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Cookieless系列: FLoC能解決隱私議題嗎？
我們前一篇有介紹過「Cookieless時代趨勢來臨，與我們息息相關的隱私與行銷方式如何應對呢？」建議先行閱讀，裡面包含Cookie的基本觀念，以及為什麼要捨棄的原因，接下來才進入到本篇的主軸，將會針對FLoC的基本原理、是否能解決個人隱私議題為主軸進行探討。
FLoC的全名是 Federated Learning of Cohorts，意思是透過 AI 的 federated learning（聯合學習），由Google推出的自家演算法，目的在於模糊掉個人數據與行為資料，以群體為概念，將類似瀏覽行為的用戶進行分群，產生一組群組識別碼，系統會根據每個群組所感興趣的主題進行標籤分類(美食、旅遊...)，那這樣要如何進行廣告呢？ 演算法會根據美個群組所感興趣的主題進行投放廣告，例如： 小明常常瀏覽旅遊網站，而其他瀏覽相同類型網站的使用者會被歸納到這個群組，而這個群組就被貼上🏷️旅遊的標籤， 因此平台就能將旅行社相關業者的廣告向這個群體進行推播，這就是FLoC主要的運作模式。
主要讓活動記錄保留在用戶端，而不會發送到伺服器，之後可以建立起匿名的「群組」從而進行廣告投放。
聽起來是不是很棒，我們將自己隱身於群組之中，但試想假設我們的興趣本身就比較冷門，被歸類在一起的其他人可能是少數人，反而讓廣告可追蹤的範圍更侷限，廣告商透過一些演算法機制或許就能推敲出個人的興趣喜好，這樣就打破了原本FLoC要解決的問題，因此才會出現反彈的聲浪，而Google也宣布預計放棄此套演算法。
下一個可能解決Floc缺陷的技術？
答案就是Google Topics，原理大致上與FLoC相似，最主要的差異就是加入了時間因子(保留3周...)，並且將群組更加模糊化，避免被交叉比對，追朔描繪出個人隱私，相關的技術細節將留待下一章節進行探討。
結語
科技的演進過程中難免遇到一些缺陷之處，也應該反思，當我們在使用這些免費又優質的服務時，背後是否付出了什麼？ 注意力、個資...等，都可能是我們無形中付出的資產，也越來越多人開始注重隱私，但是對於廣告商平台來說，如果無法知道銷售目標群的興趣，根本無法精準行銷，因此才會衍生這麼多技術迭代的過程，也看到了幾個中途失敗的技術，包括本文的FLoC也是Google準備放棄的一套具有爭議的演算法，對於我們來說，瞭解這些技術的演進過程，也能知曉當我們在使用網路的同時，背後這些平台商做了哪些事，讓我們自己能夠權衡要付出多少、付出的範圍、自身的權益。
資源參考
- https://unwire.pro/2022/01/28/google-16/news/
- https://www.itforce01.com/google提主題取代群組解救floc爭議下/
- https://blog.google/products/chrome/get-know-new-topics-api-privacy-sandbox/
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