Regulation on ‘cross-border portability’ of online content services: Roaming for Netflix or the end of copyright territoriality? CEPS Commentary, 15 February 2016

In a communication to the Parliament and the Council entitled “Towards a modern, more European copyright framework” and dated 9 December 2015,1 the European Commission confirmed its intention to progressively remove the main obstacles to the functioning of the Digital Single Market for copyrighted works. The first step of this long-term plan, which was first announced in Juncker’s Political Guidelines2 and the Communication on “A Digital Single Market strategy for Europe”,3 is a proposal for a regulation aimed at ensuring the so-called ‘cross-border portability’ of online services giving access to content such as music, games, films and sporting events.4 In a nutshell, the proposed regulation seeks to enable consumers with legal access to such online content services in their country of residence to use the same services also when they are in another member state for a limited period of time. On the one hand, this legislative proposal has the full potential to resolve the (limited) issue of portability, which stems from the national dimension of copyright and the persisting territorial licensing and distribution of copyright content.5 On the other hand, as this commentary shows, the ambiguity of certain important provisions in the proposed regulation might affect its scope and effectiveness and contribute to the erosion of the principle of copyright territoriality.

Le produzioni originali Netflix Italia e il loro impatto sul sistema produttivo italiano

L'avvento di Netflix nel mercato dell'audiovisivo è stato spesso descritto usando l'espressione “digital disruption” per sottolineare la radicale rottura con le pratiche precedenti. L'obiettivo di questa tesi è capire se sia effettivamente corretto utilizzare questa espressione e in particolare in quale misura Netflix abbia rivoluzionato il sistema produttivo italiano quando ha iniziato la propria produzione originale nel nostro paese. Netflix ha il merito di aver ribaltato il percorso produttivo tradizionale: il nuovo percorso produttivo inizia con quello che prima era l'ultimo anello della catena, ovvero l'utente. Le produzioni originali delle piattaforme vengono finanziate dagli utenti stessi, tramite la sottoscrizione dell'abbonamento mensile. Si giunge però alla conclusione che la cosiddetta “digital disruption” in realtà si tratti di un falso mito: rispetto al passato ci sono molti più elementi di continuità rispetto a quelli di rottura. Più che una rivoluzione, quello che è avvenuto è stato un rafforzamento di tendenze che erano già in atto. In particolare la crescente importanza della serialità è un processo iniziato già diversi anni prima dell'arrivo di Netflix e che in Italia aveva visto come protagonista Sky. Netflix ha però invertito il flusso di importazione del prodotto statunitense verso l'Europa e il resto del mondo permettendo alle narrazioni non americane di diffondersi facilmente in 190 paesi. Grazie a Netflix, quindi, i prodotti seriali italiani hanno un'inedita opportunità di competere a livello internazionale. Anche i broadcaster, per stare al passo, sottoscrivono accordi di co-produzione internazionale e pensano i loro prodotti fin da subito in un'ottica glocal. La serie Rai L'amica geniale, co-prodotta con HBO e girata in napoletano, dimostra come un certo tipo di serialità italiana stia riuscendo a competere a livello internazionale con ottimi risultati.

Il rinnovamento del teen drama. Tredici e Sex Education su Netflix

L’obiettivo di questa tesi è quello di analizzare uno dei generi principali del mondo della serialità: il teen drama. In particolare, la produzione Netflix del genere, soffermandomi sulla trattazione di due serie: Tredici e Sex Education. Partendo dalla considerazione che gli odierni teenager sono inseriti in una realtà digitale senza filtri, l’indagine è volta a dimostrare come Netflix, a mio avviso, sia in grado di utilizzare un linguaggio privo di retoriche per comunicare al meglio con i destinatari del genere, gli adolescenti e di impiegare tale linguaggio nella trattazione di tematiche sociali come il suicidio (Tredici) e il sesso (Sex Education), dandogli uno spessore all’interno della narrazione come mai era stato fatto nei teen drama precedenti. Prima di arrivare alla trattazione della tesi appena esposta, oggetto del terzo capitolo, il primo capitolo si sofferma sulla nascita del genere, facendo un riassunto dei principali titoli che hanno portato allo sviluppo e affermazione del genere dagli anni Novanta fino agli anni Dieci del Duemila. Nel secondo capitolo invece, analizzo le caratteristiche principali dei teen drama targati Netflix e di alcuni titoli del passato che sono riapparsi sulla piattaforma.

