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SAE INSTITUTE Milan
Module SAE610: BA Project Written Report
SMARTPHONES AND DIGITAL MUSIC: A Correlational Study Between Two Fast-‐Growing Markets
Submitted in partial fulfilment of the Bachelor of Arts (Hons.), Audio Production Student Details Massimiliano Lombardo 11028 BAP1111 02/11/2012 Word Count: 14168 Module Leader / lecturer: Giorgio Pona
ABSTRACT (ENG)
This BA thesis analyses the potential correlation between the Apple smartphone iPhone sales
and digital music sales from e-‐Tailers (such as iTunes) or Subscription Services (such as
Spotify).
This analysis took inspiration from a Comparative Article Report done this year on France in
which, according to an article published on the French magazine Le Monde, a strong
correlation between the iPhone sales and digital music sales from iTunes has been found. The
study was mainly focused on the effect that Hadopi anti-‐piracy law had on piracy and music
sales in France. Evidence from another study, by two French Professors, shows that after the
implementation of Hadopi in 2009 there was no drop in piracy; on the contrary, the number
of online file-‐sharers increased of 3%.
In order to understand more in depth the correlation between iPhone sales and digital music
sales, a further research was made on five leader smartphone sales countries: Australia,
Canada, Sweden, Norway, Italy. The analysis develops two studies for each country. The first
one is a Correlational Study between digital music sales trend and the iPhone sales trend. The
second one, through a sort of Difference-‐in-‐Differences technique, consists of other two
analysis: one over time, and one across subjects. The first calculates the differences in digital
music sales trend between two periods of time: one before the iPhone release date (2005-‐
2008) and one after (2008-‐2011). The second analysis studies for each country the
differences across digital music sales trend and a Control Group. Control is the music sales
trend of other four countries: South Africa, Hungary, Czech Republic and Poland; where Apple
sold only few iPhone units.
The purpose of these two studies is to show if there are differences in music sales between
the countries with a high iPhone penetration rate and the ones with a low iPhone penetration
rate, in order to prove a potential iPhone effect on digital music market.
Besides, another case very similar to the “Hadopi” one has been analysed: the Swedish
antipiracy law IPRED. This research is mainly based on three academic articles.
The first -‐ “Compliance or Obscurity? Online Anonymity as a Consequence of Fighting
Unauthorized File sharing” (Stefan Larsson, Mans Svensson 2010) -‐ analyses changes in levels
of use of Online Anonymity Services (OAS) after the implementation of IPRED in Sweden,
through two surveys (one before and one after the implementation of the law) of about 1000
Swedish internet users.
Both the second -‐ “Piracy, Music and Movies: A Natural Experiment” (Adrian Adermon, Che-‐
Yuan Liang 2010) – and the third article -‐ “The IPRED law: A Study of how a Copyright Law
Affects File Sharing on the Internet” (Liselotte Fors, Anna Zoubareva 2010) – investigate
changes in piracy and music sales levels after the implementation of the law, to prove a
potential effect of IPRED on file sharing and music sales.
The Correlational Study showed, for each country, that there is a strong correlation between
iPhone sales and digital music sales trends. The “Pearson’s r” is never less than +0.8 (+1 =
perfect correlation), and in some cases it is quite impressive. For Canada r is +0.974
(calculated on each quarter from 2008 to 2011), for Norway it’s +0.989, for Italy +0.938, for
Australia +0.865 (calculated on each quarter from 2008 to 2011) and for Sweden +0.990.
The over time analysis showed that the boost in music sales, in each country with the
exception of Australia, has since 2008 at least doubled, compared to the increase from 2005 to
2008. This means that after the iPhone release, digital music market increased of 100% and,
in some countries, even more (Sweden +652%, Norway +500%). Another interesting detail is
that, since 2005, Italy, Norway and Sweden did not register significant increases in music
sales until the third quarter of 2008, exactly when the iPhone was released.
The across subjects analysis showed that each country had a digital music sales trend similar
to the Control Group until 2008. From 2008 to 2011, there was no more correlation between
the two trends. This means that before the iPhone release, there were the same music sales
trends in both countries with a high or low smartphone penetration rate. After this period, the
countries with a high penetration rate had a more significant boost in sales (as said for the
over time analysis) than the countries with a low penetration; no significant changes in digital
music sales in the low penetration rate countries trend are to be taken into account.
This, together with the Correlational Study, underlines that the iPhone could have had some
effects on digital music sales.
Finally, about the research on Sweden, it has been observed that “the IPRED case” has very
much in common with “the Hadopi case”. In fact IPRED had only a short-‐term effect on piracy.
Only six months after the implementation of the law, piracy had an incredible increase,
reaching levels higher than before IPRED. Besides Sweden had a huge boost in music sales,
but this cannot be fully attributed to IPRED because it started one year before the law passed.
The other important thing to underline is that Swedish pirates immediately began to try
bypassing the law, whose target are only peer to peer networks, using OAS (Online Anonymity
Services) and hosting websites, such as Rapidshare, just like French “Hadopi pirates” did.
So this research observed that there is a very high correlation between the iPhone sales and
digital music sales (from both e-‐tailers and subscriptions services), and that the IPRED law in
Sweden did not take the expected effect on piracy and music sales.
So it can be said that “the Hadopi case” is not an isolated incident as well.
ABSTRACT (ITA)
Questa tesi ha lo scopo di indagare se e quali effetti ha avuto iPhone, uno degli smartphone
più venduti di sempre, sulle vendite di musica digitale da servizi ad abbonamento (come
Spotify) ed e-‐Tailers (come iTunes). Per fare ciò la ricerca si articola in due studi condotti su
cinque dei paesi leader nelle vendite del telefono Apple: Canada, Australia, Italia, Svezia,
Norvegia; in un arco di tempo che va dal 2005 al 2011. Entrambi gli studi sono stati condotti
per ognuno dei paesi sopraelencati. Il primo consiste in un Correlational Study fra le vendite di
musica digitale e le vendite di iPhone; il secondo è un Difference in Differences fra il trend di
vendite di musica digitale di ognuno dei paesi in esame e quello di un Gruppo di Controllo
costituito da quattro paesi (Ungheria, Sud Africa, Repubblica Ceca, Polonia) caratterizzati, al
contrario, da un basso smartphone penetration rate. In oltre un focus dedicato alla Svezia,
analizza gli effetti che la legge antipirateria IPRED ha avuto sulle vendite di musica e il tasso di
pirateria.
Il Correlational Study ha mostrato, per tutti e cinque i paesi, un’elevata correlazione fra le
vendite di musica e le vendite di iPhone (con r di Pearson mai minori di +0,8). Per la seconda
parte di studio è risultato che ogni paese ha registrato un andamento nelle vendite di musica
digitale più o meno simile a quello del gruppo di controllo, sino all’uscita di iPhone nel 2008.
Da questo periodo due trend hanno invece cominciato a registrare sensibili differenze: le
vendite di Italia, Svezia, Norvegia, Canada e Australia sono aumentate in maniera quasi
esponenziale sino al 2011, mentre quelle del Control Group hanno continuato a registrare un
andamento simile a prima del 2008.
