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सक्रिय उपयोगकर्ता एक सॉफ्टवेयर प्रदर्शन मीट्रिक है जिसका उपयोग आमतौर पर किसी विशेष सॉफ्टवेयर उत्पाद या वस्तु के लिए जुड़ाव के स्तर को मापने के लिए किया जाता है, एक प्रासंगिक समय सीमा (दैनिक, साप्ताहिक और मासिक) के भीतर उपयोगकर्ताओं या आगंतुकों से सक्रिय बातचीत की संख्या की मात्रा निर्धारित करके। मीट्रिक के सॉफ्टवेयर प्रबंधन में कई उपयोग हैं जैसे कि सोशल नेटवर्किंग सेवाओं, ऑनलाइन गेम या मोबाइल ऐप में, वेब एनालिटिक्स जैसे कि वेब ऐप में, वाणिज्य जैसे कि ऑनलाइन बैंकिंग में और शिक्षा में, जैसे कि उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण और भविष्यसूचक विश्लेषण में। हालाँकि डिजिटल व्यवहार शिक्षा, भविष्यवाणी और रिपोर्टिंग में व्यापक उपयोग होने के बावजूद, इसका गोपनीयता और सुरक्षा पर भी प्रभाव पड़ता है, और नैतिक कारकों पर अच्छी तरह से विचार किया जाना चाहिए। यह मापता है कि किसी दिए गए अंतराल या अवधि में कितने उपयोगकर्ता उत्पाद या सेवा पर जाते हैं या उसके साथ बातचीत करते हैं। हालाँकि, इस शब्द की कोई मानक परिभाषा नहीं है, इसलिए इस मीट्रिक के विभिन्न प्रदाताओं के बीच रिपोर्टिंग की तुलना समस्याग्रस्त है। इसके अलावा, अधिकांश प्रदाताओं को इस संख्या को यथासंभव अधिक दिखाने में रुचि है, इसलिए सबसे न्यूनतम बातचीत को भी "सक्रिय" के रूप में परिभाषित करते हैं। फिर भी संख्या किसी दिए गए प्रदाता की उपयोगकर्ता बातचीत के विकास का मूल्यांकन करने के लिए एक प्रासंगिक मीट्रिक है। इस मीट्रिक का मूल्यांकन आमतौर पर प्रति माह मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं (एम. ए. यू.) के रूप में, प्रति सप्ताह साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं (डब्ल्यू. ए. यू.) के रूप में, प्रति दिन दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं (डी. ए. यू.) और शिखर समवर्ती उपयोगकर्ताओं (पी. सी. यू.) के रूप में किया जाता है। व्यावसायिक उपयोग सफलता संलग्नता माप (के. पी. आई.) और विज्ञापन के भविष्यवक्ता किसी भी समय पैमाने पर सक्रिय उपयोगकर्ता एक उत्पाद द्वारा रखे गए लौटने वाले ग्राहकों की मात्रा का एक मोटा अवलोकन प्रदान करते हैं, और इस संख्या में परिवर्तनों की तुलना का उपयोग उपभोक्ता संख्या में वृद्धि या गिरावट की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। एक व्यावसायिक संदर्भ में, एक सामाजिक-नेटवर्किंग-साइट की सफलता आम तौर पर सक्रिय उपयोगकर्ताओं के बढ़ते नेटवर्क (साइट विजिट की अधिक मात्रा), उन उपयोगकर्ताओं के बीच सामाजिक संबंधों और उत्पन्न सामग्री से जुड़ी होती है। सक्रिय उपयोगकर्ताओं का उपयोग एक प्रदर्शन संकेतक के रूप में किया जा सकता है, जो साइट पर आने और उपभोग करने वाले उपयोगकर्ताओं की वृद्धि और वर्तमान मात्रा को मापने में भविष्य की सफलता का प्रबंधन और भविष्यवाणी करता है। डी. ए. यू. और एम. ए. यू. का अनुपात समय के साथ ग्राहक जुड़ाव और प्रतिधारण दर का अनुमान लगाने के लिए एक प्राथमिक विधि प्रदान करता है। एक उच्च अनुपात एक बड़ी प्रतिधारण संभावना का प्रतिनिधित्व करता है, जो अक्सर एक उत्पाद की सफलता का संकेत देता है। 