Videogiochi e serie TV: gli adattamenti di Netflix

Il catalogo Netflix è colmo di serie tv e film tratti o il cui tema sono i videogame o il più ampio concetto di “gaming” in generale. Negli ultimi cinque anni circa Netflix ha annunciato importanti uscite di serie tv/film e collaborazioni in quest’ambito ritenendo quindi il mercato dei videogame un’importante risorsa da cui attingere, un modo per espandersi e ampliare il bacino di utenza con un catalogo sempre più ricco. Fondamentale un’introduzione sul concetto di transmedialità e ricerca di Netflix e sulla crescente importanza dei videogame sia a livello economico che culturale, prendendo in esame prima, brevemente, un assetto globale, e più approfonditamente le dinamiche statunitensi ed italiane. Per quanto riguarda le serie esclusivamente basate su videogame ho deciso di analizzarne quattro, tutte provenienti da giochi già molto conosciuti e che hanno avuto un notevole impatto nel settore videoludico nel corso degli ultimi dieci anni: The Witcher (2019 -), Arcane (2021 -), Castlevania (2017 - 2021) e Resident Evil (2022). Ogni serie ha un background diverso, The Witcher approda nel mercato come romanzo e solo poi viene adattato a videogame, quindi, ha già subito un primo processo di transmedialità. Arcane è tratto dalla storia di alcuni personaggi principali del famoso mondo di League of Legends, un multiplayer online (MOBA). Castlevania è basato sul gioco horror a piattaforma giapponese Castlevania III: Dracula’s Curse. Ed infine Resident Evil il secondo tentativo di approdo nella serialità televisiva da parte del famoso franchise. Lo scopo sarà dunque capirne le dinamiche di produzione e posizionamento sul mercato statunitense e successivamente su quello italiano: saranno presi in esame marketing, campagne pubblicitarie e ricezione del pubblico delle quattro serie. Saranno contemporaneamente messe a confronto per evidenziarne gli aspetti di comunione e divergenza per capire le ragioni dei successivi rinnovi, cancellazioni o ampliamenti di franchise.

Tuning metadata for better movie content-based recommendation systems

The increasing number of television channels, on-demand services and online content, is expected to contribute to a better quality of experience for a costumer of such a service. However, the lack of efficient methods for finding the right content, adapted to personal interests, may lead to a progressive loss of clients. In such a scenario, recommendation systems are seen as a tool that can fill this gap and contribute to the loyalty of users. Multimedia content, namely films and television programmes are usually described using a set of metadata elements that include the title, a genre, the date of production, and the list of directors and actors. This paper provides a deep study on how the use of different metadata elements can contribute to increase the quality of the recommendations suggested. The analysis is conducted using Netflix and Movielens datasets and aspects such as the granularity of the descriptions, the accuracy metric used and the sparsity of the data are taken into account. Comparisons with collaborative approaches are also presented.

An architecture for adaptive replication-based multimedia streaming in P2P networks

This PhD thesis addresses the issue of scalable media streaming in large-scale networking environments. Multimedia streaming is one of the largest sink of network resources and this trend is still growing as testified by the success of services like Skype, Netflix, Spotify and Popcorn Time (BitTorrent-based). In traditional client-server solutions, when the number of consumers increases, the server becomes the bottleneck. To overcome this problem, the Content-Delivery Network (CDN) model was invented. In CDN model, the server copies the media content to some CDN servers, which are located in different strategic locations on the network. However, they require heavy infrastructure investment around the world, which is too expensive. Peer-to-peer (P2P) solutions are another way to achieve the same result. These solutions are naturally scalable, since each peer can act as both a receiver and a forwarder. Most of the proposed streaming solutions in P2P networks focus on routing scenarios to achieve scalability. However, these solutions cannot work properly in video-on-demand (VoD) streaming, when resources of the media server are not sufficient. Replication is a solution that can be used in these situations. This thesis specifically provides a family of replication-based media streaming protocols, which are scalable, efficient and reliable in P2P networks. First, it provides SCALESTREAM, a replication-based streaming protocol that adaptively replicates media content in different peers to increase the number of consumers that can be served in parallel. The adaptiveness aspect of this solution relies on the fact that it takes into account different constraints like bandwidth capacity of peers to decide when to add or remove replicas. SCALESTREAM routes media blocks to consumers over a tree topology, assuming a reliable network composed of homogenous peers in terms of bandwidth. Second, this thesis proposes RESTREAM, an extended version of SCALESTREAM that addresses the issues raised by unreliable networks composed of heterogeneous peers. Third, this thesis proposes EAGLEMACAW, a multiple-tree replication streaming protocol in which two distinct trees, named EAGLETREE and MACAWTREE, are built in a decentralized manner on top of an underlying mesh network. These two trees collaborate to serve consumers in an efficient and reliable manner. The EAGLETREE is in charge of improving efficiency, while the MACAWTREE guarantees reliability. Finally, this thesis provides TURBOSTREAM, a hybrid replication-based streaming protocol in which a tree overlay is built on top of a mesh overlay network. Both these overlays cover all peers of the system and collaborate to improve efficiency and low-latency in streaming media to consumers. This protocol is implemented and tested in a real networking environment using PlanetLab Europe testbed composed of peers distributed in different places in Europe.

