Facebook eksperymentuje ze śledzeniem ruchów kursora

Mechanizmy śledzące ruchy kursora podczas gdy użytkownik przegląda strony można już spotkać na wielu portalach. Flagowym przykładem jest Shutterstock — strona handlująca grafikami do wykorzystania, która to z pomocą otwartoźródłowego Hadoop stworzyła rozwiązania monitorujące czas spędzony na oglądaniu każdej grafiki (zakładając, że oglądający wspomaga skupienie uwagi wodząc kursorem po stronie) oraz czas, jaki kursor spędza nad każdym odnośnikiem, kiedy użytkownik podejmuje na przykład decyzję o zakupie. Serwis wykorzystuje te dane głównie do optymalizacji interfejsu strony. Obecnie Facebook eksperymentuje z podobnymi mechanizmami, również wykorzystując Hadoop.

Facebook będzie monitorował czas interakcji z elementami strony. Będzie więc zbierał dane o tym, jak długo kursor znajduje się nad pewnymi częściami strony i czy jest wtedy widoczny strumień aktualizacji. Ken Rudin, kierujący analityką w Facebooku, powiedział, że dane te zasilą ogromną bazę informacji o zachowaniu użytkownika. Trzeba bowiem wiedzieć, że serwis zbiera nie tylko dane demograficzne (wiek, miejsce zamieszkania, wykształcenie), ale także behawioralne (znajomości, interakcje, „lajki”), o użytkownikach, na podstawie których dostarczane są reklamy lub projektowane nowe produkty. Podstawowym problemem, jaki będzie badany, będzie czas, jaki kursor spędza nad reklamą w momencie, kiedy na ekranie widoczny jest inny obszar, jak powiadomienia, wpisy na ścianie czy aktualizacje.

Rudin poinformował także, że Facebook już przygotowuje się do rozbudowy infrastruktury, aby była gotowa na przyjęcie ogromnych ilości nowych danych. Obecnie baza danych, zgromadzonych przez Facebooka na zaprojektowanych specjalnie do tego zastosowania maszynach, przekroczyła swym rozmiarem 300 petabajtów. Oznacza to, że urosła 4 tysiące razy w ciągu ostatnich czterech lat. Rozmiar bazy danych umieszczonych na serwisie przez użytkowników nie został podany.