Dall’approfondimento dedicato alla questione IPRED, è risultato invece che la legge avrebbe
provocato un abbassamento della pirateria, solamente nel periodo immediatamente
successivo alla sua implementazione. Dopo pochi mesi infatti il numero di pirati online è
tornato ad essere addirittura più elevato del periodo per IPRED. Più incerti sono invece gli
effetti che questa avrebbe avuto sulle vendite di musica, che avevano incominciato a
registrare un notevole incremento già un anno prima dell’implementazione della legge.
Incremento, peraltro, comune a diversi altri paesi europei e non, sui quali non vige alcuna
legge antipirateria.
Dai risultati ottenuti si evince quindi che è molto probabile iPhone abbia avuto, e stia avendo
tutt’ora, effetti sulle vendite di musica digitale. Un impatto altrettanto lampante non si è
invece riscontrato per la legge antipirateria IPRED.
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUZIONE ........................................................................................................................................................... 1
2 BACKGROUND .............................................................................................................................................................. 2
2.1 IL MERCATO DEL FISICO IN CADUTA LIBERA, IL DIGITALE IN RAPIDA ASCESA ............. 2
2.2 IL BOOM DEL MOBILE: GLI SMARTPHONE ......................................................................................... 4
2.3 SERVIZI DI DOWNLOAD E SUBSCRIPTION ......................................................................................... 4
2.4 IL “CASO HADOPI” ......................................................................................................................................... 6
3 DOMANDE DI RICERCA ......................................................................................................................................... 11
4 METODOLOGIA ......................................................................................................................................................... 12
4.1 INTRODUZIONE ........................................................................................................................................... 12
4.2 RACCOLTA DEI DATI ................................................................................................................................. 13
4.3 METODI DI ANALISI: Il Correlational Study .................................................................................... 22
4.3.1 Applicazione del Metodo e Ipotesi .................................................................................................. 24
5 ANALISI DEI DATI ................................................................................................................................................... 28
5.1 RISULTATI PER IL CANADA ....................................................................................................................... 29
5.2 RISULTATI PER LA NORVEGIA ................................................................................................................. 34
5.3 RISULTATI PER L’ITALIA ............................................................................................................................ 38
5.4 RISULTATI PER L’AUSTRALIA .................................................................................................................. 42
5.5 RISULTATI PER LA SVEZIA ......................................................................................................................... 46
6 DISCUSSIONE DEI RISULTATI ............................................................................................................................ 51
7 FOCUS ON SWEDEN ................................................................................................................................................. 53
7.1 L’IPRED ................................................................................................................................................................ 53
7.2 “Piracy, Movies and Music: A Natural Experiment” ............................................................................ 55
7.3 “The Ipred Law: A Study On How A Copyright Law Affects File Sharing On The Internet” . 58
7.4 “Compliance or Obscurity? Online Anonymity as Consequence of Fighting Unauthorized
File Sharing” .............................................................................................................................................................. 60
7.5 CONCLUSIONI ................................................................................................................................................... 64
8 CONCLUSIONI ............................................................................................................................................................ 66
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 1
1 INTRODUZIONE
Da ormai circa sette anni, al disastroso tracollo del mercato discografico cosiddetto “del fisico”
(CD, DVD, Vinili), si sta contrapponendo l’esplosione di quello “digitale”. E inevitabilmente,
insieme al cambio del mercato e dei supporti, cambiano anche le modalità di fruizione della
musica. “Portabilità” e “accessibilità”, con lettori mp3, tablet e soprattutto smartphone di ogni
tipo, sembrano essere le parole chiave di questa nuova era del digitale.
È probabile dunque che vi sia una correlazione fra le vendite di questi nuovi dispositivi e
quelle di musica digitale?
Con questa tesi vorrei principalmente rispondere a tale quesito, effettuando un Correlational
Study fra il trend di vendite di smartphone e di musica digitale, in cinque dei paesi leader nelle
vendite di telefoni cellulari di ultima generazione: Canada, Australia, Svezia, Norvegia e Italia.
Lo spunto nasce da un articolo da me stilato nell’arco dell’anno accademico: un Comparative
Article Report (presente in bibliografia) che indaga gli effetti della legge antipirateria francese
Hadopi, su vendite di musica e pirateria, ricorrendo alla triangolazione di tre diversi articoli.
Uno di questi, uno studio pubblicato sul quotidiano francese Le Monde, in parte rispondeva già
alla domanda, mostrando una notevole corrispondenza fra vendite di iPhone e vendite di
musica su iTunes in Francia nel 2009.
Hadopi, inoltre, non è l’unica legge antipirateria che nel 2009 fa agitare i mari della rete,
mettendo in allarme i pirati (in particolar modo quelli delle reti peer to peer). Nell’aprile dello
stesso anno in Svezia, viene implementata IPRED, una legge molto simile a quella francese,
che mira a scovare e sancire i singoli file sharers.
La tesi si chiude quindi spostando il fuoco sul piano legislativo e indagando gli effetti di IPRED
su pirateria e vendite di musica in Svezia. Lo scopo è quello di capire se anche queste nuove
“misure legali” stiano dando in qualche modo una spinta al mercato del digitale o meno.
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SAE 610 – BA Project Written Report 2
2 BACKGROUND
2.1 IL MERCATO DEL FISICO IN CADUTA LIBERA, IL DIGITALE IN RAPIDA ASCESA
La crisi del settore discografico è una realtà oggettiva e assodata da ormai più di un decennio.
La questione, estremamente complessa e controversa, ha sollevato attorno a sé innumerevoli
teorie e ipotesi sulle cause e i fattori scatenanti. Il dito delle major discografiche è, ormai da
anni, costantemente puntato contro il dilagante fenomeno della pirateria. Condivisione in rete
di brani, album e addirittura intere discografie, di qualsiasi genere musicale, è ormai
all’ordine del giorno: “More than a quarter of internet users globally (28 per cent) access
unauthorised services on a monthly basis, according to IFPI/Nielsen.” (Ifpi, 2012 p.9)
Fenomeno peraltro, questo della pirateria, ritenuto da molti l’unico vero cancro del mercato
discografico: “If piracy goes unchallenged, every part of the music sector suffers. […] No-‐one can
deny that piracy destroys sales.” Asserisce Yives Riesel, CEO dell’etichetta di musica classica
francese Abeille Music. Ma non mancano di certo opinioni discordanti al riguardo, ed ecco che
alcuni invece considerano la pirateria addirittura parte integrante del processo promozionale,
come afferma il rapper americano 50 Cent in un’intervista rilasciata alla CNBC il 9 settembre
2009: “Piracy is a part of the marketing[…]” e aggiunge “the people who didn't purchase the
material, they end up at the concert.".
La questione è appunto, piuttosto controversa e non vuole essere il focus di questa ricerca. Ciò
che sicuramente non è opinabile, tuttavia, è il fatto che le vendite di musica registrata siano
minori di anno in anno in tutto il mondo, arrivando oggi a ricoprire un volume totale pari a
circa la metà di quello del 2000.
