Активные пользователи - Active users

Активные пользователи
Indonesian Wikipedia Active Users February 2012.jpg
Количество активных пользователей Википедии в Индонезии в 2012 г.
Общая информация
Система единицМетрика продукта
ЕдиницаМедиа потребление
СимволDAU, WAU, MAU

Активные пользователи это измерение метрика, которая обычно используется для измерения уровня взаимодействия с конкретным продуктом или объектом в Интернете путем количественной оценки количества активных взаимодействий с посетителями в соответствующем диапазоне времени (ежедневно, еженедельно и ежемесячно). Эта метрика имеет множество применений как в коммерция и академические круги, например, в социальная сеть, онлайн игра, или же мобильное приложение. Хотя он широко используется в цифровом поведенческом обучении, прогнозировании и отчетности, он также влияет на конфиденциальность и безопасность, и этические факторы следует тщательно учитывать. Как и любой другой показатель, у активных пользователей могут быть ограничения и критические замечания. Активные пользователи относительно новы или неологистический по своей природе, что стало важным с появлением коммерциализированного Интернета с использованием в общении и социальная сеть. Он измеряет, сколько пользователей посещают или взаимодействуют с продуктом или услугой за определенный интервал или период.[1] Этот показатель обычно оценивается в месяц как ежемесячно активных пользователей (MAU),[2] в неделю как еженедельные активные пользователи (WAU),[3] в день как ежедневно активные пользователи (DAU)[4] или же пиковое количество одновременных пользователей (PCU).[5]

Коммерческое использование

Предикторы измерения успешности взаимодействия (KPI) и рекламы

Активные пользователи в любой временной шкале предлагают приблизительный обзор количества постоянных клиентов, которых поддерживает продукт, и сравнение изменений в этом количестве может использоваться для прогнозирования роста или уменьшения числа потребителей. В коммерческом контексте успех сайт социальной сети обычно ассоциируется с растущей сетью активных пользователей (большее количество посещений сайта), социальными отношениями между этими пользователями и сгенерированное содержимое. Активных пользователей можно использовать как показатель эффективности, управление и предсказание будущий успех в измерении роста и текущего количества пользователей, посещающих и использующих сайт. Соотношение DAU и MAU предлагает элементарный метод оценки привлечения клиентов и коэффициент удержания 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] утверждает, что большее количество пользователей (ранние последователи ) приведет к большему контент, создаваемый пользователями, такие как публикации фотографий и видео, которые «продвигают и распространяют» признание в социальных сетях, способствуя росту социальных сетей. Рост использования социальных сетей, характеризующийся увеличением числа активных пользователей в заранее определенные сроки, может повысить индивидуальный социальное присутствие. Социальное присутствие можно определить как степень, в которой средство коммуникации в социальных сетях позволяет человеку чувствовать себя присутствующим с другими,[9] что положительно относится к социальному сайту удовольствие.[10][11] Мун и Ким (2001)[12] результаты исследования показали, что человек удовольствие веб-систем положительно влияют на их восприятие в системе и, таким образом, будет формировать «высокое поведенческое намерение ее использовать». Муннукка (2007)[13] нашли сильный корреляции между положительным предыдущим опытом связанных типов коммуникации и принятие нового мобильного услуги связи на сайте. Однако бывают случаи, когда активные пользователи и доход, казалось, имели отрицательный корреляция. Например, прирост ежедневных активных пользователей (DAU) Snap Inc. стабилизированный или уменьшился во время COVID-19 пандемия, выручка по-прежнему превысила прогнозы, с аналогичными сильными тенденциями в текущем периоде.[14]

