액티브 유저

Active users
액티브 유저
Indonesian Wikipedia Active Users February 2012.jpg
2010년 9월부터 2012년 3월까지 인도네시아에서 신규 및 활성 Wikipedia 사용자 수
일반 정보
단위계제품 메트릭
단위미디어 소비량
기호.DAU, WAU, MAU

액티브 유저는, 특정의 제품이나 오브젝트의 계약 레벨을 측정하기 위해서 일반적으로 사용되는 측정 지표입니다.이 측정 지표는, 관련 시간 범위(일별, 주별, 월별)내에서 방문자의 액티브한 상호작용의 수를 수치화하는 것입니다.이 메트릭은 소셜 네트워킹 서비스, 온라인 게임 또는 모바일 앱 등 상업 및 학계 모두에서 다양한 용도로 사용됩니다.디지털 행동 학습, 예측 및 보고에 광범위하게 사용되지만 사생활과 보안에도 영향을 미치므로 윤리적 요소를 철저히 고려해야 한다.다른 메트릭과 마찬가지로 활성 사용자에게는 제한과 비판이 있을 수 있습니다.액티브 유저는, 통신이나 소셜 네트워킹의 이용에 수반해 상용화된 인터넷의 보급에 수반해 중요해진, 비교적 새로운 성격의 유저입니다.특정 간격 또는 [1]기간 동안 제품 또는 서비스를 방문하거나 상호 작용하는 사용자 수를 측정합니다.이 메트릭은 일반적으로 매월 Monthly Active Users(MAU;[3] 월간 액티브 사용자), Weekly Active Users(WAU;[2][5] 주간 액티브 사용자), Daily Active Users(DAU;[4] 일간 액티브 사용자) 또는 Peak Concurrent Users(PCU; 피크 동시 사용자)로 평가됩니다.

상업용도

성공 인게이지먼트 측정(KPI) 및 광고의 예측 변수

모든 시간 척도의 활성 사용자는 제품이 유지하는 반품 고객의 양을 대략적으로 파악할 수 있으며, 이 수의 변화를 비교하여 소비자 수의 증가 또는 감소를 예측할 수 있습니다.상업적 맥락에서 소셜 네트워킹 사이트의 성공은 일반적으로 활성 사용자의 네트워크 증가(사이트 방문의 증가), 이러한 사용자 간의 사회적 관계 및 생성된 콘텐츠와 관련이 있습니다.액티브 유저는, 사이트를 방문해 소비하는 유저의 증가와 현재의 양을 측정할 때에, 장래의 성공을 관리하고 예측하는 퍼포먼스 지표로서 사용할 수 있습니다.DAU와 MAU의 비율은 고객의 관여와 [6]장기간의 유지율을 추정하기 위한 기본적인 방법을 제공합니다.비율이 높을수록 유지 확률이 높음을 의미하며, 이는 종종 제품의 성공을 나타냅니다.0.15 이상의 비율은 성장의 전환점으로 간주되며, 0.2 이상의 지속 비율은 지속적인 [7]성공을 나타낸다.Chen, Lu, Chau 및 Gupta(2014)[8]는 사용자(얼리어답터)의 수가 증가하면 사진 및 비디오 투고와 같은 소셜 미디어 수용을 촉진하고 전파하는 더 큰 사용자 생성 콘텐츠로 이어져 소셜 네트워킹 사이트의 성장에 기여할 것이라고 주장한다.소셜 미디어 사용의 증가는 미리 정해진 기간 동안 활성 사용자의 증가로 특징지어지며, 개인의 사회적 존재감을 증가시킬 수 있다.사회적 존재하는 social-networking 통신 매체가 개인 선물 others,[9][10]달과 김 씨의(2001년)[11]연구 결과에는 웹 시스템 개인들의 즐거움이 시스템 위에 대한 인식에`` 높은 행동 의도를 구성할 긍정적인 영향이 있다는 것을 느낄 수 있는 학위로서 정의될 수 있t.OOO사용 it".Munnukka(2007)[12]는 관련 유형의 통신에 대한 이전의 긍정적인 경험과 새로운 모바일 사이트 통신 서비스의 채택 사이에 강한 상관관계가 있음을 발견했다.다만, 액티브 유저와 수익의 상관관계가 마이너스인 경우도 있습니다.예를 들어, Snap Inc.의 일일 활성 사용자(DAU) 증가율은 COVID-19 대유행 기간 동안 안정되거나 감소했으며, 수익은 여전히 추정치를 초과했으며, 현재도 [13]이와 유사한 강한 추세를 보이고 있다.

