تتبع النقرات

📅 آخر تحديث: ٢٥ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٥ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 1 صور
الموسوعة الحرة

تتبع النقرات هو عملية جمع بيانات سلوك المستخدم في النقر أو التصفح بهدف استخلاص رؤى وتحليلات شخصية. [ 1 ] [ 2 ] يُتتبع سلوك النقرات عادةً باستخدام سجلات الخادم التي تتضمن مسارات النقر وعناوين URL التي تم النقر عليها . [ 2 ] [ 3 ] غالبًا ما يُعرض هذا السجل بتنسيق قياسي يتضمن معلومات مثل اسم المضيف والتاريخ واسم المستخدم. [ 2 ] مع ذلك، ومع تطور التكنولوجيا، تتيح البرامج الجديدة تحليلًا معمقًا لسلوك المستخدم في النقر باستخدام أدوات الفيديو التفاعلي . [ 1 ] نظرًا لأن الإنترنت يُعتبر بيئة محفوفة بالمخاطر، تسعى الأبحاث إلى فهم أسباب نقر المستخدمين على روابط معينة دون غيرها. [ 4 ] كما أُجريت أبحاث لاستكشاف تجربة المستخدم فيما يتعلق بالخصوصية، وذلك من خلال إخفاء هوية معلومات التعريف الشخصية لكل مستخدم على حدة، وتحسين صياغة نماذج الموافقة على جمع البيانات وهيكلتها. [ 5 ] [ 6 ]

يُعدّ تتبّع النقرات ذا أهمية في العديد من الصناعات، بما في ذلك التفاعل بين الإنسان والحاسوب ، وهندسة البرمجيات ، والإعلان . [ 1 ] [ 7 ] كما يرتبط تتبّع النقرات بمفاهيم وتطبيقات أخرى، مثل تتبّع البريد الإلكتروني ، وتتبّع الروابط، وتحليلات الويب ، وبحوث المستخدمين . [ 8 ] ومن الاستخدامات الشائعة لبيانات النقرات تحسين ترتيب نتائج محركات البحث لجعلها أكثر ملاءمة لاحتياجات المستخدمين. [ 9 ] ويعتمد تتبّع النقرات على العديد من التقنيات الحديثة، مثل التعلّم الآلي واستخراج البيانات . [ 9 ]

تقنية التتبع والتسجيل

يمكن تقسيم تقنيات التتبع والتسجيل إلى فئتين: تقنيات التتبع والتسجيل المؤسسية وتقنيات التتبع والتسجيل الخاصة بالمستخدمين النهائيين. [ 10 ] ويكمن الاختلاف بين تقنيات التتبع والتسجيل المؤسسية وتلك الخاصة بالمستخدمين النهائيين في الجهة التي تجمع البيانات وتخزنها، والتي يمكن فهمها على التوالي على أنها مؤسسات ومستخدمون. ومن أمثلة تقنيات التتبع والتسجيل: تقنية تحديد الهوية بموجات الراديو (RFID)، وبطاقات الائتمان، وكاميرات المراقبة في المتاجر. تشير الأبحاث إلى أن الأفراد يهتمون بالخصوصية، لكنهم أقل اهتمامًا بكيفية استخدام تقنيات التتبع والتسجيل يوميًا. [ 10 ] ويُعزى هذا التباين إلى عدم فهم الجمهور لكيفية جمع المعلومات عنهم. [ 10 ]

من الوسائل الأخرى للحصول على مدخلات المستخدم تتبع حركة العين . وتُعدّ تقنية تتبع حركة العين مفيدةً بشكل خاص للأشخاص ذوي الإعاقات الحركية. [ 11 ] غالبًا ما تحاول الأنظمة التي تستخدم تتبع حركة العين محاكاة سلوك المؤشر ولوحة المفاتيح. [ 11 ] في هذه العملية، يُفصل نظام تتبع حركة العين في لوحة مستقلة ضمن واجهة النظام، مما يؤثر سلبًا على تجربة المستخدم، إذ يضطر المستخدمون إلى التبديل بين هذه اللوحة وميزات الواجهة الأخرى. كما أن التجربة صعبة أيضًا لأن المستخدمين يضطرون أولًا إلى تخيّل كيفية إنجاز المهمة باستخدام لوحة المفاتيح والمؤشر، ثم استخدام تتبع حركة العين. وهذا يُطيل مدة إنجاز المهام. [ 11 ] لذا، ابتكر الباحثون متصفح ويب خاصًا بهم يُسمى GazeTheWeb (GTW)، وركزوا في أبحاثهم على تجربة المستخدم. وقد حسّنوا واجهة المستخدم لدمج تتبع حركة العين بشكل أفضل. [ 11 ]