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

Большее количество активных пользователей увеличивает количество посещений определенных сайтов. Чем больше трафика, тем больше рекламодатели будут привлечены, способствуя получение дохода.[15] В 2014 г. 88% корпорация Цель использования социальных сетей - Реклама.[16] Увеличение числа активных пользователей позволяет социальные сети для создания и отслеживания большего количества профилей клиентов, которые основаны на потребностях клиентов и моделях потребления.[17] Данные активных пользователей можно использовать для определения периодов высокой посещаемости и создания моделей поведения пользователей, которые будут использоваться для целевой рекламы. Увеличение профиля клиентов за счет увеличения числа активных пользователей обеспечивает более актуальную персонализированный и индивидуальный реклама. Блейер и Эйзенбайс (2015)[18] обнаружил, что больше персонализированный и соответствующий реклама увеличивается »показам ответы »и усилить эффективность рекламируемого знамя " существенно. Дезойса (2002)[19] обнаружили, что потребители с большей вероятностью откроют и откликнутся на персонализированные рекламные объявления, которые им интересны.

Цели внешней отчетности

В Совет по стандартам финансового учета определяет, что цель финансовой отчетности заключается в предоставлении актуальной и существенной финансовой информации пользователям финансовой отчетности для принятия решений и обеспечения эффективной экономической распределение ресурсов.[20] Все отчитывающиеся субъекты, в первую очередь публичные компании и большой частные компании по закону обязаны соблюдать требования стандартов раскрытия информации и бухгалтерского учета. Например, в Австралии компании обязаны соблюдать стандарты бухгалтерского учета установлен Совет по Австралийским стандартам бухгалтерского учета, который является частью Закон о корпорациях 2001 г.. В контексте компании, занимающейся социальными сетями, также сообщается нефинансовая информация, например количество пользователей (активных пользователей). Примеры могут включать:

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

Источник: Weitz, Henry, Rosenthal (2014).[21]

Альтернативные методы сообщения об этих метрики через социальные сети и Интернет, которые стали важной частью «информационной среды» фирмы для передачи финансовой и нефинансовой информации, по словам Франкеля (2004),[22] посредством чего важная информация фирмы распространяется и распространяется в короткие промежутки времени между сетями инвесторов, журналистов и других посредников и заинтересованных сторон.[23] Агрегатор инвестиционных блогов, вроде В поисках альфы, стал значимым для профессиональных финансовые аналитики[24], кто дает рекомендации по покупке и продаже акций и влиянию объем запасов и Цены. Исследования Фридера и Зиттрейна (2007)[25] вызвали новые опасения по поводу того, как цифровые коммуникационные технологии информационная отчетность иметь возможность влиять участники рынка.

Адмираал (2009)[26] подчеркнули, что нефинансовые показатели, представленные социальные медиа компании, включая активных пользователей, могут дать нежелательную уверенность в измерениях успеха в качестве руководства и отчетности нормативно-правовые акты что защищает надежность и качественный информации слишком мало и еще не было стандартизированный. Cohen et al. (2012)[27] исследование набора показателей экономической деятельности показало, что отсутствует обширная раскрытие информации и материал изменчивость между методами раскрытия информации в зависимости от отрасли и размера. В 2008 году Комиссия по ценным бумагам и биржам США осторожно подошла к пересмотру их публичного раскрытия информации. руководство для компаний, работающих в социальных сетях, и утверждают, что информация «дополнительный скорее, чем достаточный сами".[28] Александр, Ракель, Джендри и Джеймс (2014)[29] рекомендовал руководителям и менеджерам больше стратегический подход в управлении отношения с инвесторами и корпоративные связи, обеспечивающие инвестора и аналитик потребности удовлетворяются совместно.

Использование в академических кругах

Исследования и веб-поведенческий анализ и прогнозирование

Показатель активного пользователя может быть особенно полезен в поведенческая аналитика, и прогнозная аналитика. Метрика активного пользователя в контексте прогнозная аналитика может применяться в различных областях, включая актуарная наука, маркетинг, финансовые услуги, здравоохранение, онлайн-игры, и социальная сеть. Льюис, Вятт и Джереми (2015),[30] например, использовали эту метрику, провели исследование в области здравоохранение для изучения качества и влияния мобильного приложения, а также прогнозируемых ограничений использования этих приложений.