스웨덴어 위키피디아에서 새로운 기사 수(빨간색 선)와 활성 사용자 수(파란색 선)

액티브 유저의 수가 많을수록, 특정의 사이트의 방문수가 증가합니다.트래픽이 많을수록 광고주들이 더 많이 유치되어 수익 [14]창출에 기여할 것이다.2014년에는 소셜 미디어 사용 목적의 88%가 [15]광고입니다.액티브 유저의 증가에 의해, 소셜 네트워킹 사이트에서는, 고객의 요구와 소비 [16]패턴에 근거해, 보다 많은 고객 프로파일을 구축해 팔로우 할 수 있게 됩니다.액티브한 유저 데이터를 사용하고, 트래픽량이 많은 기간을 판단해, 타겟의 광고에 사용하는 유저의 행동 모델을 작성할 수 있습니다.액티브 유저의 증가에 의해서, 고객의 프로파일이 증가하면, 보다 관련성이 높은 커스터마이즈 광고나 커스터마이즈 광고가 가능하게 됩니다.Bleier와 Eisenbeiss(2015)[17]는 보다 개인화된 관련 광고가 "View-through response"를 증가시키고 "광고된 배너"의 효과를 크게 강화한다는 것을 발견했다.DeZoysa(2002)[18]는 소비자들이 자신들과 관련된 개인화된 광고에 대해 보다 개방적이고 반응할 가능성이 높다는 것을 발견했습니다.

외부 보고서 목적

재무회계기준위원회는 재무보고의 목적이 재무제표이용자에게 목적적합하고 중요한 재무정보를 제공하여 의사결정을 하고 효율적인 경제적 자원의 [19]배분을 보장하는 것이라고 정의하고 있다.모든 보고기업, 특히 상장기업과 대규모 민간기업은 공시 및 회계기준 요건을 준수하도록 법률에 규정되어 있습니다.예를 들어 호주의 경우 기업은 2001년 기업법의 일부인 호주 회계기준위원회가 정한 회계기준을 준수해야 합니다.소셜 미디어 회사에서는, 유저수(액티브 유저수)등의 비재무 정보의 보고도 있습니다.예를 들면 다음과 같습니다.

회사 비재무 지표
페이스북 일일 활성 사용자(DAU), 월간 활성 사용자(MAU)
트위터 월간 활성 사용자(MAU), MAU별 타임라인 표시
그루폰 액티브한 고객 단위

출처 : Weitz, Henry, Rosental(2014년)[20]

이 통계 보고 대안 기업의"정보 환경"과 비금융 금융 정보를 알려 드리의로 자리 매김한 중요한 부분 사회적 네트워크 및 웹을 통해 회원 회사 관련 정보에 배포 시간의 네트워크들과의 짧은 수명이 퍼져 나가는 중이다 Frankel(2004년)[21]에 따른다.inv에스터, 저널리스트 및 기타 중개자 [22]및 이해관계자.Seeking Alpha와 같은 투자 블로그 애그리게이터는 전문 재무 [23]분석가들에게 중요해지고 있습니다. 전문 분석가는 주식을 사고파는 방법을 추천하며 주식의 양과 가격에 영향을 미칩니다.Frieder와 Zittrain(2007)[24]의 연구는 디지털 통신 기술 정보 보고가 시장 참여자들에게 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대한 새로운 우려를 제기하고 있다.

Admiral(2009)[25]은 정보의 신뢰성과 품질을 보호하는 지침과 보고 규정이 너무 적고 아직 표준화되지 않았기 때문에 활성 사용자를 포함한 소셜 미디어 회사가 보고한 비재무 지표가 성공 측정에 바람직한 확신을 주지 못할 수 있다고 강조했다.Cohen et al. (2012)[26]의 일련의 경제성과지표에 대한 연구는 광범위한 공시의 결여와 산업과 규모에 기초한 공시 관행 간의 중요한 변동성이 있다는 것을 발견했다.2008년 미국 증권거래위원회는 소셜 미디어 기업에 대한 공개 지침을 개정할 때 신중하게 접근하여 "자체만으로 충분하기보다는 보충적"[27]이라고 주장했다.Alexander, Raquel, Gendry 및 James(2014)[28]는 경영진과 경영진이 투자자 관계와 기업 커뮤니케이션을 관리함에 있어 보다 전략적인 접근법을 취하여 투자자와 분석가의 요구를 공동으로 충족시켜야 한다고 권고했습니다.