يُستخدم تتبع حركة العين أيضًا في اختبارات سهولة الاستخدام عند إنشاء تطبيقات الويب. [ 12 ] ومع ذلك، يتطلب تتبع حركة عين المستخدم غالبًا بيئة معملية مزودة بالمعدات المناسبة. يمكن قياس نشاط الفأرة ولوحة المفاتيح عن بُعد، لذا يمكن الاستفادة من هذه الميزة في اختبارات سهولة الاستخدام. [ 12 ] يمكن للخوارزميات استخدام حركات الفأرة للتنبؤ بحركات عين المستخدم وتتبعها. يُشار إلى هذا التتبع في بيئة عن بُعد بتقنية التسجيل عن بُعد. [ 12 ]

هذا مثال على تتبع حركة العين المسجل لعدة مشاركين.

تُعدّ بصمة المتصفح وسيلةً أخرى لتحديد هوية المستخدمين وتتبّعهم. [ 13 ] في هذه العملية، تُجمع معلومات عن المستخدم من متصفحه لإنشاء بصمة متصفح . تحتوي بصمة المتصفح على معلومات حول الجهاز ونظام تشغيله ومتصفحه وإعداداته. يمكن استخدام رؤوس HTTP وجافا سكريبت وملحقات المتصفح لإنشاء هذه البصمة. [ 13 ] قد تتغير بصمات المتصفح بمرور الوقت نتيجةً لتحديثات البرامج التلقائية أو تعديلات المستخدم على تفضيلات المتصفح. يمكن أن تؤدي التدابير الرامية إلى تعزيز الخصوصية في هذا المجال إلى تقليل الوظائف عن طريق حظر بعض الميزات. [ 13 ]

أساليب تتبع النقرات

غالبًا ما يتم تتبع سلوك تصفح المستخدم باستخدام سجلات الوصول إلى الخادم، والتي تحتوي على أنماط عناوين URL التي تم النقر عليها، والاستعلامات، والمسارات. [ 1 ] ومع ذلك، تستخدم برامج التتبع الحديثة لغة جافا سكريبت لتتبع سلوك مؤشر الماوس. يمكن استخدام بيانات الماوس المُجمّعة لإنشاء مقاطع فيديو، مما يسمح بإعادة تشغيل سلوك المستخدم وتحليله بسهولة. تُستخدم الوسائط المتعددة لإنشاء هذه المرئيات التي تسمح بمراقبة سلوكيات مثل التظليل والتردد والتحديد. [ 1 ] يمكن أيضًا استخدام التقنية المستخدمة لتسجيل هذا السلوك للتنبؤ به. إحدى أدوات المراقبة هذه، SMT2، تجمع خمس عشرة سمة من سمات مؤشر الماوس وتستخدم الأربعة عشر الأخرى للتنبؤ بنتيجة السمة الأخيرة. [ 1 ] يُنشئ هذا البرنامج أيضًا تحليلًا للسجلات يلخص نشاط مؤشر الماوس الخاص بالمستخدم. [ 1 ]

