Şeffaflık Beyanı

Verinizi nasıl işlediğimizi, saklamadan anlatıyoruz.

Bu sayfa, OculaWork'ün çalışanların fizyolojik ve ergonomik göstergelerini işlerken hangi veriyi neden topladığını, kiminle paylaştığını, ne kadar sakladığını ve rızanın gerçekte neyi koruyup neyi korumadığını — hukuk danışmanınızın ve ilgili denetim süreçlerinin incelemesine yardımcı olacak açıklıkta — açıklar. Sistemi düzenli olarak kendi içimizde denetliyor, bulduğumuz her boşluğu burada dürüstçe kayıt altına alıp kapatıyoruz.

🛡️Bu sayfa canlı bir belgedir — sistemde bir iyileştirme yapıldıkça buraya da yansıtılır (bkz. §07, en son örnek: k-anonimlik eşiğinin sıkılaştırılması).
Kategorik "duygu" (mutlu/üzgün/öfkeli) tanıma yok — yalnızca yorgunluk/dikkat gibi fizyolojik göstergeler, toplulaştırılmış ve eşik uygulanmış biçimde
Ham kamera görüntüsü hiçbir zaman cihazınızdan çıkmaz — yalnızca hesaplanmış sayılar
Her işleme amacı için ayrı, gerçekten reddedilebilir açık rıza
Yönetime giden HER istatistik en az 5 kişilik (departman) veya 10 kişilik (şirket-geneli) gruplarla sınırlı; eşik altı gizlenir ve tamamlayıcı baskılama uygulanır. Bu mekanizma tek başına hukuken anonimlik garantisi değildir
KVKK Md. 11 silme hakkı, 500+ kayıtta bile güvenilir çalışacak şekilde test edildi
Her firmanın verisi tamamen izole — başka bir firmanın verisine erişim teknik olarak engelli
Rıza ve onay kayıtları bütünlük korumalı denetim kaydı olarak tutulur; geçmiş kayıtların değiştirilmesi engellenir, bir uyuşmazlıkta mahkemeye sunulabilir. Saklama ve imha işlemleri ilgili mevzuata tabidir
Türk hukuku (KVKK, 6331, İş Kanunu) esas alındı; AB mevzuatı, yalnızca AB bağlantılı kullanım senaryoları bakımından ilgili olduğu ölçüde ayrıca incelenir
Kod, onlarca ayrı otomatik inceleme turuyla (kendi iç sürecimiz, dış/insan denetim değil) satır satır tarandı; kendi eksiklerimizi kendi sürecimiz yakalayıp düzeltti
Bu tarama yasal bir zorunluluk değil, bilinçli bir tercih olduğu açıkça belirtiliyor — gizlenmiyor
01 Verileriniz nerede, kime ait?

OculaWork iki dağıtım modeli sunar. Firma isterse self-host olur: operasyonel verisi (taramalar, öz-değerlendirmeler) kendi adına açtığı, kendi Google Cloud/Firebase hesabında barındırılır — bir başka firmanın verisiyle aynı ortamı paylaşmaz. İstemezse OculaWork'ün paylaşımlı (cloud) altyapısını kullanır; bu durumda operasyonel veri, tenantId ile katı biçimde izole edilmiş ortak bir veritabanında tutulur (bkz. Kullanım Şartları §7.4, §10.8) — iki model de aynı erişim/rıza/saklama garantilerine tabidir. Kimlik doğrulama (e-posta, şifre özeti, rol ataması) her iki modelde de OculaWork'ün merkezi altyapısında tutulur; bu, hesap yönetimini mümkün kılmak için gerekli asgari bilgidir. Self-host'un pratik anlamı şu: operasyonel veriler müşterinin kendi bulut hesabında tutulur; OculaWork'ün bu altyapıya erişimi müşterinin yetkilendirmesine ve sözleşmede belirlenen erişim mekanizmalarına bağlıdır — hesabın sahibi sizsiniz, verdiğiniz erişimi kaldırabilirsiniz.

Kamera görüntünüz hiçbir zaman cihazınızdan çıkmaz. Video, yalnızca tarayıcınızda (RAM'de) işlenir; sunuculara yalnızca hesaplanmış sayısal değerler (göz kırpma oranı, EAR gibi) iletilir.

Verinin izlediği yol
KAMERA
   │
   ▼
ÇALIŞANIN TARAYICISI
   │
   │  ham görüntü  ─────✕  (cihazdan hiç çıkmaz)
   │
   ▼
EAR / PERCLOS / SAYISAL GÖSTERGE
   │
   ├──────────────►  Çalışanın kendisi        (tam, kimlikli)
   │
   ├──────────────►  Yetkilendirilmiş
   │                 iş yeri hekimi           (tam, kimlikli)
   │
   └──────────────►  Toplulaştırma + eşik + baskılama
                              │
                              ▼
                     Yönetim / İK             (yalnızca toplu istatistik,
                                               kimlik yok, eşik altı gizli)
🦉 OwO nasıl öğrenir?

OwO, merkezi olarak çalışan profili toplamaz. Öğrenme kurumun kendi altyapısında gerçekleşir; sektör modeline yalnızca gizlilik artırıcı tekniklerden geçirilmiş, toplulaştırılmış matematiksel model katkıları gönderilir.

Merkeze gönderilebilecek alanlar teknik olarak sınırlıdır — bu bir taahhüt değil, sistemin izin verdiği azami kapsamdır. Çalışan kimliği, e-posta, departman, ham ölçüm, serbest metin veya tarih içeren bir istek sunucu tarafında reddedilir. Katkı ayrıca en az 50 ölçümden türetilmiş olmak, gürültülendirilmiş olmak ve büyüklüğü sınırlandırılmış olmak zorundadır. Bu katkı kanalı varsayılan olarak kapalıdır.

Dürüst olalım: bu tekniklerin uygulanmış olması, ilgili verinin hukuken anonim olduğu anlamına gelmez. Matematiksel model katkılarından çıkarım yapılabildiği bilinen bir araştırma alanıdır. Bizim yaptığımız, bu riski katmanlı önlemlerle azaltmaktır — ortadan kaldırdığımızı iddia etmiyoruz.