Активных пользователей также можно использовать в исследованиях, посвященных проблеме проблемы с психическим здоровьем это может стоить глобальная экономика 16 триллионов долларов США к 2030 году, если не хватит ресурсов, выделенных для душевное здоровье.[31] Через веб-поведенческий анализ, Chuenphitthayavut, Zihuang, and Zhu (2020)[32] обнаружил, что продвижение информационных, социальных и эмоциональная поддержка который представляет СМИ и общественное мнение, положительно влияет на поведенческое намерение участников исследования использовать онлайн-вмешательство в области психического здоровья. Установлено, что онлайн-психологическая образовательная программа, тип онлайн-вмешательств в области психического здоровья, способствует благополучию и снижению суицидальных зачатий.[33]

В области онлайн-игр активные пользователи весьма полезны в прогнозировании поведения и уровень оттока онлайн-игр. Например, функции активного пользователя, такие как «Продолжительность активности» и «Счетчик воспроизведений», могут иметь обратные корреляции с коэффициентом оттока, с «более коротким временем воспроизведения и меньшим количеством воспроизведений», связанным с более высоким коэффициентом оттока.[34] Jia et al. (2015)[35] показали, что существуют социальные структуры, которые возникают или возникают и сосредоточены вокруг очень активных игроков, с структурный сходство между многопользовательские онлайн-игры, Такие как StarCraft II и Дота.

Показатель «Активные пользователи» можно использовать для прогнозирования черты характера, которые можно классифицировать и сгруппировать по категориям. Эти категории имеют точность от 84% до 92%.[36] В зависимости от количества пользователей в конкретной группе связанный с ним интернет-объект может рассматриваться как «имеющий тенденцию» и как «область интересов».

Этические соображения и ограничения

С помощью Интернета эволюция в инструмент, используемый для коммуникации и социализация, этические соображения также сместились с ориентированных на данные на «ориентированные на человека», что еще больше усложняет этические проблемы, связанные с концепциями государственного и частного в онлайн-доменах, в результате чего исследователи и субъекты не полностью понимают условия и положения[37] Этические соображения необходимо учитывать с точки зрения согласия на участие, конфиденциальность-конфиденциальность-целостность данных, и дисциплинарно-отраслевой-профессиональный нормы и принял стандарты в облачные вычисления и большое количество данных исследование. Бёлефельд (1996)[38] отметили, что исследователи обычно обращаются к этическим принципам в своих соответствующих дисциплинах, когда ищут руководства, и рекомендовали руководящие принципы Ассоциация вычислительной техники помогать исследователям выполнять их обязанности в исследованиях в области технологий или киберпространство.

Информированное согласие относится к ситуации, когда участник добровольно участвует в исследовании с полным пониманием методов исследования, риски и связанные с этим награды. 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 знаний участникам и соответствие возрасту, способы и практичность, которыми исследователи информируют, и «когда» уместно отказаться от согласия.[39] Кроуфорд и Шульц (2014)[40] отметили согласие быть «бесчисленными» и «еще не определенными» до проведения исследования. Grady et al. (2017)[41] указал, что технологические достижения может помочь в получении согласия без личной встречи исследователей (исследователей) и участники исследования.

Большое количество исследований основано на индивидуальных данных, охватывающих пользователей. онлайн-идентичность (их щелчки, показания, движения) и контент, потребляемый и с данные-аналитика сделали выводы об их предпочтения, социальные отношения, а также движения или рабочие привычки. В некоторых случаях люди могут получить большую пользу, но в других им может быть нанесен вред. Афолаби и Гарсия-Бастейро (2017) [42] считал, что информированное согласие на участие в исследованиях выходит за рамки «щелчка по блокам или предоставления подписи», так как участники могли почувствовать давление, чтобы присоединиться к исследованию, без осведомленности исследователя о ситуации. Пока не существует общепринятой формы промышленность стандарты и нормы с точки зрения конфиденциальности данных, конфиденциальность и честность, критическое соображение этики, но были попытки разработать процесс надзора за исследовательской деятельностью и сбор информации чтобы лучше встретить сообщество и конечный пользователь Ожидания.[43] Также ведутся политические дебаты вокруг этических вопросов, касающихся интеграции edtech (образовательные технологии) в К-12 образовательная среда, как незначительный дети считаются наиболее уязвимым слоем всего населения.[44]

