В Москве обжаловали отказ суда по делу о звонках в WhatsApp

В Москве обжаловали отказ суда по делу о звонках в WhatsApp

В Москве обжаловали отказ суда по делу о звонках в WhatsApp

В Москве продолжается судебная история вокруг ограничений звонков в Telegram и WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России). Частное лицо Константин Ларионов и 105 соистцов обжаловали отказ Таганского районного суда рассматривать их иск к Роскомнадзору и Минцифры.

По мнению заявителей, действия властей по ограничению голосовых вызовов в мессенджерах были незаконными.

О подаче апелляции Ларионов сообщил в своём телеграм-канале. По его словам, частная жалоба уже направлена в Московский городской суд, и теперь истцы ожидают назначения даты заседания.

Он также отметил, что Мосгорсуд как апелляционная инстанция не обязан заслушивать пояснения сторон, однако истцы планируют присутствовать и быть готовыми отвечать на вопросы суда.

В тексте апелляции подробно описываются нарушения, которые, по мнению заявителей, допустил Таганский районный суд. В частности, суд указал истцов как «неопределённый круг лиц», тем самым лишив их возможности подтвердить свой процессуальный статус. Кроме того, истцов не уведомили о ходатайстве ответчика о прекращении производства и не направили копию определения о назначении даты и времени подготовки дела к разбирательству.

Отдельное внимание в жалобе уделено таймингу событий. Подготовка дела была назначена на 14:00 МСК 29 декабря 2025 года, а уже через 20 минут суд приступил к рассмотрению ходатайства ответчика о прекращении производства. При этом просьба истца отложить заседание, чтобы ознакомиться с материалами и аргументами ответчика, так и не была рассмотрена — соответствующее определение судом вынесено не было. Соистцы, как подчёркивается в апелляции, вообще не могли узнать о заявленном ходатайстве.

Также в жалобе говорится об отказе суда огласить ходатайство ответчика и истребовать доказательства, которые, по мнению истцов, имели значение для дела. В совокупности всё это заявители расценивают как признаки пристрастного ведения процесса.

Напомним, иск к Роскомнадзору и Минцифры был подан после введения ограничений на работу голосовых вызовов в Telegram и WhatsApp в России. В конце декабря Таганский районный суд Москвы прекратил производство, указав, что истцы не представили доказательств того, что имеют право защищать интересы владельцев сервисов. Роскомнадзор, в свою очередь, объявил о частичном ограничении звонков в этих мессенджерах в августе прошлого года.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru