Из Википедии, свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Активные пользователи
Активные пользователи Индонезийской Википедии Февраль 2012.jpg
Количество новых и активных пользователей Википедии в Индонезии с сентября 2010 г. по март 2012 г.
Главная Информация
Система единицМетрика продукта
ЕдиницаМедиа потребление
Условное обозначениеDAU, WAU, MAU

Активные пользователи - это метрика измерения, которая обычно используется для измерения уровня взаимодействия с конкретным продуктом или объектом путем определения количества активных взаимодействий с посетителями в соответствующем диапазоне времени (ежедневно, еженедельно и ежемесячно). Эта метрика имеет множество применений как в коммерции, так и в академических кругах, например, в социальных сетях , онлайн-играх или мобильных приложениях . Несмотря на широкое использование в цифровом поведенческом обучении, прогнозировании и отчетности, он также оказывает влияние на конфиденциальность и безопасность , и следует тщательно учитывать этические факторы. Как и любой другой показатель, у активных пользователей могут быть ограничения и критические замечания. Активные пользователи относительно новы или неологичныпо своей природе, это стало важным с ростом коммерциализации Интернета, его использования в общении и социальных сетях . Он измеряет, сколько пользователей посещают или взаимодействуют с продуктом или услугой за определенный интервал или период. [1] Этот показатель обычно оценивается в месяц как количество активных пользователей в месяц ( MAU ), [2] в неделю как количество активных пользователей за неделю ( WAU ), [3] в день как количество активных пользователей за день ( DAU ) [4] или максимальное количество одновременных пользователей. ( PCU ). [5]

Коммерческое использование [ править ]

Предикторы успешного измерения вовлеченности (KPI) и рекламы [ править ]

Активные пользователи в любом временном масштабе предлагают приблизительный обзор количества постоянных клиентов, которых поддерживает продукт, и сравнение изменений этого количества может использоваться для прогнозирования роста или сокращения числа потребителей. В коммерческом контексте успех сайта социальной сети обычно связан с растущей сетью активных пользователей (больший объем посещений сайта), социальными отношениями между этими пользователями и созданным контентом . Активные пользователи могут использоваться в качестве индикатора производительности , управления и прогнозирования будущего успеха, для измерения роста и текущего количества пользователей, посещающих и использующих сайт. Соотношение DAU и MAU предлагает элементарный метод оценкиуровень вовлеченности и удержания клиентов с течением времени. [6] Более высокий коэффициент представляет большую вероятность удержания, что часто указывает на успех продукта. Коэффициенты 0,15 и выше считаются переломным моментом для роста, в то время как устойчивые коэффициенты 0,2 и выше означают устойчивый успех. [7] Чен, Лу, Чау и Гупта (2014) [8] утверждают, что большее количество пользователей ( первых последователей ) приведет к созданию большего количества пользовательского контента , такого как публикации фотографий и видео, которые «продвигают и распространяют» принятие социальных сетей, способствующее развитию социальных сетей. Рост использования социальных сетей, характеризующийся увеличением числа активных пользователей в заранее определенные сроки, может увеличить индивидуальныйсоциальное присутствие . Социальное присутствие можно определить как степень, в которой среда общения в социальных сетях позволяет человеку чувствовать себя рядом с другими [9] [10]. Результаты исследования Moon and Kim (2001) [11] показали, что удовольствие человека от веб-систем имеет положительно влияет на их восприятие системы и, таким образом, формирует «высокое поведенческое намерение ее использовать». Munnukka (2007) [12] обнаружил сильную корреляцию между положительным предыдущим опытом использования связанных типов коммуникаций и внедрением новых услуг мобильной связи.. Однако бывают также случаи, когда между активными пользователями и доходом наблюдалась отрицательная корреляция . Например, прирост ежедневных активных пользователей (DAU) Snap Inc. стабилизировался или снизился во время пандемии COVID-19 , выручка по-прежнему превысила оценки с аналогичными сильными тенденциями в текущем периоде. [13]

Количество новых статей (красная линия) и активных пользователей (синяя линия) в шведской Википедии

Большее количество активных пользователей увеличивает количество посещений определенных сайтов. Чем больше трафика, тем больше будет привлечено больше рекламодателей, что будет способствовать получению дохода . [14] В 2014 году 88% корпоративных целей использования социальных сетей - это реклама . [15] Увеличение числа активных пользователей позволяет сайтам социальных сетей создавать больше профилей клиентов и следить за ними, исходя из потребностей и моделей потребления. [16]Данные активных пользователей можно использовать для определения периодов высокой посещаемости и создания моделей поведения пользователей, которые будут использоваться для целевой рекламы. Увеличение профилей клиентов за счет увеличения числа активных пользователей обеспечивает более релевантную персонализированную и индивидуализированную рекламу. Bleier и Eisenbeiss (2015) [17] обнаружили, что более персонализированные и релевантные рекламные объявления увеличивают «количество просмотров » и значительно повышают эффективность «рекламируемого баннера ». DeZoysa (2002) [18] обнаружил, что потребители с большей вероятностью откроют и откликнутся на персонализированные рекламные объявления, которые имеют отношение к ним.

