Esta es mi toma de la experiencia que he tenido.
Sí, dependiendo de las restricciones / precauciones tomadas para identificar a los usuarios.
El problema de los datos torcidos proviene de la aplicación de estadísticas en un grupo de datos con fallas. Tome números de teléfono por ejemplo. ¿Cuántos usuarios cambian entre planes de datos anualmente? ¿Cuántos usuarios nuevos hay y cuántos usuarios antiguos hay? ¿Cuántos usuarios abusan de los sistemas de registro para nuevos usuarios al cancelar los planes antiguos para un nuevo plan cambiando los números de teléfono?
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Ver estas consultas muestra que los números de teléfono no son un indicador claro de un usuario. Son algo confiables, pero hay fallas.
Ahora tome esas aplicaciones que usan Facebook para iniciar sesión. ¿Cuántos usuarios en Facebook son cuentas falsas? ¿Cuántos correos electrónicos que se usaron para crear estas cuentas son confiables? ¿Cuántas cuentas son cuentas antiguas que un usuario descontinuó debido a que cambió su correo electrónico para crear una nueva, porque el nombre que eligió para crear su primera cuenta de Facebook tenía términos como ” [correo electrónico protegido] “?
Cuando las cuentas se crean bajo estos puntos de datos, son usuarios únicos. Pero, ¿consideraría que estas cuentas se hicieron con falsas pretensiones / errores humanos, alguna de estas cuentas es “única”?
Volviendo a todo esto a su pregunta original, si alguno de estos escenarios fuera posible (lo cual son altamente), ¿sería posible tener más usuarios únicos que descargas?
Y una vez que se responde esa pregunta, ¿cómo se podría combatir ese error? Bueno, esa pregunta se basa más en la naturaleza humana y la aplicación de las características de heurística / IA / software para alentar el “buen comportamiento” en nombre de un usuario.