في جلسة البحث، يمكن تحديد هوية المستخدمين باستخدام ملفات تعريف الارتباط ، أو بروتوكول identd ، أو عنوان IP الخاص بهم . تُخزَّن هذه المعلومات في قاعدة بيانات ، وفي كل مرة يزور فيها المستخدم صفحة ويب، يُضاف سجل نقراته إلى قاعدة البيانات. تُعدّ شركة DoubleClick Inc. مثالًا على شركة تمتلك قاعدة بيانات كهذه وتتعاون مع شركات أخرى للمساعدة في استخراج البيانات من الويب. [ 2 ] تُضاف ملفات تعريف الارتباط إلى بروتوكول HTTP (بروتوكول نقل النص التشعبي)، وعندما ينقر المستخدم على رابط، يتصل بخادم الويب المرتبط . [ 3 ] يُعتبر نقر المستخدم على الرابط بمثابة طلب، ويستجيب الخادم بإرسال معلومات المستخدم، وهذه المعلومات هي ملف تعريف ارتباط. [ 3 ] تُوفّر ملفات تعريف الارتباط "إشارة مرجعية" لجلسات المستخدمين على موقع الويب، وتخزّن معلومات تسجيل دخول المستخدم والصفحات التي يزورها. [ 3 ] يُساعد هذا في الحفاظ على حالة الجلسة. إذا كان هناك أكثر من خادم، يجب أن تكون المعلومات متسقة بين جميع الخوادم؛ لذا، يتم نقل المعلومات. يمكن استخدام البيانات التي يتم جمعها عبر ملفات تعريف الارتباط لتحسين مواقع الويب لجميع المستخدمين، وهذا يساعد أيضًا في تحديد خصائص المستخدمين لأغراض الإعلان. [ 3 ]

عند تطبيق تقنيات استخراج البيانات والإجراءات الإحصائية لفهم بيانات سجلات الويب، تُعرف هذه العملية بتحليل السجلات أو استخراج بيانات استخدام الويب . يساعد هذا في تحديد أنماط سلوك المستخدمين أثناء تصفحهم للمواقع. [ 2 ] تشمل بعض الميزات التي يمكن ملاحظتها مدة بقاء المستخدمين في الصفحات، وأطوال مسارات النقر، وعدد النقرات. [ 2 ] يتكون استخراج بيانات استخدام الويب من ثلاث مراحل. أولًا، تُعالج بيانات السجلات مسبقًا لعرض محتوى المستخدمين وجلسات البحث. ثم، تُطبق أدوات مثل الربط والتجميع للبحث عن الأنماط، وأخيرًا، تُحفظ هذه الأنماط لمزيد من التحليل. [ 2 ] تساعد أداة استخراج قواعد الربط في إيجاد "الأنماط والروابط والارتباطات" بين الصفحات التي يزورها المستخدمون في جلسة بحث. يُعد اكتشاف الأنماط المتسلسلة نوعًا من استخراج قواعد الربط، ولكنه يأخذ في الاعتبار أيضًا الوقت، مثل عدد مرات مشاهدة الصفحات خلال فترة زمنية محددة. [ 2 ] التصنيف أداة تسمح بإضافة الصفحات إلى مجموعات تمثل خصائص متشابهة. [ 2 ]

من أمثلة الأدوات التي يمكن للأفراد استخدامها عند إجراء تحليلات النقرات: أداة تحليلات الصفحات الداخلية في جوجل أناليتكس ، وClickHeat، وCrazy Egg. [ 14 ] تُنشئ هذه الأدوات رسومًا بيانية من بيانات نقرات المستخدمين على صفحة الويب. [ 14 ] تُظهر ClickHeat وCrazy Egg كثافة نقرات المستخدمين باستخدام ألوان محددة، وتتيح جميع هذه الأدوات تصنيف زوار صفحة الويب إلى مجموعات بناءً على خصائص معينة، مثل كونهم مستخدمين للهواتف المحمولة أو يستخدمون متصفحًا محددًا. ويمكن تحليل بيانات هذه المجموعات للحصول على مزيد من المعلومات. [ 14 ]

سلوك النقر

يُعدّ موقع الرابط في قائمة النتائج أحد أهم العوامل التي يأخذها المستخدمون في الاعتبار عند النقر عليه. فكلما اقترب الرابط من أعلى القائمة، زادت احتمالية اختياره. [ 15 ] وعندما يكون لدى المستخدمين ارتباط شخصي بموضوع ما، فإنهم يميلون إلى النقر على تلك المقالة بشكل متكرر. كما أن الصور والموقع والشخصيات المحددة في المحتوى الإخباري تؤثر بشكل كبير على قرارات المستخدمين. أما مصدر الخبر، فقد اعتُبر أقل أهمية. [ 15 ]