Цели внешней отчетности [ править ]

Стандартный совет финансового учета определяет , что цель финансовой отчетности является предоставить соответствующую материальную и финансовую информацию для пользователей финансовой отчетности , чтобы для принятия решений и обеспечить эффективное экономическое | распределение ресурсов. [19] Все отчитывающиеся субъекты, в первую очередь компании, акции которых котируются на бирже, и крупные частные компании , по закону обязаны соблюдать требования стандартов раскрытия информации и бухгалтерского учета. Например, в Австралии компании обязаны соблюдать стандарты бухгалтерского учета, установленные Австралийским советом по стандартам бухгалтерского учета , который является частью Закона о корпорациях 2001 г.. В контексте компании, занимающейся социальными сетями, также сообщается нефинансовая информация, такая как количество пользователей (активных пользователей). Примеры могут включать:

КомпанияНефинансовые показатели
FacebookЕжедневные активные пользователи (DAU), ежемесячные активные пользователи (MAU)
ТвиттерЕжемесячные активные пользователи (MAU), просмотры временной шкалы на MAU
GrouponАктивные клиентские единицы

Источник: Weitz, Henry, Rosenthal (2014) [20].

Альтернативные методы сообщения этих показателей - через социальные сети и Интернет, которые стали важной частью «информационной среды» фирмы для предоставления финансовой и нефинансовой информации, согласно Frankel (2004) [21], посредством чего соответствующая информация фирмы передается. распространение и распространение в короткие промежутки времени между сетями инвесторов, журналистов и других посредников и заинтересованных сторон. [22] Инвестиционные блог агрегатора, как Seeking Alpha , стали значительными для профессиональных финансовых аналитиков , [23] , которые дают рекомендации по покупке и продаже акций, а также влияние объем запасов ицены . Исследования Frieder и Zittrain (2007) [24] вызвали новые опасения по поводу того, как информационная отчетность цифровых коммуникационных технологий может влиять на участников рынка .

Admiraal (2009) [25] подчеркнул, что нефинансовые показатели, сообщаемые компаниями социальных сетей , в том числе активными пользователями, могут давать нежелательную уверенность в измерениях успеха, поскольку руководств и правил отчетности, которые обеспечивают надежность и качество информации, слишком мало и еще не стандартизированы . Cohen et al. (2012) [26] исследование набора показателей экономической деятельности показало, что отсутствует подробное раскрытие информации и имеется существенная изменчивостьмежду методами раскрытия информации в зависимости от отрасли и размера. В 2008 году Комиссия по ценным бумагам и биржам США осторожно подошла к пересмотру своих рекомендаций по публичному раскрытию информации для компаний, работающих в социальных сетях, и заявила, что эта информация является « дополнительной, а не достаточной сама по себе». [27] Александр, Ракель, Джендри и Джеймс (2014) [28] рекомендовали руководителям и менеджерам использовать более стратегический подход к управлению отношениями с инвесторами и корпоративными коммуникациями , обеспечивая совместное удовлетворение потребностей инвесторов и аналитиков .

Использование в академических кругах [ править ]

Исследования и веб-поведенческий анализ и прогнозирование [ править ]

Показатель активного пользователя может быть особенно полезен в поведенческой аналитике и прогнозной аналитике . Метрика активного пользователя в контексте прогнозной аналитики может применяться в различных областях, включая актуарную науку , маркетинг , финансовые услуги , здравоохранение , онлайн-игры и социальные сети . Lewis, Wyatt, and Jeremy (2015), [29], например, использовали эту метрику для проведения исследования в области здравоохранения, чтобы изучить качество и влияние мобильного приложения и спрогнозировать пределы использования этих приложений.

