Active users
સક્રિય વપરાશકર્તાઓ એ સોફ્ટવેર પ્રદર્શન મેટ્રિક છે જેનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે ચોક્કસ સોફ્ટવેર ઉત્પાદન અથવા ઑબ્જેક્ટ માટે જોડાણના સ્તરને માપવા માટે થાય છે, જેમાં વપરાશકર્તાઓ અથવા મુલાકાતીઓની સક્રિય ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની સંખ્યાને સંબંધિત સમયની શ્રેણી (દૈનિક, સાપ્તાહિક અને માસિક) માં માપવામાં આવે છે. મેટ્રિકના સોફ્ટવેર મેનેજમેન્ટમાં ઘણા ઉપયોગો છે જેમ કે સોશિયલ નેટવર્કિંગ સેવાઓ, ઑનલાઇન રમતો અથવા મોબાઇલ એપ્લિકેશન્સમાં, વેબ એનાલિટિક્સમાં જેમ કે વેબ એપ્લિકેશન્સમાં, વાણિજ્યમાં જેમ કે ઓનલાઇન બેંકિંગમાં અને શિક્ષણમાં, જેમ કે વપરાશકર્તા વર્તન વિશ્લેષણ અને આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણમાં. ડિજિટલ વર્તણૂકીય શિક્ષણ, આગાહી અને અહેવાલમાં વ્યાપક ઉપયોગ હોવા છતાં, તેની ગોપનીયતા અને સુરક્ષા પર પણ અસર પડે છે, અને નૈતિક પરિબળોને સંપૂર્ણ રીતે ધ્યાનમાં લેવા જોઈએ. તે માપે છે કે આપેલ અંતરાલ અથવા સમયગાળા દરમિયાન કેટલા વપરાશકર્તાઓ ઉત્પાદન અથવા સેવાની મુલાકાત લે છે અથવા તેની સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે. જો કે, આ શબ્દની કોઈ પ્રમાણભૂત વ્યાખ્યા નથી, તેથી આ મેટ્રિકના વિવિધ પ્રદાતાઓ વચ્ચેના અહેવાલની સરખામણી સમસ્યારૂપ છે. ઉપરાંત, મોટાભાગના પ્રદાતાઓ આ સંખ્યાને શક્ય તેટલી ઊંચી બતાવવામાં રસ ધરાવે છે, તેથી સૌથી ઓછી ક્રિયાપ્રતિક્રિયાને પણ "સક્રિય" તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરે છે. તેમ છતાં આપેલ પ્રદાતાની વપરાશકર્તા ક્રિયાપ્રતિક્રિયાના વિકાસનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે સંખ્યા એક સુસંગત મેટ્રિક છે. આ મેટ્રિકનું સામાન્ય રીતે માસિક સક્રિય વપરાશકર્તાઓ (એમ. એ. યુ.) તરીકે દર મહિને, સાપ્તાહિક સક્રિય વપરાશકર્તાઓ (ડબલ્યુ. એ. યુ.) તરીકે દર અઠવાડિયે, દૈનિક સક્રિય વપરાશકર્તાઓ (ડી. એ. યુ.) અને ટોચના સહવર્તી વપરાશકર્તાઓ (પી. સી. યુ.) તરીકે દરરોજ મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે. વ્યવસાયિક ઉપયોગ સફળતા જોડાણ માપન (KPI) અને જાહેરાતની આગાહીઓ કોઈપણ સમયે સક્રિય વપરાશકર્તાઓ ઉત્પાદન જાળવી રાખે છે તે પરત ફરતા ગ્રાહકોની માત્રાની રફ ઝાંખી આપે છે, અને આ સંખ્યામાં ફેરફારોની સરખામણી ગ્રાહક સંખ્યામાં વૃદ્ધિ અથવા ઘટાડાની આગાહી કરવા માટે કરી શકાય છે. વ્યવસાયિક સંદર્ભમાં, સામાજિક-નેટવર્કિંગ-સાઇટની સફળતા સામાન્ય રીતે સક્રિય વપરાશકર્તાઓના વધતા નેટવર્ક (સાઇટ મુલાકાતોનું વધુ પ્રમાણ), તે વપરાશકર્તાઓ વચ્ચેના સામાજિક સંબંધો અને પેદા કરેલી સામગ્રી સાથે સંકળાયેલી હોય છે. સક્રિય વપરાશકર્તાઓનો ઉપયોગ પ્રદર્શન સૂચક તરીકે થઈ શકે છે, જે ભવિષ્યની સફળતાનું સંચાલન અને આગાહી કરે છે, સાઇટની મુલાકાત લેતા અને વપરાશ કરતા વપરાશકર્તાઓની વૃદ્ધિ અને વર્તમાન જથ્થાને માપવામાં આવે છે. ડી. એ. યુ. અને એમ. એ. યુ. નો ગુણોત્તર સમય જતાં ગ્રાહક જોડાણ અને જાળવણી દરનો અંદાજ કાઢવા માટે પ્રાથમિક પદ્ધતિ પ્રદાન કરે છે. ઊંચો ગુણોત્તર મોટી રીટેન્શન સંભાવનાને રજૂ કરે છે, જે ઘણીવાર ઉત્પાદનની સફળતાને સૂચવે છે. 0. 15 અને તેનાથી વધુનો ગુણોત્તર વૃદ્ધિ માટે નિર્ણાયક બિંદુ માનવામાં આવે છે, જ્યારે 0.20 અને તેનાથી વધુનો સતત ગુણોત્તર કાયમી સફળતા દર્શાવે છે. ચેન, લુ, ચાઉ અને ગુપ્તા (2014) દલીલ કરે છે કે વધુ સંખ્યામાં વપરાશકર્તાઓ (પ્રારંભિક સ્વીકારનારાઓ) વધુ વપરાશકર્તા-જનરેટેડ સામગ્રી તરફ દોરી જશે, જેમ કે ફોટા અને વીડિયોની પોસ્ટ્સ, જે સોશિયલ મીડિયાની સ્વીકૃતિને "પ્રોત્સાહન આપે છે અને પ્રચાર કરે છે", જે સોશિયલ-નેટવર્કિંગ-સાઇટના વિકાસમાં ફાળો આપે છે. સોશિયલ મીડિયાના ઉપયોગની વૃદ્ધિ, જે પૂર્વ-નિર્ધારિત સમયમર્યાદામાં સક્રિય વપરાશકર્તાઓની વૃદ્ધિ તરીકે વર્ગીકૃત થયેલ છે, તે વ્યક્તિની સામાજિક હાજરીમાં વધારો કરી શકે છે. સામાજિક હાજરીને એ ડિગ્રી તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે કે જેમાં સામાજિક-નેટવર્કિંગ સંચાર માધ્યમ વ્યક્તિને અન્ય લોકો સાથે હાજર રહેવાની મંજૂરી આપે છે. મૂન અને કિમના (2001) સંશોધન પરિણામોમાં જાણવા મળ્યું છે કે વેબ સિસ્ટમનો વ્યક્તિગત આનંદ સિસ્ટમ પર તેમની ધારણાઓ પર હકારાત્મક અસર કરે છે, અને આમ "તેનો ઉપયોગ કરવા માટે ઉચ્ચ વર્તણૂકનો ઇરાદો" રચશે. મુન્નુક્કા (2007) ને સંબંધિત પ્રકારના સંદેશાવ્યવહારના સકારાત્મક અગાઉના અનુભવ અને નવી મોબાઇલ સાઇટ સંચાર સેવાઓને અપનાવવા વચ્ચે મજબૂત સહસંબંધ જોવા મળ્યો છે. જો કે, એવા કિસ્સાઓ પણ છે કે જ્યાં સક્રિય વપરાશકર્તાઓ અને આવકનો નકારાત્મક સહસંબંધ હોય તેવું લાગતું હતું. દાખલા તરીકે, દૈનિક સક્રિય વપરાશકર્તાઓ (ડીએયુ) માં સ્નેપ ઇન્કનો લાભ કોવિડ-19 રોગચાળા દરમિયાન સ્થિર થયો છે અથવા ઘટ્યો છે, આવક હજુ પણ અંદાજોને વટાવી ગઈ છે, વર્તમાન સમયગાળામાં મજબૂત સમાન મજબૂત વલણો સાથે. વધુ સંખ્યામાં સક્રિય વપરાશકર્તાઓ ચોક્કસ સાઇટ્સ પર મુલાકાતોની સંખ્યામાં વધારો કરે છે. વધુ ટ્રાફિક સાથે, વધુ જાહેરાતકર્તાઓ આકર્ષિત થશે, જે આવક પેદા કરવામાં ફાળો આપશે. 