يلعب كل من الموقف والنية عند النقر دورًا كبيرًا في سلوك المستخدم عند النقر. [ 8 ] في إحدى الدراسات، عندما عُرضت على المشاركين صور إعلانات تأمين إيجابية وسلبية، لوحظ وجود ارتباط إيجابي بين العاطفة والنية عند النقر والموقف عند النقر. كما لاحظ الباحثون أن الموقف عند النقر يؤثر على النية عند النقر، وأن للعاطفة الإيجابية تأثيرًا أكبر من العاطفة السلبية على الموقف عند النقر. [ 8 ]

يمكن اعتبار الإنترنت بيئة محفوفة بالمخاطر نظرًا لكثرة الهجمات الإلكترونية المحتملة وانتشار البرامج الضارة. لذا، يضطر المستخدمون عند استخدام الإنترنت إلى اتخاذ قرار بشأن النقر على الروابط المختلفة. [ 4 ] وجدت دراسة أجريت عام 2018 أن المستخدمين يميلون إلى النقر على عناوين URL أكثر على المواقع الإلكترونية التي يعرفونها؛ ويستغل مجرمو الإنترنت هذه السمة ، مما قد يعرض المعلومات الشخصية للخطر. وبالتالي، يُعتقد أن الثقة تزيد من نية النقر. [ 4 ] عند ظهور تحذيرات جوجل كروم ، ينقر المستخدمون عليها في 70% من الحالات. كما يميلون إلى تعديل إعدادات الكمبيوتر الافتراضية خلال هذه العملية. [ 4 ] ووجد أيضًا أن المستخدمين يُدركون مخاطر البرامج الضارة بشكل أفضل عندما يكون هناك احتمال أكبر لكشف معلوماتهم الشخصية. [ 4 ]

مدى ملاءمة نتائج البحث

تُشكّل الصفحات التي يتصفحها المستخدمون خلال جلسة بحث معينة بيانات نقر. [ 9 ] يمكن استخدام هذه البيانات لتحسين نتائج البحث بطريقتين: التغذية الراجعة الصريحة والتغذية الراجعة الضمنية. التغذية الراجعة الصريحة هي عندما يُشير المستخدمون إلى الصفحات ذات الصلة باستعلام البحث، بينما التغذية الراجعة الضمنية هي عندما يُفسّر سلوك المستخدم لتحديد مدى ملاءمة النتائج. تتضمن بعض إجراءات المستخدم على صفحة الويب، والتي يمكن استخدامها كجزء من عملية التفسير، إضافة الصفحة إلى المفضلة ، أو حفظها، أو طباعتها. [ 9 ] من خلال جمع بيانات النقر من عدد قليل من المستخدمين، يمكن تحسين ملاءمة النتائج لجميع المستخدمين لاستعلامات بحث محددة. في جلسة البحث، يُشير المستخدم من خلال نقراته إلى المستندات التي تهمه أكثر، وهذا يُشير إلى ما هو ذو صلة بالبحث. غالبًا ما تكون بيانات النقر الأكثر صلة لتحديد مدى ملاءمة النتائج هي آخر صفحة ويب تمت زيارتها، وليس جميع الصفحات التي تم النقر عليها في جلسة البحث. يمكن أيضًا استخدام بيانات النقر خارج جلسات البحث لتحسين دقة النتائج ذات الصلة للمستخدمين. [ 9 ]

تخضع نتائج البحث لاستعلام معين عادةً لانحياز موضعي. [ 16 ] ويعود ذلك إلى ميل المستخدمين لاختيار الروابط التي تظهر في أعلى قوائم النتائج. مع ذلك، لا يعني هذا الموضع بالضرورة أن النتيجة هي الأكثر صلة، إذ قد تتغير الصلة بمرور الوقت. وكجزء من منهجية التعلم الآلي لتحسين ترتيب النتائج، يبدأ المحررون البشريون بتزويد الخوارزمية بترتيب أولي لكل نتيجة. بعد ذلك، يمكن استخدام ملاحظات المستخدمين المباشرة، والمتمثلة في معدلات النقر (CTR) المُتتبعة خلال جلسات البحث، لإعادة ترتيب النتائج بناءً على هذه البيانات. [ 9 ] يُحسّن هذا من ترتيب النتائج استنادًا إلى الصلة المُشار إليها مباشرةً من قِبل المستخدمين. [ 16 ]