0. 15 और उससे अधिक के अनुपात को विकास के लिए एक महत्वपूर्ण बिंदु माना जाता है, जबकि 0.20 और उससे अधिक के निरंतर अनुपात को स्थायी सफलता माना जाता है। चेन, लू, चाउ और गुप्ता (2014) का तर्क है कि अधिक संख्या में उपयोगकर्ता (शुरुआती अपनाने वाले) अधिक उपयोगकर्ता-जनित सामग्री की ओर ले जाएंगे, जैसे कि फ़ोटो और वीडियो के पोस्ट, जो सोशल मीडिया स्वीकृति को "बढ़ावा देते हैं और प्रचार करते हैं", सोशल-नेटवर्किंग-साइट विकास में योगदान करते हैं। सोशल मीडिया के उपयोग में वृद्धि, जिसे पूर्व निर्धारित समय सीमा में सक्रिय उपयोगकर्ताओं की वृद्धि के रूप में चिह्नित किया जाता है, किसी व्यक्ति की सामाजिक उपस्थिति को बढ़ा सकता है। सामाजिक उपस्थिति को उस स्तर के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जिस तक एक सामाजिक-नेटवर्किंग संचार माध्यम एक व्यक्ति को दूसरों के साथ उपस्थित महसूस करने की अनुमति देता है। मून और किम (2001) के शोध परिणामों में पाया गया कि व्यक्ति के वेब सिस्टम का आनंद लेने से सिस्टम पर उनकी धारणाओं पर सकारात्मक प्रभाव पड़ता है, और इस प्रकार "इसका उपयोग करने के लिए उच्च व्यवहार का इरादा" बनता है। मुन्नुक्का (2007) ने संबंधित प्रकार के संचार के सकारात्मक पिछले अनुभव और नई मोबाइल साइट संचार सेवाओं को अपनाने के बीच मजबूत सहसंबंध पाया है। हालांकि, ऐसे मामले भी हैं जहां सक्रिय उपयोगकर्ताओं और राजस्व का नकारात्मक संबंध प्रतीत होता है। उदाहरण के लिए, दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं (डी. ए. यू.) में स्नैप इंक. का लाभ कोविड-19 महामारी के दौरान स्थिर या कम हुआ है, राजस्व अभी भी अनुमानों से अधिक है, वर्तमान अवधि में मजबूत समान मजबूत रुझानों के साथ। अधिक संख्या में सक्रिय उपयोगकर्ता विशेष साइटों पर विजिट की संख्या को बढ़ाते हैं। अधिक यातायात के साथ, अधिक विज्ञापनदाता आकर्षित होंगे, जो राजस्व सृजन में योगदान देंगे। 2014 में, निगम का सोशल मीडिया उपयोग का 88 प्रतिशत उद्देश्य विज्ञापन है। सक्रिय उपयोगकर्ताओं की वृद्धि सामाजिक-नेटवर्किंग साइटों को अधिक ग्राहक प्रोफ़ाइल बनाने और उनका अनुसरण करने की अनुमति देती है, जो ग्राहक की आवश्यकताओं और उपभोग पैटर्न पर आधारित है। सक्रिय उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग उच्च यातायात अवधि निर्धारित करने और लक्षित विज्ञापन के लिए उपयोग किए जाने वाले उपयोगकर्ताओं के व्यवहार मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है। सक्रिय उपयोगकर्ताओं की वृद्धि के कारण ग्राहक प्रोफ़ाइल की वृद्धि, अधिक प्रासंगिक व्यक्तिगत और अनुकूलित विज्ञापन सुनिश्चित करती