Digital rights management –systeemit ja kuluttajien suhtautuminen niihin peliteollisuudessa

Tämän kandidaatintutkimuksen tarkoituksena on löytää vastaus siihen, miten vahva voi olla DRM-systeemi, ennen kuin kuluttajat eivät enää hyväksy sitä. DRM-systeemejä on monen tasoisia, mutta ne eivät ole soveltuvia sellaisenaan kaikille eri alustoille. Peliteollisuuden digitaalisten käyttöoikeuksien hallintajärjestelmillä on omanlaisensa lainalaisuudet kuin esimerkiksi musiikkiteollisuudella. Lisäksi on olemassa tietty tämän hetkinen hyväksytty DRM:n taso, josta voi olla vaarallista poiketa. Tutkimus on luonteeltaan laadullinen tutkimus. Työssä on sovellettu sekä diskurssi- että sisällönanalyysin oppeja. Tutkimuksen aineistona on erilaisten viestiketjujen tekstit, joiden pohjalta pyritään löytämään vastaus tutkimuskysymykseen. Ketjut on jaettu eri vahvuisiksi sen perusteella, miten vahva on DRM:ää koskeva uutinen, jonka pohjalta viestiketju on syntynyt. Koska aineisto on puhuttua kieltä ja sillä on aina oma merkityksensä kontekstissaan, ovat valitut menetelmät soveltuvia analysoimaan aineistoa. Eri ketjujen analyysien tuloksien pohjalta voidaan sanoa, että DRM ei voi olla sitä tasoa suurempi kuin mikä on sen hetkinen vallitseva taso. Jos tästä tasosta poiketaan pikkaisenkin, voi se aiheuttaa suurta närästystä kuluttajien keskuudessa, jopa siihen saakka, että yritys menettää tuloja. Sen hetkiseen tasoon on päästy erinäisten kokeilujen kautta, joista kuluttajat ovat kärsineet, joten he eivät suosiolla hyväksy yhtään sen suurempaa tasoa kuin mikä vallitsee sillä hetkellä. Jos yritys näkee, että tasoa on pakko tiukentaa, täytyy tiukennus tehdä pikkuhiljaa ja naamioida se lisäominaisuuksilla. Kuluttajat ovat tietoisia omista oikeuksistaan, eivätkä he helpolla halua luopua niistä yhtään sen enempää kuin on tarpeellista.

Reasoning over knowledge-based generation of situations in context spaces to reduce food waste

With the ever-growing amount of connected sensors (IoT), making sense of sensed data becomes even more important. Pervasive computing is a key enabler for sustainable solutions, prominent examples are smart energy systems and decision support systems. A key feature of pervasive systems is situation awareness which allows a system to thoroughly understand its environment. It is based on external interpretation of data and thus relies on expert knowledge. Due to the distinct nature of situations in different domains and applications, the development of situation aware applications remains a complex process. This thesis is concerned with a general framework for situation awareness which simplifies the development of applications. It is based on the Situation Theory Ontology to provide a foundation for situation modelling which allows knowledge reuse. Concepts of the Situation Theory are mapped to the Context Space Theory which is used for situation reasoning. Situation Spaces in the Context Space are automatically generated with the defined knowledge. For the acquisition of sensor data, the IoT standards O-MI/O-DF are integrated into the framework. These allow a peer-to-peer data exchange between data publisher and the proposed framework and thus a platform independent subscription to sensed data. The framework is then applied for a use case to reduce food waste. The use case validates the applicability of the framework and furthermore serves as a showcase for a pervasive system contributing to the sustainability goals. Leading institutions, e.g. the United Nations, stress the need for a more resource efficient society and acknowledge the capability of ICT systems. The use case scenario is based on a smart neighbourhood in which the system recommends the most efficient use of food items through situation awareness to reduce food waste at consumption stage.