Активных пользователей также можно использовать в исследованиях, посвященных проблемам психического здоровья, которые могут стоить мировой экономике 16 триллионов долларов США к 2030 году, если не будет ресурсов, выделяемых на психическое здоровье . [30] Путем анализа поведения в Интернете Чуэнфиттхаявута, Зихуан и Чжу (2020) [31] обнаружили, что содействие информационной, социальной и эмоциональной поддержкекоторый представляет СМИ и общественное мнение, оказывает положительное влияние на поведенческое намерение участников исследования использовать онлайн-вмешательство в области психического здоровья. Установлено, что онлайн-психологическая образовательная программа, разновидность онлайн-вмешательств в области психического здоровья, способствует благополучию и снижению суицидальных зачатий. [32]

В области онлайн-игр активные пользователи весьма полезны в прогнозировании поведения и показателя оттока онлайн-игр. Например, функции активного пользователя, такие как «Продолжительность активности» и «количество воспроизведений», могут иметь обратную корреляцию с коэффициентом оттока, причем «более короткое время воспроизведения и меньшее количество воспроизведений» связано с более высоким коэффициентом оттока. [33] Jia et al. (2015) [34] показали, что существуют социальные структуры, которые возникают или возникают и сосредоточены вокруг очень активных игроков, со структурным сходством между многопользовательскими онлайн-играми , такими как StarCraft II и DotA .

Метрика «Активные пользователи» может использоваться для прогнозирования черт личности , которые можно классифицировать и сгруппировать по категориям. Эти категории имеют точность от 84% до 92%. [35] В зависимости от количества пользователей в конкретной группе связанный с ним Интернет-объект может рассматриваться как «имеющий тенденцию» и как «область интереса».

Этические соображения и ограничения [ править ]

С интернет в эволюции в инструмент , используемый для связи и социализации , этические соображения также сдвинут от данных-доведенные до «человек-центру», что еще более усложняет этические вопросы , связанные с понятиями государственного и частного на интернет - доменов, в результате чего исследователи и субъекты этого не делают полностью понимать положения и условия [36] Необходимо учитывать этические соображения с точки зрения согласия участников, конфиденциальности-конфиденциальности-целостности данных , а также дисциплинарных, отраслевых и профессиональных норм и принятых стандартов в облачных вычислениях и исследованиях больших данных . Бёлефельд (1996) [37]отметили, что исследователи обычно обращаются к этическим принципам в своих соответствующих дисциплинах, поскольку они ищут руководства, и рекомендовали руководящие принципы Ассоциации вычислительной техники, чтобы помочь исследователям выполнять их обязанности в их исследованиях в технологическом или киберпространстве .

Информированное согласие относится к ситуации, когда участник добровольно участвует в исследовании, полностью осознавая методы исследования, связанные с этим риски и выгоды. С ростом использования Интернета в качестве инструмента социальных сетей активные пользователи могут столкнуться с уникальными проблемами при получении информированного согласия. Этические соображения могут включать степень осведомленности участников и соответствие возрасту , способы и практичность, которыми исследователи информируют, и «когда» уместно отказаться от согласия. [38] Кроуфорд и Шульц (2014) [39] отметили, что согласие должно быть «бесчисленным» и «еще не определенным» до проведения исследования. Grady et al. (2017) [40]отметил, что технологические достижения могут помочь в получении согласия без личной встречи исследователей (исследователей) и участников исследования .

Большое количество исследований основано на индивидуализированных данных, которые охватывают онлайн-идентичность пользователей (их клики, чтения, движения) и потребляемый контент, а с помощью аналитики данных делаются выводы об их предпочтениях , социальных отношениях , а также движениях или рабочих привычках. В некоторых случаях люди могут получить большую пользу, но в других им может быть нанесен вред. Афолаби и Гарсиа-Бастейро (2017) [41] полагали, что информированное согласие на исследования выходит за рамки «щелчка по блокам или предоставления подписи», поскольку участники могли почувствовать давление, чтобы присоединиться к исследованию, без осведомленности исследователя о ситуации. Еще не существует общепринятой формы отраслевых стандартов инормы с точки зрения конфиденциальности данных, конфиденциальности и целостности, критическое соображение этики, но были попытки разработать процесс надзора за исследовательской деятельностью и сбором данных, чтобы лучше соответствовать ожиданиям сообщества и конечных пользователей . [42] Также ведутся политические дебаты по этическим вопросам, касающимся интеграции edtech (образовательных технологий) в образовательную среду K-12 , поскольку несовершеннолетние дети считаются наиболее уязвимым слоем всего населения. [43]

Технические ограничения и проблемы [ править ]