Alla scoperta di ItaSA: analisi di una community italiana di fansubbing

Questa tesi presenta un'analisi della community italiana di fansubbing di Italian Subs Addicted, nota come ItaSA. Dopo un'introduzione generale sul fenomeno del fansubbing, ovvero la traduzione amatoriale di sottotitoli, si passa a un'analisi della community stessa, della sua organizzazione interna e del test per diventare traduttori. Nel capitolo 4 vengono presentate le regole per la traduzione e la creazione di sottotitoli, con il supporto di screenshot di varie serie TV, e si ha la descrizione della traduzione di una puntata della serie TV "True Detective" in tempo reale. Il capitolo 5 tratta il rapporto tra gli utenti e lo staff della community, un elemento peculiare che contraddistingue il fansubbing dalla produzione di sottotitoli tradizionali. Il capitolo 6 analizza brevemente il controverso tema della legalità dei sottotitoli. Infine, nella conclusione ho inserito una questione che negli ultimi mesi è stata molto dibattuta nella community, ovvero le conseguenze dell’imminente avvento di Netflix, un servizio di TV online, sul futuro del fansubbing.

Analisi dei comportamenti degli utenti per lo sviluppo di un sistema di App Recommendation

Negli ultimi cinque anni lo sviluppo di applicazioni mobile ha visto un grandissimo incremento dovuto pricipalmente all’esplosione della diffusione di smartphone; questo fenomeno ha reso disponibile agli analisti una enorme quantità di dati sulle abitudini degli utenti. L’approccio centralizzato nella distribuzione delle applicazioni da parte dei grandi provider quali Apple, Google e Microsoft ha permesso a migliaia di sviluppatori di tutto il mondo di raggiungere con i loro prodotti gli utenti finali e diffondere l’utilizzo di applicativi installabili; le app infatti sono diventate in poco tempo fondamentali nella vita di tutti i giorni e in alcuni casi hanno sostituito funzioni primarie del telefono cellulare. Obiettivo principale di questo studio sarà inferire pattern comportamentali dall’analisi di una grossa mole di dati riguardanti l’utilizzo dello smartphone e delle app installabili da parte di un gruppo di utenti. Ipotizzando di avere a disposizione tutte le azioni che un determinato bacino di utenza effettua nella selezione delle applicazioni di loro interesse quando accedono al marketplace (luogo digitale da cui è possibile scaricare nuove applicazioni ed installarle) è possibile stimare, ovviamente con un certo margine di errore, dati sensibili dell’utente quali: Sesso, Età, Interessi e così via analizzandoli in relazione ad un modello costruito su dati di un campione di utenti ben noto. Costruiremo così un modello utilizzando dati di utenti ben noti di cui conosciamo i dettagli sensibili e poi, tramite avanzate tecniche di regressione e classificazione saremo in grado di definire se esiste o meno una correlazione tra le azioni effettuate su uno Smartphone e il profilo dell’utente. La seconda parte della tesi sarà incentrata sull'analisi di sistemi di raccomandazioni attualmente operativi e ci concentreremo sullo studio di possibili sviluppi sviluppi futuri di questi sistemi partendo dai risultati sperimentali ottenuti.

Evaluation of new HTTP Adaptive Streaming algorithms: the clients’ and network’s perspectives

Lo streaming è una tecnica per trasferire contenuti multimediali sulla rete globale, utilizzato per esempio da servizi come YouTube e Netflix; dopo una breve attesa, durante la quale un buffer di sicurezza viene riempito, l'utente può usufruire del contenuto richiesto. Cisco e Sandvine, che con cadenza regolare pubblicano bollettini sullo stato di Internet, affermano che lo streaming video ha, e avrà sempre di più, un grande impatto sulla rete globale. Il buon design delle applicazioni di streaming riveste quindi un ruolo importante, sia per la soddisfazione degli utenti che per la stabilità dell'infrastruttura. HTTP Adaptive Streaming indica una famiglia di implementazioni volta a offrire la migliore qualità video possibile (in termini di bit rate) in funzione della bontà della connessione Internet dell'utente finale: il riproduttore multimediale può cambiare in ogni momento il bit rate, scegliendolo in un insieme predefinito, adattandosi alle condizioni della rete. Per ricavare informazioni sullo stato della connettività, due famiglie di metodi sono possibili: misurare la velocità di scaricamento dei precedenti trasferimenti (approccio rate-based), oppure, come recentemente proposto da Netflix, utilizzare l'occupazione del buffer come dato principale (buffer-based). In questo lavoro analizziamo algoritmi di adattamento delle due famiglie, con l'obiettivo di confrontarli su metriche riguardanti la soddisfazione degli utenti, l'utilizzo della rete e la competizione su un collo di bottiglia. I risultati dei nostri test non definiscono un chiaro vincitore, riconoscendo comunque la bontà della nuova proposta, ma evidenziando al contrario che gli algoritmi buffer-based non sempre riescono ad allocare in modo imparziale le risorse di rete.