है। ब्लेयर और आइजेनबेस (2015) ने पाया कि अधिक व्यक्तिगत और प्रासंगिक विज्ञापन "व्यू-थ्रू प्रतिक्रियाओं" को बढ़ाते हैं और "विज्ञापित बैनर" की प्रभावशीलता को महत्वपूर्ण रूप से मजबूत करते हैं। डीजोयसा (2002) ने पाया कि उपभोक्ता अपने लिए प्रासंगिक व्यक्तिगत विज्ञापनों को खोलने और प्रतिक्रिया देने की अधिक संभावना रखते हैं। बाहरी रिपोर्टिंग उद्देश्य वित्तीय लेखा मानक बोर्ड परिभाषित करता है कि वित्तीय रिपोर्टिंग का उद्देश्य वित्तीय विवरण उपयोगकर्ताओं को निर्णय लेने की अनुमति देने और एक कुशल आर्थिक |resource आवंटन सुनिश्चित करने के लिए प्रासंगिक और सामग्री वित्तीय जानकारी प्रदान करना है। सभी रिपोर्टिंग संस्थाओं, मुख्य रूप से सार्वजनिक रूप से सूचीबद्ध कंपनियों और बड़ी निजी कंपनियों को कानून द्वारा प्रकटीकरण और लेखा मानकों की आवश्यकताओं का पालन करना आवश्यक है। उदाहरण के लिए, ऑस्ट्रेलिया में, कंपनियों को ऑस्ट्रेलियाई लेखा मानक बोर्ड द्वारा निर्धारित लेखा मानकों का पालन करना आवश्यक है, जो निगम अधिनियम 2001 का हिस्सा है। सोशल मीडिया कंपनी के संदर्भ में, गैर-वित्तीय जानकारी की रिपोर्टिंग भी है, जैसे कि उपयोगकर्ताओं की संख्या (सक्रिय उपयोगकर्ता)। उदाहरणों में शामिल हो सकते हैंः इन मेट्रिक्स की रिपोर्ट करने के वैकल्पिक तरीके सामाजिक नेटवर्क और वेब के माध्यम से हैं, जो फ्रैंकल (2004) के अनुसार वित्तीय और गैर-वित्तीय जानकारी की रिपोर्ट करने के लिए फर्म के "सूचना वातावरण" का महत्वपूर्ण हिस्सा बन गए हैं, जिसके द्वारा निवेशकों, पत्रकारों और अन्य बिचौलियों और हितधारकों के नेटवर्क के बीच कम समय में दृढ़ प्रासंगिक जानकारी का प्रसार और प्रसार किया जा रहा है। निवेश ब्लॉग एग्रीगेटर, सीकिंग अल्फा की तरह, पेशेवर वित्तीय विश्लेषकों के लिए महत्वपूर्ण हो गया है, जो स्टॉक खरीदने और बेचने पर सिफारिशें देते हैं। फ्रीडर और जिट्रेन (2007) के अध्ययनों ने इस बारे में नई चिंताओं को जन्म दिया है कि कैसे डिजिटल संचार प्रौद्योगिकियों की सूचना रिपोर्टिंग में बाजार प्रतिभागियों को प्रभावित करने की क्षमता है। एडमिराल (2009) ने इस बात पर जोर दिया कि सक्रिय उपयोगकर्ताओं सहित सोशल मीडिया कंपनियों द्वारा रिपोर्ट किए गए गैर-वित्तीय मेट्रिक्स, सफलता के माप में वांछनीय आश्वासन नहीं दे सकते हैं, क्योंकि मार्गदर्शन और सूचना की विश्वसनीयता और गुणवत्ता की रक्षा करने वाले रिपोर्टिंग नियम बहुत कम हैं और अभी तक मानकीकृत नहीं किए गए हैं। कोहेन और अन्य। (2012) आर्थिक प्रदर्शन संकेतकों के एक समूह पर शोध में पाया गया कि उद्योगों और आकारों के आधार पर प्रकटीकरण प्रथाओं के बीच व्यापक प्रकटीकरण और भौतिक परिवर्तनशीलता की कमी है। 