2014 માં, સોશિયલ મીડિયાના ઉપયોગનો કોર્પોરેશનનો 88 ટકા હેતુ જાહેરાત છે. સક્રિય વપરાશકર્તાઓની વૃદ્ધિ સામાજિક-નેટવર્કિંગ સાઇટ્સને વધુ ગ્રાહક પ્રોફાઇલ્સ બનાવવા અને અનુસરવાની મંજૂરી આપે છે, જે ગ્રાહકની જરૂરિયાતો અને વપરાશ પેટર્ન પર આધારિત છે. સક્રિય વપરાશકર્તા ડેટાનો ઉપયોગ ઉચ્ચ ટ્રાફિક સમયગાળો નક્કી કરવા અને લક્ષિત જાહેરાતો માટે ઉપયોગમાં લેવા માટે વપરાશકર્તાઓના વર્તન નમૂનાઓ બનાવવા માટે થઈ શકે છે. સક્રિય વપરાશકર્તાઓના વધારાને કારણે ગ્રાહક પ્રોફાઇલમાં વધારો, વધુ સુસંગત વ્યક્તિગત અને કસ્ટમાઇઝ્ડ જાહેરાતોની ખાતરી કરે છે. બ્લેયર અને ઇઝેનબેઇસ (2015) એ શોધી કાઢ્યું હતું કે વધુ વ્યક્તિગત અને સંબંધિત જાહેરાતો "વ્યૂ-થ્રુ રિસ્પોન્સ" માં વધારો કરે છે અને "જાહેરાત કરેલા બેનર" ની અસરકારકતાને નોંધપાત્ર રીતે મજબૂત કરે છે. ડીઝોયસા (2002) એ શોધી કાઢ્યું હતું કે ગ્રાહકો તેમના માટે સુસંગત હોય તેવી વ્યક્તિગત જાહેરાતો પર ખુલીને પ્રતિક્રિયા આપે તેવી શક્યતા વધુ હોય છે. બાહ્ય રિપોર્ટિંગ હેતુઓ ફાઇનાન્સિયલ એકાઉન્ટિંગ સ્ટાન્ડર્ડ બોર્ડ વ્યાખ્યાયિત કરે છે કે નાણાકીય રિપોર્ટિંગનો ઉદ્દેશ નાણાકીય સ્ટેટમેન્ટ વપરાશકર્તાઓને નિર્ણય લેવાની મંજૂરી આપવા અને કાર્યક્ષમ આર્થિક |resource ફાળવણીની ખાતરી કરવા માટે સંબંધિત અને સામગ્રી નાણાકીય માહિતી પ્રદાન કરવાનો છે. તમામ રિપોર્ટિંગ સંસ્થાઓ, મુખ્યત્વે જાહેરમાં સૂચિબદ્ધ કંપનીઓ અને મોટી ખાનગી કંપનીઓએ કાયદા દ્વારા જાહેરાત અને હિસાબી ધોરણોની જરૂરિયાતોનું પાલન કરવું જરૂરી છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઓસ્ટ્રેલિયામાં કંપનીઓએ ઓસ્ટ્રેલિયન એકાઉન્ટિંગ સ્ટાન્ડર્ડ્સ બોર્ડ દ્વારા નિર્ધારિત એકાઉન્ટિંગ ધોરણોનું પાલન કરવું જરૂરી છે, જે કોર્પોરેશન એક્ટ 2001નો ભાગ છે. સોશિયલ મીડિયા કંપનીના સંદર્ભમાં, બિન-નાણાકીય માહિતીનો અહેવાલ પણ છે, જેમ કે વપરાશકર્તાઓની સંખ્યા (સક્રિય વપરાશકર્તાઓ). ઉદાહરણોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થઈ શકે છેઃ આ મેટ્રિક્સની જાણ કરવાની વૈકલ્પિક પદ્ધતિઓ સામાજિક નેટવર્ક્સ અને વેબ દ્વારા છે, જે ફ્રેન્કલ (2004) અનુસાર નાણાકીય અને બિન-નાણાકીય માહિતીની જાણ કરવા માટે પેઢીના "માહિતી વાતાવરણ" નો મહત્વપૂર્ણ ભાગ બની ગયા છે, જેમાં પેઢી સંબંધિત માહિતી રોકાણકારો, પત્રકારો અને અન્ય મધ્યસ્થીઓ અને હિસ્સેદારોના નેટવર્ક વચ્ચે ટૂંકા ગાળામાં ફેલાવવામાં અને પ્રસારિત કરવામાં આવી રહી છે. ઇન્વેસ્ટમેન્ટ બ્લોગ્સ એગ્રીગેટર, જેમ કે સીકિંગ આલ્ફા, વ્યાવસાયિક નાણાકીય વિશ્લેષકો