학계에서의 사용

조사 및 웹 행동 분석 및 예측

활성 사용자 메트릭은 행동 분석 및 예측 분석에서 특히 유용할 수 있습니다.예측 분석의 맥락에서 활성 사용자 메트릭은 보험 수리학, 마케팅, 금융 서비스, 의료, 온라인 게임 및 소셜 네트워킹을 포함한 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.예를 들어, Lewis, Wyatt 및 Jeremy([29]2015)는 이 메트릭을 사용하여 의료 분야에서 모바일 애플리케이션의 품질과 영향 및 이러한 애플리케이션의 예측 사용 제한을 연구했습니다.

능동 [30]사용자는 또한 2030년까지 세계 경제가 16조 달러(약 16조 원)의 비용을 부담할 수 있는 정신 건강 문제를 해결하는 연구에 사용될 수 있다.웹 행동 분석을 통해 Chuenphitthayavut, Zihuang 및 Zhu(2020)[31]는 미디어와 대중의 인식을 대표하는 정보, 사회, 정서적 지원을 촉진하는 것이 온라인 정신 건강 개입을 이용하려는 연구 참가자들의 행동 의도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 발견했다.온라인 정신 건강 개입의 일종인 온라인 심리 교육 프로그램은 웰빙과 자살 수태 [32]감소를 촉진하는 것으로 밝혀졌다.

온라인 게임 분야에서, 액티브 유저는 온라인 게임의 행동 예측과 이탈율에 매우 유용하다.예를 들어, "활성 기간" 및 "재생 횟수"와 같은 활성 사용자의 기능은 전환율과 역상관할 수 있으며, "재생 시간이 짧고 재생 횟수가 적음"은 높은 [33]전환율과 관련될 수 있습니다.Jia et Al. (2015)[34]는 StarCraft II와 Dota와 같은 멀티플레이어 온라인 게임 간의 구조적 유사성과 함께 매우 활동적인 플레이어를 중심으로 변화하거나 출현하는 사회적 구조가 있음을 보여주었다.

활성 사용자 메트릭을 사용하여 개인의 성격 특성을 예측할 수 있습니다. 성격 특성은 카테고리로 분류 및 그룹화할 수 있습니다.이러한 범주의 정확도는 84% - 92%[35]입니다.특정 그룹 내 사용자 수에 따라 관련된 인터넷 오브젝트는 '트렌딩' 및 '관심 영역'으로 간주할 수 있다.

윤리적 고려사항 및 제한사항

도구 통신과 socialisation에 사용되는 인터넷의 발전과 함께., 윤리적 고려 사항들은 데이터 기반에서"human-centered"에 있어, 윤리적인 문제와 사립의 온라인 도메인에서 회원 연구원과 과목 완전한 용어와 조건을 이해하지 않는 개념들과 관련된 복잡하게 만드는 경우 바뀌었다.36]클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 연구에 있어 윤리적인 고려사항은 참여 동의, 데이터 기밀성-프라이버시-정합성, 업계 전문가 규범 및 인정된 표준 측면에서 고려되어야 합니다.Boehlefeld(1996)[37]는 연구자들이 기술 또는 사이버 공간에서 연구 연구에 대한 연구자의 책임을 지원하기 위해 컴퓨터 기계 협회의 지침을 찾고 권장할 때 보통 각 분야의 윤리 원칙들을 언급한다고 언급했다.

인폼드 콘센트는 참여자가 관련 연구 방법, 위험 및 보상을 완전히 인지하고 자발적으로 연구에 참여하는 상황을 말한다.소셜 네트워크 툴로서 인터넷이 이용되고 있는 가운데, 액티브 유저는 정보에 근거한 동의를 얻는데 있어서, 독특한 과제에 직면할 가능성이 있습니다.윤리적 고려사항에는 참가자에 대한 지식의 정도와 연령의 적절성, 연구자가 정보를 제공하는 방법과 실용성, 그리고 [38]동의를 포기하는 것이 "적절한 시기"가 포함될 수 있다.Crawford와 Schultz(2014)[39]는 연구가 수행되기 전에 "무수히" "아직 결정되지 않은" 동의서에 주목했다.Grady et al.(2017)[40]는 기술 발전이 조사자(연구자)와 연구 참여자의 직접 회의 없이도 동의를 얻는 데 도움이 될 수 있다고 지적했다.

