Fare Hareketleri Tahmin Ettiğinizden Daha Fazla Anlam Taşıyor

mouse-fare-hareketleri

Bazen tek bir cümle bir kitabın anlattığından çok daha fazla şey anlatabiliyor.

if you don’t pay the product; you are the product / bir ürüne para ödemiyorsanız, ürün sizsiniz demektir!

Sosyal medya kullanıcılarının kendi verilerine olan yaklaşımı “beni verimi CIA ne yapsın?” düzeyindeyken, şimdilerde Google Maps’i dahi konum bilgisini paylaşmadan kullanmak isteyecek bir düzeye tek başına bu söz getirdi diyebilirim. Zira bütün meramı muhteşem bir şekilde özetliyor.

Verilerimizin talibi çok, fakat en yüksek iştah tabi ki reklam sektöründe. Fakat GDPR ve KVKK gibi kurum ve kanunlar veri kaydetmeyi, depolamayı ve işlemeyi sınırlandırdığı için reklam sektörü de teknolojinin sınırlarını zorlayarak yeni teknikler ve henüz kanun ile düzenlenmemiş alanlarda yeni yöntemler geliştirmeye devam ediyor.

Böyle bir teknik Lüksemburg Üniversitesi’nden bilgisayar bilimleri profesörü Prof. Luis Leiva’nın bir araştırmasıyla ortaya çıktı. Çalışma sadece 2-3 saniyelik fare hareketimizin makine öğrenmesi ile değerlendirilerek yaş ve cinsiyet gibi iki önemli bilginin yüksek doğrulukta tahmin edilebileceğini gösterdi.

Sadece bu bilgi bile büyük verilerin segmentasyonu, kullanıcı profili oluşturma ve oluşturulmuş segmentlerin test edilmesi için oldukça değerli olabilir.

3.206 kişinin cinsiyet, yaş ve dil verilerinin değerlendirildiği araştırma; yaşa bağlı motor kontrolü (fare izi) ve cinsiyete bağlı duyusal motor kontrolü verileri kesiştirildiğinde yüksek bir başarı oranıyla yaş ve cinsiyet konusunda doğru tahminleme yapılabildiğini gösterdi. Araştırmada, kullanıcıların arama motoru üzerinde seçim yapmak durumda kaldıkları 3 senaryo/an test edildi. Kullanıcıların bir reklamı fark ettiği, sayfayı kapattığı ve buldukları sonuçtan hayal kırıklığına uğradığı… Birinci ve ikinci senaryoda izler birbirinin tersi olurken hayal kırıklığı durumunda kullanıcıların fare izinin orta bölümünün daha fazla veri sağladığı sonucuna ulaşıldı.

Fare verilerimizin Google Analytics, Bing ve Yandex Metrica gibi araçlar ile kaydedildiğini ve ısı haritaları ile web sitelerinde fare imlecinin en fazla hangi bölümlerde aktif olduğunun tespit edilebildiğini biliyoruz. Araştırmacılar, ek olarak bu yöntemle de arama motorlarının kullanıcıların gizliliğine de saygı duyarak hizmetlerini iyileştirebilecekleri sonucuna varıyorlar.

fare-hareketi-kaydi

İşin ilginç kısmı ise tüm bu işlemin sadece 5 satır kod ile yapılabiliyor olması.

Profesör Levia, fare verilerinin otomatik olarak kaydedilmesini istemeyenler için eşzamanlı fare hareketlerini bozan bir web tarayıcı eklentisi kullanılmasını da öneriyor.

Fare hareketlerindeki örüntü okunabildiğinde insanın davranış, alışkanlık ve kişiliğine dair oldukça ilginç bilgiler edinilebildiği son dönemde üzerinde durulan bir konu, merak edenler aşağıdaki haberlere de göz atabilir.

Ek Bilgi

Mouse movements reveal your behaviour – https://wwwen.uni.lu/university/news/latest_news/mouse_movements_reveal_your_behaviour

What Your Computer Mouse Movements Might Reveal About You – https://uaatwork.arizona.edu/lqp/what-your-computer-mouse-movements-might-reveal-about-you

Risk takers can be spotted simply by the way they move a cursor across a computer screen, study shows – https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-8981063/Computer-mouse-movements-reveal-youre-risk-taker-study-says.html

Spontaneous Movements of a Computer Mouse Reveal Egoism and In-group Favoritism – https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2017.00013/full

Leave a Reply

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

+ 79 = 83