OculaWork'ün yapmadığı şeyler
  • Otomatik işe alma kararı vermez
  • Otomatik işten çıkarma kararı vermez
  • Otomatik terfi veya performans kararı vermez
  • Bireysel sonuçları İK'ya veya yöneticiye göstermez
  • Ham kamera görüntüsünü sunucuya göndermez
  • Kategorik duygu tanıma (mutlu/üzgün/öfkeli) yapmaz
  • Hastalık teşhisi koymaz, tedavi önermez, ilaç önermez
  • Hastalık taraması veya öngörüsü yapmaz
  • Çalışanı tek başına bir risk skoruna göre cezalandırmayı amaçlamaz
02 Rıza modeli: her amaç için ayrı, gerçekten reddedilebilir

Aydınlatma ve açık rıza iki ayrı adımdır — tek tıkla birleştirilmez. Açık rıza gereken işlemlerde amaç bazlı, ayrı ve geri alınabilir onay kutuları kullanırız. Her veri işleme faaliyetinin hukuki sebebi açık rıza değildir; uygulanabilir sebep somut işleme bakımından ayrıca belirlenir.

⚖️ Açık rıza, iş ilişkisinde otomatik bir güvenli liman değildir. Rızanın özgür iradeye dayanıp dayanmadığı, işveren-çalışan arasındaki yapısal güç dengesi dikkate alınarak ayrıca değerlendirilir. Bu yüzden rızayı tek savunma hattı olarak kullanmıyoruz.
  • Genel ölçüm rızası — kamera erişimi ve göz kırpma/yorgunluk ölçümü, temel taramanın gerçekleştirilebilmesi için teknik olarak gereklidir; bu ölçüm olmadan tarama yapılamaz. Bu, işverenin yasal olarak zorunlu tuttuğu bir sağlık gözetimi yöntemi değildir — çalışan rıza vermediğinde yalnızca temel tarama gerçekleşmez.
  • Yüz biyometrisi rızası — yalnızca firmanız kimlik doğrulamayı açtıysa istenir, genel rızadan ayrı geri çekilebilir.
  • Gelişmiş Fizyolojik Göstergeler rızası — tamamen isteğe bağlıdır, verilmezse temel tarama hiç etkilenmez.

Rıza ekranında artık gerçek bir "Reddediyorum" yolu vardır; rızanın verilmediğine veya geri çekildiğine ilişkin bireysel kayıt işverene aktarılmaz; OculaWork bu bilgiyi çalışan aleyhine bir karar mekanizmasının parçası olarak kullanmaz. Çalışan, ayarlar menüsünden Gelişmiş Fizyolojik Göstergeler rızasını istediği an tek tıkla açıp kapatabilir. Her rıza/ret/geri-çekme olayı, bütünlüğü korunan bir kayıt defterine zaman damgasıyla işlenir; geçmiş kayıtlar olağan uygulama kontrolleriyle hiç kimse (biz dahil) tarafından değiştirilemez. Saklama ve imha işlemleri ilgili mevzuata tabidir — bir uyuşmazlık durumunda bu kayıtlar okunaklı bir rapor olarak çıkarılabilir. Bu, yalnızca bir uygulama kuralı değil, veritabanı erişim kuralı seviyesinde zorlanır (kayıt yalnızca oluşturulabilir; güncelleme/silme isteği — bizim panelimiz dahil — sistemsel olarak reddedilir).

⚖️ Dürüstçe: Rıza her şeyi çözmüyor

Kişisel Verileri Koruma Kurulu'nun işyerinde biyometrik veri işlemeyle ilgili yakın tarihli bir ilke kararı, işçi-işveren ilişkisindeki güç dengesizliğinin, rızanın özgür iradeye dayanıp dayanmadığı konusunda ciddi soru işaretleri yarattığını; ayrıca rıza olsa dahi, daha az müdahaleci bir alternatif varken biyometrik yöntemi seçmenin ölçülülük ilkesini karşılamayabileceğini belirtiyor. Bunu saklamıyoruz: rızayı tek savunma hattı olarak görmüyoruz. Bu yüzden yukarıdaki granüler/reddedilebilir rıza modelinin YANINDA, aşağıdaki 03-05. maddelerdeki teknik/idari önlemleri (k-anonimlik, veri minimizasyonu, saklama sınırları) de aynı anda uyguluyoruz.

03 Kime, ne kadar kimlikli veri gösterilir?
🧑‍💻 Çalışanın kendisi
Kendi tüm sonuçlarını (gelişmiş fizyolojik göstergelerin anlık ekranı dahil) görür. Bu veri onun dışında hiçbir yönetici/doktor ekranında ayrıntılı gösterilmez.
🩺 İş hekimi
Fizyolojik göstergeleri (yorgunluk/stres/dikkat, kategorik "duygu" etiketi değil) kimlikli görür. Yetkilendirilmiş işyeri hekimi bu göstergelere, kendi mesleki görev ve yetkileri kapsamında ve veri sorumlusunun belirlediği hukuki amaçla sınırlı olarak erişir; bu erişim OculaWork tarafından bağımsız bir tıbbi gereklilik iddiası olarak ileri sürülmez. Nihai değerlendirme hekimin bağımsız klinik değerlendirmesine aittir. Her gösterge yanında "bu bir tanı değildir, nihai değerlendirme hekimin bağımsız muayenesine aittir" notu bulunur. Görüşme sırasında hekime kamera tabanlı yaklaşık bir nabız göstergesi de sunulur. Bu gösterge tıbbi cihaz ölçümü, tanı, klinik ölçüm veya sağlık durumunun kesin belirlenmesi amacıyla kullanılmaz; yalnızca yaklaşık bir yardımcı sinyal olarak sunulur — güvenilmez okumalarda sayı üretmek yerine dürüstçe "belirsiz" döner, kalıcı tarama geçmişine hiçbir zaman eklenmez (bkz. Metodoloji).
🏢 Yönetim/İK
Yalnızca en az 5 kişilik (departman) veya en az 10 kişilik (şirket-geneli) gruplar için toplulaştırılmış ve eşik/baskılama uygulanmış fizyolojik istatistik görür (k-anonimlik). Bu eşiğin altında istatistikler tamamen gizlenir ve tamamlayıcı baskılama uygulanır. Bu tekniklerin uygulanmış olması tek başına hukuki anonimlik garantisi olarak ileri sürülmez. Kategorik "duygu" (mutlu/üzgün/öfkeli) verisi ise hiç toplanmaz/gösterilmez — toplulaştırılmış halde bile.
🤖 OculaWork / OwO modeli
Sektörel öğrenme modeli, çalışan kimliği veya ham metin içermeyen sayısal katkılarla eğitilir; bu katkılara gizlilik artırıcı teknikler uygulanır. Bu tekniklerin uygulanmış olması tek başına hukuki anonimlik garantisi olarak ileri sürülmez. Eğitim örnekleri 180 gün sonra otomatik silinir.
04 Ne kadar saklanır, nasıl silinir?
  • Ölçüm verileri: iç saklama politikamız kapsamında aktif abonelik + 2 yıl; ilgili mevzuattan doğan yasal saklama süreleri saklıdır.
  • Yüz biyometrik şablonu ve cihaz-içi öğrenme model ağırlıkları: aktif abonelik boyunca; "Verilerimi Sil" talebinde veya hesap kapanışında otomatik olarak silinir.
  • Hekim klinik notları: yetkilendirilmiş iş yeri hekiminin oluşturduğu sağlık gözetimi kayıtları, ilgili İSG mevzuatında öngörülen saklama süreleri ve KVKK'nın saklama ilkeleri çerçevesinde muhafaza edilir (saklama süresi işin niteliğine ve uygulanabilir yönetmeliğe göre değişir; örneğin Biyolojik Etkenlere Maruziyet Risklerinin Önlenmesi Hakkında Yönetmelik Madde 13/2, maruziyet kayıtlarının maruziyet sona erdikten sonra en az onbeş yıl saklanmasını öngörür — belirli etkenler söz konusu olduğunda bu süre kırk yıla çıkar. Tüm kişisel sağlık dosyaları için geçerli, tek ve genel bir süre iddiasında bulunmuyoruz — uygulanacak süreyi veri sorumlusu kendi faaliyet alanına göre belirler). Kayıtların bütünlüğü korunur, geçmişe dönük değiştirilemez. Silme talepleri, uygulanabilir yasal saklama yükümlülükleri saklı kalmak kaydıyla değerlendirilir.
  • "Verilerimi Sil" talebi, tarama sayısı ne olursa olsun (500'den fazla kayıt olsa bile) güvenilir şekilde tamamlanacak biçimde tasarlanmıştır; başarısız olursa kullanıcı açıkça bilgilendirilir, sessizce "başarılı" göstermez.
05 Kendi kendimizi denetliyoruz