다수의 연구는 사용자의 온라인 아이덴티티(클릭, 독서, 이동)와 소비된 콘텐츠를 포함하는 개인화된 데이터에 기초하고 있으며, 사용자의 선호도, 사회적 관계, 이동 또는 작업 습관에 대한 추론을 도출한 데이터 분석과 함께 이루어진다.개인에게 큰 이익이 되는 경우도 있지만, 피해를 입는 경우도 있습니다.Afolabi와 Garcia-Basteiro(2017)[41]는 참가자들이 상황에 대한 연구자의 인식 없이 연구에 참여해야 한다는 압박을 느낄 수 있기 때문에 연구에 대한 사전 동의는 "클릭 블록 또는 서명 제공" 이상의 것이라고 믿었다.데이터 프라이버시, 기밀성 및 무결성에 관한 업계 표준과 규범은 아직 보편적으로 인정되고 있지 않지만, 커뮤니티와 최종 사용자의 [42]기대에 부응하기 위해 연구활동과 데이터 수집을 감독하는 프로세스를 설계하려는 시도가 있었습니다.또한 미성년 자녀가 전체 [43]인구의 가장 취약한 계층으로 인식되고 있기 때문에 교육 기술(교육 기술)을 K-12 교육 환경에 통합하는 것과 관련된 윤리적 문제에 대한 정책 토론도 있다.

기술적 제한과 과제

많은 소셜 미디어 기업은 액티브 유저 메트릭의 정의와 계산 방법을 각각 가지고 있습니다.이러한 차이로 인해 메트릭이 측정하는 변수의 차이가 발생하는 경우가 많습니다.Wyatt([44]2008)는 소셜 미디어 회사가 보고한 일부 지표가 신뢰할 수 없는 것으로 보인다는 증거가 있다고 주장한다. 이는 단정적인 판단이 필요하지만, 여전히 재무제표 사용자와 관련이 있기 때문이다.Luft(2009)[45]는 비재무지표는 능동적 이용자와 마찬가지로 회계보고척도와 결합할 때 측정의 정확성과 가중치의 적절성에 어려움이 있다고 전했다.비즈니스 언론과 학계로부터 점점 더 많은 통지가 있었다.이러한 [46]정보의 공개에 관한 기업 규약에 관한 사항.

액티브 유저는, 특정의 회사의 내부 데이터를 사용해 계산됩니다.데이터는 데이터 수집기가 활동의 표시로 간주하는 특정 작업을 수행하는 고유 사용자를 기반으로 수집됩니다.이러한 작업에는 웹 사이트의 홈 페이지 또는 시작 페이지 방문, 로그인, 주석 달기, 컨텐츠 업로드 또는 제품을 사용하는 유사한 작업이 포함됩니다.서비스에 가입한 사용자 수도 해당 기간 동안 활성 사용자로 간주될 수 있습니다.기업마다 액티브 유저수를 결정하는 방법이 있어, 그 산출 방법에 대해서는 구체적인 내용을 공유하지 않는 기업이 많다.일부 기업은 시간이 지남에 따라 계산 방법을 변경합니다.제품과의 관계를 정확하게 반영하지 못해 데이터를 [47]오도할 수 있는 경우 사용자가 활성 상태로 플래그를 지정하면 데이터 품질에 큰 영향을 미칩니다.제품에 로그인하는 등의 기본적인 액션은 고객과의 관계를 정확하게 나타내지 못할 수 있으며, 액티브 유저의 수를 부풀릴 수 있습니다.또, 컨텐츠나 코멘트를 업 로드하는 것은, 제품이나 유저의 액티비티에 대해서 너무 구체적이고, 유저의 액티비티가 불충분할 수 있습니다.