માટે નોંધપાત્ર બની ગયા છે, જેઓ શેરોની ખરીદી અને વેચાણ અંગે ભલામણો આપે છે. ફ્રીડર અને ઝિટટ્રેન (2007) દ્વારા કરવામાં આવેલા અભ્યાસોએ ડિજિટલ સંચાર તકનીકો માહિતી અહેવાલમાં બજારના સહભાગીઓને કેવી અસર કરવાની ક્ષમતા છે તે અંગે નવી ચિંતાઓ ઉભી કરી છે. એડમિરાલ (2009) એ ભારપૂર્વક જણાવ્યું હતું કે સક્રિય વપરાશકર્તાઓ સહિત સોશિયલ મીડિયા કંપનીઓ દ્વારા અહેવાલિત બિન-નાણાકીય મેટ્રિક્સ, સફળતાના માપનમાં ઇચ્છનીય ખાતરી ન આપી શકે, કારણ કે માર્ગદર્શન અને રિપોર્ટિંગ નિયમો કે જે માહિતીની વિશ્વસનીયતા અને ગુણવત્તાની સુરક્ષા કરે છે તે ખૂબ ઓછા છે અને હજુ સુધી પ્રમાણિત કરવામાં આવ્યા નથી. કોહેન એટ અલ. (2012) આર્થિક કામગીરી સૂચકાંકોના સમૂહ પરના સંશોધનમાં જાણવા મળ્યું છે કે ઉદ્યોગો અને કદ પર આધારિત જાહેરાત પદ્ધતિઓ વચ્ચે વ્યાપક જાહેરાતો અને ભૌતિક પરિવર્તનશીલતાનો અભાવ છે. 2008 માં, યુ. એસ. સિક્યુરિટીઝ એન્ડ એક્સચેન્જ કમિશને સોશિયલ મીડિયા કંપનીઓ માટે તેમના જાહેર જાહેરાત માર્ગદર્શનમાં સુધારો કરવા માટે સાવધ અભિગમ અપનાવ્યો હતો અને દાવો કર્યો હતો કે માહિતી "પોતાને દ્વારા પૂરતા પ્રમાણમાં નહીં પણ પૂરક" છે. એલેક્ઝાન્ડર, રેક્વેલ, ગેન્ડ્રી અને જેમ્સ (2014) એ ભલામણ કરી હતી કે એક્ઝિક્યુટિવ્સ અને મેનેજરોએ રોકાણકારોના સંબંધો અને કોર્પોરેટ સંચારના સંચાલનમાં વધુ વ્યૂહાત્મક અભિગમ અપનાવવો જોઈએ, ખાતરી કરવી કે રોકાણકાર અને વિશ્લેષકની જરૂરિયાતો સંયુક્ત રીતે પૂરી થાય છે. શૈક્ષણિક સંશોધન અને વેબ-વર્તણૂકીય વિશ્લેષણ અને આગાહીમાં ઉપયોગ સક્રિય વપરાશકર્તા મેટ્રિક વર્તણૂકીય વિશ્લેષણ અને આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણમાં ખાસ કરીને ઉપયોગી થઈ શકે છે. આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણના સંદર્ભમાં સક્રિય વપરાશકર્તા મેટ્રિકને વીમા વિજ્ઞાન, માર્કેટિંગ, નાણાકીય સેવાઓ, આરોગ્યસંભાળ, ઓનલાઇન-ગેમિંગ અને સોશિયલ નેટવર્કિંગ સહિત વિવિધ ક્ષેત્રોમાં લાગુ કરી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, લેવિસ, વ્યાટ અને જેરેમી (2015) એ મોબાઇલ એપ્લિકેશનની ગુણવત્તા અને અસરોનો અભ્યાસ કરવા અને આ એપ્લિકેશનોની વપરાશ મર્યાદાની આગાહી કરવા માટે આરોગ્યસંભાળના ક્ષેત્રોમાં હાથ ધરાયેલા સંશોધનમાં આ મેટ્રિકનો ઉપયોગ કર્યો છે. સક્રિય વપરાશકર્તાઓનો ઉપયોગ એવા અભ્યાસોમાં પણ થઈ શકે છે જે માનસિક સ્વાસ્થ્ય સમસ્યાઓના મુદ્દાને સંબોધિત કરે છે, જે માનસિક સ્વાસ્થ્ય માટે ફાળવવામાં આવેલા સંસાધનોનો અભાવ હોય તો 2030 સુધીમાં વૈશ્વિક અર્થતંત્રને $16 