Bu sayfa, 2026 yılında yapılan kapsamlı bir iç teknik ve mevzuat uyum incelemesinin sonucudur — AB Yapay Zeka Yasası'nın işyerinde duygu tanımayla ilgili hükümleri, KVKK'nın biyometrik veri kararları ve Türk İş Hukuku'ndaki çalışan izleme sınırları esas alınarak, kodun kendisi satır satır incelenmiş; bulunan her boşluk (kimlikli gösterim, eksik saklama süresi, eksik rıza granülerliği gibi) doğrudan düzeltilmiştir. Mükemmel/sıfır-risk iddia etmiyoruz — bu alan (işyerinde biyometrik/fizyolojik veri) hem Türkiye'de hem dünyada hâlâ hızla gelişen bir hukuki alan; ama sistemimizin bilinçli, iyi niyetli ve sürekli gözden geçirilen bir yaklaşımla inşa edildiğini gösterebiliriz.

Somut bir örnek: şirket-geneli toplu istatistikler için k-anonimlik eşiğimiz başlangıçta 5 kişiydi (departman-içi eşikle aynı). Bir iç denetim turunda, hassas biyometrik/fizyolojik verinin şirket-geneli agregatlarda daha yüksek bir eşik hak ettiğini değerlendirip eşiği 10 kişiye çıkardık — bu, kendimizi düzenli olarak sorguladığımızın ve bulduğumuzda iyileştirdiğimizin somut bir kanıtıdır, soyut bir iddia değil.