Технические ограничения и проблемы

Много социальные медиа компании имеют свои соответствующие определения различий и расчет методы метрики активных пользователей. Эти различия часто вызывают различия в переменной, которую измеряет метрика. Вятт (2008)[45] утверждает, что есть свидетельства того, что некоторые показатели, сообщаемые компаниями в социальных сетях, не кажутся надежный, поскольку это требует категорического суждения, но по-прежнему имеет значение для финансовый отчет пользователей. Люфт (2009)[46] сообщил, что нефинансовый показатель, как и активные пользователи, создает проблемы с точностью измерения и целесообразностью взвешивания в сочетании с бухгалтерский учет меры отчетности. Количество уведомлений от бизнес-прессы и академические круги. на корпоративный соглашения о раскрытии этой информации.[47]

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 дома или заставка 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 искажению данных.[48] 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.

Вайц, Генри и Розенталь (2014)[49] предположил, что факторы, которые могут повлиять на точность показателей, такие как активные пользователи, включают вопросы, связанные с определением и расчетом, обстоятельства обманчивый инфляция, неопределенность Технические характеристики а также общие, дублирующие или поддельные учетные записи пользователей. Авторы описывают Facebook ежемесячно активных пользователей критерий как зарегистрированные пользователи за последние 30 дней использовали мессенджер и приняли меры, чтобы поделиться содержание и деятельность, отличная от LinkedIn кто использует зарегистрированных участников, посещения страниц и просмотры. Например, покупатель, который использует Facebook один раз, чтобы «комментировать» или «делиться контентом», также может считаться «активным пользователем».[50] Потенциальной причиной этих неточностей в измерениях является реализованный Системы оплаты за результат, который поощряет желаемое поведение, включая высокопроизводительную систему работы.[51] В компаниях, занимающихся социальными сетями, активные пользователи являются одним из важнейших показателей, измеряющих успех продукта. Труман, Вонг и Чжан (2000)[52] 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. Лазер, Лев и Ливнат (2001)[53] обнаружили, что более популярный веб-сайт генерирует более высокую доходность акций, в своем исследовании анализа данных о трафике интернет-компаний путем разделения данных о трафике выше и ниже среднего. Уступая портфолио большая прибыль может побудить инвесторов проголосовать за более выгодный бонусный пакет для Исполнительная дирекция. Канг, Ли и На (2010)[54] исследование мирового финансового кризиса 2007-2008 гг. подчеркивает важность предотвращения «экспроприации» стимулы ”Инвесторов, что дает очень заметные последствия для корпоративное управление, особенно во время экономический шок.

Активный пользователь ограничен в изучении предварительнойпринятие и после усыновления поведение пользователей. Приверженность пользователей определенному онлайн товар также может зависеть от доверия и качества альтернатив.[55] Предварительнопринятие влияние поведения на поведение после усыновления, которое прогнозируется прошлыми исследованиями,[56] обнаружено, что имеет ассоциации с такими факторами, как привычка, пол и некоторые другие социокультурный демография.[57] Бьюкенен и Гиллис (1990)[58] и Райхельд и Шефтер (2000)[59] утверждает, что поведение после усыновления и постоянное использование «относительно важнее, чем первое или первоначальное использование», поскольку оно показывает «степень лояльность потребителей ", Что в конечном итоге дает ценность продукта.