2008 में, अमेरिकी प्रतिभूति और विनिमय आयोग ने सोशल मीडिया कंपनियों के लिए अपने सार्वजनिक प्रकटीकरण मार्गदर्शन को संशोधित करने में एक सतर्क दृष्टिकोण अपनाया और दावा किया कि जानकारी "स्वयं पर्याप्त होने के बजाय पूरक" है। अलेक्जेंडर, राक्वेल, जेंड्री और जेम्स (2014) ने सिफारिश की कि अधिकारियों और प्रबंधकों को निवेशक संबंधों और कॉर्पोरेट संचार के प्रबंधन में अधिक रणनीतिक दृष्टिकोण अपनाना चाहिए, यह सुनिश्चित करते हुए कि निवेशक और विश्लेषक की जरूरतों को संयुक्त रूप से पूरा किया जाए। अकादमिक अनुसंधान और वेब-व्यवहार विश्लेषण और भविष्यवाणी में उपयोग सक्रिय उपयोगकर्ता मीट्रिक व्यवहार विश्लेषण और भविष्यसूचक विश्लेषण में विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स के संदर्भ में सक्रिय उपयोगकर्ता मीट्रिक को बीमाकृत विज्ञान, विपणन, वित्त सेवाओं, स्वास्थ्य सेवा, ऑनलाइन-गेमिंग और सोशल नेटवर्किंग सहित विभिन्न क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, लुईस, व्याट और जेरेमी (2015) ने मोबाइल एप्लिकेशन की गुणवत्ता और प्रभावों का अध्ययन करने और इन अनुप्रयोगों की उपयोग सीमाओं की भविष्यवाणी करने के लिए स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में किए गए इस मीट्रिक का उपयोग किया है। सक्रिय उपयोगकर्ताओं का उपयोग उन अध्ययनों में भी किया जा सकता है जो मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं के मुद्दे को संबोधित करते हैं जो 2030 तक वैश्विक अर्थव्यवस्था को $16 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर का नुकसान पहुंचा सकते हैं, अगर मानसिक स्वास्थ्य के लिए आवंटित संसाधनों की कमी है। वेब-व्यवहार विश्लेषण के माध्यम से, चुएनफिथयावुत, ज़िहुआंग और झू (2020) ने पाया कि सूचनात्मक, सामाजिक और भावनात्मक समर्थन को बढ़ावा देना जो मीडिया और सार्वजनिक धारणा का प्रतिनिधित्व करता है, उनके शोध प्रतिभागियों के ऑनलाइन मानसिक स्वास्थ्य हस्तक्षेप का उपयोग करने के व्यवहार संबंधी इरादे पर सकारात्मक प्रभाव डालता है। ऑनलाइन मनोवैज्ञानिक शैक्षिक कार्यक्रम, एक प्रकार का ऑनलाइन मानसिक स्वास्थ्य हस्तक्षेप कल्याण को बढ़ावा देने और आत्मघाती गर्भधारण को कम करने के लिए पाया जाता है। ऑनलाइन-गेमिंग के क्षेत्र में, सक्रिय उपयोगकर्ता ऑनलाइन गेम के व्यवहार की भविष्यवाणी और मंथन दरों में काफी उपयोगी हैं। उदाहरण के लिए, सक्रिय उपयोगकर्ता की विशेषताएँ जैसे "सक्रिय अवधि" और "प्ले काउंट" का मंथन दर के साथ व्युत्क्रम सहसंबंध हो सकता है, जिसमें उच्च मंथन दर से जुड़े "कम खेल समय और कम खेल गणना" हो सकते हैं। जिया एट अल। (2015) ने दिखाया कि ऐसी सामाजिक संरचनाएँ हैं जो अत्यधिक सक्रिय खिलाड़ियों के इर्द-गिर्द केंद्रित हैं, जिसमें मल्टीप्लेयर ऑनलाइन-गेम जैसे स्टारक्राफ्ट II और डोटा के बीच संरचनात्मक समानता है। सक्रिय उपयोगकर्ता मीट्रिक का उपयोग किसी के व्यक्तित्व लक्षणों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है, जिन्हें वर्गीकृत किया जा सकता है और श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है। इन श्रेणियों में सटीकता 84%-92% से