Weitz, Henry 및 Rosenthal([48]2014)은 능동 사용자처럼 지표의 정확성에 영향을 미칠 수 있는 요인에는 정의와 계산, 기만 인플레이션 상황, 불확실성 사양 및 사용자 공유, 중복 또는 가짜 계정과 관련된 문제가 포함된다고 제안했다.저자들은 페이스북의 월간 액티브 유저 기준을 지난 30일 동안 등록된 유저로 설명하고, 메신저를 사용했으며, 등록된 멤버, 페이지 방문, 뷰를 사용하는 LinkedIn과 다른 콘텐츠와 액티비티를 공유하기 위한 조치를 취했다.예를 들어, Facebook을 한 번 사용하여 "댓글" 또는 "콘텐츠 공유"를 한 고객은 "활성 사용자"[49]로 간주될 수 있습니다.이러한 측정 오류의 잠재적 원인은 성과급 지급 시스템입니다. 성과급 시스템은 원하는 행동을 장려하며 고성능 [50]작업 시스템을 포함합니다.소셜 미디어 회사에서는, 액티브 유저가 제품의 성공을 측정하는 중요한 지표 중 하나입니다.Trueman, Wong 및 Zhang(2000)[51]은 대부분의 경우 고유한 방문자 및 페이지뷰가 주가 및 인터넷 회사의 순이익에 대한 웹 사용 계정의 측정값이라는 것을 발견했습니다.Lazer, Lev 및 Livnat(2001)[52]는 인터넷 기업의 트래픽 데이터를 중앙 트래픽 데이터보다 높고 낮게 분할하여 분석한 결과, 인기 있는 웹사이트가 더 많은 주식 수익을 창출하였다.포트폴리오의 수익률이 높아지면 투자자들은 경영진에게 더 유리한 보너스 패키지에 투표하게 될 것이다.2007-2008년 글로벌 금융위기에 대한 강, 이, 나 후보의 연구(2010년)[53]는 투자자들의 "수용 인센티브"를 예방하는 것의 중요성을 강조하고 있는데, 이는 특히 경제 충격 중에 기업 지배구조에 매우 중요한 의미를 제공한다.