يمكن أيضًا استخدام معلومات مدة بقاء المستخدم على الصفحة وتسلسل النقرات لتحسين ملاءمة نتائج البحث. [ 17 ] مدة بقاء المستخدم على الصفحة هي المدة التي يستغرقها للعودة إلى صفحة نتائج محرك البحث (SERP) بعد النقر على نتيجة معينة، وهذا قد يشير إلى مدى رضا المستخدم عن تلك النتيجة. [ 17 ] تشير أبحاث تتبع حركة العين إلى أن المستخدمين يُظهرون نشاطًا كبيرًا في تصفح نتائج البحث بشكل غير متسلسل. [ 17 ] لا تستطيع نماذج النقر التي تعتمد على سلوك النقر "من أعلى إلى أسفل" تفسير عملية إعادة زيارة المستخدم للصفحات. [ 17 ]

الإضافات

دعاية

يمكن تقليل تكاليف عدم التوافق بين العرض والطلب من خلال تتبع النقرات. [ 18 ] يُعرّف هوانغ وزملاؤه العملاء الاستراتيجيين بأنهم أفراد "متطلعون للمستقبل" يعلمون أن نقراتهم تُتتبع ويتوقعون من الشركات القيام بأنشطة تجارية مناسبة. في الدراسة التي أُجريت، استخدم الباحثون بيانات تدفق نقرات العملاء لرصد تفضيلاتهم وكميات المنتجات التي يرغبون بها. تُعرف النقرات غير الدقيقة بأنها تلك التي ينقر فيها العملاء دون شراء المنتج فعليًا، مما يؤدي إلى معلومات غير كاملة عن الطلب المتقدم. [ 18 ]

يمكن استخدام تتبع النقرات في مجال الإعلان، ولكن ثمة احتمال لاستخدام هذه الأداة استخدامًا سلبيًا. يعرض الناشرون إعلانات على مواقعهم الإلكترونية، ويحصلون على أموال بناءً على حجم الزيارات، المُقاس بعدد النقرات، التي تُرسل إلى موقع المعلن. [ 7 ] يُعدّ احتيال النقرات قيام الناشرين بتزييف النقرات لتحقيق إيرادات لأنفسهم. في مؤتمر كشف الاحتيال في إعلانات الجوال (FDMA) لعام 2012، كُلّفت فرق المسابقة باستخدام تقنيات استخراج البيانات والتعلم الآلي لتحديد "الناشرين المحتالين" من مجموعة بيانات مُعطاة. [ 7 ] تستطيع الخوارزمية الناجحة رصد أنماط حركة النقرات في الصباح والمساء واستخدامها. فعندما يكون هناك كثافة نقرات بين هذين النمطين الرئيسيين، غالبًا ما يكون ذلك مؤشرًا على وجود ناشر محتال. [ 7 ]

يمكن تعديل محتوى الموقع الإلكتروني ليناسب المستخدمين بشكلٍ خاص، وذلك من خلال تحليل سلوكهم في تصفح الموقع واهتماماتهم، في عملية تُعرف بتخصيص تجربة المستخدم على الويب . [ 2 ] يُعدّ تخصيص تجربة المستخدم على الويب مفيدًا في مجال التجارة الإلكترونية . تتضمن هذه العملية خطواتٍ محددة، وتُعرف الخطوة الأولى بـ" تحديد خصائص المستخدم ". [ 2 ] في هذه الخطوة، يتم فهم المستخدم وتحديد خصائصه من خلال سلوكه في النقر، وتفضيلاته، وسماته. يلي تحديد خصائص المستخدم "تحليل سجلات استخدام الموقع واستخراج بيانات استخدامه". [ 2 ]

بريد إلكتروني

عادةً ما تتم عمليات التصيد الاحتيالي عبر البريد الإلكتروني، وعندما ينقر المستخدم على رابط في رسالة بريد إلكتروني مُضللة، تُسرّب معلوماته إلى مواقع ويب مُحددة. [ 19 ] يُعدّ التصيد الموجه شكلاً أكثر دقة من التصيد الاحتيالي، حيث تُستخدم معلومات المستخدم لتخصيص رسائل البريد الإلكتروني وحثّه على النقر. [ 19 ] تحتوي بعض رسائل التصيد الاحتيالي أيضًا على روابط ومرفقات أخرى. بمجرد النقر عليها أو تنزيلها، تُنتهك خصوصية المستخدمين. أجرى لين وزملاؤه دراسةً لمعرفة أيّ "أدوات التأثير" النفسية وأيّ "مجالات الحياة" تُؤثر على المستخدمين أكثر في محاولات التصيد الاحتيالي، ووجدوا أن الندرة هي أداة التأثير الأكثر تأثيرًا، وأن المجال القانوني هو مجال الحياة الأكثر تأثيرًا. [ 19 ] يُعدّ العمر أيضًا عاملاً مهمًا في تحديد الأشخاص الأكثر عرضةً للنقر على روابط التصيد الاحتيالي. [ 19 ]