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SAE 610 – BA Project Written Report 3
Figura 1: “Global Recorded Music Sales 1997-‐2010 (USD billions)”
(Ifpi 2011b, p.7)
Anche il 2011, non presente nel grafico, registra comunque delle perdite: “Total global music
sales dipped 3% in 2011 according to estimates from international music industry body the IFPI
published on Monday.” (The Guardian 2012 [online])
Tuttavia, se si dà uno sguardo più da vicino, ci si accorge che qualcosa sta cambiando e che,
sebbene le vendite siano ancora in calo, il trend negativo non riguarda più la totalità del
“settore musica registrata”. Mi riferisco al settore “musica digitale” e all’incredibile ascesa che
ha conosciuto da quando, nel 2004, mosse i suoi primi passi su scala mondiale attraverso il
negozio digitale di Apple: iTunes Store. Infatti, ormai dal 2006 in maniera consistente, le
vendite di musica digitale (comprensive di album e singoli da e-‐tailers, abbonamenti premium
e altri servizi legali, da mobile e pc1) crescono a vista d’occhio raggiungendo nel 2011 circa
1/3 del fatturato totale dell’industria discografica: “Digital channels now account for an
estimated 32 per cent of record company revenues globally, up from 29 per cent in 2010” (ifpi
2012, p.6). Rapporto questo, che in alcuni paesi è ancora più sorprendente. Per citare solo
alcuni dei casi più eclatanti riportati da Ifpi nel DMR 2012: in USA il mercato digitale copre il
52% del fatturato totale, in Corea del Sud il 53% e in Cina addirittura il 71%.
1 Le tipologie di negozi online verranno approfondite nel capitolo 2.3 “Servizi di Download e Subscription”
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 4
2.2 IL BOOM DEL MOBILE: GLI SMARTPHONE
Ma il mercato della musica digitale non è stato l’unico ad esplodere negli ultimi anni e a
conoscere, per giunta, una vera e propria rivoluzione del settore. Mi sto riferendo agli
smartphone e alla radicale trasformazione che stanno portando nell’industria della telefonia
mobile e tecnologica in generale. Settore, quello dei cellulari, che già in passato aveva tentato
il “connubio” con l’industria discografica. Il caso più eclatante è stato forse “Nokia Comes With
Music”, lanciato nel 2008. Con il solo acquisto di un cellulare della casa finlandese, si aveva
accesso libero per 12 mesi ad una libreria di milioni di brani (dal catalogo di Sony, Vivendi-‐
Universal, EMI e Warner). La grossissima limitazione risiedeva in un uso smodato dei DRM -‐ a
lungo invece combattuti dall’ex CEO Apple Steve Jobs – che consentivano l’ascolto dei brani
scaricati, sul solo dispositivo Nokia. Il progetto non ottiene neanche lontanamente il successo
previsto e all’inizio del 2011 “Nokia Comes With Music” chiude i battenti. Ironia della sorte il
2008 è anche l’anno dell’iPhone 3G, secondo modello del telefonino Apple -‐ questa volta
lanciato in 22 paesi (rispetto ai soli sei del primo modello) -‐ che raggiunge in pochissimo
tempo un successo spropositato su scala mondiale: sin ora sono stati venduti circa 250 milioni
di pezzi in tutto il mondo, secondo i dati pubblicati da Apple. E oggi con iPhone e il rivale
Samsung Galaxy s, per citare solo i due leader del settore, ascoltare ed acquistare musica dal
nostro telefonino è una realtà all’ordine del giorno. “The rising penetration of smartphones,
such as the iPhone and Android devices, saw a growing proportion of downloads in 2010 coming
directly from such handsets.” (Ifpi 2011a, p.10)
2.3 SERVIZI DI DOWNLOAD E SUBSCRIPTION
Nel corso di questa ricerca parlerò spesso di digital music o digital sales, ritengo pertanto
opportuno specificare le diverse modalità e possibilità di accesso a tali servizi in rete.
Il mondo della digital music si divide ed è racchiuso sostanzialmente in due diversi modelli di
“negozi online”: Gli E-‐Tailers (download stores) e i Subscription Services (servizi ad
abbonamento).
I primi sono dei veri e propri negozi online. Offrono un catalogo più o meno vasto a seconda
dello store in questione, dal quale l’utente può attingere pagando una tantum il costo del
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 5
brano o dell’intero album, che viene a quel punto scaricato nel computer (o qualsiasi altro
dispositivo multimediale in grado di accedere al servizio).
L’ E-‐Tailer più noto, nonché leader del settore, è il colosso di Apple: iTunes Store. Il primo
peraltro ad aver aperto, nel 2004. Con milioni di brani di ogni genere, dai cataloghi di Vivendi
Universal, EMI, Sony, Warner e moltissimi altri tra cui anche piccole realtà indie, il negozio
della grande mela si assicura il primo posto in classifica con una quota di mercato pari al 64%.
“In the second quarter of 2012, iTunes claimed 64% of the entire digital music market” (NPD
quoted in Hypebot 2012 [online])
I Subscription Services, come il nome stesso lascia intuire, sono invece servizi ad
abbonamento. Al contrario degli e-‐Tailers, questi non vendono prodotti singoli (canzoni o
album), quanto piuttosto l’uso o l’accesso periodico (mensile, settimanale, annuale ecc.) ad un
servizio. L’utente quindi, una volta registrato, può accedervi in qualunque momento (ad
esempio l’intera libreria musicale del Subscription Service in questione) con le restrizioni
previste dal suo “contratto”.
Naturalmente questa opzione richiede una connessione internet costante, anche se negli
ultimi tempi alcuni servizi, come Spotify (uno dei servizi ad abbonamento più noti), hanno
introdotto la possibilità di acquistare e scaricare la musica sul proprio device (nel caso di
Spotify appoggiandosi all’ e-‐tailer 7digital), in modo da potervi accedere, una volta scaricati i
contenuti, anche in modalità offline e quindi senza connessione ad internet.
Una tale facilità di accesso ad un così folto numero di contenuti, non può che sposarsi
perfettamente con la realtà degli smartphone, attraverso i quali l’utente può in ogni istante
accedere ad un catalogo pressoché illimitato, senza occupare un singolo megabyte sul proprio
dispositivo.
Non è un caso, infatti, che siano proprio gli smartphone una delle cause prime dello sviluppo
di tali servizi, come sottolinea Ifpi nel suo Digital Music Report 2012:
“Also driving growth is the global surge in consumer demand for
smartphones and tablets. These, along with steadily growing broadband
penetration, are a major factor in the increased uptake of both download
and subscription services” (Ifpi 2012, p.7)
E continua osservando come entrambi i modelli si stiano inoltre espandendo a macchia d’olio
in ogni angolo del pianeta.
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SAE 610 – BA Project Written Report 6
“In 2011, iTunes opened for business in 28 additional markets, now
reaching more than 50 countries worldwide. […]Download service
7digital is now available in 37 countries worldwide. […]Spotify launched
in the US and four European markets and now reaches 12 countries.” (Ifpi
2012, p.8)
2.4 IL “CASO HADOPI”
Non bisogna infine ignorare il fatto che diverse leggi studiate ad hoc e mirate proprio a
contrastare il fenomeno della pirateria, possano aver contribuito a dare una spinta al mercato
del digitale. Tuttavia ancora una volta ci troviamo di fronte ad un argomento piuttosto
controverso e delicato, che andrebbe analizzato nel dettaglio paese per paese.