Многие компании, занимающиеся социальными сетями, имеют свои соответствующие методы определения различий и методов расчета метрики активных пользователей. Эти различия часто вызывают различия в переменной, которую измеряет метрика. Wyatt (2008) [44] утверждает, что есть свидетельства того, что некоторые показатели, сообщаемые компаниями, работающими в социальных сетях, не кажутся надежными , поскольку требуют категоричных суждений , но по-прежнему актуальны для пользователей финансовой отчетности . Люфт (2009) [45] сообщил, что нефинансовые показатели, как и активные пользователи, создают проблемы с точностью измерения и уместностью взвешивания в сочетании с бухгалтерским учетом.меры отчетности. Деловые прессы и научные круги все чаще обращают внимание на это . о корпоративных правилах раскрытия этой информации. [46]

Активные пользователи рассчитываются с использованием внутренних данных конкретной компании. Данные собираются на основе уникальных пользователей, выполняющих определенные действия, которые сборщики данных считают признаком активности. Эти действия включают посещение домашней страницы или страницы-заставки.веб-сайта, входа в систему, комментирования, загрузки контента или аналогичных действий, связанных с использованием продукта. Количество людей, подписанных на услугу, также может считаться активным пользователем на протяжении ее срока действия. У каждой компании есть свой метод определения количества активных пользователей, и многие компании не раскрывают конкретных подробностей о том, как они их подсчитывают. Некоторые компании со временем вносят изменения в свои методы расчета. Конкретное действие, помечающее пользователей как активных, сильно влияет на качество данных, если оно неточно отражает взаимодействие с продуктом, что приводит к вводящим в заблуждение данным. [47]Основные действия, такие как вход в продукт, могут не точно отражать вовлеченность клиентов и увеличивать количество активных пользователей, в то время как загрузка контента или комментирование могут быть слишком специфичными для продукта и недооценивать активность пользователей.

Вейц, Генри и Розенталь (2014) [48] предположили, что факторы, которые могут повлиять на точность показателей, например, активные пользователи, включают проблемы, связанные с определением и расчетом, обстоятельствами обманчивой инфляции, спецификацией неопределенности и совместно используемыми, дублирующими или поддельными учетными записями. Авторы описывают критерий ежемесячной активности пользователей Facebook, когда зарегистрированные пользователи за последние 30 дней использовали мессенджер и предприняли действия по обмену контентом и действиями, отличные от LinkedIn, который использует зарегистрированных участников, посещения страниц и просмотры. Например, клиент, который использует Facebook один раз, чтобы «комментировать» или «делиться контентом», также может считаться «активным пользователем».[49]Потенциальной причиной этих неточностей в измерениях является внедренная система оплаты труда , которая поощряет желаемое поведение, включая высокопроизводительную систему работы. [50] В компаниях, занимающихся социальными сетями, активные пользователи являются одним из важнейших показателей, определяющих успех продукта. Trueman, Wong и Zhang (2000) [51] обнаружили, что в большинстве случаев уникальные посетители и просмотры страниц в качестве показателя использования Интернета учитывают изменения цен на акции и чистую прибыль интернет-компаний. Lazer, Lev и Livnat (2001) [52] обнаружили, что более популярные веб-сайты генерируют большую доходность акций, в своем исследовании данных о трафике интернет-компаний путем разделения данных о трафике выше и ниже среднего. УступаяБолее высокая доходность портфеля может побудить инвесторов проголосовать за более выгодный пакет бонусов для исполнительного руководства . В исследовании Канга, Ли и На (Kang, Lee and Na, 2010) [53], посвященном глобальному финансовому кризису 2007–2008 годов, подчеркивается важность предотвращения « стимулов к экспроприации » инвесторов, что оказывает очень заметное влияние на корпоративное управление , особенно во время экономического шока.

Активный пользователь ограничен при рассмотрении до- усыновлению и после усыновления поведения пользователей. Приверженность пользователей конкретному онлайн- продукту также может зависеть от доверия и качества альтернатив. [54] Влияние поведения, предшествующего усыновлению, на поведение после усыновления, которое было предсказано прошлыми исследованиями, [55], как обнаружено, связано с такими факторами, как привычка, пол и некоторые другие социально-культурные демографические характеристики . [56] Бьюкенен и Гиллис (1990) [57] и Райхельд и Шефтер (2000) [58]утверждает, что поведение после принятия и постоянное использование «относительно важнее, чем первое или первоначальное использование», поскольку оно показывает «степень лояльности потребителей » и, в конечном итоге, обеспечивает долгосрочную ценность продукта .