활성 사용자는 사용자의 채택 전 및 채택 후 행동을 조사하는 데 한계가 있습니다.특정 온라인 제품에 대한 사용자의 헌신은 신뢰와 대체품질에 [54]따라 달라질 수도 있습니다.과거 연구에 [55]의해 예측된 입양 후 행동에 대한 사전 입양 행동의 영향은 습관, 성별 및 기타 사회 문화 인구 [56]통계와 같은 요소와 관련이 있는 것으로 밝혀졌다.Buchanan과 Gillies(1990년)[57]와 Reichheld와 Schafter([58]2000년)는 채택 후 행동과 지속적인 사용은 "소비자의 충성도 수준"을 나타내며 궁극적으로 장기적인 제품 가치를 창출하기 때문에 "처음 또는 초기 사용보다 상대적으로 더 중요하다"고 주장한다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Henry TF, Rosenthal DA, Weitz RR (September 2014). "Socially Awkward: Social Media Companies' Nonfinancial Metrics Can Send a Mixed Message". Journal of Accountancy. 218 (3): 52. Gale A381838689.
  2. ^ "Monthly Active Users (MAU)". AppStore Knowledge Base. AppStoreGrowth. December 11, 2019. Archived from the original on March 8, 2021. Retrieved January 20, 2020.
  3. ^ Darrow B (September 12, 2017). "How Slack Plans to Make It Easier to Chat With Colleagues at Other Companies". Fortune. Retrieved February 16, 2019.
  4. ^ Shaban H (February 7, 2019). "Twitter reveals its daily active user numbers for the first time". The Washington Post. Retrieved February 16, 2019.
  5. ^ "Definition of Peak Concurrent Users". Law Insider.
  6. ^ Hui, Sam K. (March 2017). "Understanding repeat playing behavior in casual games using a Bayesian data augmentation approach". Quantitative Marketing and Economics. 15 (1): 29–55. doi:10.1007/s11129-017-9180-2. S2CID 157211197.
  7. ^ Lovell N (October 26, 2011). "DAU/MAU = engagement". Gamesbrief. Retrieved December 3, 2019.
  8. ^ Chen, Aihui; Lu, Yaobin; Chau, Patrick Y.K.; Gupta, Sumeet (July 3, 2014). "Classifying, Measuring, and Predicting Users' Overall Active Behavior on Social Networking Sites". Journal of Management Information Systems. 31 (3): 213–253. doi:10.1080/07421222.2014.995557. S2CID 38855806.
  9. ^ Fulk, Janet; Steinfield, Charles W.; Schmitz, Joseph; Power, J. Gerard (October 1987). "A Social Information Processing Model of Media Use in Organizations". Communication Research. 14 (5): 529–552. doi:10.1177/009365087014005005. S2CID 145786143.
  10. ^ Cyr, Dianne; Hassanein, Khaled; Head, Milena; Ivanov, Alex (January 2007). "The role of social presence in establishing loyalty in e-Service environments". Interacting with Computers. 19 (1): 43–56. doi:10.1016/j.intcom.2006.07.010.
  11. ^ Moon, Ji-Won; Kim, Young-Gul (February 2001). "Extending the TAM for a World-Wide-Web context". Information & Management. 38 (4): 217–230. CiteSeerX 10.1.1.859.5396. doi:10.1016/S0378-7206(00)00061-6.
  12. ^ Munnukka, Juha (October 30, 2007). "Characteristics of early adopters in mobile communications markets". Marketing Intelligence & Planning. 25 (7): 719–731. doi:10.1108/02634500710834188.
  13. ^ "Snap's Missed User Target Shows Challenge Predicting Growth". Bloomberg.com. July 21, 2020. Retrieved November 1, 2020.
  14. ^ Chen, Rui (February 2013). "Member use of social networking sites — an empirical examination". Decision Support Systems. 54 (3): 1219–1227. doi:10.1016/j.dss.2012.10.028.
  15. ^ Dehghani, Milad; Niaki, Mojtaba Khorram; Ramezani, Iman; Sali, Rasoul (June 2016). "Evaluating the influence of YouTube advertising for attraction of young customers". Computers in Human Behavior. 59: 165–172. doi:10.1016/j.chb.2016.01.037.
  16. ^ Rao, Bharat; Minakakis, Louis (December 2003). "Evolution of mobile location-based services". Communications of the ACM. 46 (12): 61–65. doi:10.1145/953460.953490. S2CID 1330830.
  17. ^ Bleier, Alexander; Eisenbeiss, Maik (September 2015). "Personalized Online Advertising Effectiveness: The Interplay of What, When, and Where". Marketing Science. 34 (5): 669–688. doi:10.1287/mksc.2015.0930.
  18. ^ DeZoysa, Sanjima. "Mobile advertising needs to get personal". Telecommunications International. 36 (2).
  19. ^ (2008년).재무회계개념서 No.1. http://www.fasb.org/resources/ccurl/816/894/aop_CON1.pdf에서 검색
  20. ^ Weitz, Rob; Henry, Theresa; Rosenthal, David (January 1, 2014). "Limitations of Nonfinancial Metrics Reported by Social Media Companies". Journal of International Technology and Information Management. 23 (3).
  21. ^ Frankel, Richard; Li, Xu (June 2004). "Characteristics of a firm's information environment and the information asymmetry between insiders and outsiders". Journal of Accounting and Economics. 37 (2): 229–259. doi:10.1016/j.jacceco.2003.09.004.