लेकर है। किसी विशेष समूह में उपयोगकर्ताओं की संख्या के आधार पर, इससे जुड़े इंटरनेट ऑब्जेक्ट को "ट्रेंडिंग" और "रुचि का क्षेत्र" माना जा सकता है। नैतिक विचार और सीमाएँ संचार और समाजीकरण के लिए उपयोग किए जाने वाले एक उपकरण के रूप में इंटरनेट के विकास के साथ, नैतिक विचार भी डेटा-संचालित से "मानव-केंद्रित" की ओर स्थानांतरित हो गए हैं, जो ऑनलाइन डोमेन पर सार्वजनिक और निजी की अवधारणाओं से संबंधित नैतिक मुद्दों को और जटिल बना देता है, जिससे शोधकर्ता और विषय नियमों और शर्तों को पूरी तरह से नहीं समझते हैं। बोहलेफेल्ड (1996) ने उल्लेख किया कि शोधकर्ता आमतौर पर अपने-अपने विषयों में नैतिक सिद्धांतों का उल्लेख करते हैं, क्योंकि वे मार्गदर्शन चाहते हैं और तकनीकी या साइबरस्पेस में अपने शोध अध्ययनों में शोधकर्ताओं की उनकी जिम्मेदारियों की सहायता के लिए एसोसिएशन फॉर कम्प्यूटिंग मशीनरी द्वारा दिशानिर्देशों की सिफारिश करते हैं। सूचित सहमति एक ऐसी स्थिति को संदर्भित करती है जिसमें प्रतिभागी स्वेच्छा से अनुसंधान के तरीकों, जोखिमों और संबंधित पुरस्कारों की पूरी स्वीकृति के साथ अनुसंधान में भाग लेता है। सोशल नेटवर्किंग टूल के रूप में इंटरनेट का उपयोग बढ़ने के साथ, सक्रिय उपयोगकर्ताओं को सूचित सहमति प्राप्त करने में अनूठी चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है। नैतिक विचारों में प्रतिभागियों के लिए ज्ञान की मात्रा और आयु उपयुक्तता, तरीके और व्यावहारिकता शामिल हो सकती है जिसमें शोधकर्ता सूचित करते हैं, और "कब" सहमति को माफ करना उचित है। क्रॉफर्ड और शुल्ट्ज़ (2014) ने अनुसंधान आयोजित करने से पहले "असंख्य" और "अभी तक निर्धारित नहीं" होने की सहमति का उल्लेख किया है। ग्रैडी एट अल। (2017) ने बताया कि तकनीकी प्रगति जांचकर्ताओं (शोधकर्ताओं) और शोध प्रतिभागियों की व्यक्तिगत बैठक के बिना सहमति प्राप्त करने में सहायता कर सकती है। बड़ी संख्या में शोध व्यक्तिगत डेटा पर आधारित होते हैं, जो उपयोगकर्ताओं की ऑनलाइन पहचान (उनके क्लिक, रीडिंग, मूवमेंट) और उपभोग की गई सामग्री को शामिल करते हैं और डेटा-एनालिटिक्स के साथ उनकी प्राथमिकताओं, सामाजिक संबंधों और आंदोलन या काम की आदतों के बारे में निष्कर्ष निकालते हैं। कुछ मामलों में, व्यक्तियों को बहुत लाभ हो सकता है, लेकिन दूसरों में उन्हें नुकसान हो सकता है। अफोलाबी और गार्सिया-बास्टेरो (2017) का मानना था कि शोध अध्ययनों के लिए सूचित सहमति "ब्लॉक पर क्लिक करने या हस्ताक्षर की आपूर्ति" से परे है, क्योंकि प्रतिभागियों को स्थिति के बारे में शोधकर्ता की जागरूकता के बिना, शोध में शामिल होने के लिए दबाव महसूस हो सकता था। डेटा-गोपनीयता, गोपनीयता और अखंडता, एक महत्वपूर्ण नैतिकता विचार के संदर्भ में उद्योग मानकों और मानदंडों का एक सार्वभौमिक रूप अभी तक स्वीकार नहीं किया गया है, लेकिन समुदाय और अंतिम उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं को बेहतर ढंग से पूरा करने के लिए अनुसंधान गतिविधियों और डेटा संग्रह की देखरेख के लिए एक प्रक्रिया तैयार करने के प्रयास किए गए हैं। के-12 शिक्षा वातावरण में एडटेक (शिक्षा प्रौद्योगिकी) के एकीकरण के संबंध में नैतिक मुद्दों पर भी नीतिगत बहस होती है, क्योंकि नाबालिग बच्चों को पूरी आबादी का सबसे कमजोर वर्ग माना जाता है। कई सोशल मीडिया कंपनियों के पास सक्रिय उपयोगकर्ताओं के मीट्रिक की परिभाषा और गणना विधियों में अपने-अपने अंतर हैं। ये अंतर अक्सर उस चर में अंतर पैदा करते हैं जिसे मीट्रिक माप रहा है। व्याट (2008) का तर्क है कि इस बात के प्रमाण हैं कि सोशल मीडिया कंपनियों द्वारा रिपोर्ट किए गए कुछ मेट्रिक्स विश्वसनीय नहीं प्रतीत होते हैं, क्योंकि इसके लिए स्पष्ट निर्णय की आवश्यकता होती है, लेकिन फिर भी वित्तीय विवरण उपयोगकर्ताओं के लिए मूल्य-प्रासंगिक है। लुफ्ट (2009) ने बताया कि गैर-वित्तीय मीट्रिक, सक्रिय उपयोगकर्ताओं की तरह, लेखांकन रिपोर्टिंग उपायों के साथ मिलकर माप सटीकता और भार में उपयुक्तता में चुनौतियों को प्रस्तुत करता है। व्यावसायिक प्रेस और शिक्षाविदों की ओर से नोटिस बढ़ रहा है। इन सूचनाओं के प्रकटीकरण के निगमित सम्मेलनों पर। सक्रिय उपयोगकर्ताओं की गणना विशिष्ट कंपनी के आंतरिक डेटा का उपयोग करके की जाती है। विशिष्ट क्रियाएँ करने वाले अद्वितीय उपयोगकर्ताओं के आधार पर डेटा एकत्र किया जाता है जिन्हें डेटा संग्रहकर्ता गतिविधि के संकेत के रूप में मानते हैं। इन कार्यों में किसी वेबसाइट के होम या स्पलैश पेज पर जाना, लॉग इन करना, टिप्पणी करना, सामग्री अपलोड करना या उत्पाद का उपयोग करने वाले समान कार्य शामिल हैं। किसी सेवा की सदस्यता लेने वाले लोगों की संख्या को भी उसकी अवधि के लिए एक सक्रिय उपयोगकर्ता माना जा सकता है। प्रत्येक कंपनी के पास सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या निर्धारित करने का अपना तरीका होता है, और कई कंपनियां इस बारे में विशिष्ट विवरण साझा नहीं करती हैं कि वे उनकी गणना कैसे करते हैं। कुछ कंपनियाँ समय के साथ अपनी गणना विधि में बदलाव करती हैं। उपयोगकर्ताओं को सक्रिय के रूप में चिह्नित करने वाली विशिष्ट कार्रवाई डेटा की गुणवत्ता को बहुत प्रभावित करती है यदि यह उत्पाद के साथ जुड़ाव को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करता है, जिसके परिणामस्वरूप भ्रामक डेटा होता है। उत्पाद में लॉग इन करने जैसे बुनियादी कार्य ग्राहक के जुड़ाव का सटीक प्रतिनिधित्व नहीं हो सकते हैं और सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या को बढ़ा सकते हैं, जबकि सामग्री अपलोड करना या टिप्पणी करना किसी उत्पाद और कम प्रतिनिधित्व वाली उपयोगकर्ता गतिविधि के लिए बहुत विशिष्ट हो सकता है। वेइट्ज, हेनरी और रोसेन्थल (2014) ने सुझाव दिया कि सक्रिय उपयोगकर्ताओं जैसे मेट्रिक्स की सटीकता को प्रभावित करने वाले कारकों में