ટ્રિલિયન યુ. એસ. ડોલરનો ખર્ચ કરી શકે છે. વેબ-વર્તણૂકીય વિશ્લેષણ દ્વારા, ચુએનફિથયાવુત, ઝિહુઆંગ અને ઝુ (2020) એ શોધ્યું કે માહિતીપ્રદ, સામાજિક અને ભાવનાત્મક સમર્થનનો પ્રચાર જે મીડિયા અને જાહેર ધારણાને રજૂ કરે છે તે તેમના સંશોધન સહભાગીઓના ઑનલાઇન માનસિક સ્વાસ્થ્ય હસ્તક્ષેપનો ઉપયોગ કરવાના વર્તણૂકીય ઇરાદા પર હકારાત્મક અસર કરે છે. ઓનલાઇન મનોવૈજ્ઞાનિક શૈક્ષણિક કાર્યક્રમ, ઓનલાઇન માનસિક સ્વાસ્થ્ય દરમિયાનગીરીનો એક પ્રકાર સુખાકારીને પ્રોત્સાહન આપવા માટે જોવા મળે છે, અને આત્મહત્યાના ગર્ભધારણમાં ઘટાડો થાય છે. ઑનલાઇન-ગેમિંગના ક્ષેત્રોમાં, સક્રિય વપરાશકર્તાઓ ઑનલાઇન રમતોના વર્તનની આગાહી અને મંથન દરમાં ખૂબ ઉપયોગી છે. ઉદાહરણ તરીકે, સક્રિય વપરાશકર્તાની "સક્રિય સમયગાળો" અને "રમતની ગણતરી" જેવી લાક્ષણિકતાઓ મંથન દર સાથે વ્યસ્ત સહસંબંધ ધરાવે છે, જેમાં "રમતનો ટૂંકો સમય અને રમતની ઓછી ગણતરી" ઊંચા મંથન દર સાથે સંકળાયેલ છે. જિયા એટ અલ. (2015) એ દર્શાવ્યું હતું કે એવા સામાજિક માળખાઓ છે જે ખૂબ જ સક્રિય ખેલાડીઓની આસપાસ કેન્દ્રિત છે, જેમ કે સ્ટારક્રાફ્ટ II અને ડોટા જેવી મલ્ટિપ્લેયર ઓનલાઇન-રમતો વચ્ચે માળખાકીય સમાનતા છે. સક્રિય વપરાશકર્તા મેટ્રિકનો ઉપયોગ વ્યક્તિના વ્યક્તિત્વની લાક્ષણિકતાઓની આગાહી કરવા માટે થઈ શકે છે, જેને વર્ગીકૃત કરી શકાય છે અને શ્રેણીઓમાં જૂથબદ્ધ કરી શકાય છે. આ શ્રેણીઓમાં ચોકસાઈ 84%-92% સુધીની હોય છે. કોઈ ચોક્કસ જૂથમાં વપરાશકર્તાઓની સંખ્યાના આધારે, તેની સાથે સંકળાયેલ ઇન્ટરનેટ ઓબ્જેક્ટને "ટ્રેન્ડીંગ" અને "રસના ક્ષેત્ર" તરીકે ગણી શકાય. નૈતિક વિચારણાઓ અને મર્યાદાઓ સંદેશાવ્યવહાર અને સામાજિકીકરણ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા સાધનમાં ઇન્ટરનેટની ઉત્ક્રાંતિ સાથે, નૈતિક વિચારણાઓ પણ ડેટા-સંચાલિતથી "માનવ-કેન્દ્રિત" તરફ બદલાઈ ગઈ છે, જે ઓનલાઇન ડોમેન્સ પર જાહેર અને ખાનગીની વિભાવનાઓને લગતા નૈતિક મુદ્દાઓને વધુ જટિલ બનાવે છે, જેમાં સંશોધકો અને વિષયો નિયમો અને શરતોને સંપૂર્ણપણે સમજી શકતા નથી. સહભાગી સંમતિ, ડેટા ગોપનીયતા-ગોપનીયતા-અખંડિતતા, અને શિસ્તબદ્ધ-ઉદ્યોગ-વ્યાવસાયિક ધોરણો અને ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગ અને મોટા ડેટા સંશોધનમાં સ્વીકૃત ધોરણોના સંદર્ભમાં નૈતિક વિચારણાઓને ધ્યાનમાં લેવાની જરૂર છે. બોહલેફેલ્ડ (1996) એ નોંધ્યું હતું કે સંશોધકો સામાન્ય રીતે તેમની સંબંધિત શાખાઓમાં નૈતિક સિદ્ધાંતોનો સંદર્ભ લે છે, કારણ કે તેઓ માર્ગદર્શન લે છે અને તકનીકી અથવા સાયબરસ્પેસમાં તેમના