データの共有​​

データ共有を構成する

使用統計情報を送信する を選択すると、JetBrains が GoLand を使用する際に利用する機能やアクションに関する匿名統計情報を収集できるようになります。

EAP バージョン使用時に使用統計情報を送信する チェックボックスを選択すると、JetBrains が GoLand を使用する際に利用する機能やアクションに関する統計情報を収集できるようになります。

プラグインによるデータ収集

JetBrains Marketplace からインストールしたサードパーティ製プラグインは、独自に使用状況データ収集を実装している場合があり、GoLand の設定ではこれらのデータ収集は管理されません。 詳しく見るには、プラグイン作者のページやドキュメントをご参照ください。

収集されるデータのカテゴリ

このセクションでは、JetBrains がユーザーの明示的な同意を得て収集するデータの具体的な例について説明します。 これは包括的なリストではなく、製品を改善し、ユーザーへのサービスを向上させるために追跡する重要なデータポイントのスナップショットです。

インストールされているライブラリとプラグイン

Markdown などのよく使用されるプラグインや、OpenAPI などの一般的なライブラリやフレームワークのインストールを記録する場合があります。

ただし、限られたユーザーのみが利用するカスタムライブラリやプラグインの使用状況に関する情報は収集しません。

ファイル拡張機能とプロジェクト規模

ファイル拡張機能の情報は、プロジェクト で使われているプログラミング言語の特定に役立ちます。また、プロジェクトディレクトリ内のファイルのおおよその数は、プロジェクトの規模や IDE のパフォーマンス分析にインサイトをもたらします。

記述されたコード、検索入力、クエリなど、コードやカスタム入力に関連する情報は一切収集されません。 機密性は維持されます。

機能の使用状況

使用状況メトリクスには、GoLand 内での経過時間、IDE ウィンドウ、バージョン管理ソフトウェアとのやり取り、そしてコード補完や検索などの機能の呼び出しが含まれます。 さらに、すべてのやり取りは一連のイベントとして記録されます。 このデータを使用して、当社製品の使用パターンとユーザー全体の行動をより深く理解します。

オペレーティングシステム、IDE、およびプロジェクト設定

IDE および プロジェクト 設定に関する情報を収集する場合があります。

製品パフォーマンスメトリクス

製品のパフォーマンスとアクセシビリティを向上させるために、アプリケーションの起動、プロジェクト分析、ビルド、実行構成の実行時間など、さまざまな期間を記録します。

記録されたイベントを表示する

データ共有が有効化されている場合、イベントはローカルファイルに記録され、次のパスから GoLand システムディレクトリで表示できます：

event-log-data または event-log ディレクトリが表示されない場合は、 データ共有を再度有効にしてIDE を再起動します。

データ保護法の遵守

当社のデータ処理のアプローチでは、匿名性とデータ保護法の遵守を優先しています。 製品の使用データと、お客様の名前および JetBrains アカウントに関連付けられた個人情報は厳密に分離されています。 機能の使用統計のために収集されたすべてのデータは匿名化されており、個人情報や機密データは記録されません。

当社はこれらの原則を順守しているため、一般データ保護規則 (GDPR) は機能の使用統計には適用されません。 ただし、 ePrivacy ディレクティブ(英語)に従い、収集された情報が匿名化されている場合でも、データ収集についてユーザーの同意を求めます。

さらに、当社のデータ処理手順は JetBrains プライバシーポリシー(英語)に従って実行され、すべてのデータは EU 内のサーバー上に保存および処理されます。 当社のプライバシーへの取り組みは、地理的な場所に関係なく、すべてのユーザーに適用されます。

ユーザーデータの匿名性を確保するために当社が採用している主な慣行は次のとおりです：

最小化されたデータ収集

製品メトリクスは実装前に慎重に定義し、データ収集のスコープを最小限に抑えています。 新しいデータ収集の取り組みはすべて、徹底的な審査と承認プロセスを経ます。

構造化されたデータ記録

データ記録はスキーマベースのアプローチを採用しており、すべての情報が事前に定義された構造に従って記録されることを保証しています。 コード文字列や検索入力などのカスタム値は、匿名性維持のため記録されません。

データ集約手法

匿名性を維持するため、データを集約するいくつかの手法を使用しています：

• オープンコードベースによる潜在的な匿名化を回避するために、正確な値は丸められます (たとえば、プロジェクト内のファイル数)。

• カスタムプラグインまたはライブラリ名が報告されないように、事前定義された値セットを含む許可リストが維持されます。

• 記録前に報告されたデータを検証するために、事前定義されたスキーマが厳密に適用されます。

匿名ユーザー識別子

ユーザー識別子はランダム ID で生成され、さらにハッシュ化とソルト化を行い匿名性を維持しています。

無効なデータを処理する

バリデーションルールや運用によって記録できない報告データにはプレースホルダーを設定します。

継続的なプロセス改善

目的の検証とデータ収集ごとの匿名性確保のため、テストやコードレビューによる継続的なプロセス改善を行っています。