alexey - Dolgin.indb

(ed.) Cultural Economics: the Arts, the Heritage and the Media Industries.

Vol. 2, ch. 11. Cheltenham: Edward Elgar Publishing, 1997. P. 218–226.

Towse R.Creativity, Incentive and Reward: an economic analysis of copyright and culture in the Information Age. Cheltenham: Edward Elgar, 2001.

Towse R.Partly for the Money: Rewards and Incentives to Artists // KYKLOS, Vol. 54, № 2/3, 2001. P. 473–490.

Towse R.Copyright and Cultural Policy for the Creative Industries (2002)

// Granstrand О. (ed.) Economics, Law and Intellectual Property [on-line].

Forthcoming in Kluwer Academic Publishers [cited Nov. 18, 2003]. Available from URL: .

Tversky A., Fox C.R.Weighing Risk and Uncertainty // Psychological Review, Vol. 102, 1995. Р. 269–283.

Tversky A., Slovic P., Kahneman D.Th e Causes of Preference Reversal //

American Economic Review, Vol. 80, № 1, March 1990. P. 204–217.

Ungar L.H., Foster D.P.Clustering Methods for Collaborative Filtering //

Proc. Recommender Systems. Papers from 1998 Workshop, Technical Report WS-98-08. AAAI Press, 1998.

United We Find// Th

e Economist, March 10, 2005.

Valenti J.Th

e Voluntary Movie Rating System. MPAA, December 1996.

Varian H.R.A Model of Sales // American Economic Review, Vol. 70, September 1980. Р. 651–659.

Veenhoven R.Is happiness relative? // Social Indicators Research, Vol. 24, 1991. Р. 1–34.

Wanderer J.In Defense of Popular Taste: Film Ratings among Professionals and Lay Audiences // American Journal of Sociology, Vol. 76, September 1987. Р. 262–272.

Wechsler A.R., Schink G.R.CDs: A Better Value than Ever, LECG, Inc. [online], May 21, 2002 [cited July 25, 2005]. Available from URL:

azoz.com/riaa/pr/CDValueStudy2002.pdf>.

Wei Y.Z., Moreau L., Jennings N.R.A market-based approach to recommender systems // ACM Transactions on Information Systems, Vol. 23, №

3, April 2005. Р. 227–266.

Wernerfelt B.Advertising Content When Brand Choice is a Signal // Journal of Business, Vol. 63, № 1, Part 1, 1990. Р. 91–98.

Wheeler B.Counting the cost of a hit, BBC News Online [on-line], August 2001 [cited Nov. 28, 2004]. Available from URL:

hi/business/1470667.stm>.

618

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Williams A.T.Do Anti-Scalping Laws Make a Diff erence? // Managerial and Decision Economics, Vol. 15(5), 1994. Р. 503–509.

Willis K.G.Iterative Bid Design in Contingent Valuation and the Estimation of the Revenue Maximising Price for a Cultural Good // Journal of Cultural Economics, Vol. 26, 2002. Р. 307–324.

Winship F.Th

e Art World: $480 Broadway Tickets? // United Press International, December 6, 2001.

Wolf Ch.R.Surprise! Th

e Price is Right [on-line]. Needham & Company, 16 July 2003 [cited Dec. 23, 2004]. Available from URL: .

Woodhead R.Tipping – a method for optimizing compensation for intellectual property [on-line]. 2000 [cited Nov. 24, 2005]. Available from URL:

.

Woody T.Th

e Race to Kill Kazaa // Wired [on-line], Issue 11.02, February 2003 [cited June 19, 2004]. Available from URL:

wired/archive/11.02/kazaa.html>.

Wu S., Anandalingam G.Optimal customised bundle pricing for information goods // Proc. Workshop on Information Technology and Systems, Barcelona, Spain (Assoc. Inf. Syst.), 2002.

Wyatt J.From roadshowing to saturation release: Majors, independents, and marketing/distribution innovations // Lewis J. (ed.) Th e New American

Cinema. Durham: Duke University Press, 1998. Р. 64–86.

Wyatt R.O., Badger D.P.How Reviews Aff ect Interest In and Evaluation of Films // Journalism Quarterly, Vol. 61, № 4, Winter 1984. Р. 874–878.

Wyatt R.O., Badger D.P.Eff ects of Information and Evaluation in Film Criticism // Journalism Quarterly, Vol. 67, Summer 1990. Р. 359–368.

Yang Y., Padmanabhan B.

On Evaluating Online Personalization

//

Proc. Workshop Information Technology and Systems, December 2001.

Р. 35–41.

Yu K., Schwaighofer A., Tresp V., Xu X., Kriegel H.-P.Probabilistic Memory-Based Collaborative Filtering // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 16, № 1, January 2004. P. 56–69.

Zhang Y., Callan J., Minka T.Novelty and Redundancy Detection in Adaptive Filtering

// Proc.

25th Ann.

Int’l ACM SIGIR Conf., 2002.

Р. 81–88.

619

ОГЛАВЛЕНИЕ

О КНИГЕ

3

ОТ АВТОРА 10

ВВЕДЕНИЕ 13

ЧАСТЬ 1. ПЕРСПЕКТИВНАЯ МОДЕЛЬ

МУЗЫКАЛЬНОГО БИЗНЕСА 27

Глава 1.1. Народно-освободительное движение в музыке 27

1.1.1. Плюсы и минусы свободной музыки

27

1.1.2. Копирайт на страже интересов. Чьих?

30

1.1.3. Структура цены звукозаписей

32

1.1.4. Экономическая основа контрактов в музиндустрии

35

1.1.5. Перипетии внедрения интернет-дистрибьюции

37

1.1.6. Неуловимые мстители

39

1.1.7. Социально-экономические противовесы копирайту

41

1.1.8. Как удалось нивелировать преимущество пиратов?

42

1.1.8.1. Уроки Napster. Дело Grokster 43

1.1.9. Пиратская модель бизнеса

47

1.1.10. RIAA против народа

49

1.1.11. Во что обходится музыкальный улов?

50

1.1.12. Экономический смысл сэмплинга

53

Глава 1.2. Парадокс однородных цен 54

1.2.1. Хорошо ли, когда цены одинаковы?

55

1.2.2. Почему не разнообразят цены?

57

1.2.3. Возможна ли иная ценовая политика?

59

1.2.4. Незащищенность безоболочечных продуктов культуры

60

1.2.5. Блошиный рынок звукозаписей

61

1.2.6. Ухудшающий отбор в индустрии звукозаписи

63

Глава 1.3. Навигация – новый вид услуг в мире музыки 65

1.3.1. Решение проблемы потребительской навигации: публичная оценка воспринимаемого качества

66

620

ОГЛАВЛЕНИЕ

1.3.1.1. Как учесть разницу во вкусах? 67

1.3.1.2. Что рекомендателям следует оценивать в музыке? 68

1.3.2. Изобретение, которого не было

69

1.3.2.1. Коллаборативная фильтрация – фундаментальное решение проблемы

навигации 69

1.3.2.2. Механизм коллаборативной фильтрации 70

1.3.2.3. Ringo – первая в мире рекомендательная система по музыке: ее история и опыт 70