См. Также [ править ]

  • Привлечения клиентов
  • Зарегистрированный пользователь
  • Уникальный пользователь

Ссылки [ править ]

  1. ↑ Генри Т.Ф., Розенталь Д.А., Вайц Р.Р. (сентябрь 2014 г.). «Социально неудобно: нефинансовые показатели компаний, работающих в социальных сетях, могут посылать неоднозначную информацию». Бухгалтерский журнал . 218 (3): 52. Гейл A381838689 . 
  2. ^ «Активные пользователи за месяц (MAU)» . База знаний AppStore . AppStoreGrowth.
  3. ↑ Darrow B (12 сентября 2017 г.). «Как Slack планирует упростить общение с коллегами из других компаний» . Удача . Проверено 16 февраля 2019 года .
  4. ↑ Shaban H (7 февраля 2019 г.). «Twitter впервые раскрывает количество активных пользователей за день» . Вашингтон Пост . Проверено 16 февраля 2019 года .
  5. ^ «Определение пиковых одновременных пользователей» . Закон инсайдерской .
  6. ^ Хуэй, Сэм К. (март 2017). «Понимание повторяющегося игрового поведения в казуальных играх с использованием подхода байесовского увеличения данных». Количественный маркетинг и экономика . 15 (1): 29–55. DOI : 10.1007 / s11129-017-9180-2 . S2CID 157211197 . 
  7. ↑ Lovell N (26 октября 2011 г.). «DAU / MAU = взаимодействие» . Gamesbrief . Проверено 3 декабря 2019 года .
  8. ^ Чен, Айхуэй; Лу, Яобинь; Чау, Патрик Ю.К .; Гупта, Сумит (3 июля 2014 г.). «Классификация, измерение и прогнозирование общего активного поведения пользователей на сайтах социальных сетей». Журнал информационных систем управления . 31 (3): 213–253. DOI : 10.1080 / 07421222.2014.995557 . S2CID 38855806 . 
  9. ^ Фулк, Джанет; Стейнфилд, Чарльз У .; Шмитц, Джозеф; Пауэр, Дж. Джерард (октябрь 1987 г.). «Модель обработки социальной информации использования СМИ в организациях». Коммуникационные исследования . 14 (5): 529–552. DOI : 10.1177 / 009365087014005005 . S2CID 145786143 . 
  10. ^ Сир, Дайанна; Хассанейн, Халед; Руководитель, Милена; Иванов, Алексей (январь 2007 г.). «Роль социального присутствия в установлении лояльности в среде электронных услуг». Взаимодействие с компьютерами . 19 (1): 43–56. DOI : 10.1016 / j.intcom.2006.07.010 .
  11. ↑ Мун, Джи-Вон; Ким, Ён-Гул (февраль 2001 г.). «Расширение TAM для контекста World-Wide-Web». Информация и менеджмент . 38 (4): 217–230. CiteSeerX 10.1.1.859.5396 . DOI : 10.1016 / S0378-7206 (00) 00061-6 . 
  12. ^ Munnukka, Юха (30 октября 2007). «Характеристики первых пользователей на рынке мобильной связи». Маркетинговая разведка и планирование . 25 (7): 719–731. DOI : 10.1108 / 02634500710834188 .
  13. ^ «Пропущенная пользовательская цель Snap показывает, что задача прогнозирует рост» . Bloomberg.com . 21 июля 2020 . Проверено 1 ноября 2020 года .
  14. ↑ Чен, Руи (февраль 2013 г.). «Использование участниками социальных сетей - эмпирическое исследование». Системы поддержки принятия решений . 54 (3): 1219–1227. DOI : 10.1016 / j.dss.2012.10.028 .
  15. ^ Дехгани, Милад; Ниаки, Моджтаба Хоррам; Рамезани, Иман; Сали, Расул (июнь 2016 г.). «Оценка влияния рекламы на YouTube на привлечение молодых клиентов». Компьютеры в поведении человека . 59 : 165–172. DOI : 10.1016 / j.chb.2016.01.037 .
  16. ^ Рао, Бхарат; Минакакис, Луи (декабрь 2003 г.). «Эволюция мобильных геолокационных сервисов». Коммуникации ACM . 46 (12): 61–65. DOI : 10.1145 / 953460.953490 . S2CID 1330830 . 
  17. ^ Блейер, Александр; Айзенбайс, Майк (сентябрь 2015 г.). «Эффективность персонализированной интернет-рекламы: взаимодействие того, что, когда и где». Маркетинговая наука . 34 (5): 669–688. DOI : 10.1287 / mksc.2015.0930 .