06 Sık sorulan sorular
🩺 "Sistem çalışanların duygu durumunu mu ölçüyor?"
Hayır. Kategorik duygu (mutlu/üzgün/öfkeli) sınıflandırması sistemde hiçbir yerde yok — bilinçli olarak kaldırdık. Ölçtüğümüz şey yorgunluk, dikkat düzeyi ve göz sağlığına dair fizyolojik göstergelerdir; sistem kategorik duygu sınıflandırması (ör. mutlu/üzgün/öfkeli) üretmek üzere tasarlanmamıştır. Mevcut kullanım amacı ve üretilen çıktılar fizyolojik/operasyonel göstergelerle sınırlıdır; nihai hukuki sınıflandırma somut kullanım senaryosuna ve uygulanabilir mevzuata göre ayrıca değerlendirilir.
🏢 "Bir yönetici, belirli bir çalışanın sonucunu görebilir mi?"
Hayır. Yönetim/İK ekranı yalnızca en az 5 kişilik (departman) veya 10 kişilik (şirket-geneli) gruplar için toplulaştırılmış ve eşik/baskılama uygulanmış istatistik gösterir; bu eşiğin altında istatistik tamamen gizlenir. İş hekimi, klinik değerlendirme yapabilmesi için bireysel fizyolojik göstergeleri görür — ama bunlar da "tanı değildir" notuyla, kategorik duygu içermeden sunulur.
🏷️ "Sistem AB Yapay Zeka Yasası'nda 'yüksek riskli AI sistemi' kapsamına giriyor mu?"
Sistem işe alım, işten çıkarma, terfi veya performans değerlendirmesi gibi bir istihdam kararı VERMİYOR — yalnızca hekime ve (k-anonimlik arkasında) yönetime bilgilendirici bir fizyolojik gösterge sunuyor, nihai karar her zaman insan (hekim/yönetici) tarafından veriliyor. Mevcut ürün tasarımında sistem işe alma, işten çıkarma, terfi veya performans değerlendirmesi için otomatik karar üretmez. Bununla birlikte AI Act kapsamı yalnızca otomatik karar verilip verilmemesine bağlı olmadığından, AB bağlantılı kullanım senaryolarında ürünün somut kullanım amacı, kullanıcı rolü ve ilgili mevzuat ayrıca değerlendirilmelidir; bu değerlendirme hukuki danışmanınızın kendi incelemesinin yerini tutmaz — bu alan hâlâ gelişmekte olan bir yorum konusu, iddiamızı gizlemeden söylüyoruz.
⚖️ "Bir çalışan bizi KVKK'ya şikayet ederse ne olur?"
Her rıza/ret/geri-çekme olayı, bütünlüğü korunan bir kayıt defterine işleniyor: geçmiş kayıtların değiştirilmesi teknik olarak engellenir. Kayıtların saklanması ve gerektiğinde silinmesi, uygulanabilir yasal saklama yükümlülükleri ve ilgili kişi hakları çerçevesinde gerçekleştirilir. Bu kayıt yalnızca tarayıcıdan gelen bir zaman damgasına dayanmıyor — sunucu tarafında üretilen, istemci tarafından taklit edilemeyen bir zaman damgası, güvenlik ve uyuşmazlıkların ispatı amacıyla ve uygulanabilir saklama süresiyle sınırlı olmak üzere IP adresi ve hangi onay metni sürümüne rıza verildiği bilgisiyle birlikte tutuluyor; bu üç alan da güvenlik kuralları seviyesinde kilitli ve sonradan hiç kimse (biz dahil) tarafından değiştirilemiyor. Bir "ben rıza vermedim" itirazında bu kayıt tek tıkla, ilgili uyuşmazlık veya başvuru kapsamında incelenmek üzere okunaklı bir rapora dönüştürülebiliyor. Ayrıca rızanın "tek savunma hattı" olmadığını, k-anonimlik/veri minimizasyonu/saklama sınırları gibi bağımsız teknik önlemlerin de aynı anda uygulandığını gösterebiliyoruz.
🗑️ "Bir çalışan verilerinin silinmesini isterse gerçekten siliniyor mu?"
Evet — uygulanabilir yasal saklama yükümlülükleri saklı kalmak üzere, tarama verileri, yüz biyometrik şablonu ve cihaz-içi öğrenme model ağırlıkları otomatik olarak, 500'den fazla kayıt olsa bile güvenilir şekilde siliniyor (test edildi). Yalnızca hekim klinik notları ve güvenlik/denetim izi niteliğindeki birkaç kayıt (uyarı geçmişi gibi) — hekim klinik notlarına uygulanan hukuki saklama ve kayıt bütünlüğü gerekçeleriyle — bilinçli olarak korunuyor; bu istisna gizlenmiyor, açıkça yazılı.
07 Kaynaklarımız — kartlarımızı açık oynuyoruz
Bu sistemi kurarken/düzeltirken neye dikkat ettiğimizi ve hangi kaynaklara dayandığımızı, bir denetim veya itiraz durumunda doğrudan referans verebileceğiniz şekilde listeliyoruz. Kaynaklar, doğrulanabilir birincil ve ikincil kaynaklardan seçilmiş olup ilgili iddiaların dayanağını göstermek amacıyla listelenmiştir.
📚 Kaynakların kullanım ilkesi: Birincil hukuk kaynakları (Resmî Gazete, mevzuat, KVKK Kurul kararları, yetkili AB kurumlarının metinleri) esas alınır. Akademik çalışmalar, hukuk bürosu yayınları ve medya içerikleri yalnızca açıklayıcı/ikincil kaynak olarak kullanılır.
🇪🇺 AB Yapay Zeka Yasası (EU AI Act) — Madde 5(1)(f)
  • Madde 5 — Yasaklı AI Uygulamaları (resmi metin)Neye dikkat ettik: işyerinde "kategorik duygu" (mutlu/üzgün/öfkeli) çıkarımı yasak; "fiziksel durum" (yorgunluk, ağrı) yasağın dışında. Bu ayrımı temel alarak kategorik duygu grafiklerini kaldırdık, fizyolojik göstergeleri (yorgunluk/stres/odak) tuttuk.
  • Future of Privacy Forum — "Red Lines under EU AI Act"Neye dikkat ettik: yasağın "kullanıma" odaklandığını, verinin paylaşılmamasının tek başına yeterli bir savunma olmadığını gösteren analiz — bu yüzden veriyi yalnızca "paylaşmamakla" yetinmedik, hiç toplamamaya karar verdik.
  • William Fry — AI Act'in bölgesel/AB-dışı kapsamıNeye dikkat ettik: Türkiye merkezli olmamızın otomatik bir muafiyet sağlamadığını, ileride bir AB bağlantılı müşteri/çalışan olursa kapsamın değişebileceğini bu kaynaktan öğrendik ve tedbiri şimdiden aldık.
🇹🇷 KVKK ve Türk Hukuku
  • KVKK 2026/921 sayılı İlke Kararı (29.04.2026)Neye dikkat ettik: işçi-işveren güç dengesizliğinin rızayı sorgulanabilir kıldığı gerekçesi — bu yüzden rızayı TEK savunma hattı yapmadık; granüler/reddedilebilir rıza + ayrıca k-anonimlik, veri minimizasyonu ve saklama sınırları gibi bağımsız teknik önlemler ekledik.
  • 6698 sayılı KVKK Madde 6 (özel nitelikli veri) ve Madde 11 (ilgili kişi hakları)Neye dikkat ettik: biyometrik/sağlık verisinin en sıkı koruma kategorisinde olduğu, silme hakkının (md. 11) gerçekten teknik olarak çalışması gerektiği — bu yüzden "Verilerimi Sil" akışını 500+ kayıtta bile güvenilir çalışacak şekilde test ettik.
  • 6331 sayılı İş Sağlığı ve Güvenliği Kanunu, Madde 15Neye dikkat ettik: bu kanunun kameralı göz/duygu taraması gibi bir yöntemi ZORUNLU KILMADIĞINI netleştirdik — yani bu bir yasal zorunluluk değil, bilinçli bir işveren tercihidir; bunu gizlemek yerine aydınlatma metninde açıkça böyle çerçeveledik.
  • 6331 sayılı Kanun Madde 17 ve "Çalışanların İş Sağlığı ve Güvenliği Eğitimleri Uygulama Rehberi" (R.G. Sayı 33212, 2 Nisan 2026)Neye dikkat ettik: bu düzenleme İSG eğitimini işverenin ASIL yasal yükümlülüğü kıldığı için OculaLearn'ün müfredatını (8 ders) doğrudan Ek-1 tablosundan, iki bağımsız kaynak okumasıyla çapraz doğrulayarak kurduk; işyerine özgü/özel içerikleri resmi 60/100 geçme notuna ve sertifikaya hiç dahil etmeyerek yasal müfredatla şirket-özel içeriği net biçimde ayırdık — ayrıntılı doğrulama zinciri metodoloji sayfamızda kayıtlıdır.
  • İşyerinde kamera/elektronik izleme — güncel hukuki rehberNeye dikkat ettik: izlemenin orantılılığı aşıp performans/davranış ölçümüne dönüşmesinin kişilik haklarına saldırı sayılabileceği — bu yüzden ham kamera görüntüsünü hiç sunucuya göndermiyoruz, yalnızca sayısal ölçüm.
🌍 Uluslararası Emsaller — Nelerden Kaçındık
  • İsveç IMY — Securitas kararı (Haziran 2026)Neye dikkat ettik: "sadece güvenlik/İSG amaçlı yapıyoruz" savunmasının TEK BAŞINA yeterli olmadığını gösteren en taze emsal — bu yüzden yalnızca bu savunmaya güvenmedik, yukarıdaki granüler rıza + veri minimizasyonu önlemlerini de ekledik.
  • HireVue'nun mikro-ifade/duygu skorlamasını kaldırması (2021)Neye dikkat ettik: düşük prediktif değer taşıyan ama yüksek ayrımcılık riski oluşturan bir özelliğin, dava/ceza gelmeden ÖNCE kendi isteğiyle kaldırılmasının doğru strateji olduğu — biz de kategorik duygu grafiklerini bir şikayet gelmeden proaktif olarak kaldırdık.
  • ABD Illinois BIPA (Biometric Information Privacy Act)Neye dikkat ettik: yazılı rıza + kamuya açık imha takvimi şartı — ileride ABD pazarına açılma ihtimaline karşı, saklama sürelerimizi ve rıza metnimizi bu standarda uyumlu olacak şekilde şimdiden netleştirdik.
🛠️ Kendi İç Denetim Sürecimiz
  • Kod, düzenli aralıklarla onlarca ayrı otomatik inceleme turundan geçiriliyor (bu bizim kendi iç sürecimiz — dış/insan denetim değil), bulunan HER bulgu için somut bir kod düzeltmesi yapılıyor, sonrasında AYRI doğrulama turlarıyla her düzeltme tekrar kontrol ediliyor.Neye dikkat ettik: kendi iddialarımızı kör güvenle kabul etmedik — bir doğrulama turunda, ilk düzeltmemizin eksik olduğunu (kategorik duygu verisinin hâlâ toplandığını) YİNE KENDİ sürecimiz yakaladı ve hemen düzeltti. Bu sayfanın kendisi de bu sürecin, gizlenmeden, açıkça belgelenmiş, sürekli güncellenen bir çıktısıdır — tek seferlik bir denetim değil.
08 OculaLearn — eğitim modülünün ayrı hukuki çerçevesi