સંશોધન અભ્યાસોમાં તેમની જવાબદારીઓના સંશોધકોને સહાય કરવા માટે એસોસિએશન ફોર કમ્પ્યુટિંગ મશીનરી દ્વારા માર્ગદર્શિકાઓની ભલામણ કરે છે. જાણકાર સંમતિ એ એવી પરિસ્થિતિનો ઉલ્લેખ કરે છે કે જેમાં સહભાગી સ્વૈચ્છિક રીતે સંશોધનની પદ્ધતિઓ, જોખમો અને સંબંધિત પુરસ્કારોની સંપૂર્ણ સ્વીકૃતિ સાથે સંશોધનમાં ભાગ લે છે. સોશિયલ નેટવર્કિંગ ટૂલ તરીકે ઇન્ટરનેટનો ઉપયોગ વધી રહ્યો હોવાથી, સક્રિય વપરાશકર્તાઓને જાણકાર સંમતિ મેળવવામાં અનન્ય પડકારોનો સામનો કરવો પડી શકે છે. નૈતિક વિચારણાઓમાં સહભાગીઓ માટે જ્ઞાનની માત્રા અને વયની યોગ્યતા, સંશોધકો જે રીતે અને વ્યવહારુ રીતે જાણ કરે છે, અને સંમતિને "ક્યારે" માફ કરવી યોગ્ય છે તેનો સમાવેશ થઈ શકે છે. ક્રોફોર્ડ અને શુલ્ટ્ઝ (2014) એ સંશોધન હાથ ધરવામાં આવે તે પહેલાં સંમતિ "અસંખ્ય" અને "હજુ સુધી નિર્ધારિત" હોવાનું નોંધ્યું છે. ગ્રેડી એટ અલ. (2017) એ ધ્યાન દોર્યું હતું કે તકનીકી પ્રગતિ તપાસકર્તાઓ (સંશોધકો) અને સંશોધન સહભાગીઓની વ્યક્તિગત બેઠક વિના સંમતિ મેળવવામાં મદદ કરી શકે છે. મોટી સંખ્યામાં સંશોધનો વ્યક્તિગત ડેટા પર આધારિત છે, જે વપરાશકર્તાઓની ઑનલાઇન ઓળખ (તેમની ક્લિક, વાંચન, હિલચાલ) અને વપરાશમાં લેવાતી સામગ્રીને આવરી લે છે અને ડેટા-એનાલિટિક્સ સાથે તેમની પસંદગીઓ, સામાજિક સંબંધો અને હિલચાલ અથવા કામની આદતો વિશેના તારણો ઉત્પન્ન કરે છે. કેટલાક કિસ્સાઓમાં, વ્યક્તિઓને ઘણો ફાયદો થઈ શકે છે, પરંતુ અન્યમાં તેમને નુકસાન થઈ શકે છે. અફોલાબી અને ગાર્સિયા-બાસ્ટેરો (2017) માનતા હતા કે સંશોધન અભ્યાસો માટે જાણકાર સંમતિ "બ્લોક ક્લિક કરવા અથવા સહી પૂરી પાડવા" ની બહાર છે, કારણ કે સહભાગીઓ પરિસ્થિતિ વિશે સંશોધકની જાગૃતિ વિના, સંશોધનમાં જોડાવા માટે દબાણ અનુભવી શકે છે. ડેટા-ગોપનીયતા, ગોપનીયતા અને અખંડિતતા, એક નિર્ણાયક નૈતિક વિચારણા, ના સંદર્ભમાં ઉદ્યોગના ધોરણો અને ધોરણોનું સાર્વત્રિક રીતે સ્વીકૃત સ્વરૂપ હજી બાકી છે, પરંતુ સમુદાય અને અંતિમ વપરાશકર્તાની અપેક્ષાઓને વધુ સારી રીતે પહોંચી વળવા માટે સંશોધન પ્રવૃત્તિઓ અને ડેટા સંગ્રહની દેખરેખ રાખવા માટે એક પ્રક્રિયા તૈયાર કરવાના પ્રયાસો કરવામાં આવ્યા છે. કે-12 શિક્ષણ વાતાવરણમાં એડટેક (શિક્ષણ ટેકનોલોજી) ના એકીકરણને લગતા નૈતિક મુદ્દાઓ પર પણ નીતિગત ચર્ચાઓ થાય છે, કારણ કે નાના બાળકોને સમગ્ર વસ્તીનો સૌથી સંવેદનશીલ ભાગ માનવામાં આવે છે. તકનીકી મર્યાદાઓ અને પડકારો ઘણી સોશિયલ મીડિયા કંપનીઓ સક્રિય વપરાશકર્તાઓની મેટ્રિકની વ્યાખ્યા અને ગણતરી પદ્ધતિઓમાં તેમના સંબંધિત તફાવતો