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アクティブユーザーとは、特定のソフトウェア製品やオブジェクトに対する利用状況を測定するためによく用いられるソフトウェアパフォーマンス指標であり、関連する期間（日次、週次、月次）におけるユーザーまたは訪問者のアクティブなインタラクション数を定量化することによって算出されます。
この指標は、ソーシャルネットワーキングサービス、オンラインゲーム、モバイルアプリなどのソフトウェア管理、ウェブアプリなどのウェブ分析、オンラインバンキングなどの商取引、ユーザー行動分析や予測分析などの学術分野で幅広く使用されています。デジタル行動学習、予測、レポート作成に幅広く使用されている一方で、プライバシーとセキュリティにも影響があり、倫理的要因を十分に考慮する必要があります。これは、一定期間または一定間隔で製品またはサービスを訪問または操作したユーザーの数を測定します。[ 1 ]ただし、この用語の標準的な定義がないため、この指標の異なるプロバイダー間のレポートを比較することは困難です。また、ほとんどのプロバイダーは、この数値をできるだけ高く表示することに関心があるため、最小限のインタラクションでも「アクティブ」と定義します。[ 2 ]それでも、この数値は、特定のプロバイダーのユーザーインタラクションの発展を評価するための関連指標です。
この指標は、一般的に月間アクティブユーザー数( MAU ) [ 3 ] 、週間アクティブユーザー数( WAU ) [ 4 ]、日間アクティブユーザー数( DAU ) [ 5 ]、ピーク同時接続ユーザー数( PCU ) [ 6 ]として評価されます。
あらゆる時間スケールでのアクティブユーザーは、製品が維持するリピーターの数を大まかに把握するのに役立ち、この数の変化を比較することで、消費者数の増加または減少を予測できます。商業的な文脈では、ソーシャルネットワーキングサイトの成功は一般的に、アクティブユーザーのネットワークの拡大（サイト訪問数の増加）、それらのユーザー間の社会的関係、および生成されたコンテンツに関連しています。アクティブユーザーは、サイトを訪問して利用するユーザーの成長と現在の量を測定することで、将来の成功を管理および予測する主要業績評価指標（KPI）として使用できます。DAUとMAUの比率は、時間の経過に伴う顧客エンゲージメントと維持率を推定する基本的な方法を提供します。[ 7 ] 比率が高いほど維持確率が高くなり、多くの場合、製品の成功を示します。0.15以上の比率は成長の転換点と考えられており、0.2以上の比率が持続すると、永続的な成功を示します。[ 8 ]
Chen、Lu、Chau、およびGupta（2014）[ 9 ]は、ユーザー数（アーリーアダプター）の増加が、写真や動画の投稿などのユーザー生成コンテンツの増加につながり、ソーシャルメディアの受容を「促進および普及」し、ソーシャルネットワーキングサイトの成長に貢献すると主張している。あらかじめ定められた期間におけるアクティブユーザーの増加として特徴付けられるソーシャルメディア利用の増加は、個人の社会的プレゼンスを高める可能性がある。社会的プレゼンスは、ソーシャルネットワーキングコミュニケーション媒体が個人に他者との存在感を感じさせる度合いとして定義できる。[ 10 ] [ 11 ]
MoonとKim（2001）[ 12 ]の研究結果によると、ウェブシステムを楽しむことは、システムに対する認識にプラスの影響を与え、その結果「使用したいという高い行動意図」を形成することがわかった。Munnukka（2007） [ 13 ]は、関連するタイプのコミュニケーションの肯定的な過去の経験と新しいモバイルサイトコミュニケーションサービスの採用との間に強い相関関係があることを発見した。しかし、アクティブユーザーと収益が負の相関関係にあるように見えるケースもある。たとえば、Snap Inc.のデイリーアクティブユーザー（DAU）の増加はCOVID-19パンデミック中に安定または減少したが、収益は依然として予想を上回り、現在の期間に強い同様の強い傾向が見られる。[ 14 ]
