Google နှင့် Facebook ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ချဉ်းကပ်မှုများကို နှိုင်းယှဉ်သုံးသပ်ခြင်း။
Google နှင့် Facebook တို့သည် တိုက်တန်များအဖြစ် ရပ်တည်ကြပြီး တစ်ခုစီသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အခင်းအကျင်းအပေါ် သိသာထင်ရှားသော လွှမ်းမိုးမှုကို ကိုင်စွဲထားသည်။ ဒါက နည်းနည်း အပျက်သဘောလို့ထင်ရပေမယ့် ကုမ္ပဏီနှစ်ခုစလုံးက စားသုံးသူတွေအတွက် တန်ဖိုးရှိတဲ့ ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုဖြစ်ဖို့ သူတို့ရဲ့ အဓိကအခြေခံမူတွေကို မေ့ထားပြီး သူတို့နှစ်ဦးစလုံးဟာ ကြော်ငြာဒေါ်လာတွေအတွက် ထိပ်တိုက်တွေ့နေကြတယ်လို့ ကျွန်တော်ယုံကြည်ပါတယ်။
Google သည် ၎င်း၏ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်မှတစ်ဆင့် ကမ္ဘာပေါ်ရှိ လူတစ်ဦးစီနှင့် ဆိုက်တိုင်းနီးပါးတွင် ကြွယ်ဝသောဒေတာများ ရှိပါသည်။ Facebook သည် Facebook pixel မှတစ်ဆင့် လူတစ်ဦးနှင့်တစ်ဦး ဆိုက်တိုင်းနီးပါးတွင် ကြွယ်ဝသောဒေတာများ ရှိပါသည်။ သုံးစွဲသူများကို ပစ်မှတ်ထားရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာကို ဖြည့်တင်းရန် အချင်းချင်း၏စွမ်းရည်များကို ကန့်သတ်နိုင်လေလေ၊ ကြော်ငြာစျေးကွက်ဝေစုကို ပိုမိုဖမ်းဆုပ်နိုင်လေဖြစ်သည်။
၎င်းတို့၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ဒေတာကိုင်တွယ်ခြင်းဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်ပုံများသည် သိသိသာသာကွဲပြားမှုများကို ပြသသည်။ ဤပြည့်စုံသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်သည် ၎င်းတို့၏သက်ဆိုင်ရာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအလေ့အကျင့်များဆိုင်ရာ အဓိကထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးဆောင်ကာ ဤကွဲပြားမှုများကို စူးစမ်းလေ့လာပါသည်။
- Third-Party Cookies မှပြောင်းပါ။: Google သည် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းမှ ထွက်ခွာနေသည် (3P) ကွတ်ကီးများသည် Federated Learning of Cohorts ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို ဦးစားပေးမည့်အစား (FLOC) privacy ကိုထိန်းသိမ်းထားစဉ်ပစ်မှတ်ထားသောကြော်ငြာများအတွက်အလားတူအကျိုးစီးပွားရှိသောအသုံးပြုသူများကိုအုပ်စုဖွဲ့ရန်ရည်ရွယ်သည်။
- ပထမပါတီဒေတာကို အလေးထားပါ။− Google ၏ နည်းဗျူဟာသည် ပထမပါတီဒေတာကို ပိုမိုတန်ဖိုးထားပြီး ကြော်ငြာရှင်များအား ၎င်းတို့၏ ဖောက်သည်များထံမှ တိုက်ရိုက်စုဆောင်းထားသော ဒေတာအပေါ် ပိုမိုမှီခိုအားထားရန် တွန်းအားပေးပါသည်။
- ဆက်စပ်ကြော်ငြာများကို အာရုံစူးစိုက်ခြင်း။: ပြင်ပကုမ္ပဏီကွတ်ကီးများကို ရပ်ဆိုင်းလိုက်ခြင်းဖြင့်၊ ကြော်ငြာများသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များထက် ဝဘ်စာမျက်နှာ၏အကြောင်းအရာအပေါ်အခြေခံသည့် ဆက်စပ်ကြော်ငြာများတွင် ပြန်လည်ပေါ်ပေါက်လာသည်ကို Google က မြင်တွေ့ရသည်။
- AI နှင့်စက်သင်ယူမှု: Google သည် သုံးစွဲသူကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် သီးသန့်ကြော်ငြာများကို ဟန်ချက်ညီစေရန် ရည်ရွယ်၍ သီးသန့်-ဘေးကင်းသော ကြော်ငြာဖြေရှင်းချက်များအား ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် AI နှင့် machine learning ကို အသုံးပြုပါသည်။
Facebook က
- တိုက်ရိုက် စားသုံးသူ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှု: Facebook သည် ပထမပါတီကို စုစည်းရန်အတွက် စားသုံးသူများနှင့် တိုက်ရိုက်ဆက်ဆံရေးတည်ဆောက်ခြင်း၏ အရေးပါမှုကို အလေးပေးထားသည်။1P) ဒေတာအသုံးပြုခြင်း။ QR ကုဒ်များနှင့် စတိုးဆိုင်အတွင်း အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများ။
- ဒေတာစုဆောင်းမှုတွင် တန်ဖိုးဖလှယ်ခြင်း။: ကုမ္ပဏီသည် ဒေတာစုဆောင်းမှုတွင် တန်ဖိုးဖလှယ်မှုကို ဖန်တီးကာ သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ ဒေတာဖလှယ်ရာတွင် မြင်သာထင်သာသော အကျိုးကျေးဇူးများကို ပေးဆောင်သည်။