عندما يُصيب فيروس جهاز كمبيوتر، فإنه يعثر على عناوين البريد الإلكتروني ويرسل نسخًا منه عبر هذه الرسائل. عادةً ما تحتوي هذه الرسائل على مرفقات وتُرسل إلى عدة أشخاص. [ 20 ] يختلف هذا عن سلوك حسابات البريد الإلكتروني للمستخدمين، لأن المستخدمين يميلون إلى استخدام شبكة معينة يتواصلون معها بانتظام. [ 20 ] درس الباحثون كيفية استخدام مجموعة أدوات استخراج بيانات البريد الإلكتروني (EMT) للكشف عن الفيروسات من خلال دراسة سلوك حسابات البريد الإلكتروني للمستخدمين، ووجدوا أنه من الأسهل فك شفرة الانتشار السريع والواسع للفيروسات مقارنةً بالانتشار البطيء والتدريجي. [ 20 ]

لمعرفة الرسائل الإلكترونية التي فتحها المستخدمون، يستخدم مرسلو البريد الإلكتروني تقنيات تتبع البريد الإلكتروني. [ 21 ] بمجرد فتح رسالة بريد إلكتروني، يتم الحصول على عنوان البريد الإلكتروني للمستخدم.قد تُسرّب رسائل البريد الإلكتروني إلى جهات خارجية، وإذا نقر المستخدمون على الروابط الموجودة في الرسائل، فقد يُسرّب عنوان بريدهم الإلكتروني إلى عدد أكبر من هذه الجهات. [ 21 ] كذلك، في كل مرة يفتح فيها المستخدم رسالة بريد إلكتروني، قد تُرسل معلوماته إلى جهة خارجية جديدة، بالإضافة إلى الجهات التي سُرّب إليها عنوانه مسبقًا. كما تشارك العديد من برامج تتبع البريد الإلكتروني التابعة لجهات خارجية في تتبع مواقع الويب ، مما يؤدي إلى مزيد من جمع معلومات تعريفية عن المستخدمين. [ 21 ]

خصوصية

تُخفي نماذج حماية الخصوصية هوية البيانات بعد إرسالها إلى الخادم وتخزينها في قاعدة البيانات. [ 6 ] وبالتالي، لا تزال معلومات التعريف الشخصية للمستخدم تُجمع، وتعتمد عملية الجمع هذه على ثقة المستخدمين بهذه الخوادم. يدرس الباحثون منح المستخدمين التحكم في المعلومات التي تُرسل من أجهزتهم المحمولة. كما يدرسون منح المستخدمين التحكم في كيفية تمثيل هذه المعلومات في قواعد البيانات في مجال بيانات المسار، ويطورون نظامًا يسمح بهذا النهج. يمنح هذا النهج المستخدمين إمكانية تعزيز خصوصيتهم. [ 6 ]

عندما يتعلق الأمر بانتهاك خصوصية المستخدم، غالبًا ما يتم توزيع نماذج الموافقة. يؤثر نوع النشاط المطلوب في هذه النماذج على كمية المعلومات التي يحتفظ بها المستخدم منها. [ 5 ] قارن كاريجار وزملاؤه بين نموذج الموافقة/عدم الموافقة البسيط والنماذج التي تتضمن مربعات اختيار، وخاصية السحب والإفلات، وخاصية التمرير. عند اختبار المعلومات التي يوافق المستخدمون على الكشف عنها مع كل نموذج من نماذج الموافقة، لاحظ الباحثون أن المستخدمين الذين عُرضت عليهم نماذج السحب والإفلات أبدوا تركيزًا أكبر على النموذج نفسه. [ 5 ]