Смотрите также

Рекомендации

  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.
  2. ^ «Активные пользователи за месяц (MAU)». База знаний AppStore. AppStoreGrowth.
  3. ^ Дэрроу Б. (12 сентября 2017 г.). «Как Slack планирует упростить общение с коллегами из других компаний». Удача. Получено 16 февраля, 2019.
  4. ^ Шабан Х (7 февраля 2019 г.). «Twitter впервые раскрывает количество активных пользователей за день». Вашингтон Пост. Получено 16 февраля, 2019.
  5. ^ «Определение максимального количества одновременных пользователей». Закон инсайдер.
  6. ^ Хуэй С. (27 февраля 2017 г.). «Понимание повторяющегося игрового поведения в казуальных играх с использованием байесовского подхода к увеличению данных» (PDF). Количественный маркетинг и экономика. 15: 29–55. Дои:10.1007 / s11129-017-9180-2. S2CID  157211197 - через Springer Link.
  7. ^ Ловелл Н. (26 октября 2011 г.). «DAU / MAU = взаимодействие». Краткое описание игр. Получено 3 декабря, 2019.
  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. Дои:10.1080/07421222.2014.995557. ISSN  0742-1222.
  9. ^ ФУЛК, ДЖАНЕТ; СТАЙНФИЛД, ЧАРЛЬЗ В .; ШМИЦ, ИОЗЕФ; ВЛАСТЬ, Ж. ЖЕРАР (30 июня 2016 г.). «Модель обработки социальной информации при использовании СМИ в организациях»:. Коммуникационные исследования. Дои:10.1177/009365087014005005.
  10. ^ Хитер, Кэрри. «Коммуникативные исследования потребительской VR». Общение в эпоху виртуальной реальности. 1: 191–218.
  11. ^ Сир, Дайанна; Хассанейн, Халед; Начальник, Милена; Иванов, Алексей (1 января 2007 г.). «Роль социального присутствия в установлении лояльности в среде электронных услуг». Взаимодействие с компьютерами. 19 (1): 43–56. Дои:10.1016 / j.intcom.2006.07.010. ISSN  0953-5438.
  12. ^ Мун, Джи-Вон; Ким, Ён-Гул (1 февраля 2001 г.). «Расширение TAM для контекста World-Wide-Web». Информация и управление. 38 (4): 217–230. Дои:10.1016 / S0378-7206 (00) 00061-6. ISSN  0378-7206.
  13. ^ Муннукка, Джуха (1 января 2007 г.). «Характеристики первых пользователей на рынке мобильной связи». Маркетинговая разведка и планирование. 25 (7): 719–731. Дои:10.1108/02634500710834188. ISSN  0263-4503.
  14. ^ "Пропущенная пользователем цель Snap показывает, что сложно прогнозировать рост". Bloomberg.com. 21 июля 2020 г.. Получено 1 ноября, 2020.
  15. ^ Чен, Руи (1 февраля 2013 г.). «Использование участниками социальных сетей - эмпирическое исследование». Системы поддержки принятия решений. 54 (3): 1219–1227. Дои:10.1016 / j.dss.2012.10.028. ISSN  0167-9236.
  16. ^ Дехгани, Милад; Ниаки, Моджтаба Хоррам; Рамезани, Иман; Сали, Расул (1 июня 2016 г.). «Оценка влияния рекламы на YouTube на привлечение молодых клиентов». Компьютеры в человеческом поведении. 59: 165–172. Дои:10.1016 / j.chb.2016.01.037. ISSN  0747-5632.
  17. ^ Рао, Бхарат; Минакакис, Луис (1 декабря 2003 г.). «Эволюция мобильных геолокационных сервисов». Коммуникации ACM. 46 (12): 61–65. Дои:10.1145/953460.953490. ISSN  0001-0782.
  18. ^ Блейер, Александр; Айзенбайс, Майк (31 июля 2015 г.). «Эффективность персонализированной интернет-рекламы: взаимодействие того, что, когда и где». Маркетинговая наука. 34 (5): 669–688. Дои:10.1287 / mksc.2015.0930. ISSN  0732-2399.