परिभाषा और गणना, भ्रामक मुद्रास्फीति की परिस्थितियां, अनिश्चितता विनिर्देश और उपयोगकर्ता-साझा, डुप्लिकेट या नकली खातों से संबंधित मुद्दे शामिल हैं। लेखक फेसबुक के मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं के मानदंड को पिछले 30 दिनों के पंजीकृत उपयोगकर्ताओं के रूप में वर्णित करते हैं, मैसेंजर का उपयोग किया है, और लिंक्डइन से अलग सामग्री और गतिविधि को साझा करने के लिए कार्रवाई की है जो पंजीकृत सदस्यों, पृष्ठ यात्राओं और विचारों का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, एक ग्राहक जो एक बार फेसबुक का उपयोग "टिप्पणी करने" या "सामग्री साझा करने" के लिए करता है, उसे भी "सक्रिय उपयोगकर्ता" के रूप में गिना जा सकता है। माप में इन अशुद्धियों का एक संभावित कारण कार्यान्वित प्रदर्शन के लिए भुगतान प्रणाली है, जो वांछित व्यवहार को प्रोत्साहित करती है, जिसमें उच्च प्रदर्शन कार्य प्रणाली शामिल है। सोशल मीडिया कंपनियों में, सक्रिय उपयोगकर्ता महत्वपूर्ण मीट्रिक में से एक है जो उत्पाद की सफलता को मापता है। ट्रूमैन, वोंग और झांग (2000) ने पाया है कि ज्यादातर मामलों में अद्वितीय आगंतुक और पृष्ठ दृश्य वेब-उपयोग खातों के माप के रूप में स्टॉक की कीमतों में परिवर्तन और इंटरनेट कंपनियों में शुद्ध आय के लिए होते हैं। लेजर, लेव और लिवनाट (2001) ने पाया कि अधिक लोकप्रिय वेबसाइट ने औसत से अधिक और कम यातायात डेटा के विभाजन के माध्यम से इंटरनेट कंपनियों के यातायात डेटा के अपने शोध विश्लेषण में अधिक स्टॉक रिटर्न उत्पन्न किया। पोर्टफोलियो से अधिक लाभ प्राप्त करने से निवेशक कार्यकारी प्रबंधन के लिए अधिक अनुकूल बोनस पैकेज पर मतदान करने के लिए प्रेरित हो सकते हैं। 2007-2008 में वैश्विक वित्तीय संकट पर कांग, ली और ना (2010) का शोध निवेशकों के "ज़ब्ती प्रोत्साहन" की रोकथाम के महत्व पर प्रकाश डालता है, जो विशेष रूप से आर्थिक सदमे के दौरान कॉर्पोरेट प्रशासन पर बहुत प्रमुख प्रभाव प्रदान करता है। सक्रिय उपयोगकर्ता उपयोगकर्ताओं के गोद लेने से पहले और गोद लेने के बाद के व्यवहारों की जांच करने में सीमित है। किसी विशेष ऑनलाइन उत्पाद के प्रति उपयोगकर्ता की प्रतिबद्धता विश्वास और वैकल्पिक गुणवत्ता पर भी निर्भर हो सकती है। गोद लेने के बाद के व्यवहार पर गोद लेने से पहले के व्यवहार के प्रभाव, जो कि पिछले शोधों द्वारा भविष्यवाणी की गई है, आदत, लिंग और कुछ अन्य सामाजिक-सांस्कृतिक जनसांख्यिकी जैसे कारकों के साथ संबंध पाए गए हैं। बुकानन एंड गिल्लीज़ (1990) और रीचहेल्ड एंड शेफ्टर (2000) का तर्क है कि गोद लेने के बाद के व्यवहार और निरंतर उपयोग "पहली बार या प्रारंभिक उपयोग की तुलना में अपेक्षाकृत अधिक महत्वपूर्ण है" क्योंकि यह "उपभोक्ता वफादारी की डिग्री" को दर्शाता है, और जो अंततः दीर्घकालिक उत्पाद मूल्य का उत्पादन करता है। संदर्भ इंटरनेट शब्दावली विपणन विश्लेषण वीडियो गेम शब्दावली