ધરાવે છે. આ તફાવતો ઘણીવાર ચલમાં તફાવત પેદા કરે છે જે મેટ્રિક માપી રહ્યું છે. વ્યાટ (2008) દલીલ કરે છે કે એવા પુરાવા છે કે સોશિયલ મીડિયા કંપનીઓ દ્વારા નોંધાયેલા કેટલાક મેટ્રિક્સ વિશ્વસનીય નથી લાગતા, કારણ કે તેમાં સ્પષ્ટ નિર્ણયની જરૂર હોય છે, પરંતુ તે હજુ પણ નાણાકીય સ્ટેટમેન્ટ વપરાશકર્તાઓ માટે મૂલ્ય-સંબંધિત છે. લુફ્ટ (2009) એ જણાવ્યું હતું કે બિન-નાણાકીય મેટ્રિક, સક્રિય વપરાશકર્તાઓની જેમ, જ્યારે એકાઉન્ટિંગ રિપોર્ટિંગ પગલાં સાથે જોડાય છે ત્યારે માપનની ચોકસાઈ અને વજનમાં યોગ્યતામાં પડકારો રજૂ કરે છે. વ્યવસાયિક પ્રેસ અને શિક્ષણવિદો તરફથી નોટિસ વધી રહી છે. આ માહિતી જાહેર કરવાના કોર્પોરેટ સંમેલનો પર. સક્રિય વપરાશકર્તાઓની ગણતરી ચોક્કસ કંપનીના આંતરિક ડેટાનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. વિશિષ્ટ ક્રિયાઓ કરતા અનન્ય વપરાશકર્તાઓના આધારે ડેટા એકત્રિત કરવામાં આવે છે જેને ડેટા કલેક્ટર્સ પ્રવૃત્તિની નિશાની માને છે. આ ક્રિયાઓમાં વેબસાઇટના હોમ અથવા સ્પ્લેશ પેજની મુલાકાત લેવી, લોગ ઇન કરવું, ટિપ્પણી કરવી, સામગ્રી અપલોડ કરવી અથવા ઉત્પાદનનો ઉપયોગ કરતી સમાન ક્રિયાઓનો સમાવેશ થાય છે. સેવામાં સબ્સ્ક્રાઇબ થયેલા લોકોની સંખ્યાને પણ તેના સમયગાળા માટે સક્રિય વપરાશકર્તા ગણી શકાય. દરેક કંપની તેમની સક્રિય વપરાશકર્તાઓની સંખ્યા નક્કી કરવાની પોતાની પદ્ધતિ ધરાવે છે, અને ઘણી કંપનીઓ તેમની ગણતરી કેવી રીતે કરે છે તે અંગે ચોક્કસ વિગતો શેર કરતી નથી. કેટલીક કંપનીઓ સમય જતાં તેમની ગણતરીની પદ્ધતિમાં ફેરફાર કરે છે. વપરાશકર્તાઓને સક્રિય તરીકે ચિહ્નિત કરતી ચોક્કસ ક્રિયા ડેટાની ગુણવત્તાને મોટા પ્રમાણમાં અસર કરે છે જો તે ઉત્પાદન સાથે જોડાણને ચોક્કસપણે પ્રતિબિંબિત કરતું નથી, પરિણામે ભ્રામક ડેટા થાય છે. ઉત્પાદનમાં લૉગ ઇન કરવા જેવી મૂળભૂત ક્રિયાઓ ગ્રાહક જોડાણની સચોટ રજૂઆત ન હોઈ શકે અને સક્રિય વપરાશકર્તાઓની સંખ્યામાં વધારો કરી શકે છે, જ્યારે સામગ્રી અપલોડ કરવી અથવા ટિપ્પણી કરવી ઉત્પાદન માટે ખૂબ ચોક્કસ હોઈ શકે છે અને વપરાશકર્તા પ્રવૃત્તિને ઓછી રજૂ કરી શકે છે. વેઇટ્ઝ, હેનરી અને રોસેન્થલ (2014) એ સૂચવ્યું હતું કે સક્રિય વપરાશકર્તાઓ જેવા મેટ્રિક્સની ચોકસાઈને અસર કરી શકે તેવા પરિબળોમાં વ્યાખ્યા અને ગણતરી, ભ્રામક ફુગાવાના સંજોગો, અનિશ્ચિતતા સ્પષ્ટીકરણ અને વપરાશકર્તા-વહેંચાયેલ, ડુપ્લિકેટ અથવા નકલી ખાતાઓને લગતા મુદ્દાઓનો સમાવેશ થાય છે. લેખકો ફેસબુકના માસિક સક્રિય વપરાશકર્તાઓના માપદંડને છેલ્લા 30 દિવસના નોંધાયેલા વપરાશકર્તાઓ તરીકે