Particolarmente interessante in questo senso è il caso della legge francese Hadopi (Haute
Autorité pour la diffusion des oeuvres et la protection des droits sur l'Internet), in vigore dal
gennaio 2010 in Francia, disegnata con il preciso scopo di trovare e sanzionare qualunque
internauta condivida materiale protetto da copyright su reti p2p2, senza il consenso degli
aventi diritto.
Ed è proprio questo il caso -‐ da me approfondito nel Comparative Article Report (al quale ho
già accennato in apertura) -‐ che fa emergere un legame piuttosto stretto fra i due mondi
sopracitati: quello di musica digitale e quello degli smartphone.
L’Article è basato sostanzialmente sulla triangolazione di due documenti accademici: “The
effect of graduated response anti-‐piracy laws on music sales: evidence from an event study in
France” (Brett Danaher et al 2012); “Une première évaluation des effets de la loi Hadopi sur les
pratiques des Internautes français” (Sylvain Dejean et al 2010) e un articolo pubblicato sul
quotidiano francese Le Monde di gennaio 2012: “HADOPI, source de la croissance d’iTunes?”.
2 Una rete p2p (peer to peer) è una rete non gerarchizzata dove i computer degli utenti sono sia client che server, e che permette quindi una forma di condivisione “diretta” e continua di dati da un utente all’altro.
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Il primo documento consiste in uno studio che rapporta le vendite di iTunes in Francia, a
quelle di altri cinque paesi europei con il trend di vendite più simile a quello francese (UK,
Spagna, Germania, Belgio e Italia), in un arco di tempo che va dal luglio 2008 a maggio 2011
(periodo in cui la legge viene proposta e applicata). Il trend di vendite viene inoltre rapportato
all’iter della legge, per mostrare gli effetti che questa avrebbe avuto, direttamente o
indirettamente, sulle vendite di musica digitale. Per rappresentare quest’ultimo e la
“consapevolezza” della popolazione francese al riguardo, i ricercatori americani si servono dei
dati raccolti da Google Trends3riguardo alla ricerca della parola “Hadopi” in Francia nel
periodo in esame.
In altre parole l’idea di base è quella di vedere se, una volta entrata in vigore la legge, si siano
registrate sensibili differenze fra le vendite in Francia rispetto a quelle del gruppo di controllo
(i paesi europei sopracitati), così da verificare un eventuale effetto della legge Hadopi sulle
vendite dell’e-‐Tailer della “grande mela”.
Figura1: Trend di Vendite di Album su iTunes: France vs. Control
(Brett Danaher et al 2012 p.13)
Nel grafico in figura 1 si può notare come effettivamente gli andamenti delle vendite siano
quasi identici prima della presentazione del progetto di legge (primo picco verde), mentre
evidenti differenze saltano immediatamente all’occhio nel periodo successivo. Questo
conferma, secondo i ricercatori, il fatto che l’aumento di vendite di musica in Francia sia una
diretta conseguenza dell’effetto della legge sulla popolazione che, per paura di andare
3 Google Trends è uno strumento di Google utilizzato per ricerche di marketing. È in grado di fornire gli indici di ricerca di una certa parola (in questo caso “Hadopi”) da parte di una certa popolazione (in questo caso quella francese), in un determinato lasso di tempo.
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incontro alle sanzioni previste da Hadopi, si sarebbe rivolta a servizi di download legali
(iTunes in questo caso): “French iTunes track sales were 22,5% higher on average than they
would have been in the absence of HADOPI” (Brett Danaher et al 2012 p.16)
Infine lo studio dimostra come al boom di vendite corrisponda anche una diminuzione del
tasso di pirateria, in quanto, osservano i ricercatori, sono proprio i generi più piratati (hip-‐
hop e rap, secondo uno studio effettuato da EMI) ad aver registrato un incremento maggiore
nelle vendite: “[…] we see in France for heavily pirated genres rise faster than for less pirated
genres, which suggest that this sales increase is due to a reduction in French piracy levels” (Brett
Danaher et al 2012 p.19)
Quest’ultimo punto, ovvero il calo del tasso di pirateria, viene però smentito dal secondo
articolo (Sylvain Dejean et al 2010), che fa di questa questione il suo focus principale. Lo
studio consiste in due sondaggi effettuati fra novembre e dicembre 2009 (a cavallo
dell’approvazione del disegno di legge) a 2000 individui rappresentativi della popolazione
bretone.
Dai dati ricavati dal primo sondaggio (pre Hadopi) i ricercatori distinguono tre tipologie di
internauti:
1. “pirati Hadopi” (14%): coloro che utilizzano p2p (target della legge)
2. “pirati non Hadopi” (16%): internauti che utilizzano mezzi diversi dal p2p
3. “non pirati” (70%)
Il secondo sondaggio (post Hadopi) ha invece lo scopo di raccogliere i dati inerenti ad
eventuali cambi di “comportamento” da parte degli intervistati dopo l’approvazione della
legge.
Ciò che viene alla luce è che:
1. L’11% sono i “pirati Hadopi” che diventano “non Hadopi”
2. Il 12% sono i “pirati Hadopi” rimasti tali, ma che hanno adottato tecniche per aggirare
la legge (ad es. VPN anonimi)
3. Il 23% sono i “pirati Hadopi” che non hanno cambiato “atteggiamento”
4. Il 41% sono i “pirati non Hadopi” rimasti tali
5. Il 13% sono i “pirati non Hadopi” che diventano di tipo “Hadopi”.
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Figura 2: Il Tasso di Pirateria pre e post Hadopi
(Sylvain Dejean et al 2010 p.12)
Tirando le somme e dando uno sguardo ai numeri complessivi si nota che il tasso di pirateria
non è diminuito affatto, anzi, secondo il grafico in figura 2 è addirittura aumentato del 3%.
Questo significa in sostanza che la pirateria non è diminuita, ma ha semplicemente “cambiato
rotta”, rivolgendosi a servizi illegali che non rientrano nel mirino della legge Hadopi.
L’ultimo articolo, la pubblicazione di Le Monde, è quello che riveste un ruolo di maggior
importanza per questa ricerca e che di fatto ne costituisce il punto di partenza.
Il quotidiano francese “risponde” al report americano prendendo la questione da tutt’altro
punto di vista e partendo da un altro presupposto: la Francia (al 2012) è il paese europeo
leader di vendite di iPhone, smartphone che presuppone l’utilizzo del software Apple
(iTunes). La correlazione effettuata da Le Monde è tanto semplice quanto efficace: Rapportare
le vendite di iTunes (servendosi degli stessi grafici tracciati dai ricercatori americani) al trend
di ricerca su Google, non della parola “Hadopi”, ma bensì della parola “iPhone”.
Nel Grafico vengono inoltre evidenziati periodi estremamente redditizi in fatto di vendite di
iPhone per Apple (come natale e date di lancio di nuovi modelli).
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SAE 610 – BA Project Written Report 10
Figura 3: Correlazione fra vendite di album su iTunes e ricerca della parola “iPhone”
(Le Monde 2012 [online])
La correlazione, come si nota immediatamente dal grafico in figura 3, è notevole e ad ogni
picco verde (indice di ricerca della parola “iphone”) corrisponde un picco di vendita. Inoltre
salta subito all’occhio come il volume di ricerca sia maggiore in Francia rispetto al gruppo di
controllo.