アクティブユーザー数の増加は、特定のサイトへの訪問数を増加させます。トラフィックが増加すれば、より多くの広告主が引き付けられ、収益の創出に貢献します。[ 15 ] 2014年には、企業のソーシャルメディア利用目的の88%が広告でした。[ 16 ]アクティブユーザーの増加により、ソーシャルネットワーキングサイトは、顧客のニーズと消費パターンに基づいて、より多くの顧客プロファイルを構築して追跡することができます。[ 17 ]アクティブユーザーデータは、トラフィックが多い期間を特定し、ターゲット広告に使用するユーザーの行動モデルを作成するために使用できます。アクティブユーザーの増加による顧客プロファイルの増加は、より関連性の高いパーソナライズされたカスタマイズされた広告を保証します。BleierとEisenbeiss（2015）[ 18 ]は、よりパーソナライズされ関連性の高い広告が「ビュースルー応答」を増加させ、 「広告バナー」の効果を大幅に強化することを発見しました。DeZoysa（2002）[ 19 ]は、消費者は自分に関連するパーソナライズされた広告を開封し、反応する可能性が高いことを発見しました。
財務会計基準審議会は、財務報告の目的は、財務諸表利用者に適切かつ重要な財務情報を提供し、意思決定を可能にし、効率的な経済資源配分を確保することであると定義しています。[ 20 ]主に上場企業と大企業であるすべての報告主体は、法律により開示および会計基準の要件を遵守することが義務付けられています。たとえば、オーストラリアでは、企業は2001年会社法の一部であるオーストラリア会計基準審議会が定める会計基準を遵守する必要があります。ソーシャルメディア企業の文脈では、ユーザー数（アクティブユーザー）などの非財務情報も報告されます。例としては、次のものが挙げられます。
これらの指標を報告する代替手段は、ソーシャル ネットワークや Web を通じて行われ、これらは Frankel (2004) によると、企業の「情報環境」の重要な部分となり、財務情報や非財務情報を報告しています。[ 22 ]これにより、企業に関連する情報は、投資家、ジャーナリスト、その他の仲介者や利害関係者のネットワーク間で短時間で拡散されます。[ 23 ] Seeking Alphaのような投資ブログのアグリゲーターは、株式の売買に関する推奨事項を提供するプロの金融アナリストにとって重要になっています。[ 24 ] Frieder と Zittrain (2007) の研究[ 25 ]は、デジタル通信技術による情報報告が市場参加者にどのような影響を与えるかについて新たな懸念を提起しています。
Admiraal (2009) [ 26 ]は、アクティブユーザーを含むソーシャルメディア企業が報告する非財務指標は、情報の信頼性と品質を保証するガイダンスや報告規制が少なすぎて標準化されていないため、成功の測定において望ましい保証を与えるものではないことを強調した。Cohen et al. (2012) [ 27 ] は、一連の経済パフォーマンス指標に関する調査で、広範な開示が不足しており、業界や規模に基づいて開示慣行に大きなばらつきがあることを発見した。2008 年、米国証券取引委員会は、ソーシャルメディア企業に対する公開開示ガイダンスの改訂に慎重なアプローチを取り、情報は「それ自体では十分ではなく補足的である」と主張した。[ 28 ] Alexander、Raquel、Gendry、James (2014) [ 29 ]は、経営幹部やマネージャーは、投資家とアナリストのニーズが共同で満たされるように、投資家関係と企業コミュニケーションの管理においてより戦略的なアプローチを取るべきだと提言した。
アクティブユーザー指標は、行動分析や予測分析において特に有用です。予測分析の文脈におけるアクティブユーザー指標は、アクチュアリー科学、マーケティング、金融サービス、ヘルスケア、オンラインゲーム、ソーシャルネットワーキングなど、さまざまな分野に適用できます。たとえば、Lewis、Wyatt、およびJeremy（2015）[ 30 ]は、この指標を使用してヘルスケア分野で調査を行い、モバイルアプリケーションの品質と影響を研究し、これらのアプリケーションの使用制限を予測しました。
アクティブユーザーは、メンタルヘルスに割り当てられたリソースが不足している場合、2030 年までに世界経済に16 兆米ドルの損失をもたらす可能性があるメンタルヘルスの問題に取り組む研究にも使用できます。[ 31 ] Chuenphitthayavut、Zihuang、および Zhu (2020) [ 32 ]は、ウェブ行動分析を通じて、メディアと一般の認識を表す情報、社会的、感情的サポートの促進が、オンラインメンタルヘルス介入を使用する研究参加者の行動意図にプラスの影響を与えることを発見しました。オンライン心理教育プログラム、オンラインメンタルヘルス介入の一種は、幸福感を促進し、自殺念慮を減少させることがわかっています。[ 33 ]
