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tellows unterstützt Forschungs- und Entwicklungsprojekte

App zur Filterung von SMS durch tellows API

App zur Filterung von SMS durch tellows API

tellows.de ist eine kostenlose Inverssuche für Telefonnummern, die auf dem Erfahrungsaustausch der Nutzer basiert. Unerwünschte Anrufe können auf tellows gemeldet und mit dem sogenannten tellows Score bewertet werden. Durch die Kategorisierung des Anrufers können andere Nutzer die Gefahr der Nummer einschätzen und gewarnt werden. tellows ist seit 2010 in über 40 Ländern aktiv und verfügt über eine umfangreiche Datenbank mit Informationen zu allen gemeldeten Telefonnummern weltweit.


tellows hat eine eigene API (Anwendungsprogrammierschnittstelle) entwickelt, durch die die Entwicklung von Apps und Programmen mit dem Zugang zur Datenbank von tellows erleichtert wird. Die API enthält nicht nur eine Übersicht der gemeldeten Rufnummern, sondern auch Informationen zu dem Anruftyp, dem Anrufername, der Herkunft des Anrufers, die Anzahl der verfügbaren Kommentare und weitere Informationen. Mit der tellows API wird die Zusammenarbeit zwischen tellows und Forschungsinstituten und Universitäten ermöglicht. Bildungseinrichtungen wie Universitäten können den Zugang zur Datenbank von tellows mit Millionen von Telefonnummern in über 40 Ländern weltweit für Forschungszwecke und die Erstellung von Studien nutzen. tellows konnte in den letzten Jahren bereits zahlreiche erfolgreiche Projekte unterstützen:

1. App zur Filterung von SMS in Indonesien
2016 führten drei indonesische Studentinnen ein erfolgreiches Studentenprojekt durch, indem sie eine SMS-App entwickelten. Die App kategorisiert automatisch die erhaltenen SMS-Nachrichten in sechs verschiedene Typen: vertrauenswürdige SMS, Banken, Werbung, Telefonbetreiber, Betrug und unbekannt. Dabei stellte tellows den Studentinnen eine Übersicht mit mehr als 1000 indonesischen Rufnummern zur Verfügung und half dabei, die Rufnummer der Nachrichtversender zu erkennen und die SMS-Nachrichten zu kategorisieren.

2. Französisches Studentenprojekt zur Anruferkennung
Ein aktuelles Projekt aus dem Mai 2018 wurde von Studenten der Universität UPMC in Paris erstellt. Die Studenten haben eine Anruferkennung entwickelt, die französische Rufnummern identifiziert und anzeigt, ob eine Rufnummer gefährlich oder vertrauenswürdig ist. Mit Hilfe der API werden auch bei eingehenden Anrufen sofort die entsprechenden tellows Scores angezeigt, mit dem Hinweis darauf, ob die unbekannte Rufnummer gefährlich ist.
Weitere Information über das Projekt:
https://blog.tellows.de/2018/07/studentenprojekt-mit-der-tellows-api/

Jeden Monat nutzen über sieben Millionen Menschen tellows. Damit alle Nutzer davon profitieren können, werden die Informationen zu Rufnummern veröffentlicht und für die Entwicklung von Lösungen zur Vorbeugung unerwünschter Anrufe verwendet. Im Medienbereich stellt tellows Informationen zu Verbraucherschutzzwecken zur Verfügung. 2017 veröffentlichte die BBC einen Artikel zur Anrufverteilung mit statistischen Referenzen, die von tellows bereitgestellt wurden.
tellows als internationales Projekt bietet ein breites Spektrum an Wissen und kooperiert mit Universitäten bei unterschiedlichen Studentenprojekten, um wissenschaftliche Forschungen und Entwicklungen zu unterstützen. Auch unternehmensintern bietet tellows Austauschstudenten die Möglichkeit praktische Erfahrungen zu sammeln. tellows beteiligt sich an zahlreichen Förderprogrammen, wie dem Erasmus-Plus-Programm.
Bei Unterstützung zu wissenschaftlichen Arbeiten, kann direkt Kontakt mit tellows aufgenommen werden:
https://www.tellows.de/c/about-tellows-uk/tellows-api-partnership-program/
Die API kann auch durch Unternehmen genutzt werden.

Weiterführende Links:
Website: http://www.tellows.de
Blog: http://blog.tellows.de
Magazin: http://www.tellows.de/inhalt/tellows-magazin/
Android App: https://play.google.com/store/apps/details?id=app.tellows
iPhone App: https://itunes.apple.com/de/app/tellows-pro-anruferkennung/id556941701?mt=8
Facebook: https://www.facebook.com/tellows
Twitter: https://twitter.com/tellows_de
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