أداة FLoC Checker Tool

يتم اختبار تقنية FloC (التعليم الموحد للمجموعات) حاليًا من جوجل على شبكة كبيرة من متصفحات كروم. اكتشف إن كانت تلك التقنية الجديدة تعمل على متصفحك الآن.

ما هي تقنية FLoC؟

تركز كلمة FLoC إلى “التعليم الموحد للمجموعات”. وهي طريقة جديدة لتزويد المستخدمين لإعلانات مستهدفة من المفترض أن تمنع المعلنين ومواقع الإنترنت من إنشاء ملفات تعريف تفصيلية للمستخدمين. تستخدم تقنية FLoC خوارزمية لإنشاء “مجموعة أو فرقة”، وتتألف المجموعة من عدة آلاف من المستخدمين تتشابه أنشطة تصفحهم، وبالتالي تسمح للمستخدمين بتخصيص الإعلانات لتلك المجموعة من المستخدمين بدلًا من استهداف كل مستخدم على حدة.

أطلقت جوجل تقنية FLoC ضمن مبادرة “حماية الخصوصية” في عام 2019. وتتضمن المبادرة جهودًا لمنع متصفح كروم من قبول ملفات تعريف الارتباط الخارجية، وحظر بصمة المتصفح، والحد من جعل متصفح جوجل كروم بمثابة كنز من المعلومات للمعلنين بشكل عام. على أي حال، ستظل تقنية FLoC تتبعك أنشطتك، وستظل تقدم للمعلنين كثير من المعلومات.

كيف تعمل تقنية FLoC؟

تستخدم تقنية FLoC خوارزمية يُطلق عليها “SimHash” تسند إليه رقم تعريفي للمجموعة مرة كل أسبوع بناء على أنشطة التصفح الخاصة بك. تحدد تقنية FLoC الرقم التعريفي لمجموعتك محليًا (على جهازك)، وذلك لمنع جوجل من الحصو على كل بيانات التصفح الخاصة بك. بشكل عام، ستظل هناك حاجة للإشراف من جوجل للتأكد من أن المجموعات بالحجم المناسب، وتدعي جوجل أن خوارزمية الإشراف الخاصة بها ستجعل بياناتك مجهولة. بمجرد إسناد رقم تعريفي للمجموعة إلى جهازك، سيتم عرضه علانية باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Javascript، مما يسمح للمسوقين الخارجين بتقديم إعلانات لك تناسب اهتماماتك.

ومن خلال التأكد من أن تلك المجموعات متنوعة بما يكفي “لإخفاء المستخدمين وسط الحشود” ومستهدفة بما يكفي للمعلنين لتقديم إعلانات ذات صلة، تأمل جوجل في أن ترضي تلك التقنية كل من المعلنين والمستخدمين المهتمين بالخصوصية.

ما المعلومات التي تتبعها تقنية FLoC؟

تقنية FLoC مصممة لتتبع كل أنشطة التصفح؛ ما هي المواقع التي تزورها؟ ومقدار الوقت الذي تقضيه على تلك المواقع؟ وكيف تتفاعل مع تلك المواقع؟ من غير الواضح تمامًا ما هي المعلومات التي تشاركها تقنية FLoC مع جوجل من أجل ضمان تصنيفك في المجموعة المناسبة وأن حجم المجموعة نفسه ملائم ومناسب. لكن الواضح هو أن تصنيف مجموعتك ستكون مرئيًا لأي موقع إلكتروني تتقوم بزيارته. ولأن كل مجموعة تحتوي على عدة آلاف مستخدم فقط، سيظل بإمكان الجهات الخارجية التعرف عليك باستخدام أساليب بصمة المتصفح الأخرى المختلفة.

كيف يمكنني إلغاء تتبع FLoC؟

في الوقت الحالي، لا توجد طريقة معينة لإلغاء تتبع FLoC. لكن إذا اخترت تعطيل ملفات تعريف الارتباط الخارجية في متصفح كروم عن طريق النقر على قائمة النقاط الثلاث أعلى يمين المتصفح، ثم تختار “الإعدادات” > “الخصوصية والحماية” > “ملفات تعريف الارتباط وبيانات الموقع الأخرى” > “حظر ملفات تعريف الارتباط الخارجية”. سوف يوقف ذلك تقنية FLoC، ولكن قد يتسبب ذلك أيضًا في خلل بالمواقع الإلكترونية ومنع تذكر بعض تفضيلاتك المفيدة على المواقع التي تزورها كثيرًا.

أسرع طريقة لتعطيل تقنية FLoC (وكل تقنيات جمع البيانات من جوجل) هي الانتقال إلى متصفح أكثر أمانًا وبدء استخدام محرك بحث أكثر اهتمامًا بالخصوصية مثل DuckDuckGo. إذا كنت لا تزال ترغب في استخدام متصفح كروم، سيساعدك استخدام شبكة افتراضية خاصة في إخفاء هوية عنوان بروتوكول الإنترنت (IP) الخاص بك وبعض أنشطة التصفح الخاصة بك.