オンラインゲームの分野では、アクティブユーザーは、オンラインゲームの行動予測や離脱率の予測に非常に役立ちます。たとえば、「アクティブ期間」や「プレイ回数」などのアクティブユーザーの特徴は、離脱率と逆相関関係にあり、「プレイ時間が短いほど、またプレイ回数が少ないほど」離脱率が高くなる傾向があります。[ 34 ] Jia et al. (2015) [ 35 ]は、 StarCraft IIやDotaなどのマルチプレイヤーオンラインゲーム間で構造的な類似性があり、非常にアクティブなプレイヤーを中心とした社会構造が出現または出現することを示しました。
アクティブユーザー指標は、個人の性格特性を予測するために使用でき、性格特性は分類され、カテゴリにグループ化されます。これらのカテゴリの精度は 84% ～ 92% です。[ 36 ]特定のグループのユーザー数に基づいて、それに関連付けられたインターネットオブジェクトは、「トレンド」であり、「関心領域」であるとみなすことができます。
インターネットがコミュニケーションや社会化に用いられるツールへと進化するにつれ、倫理的考察もデータ駆動型から「人間中心」へと変化し、オンライン領域における公と私の概念に関連する倫理的問題がさらに複雑化している。研究者や被験者は利用規約を十分に理解していない[ 37 ]。倫理的考察は、クラウドコンピューティングやビッグデータ研究における参加同意、データの機密性・プライバシー・完全性、分野・業界・専門家の規範および受け入れられた基準の観点から検討する必要がある。Boehlefeld (1996) [ 38 ]は、研究者はガイダンスを求める際にそれぞれの分野の倫理原則を参照することが多いと指摘し、技術的またはサイバースペースにおける研究における研究者の責任を支援するために、Association for Computing Machineryのガイドラインを推奨した。
インフォームド・コンセントとは、参加者が研究方法、関連するリスクと報酬を十分に理解した上で、自発的に研究に参加する状況を指します。インターネットがソーシャルネットワーキングツールとして使われるようになると、アクティブユーザーはインフォームド・コンセントを得る上で特有の課題に直面する可能性があります。倫理的考慮事項には、参加者の知識の程度と年齢の適切性、研究者が情報を提供する方法と実用性、同意を放棄することが「いつ」適切かなどが含まれます。[ 39 ] CrawfordとSchultz（2014）[ 40 ]は、研究を実施する前に同意は「無数」であり「まだ決定されていない」と指摘しています。Gradyら（2017） [ 41 ]は、技術の進歩により、研究者と研究参加者が直接会うことなく同意を得ることが可能になると指摘しています。
多くの研究は、ユーザーのオンライン上のアイデンティティ（クリック、閲覧、移動）や消費されたコンテンツを含む個別データに基づいており、データ分析によって、ユーザーの好み、社会的関係、移動や仕事の習慣に関する推論が生成されます。場合によっては、個人は大きな利益を得るかもしれませんが、他の場合には害を受ける可能性があります。AfolabiとGarcía-Basteiro（2017）[ 42 ]は、研究へのインフォームド・コンセントは「ブロックをクリックしたり署名したりする」だけでは不十分であり、研究者が状況を認識していないまま、参加者が研究への参加を強いられていると感じる可能性があると考えていました。データプライバシー、機密性、完全性に関する業界標準や規範はまだ普遍的に受け入れられておらず、これは重要な倫理的考慮事項ですが、コミュニティやエンドユーザーの期待に応えられるように、研究活動やデータ収集を監督するプロセスを設計する試みが行われています。[ 43 ]教育技術（edtech）をK-12教育環境に統合することに関する倫理的問題についても政策論争があり、未成年者は全人口の中で最も脆弱な層であると認識されている。[ 44 ]