عندما يرتبط طرف ثالث بموقع ويب أو تطبيق جوال تابع للطرف الأول، تُرسل معلومات المستخدم إلى الطرف الثالث في كل مرة يزور فيها موقع الويب أو تطبيق الجوال التابع للطرف الأول. [ 22 ] يُثير تتبع الطرف الثالث مخاوف تتعلق بالخصوصية أكثر من تتبع الطرف الأول، لأنه يسمح بدمج سجلات مواقع الويب أو التطبيقات الخاصة بمستخدم معين، مما يُتيح الحصول على ملفات تعريف أكثر دقة للمستخدم. [ 22 ] وجد بينز وزملاؤه أنه من بين 5000 موقع ويب شائع، احتوى الموقعان الأولان فقط على 2000 أداة تتبع. ومن بين هذه الأدوات، استُخدم 253 أداة في 25 موقع ويب آخر. [ 22 ] قيّم الباحثون مدى وصول أدوات التتبع التابعة للطرف الثالث بناءً على تفاعلها مع المستخدمين وليس مواقع الويب، لذا كانت أدوات التتبع "الأكثر شيوعًا" هي تلك التي تلقت معلومات عن أكبر عدد من الأشخاص، وليس تلك التي تم تضمينها في معظم تطبيقات الطرف الأول. [ 22 ] صُنفت جوجل وفيسبوك كأكبر أدوات تتبع على الويب، وكذلك جوجل وتويتر كأكبر أدوات تتبع على الجوال. [ 22 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. 1 2 3 4 5 6 7 ليفا، لويس (نوفمبر 2013). "تحليل سلوك تصفح الويب والفيديو التفاعلي الفائق". معاملات ACM على الويب . 7 (4): 1-28 . doi : 10.1145/2529995.2529996 . hdl : 10251/39081 . S2CID 14720910 . 
  2. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 إيريناكي، ماجداليني (2003). "استخراج البيانات من الويب لتخصيص تجربة المستخدم" . مجلة ACM للمعاملات في تكنولوجيا الإنترنت . 3 : 1-27 . doi : 10.1145/643477.643478 . S2CID 2880491 . 
  3. 1 2 3 4 5 كريستول، ديفيد (2001). "ملفات تعريف الارتباط HTTP: المعايير والخصوصية والسياسة". معاملات ACM في تكنولوجيا الإنترنت . 1 : 151-198 . arXiv : cs/0105018 . Bibcode : 2001cs........5018K . doi : 10.1145/502152.502153 . S2CID 1848140 . 
  4. 1 2 3 4 5 أوغبانوفي، أوبي (2018). ""ما مدى خطورة الأمر على أي حال؟" دور إدراك المخاطر والثقة في نية النقر. إدارة نظم المعلومات . 35 (3): 182-200 . doi : 10.1080/10580530.2018.1477292 . S2CID 49411483 . 
  5. 1 2 3 كارغار، فرزانة (2020). "معضلة مشاركة المستخدم في إشعارات الخصوصية" . معاملات ACM في الخصوصية والأمن . 23 : 1-38 . doi : 10.1145/3372296 . S2CID 211263964 . 
  6. روميرو - تريس ، كريستينا (2018). "حماية الخصوصية في مسارات البيانات من خلال نهج يركز على المستخدم". مجلة ACM للمعاملات في اكتشاف المعرفة من البيانات . 12 (6): 1-27 . doi : 10.1145 /3233185 . S2CID 52182075 . 
  7. 1 2 3 4 أوينتاريو، ريتشارد (2014). "الكشف عن الاحتيال في النقرات في الإعلانات عبر الإنترنت: نهج استخراج البيانات" . مجلة أبحاث تعلم الآلة . 15 : 99-140 - عبر ACM.
  8. وو ، تشين هسينغ (2018). "استثارة المشاعر في نية النقر على الإعلانات المصورة: دراسة ميدانية". مجلة التجارة الإلكترونية . 17 (4): 356-382 . doi : 10.1080/15332861.2018.1463803 . S2CID 158798317 . 