Citando letteralmente parte della conclusione del mio Article Report possiamo concludere
dicendo che: “la legge francese Hadopi non ha diminuito affatto il numero di pirati presenti in
rete, anzi. Inoltre non si può di certo dire che sia tutto suo il merito del “boom” di vendite su
iTunes”.
Ma soprattutto: “[…]è forse l’iPhone la risposta che si sta insistentemente cercando alla
pirateria?”
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 11
3 DOMANDE DI RICERCA
Riprendendo dal punto interrogativo lasciato in chiusura al mio Article Report, arriviamo
finalmente a definire la domanda di ricerca vera e propria, ovvero: “c’è una correlazione tra
la rapidissima diffusione dei nuovi dispositivi mobili e la crescita del mercato digitale?”
In altre parole, l’obiettivo di questa tesi è capire se la correlazione fra vendite di musica
digitale e smartphone in Francia, sia un caso isolato o costituisca una realtà di rilevanza
internazionale.
L’altra domanda di ricerca, sposta il focus sul piano legislativo. Come già accennato in
apertura, Hadopi non è l’unica legge antipirateria mirata a colpire i singoli “pirati della rete”.
Anche la “sorella svedese” IPRED ha sollevato attorno a sé diverse questioni, suscitando
polemiche e pareri discordanti. Ma obiettivamente: “che effetti ha avuto la legge sulle
vendite di musica digitale in Svezia? Quali le conseguenze dirette e indirette sul tasso di
pirateria?”. Anche in questo caso un parallelo, serve a capire se l’inefficienza della legge
francese sia stata un episodio a sé stante o meno.
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SAE 610 – BA Project Written Report 12
4 METODOLOGIA
Essendo questa una tesi di BA (Bachelor of Arts), stilata al termine di un ciclo di studi
intensivo (due anni full-‐time), alcune limitazioni, soprattutto per quanto riguarda l’area
metodologica, devono essere dichiarate. In primo luogo i dati e gli strumenti a disposizione: i
fatturati dei vari paesi hanno frequenza annuale (fatta eccezione per Canada e Australia). In
altre parole è stato possibile reperire i dati di vendita di musica digitale (per ogni singolo
paese preso in esame) solamente per ogni Q1 dall’anno 2005 all’anno 2011. Questa
limitazione risiede nel fatto che la raccolta di dati è stata possibile solo attraverso
pubblicazioni ufficiali nei siti dei vari enti per la certificazione di vendite di musica registrata:
come Ifpi, Fimi, Music Canada, Aria ecc. Questi, infatti, non pubblicano (a eccezione dei paesi
sopracitati) dettagli di vendita trimestrali né tantomeno mensili.
Per quanto riguarda i dati di vendita di iPhone, è stato possibile invece raccogliere dati
trimestrali, ma worldwide, in quanto Apple non pubblica dettagli di vendita paese per paese.
È dunque bene sottolineare sin da qui che le analisi proposte in questa ricerca dovrebbero
essere soggette ad ulteriori approfondimenti che, per le limitazioni sopraelencate, non è stato
possibile effettuare e discutere in questa tesi.
Tuttavia, i dati raccolti sono comunque sufficienti a rispondere, seppur in maniera
preliminare, alle domande di ricerca.
4.1 INTRODUZIONE
Con lo scopo di rendere più chiara e scorrevole la lettura, ho deciso di dedicare una parte
introduttiva alla questione “metodologia”. In questo paragrafo esporrò in breve in che cosa
consisterà lo studio e come sarà strutturato. Questo sarà naturalmente spiegato e
approfondito nel dettaglio in un paragrafo dedicato (4.3, p.22), ma in tal modo sarà possibile
capire, sin da subito, come saranno impiegati i dati raccolti (paragrafo 4.2, p.13).
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SAE 610 – BA Project Written Report 13
Veniamo dunque al punto. Per capire se esiste una correlazione fra il trend di vendite di
musica digitale e le vendite di smartphone (iPhone) ho condotto, per ogni singolo paese preso
in esame, un Correlational Study diviso principalmente in due parti:
La prima consiste nella correlazione vera e propria fra l’andamento di vendite di musica
digitale e quello di vendite di iPhone.
La seconda parte analizza il trend di vendite di musica over time e across subjects:
• Over time: In quanto osserva l’andamento di vendite di musica nel lasso di tempo
previsto (2005-‐2011), registrando le differenze fra il periodo pre-‐iPhone e quello post-‐
iPhone.
• Across subjects: Perché calcola la correlazione fra il trend di vendite di musica del paese
in esame e quello di un Gruppo di Controllo. Quest’ultimo non è altro che la media di
vendite (sempre musica digitale) di quattro paesi caratterizzati da un basso tasso di
penetrazione del mercato degli smartphone.
Per questa seconda parte, l’idea è quella di capire come sarebbero state le vendite di musica in
“assenza di iPhone”, seguendo un procedimento simile a un Difference in Differences4. Il
metodo qui utilizzato, tuttavia, pur avendo diversi punti in comune col sistema DID non può
essere considerato tale, in quanto le limitazioni elencate in apertura non mi hanno consentito
di applicare il procedimento matematico previsto dal metodo.
4.2 RACCOLTA DEI DATI
La scelta dei paesi è stata fatta in base allo smartphone penetrantion rate. Per reperire tale
dato mi sono affidato a due fonti principalmente: una pubblicazione su AnsonAlex.com, un
blog focalizzato principalmente su infografica e tecnologia, che riporta, integrando in parte
con dati da lui stesso reperiti, uno studio condotto dalla compagnia di web design e web
applications Go-‐Globe. La seconda fonte (Ahonen, Moore 2011 [online]) attinge
fondamentalmente da altri due studi: uno condotto da Ipsos -‐ una compagnia che fornisce
ricerche di mercato su scala mondiale – e uno studio effettuato da Netsize, una branca di
4 o DID, è una tecnica “pseudo-‐sperimentale” utilizzata prevalentemente nelle misurazioni statistiche in economia
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SAE 610 – BA Project Written Report 14
Gemalto5 che si occupa prevalentemente di telefonia mobile. La pubblicazione di AnsonAlex, si
limita ad una Top 10 dei paesi con la più alta percentuale di smartphone penetration nel
mondo. Mentre la lista riportata da Communities Dominate Brands è praticamente worldwide.
Infine tutti i dati ricavati dalle pubblicazioni sopracitate, sono stati confrontati con i dati del
RIN 20116 di Ifpi, per verificare eventuali discrepanze, che fortunatamente non sono emerse.
Qui di seguito ho riportato le due classifiche.
Tabella 1: “The top 10 countries in terms of smartphone penetration”
N° COUNTRY PENETRATION RATE
1 Singapore 54%
2 Canada 39%
3 Hong Kong 35%
4 Sweden 35%
5 Spain 35%
6 USA 35%
7 Australia 33%
8 Norway 33%
9 New Zeland 32%
10 Denmark 31%
(Anson Alex 2011 [online])
5 Gemalto N.V. è la compagnia leader nel settore della digital security. Produce prevalentemente Smart cards, software, sistemi di OTP (One Time Password) utilizzati soprattutto dalle banche. 6 Recording Industry In Numbers (o RIN) è una pubblicazione annuale di Ifpi, contenente tutti i dati riguardanti il mercato di musica registrata, per ogni paese.