  19. ^ ДеЗойса, Санджима. «Мобильная реклама должна стать персональной». Международный Телекоммуникации 36. 2.
  20. ^ FASB. (2008). Заявление о концепциях финансового учета № 1. Получено с http://www.fasb.org/resources/ccurl/816/894/aop_CON1.pdf
  21. ^ Вайц, Р., Генри, Т., и Розенталь, Д. (2014). Ограничения нефинансовых показателей, сообщаемых компаниями в социальных сетях. (Отчет). Журнал международных технологий и информационного менеджмента, 23(3-4).
  22. ^ Франкель, Ричард; Ли, Сюй (1 июня 2004 г.). «Характеристики информационной среды фирмы и информационная асимметрия между инсайдерами и аутсайдерами». Журнал бухгалтерского учета и экономики. 37 (2): 229–259. Дои:10.1016 / j.jacceco.2003.09.004. ISSN  0165-4101.
  23. ^ Рубин, Амир; Рубин, Эран (2010). «Информированные инвесторы и Интернет». Журнал деловых финансов и бухгалтерского учета. 37 (7–8): 841–865. Дои:10.1111 / j.1468-5957.2010.02187.x. ISSN  1468-5957.
  24. ^ Сакстон, Грегори Д. (2012). «Новые СМИ и внешняя бухгалтерская информация: критический обзор». Австралийский обзор бухгалтерского учета. 22 (3): 286–302. Дои:10.1111 / j.1835-2561.2012.00176.x. ISSN  1835-2561.
  25. ^ Frieder, L. и Zittrain, J. (2007). Спам работает: данные по рекламе акций и соответствующей рыночной активности. Hastings Comm. & Ent. LJ, 30, 479. Получено с https://heinonline.org/HOL/P?h=hein.journals/hascom30&i=497.
  26. ^ Адмираал, М. (2009). Отчетность по нефинансовой информации. Международный журнал государственного аудита, 36 (3), 15–20. http://search.proquest.com/docview/236822392/
  27. ^ 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. Дои:10.2308 / acch-50073. ISSN  0888-7993.
  28. ^ Комиссия по ценным бумагам и биржам США. (2008). Руководство Комиссии по использованию веб-сайтов компании (Выпуск № 34-58288). Извлекаются из http://www.sec.gov/rules/interp/+2008/34-58288.pdf.
  29. ^ Александр, Ракель Мейер; Джентри, Джеймс К. (1 марта 2014 г.). «Использование социальных сетей для отчета о финансовых результатах». Бизнес-горизонты. 57 (2): 161–167. Дои:10.1016 / j.bushor.2013.10.009. ISSN  0007-6813.
  30. ^ Льюис, Томас Лорчан; Вятт, Джереми С. (2015). «Фактор использования приложений: простой показатель для сравнения воздействия мобильных медицинских приложений на население». Журнал медицинских интернет-исследований. 17 (8): e200. Дои:10.2196 / jmir.4284. ЧВК  4642395. PMID  26290093.
  31. ^ Патель, Викрам; Саксена, Шекхар; Лунд, Крик; Торникрофт, Грэм; Байнгана, Флоренция; Болтон, Пол; Чисхолм, Дан; Коллинз, Памела Y; Купер, Дженис Л; Итон, Джулиан; Херрман, Хелен (октябрь 2018 г.). «Комиссия Ланцет по глобальному психическому здоровью и устойчивому развитию». Ланцет. 392 (10157): 1553–1598. Дои:10.1016 / с0140-6736 (18) 31612-х. ISSN  0140-6736.
  32. ^ Чуенпхиттхайавут, Криттипат; Цзыхуан, Тан; Чжу, Тиншао (2020). «Предсказание поведенческого намерения использовать онлайн-вмешательства в области психического здоровья». PsyCh Journal. 9 (3): 370–382. Дои:10.1002 / pchj.333. ISSN  2046-0260.
