Intellectual Property Norms in Online Communities: How User-Organized Intellectual Property Regulation Supports Innovation
Notice bibliographique
Résumé
In many online communities, users reveal innovative and potentially valuable intellectual property (IP) under conditions that entail the risk of theft and imitation. When there is rivalry and formal IP law is not effective, this could lead to underinvestment or withholding of IP, unless user-organized norms compensate for these shortcomings. This study is the first to explore the characteristics and functioning of such a norms-based IP system in the setting of anonymous, large-scale, and loose-knit online communities. To do so, we use data on the Threadless crowdsourcing community obtained through netnography, a survey, and a field experiment. On this basis, we identify an integrated system of well-established norms that regulate the use of IP within this community. We analyze the system’s characteristics and functioning, and we find that the “legal certainty” it provides is conducive to cooperation, cumulative effects, and innovation. We generalize our findings from the case by developing propositions aimed to spark further research. These propositions focus on similarities and differences between norms-based IP systems in online and off-line settings, and the conditions that determine the existence of norms-based IP systems as well as their form and effectiveness in online communities. In this way, we contribute to the literatures on norms-based IP systems and online communities and offer advice for the management of crowdsourcing communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».