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SAE 610 – BA Project Written Report 15
Tabella 2: “Major Countries Ranked by Smartphone Penetration Rate”
N° COUNTRY PENETRATION RATE
1 Singapore 54%
2 Hong Kong 35%
3 Sweden 35%
4 Spain 35%
5 Australia 34%
6 Norway 34%
7 Denmark 32%
8 New Zeland 33%
9 Denmark 31%
10 UK 30%
11 Italy 26%
[…]
26 South Africa 15%
27 Poland 14%
28 Malaysia 14%
29 Hungary 14%
30 Czech Rep 12%
31 Russia 11%
(Ahonen, Moore 2011 [online])
Ho selezionato, quindi, cinque tra i paesi con la percentuale di penetrazione più alta: Canada,
Italia, Australia, Norvegia, Svezia7; e quattro paesi caratterizzati al contrario da un basso
smartphone penetration rate: Ungheria, Polonia, Sud Africa, Repubblica Ceca.
I primi cinque sono i soggetti veri e propri della correlazione e sono stati analizzati
singolarmente. I secondi quattro invece, sono serviti a creare il Control Group per la seconda
parte della correlazione.
Sono passato quindi, per ognuno dei paesi sopraelencati, alla raccolta dei dati inerenti alle
vendite di musica digitale, dall’anno 2005 al 2011. Questi sono stati reperiti attingendo dalle
7 Alcuni paesi come USA e Spagna, pur avendo un elevato smartphone penetration rate, sono stati scartati, in quanto non è stato possibile reperire dati di vendita sufficienti a condurre l’analisi. Mentre Singapore e Hong Kong non sono stati volutamente inclusi a causa dell’esiguo numero di abitanti.
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SAE 610 – BA Project Written Report 16
pubblicazioni degli “enti per la certificazione di musica registrata” di ogni paese. Nella tabella
3, qui di seguito, ho riportato la lista completa.
Tabella 3: Lista degli enti per la certificazione di musica registrata
PAESE ENTE CERTIFICANTE
Canada Music Canada
Italia Fimi
Australia Aria
Norvegia Ifpi Norway
Svezia Ifpi Sweden
Ungheria Mahasz
Polonia Zpav
Repubblica Ceca Ifpi Czech Repubblic
Sud Africa Risa
Fatta eccezione per Music Canada e Aria, dai quali sono riuscito a ricavare i fatturati
trimestrali, per tutti gli altri paesi ho raccolto i risultati annuali (registrati al primo trimestre
di ogni anno) dal 2006 al 2011. Per i dati di vendita del 2005, non presenti nelle pubblicazioni
sopraelencate, ho utilizzato il “Recording Industry in Numbers 2010” di Ifpi.
Una volta raccolti tutti i dati utili, ho convertito ciascuna valuta in US Dollar (valuta aggiornata
al 08/2012), in modo da rendere i risultati comparabili fra loro. Inoltre ho diviso i fatturati di
ogni paese per il relativo numero d’internauti aventi una connessione a banda larga. L’idea è
quella di rendere il volume di vendite, di ogni paese, proporzionato al numero di “potenziali
acquirenti di musica digitale”. In questo caso, appunto, chi dispone di una connessione a
internet abbastanza veloce che gli consenta il download (o l’accesso in streaming) di file
multimediali quali canzoni singole o album.
I risultati ottenuti per ogni paese sono riportati nelle tabelle qui di seguito.
Tabella 4: Vendite di musica digitale per il Canada
Year 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Sales (USD mln) 15,6* 38,58 42,71 58,35 70,07 76,83 100,5
Sales/broadband
owners
1,64 4,06 4,49 6,14 7,37 7,44 10,57
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SAE 610 – BA Project Written Report 17
“Broadband owners”= 9,5mln**
Tabella 5: Vendite di musica digitale per la Svezia
Year 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Sales (USD mln) 3* 8,5 9,3 9,9 21,7 37,5 61,8
Sales/broadband
owners
1 2,83 3,1 3,3 7,2 12,5 20,6
“Broadband owners”= 3mln**
Tabella 6: Vendite di musica digitale per la Norvegia
Year 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Sales (USD mln) 1,8* 4,7 7,6 10 16,7 26,3 51,6
Sales/broadband
owners
1,05 2,76 4,47 5,88 9,8 15,47 30,35
“Broadband owners”= 1,7mln**
Tabella 7: Vendite di musica digitale per l’Italia
Year 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Sales (USD mln) 17,4* 18,55 18,42 18,3 25,92 28,59 34,81
Sales/broadband
owners
1,5 1,59 1,58 1,57 2,23 2,46 3
“Broadband owners”= 11,6mln**
Tabella 8: Vendite di musica digitale per l’Australia
Year 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Sales (USD mln) 7,7* 26,2 36,3 56,3 81 106,6 138,4
Sales/broadband
owners
1 2,83 3,1 3,3 7,2 12,5 20,6
“Broadband owners”= 5,2mln**
*source: Ifpi, RIN 2010 (only)
**source: Ifpi, RIN 2011 (only)
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I risultati trimestrali di Canada e Australia sono riportati nelle tabelle 9 e 10. I dati raccolti
vanno dal 2008 al 2011, in quanto questi sono stati utilizzati solamente per la prima parte di
correlazione, ovvero quella con il trend di vendite di iPhone (che esce appunto nel 2008).
Tabella 9: Vendite di musica digitale per il Canada (risultati trimestrali)
( !"##"$% !"#!"#$%!$&% !"!"#$
)
2008 2009 2010 2011
Q1 1,87 2,39 2,65 3,35
Q2 1,8 2,26 2,45 3,23
Q3 2,09 2,26 2,49 3,36
Q4 2,23 2,46 3,08 4,01
Tabella 10: Vendite di musica digitale per l’Australia (risultati trimestrali)
( !"##"$% !"#!"#$%!$&% !"#$%&
)
2008 2009 2010 2011
Q1 1,32 1,81 2,74 3,64
Q2 1,3 1,73 2,5 3,87
Q3 1,26 1,87 2,72 3,85
Q4 1,41 2,13 3,14 4,17
Lo stesso procedimento è stato applicato ai paesi utilizzati per il Control Group, dei quali, ho
riportato i risultati ottenuti, nelle tabelle 11, 12,13 e 14.