Resgate midiático na Internet - Democratização e produção no mercado de nicho online

A proposta deste trabalho é investigar o resgate de produtos midiáticos oriundos da era pré-internet - como livros, filmes e videogames - pela rede, relacionando-o com a cultura participativa, e verificar como este se articula com o fenômeno da 'Cauda Longa. Isso configura um novo modelo para distribuição, com outras características de acessibilidade. Através de uma pesquisa teórica, baseada nas obras de Chris Anderson, Clay Shirky e Henry Jenkins, utilizando serviços como Mubie e Netflix como referências, temos como objetivo usar a internet e as novas formas de disponibilização de conteúdo - sobretudo a cultura participativa e seu reflexo no mercado - como base para analisar a democratização do acesso a produtos midiáticos provenientes de tecnologias anteriores

Resgate midiático na Internet - Democratização e produção no mercado de nicho online

A proposta deste trabalho é investigar o resgate de produtos midiáticos oriundos da era pré-internet - como livros, filmes e videogames - pela rede, relacionando-o com a cultura participativa, e verificar como este se articula com o fenômeno da 'Cauda Longa. Isso configura um novo modelo para distribuição, com outras características de acessibilidade. Através de uma pesquisa teórica, baseada nas obras de Chris Anderson, Clay Shirky e Henry Jenkins, utilizando serviços como Mubie e Netflix como referências, temos como objetivo usar a internet e as novas formas de disponibilização de conteúdo - sobretudo a cultura participativa e seu reflexo no mercado - como base para analisar a democratização do acesso a produtos midiáticos provenientes de tecnologias anteriores

Resgate midiático na Internet - Democratização e produção no mercado de nicho online

A proposta deste trabalho é investigar o resgate de produtos midiáticos oriundos da era pré-internet - como livros, filmes e videogames - pela rede, relacionando-o com a cultura participativa, e verificar como este se articula com o fenômeno da 'Cauda Longa. Isso configura um novo modelo para distribuição, com outras características de acessibilidade. Através de uma pesquisa teórica, baseada nas obras de Chris Anderson, Clay Shirky e Henry Jenkins, utilizando serviços como Mubie e Netflix como referências, temos como objetivo usar a internet e as novas formas de disponibilização de conteúdo - sobretudo a cultura participativa e seu reflexo no mercado - como base para analisar a democratização do acesso a produtos midiáticos provenientes de tecnologias anteriores

A collaborative filtering similarity measure based on singularities.

Recommender systems play an important role in reducing the negative impact of informa- tion overload on those websites where users have the possibility of voting for their prefer- ences on items. The most normal technique for dealing with the recommendation mechanism is to use collaborative filtering, in which it is essential to discover the most similar users to whom you desire to make recommendations. The hypothesis of this paper is that the results obtained by applying traditional similarities measures can be improved by taking contextual information, drawn from the entire body of users, and using it to cal- culate the singularity which exists, for each item, in the votes cast by each pair of users that you wish to compare. As such, the greater the measure of singularity result between the votes cast by two given users, the greater the impact this will have on the similarity. The results, tested on the Movielens, Netflix and FilmAffinity databases, corroborate the excellent behaviour of the singularity measure proposed.

A collaborative filtering approach to mitigate the new user cold start problem.

The new user cold start issue represents a serious problem in recommender systems as it can lead to the loss of new users who decide to stop using the system due to the lack of accuracy in the recommenda- tions received in that first stage in which they have not yet cast a significant number of votes with which to feed the recommender system?s collaborative filtering core. For this reason it is particularly important to design new similarity metrics which provide greater precision in the results offered to users who have cast few votes. This paper presents a new similarity measure perfected using optimization based on neu- ral learning, which exceeds the best results obtained with current metrics. The metric has been tested on the Netflix and Movielens databases, obtaining important improvements in the measures of accuracy, precision and recall when applied to new user cold start situations. The paper includes the mathematical formalization describing how to obtain the main quality measures of a recommender system using leave- one-out cross validation.

A Balanced Memory-Based Collaborative Filtering Similarity Measure.

Collaborative filtering recommender systems contribute to alleviating the problem of information overload that exists on the Internet as a result of the mass use of Web 2.0 applications. The use of an adequate similarity measure becomes a determining factor in the quality of the prediction and recommendation results of the recommender system, as well as in its performance. In this paper, we present a memory-based collaborative filtering similarity measure that provides extremely high-quality and balanced results; these results are complemented with a low processing time (high performance), similar to the one required to execute traditional similarity metrics. The experiments have been carried out on the MovieLens and Netflix databases, using a representative set of information retrieval quality measures.