  33. ^ Хоффманн, Виллем А. (1 января 2006 г.). «Ematic Technologies в уходе за психическим здоровьем: Интернет-психообразовательная программа для подростков, переживших суицид». Проблемы ухода за психическим здоровьем. 27 (5): 461–474. Дои:10.1080/01612840600599978. ISSN  0161-2840.
  34. ^ 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. Дои:10.1371 / journal.pone.0180735. ISSN  1932-6203. ЧВК  5498062. PMID  28678880.
  35. ^ Цзя, Адель Лу; Шэнь, Сици; Бовенкамп, Рууд Ван Де; Иосуп, Александру; Койперс, Фернандо; Epema, Дик Х. Дж. (12 октября 2015 г.). «Общение в играх: выявление социальных отношений в многопользовательских онлайн-играх». Транзакции ACM при обнаружении знаний из данных. 10 (2): 11:1–11:29. Дои:10.1145/2736698. ISSN  1556-4681.
  36. ^ Ли Л., Ли А., Хао Б., Гуань З., Чжу Т. (22 января 2014 г.). «Прогнозирование личности активных пользователей на основе поведения микроблогов». PLOS ONE. 9 (1): e84997. Bibcode:2014PLoSO ... 984997L. Дои:10.1371 / journal.pone.0084997. ЧВК  3898945. PMID  24465462.
  37. ^ Бьюкенен, Э., Циммер, М. (2018). Этика интернет-исследований. В Стэнфордской энциклопедии философии. Лаборатория метафизических исследований Стэнфордского университета. https://plato.stanford.edu/entries/ethics-internet-research/
  38. ^ Бёлефельд, Шарон Поланчич (июнь 1996 г.). «Делаем правильные вещи: этическое исследование киберпространства». Информационное общество. 12 (2): 141–152. Дои:10.1080/713856136. ISSN  0197-2243.
  39. ^ Хадсон, Джеймс М .; Брукман, Эми (1 апреля 2004 г.). ""Уходите ": возражения участников против изучения и этика исследования в чате". Информационное общество. 20 (2): 127–139. Дои:10.1080/01972240490423030. ISSN  0197-2243.
  40. ^ Кроуфорд, К., и Шульц, Дж. (2014). БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ И ОБЯЗАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС: НАПРАВЛЕНИЕ ОСНОВЫ УМЕНЬШЕНИЯ ПРОГНОЗИРУЮЩЕГО ВРЕДА КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ. Бостонский колледж. Юридическая школа. Обзор права Бостонского колледжа, 55 (1), 93–128. http://search.proquest.com/docview/1664533162/
  41. ^ Грейди, Кристина; Каммингс, Стивен Р .; Rowbotham, Michael C .; МакКоннелл, Майкл В .; Ashley, Euan A .; Канг, Гагандип (1 марта 2017 г.). «Информированное согласие». Дои:10.1056 / nejmra1603773. Получено 2 ноября, 2020.
  42. ^ Афолаби, М., и Гарсия-Бастейро, А.Л. (2017). Информированное согласие. Медицинский журнал Новой Англии, 376 (20), e43.1. https://doi.org/10.1056/NEJMc1704010
  43. ^ 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.
  44. ^ Regan, Priscilla M .; Джесси, Джолин (1 сентября 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. Дои:10.1007 / s10676-018-9492-2. ISSN  1572-8439.
  45. ^ Вятт, Энн (1 января 2008 г.). «Какая финансовая и нефинансовая информация о нематериальных активах имеет значение? Обзор доказательств». Бухгалтерский учет и бизнес-исследования. 38 (3): 217–256. Дои:10.1080/00014788.2008.9663336. ISSN  0001-4788.
  46. ^ Люфт, Джоан (1 сентября 2009 г.). «Нефинансовая информация и учет: пересмотр преимуществ и проблем». Горизонты бухгалтерского учета. 23 (3): 307–325. Дои:10.2308 / acch.2009.23.3.307. ISSN  0888-7993.