- ကိုယ်ရေးကိုယ်တာပြောင်းလဲမှုများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။: Facebook သည် လျှို့ဝှက်ရေးဆိုင်ရာ ပြောင်းလဲမှုများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် ၎င်း၏ဗျူဟာများကို လျှို့ဝှက်ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သော ကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများကို အာရုံစိုက်ထားသည်။
- Targeted Advertising တွင် AI ကိုအသုံးပြုခြင်း။- Google ကဲ့သို့ပင် Facebook တွင် အလုပ်ခန့်ထားသည်။ AI အမည်မသိဒေတာနှင့် အပြုအမူပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ကြော်ငြာတွင် privacy ကိုမြှင့်တင်ရန်။
Google နှင့် Facebook လျှို့ဝှက်ရေး
Facebook က | ||
---|---|---|
Third-Party Cookies မှပြောင်းပါ။ | FLoC ကဲ့သို့သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ-ပထမအခြားရွေးချယ်စရာများဆီသို့ ဦးတည်သွားခြင်း။ | ကိုယ်ရေးကိုယ်တာပြောင်းလဲမှုများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် ဗျူဟာများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။ |
ပထမပါတီဒေတာကို အလေးထားပါ။ | ဖောက်သည်များထံမှ တိုက်ရိုက်စုဆောင်းထားသော ဒေတာအပေါ် မှီခိုအားထားမှုကို အားပေးခြင်း။ | ပထမပါတီဒေတာစုဆောင်းမှုအတွက် တိုက်ရိုက်စားသုံးသူဆက်ဆံရေးကို တည်ဆောက်ခြင်း။ |
ဆက်စပ်ကြော်ငြာများကို အာရုံစူးစိုက်ခြင်း။ | ဆက်စပ်ကြော်ငြာများတွင် ပြန်လည်ရှင်သန်လာသည်။ | N / A |
Targeted Advertising တွင် AI ကိုအသုံးပြုခြင်း။ | လျှို့ဝှက်ရေး-ဘေးကင်းသောကြော်ငြာဖြေရှင်းချက်များအတွက် AI ကိုအသုံးပြုခြင်း။ | ကြော်ငြာများတွင် privacy ကိုမြှင့်တင်ရန် AI ကိုအသုံးပြုခြင်း။ |
ဒေတာစုဆောင်းမှုတွင် တန်ဖိုးဖလှယ်ခြင်း။ | N / A | စားသုံးသူများနှင့် အကျိုးရှိသော တန်ဖိုးများ ဖလှယ်ခြင်းကို ဖန်တီးခြင်း။ |
ဤနှိုင်းယှဉ်သုံးသပ်ချက်တွင် Google နှင့် Facebook တို့သည် သုံးစွဲသူ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆီသို့ ဦးတည်လုပ်ဆောင်ခဲ့သော ကွဲပြားသောချဉ်းကပ်မှုများကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။ ပြင်ပကုမ္ပဏီ ကွတ်ကီးများမှ Google ၏ ဆုံချက်နှင့် ၎င်း၏ AI နှင့် စက်သင်ယူမှုအသုံးပြုမှုနှင့်အတူ ပထမပါတီဒေတာနှင့် ဆက်စပ်ကြော်ငြာများအပေါ် အာရုံစိုက်မှု တိုးလာသည် (
ML) သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ကြော်ငြာများ၏ တောင်းဆိုချက်များနှင့် သုံးစွဲသူများ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ မျှတမှုကို မျှတစေမည့် နည်းဗျူဟာကို ပြသသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေဖြင့် Facebook ၏ တိုက်ရိုက်စားသုံးသူ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှု၊ တန်ဖိုးဖလှယ်မှုနှင့် AI အသုံးပြုမှုနှင့်အတူ လျှို့ဝှက်ရေးဆိုင်ရာ အပြောင်းအလဲများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် အလေးပေးမှုသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၏ တိုးတက်ပြောင်းလဲနေသော အခင်းအကျင်းကို သွားလာစဉ်တွင် သုံးစွဲသူများ၏ ယုံကြည်မှုကို တည်ဆောက်ထိန်းသိမ်းရန် ကြိုးပမ်းသည့်ဗျူဟာကို ညွှန်ပြနေသည်။ဤပြောင်းလဲနေသော ဒစ်ဂျစ်တယ်ကြော်ငြာပတ်ဝန်းကျင်တွင် ၎င်းတို့၏ဗျူဟာများကို ထိထိရောက်ရောက် ချိန်ညှိရန် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများနှင့် ကြော်ငြာသူများသည် ဤကွဲပြားမှုများကို နားလည်ရပါမည်။ ကုမ္ပဏီနှစ်ခုလုံး၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အာရုံစိုက်သည့် မဟာဗျူဟာများဆီသို့ ကူးပြောင်းမှုများသည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော လုပ်ငန်းလမ်းကြောင်းကို ထင်ဟပ်စေကာ ဒစ်ဂျစ်တယ် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အလေ့အကျင့်များ ပိုမိုအားကောင်းလာမည့် အနာဂတ်ကို ညွှန်ပြနေသည်။
ကုမ္ပဏီတစ်ခုစီ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်မှုတွင် ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ စေ့စေ့ငုကြည့်ခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ မူဝါဒစာမျက်နှာများနှင့် တရားဝင် ဆက်သွယ်မှုများသို့ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခြင်းက ပိုမိုအသေးစိတ်ပြီး မွမ်းမံထားသော အချက်အလက်များကို ပေးစွမ်းမည်ဖြစ်သည်။