વર્ણવે છે, સંદેશવાહકનો ઉપયોગ કર્યો છે અને નોંધાયેલા સભ્યો, પૃષ્ઠ મુલાકાતો અને મંતવ્યોનો ઉપયોગ કરતા લિંક્ડઇનથી અલગ સામગ્રી અને પ્રવૃત્તિને શેર કરવા માટે પગલાં લીધાં છે. ઉદાહરણ તરીકે, જે ગ્રાહક એકવાર "ટિપ્પણી" અથવા "સામગ્રી શેર કરવા" માટે ફેસબુકનો ઉપયોગ કરે છે, તેને પણ "સક્રિય વપરાશકર્તા" તરીકે ગણી શકાય. માપનમાં આ અચોક્કસતાઓનું સંભવિત કારણ અમલમાં મૂકાયેલી પે-ફોર-પર્ફોર્મન્સ સિસ્ટમ્સ છે, જે ઉચ્ચ-પ્રદર્શન કાર્ય પ્રણાલી સહિત ઇચ્છિત વર્તણૂકોને પ્રોત્સાહિત કરે છે. સોશિયલ મીડિયા કંપનીઓમાં, સક્રિય વપરાશકર્તાઓ એ એક નિર્ણાયક માપદંડ છે જે ઉત્પાદનની સફળતાને માપે છે. ટ્રુમેન, વોંગ અને ઝાંગ (2000) એ શોધી કાઢ્યું છે કે મોટાભાગના કિસ્સાઓમાં અનન્ય મુલાકાતીઓ અને વેબ-ઉપયોગના માપન તરીકે પૃષ્ઠ દૃશ્યો શેરની કિંમતોમાં ફેરફારો અને ઇન્ટરનેટ કંપનીઓમાં ચોખ્ખી આવક માટે જવાબદાર છે. લેઝર, લેવ અને લિવનાટ (2001) એ શોધી કાઢ્યું હતું કે વધુ લોકપ્રિય વેબસાઇટે સરેરાશ ટ્રાફિક ડેટાના ઉચ્ચ અને નીચલા વિભાજન દ્વારા ઇન્ટરનેટ કંપનીઓના ટ્રાફિક ડેટાના તેમના સંશોધન વિશ્લેષણમાં વધુ સ્ટોક વળતર પેદા કર્યું હતું. પોર્ટફોલિયોને વધુ વળતર મળવાથી રોકાણકારો એક્ઝિક્યુટિવ મેનેજમેન્ટ માટે વધુ અનુકૂળ બોનસ પેકેજ પર મત આપવા માટે પ્રેરિત થઈ શકે છે. 2007-2008 માં વૈશ્વિક નાણાકીય કટોકટી પર કાંગ, લી અને ના (2010) નું સંશોધન રોકાણકારોના "જપ્તી પ્રોત્સાહનો" ના નિવારણના મહત્વ પર પ્રકાશ પાડે છે, જે ખાસ કરીને આર્થિક આંચકા દરમિયાન કોર્પોરેટ ગવર્નન્સ પર ખૂબ જ અગ્રણી અસરો પૂરી પાડે છે. સક્રિય વપરાશકર્તા વપરાશકર્તાઓના પૂર્વ-દત્તક અને દત્તક લીધા પછીના વર્તણૂકોની તપાસ કરવામાં મર્યાદિત છે. કોઈ ચોક્કસ ઓનલાઈન ઉત્પાદન પ્રત્યે વપરાશકર્તાની પ્રતિબદ્ધતા વિશ્વાસ અને વિકલ્પોની ગુણવત્તા પર પણ આધારિત હોઈ શકે છે. દત્તક ગ્રહણ પછીના વર્તન પર દત્તક ગ્રહણ પહેલાની વર્તણૂકની અસરો, જે ભૂતકાળના સંશોધન દ્વારા આગાહી કરવામાં આવી છે, તે આદત, લિંગ અને કેટલાક અન્ય સામાજિક-સાંસ્કૃતિક વસ્તી વિષયક પરિબળો સાથે સંકળાયેલી હોવાનું જાણવા મળ્યું છે. બ્યુકેનન અને ગિલીઝ (1990) અને રીચહેલ્ડ અને શેફ્ટર (2000) દલીલ કરે છે કે દત્તક લીધા પછીની વર્તણૂકો અને સતત ઉપયોગ "પ્રથમ વખત અથવા પ્રારંભિક ઉપયોગ કરતાં પ્રમાણમાં વધુ મહત્વપૂર્ણ છે" કારણ કે તે "ગ્રાહક વફાદારીની માત્રા" દર્શાવે છે, અને તે આખરે લાંબા ગાળાના ઉત્પાદન મૂલ્યનું ઉત્પાદન કરે છે. સંદર્ભો ઈન્ટરનેટ પરિભાષા માર્કેટિંગ એનાલિટિક્સ વિડિયો ગેમ પરિભાષા