أسئلة مكررة

لماذا تستخدم جوجل تقنية FLoC؟

لأن الإنترنت أصبح جزءًا ضروريًا من حياتنا، يمارس مناصرو الخصوصية ضغوطًا كبيرة على الشركات الكبرى مثل جوجل من أجل حماية خصوصية المستخدمين. وأسفرت أهم جهود الحركة المناصرة للخصوصية عن تطبيق الاتحاد الأوروبي لـ "النظام الأوروبي العام لحماية البيانات" (GDPR)، مجموعة من القوانين التي تجعل تثبيت ملفات تعريف الارتباط على متصفح المستخدم دون موافقته أمرًا غير قانوني. وفي أبريل 2021، بدأ الاتحاد الأوروبي أيضًا إضفاء الطابع الرسمي على لائحة الخصوصية الإلكترونية الخاصة به، والتي توسع حماية الخصوصية التي أسسها النظام الأوروبي العام لحماية البيانات.

كل تلك الضغوط العامة والتشريعية أجبرت جوجل على اكتشاف طريقة أفضل لمساعدة المعلنين الخارجيين في تقديم إعلاناتهم المستهدفة. وتحاول من خلال تقنية FLoC تحقيق التوازن بين احتياجات المستخدم في الخصوصية واحتياجات المعلنين الخارجيين الذي يحتاجون إلى معرفة ما يكفي عند لتقديم إعلانات مستهدفة لك.

ما تهديدات الخصوصية التي تمثلها تقنية FLoC؟

فكرة تقنية FLoC من جوجل هي استمرارية قدرة المعلنين على إرسال إعلانات مستهدفة لك برغم عدم إمكانية تهديد هويتك الشخصية "وسط حشود" المستخدمين الذين ينتمون إلى نفس الرقم التعريفي لمجموعتك. ولكن تظل هناك العديد من المشكلات المتعلقة بالخصوصية في هذا النهج.

  • بصمة المتصفح. من خلال تضييق نطاق الرقم التعريفي للمجموعة، يصبح من الممكن التعرف علىل شخصيتك من خلال جمع بيانات عن المكونات الإضافية وامتدادات متصفح كروم إلى جانب التفضيلات والإعدادات إلى جانب عنوان بروتوكول الإنترنت (IP) الخاص بك.
  • الدعاية التمييزية. تزعم جوجل أن تقنية FLoC تنقّح المواقع الإلكترونية وسجلات البحث التي تتعلق بأشياء مثل العرق، والميول الجنسية، والدين حتى لا يتمكن المعلنين أيضًا من التمييز عند اختيار الإعلانات التي ينبغي عرضها. لكن فشلت جوجل بشكل متكرر في منع الدعاية التمييزية في السابق، ولا يوجد ما يشير في تقارير تقنية FLoC إلى إمكانية تغيير ذلك في المستقبل.
  • شعور زائف بالأمان. بالرغم من أن تقنية FLoC تجعل من الصعب على المعلنين الخارجيين معرفة هويتك الشخصية، فإنها لا تمتع جوجل من جمع بيانات الشخصية من خلال عمليات البحث على محرك البحث جوجل أو يوتيوب أو أي من خدمات جوجل الأخرى. كما أن جوجل ستستمر في مراقبة البيانات وفرز وتصنيف المستخدمين إلى المجموعات، مما يسمح لشركة جوجل بمواصلة الوصول إلى الكثير من بياناتك الشخصية.

كيف تسمح تقنية FLoC للمتصفح بالتقسيم والتصنيف إلى مجموعات؟

تجمع تقنية FLoC بيانات تصفح المستخدم كل أسبوع، وتعمل من خلال خوارزمية يُطلق "SimHash"، تعمل محليًا على المتصفح (تمنع جوجل من تحليل كل أنشطة المتصفح بشكل مباشر) على تعيين رقم تعريفي للمجموعة بناء على مجموعة محددة من المعايير.

بكل عام، تستخدم جوجل حاليًا مركز بيانات مركزي لتحليل أحجام المجموعات، وتتدخل باستمرار لضمان ضبط أحجام المجموعات بشكل مناسب وأنها تحتوي على مجموعة ملائمة من التنوع في الأعمال والجنس والعرقيات وغيرهم من السمات. ومن المفترض إخفاء الهوية عن بيانات المستخدم قبل تحليلها بواسطة تلك الخدمة المركزية، إلا أن هناك الكثير من القضايا التي أثيرت حول كمية المعلومات المحددة للهوية التي يمكن جمعها من مجموعات البيانات "مجهولة المصدر".

هل بإمكان المواقع الإلكترونية رفض الاعتماد على تقنية FLoC؟

نعم. برغم تضمين كل المواقع الإلكترونية التي تقدم إعلانات خارجية تلقائيًا لتقنية FLoC، يمكن رفض الاعتماد عليها ببساطة؛ بإمكانن أصحاب المواقع إضافة عنوان الاستجابة HTTP التالي إلى صفحات مواقعهم:

  • Permissions-Policy: interest-cohort=()