  18. ^ DeZoysa, Sanjima. «Мобильная реклама должна стать персональной». Telecommunications International . 36 (2).
  19. ^ FASB. (2008). Заявление о концепциях финансового учета № 1. Получено с http://www.fasb.org/resources/ccurl/816/894/aop_CON1.pdf
  20. ^ Вайц, Роб; Генри, Тереза; Розенталь, Дэвид (1 января 2014 г.). «Ограничения нефинансовых показателей, сообщаемые компаниями социальных сетей» . Журнал международных технологий и информационного менеджмента . 23 (3).
  21. ^ Франкель, Ричард; Ли, Сюй (июнь 2004 г.). «Характеристики информационной среды фирмы и информационная асимметрия между инсайдерами и аутсайдерами». Журнал бухгалтерского учета и экономики . 37 (2): 229–259. DOI : 10.1016 / j.jacceco.2003.09.004 .
  22. ^ Рубин, Амир; Рубин, Эран (июль 2010 г.). «Информированные инвесторы и Интернет». Журнал деловых финансов и бухгалтерского учета . 37 (7–8): 841–865. DOI : 10.1111 / j.1468-5957.2010.02187.x . S2CID 59058862 . 
  23. ^ Сакстон, Грегори Д. (сентябрь 2012 г.). «Новые СМИ и внешняя бухгалтерская информация: критический обзор: новые медиа и внешняя бухгалтерская информация». Австралийский обзор бухгалтерского учета . 22 (3): 286–302. DOI : 10.1111 / j.1835-2561.2012.00176.x .
  24. ^ Frieder, Laura L .; Зиттрейн, Джонатан (2007). «Спам работает: данные по рекламе акций и соответствующей рыночной активности» . Рабочий документ Центра Беркмана . SSRN 920553 . 
  25. ^ Admiraal, Мичел; Нивра, Роял; Тюрксема, Руди (июль 2009 г.). «Отчетность по нефинансовой информации». Международный журнал государственного аудита . 36 (3): 15–20. ProQuest 236822392 . 
  26. ^ Коэн, Джеффри Р .; Холдер-Уэбб, Лори Л .; Нат, Леда; Вуд, Дэвид (1 марта 2012 г.). «Корпоративная отчетность по опережающим нефинансовым показателям экономической деятельности и устойчивости». Горизонты бухгалтерского учета . 26 (1): 65–90. DOI : 10,2308 / acch-50073 . S2CID 154627046 . 
  27. ^ Комиссия по ценным бумагам и биржам США. (2008). Руководство Комиссии по использованию веб-сайтов компании (Выпуск № 34-58288). Получено с http://www.sec.gov/rules/interp/%202008/34-58288.pdf .
  28. ^ Александр, Ракель Мейер; Джентри, Джеймс К. (март 2014 г.). «Использование социальных сетей для отчета о финансовых результатах». Бизнес-горизонты . 57 (2): 161–167. DOI : 10.1016 / j.bushor.2013.10.009 .
  29. ^ Льюис, Томас Лорчан; Вятт, Джереми К. (19 августа 2015 г.). «Фактор использования приложений: простой показатель для сравнения воздействия мобильных медицинских приложений на население» . Журнал медицинских интернет-исследований . 17 (8): e200. DOI : 10,2196 / jmir.4284 . PMC 4642395 . PMID 26290093 .  
  30. ^ Патель, Викрам; Саксена, Шекхар; Лунд, Крик; Торникрофт, Грэм; Байнгана, Флоренция; Болтон, Пол; Чисхолм, Дан; Коллинз, Памела Y; Купер, Дженис Л; Итон, Джулиан; Херрман, Хелен; Herzallah, Mohammad M; Хуан, Юэцинь; Джорданс, Марк Дж. Д.; Клейнман, Артур; Медина-Мора, Мария Елена; Морган, Эллен; Ниаз, Унаиза; Омигбодун, Олайинка; Принц, Мартин; Рахман, Атиф; Сарасено, Бенедетто; Саркар, Бидют К; Де Сильва, Мэри; Сингх, Ильина; Штейн, Дэн Дж; Сункель, Шарлин; Унютцер, Юрген (октябрь 2018 г.). «Комиссия Ланцет по глобальному психическому здоровью и устойчивому развитию» . Ланцет . 392 (10157): 1553–1598. DOI : 10.1016 / s0140-6736 (18) 31612-X . PMID 30314863 . S2CID  52976414 .