Tabella 11: Vendite di musica digitale per la Polonia
Year 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Sales (USD mln) 0* 0,4 2 3,5 1 2,7 2
Sales/broadband
owners
0 0,08 0,4 0,7 0,2 0,54 0,4
“Broadband owners”= 5mln**
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Tabella 12: Vendite di musica digitale per la Repubblica Ceca
Year 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Sales (USD mln) 0* 1,1 1,8 1,7 1,2 1,4 1
Sales/broadband
owners
0 1,78 1,07 1,2 0,85 1 0,71
“Broadband owners”= 1,4mln**
Tabella 13: Vendite di musica digitale per L’Ungheria
Year 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Sales (USD mln) 0* 0,5 1 1 1 0,5 1,05
Sales/broadband
owners
0 0,26 0,52 0,52 0,52 0,26 0,55
“Broadband owners”= 1,9mln**
Tabella 14: Vendite di musica digitale per il Sud Africa
Year 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Sales (USD mln) 0,4* 2,2 3,1 3,8 4,8 6,4 6,1
Sales/broadband
owners
0,2 1,1 1,55 1,9 2,4 3,2 3,05
“Broadband owners”= 2mln**
*source: Ifpi, RIN 2010 (only)
**source: Ifpi, RIN 2011(only)
La media di questi, ovvero l’andamento del Control Group, è presentata in Tabella 15.
Tabella 15: Vendite di musica digitale per il Control Group
Year 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Sales/broadband
owners
0,05 0,78 0,88 1,08 0,92 1,3 1,1
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SAE 610 – BA Project Written Report 20
Per quanto riguarda invece i dati relativi alle vendite di iPhone è bene fare una piccola
premessa. Inizialmente era mia intenzione prendere in considerazione l’insieme di vendite sia
dello smartphone Apple che di Samsung Galaxy S; al 2012 i due leader del mercato. “Samsung
and Apple Capture 55 Percent of Global Smartphone Shipments in Q1 2012.” (Strategy Analitycs,
2012 [online]). Tuttavia in seguito ad un’analisi più approfondita è emerso che il cellulare di
Samsung, uscito ben due anni dopo iPhone 3G (ovvero nell’estate 2010), non ha peraltro
raggiunto una quota di mercato paragonabile a quella di iPhone fino al 2011, come si può
vedere dalla tabella in figura 1
Figura 1: “iPhone vs. Samsung Galaxy market share”
(Tom’s Hardware 2011 [online])
Dal momento che il lasso di tempo preso in esame nella mia ricerca si estende dal 2005 al
2011, diventava pressoché irrilevante il contributo del Samsung Galaxy S, sul quale sarebbe
stato possibile effettuare una correlazione parziale, inerente soltanto alla seconda metà del
2011.
Ho quindi ristretto il focus su iPhone. I dati di vendita sono stati interamente presi dalla
sezione “Risorse Per i Media” dal sito di Apple. In questa sezione sono infatti presenti, fra
diversi comunicati stampa, i fatturati trimestrali dell’azienda, organizzati in un archivio che va
dal 2003 ad oggi. In ognuno di questi, Apple ha sempre riportato il numero di macbook,
macPro, iMac, iPod, iPad e iPhone venduti in quel trimestre.
Purtroppo, come già accennato, essendo i dati pubblicati, worldwide, non è stato possibile
tracciare un andamento delle vendite di iPhone per ogni singolo paese, ma uno unico
complessivo. Tuttavia, dal momento che, proprio i paesi in esame sono leader di vendite di
smartphone, è realistico pensare che il trend di vendite di ognuno non sia dissimile da quello
complessivo.
Ho quindi scartato i dati relativi al primo modello (iPhone 2G). Questo infatti, uscito negli Stati
Uniti nel Giugno 2007, viene esportato solo in altri cinque paesi: UK, Francia, Germania,
Irlanda e Austria, nessuno dei quali è presente nella mia ricerca.
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SAE 610 – BA Project Written Report 21
In tabella 16 è riportato il numero di unità di iPhone venduti.
Tabella 16: Vendite di iPhone (risultati trimestrali) (Unità espresse in migliaia)
Quarter Units Model
2008 Q4 6.890 iPhone 3G
2009 Q1 4.360 iPhone 3G
2009 Q2 3.790 iPhone 3G
2009 Q3 5.210 iPhone 3G
2009 Q4 7.370 iPhone 3G e 3Gs
2010 Q1 8.740 iPhone 3G e 3Gs
2010 Q2 8.750 iPhone 3G e 3Gs
2010 Q3 8.400 iPhone 3G e 3Gs
2010 Q4 14.100 iPhone 3Gs e 4
2011 Q1 16.240 iPhone 3Gs e 4
2011 Q2 18.650 iPhone 3Gs e 4
2011 Q3 17.070 iPhone 3Gs e 4
2011 Q4 37.040 iPhone 4 e 4s
Ho infine calcolato il numero di vendite annue di iPhone -‐ da poter correlare alle vendite di
musica digitale (anch’esse annuali) di Italia, Svezia e Norvegia -‐ semplicemente sommando i
dati, dal Q1 al Q4, di ogni anno. I risultati ottenuti sono riportati nella Tabella 17.
Tabella 17: Vendite di iPhone (risultati annuali) (Unità espresse in migliaia)
Year Units Model
2008 6.890 iPhone 3G
2009 20.730 iPhone 3G e 3Gs
2010 39.990 iPhone 3Gs e 4
2011 89.000 iPhone 4 e 4s
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SAE 610 – BA Project Written Report 22
4.3 METODI DI ANALISI: Il Correlational Study
Come già introdotto in apertura al capitolo, i dati raccolti sono serviti a condurre un
Correlational Study.
Un Correlational Study, o Correlational Research, è uno studio utilizzato per determinare se vi
sia o meno correlazione fra due o più variabili prese in esame. In primo luogo è bene
distinguere due tipi differenti di relazioni: relazioni fra caratteri qualitativi (organizzati su
scale nominali e scale ordinali) e relazioni, ed è il caso di questa ricerca, fra caratteri
quantitativi. L’articolazione dei primi dà origine alle cosiddette “[…]modalità del carattere”,
mentre “[…]le variazioni dei caratteri quantitativi danno luogo a variabili.” (Michele Pellerey
2006 p.60).
Per esprimere, in maniera quantitativa, il grado di correlazione fra due variabili è necessario
calcolare “l’indice di correlazione”. I due più diffusi sono:
“La r di Pearson, altrimenti detta coefficiente di correlazione,
generalmente utilizzata per variabili misurate con scale di intervallo o di
rapporto e la r di Spearman, cioè il coefficiente di correlazione per le
graduatorie, utilizzato nel caso di dati disposti in successioni ordinate.”
(Michele Pellerey 2006 p.62)
Essendo le variabili utilizzate nel mio studio, articolate su scale di intervallo – laddove
l’intervallo non è altro che la differenza tra i valori di due anni contigui (ad es. n iPhone
venduti nel 2009 meno n iPhone venduti nel 2008) – per calcolare il grado di correlazione fra
le variabili ho utilizzato la r di Pearson.
Tuttavia a prescindere dall’indice di correlazione utilizzato, vi sono, nello studio di una
correlazione, delle caratteristiche comuni:
1. Il valore di un qualsiasi indice di correlazione può variare tra -‐1 (massima negativa) e
+1 (massima positiva). Entrambi i valori rappresentano una correlazione perfetta fra le
variabili. 0, al contrario, rappresenta l’assenza di correlazione.
2. Una correlazione si dice positiva, quando all’aumento del valore della variabile X
corrisponde un aumento del valore di Y; o quando al diminuire del valore di X
diminuisce anche Y.
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 23
3. Al contrario, una correlazione si dice negativa, quando all’aumento della variabile X
corrisponde una diminuzione di Y; o quando al diminuire del valore di X aumenta il
valore di Y.