Bu sayfanın yukarıdaki bölümleri OculaWork'ün kamera tabanlı tarama ürününü kapsar. OculaLearn (uzaktan İSG eğitim modülü, ayrı bir Firebase altyapısında, oculalearn.web.app) farklı bir hukuki dayanağa oturur: 6331 sayılı Kanun Madde 17 ve "Çalışanların İş Sağlığı ve Güvenliği Eğitimleri Uygulama Rehberi" (R.G. Sayı 33212, 2 Nisan 2026). Müfredatın 8 dersi, bu düzenlemenin Ek-1 tablosundan iki bağımsız kaynak okumasıyla çapraz doğrulanarak oluşturuldu.

Sorumluluk ayrımı nettir: OculaLearn'ün resmi eğitim içeriği, ilgili mevzuatın Ek-1 kapsamındaki konuları esas alınarak hazırlanır ve içeriğin güncelliği için makul güncelleme süreçleri uygulanır. Müşteri firmaların "İçerik Geliştir" ile eklediği işyerine özgü konular ve tamamen özel ek eğitimler ise Müşteri'nin sorumluluğundadır — bu içerikler kayıttan önce zorunlu, kimlik/IP/zaman damgalı bir sorumluluk kabul onayı ister ve resmi 60/100 geçme notuna veya sertifikaya asla dahil edilmez. Ayrıntılar için bkz. Kullanım Şartları §10.9.

09 Yurt dışına aktarım (KVKK m.9)

OculaWork, kullanılan altyapı ve hizmet sağlayıcısına göre kişisel verilerin yurt dışına aktarılabileceği senaryoları ayrı ayrı değerlendirir. Aktarımın gerçekleştiği her senaryoda KVKK Madde 9 ve ilgili ikincil düzenlemelerde öngörülen aktarım mekanizmalarından uygulanabilir olanı kullanılır. Standart sözleşme kullanılan durumlarda taraflar, imza ve Kurum'a bildirim yükümlülüklerini mevzuata uygun şekilde yerine getirir.

⚖️ Bir hizmet sağlayıcının GDPR kapsamındaki sözleşmesinin tek başına KVKK Madde 9'a uygunluk garantisi oluşturduğunu kabul etmiyoruz. İki rejim ayrıdır; GDPR uyumu KVKK aktarım şartlarının yerine geçmez. Standart sözleşme kullanılan aktarım senaryolarında, sözleşmenin tarafları, imza yetkileri, imza tarihleri ve Kurum'a bildirim yükümlülüğü ayrıca doğrulanır.

Bugün itibarıyla ilgili olabilecek başlıklar:

  • Barındırma — veriler Google Firebase / Google Cloud'un Avrupa bölgesinde tutulur. Avrupa'da saklanıyor olması, sağlayıcının destek erişimi veya alt işleyicileri yoluyla AB dışına aktarım ihtimalini tek başına ortadan kaldırmaz.
  • E-posta gönderimi — bildirim altyapısı sağlayıcısı Amerika Birleşik Devletleri merkezlidir. Bu kanaldan bireysel ölçüm sonucu, yorgunluk/risk skoru veya sağlıkla ilişkili kişisel değerlendirme gönderilmez; içerik şablonludur (bkz. Kullanım Koşulları EK-0.3C).
  • Kurumsal kurulum — Platform müşterinin kendi sunucusunda çalıştığında çalışan verisi bu altyapılara hiç girmez; yalnızca sözleşmede sayılı, sınırlı alanlar merkeze ulaşabilir ve bu kanal varsayılan olarak kapalıdır.

Aktarım mekanizmasının somut olayda yeterli olup olmadığı, veri sorumlusunun kendi değerlendirmesi ve hukuk danışmanının incelemesiyle belirlenir. Bu sayfa o değerlendirmenin yerine geçmez.

Sorularınız için: info@oculawork.com · Tam sözleşme metni için Kullanım Şartları'na bakın.
Son güncelleme: Ağustos 2026
Transparency Statement

How we handle your data, without hiding anything.