  9. 1 2 3 4 5 6 جونغ، سيكيونغ (2007). "بيانات النقرات كتقييم ضمني للملاءمة في البحث على الويب" . معالجة المعلومات وإدارتها . 43 (3): 791-807 . doi : 10.1016/j.ipm.2006.07.021 .
  10. 1 2 3 نغوين، ديفيد (2009). "خصوصية المعلومات في تقنيات التتبع والتسجيل المؤسسية وتقنيات المستخدم النهائي" . الحوسبة الشخصية والمنتشرة . 14 : 53-72 . doi : 10.1007/s00779-009-0229-4 . S2CID 8546306 . 
  11. 1 2 3 4 مينجز، رافائيل (2019). "تحسين تجربة المستخدم للتفاعل القائم على تتبع حركة العين" (ملف PDF) . مجلة ACM للمعاملات في التفاعل بين الإنسان والحاسوب . 26 (6): 1-46 . doi : 10.1145/3338844 . S2CID 207834246 . 
  12. بوي ، باولو (2016). "إعادة بناء انتباه المستخدم على الويب من خلال حركات الماوس وتحديد المحتوى القائم على الإدراك". معاملات ACM في الإدراك التطبيقي . 13 (3): 1-21 . doi : 10.1145/2912124 . S2CID 15346882 . 
  13. 1 2 3 لابيردريكس، بيير (2020). "بصمة المتصفح: دراسة استقصائية" (ملف PDF) . معاملات ACM على الويب . 14 : 1-33 . doi : 10.1145/3386040 . S2CID 145051810 . 
  14. 1 2 3 فارني، تاباثا (2011). "تحليلات النقرات: تصور بيانات استخدام الموقع الإلكتروني" . تكنولوجيا المعلومات والمكتبات . 30 (3): 141-148 . doi : 10.6017/ital.v30i3.1771 .
  15. 1 2 كيسلر، سابرينا هايك (2019). "لماذا ننقر؟ دراسة أسباب اختيار المستخدمين لموقع تجميع الأخبار" . المجلة الأوروبية لبحوث الاتصال . 44 : 225-247 .
  16. 1 2 مون، تايسوب (2012). "إطار عمل للتعلم عبر الإنترنت لتحسين نتائج البحث عن الحداثة باستخدام ملاحظات المستخدم". معاملات ACM في نظم المعلومات . 30 (4): 1-28 . doi : 10.1145/2382438.2382439 . S2CID 15825473 . 
  17. 1 2 3 4 ليو، ييكون (2016). "نموذج النقر المُراعي للوقت". معاملات ACM في نظم المعلومات . 35 (3): 1-24 . doi : 10.1145/2988230 . S2CID 207243041 . 
  18. 1 2 هوانغ، تينغليانغ (2011). "وعد سلوك العميل الاستراتيجي: حول قيمة تتبع النقرات". إدارة الإنتاج والعمليات . 22 (3): 489-502 . doi : 10.1111/j.1937-5956.2012.01386.x .
  19. لين ، تيان ( 2019 ). "قابلية التأثر برسائل البريد الإلكتروني الاحتيالية الموجهة: تأثيرات التركيبة السكانية لمستخدمي الإنترنت ومحتوى البريد الإلكتروني" . مجلة ACM للمعاملات في التفاعل بين الإنسان والحاسوب . 26 ( 5): 1-28 . doi : 10.1145/3336141 . PMC 7274040. PMID 32508486 .  
  20. 1 2 3 ستولفو، سالفاتوري (2006). "النمذجة القائمة على السلوك وتطبيقها على تحليل البريد الإلكتروني". معاملات ACM في تكنولوجيا الإنترنت . 6 (2): 187-221 . doi : 10.1145/1149121.1149125 . S2CID 13438014 . 
  21. 1 2 3 إنجلهارت، ستيفن (2018). "لم أوافق على هذا أبدًا! الآثار المترتبة على تتبع البريد الإلكتروني على الخصوصية" . وقائع مؤتمر تقنيات تعزيز الخصوصية . 1 : 109-126 . doi : 10.1515/popets-2018-0006 . S2CID 41532115 . 
  22. 1 2 3 4 5 بينز، روبن (2018). "قياس قوة أدوات التتبع الخارجية عبر الويب والهواتف المحمولة" . معاملات ACM في تكنولوجيا الإنترنت . 18 (4): 1-22 . arXiv : 1802.02507 . doi : 10.1145/3176246 . S2CID 3603118 .