Viele unterschiedliche Strategien der Erhebung von Nutzeraktivitätsdaten sind seit der Entstehung des Web vorgeschlagen worden (Calzarossa, Massari, und Tessera 2016). Die am weitesten verbreitetste ist die sogenannte <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Click-Stream-Analyse</hi> bei der die Server-Logdateien, bzw. HTTP-Requests ausgewertet werden, die das Klicken auf Links durch den Benutzer erzeugen. Dieser am einfachsten zu realisierende Ansatz ist aus verschiedenen Gründen problematisch. So enthalten Server-Logdateien keine Informationen über sogenannte 'leise Interaktionen' (Benevenuto et al. 2009), also Klicks, die nicht mit einem Request einhergehen und Interaktionen wie zum Beispiel Mausbewegungen, die gar keinen Klick beinhalten. Darüber hinaus enthalten die erzeugten Daten keinerlei Angaben über den Inhaltskontext in dem die Interaktion stattgefunden hat. Aus diesem Grund wurden Verfahren entwickelt, die auf der Basis von Browser Plug-ins oder mittels JavaScript (Dhawan und Ganapathy 2009) eine detailliertere Dokumentation von Benutzerinteraktion ermöglichen. Ein weiterer Ansatz versucht mittels Parsing- und Miningverfahren Interaktionsspuren oder Inhalte im Kontext von Interaktionen in die Analyse mit einzubeziehen (Vozniuk et al. 2016).