This page explains — with the clarity to assist a review by your legal counsel or a relevant audit process — what data OculaWork collects when processing employees' physiological and ergonomic indicators and why, who it is shared with, how long it is kept, and what consent actually does and does not protect. We audit the system regularly and record every gap we find here, honestly, as we close it.

🛡️This page is a living document — as the system improves, this page is updated too (see §07; most recent example: tightening the k-anonymity threshold).
No categorical "emotion" recognition (happy/sad/angry) — only physiological indicators like fatigue/attention, aggregated and subject to thresholds
Raw camera footage never leaves your device — only computed numbers
Separate, genuinely revocable consent for every processing purpose
Every statistic shown to management is limited to groups of at least 5 people (department) or 10 people (company-wide); below-threshold groups are hidden and complementary suppression is applied. These thresholds are not, on their own, a legal guarantee of anonymisation
The right to erasure (KVKK Art. 11) tested to work reliably even with 500+ records
Each company's data is fully isolated — access to another company's data is technically blocked
Consent records are kept as an integrity-protected audit log; historical entries cannot be altered. Retention and deletion are subject to applicable legal obligations
Based on Turkish law (KVKK, Law 6331, Labor Law); EU legislation is examined separately only to the extent it is relevant to EU-connected use cases
Code reviewed line by line across dozens of separate automated review passes (our own internal process, not a third-party/human audit); our process caught and fixed its own gaps
We state plainly that this scanning is not a legal mandate but a deliberate choice — nothing hidden
01 Where is your data, and whose is it?

OculaWork offers two deployment models. A company can choose to be self-hosted: its operational data (scans, self-assessments) is hosted in its own Google Cloud/Firebase account, opened in its own name — it never shares an environment with another company's data. Or it can use OculaWork's shared (cloud) infrastructure, where operational data lives in a common database strictly isolated by tenantId (see Terms of Use §7.4, §10.8) — both models carry the same access/consent/retention guarantees. Identity data (email, password hash, role assignment) is kept on OculaWork's central infrastructure in either model — the minimum needed to make account management possible. In practical terms, self-hosting means operational data is held in the customer's own cloud account; OculaWork's access to that infrastructure depends on the customer's authorisation and on the access mechanisms set out in the contract — you own the account, and you can withdraw the access you granted.

Your camera feed never leaves your device. Video is processed only in your browser (RAM); only computed numeric values (blink rate, EAR, etc.) are sent to the servers.

The path the data takes
CAMERA
   │
   ▼
EMPLOYEE'S BROWSER
   │
   │  raw footage  ─────✕  (never leaves the device)
   │
   ▼
EAR / PERCLOS / NUMERIC INDICATOR
   │
   ├──────────────►  The employee themselves   (full, identified)
   │
   ├──────────────►  Authorised occupational
   │                 physician                 (full, identified)
   │
   └──────────────►  Aggregation + threshold + suppression
                              │
                              ▼
                     Management / HR           (aggregate statistics only,
                                                no identity, below-threshold
                                                groups hidden)
🦉 How does OwO learn?

OwO does not collect employee profiles centrally. Learning takes place within the organisation's own infrastructure; only aggregated mathematical model contributions that have passed through privacy-enhancing techniques are sent to the sector model.

The fields that may be sent to the central system are technically restricted — this is not merely an undertaking but the maximum the system permits. A request containing employee identity, email, department, raw measurements, free text or dates is rejected server-side. A contribution must additionally be derived from at least 50 measurements, be noised, and be bounded in magnitude. This contribution channel is off by default.

To be candid: the application of these techniques does not mean the data is legally anonymous. It is a known area of research that inferences can be drawn from mathematical model contributions. What we do is reduce that risk through layered safeguards — we do not claim to have eliminated it.

What OculaWork does not do
  • Does not make automated hiring decisions
  • Does not make automated dismissal decisions
  • Does not make automated promotion or performance decisions
  • Does not show individual results to HR or managers
  • Does not send raw camera footage to any server
  • Does not perform categorical emotion recognition (happy/sad/angry)
  • Does not diagnose disease, propose treatment, or recommend medication
  • Does not perform disease screening or prediction
  • Is not intended to penalise an employee on the basis of a risk score alone
02 Consent model: separate for each purpose, genuinely revocable

Disclosure and consent are two separate steps — never merged into one click. For processing that requires explicit consent we use purpose-based, separate and revocable checkboxes. Explicit consent is not the legal basis for every processing activity; the applicable basis is determined separately for each concrete processing operation.

⚖️ In an employment relationship, explicit consent is not an automatic safe harbour. Whether consent rests on free will is assessed separately, taking into account the structural power imbalance between employer and employee. That is why we do not rely on consent as our only line of defence.

We use separate, independent checkboxes for different processing purposes:

  • General measurement consent — camera access and blink/fatigue measurement are technically necessary for the basic scan to be performed; without them no scan can take place. This is not a health-surveillance method mandated by law on the employer; where an employee declines, the basic scan simply does not run.
  • Facial biometric consent — requested only if your company enabled face verification; revocable independently of general consent.
  • Advanced Physiological Indicators consent — entirely optional; declining it doesn't affect the basic scan at all.

The consent screen now has a genuine "I Decline" path; the individual record of a consent not being given or being withdrawn is not transmitted to the employer, and OculaWork does not use this information as part of any decision mechanism operating against the employee. Employees can toggle their Advanced Physiological Indicators consent on/off anytime, with one tap, from the settings menu. Every consent/decline/withdrawal event is timestamped into an integrity-protected log; historical entries cannot be altered through ordinary application controls, by anyone, including us. Retention and deletion are subject to applicable legal obligations — in a dispute, this can be exported as a readable report. This isn't just an application-level rule — it's enforced at the database access-rule level (the record can only be created; any update/delete request — including from our own admin panel — is systemically rejected).

⚖️ In all honesty: consent doesn't solve everything

A recent Turkish Data Protection Authority (KVKK) decision on workplace biometric data processing notes that the power imbalance in an employment relationship raises serious doubts about whether consent is truly freely given; and that even with consent, choosing a biometric method when a less invasive alternative exists may fail the proportionality test. We're not hiding this: we don't treat consent as our only line of defense. That's why, alongside the granular/revocable consent model above, we also apply the technical/administrative measures in sections 03-05 below (k-anonymity, data minimization, retention limits) at the same time.