  31. ^ Chuenphitthayavut, Krittipat; Цзыхуан, Тан; Чжу, Тиншао (июнь 2020 г.). «Предсказание поведенческого намерения использовать онлайн-вмешательства в области психического здоровья». PsyCh Journal . 9 (3): 370–382. DOI : 10.1002 / pchj.333 . PMID 31957241 . 
  32. ↑ Хоффманн, Виллем А. (январь 2006 г.). «Телематические технологии в заботе о психическом здоровье: веб-программа по психообразованию для подростков, переживших суицид». Проблемы ухода за психическим здоровьем . 27 (5): 461–474. DOI : 10.1080 / 01612840600599978 . PMID 16613799 . S2CID 34925001 .  
  33. ^ Ким, Сынгук; Чхве, Дэён; Ли, Ынджунг; Ри, Вонджонг (5 июля 2017 г.). «Прогнозирование оттока мобильных и онлайн-казуальных игр с использованием данных игрового журнала» . PLOS ONE . 12 (7): e0180735. Bibcode : 2017PLoSO..1280735K . DOI : 10.1371 / journal.pone.0180735 . PMC 5498062 . PMID 28678880 .  
  34. ^ Цзя, Адель Лу; Шэнь, Сици; Бовенкамп, Рууд Ван Де; Иосуп, Александру; Койперс, Фернандо; Эпема, Дик Х. Дж. (26 октября 2015 г.). «Социализация посредством игр: выявление социальных отношений в многопользовательских онлайн-играх» . ACM-транзакции при обнаружении знаний из данных . 10 (2): 1-29. DOI : 10.1145 / 2736698 . S2CID 207224445 . 
  35. ^ Ли, Линь; Ли, Анг; Хао, Бибо; Гуань, Цзэнда; Чжу, Тиншао (22 января 2014 г.). «Прогнозирование личности активных пользователей на основе поведения микроблогов» . PLOS ONE . 9 (1): e84997. Bibcode : 2014PLoSO ... 984997L . DOI : 10.1371 / journal.pone.0084997 . PMC 3898945 . PMID 24465462 .  
  36. Перейти ↑ Buchanan, E., & Zimmer, M. (2018). Этика интернет-исследований. В Стэнфордской энциклопедии философии. Лаборатория метафизических исследований Стэнфордского университета. https://plato.stanford.edu/entries/ethics-internet-research/
  37. ^ Boehlefeld, Шарон Polancic (июнь 1996). «Делая правильные вещи: этическое исследование киберпространства». Информационное общество . 12 (2): 141–152. DOI : 10.1080 / 713856136 .
  38. ^ Хадсон, Джеймс М .; Брукман, Эми (апрель 2004 г.). « „ Go Away“: Участник Возражение Будучи Учился и этика Chatroom исследований». Информационное общество . 20 (2): 127–139. CiteSeerX 10.1.1.72.635 . DOI : 10.1080 / 01972240490423030 . S2CID 18558685 .  
  39. ^ Кроуфорд, Кейт; Шульц, Джейсон (январь 2014 г.). «Большие данные и надлежащая правовая процедура: на пути к системе компенсации ущерба, причиняемого предсказуемой конфиденциальностью» . Обзор права Бостонского колледжа . 55 (1): 93–128. ProQuest 1664533162 . 
  40. ^ Грейди, Кристина; Каммингс, Стивен Р .; Rowbotham, Michael C .; МакКоннелл, Майкл В .; Ashley, Euan A .; Канг, Гагандип (2 марта 2017 г.). «Осознанное согласие». Медицинский журнал Новой Англии . 376 (9): 856–867. DOI : 10.1056 / nejmra1603773 . PMID 28249147 . 
  41. ^ «Информированное согласие» (PDF) . Медицинский журнал Новой Англии . 376 (20): e43. 18 мая 2017 г. doi : 10.1056 / NEJMc1704010 .
  42. ^ Джекман, Молли; Канерва, Лаури (14 июня 2016 г.). «Развитие IRB: создание надежного обзора для отраслевых исследований» . Вашингтон и Ли Закон Обзор Онлайн . 72 (3): 442.
  43. ^ Риган, Присцилла М .; Джесси, Джолин (сентябрь 2019 г.). «Этические проблемы образовательных технологий, больших данных и персонализированного обучения: сортировка и отслеживание студентов в XXI веке». Этика и информационные технологии . 21 (3): 167–179. DOI : 10.1007 / s10676-018-9492-2 . S2CID 54220346 . 
  44. Перейти ↑ Wyatt, Anne (январь 2008 г.). «Какая финансовая и нефинансовая информация о нематериальных активах имеет значение? Обзор доказательств». Бухгалтерский учет и бизнес-исследования . 38 (3): 217–256. DOI : 10.1080 / 00014788.2008.9663336 . S2CID 219594306 . 