  47. ^ Коэн, Джеффри; Холдер-Уэбб, Лори; Нат, Леда; Вуд, Дэвид (1 января 2011 г.). "Восприятие розничными инвесторами полезности решений об экономических показателях, корпоративном управлении и раскрытии информации о корпоративной социальной ответственности". Поведенческие исследования в бухгалтерском учете. 23 (1): 109–129. Дои:10.2308 / bria.2011.23.1.109. ISSN  1050-4753.
  48. ^ Park P, Macy M (1 декабря 2015 г.). «Парадокс активных пользователей». Большие данные и общество. 2 (2): 205395171560616. Дои:10.1177/2053951715606164.
  49. ^ Вайц, Р., Генри, Т., и Розенталь, Д. (2014). Ограничения нефинансовых показателей, сообщаемых компаниями в социальных сетях. (Отчет). Журнал международных технологий и информационного менеджмента, 23(3-4). https://sydney.primo.exlibrisgroup.com/permalink/61USYD_INST/2rsddf/gale_ofa410141731
  50. ^ Соркин А. Р. (2012). Те миллионы на Facebook? Некоторые могут не посещать. Нью-Йорк Таймс. 6 февраля. Доступно по адресу: https://dealbook.nytimes.com/2012/02/06/those-millions-on-facebook-some-may-not-actually-visit/
  51. ^ Дженкинс, Г. Д. Дж., Митра, А., Гупта, Н., и Шоу, Дж. Д. (1998). Связаны ли финансовые стимулы с производительностью? Метааналитический обзор эмпирических исследований. Журнал прикладной психологии, 83 (5), 777–787. https://doi.org/10.1037/0021-9010.83.5.777
  52. ^ Труман, Бретт; Вонг, М. Х. Франко; Чжан, Сяо-Цзюнь (2000). «В глазах глазных яблок: в поисках стоимости интернет-акций». Журнал бухгалтерских исследований. 38: 137–162. Дои:10.2307/2672912. ISSN  0021-8456.
  53. ^ Лазер, Рон; Лев, Варух; Ливнат, Джошуа (1 мая 2001 г.). «Интернет-трафик и доходность портфеля». Журнал финансовых аналитиков. 57 (3): 30–40. Дои:10.2469 / faj.v57.n3.2448. ISSN  0015–198X.
  54. ^ Канг, Джун-Ку; Ли, Инму; На, Хён Сын (1 июня 2010 г.). «Экономический шок, стимулы для владельцев и менеджеров и корпоративная реструктуризация: свидетельства финансового кризиса в Корее». Журнал корпоративных финансов. 16 (3): 333–351. Дои:10.1016 / j.jcorpfin.2009.12.001. ISSN  0929-1199.
  55. ^ Ли, Дахуи; Браун, Гленн Дж .; Чау, Патрик Ю. К. (2006). «Эмпирическое исследование использования веб-сайта с использованием модели, основанной на обязательствах». Решение наук. 37 (3): 427–444. Дои:10.1111 / j.1540-5414.2006.00133.x. ISSN  1540-5915.
  56. ^ Kim, Sung S .; Малхотра, Нареш К. (2005). «Прогнозирование использования системы на основе намерений и прошлого использования: проблемы масштабирования в предсказателях». Решение наук. 36 (1): 187–196. Дои:10.1111 / j.1540-5915.2005.00070.x. ISSN  1540-5915.
  57. ^ Венкатеш, Вишванатх; Моррис, Майкл Дж .; Дэвис, Гордон Б .; Дэвис, Фред Д. (2003). «Принятие пользователями информационных технологий: к единому взгляду». MIS Ежеквартально. 27 (3): 425–478. Дои:10.2307/30036540. ISSN  0276-7783.
  58. ^ Бьюкенен, Робин В. Т .; Гиллис, Кроуфорд С. (1 декабря 1990 г.). «Отношения с управляемой ценностью: ключ к удержанию клиентов и прибыльности». Европейский журнал менеджмента. 8 (4): 523–526. Дои:10.1016 / 0263-2373 (90) 90115-М. ISSN  0263-2373.
  59. ^ Райхельд, Ф. Ф., и Шефтер, П. (2000). Электронная лояльность: ваше секретное оружие в сети. Обзор бизнеса Гарварда, 78(4), 105-113. http://search.proquest.com/docview/227807543/.