03 Who sees identified data, and how much?
🧑‍💻 The employee themselves
Sees all of their own results (including the live view of the advanced physiological indicators). This data is never shown in detail to any manager/physician screen besides their own.
🩺 The occupational physician
Sees physiological indicators (fatigue/stress/attention — not a categorical "emotion" label) identified by name. The authorised occupational physician accesses these indicators within their own professional duties and powers and limited to the legal purpose determined by the data controller; OculaWork does not assert this access as an independent medical necessity. The final assessment belongs to the physician's independent clinical judgement. Each indicator carries a note that it is not a diagnosis and the final call belongs to the physician's independent examination. During a call, the physician is also shown an approximate camera-based pulse indicator — it honestly returns "uncertain" rather than a number on unreliable readings, and is never added to the permanent scan history (see Methodology).
🏢 Management/HR
Only sees aggregated statistics to which thresholds and suppression have been applied, for groups of at least 5 people (department) or 10 people (company-wide) — k-anonymity. Below this threshold the statistics are hidden entirely and complementary suppression is applied. The application of these techniques is not claimed, by itself, to constitute legal anonymisation. No name, no individual "emotion" result ever reaches management.
🤖 OculaWork / the OwO model
The sector-wide learning model is trained on numeric contributions that do not contain employee identities or raw text. Privacy-enhancing techniques are applied to these contributions; however, the application of such techniques is not claimed, by itself, to constitute legal anonymisation. Training samples are automatically deleted after 180 days.
04 How long is it kept, how is it deleted?
  • Scan data: under our internal retention policy, active subscription + 2 years, subject to applicable statutory retention obligations.
  • Facial biometric template and on-device learning model weights: for the duration of the active subscription; deleted automatically upon a "Delete My Data" request or account closure.
  • Physician clinical notes: health-surveillance records created by the authorised occupational physician are retained in line with the retention periods prescribed by applicable OSH legislation and KVKK's retention principles (the retention period varies with the nature of the work and the applicable regulation; for example, Article 13/2 of the Regulation on the Prevention of Risks from Exposure to Biological Agents requires exposure records to be kept for at least fifteen years after exposure ends — extending to forty years for certain agents. We make no claim of a single, general period covering all personal health files — the applicable period is determined by the data controller for its own field of activity). Record integrity is preserved and retroactive alteration is prevented. Deletion requests are assessed subject to any applicable statutory retention obligations.
  • "Delete My Data" requests are designed to reliably complete regardless of record count (even 500+ records); if it fails, the user is clearly told — it never silently reports "success."
05 We audit ourselves

This page is the result of a comprehensive internal legal/technical audit conducted in 2026 — grounded in the EU AI Act's workplace emotion-recognition provisions, Turkish KVKK biometric-data decisions, and Turkish labor law limits on employee monitoring, with the code itself reviewed line by line; every gap found (identified display, missing retention periods, insufficient consent granularity) was fixed directly. We don't claim perfection or zero risk — this area (workplace biometric/physiological data) is still a rapidly evolving legal field, both in Turkey and globally — but we can show that our system was built with a deliberate, good-faith, continuously-reviewed approach.

A concrete example: our k-anonymity threshold for company-wide aggregate statistics originally started at 5 people (the same as the department-level threshold). During an internal audit round, we determined that sensitive biometric/physiological data deserved a higher threshold at the company-wide aggregate level, and raised it to 10 people — concrete evidence that we regularly question ourselves and improve when we find something, not just an abstract claim.

