A Network Effects Perspective on Software Piracy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The software industry frequently maintains that software piracy is no more than theft and a cause of huge losses. Courts and other policy makers easily adopt that straightforward argument. Surprisingly, however, many software publishers do not employ any technological measures to protect their software from piracy and many popular software products are distributed without any means of protection and are easily pirated. This lack of protection is puzzling; a solution for that puzzle is the focus of the article. The first part of the article challenges the conventional explanations that are usually given for the failure to protect software and offers an alternative explanation. The paper argues that not protecting software is a profitable strategy based on several elements: the first element is cross-sectional price discrimination in which the lower tiers of customers do not pay for their software. In the face of network effects that exist in many software markets, such a strategy achieves the most expeditious and widest dissemination of software, maximizes the value of the network, may accelerate the tipping of the market in favor of the more dominant publisher and later create higher barriers to entry. The article analyzes the advantages of such implicit price discrimination over explicit price discrimination and the advantages from complaining about piracy over preventing it. The second element is dynamic pricing in a multiple-period setting. At a second stage, due to a lock-in phenomenon, software publishers are able to hold-up potential ex-pirates who face a threat of litigation and charge them higher prices. According to the basic copyright paradigm each pirated copy is a net loss for the copyright holder. According to the proposed network theory some level of piracy generates higher revenues from other customers and over time. The second part of the article explores whether and to what extent legal doctrines, particularly in antitrust and copyright law should respond to these counter-paradigmatic circumstances.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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 découle