  22. ^ Rubin, Amir; Rubin, Eran (July 2010). "Informed Investors and the Internet". Journal of Business Finance & Accounting. 37 (7–8): 841–865. doi:10.1111/j.1468-5957.2010.02187.x. S2CID 59058862.
  23. ^ Saxton, Gregory D. (September 2012). "New Media and External Accounting Information: A Critical Review: New Media and External Accounting Information". Australian Accounting Review. 22 (3): 286–302. doi:10.1111/j.1835-2561.2012.00176.x.
  24. ^ Frieder, Laura L.; Zittrain, Jonathan (2007). "Spam Works: Evidence from Stock Touts and Corresponding Market Activity". Berkman Center Working Paper. SSRN 920553.
  25. ^ Admiraal, Michèl; Nivra, Royal; Turksema, Rudi (July 2009). "Reporting on Nonfinancial Information". International Journal of Government Auditing. 36 (3): 15–20. ProQuest 236822392.
  26. ^ Cohen, Jeffrey R.; Holder-Webb, Lori L.; Nath, Leda; Wood, David (March 1, 2012). "Corporate Reporting of Nonfinancial Leading Indicators of Economic Performance and Sustainability". Accounting Horizons. 26 (1): 65–90. doi:10.2308/acch-50073. S2CID 154627046.
  27. ^ 미국 증권거래위원회(2008).기업 웹사이트 이용에 관한 커미션 가이드 (릴리스 34-58288)http://www.sec.gov/rules/interp/%202008/34-58288.pdf 에서 취득했습니다.
  28. ^ Alexander, Raquel Meyer; Gentry, James K. (March 2014). "Using social media to report financial results". Business Horizons. 57 (2): 161–167. doi:10.1016/j.bushor.2013.10.009.
  29. ^ Lewis, Thomas Lorchan; Wyatt, Jeremy C (August 19, 2015). "App Usage Factor: A Simple Metric to Compare the Population Impact of Mobile Medical Apps". Journal of Medical Internet Research. 17 (8): e200. doi:10.2196/jmir.4284. PMC 4642395. PMID 26290093.
  30. ^ Patel, Vikram; Saxena, Shekhar; Lund, Crick; Thornicroft, Graham; Baingana, Florence; Bolton, Paul; Chisholm, Dan; Collins, Pamela Y; Cooper, Janice L; Eaton, Julian; Herrman, Helen; Herzallah, Mohammad M; Huang, Yueqin; Jordans, Mark J D; Kleinman, Arthur; Medina-Mora, Maria Elena; Morgan, Ellen; Niaz, Unaiza; Omigbodun, Olayinka; Prince, Martin; Rahman, Atif; Saraceno, Benedetto; Sarkar, Bidyut K; De Silva, Mary; Singh, Ilina; Stein, Dan J; Sunkel, Charlene; UnÜtzer, JÜrgen (October 2018). "The Lancet Commission on global mental health and sustainable development". The Lancet. 392 (10157): 1553–1598. doi:10.1016/s0140-6736(18)31612-x. PMID 30314863. S2CID 52976414.
  31. ^ Chuenphitthayavut, Krittipat; Zihuang, Tang; Zhu, Tingshao (June 2020). "The prediction of behavioral intention to use online mental health interventions". PsyCh Journal. 9 (3): 370–382. doi:10.1002/pchj.333. PMID 31957241. S2CID 210832011.
  32. ^ Hoffmann, Willem A. (January 2006). "Telematic Technologies in Mental Health Caring: A Web-Based Psychoeducational Program for Adolescent Suicide Survivors". Issues in Mental Health Nursing. 27 (5): 461–474. doi:10.1080/01612840600599978. PMID 16613799. S2CID 34925001.
  33. ^ Kim, Seungwook; Choi, Daeyoung; Lee, Eunjung; Rhee, Wonjong (July 5, 2017). "Churn prediction of mobile and online casual games using play log data". PLOS ONE. 12 (7): e0180735. Bibcode:2017PLoSO..1280735K. doi:10.1371/journal.pone.0180735. PMC 5498062. PMID 28678880.
  34. ^ Jia, Adele Lu; Shen, Siqi; Bovenkamp, Ruud Van De; Iosup, Alexandru; Kuipers, Fernando; Epema, Dick H. J. (October 26, 2015). "Socializing by Gaming: Revealing Social Relationships in Multiplayer Online Games". ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data. 10 (2): 1–29. doi:10.1145/2736698. S2CID 207224445.
  35. ^ Li, Lin; Li, Ang; Hao, Bibo; Guan, Zengda; Zhu, Tingshao (January 22, 2014). "Predicting Active Users' Personality Based on Micro-Blogging Behaviors". PLOS ONE. 9 (1): e84997. Bibcode:2014PLoSO...984997L. doi:10.1371/journal.pone.0084997. PMC 3898945. PMID 24465462.
  36. ^ 뷰캐넌, E. & 짐머, M. (2018년)인터넷 리서치 윤리스탠포드 철학 백과사전에서요스탠포드 대학의 형이상학 연구실입니다https://plato.stanford.edu/entries/ethics-internet-research/
  37. ^ Boehlefeld, Sharon Polancic (June 1996). "Doing the Right Thing: Ethical Cyberspace Research". The Information Society. 12 (2): 141–152. doi:10.1080/713856136.
  38. ^ Hudson, James M.; Bruckman, Amy (April 2004). "'Go Away': Participant Objections to Being Studied and the Ethics of Chatroom Research". The Information Society. 20 (2): 127–139. CiteSeerX 10.1.1.72.635. doi:10.1080/01972240490423030. S2CID 18558685.
