Crack and release: a study of pirate culture, community, and folklore
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation is an ethnographic study of the culture and folklore of a digital media pirate community at the late Kickass Torrents (KAT) on the eve of its shutdown. Seized in 2016 by the U.S. Department of Homeland Security, KAT had been home to a community that was rich in folklore, folklife, and illegal file-sharing. Based on ethnographic fieldwork at KAT, I argue that piracy is a vernacular tradition in which digital media are materially and symbolically appropriated, transformed, and reproduced as folk variants to create in a virtual pirate commons. Digital media piracy is highly contentious, yet, as a cultural practice, it is more nuanced than commonly depicted in discourse. Understanding it requires contextualizing it within a set of contested histories. Although legally considered a tort of copyright infringement, media piracy has for centuries been rhetorically linked with the crime of maritime piracy. This association is used strategically by anti-piracy campaigns but also by pirates themselves as they draw on folklore and outlaw folk heroes as they discursively create their identities. Similarly, media piracy is intertwined with the histories of and sociocultural anxieties surrounding the ideological origins of copyright and industrial mass production. Piracy calls into question issues of ownership and authenticity, values which lie at the heart of modernity. Far more than illegal downloading, piracy becomes a symbolic threat to the social order. With digital technologies increasingly integrated into everyday life, media piracy is an issue that will only continue grow in significance. Although there is considerable literature on it, very little of it is ethnographic. I address this through interviews, questionnaires, and participant observation at KAT and I show how a folkloristic approach is best suited for interpreting the vernacular ways in which pirates negotiate illegality and a contested discourse by creating community and expressive culture.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».