多くのソーシャルメディア企業は、アクティブユーザー指標の定義と計算方法がそれぞれ異なっています。これらの違いは、指標が測定する変数に違いをもたらすことがよくあります。Wyatt (2008) [ 45 ]は、ソーシャルメディア企業が報告する指標の中には、カテゴリー判断を必要とするため信頼性に欠けるものもあるが、財務諸表の利用者にとっては依然として価値に関連するものであるという証拠があると主張しています。Luft (2009) [ 46 ]は、アクティブユーザーのような非財務指標は、会計報告指標と組み合わせると、測定精度と重み付けの適切性に課題が生じることを伝えています。ビジネス報道機関や学術界では、これらの情報の開示に関する企業の慣習について注目が集まっています。 [ 47 ]
アクティブユーザーは、特定の企業の内部データを使用して計算されます。データは、データ収集者が活動の兆候とみなす特定のアクションを実行するユニークユーザーに基づいて収集されます。これらのアクションには、Webサイトのホームページまたはスプラッシュページへのアクセス、ログイン、コメント、コンテンツのアップロード、または製品を使用する同様のアクションが含まれます。サービスに登録した人数も、その期間中のアクティブユーザーとみなされる場合があります。各企業はアクティブユーザー数を決定する独自の方法を持っており、多くの企業は計算方法に関する詳細を共有していません。一部の企業は、時間の経過とともに計算方法を変更します。ユーザーをアクティブとしてフラグ付けする特定のアクションが製品とのエンゲージメントを正確に反映していない場合、データの質に大きな影響を与え、誤解を招くデータにつながります。[ 48 ]製品へのログインなどの基本的なアクションは、顧客エンゲージメントを正確に表していない可能性があり、アクティブユーザー数を水増しする可能性があります。一方、コンテンツのアップロードやコメントは、製品に特化しすぎていて、ユーザーアクティビティを過小評価する可能性があります。
Weitz、Henry、Rosenthal (2014) [ 21 ]は、アクティブユーザーなどの指標の精度に影響を与える可能性のある要因として、定義と計算に関する問題、欺瞞的なインフレの状況、不確実性の仕様、ユーザー共有、重複または偽のアカウントなどを挙げています。著者らは、Facebook の月間アクティブユーザーの基準を、過去 30 日間に登録し、メッセンジャーを使用し、コンテンツやアクティビティを共有するアクションを実行したユーザーと説明しています。これは、登録メンバー、ページ訪問、ビューを使用するLinkedInとは異なります。たとえば、Facebook を 1 回使用して「コメント」または「コンテンツを共有」した顧客も、「アクティブユーザー」としてカウントされる可能性があります。[ 49 ]測定の不正確さの潜在的な原因は、高パフォーマンスの作業システムを含む望ましい行動を奨励する、実装された成果報酬システムです。 [ 50 ]ソーシャルメディア企業では、アクティブユーザーは製品の成功を測定する重要な指標の 1 つです。 Trueman、Wong、および Zhang (2000) [ 51 ]は、ほとんどの場合、ウェブ利用の指標としてのユニークビジターとページビューが、インターネット企業の株価と純利益の変化を説明することを発見しました。Lazer、Lev、および Livnat (2001) [ 52 ]は、インターネット企業のトラフィックデータを中央値より高いトラフィックデータと低いトラフィックデータに分けて分析した結果、より人気のあるウェブサイトがより大きな株価リターンを生み出すことを発見しました。ポートフォリオのリターンが高いと、投資家は経営陣に対するより有利なボーナスパッケージに投票するよう促される可能性があります。Kang、Lee、および Na (2010) [ 53 ]の2008 年金融危機に関する研究は、投資家の「収奪インセンティブ」の防止の重要性を強調しており、これは特に経済ショックの際に、コーポレートガバナンスに非常に顕著な影響を与えます。
アクティブユーザーは、ユーザーの採用前と採用後の行動を調べるのに限界があります。特定のオンライン製品に対するユーザーのコミットメントは、信頼と代替品の品質にも依存する可能性があります。[ 54 ]過去の研究で予測されている採用前の行動が採用後の行動に及ぼす影響は、 [ 55 ]習慣、性別、その他の社会文化的人口統計などの要因と関連していることが示唆されています。[ 56 ] Buchanan と Gillies (1990) [ 57 ]および Reichheld と Schefter (2000) [ 58 ]は、採用後の行動と継続的な使用は「消費者の忠誠度の度合い」を示し、最終的に長期的な製品価値を生み出すため、「初回または最初の使用よりも相対的に重要」であると主張しています。