuerdo con Eric Horvitz , investigador senior de Microsoft Research en Redmond, WA, que creó el sistema, también podría resultar útil para filtrar el número creciente de llamadas telefónicas no deseadas.
En las pruebas preliminares, el sistema prototipo tenía una precisión del 90 por ciento para juzgar si las llamadas no fueron solicitadas o no, dice Horvitz. De manera similar, su capacidad para juzgar la cercanía personal de la persona que llama era precisa en un 84 por ciento, mientras que podía distinguir las llamadas comerciales de las personales el 75 por ciento del tiempo.
Extraer dicha información es bastante factible, dice Bill Keller , científico informático que se especializa en procesamiento del lenguaje natural en la Universidad de Sussex en Inglaterra. Ya ha habido un progreso en el uso de programas para filtrar las llamadas automatizadas a los centros de llamadas, dice. Están tratando de detectar cuándo la gente se está agitando. también Corpora , con sede en las afueras de Londres, ha tenido cierto éxito al analizar el discurso en busca de signos de sentimiento.
Por el momento, el spam de voz sigue siendo relativamente raro, dice Genes Raimund , director de tecnología de anti-malware en Trend Micro, una empresa de antivirus en Munich, Alemania. Pero es probable que la creciente popularidad de las llamadas telefónicas de Voz sobre Protocolo de Internet (VoIP) aumente la cantidad de ese tipo de correo no deseado debido al costo reducido de hacer llamadas, dice.
Además, VoIP no solo permite el envío de spam más barato y fácil, sino que también podría hacer que muchas redes telefónicas corporativas basadas en VoIP sean más vulnerables a otros tipos de ataques, dice Scott Sobers, director del mercado de proveedores de servicios de IBM Tivoli en Washington, DC. En el futuro, tales redes podrían ser vulnerables a nuevos tipos de virus informáticos y otro software malicioso, que en teoría podrían introducirse en la red simplemente contestando un teléfono, dice.
V-Priorities funciona en tres niveles, dice Horvitz de Microsoft. Un nivel de análisis examina la prosodia (ritmo, frecuencia silábica, tono y duración de las pausas) de la voz de la persona que llama. En un segundo nivel, se realiza un reconocimiento rudimentario de palabras y frases para detectar palabras objetivo que podrían indicar la naturaleza de una llamada. Es un enfoque simple pero efectivo, dice Horvitz. ¿Con qué frecuencia su esposa dice 'mi nombre es'? él pide. El tercer nivel de análisis involucra metadatos, como el tiempo y la longitud de un mensaje. Todas estas cosas funcionan juntas, dice.
El algoritmo de aprendizaje automático que impulsa el crudo prototipo de V-Priorities se entrenó en 207 mensajes de correo de voz recopilados de un solo destinatario durante un período de ocho meses. El correo de voz se utilizó por conveniencia. En una versión final, el sistema estaría diseñado para contestar llamadas y pedir a las personas que llaman que se identifiquen, antes de determinar si pasar la llamada o desviarla al correo de voz.
En principio, es el mismo tipo de enfoque de desafío-respuesta que se usa para lidiar con el correo no deseado, dice Genes. Definitivamente funciona bien con el correo electrónico, pero no es una tecnología popular, dice. La gente tiende a encontrarlo molesto y ofensivo.
Hay algunos sistemas de desafío-respuesta diseñados para la detección de llamadas telefónicas, dice Sobers de IBM. Pero no están automatizados y requieren que la persona que recibe la llamada escuche una grabación de la persona que llama identificándose antes de decidir si atender o no la llamada.
Verificar la identificación de una persona que llama es, por supuesto, una forma de filtrar una llamada, dice Horvitz. Pero a menudo las empresas o las personas bloquean sus identificaciones. Además, a veces no es solo la identidad de la persona que llama lo que determina si es posible que desee atender la llamada. Por ejemplo, es posible que desee recibir una llamada de un colega solo si es urgente, como cuando llega tarde. Para hacer esto, el sistema automatizado podría buscar frases como llegar tarde, tráfico o perder el tren.
Pero, según Genes de Trend Micro, es probable que la aplicación de un enfoque de desafío-respuesta automatizado al correo no deseado de voz sea menos eficaz que con el correo electrónico. Podría ser fácil para alguien engañar al software, pretendiendo conocer a la persona a la que está llamando y usando un lenguaje más familiar, dice.
El bajo costo de la mano de obra en los países en desarrollo significa que las llamadas de correo no deseado de voz tienen tanta probabilidad de ser realizadas por humanos como por máquinas, pero en una escala mucho más allá del telemarketing tradicional, dice Genes. Y esto hará que sea mucho más difícil filtrar, porque las personas son más inteligentes. Si una persona está realmente decidida a comunicarse contigo, encontrará la manera, dice.