  39. ^ Crawford, Kate; Schultz, Jason (January 2014). "Big Data and Due Process: Toward a Framework to Redress Predictive Privacy Harms". Boston College Law Review. 55 (1): 93–128. ProQuest 1664533162.
  40. ^ Grady, Christine; Cummings, Steven R.; Rowbotham, Michael C.; McConnell, Michael V.; Ashley, Euan A.; Kang, Gagandeep (March 2, 2017). "Informed Consent". New England Journal of Medicine. 376 (9): 856–867. doi:10.1056/nejmra1603773. PMID 28249147.
  41. ^ "Informed Consent" (PDF). New England Journal of Medicine. 376 (20): e43. May 18, 2017. doi:10.1056/NEJMc1704010.
  42. ^ Jackman, Molly; Kanerva, Lauri (June 14, 2016). "Evolving the IRB: Building Robust Review for Industry Research". Washington and Lee Law Review Online. 72 (3): 442.
  43. ^ Regan, Priscilla M.; Jesse, Jolene (September 2019). "Ethical challenges of edtech, big data and personalized learning: twenty-first century student sorting and tracking". Ethics and Information Technology. 21 (3): 167–179. doi:10.1007/s10676-018-9492-2. S2CID 54220346.
  44. ^ Wyatt, Anne (January 2008). "What financial and non-financial information on intangibles is value-relevant? A review of the evidence". Accounting and Business Research. 38 (3): 217–256. doi:10.1080/00014788.2008.9663336. S2CID 219594306.
  45. ^ Luft, Joan (September 1, 2009). "Nonfinancial Information and Accounting: A Reconsideration of Benefits and Challenges". Accounting Horizons. 23 (3): 307–325. doi:10.2308/acch.2009.23.3.307.
  46. ^ Cohen, Jeffrey; Holder-Webb, Lori; Nath, Leda; Wood, David (January 1, 2011). "Retail Investors' Perceptions of the Decision-Usefulness of Economic Performance, Governance, and Corporate Social Responsibility Disclosures". Behavioral Research in Accounting. 23 (1): 109–129. doi:10.2308/bria.2011.23.1.109. S2CID 145264864.
  47. ^ Park, Patrick; Macy, Michael (December 27, 2015). "The paradox of active users". Big Data & Society. 2 (2): 205395171560616. doi:10.1177/2053951715606164.
  48. ^ Weitz, Rob; Henry, Theresa; Rosenthal, David (January 1, 2014). "Limitations of Nonfinancial Metrics Reported by Social Media Companies". Journal of International Technology and Information Management. 23 (3).
  49. ^ Sorkin, Andrew Ross (February 6, 2012). "Those Millions on Facebook? Some May Not Actually Visit". DealBook.
  50. ^ Jenkins, G. Douglas, Jr.; Mitra, Atul; Gupta, Nina; Shaw, Jason D. (1998). "Are financial incentives related to performance? A meta-analytic review of empirical research". Journal of Applied Psychology. 83 (5): 777–787. doi:10.1037/0021-9010.83.5.777. S2CID 55875563.
  51. ^ Trueman, Brett; Wong, M. H. Franco; Zhang, Xiao-Jun (2000). "The Eyeballs Have It: Searching for the Value in Internet Stocks". Journal of Accounting Research. 38: 137–162. CiteSeerX 10.1.1.195.103. doi:10.2307/2672912. JSTOR 2672912.
  52. ^ Lazer, Ron; Lev, Baruch; Livnat, Joshua (May 2001). "Internet Traffic and Portfolio Returns". Financial Analysts Journal. 57 (3): 30–40. doi:10.2469/faj.v57.n3.2448. S2CID 153506314.
  53. ^ Kang, Jun-Koo; Lee, Inmoo; Na, Hyun Seung (June 2010). "Economic shock, owner-manager incentives, and corporate restructuring: Evidence from the financial crisis in Korea". Journal of Corporate Finance. 16 (3): 333–351. doi:10.1016/j.jcorpfin.2009.12.001.
  54. ^ Li, Dahui; Browne, Glenn J.; Chau, Patrick Y. K. (August 2006). "An Empirical Investigation of Web Site Use Using a Commitment-Based Model". Decision Sciences. 37 (3): 427–444. doi:10.1111/j.1540-5414.2006.00133.x.
  55. ^ Kim, Sung S.; Malhotra, Naresh K. (February 2005). "Predicting System Usage from Intention and Past Use: Scale Issues in the Predictors". Decision Sciences. 36 (1): 187–196. doi:10.1111/j.1540-5915.2005.00070.x.
  56. ^ Venkatesh, Viswanath; Morris, Michael G.; Davis, Gordon B.; Davis, Fred D. (2003). "User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View". MIS Quarterly. 27 (3): 425–478. doi:10.2307/30036540. JSTOR 30036540. S2CID 14435677.
  57. ^ Buchanan, Robin W.T.; Gillies, Crawford S. (December 1990). "Value managed relationships: The key to customer retention and profitability". European Management Journal. 8 (4): 523–526. doi:10.1016/0263-2373(90)90115-M.
  58. ^ Reichheld, Frederick F; Schefter, Phil (2000). "E-loyalty: Your secret weapon on the Web". Harvard Business Review. 78 (4): 105–113. ProQuest 227807543.