Publishing Rights As A Solution To The Economic Crisis Of Mainstream Television Media? A Critical Analysis Of The Indonesian Press Council’S Proposal In Facing The Hegemony Of Digital Platforms
Notice bibliographique
Résumé
The dominance of global digital platforms such as Google, Meta, and TikTok has triggered an economic crisis within Indonesia’s mainstream television industry, as evidenced by a significant decline in advertising revenue and increased audience fragmentation. This study critically examines the Indonesian Press Council’s proposal on Publishing Rights as a response to the economic imbalance between traditional media and digital platforms. By employing theoretical frameworks from Political Economy of Communication, Platform Capitalism, and Media Regulation, the research evaluates the mechanisms and implementation potential of Publishing Rights in the Indonesian context and draws comparisons with international practices in Australia, France, Canada, and South Korea. A qualitative approach is applied through policy analysis and comparative studies, supported by data obtained from policy documents, industry reports, and in-depth interviews. The findings indicate that Publishing Rights hold promise as an effective policy instrument to rebalance the digital media ecosystem, strengthen the resilience of quality journalism, and enhance the bargaining power of national media against global tech giants. Nevertheless, substantial implementation challenges remain, particularly resistance from digital conglomerates and the need for regulatory harmonization. The study recommends strengthening the legal framework through dedicated legislation, establishing a Digital Media Resilience Authority, and adopting a revenue-sharing model based on content production contribution. In conclusion, Publishing Rights have the potential to serve as a strategic pillar for the economic recovery of the television media industry, provided they are supported by an inclusive policy design and rigorous oversight.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».