06 Frequently Asked Questions
🩺 "Does the system measure employees' emotional state?"
No. Categorical emotion classification (happy/sad/angry) does not exist anywhere in the system — we deliberately removed it. What we measure is fatigue, attention level, and physiological indicators related to eye health; the system is not designed to perform categorical emotion recognition. Its current outputs are limited to physiological and operational indicators; the applicable legal classification depends on the specific use case and applicable law.
🏢 "Can a manager see a specific employee's result?"
No. The management/HR screen only shows aggregated statistics to which thresholds and suppression have been applied, for groups of at least 5 people (department) or 10 people (company-wide); below that threshold, the statistic is hidden entirely. The occupational physician sees individual physiological indicators — within their professional duties and the controller's defined purpose — but even those are presented without categorical emotion, with a "not a diagnosis" note.
🏷️ "Does the system fall under the EU AI Act's 'high-risk AI system' classification?"
The system does NOT make an employment decision — no hiring, firing, promotion, or performance-evaluation call. It only provides an informational physiological indicator to the physician and (behind k-anonymity) to management; the final decision is always made by a human (physician/manager). In the current product design the system does not produce automated decisions for hiring, dismissal, promotion or performance evaluation. However, since the AI Act's scope does not depend solely on whether a decision is automated, for EU-linked use cases the product's concrete purpose, the user's role and the applicable legislation must be assessed separately; this assessment does not substitute for your own legal counsel's assessment — this is still an evolving area of interpretation, and we say so without hiding it.
⚖️ "What happens if an employee files a KVKK/GDPR complaint against us?"
Every consent/decline/withdrawal event is written into an integrity-protected log: historical entries cannot be altered through ordinary application controls. Retention and deletion of these records are carried out within the framework of applicable statutory retention obligations and data-subject rights. It doesn't rely on a browser-supplied timestamp alone — each entry is stamped with a server-generated timestamp that the client cannot forge, together with the IP address for security and evidentiary purposes and limited to the applicable retention period, and which version of the consent text was agreed to; all three are enforced at the security-rule level and cannot be altered afterward, by anyone, including us. If an employee later claims "I never consented," this log can be exported with one click as a readable report for examination within the relevant dispute or application. We can also show that consent is not our only line of defense — k-anonymity, data minimization, and retention limits are independent technical safeguards applied at the same time.
🗑️ "If an employee asks for their data to be deleted, does it actually happen?"
Yes — subject to applicable statutory retention obligations, scan data, the facial biometric template, and on-device learning model weights are deleted automatically and reliably, even with 500+ records (tested). Only physician clinical notes and a few security/audit-trail records (like alert history) are deliberately retained — on the legal retention and record-integrity grounds that apply to physician clinical notes; this exception is not hidden, it's written down plainly.
07 Our sources — we play with our cards on the table
Here is exactly what we paid attention to and which sources we relied on while building and fixing this system — in a form you can cite directly in an audit or dispute. The sources are selected from verifiable primary and secondary materials and are listed to show the basis of the related claims.
📚 Principle for sources: Primary legal sources (the Official Gazette, legislation, KVKK Board decisions, texts of competent EU institutions) are taken as the basis. Academic work, law-firm publications and media coverage are used only as explanatory/secondary sources.
🇪🇺 EU AI Act — Article 5(1)(f)
  • Article 5 — Prohibited AI Practices (official text)What we paid attention to: categorical emotion inference (happy/sad/angry) is banned in the workplace; "physical states" (fatigue, pain) are outside the ban. We used this distinction to remove categorical-emotion charts while keeping physiological indicators (fatigue/stress/focus).
  • Future of Privacy Forum — "Red Lines under EU AI Act"What we paid attention to: the ban focuses on "use," not sharing — not sharing data alone isn't a sufficient defense. That's why we chose not to collect the data at all, rather than just not displaying it.
  • William Fry — Extraterritorial reach of the AI ActWhat we paid attention to: being Turkey-based doesn't automatically exempt us; scope could change with a single EU-connected customer or employee. We took precautions now, ahead of time.
🇹🇷 Turkish KVKK and Labor Law
  • KVKK Decision No. 2026/921 (April 29, 2026)What we paid attention to: the power imbalance between employer and employee makes consent questionable on its own — so we didn't make consent our only line of defense; we added k-anonymity, data minimization, and retention limits as independent technical safeguards alongside granular, revocable consent.
  • Turkish Data Protection Law No. 6698, Art. 6 (special-category data) and Art. 11 (data subject rights)What we paid attention to: biometric/health data sits in the strictest protection category, and the deletion right (Art. 11) must actually work technically — so we tested "Delete My Data" to reliably complete even with 500+ records.
  • Turkish Occupational Health and Safety Law No. 6331, Art. 15What we paid attention to: clarifying that this law does NOT mandate a method like camera-based emotion scanning — this is a deliberate employer choice, not a legal requirement, and we say so plainly in our disclosure text rather than hiding it.
  • Law No. 6331, Art. 17 and the "Implementation Guide for Employees' Occupational Health and Safety Training" (Official Gazette No. 33212, April 2, 2026)What we paid attention to: since this regulation makes OHS training the employer's ACTUAL legal obligation, we built OculaLearn's 8-lesson curriculum directly from the Annex-1 (Ek-1) table, cross-verified against two independent source readings; workplace-specific/custom content is never counted toward the official 60/100 pass score or the certificate, keeping the legal curriculum clearly separated from company-specific content — the full verification chain is documented on our methodology page.
  • Workplace camera/electronic monitoring — current legal guide (Turkish)What we paid attention to: monitoring that exceeds proportionality and turns into performance/behavior measurement can be treated as a violation of personality rights — that's why raw camera footage never reaches our servers, only numeric measurements.
🌍 International Precedents — What We Avoided
  • Sweden's IMY — Securitas ruling (June 2026)What we paid attention to: the freshest precedent showing that a "safety/OHS purpose only" defense is not sufficient on its own — that's why we didn't rely on that defense alone, and added the granular consent and data-minimization measures above.
  • HireVue dropping micro-expression/emotion scoring (2021)What we paid attention to: a feature with low predictive value but high discrimination risk is best removed proactively, before litigation or fines arrive — we removed our categorical-emotion charts the same way, before any complaint.
  • Illinois BIPA (Biometric Information Privacy Act)What we paid attention to: the written-consent and public-destruction-schedule requirements — in case we ever expand into the US market, we already aligned our retention periods and consent text with this standard.
🛠️ Our Own Internal Audit Process
  • The code goes through dozens of separate automated review passes on a regular basis (our own internal process, not a third-party/human audit); every finding gets a concrete code fix, then each fix is re-checked in separate verification passes.What we paid attention to: not blindly trusting our own claims — one verification round caught that our first fix was incomplete (categorical emotion data was still being collected), and our own process caught and fixed it immediately. This very page is a transparent, undisguised, continuously-updated output of that process — not a one-time audit.
08 OculaLearn — the training module's separate legal framework

The sections above cover OculaWork's camera-based scanning product. OculaLearn (the remote OHS training module, on separate Firebase infrastructure at oculalearn.web.app) rests on a different legal basis: Law No. 6331 Article 17 and the "Implementation Guide for Employees' Occupational Health and Safety Training" (Official Gazette No. 33212, April 2, 2026). Its 8-lesson curriculum was built from that regulation's Annex-1 table, cross-verified via two independent source readings.

The liability split is explicit: OculaWork is responsible for the accuracy of the official Annex-1 curriculum. Workplace-specific topics and fully custom extra trainings that customer companies add via "Develop Content" are the Customer's responsibility — this content requires a mandatory, identity/IP/timestamp-logged liability acknowledgment before saving, and is never counted toward the official 60/100 pass score or certificate. See Terms of Use §10.9 for details.

09 Cross-border transfers (KVKK Art. 9)

OculaWork assesses separately each scenario in which personal data may be transferred abroad, depending on the infrastructure and service provider used. Wherever a transfer occurs, the applicable mechanism among those set out in KVKK Article 9 and its secondary legislation is used. Where a standard contract is used, the parties fulfil the signature and Board-notification obligations in accordance with the legislation.

⚖️ We do not accept that a provider's GDPR-based contract, on its own, constitutes a guarantee of compliance with KVKK Article 9. The two regimes are distinct; GDPR compliance does not substitute for KVKK transfer conditions. In transfer scenarios where a standard contract is used, the parties to the contract, their signing authority, the signature dates and the obligation to notify the Board are separately verified.

Headings that may be relevant as of today:

  • Hosting — data is held in the European region of Google Firebase / Google Cloud. Storage in Europe does not, on its own, eliminate the possibility of transfer outside the EU through the provider's support access or sub-processors.
  • Email delivery — the notification infrastructure provider is based in the United States. No individual measurement result, fatigue/risk score, or health-related personal assessment is sent through this channel; content is templated (see Terms of Service APP-0.3C).
  • Enterprise deployment — when the Platform runs on the customer's own server, employee data never enters these infrastructures; only the limited fields enumerated in the agreement may reach the centre, and that channel is off by default.

Whether a transfer mechanism is sufficient in a concrete case is determined by the data controller's own assessment and its legal counsel's review. This page does not substitute for that assessment.

Questions: info@oculawork.com · See the full agreement in our Terms of Use.
Last updated: August 2026