  45. ↑ Люфт, Джоан (1 сентября 2009 г.). «Нефинансовая информация и бухгалтерский учет: пересмотр преимуществ и проблем». Горизонты бухгалтерского учета . 23 (3): 307–325. DOI : 10,2308 / acch.2009.23.3.307 .
  46. ^ Коэн, Джеффри; Холдер-Уэбб, Лори; Нат, Леда; Вуд, Дэвид (1 января 2011 г.). «Восприятие розничными инвесторами полезности решений об экономических показателях, управлении и раскрытии информации о корпоративной социальной ответственности». Поведенческие исследования в бухгалтерском учете . 23 (1): 109–129. DOI : 10,2308 / bria.2011.23.1.109 . S2CID 145264864 . 
  47. ^ Парк, Патрик; Мэйси, Майкл (27 декабря 2015 г.). «Парадокс активных пользователей» . Большие данные и общество . 2 (2): 205395171560616. DOI : 10,1177 / 2053951715606164 .
  48. ^ Вайц, Роб; Генри, Тереза; Розенталь, Дэвид (1 января 2014 г.). «Ограничения нефинансовых показателей, сообщаемые компаниями социальных сетей» . Журнал международных технологий и информационного менеджмента . 23 (3).
  49. ↑ Соркин, Эндрю Росс (6 февраля 2012 г.). «Те миллионы на Facebook? Некоторые на самом деле не могут посещать» . DealBook .
  50. ^ Дженкинс, Г. Дуглас, младший; Митра, Атул; Гупта, Нина; Шоу, Джейсон Д. (1998). «Связаны ли финансовые стимулы с производительностью? Метааналитический обзор эмпирических исследований». Журнал прикладной психологии . 83 (5): 777–787. DOI : 10.1037 / 0021-9010.83.5.777 . S2CID 55875563 . 
  51. ^ Trueman, Бретт; Вонг, М. Х. Франко; Чжан, Сяо-Цзюнь (2000). «У глаз есть это: поиск стоимости интернет-акций». Журнал бухгалтерских исследований . 38 : 137–162. CiteSeerX 10.1.1.195.103 . DOI : 10.2307 / 2672912 . JSTOR 2672912 .  
  52. ^ Лазер, Рон; Лев, Варух; Ливнат, Джошуа (май 2001 г.). «Интернет-трафик и доходность портфеля». Журнал финансовых аналитиков . 57 (3): 30–40. DOI : 10.2469 / faj.v57.n3.2448 . S2CID 153506314 . 
  53. ↑ Канг, Джун-Ку; Ли, Инму; На, Хён Сын (июнь 2010 г.). «Экономический шок, стимулы для владельцев и менеджеров и корпоративная реструктуризация: свидетельства финансового кризиса в Корее». Журнал корпоративных финансов . 16 (3): 333–351. DOI : 10.1016 / j.jcorpfin.2009.12.001 .
  54. ^ Ли, Дахуи; Браун, Гленн Дж .; Чау, Патрик Ю.К. (август 2006 г.). «Эмпирическое исследование использования веб-сайта с использованием модели, основанной на обязательствах». Решение наук . 37 (3): 427–444. DOI : 10.1111 / j.1540-5414.2006.00133.x .
  55. ^ Kim, Sung S .; Малхотра, Нареш К. (февраль 2005 г.). «Прогнозирование использования системы на основе намерений и прошлого использования: проблемы масштабирования в предсказателях». Решение наук . 36 (1): 187–196. DOI : 10.1111 / j.1540-5915.2005.00070.x .
  56. ^ Венкатеш, Вишванатх; Моррис, Майкл Дж .; Дэвис, Гордон Б .; Дэвис, Фред Д. (2003). «Принятие пользователями информационных технологий: к единому взгляду». MIS Quarterly . 27 (3): 425–478. DOI : 10.2307 / 30036540 . JSTOR 30036540 . S2CID 14435677 .  
  57. ^ Бьюкенен, Робин WT; Гиллис, Кроуфорд С. (декабрь 1990 г.). «Отношения, управляемые ценностью: ключ к удержанию клиентов и прибыльности». Европейский журнал менеджмента . 8 (4): 523–526. DOI : 10.1016 / 0263-2373 (90) 90115-M .
  58. ^ Райххельд, Фредерик Ф; Шефтер, Фил (2000). «Электронная лояльность: ваше секретное оружие в сети». Harvard Business Review . 78 (4): 105–113. ProQuest 227807543 .