I risultati possibili in una correlazione sono quindi fondamentalmente tre: correlazione
positiva, correlazione negativa, nessuna correlazione. Inoltre “Nel caso in cui i caratteri
siano due e di tipo quantitativo è possibile utilizzare la consueta forma di rappresentazione della
relazione” vale a dire un diagramma di tipo cartesiano “denominato in inglese scatterplot”
(Michele Pellerey 2006 p.61) di cui ho riportato due esempi in Figura 1.
Figura 1: Esempi di diagrammi Scatter Plot costruiti su variabili X e Y
(Michele Pellerey 2006 p.64)
Dove r = coefficiente di correlazione e:
1) Rappresenta una correlazione perfettamente positiva
2) Rappresenta l’assenza di correlazione
3) Rappresenta una correlazione perfettamente negativa
Occorre infine precisare che una correlazione (qualsiasi sia il coefficiente risultante), non
implica necessariamente un rapporto di causalità fra le variabili. Un esempio, semplice e
sintetico, pubblicato sul portale web di statistica della George Mason University, può chiarire
la differenza fra correlazione e causalità:
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SAE 610 – BA Project Written Report 24
“In theory, these are easy to distinguish — an action or occurrence can
cause another (such as smoking causes lung cancer), or it can correlate
with another (such as smoking is correlated with alcoholism). If one
action causes another, then they are most certainly correlated. But just
because two things occur together does not mean that one caused the
other, even if it seems to make sense.” (STATS [online])
4.3.1 Applicazione del Metodo e Ipotesi
Vediamo ora nel dettaglio come ho applicato il metodo nel mio studio.
Per quanto riguarda la prima parte della correlazione, le variabili utilizzate sono:
1. X = Vendite di musica digitale per il paese in esame, dal 2008 al 2011 (dati esposti nelle
tabelle 4 a p. 16 e 5, 6, 7, 8 a p. 17)
2. Y = Vendite di iPhone worldwide, dal 2008 al 2011 (dati esposti nelle tabelle 16 e 17 a
p. 21)
Naturalmente per questa parte di studio ho preso in considerazione, per le vendite di musica,
solo il periodo in comune col “ciclo di vita” dello smartphone Apple (appunto da 2008 a 2011).
Per ogni paese ho quindi calcolato il coefficiente di correlazione di Pearson (tramite la
funzione “CORRELATION” di Microsoft Excel) fra queste due variabili.
Per Italia, Svezia e Norvegia la correlazione è stata fatta su base annuale, vale a dire
correlando i dati di vendita di ognuno di questi paesi (tabelle 5, 6 e 7 p.17) con i dati di
vendita annuali di iPhone (tabella 17 p. 21).
Per Canada e Australia invece ho potuto effettuare una correlazione più accurata, su base
trimestrale. Correlando quindi i dati di vendita di musica di ogni trimestre dal Q3 2008 al Q4
2011, con quelli dal Q3 2008 al Q4 2011 di iPhone (Tabella 16 p. 21).
Gli esiti possibili per ogni paese quindi, sono sostanzialmente tre:
H1: Fra vendite di musica digitale e vendite di iPhone vi è una correlazione
positiva (r ≥ 0,5)
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 25
H2: Fra vendite di musica digitale e vendite di iPhone vi è una correlazione
negativa (r ≤ -0,5)
H3: Fra vendite di musica digitale e vendite di iPhone non vi è alcuna
correlazione (r ≅ 0)
Dal momento che, come suddetto, una correlazione fra due o più variabili non determina
necessariamente un rapporto di causalità fra esse, ho deciso di approfondire e ampliare la
correlazione in una seconda parte di studio.
Questa seconda parte, come accennato in apertura al capitolo, prende spunto dalla logica
Difference In Differences, e si articola fondamentalmente in due analisi distinte per ogni
singolo paese:
1. Una over time, che confronta il trend di vendite di musica digitale fra due periodi: uno
“senza iPhone”, e uno “con iPhone”. Questa analisi è utile a capire se dopo il lancio di
iPhone sul mercato si siano registrate sensibili differenze nelle vendite di musica.
2. Una across subjects, che confronta l’andamento delle vendite fra due soggetti: uno
“senza” iPhone (il Control Group) e uno “con iPhone” (paesi in esame).
Mi servirò di un esempio per chiarire il più possibile il fine di questa seconda analisi.
Supponiamo che il trend di vendite in Italia sia simile a quello del Gruppo di Controllo sino
al 2008, data in cui esce iPhone e che da questo momento le vendite esplodano, mentre
quelle del Control Group rimangono grosso modo invariate. Questo significherebbe che
iPhone ha probabilmente contribuito a tale incremento, dal momento che se così non
fosse, l’Italia avrebbe più probabilmente continuato a registrare un trend simile a quello
del Gruppo di Controllo, come nel periodo pre iPhone. Se invece il trend di vendite in Italia
continuasse anche dopo il 2008 a seguire un andamento nelle vendite simile a quello del
Control Group, allora non sarebbe possibile dimostrare alcuna influenza da parte di
iPhone. Lo stesso varrebbe, naturalmente, nel caso in cui il trend in Italia non avesse
alcuna correlazione col trend del Gruppo di Controllo sin dal 2005.
Per l’analisi over time, ho innanzitutto distinto i due periodi:
1. Periodo pre iPhone: dal 2005 al 2008
2. Periodo post iPhone: dal 2008 al 2011
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SAE 610 – BA Project Written Report 26
Per ciascuno di questi due periodi, per ognuno dei paesi, ho quindi calcolato l’incremento del
fatturato. In altre parole ho fatto la differenza fra il fatturato del 2008 e quello del 2005 per il
primo periodo e la differenza fra il fatturato del 2011 e quello del 2008 per il secondo. A
questo punto, per confrontare i due incrementi, ho calcolato la differenza percentuale fra essi.
Ad esempio supponiamo che nel caso del Paese X si sia registrato un incremento di +10 mln$
nel primo periodo e di +25 mln$ nel secondo, la differenza percentuale fra i due sarebbe del
150%.
Anche in questo caso gli scenari possibili sono tre:
H4: L’incremento del fatturato nel periodo pre iPhone è >> all’ incremento del
fatturato nel periodo post iPhone
H5: L’incremento del fatturato nel periodo pre iPhone è << all’ incremento del
fatturato nel periodo post iPhone
H6: Non vi sono sensibili differenze fra l’incremento del fatturato nel periodo pre
iPhone e in quello post iPhone
Per l’analisi across subjects ho effettuato, per ogni paese, la correlazione fra il trend di vendite
di musica digitale e il trend di vendite del Control Group. La correlazione è stata effettuata su
due periodi distinti: quelli ricavati nel passaggio precedente. Ho quindi calcolato il coefficiente
di correlazione di Pearson fra il trend di vendite e il Control Group dal 2005 al 2008 e dal
2008 al 2011.
In quest’ultimo caso le ipotesi sono fondamentalmente quattro:
H7: Vi è una correlazione fra digital sales e Control Group, prima dell’uscita di
iPhone, ma non dopo
H8: Vi è una correlazione fra digital sales e Control Group, dopo l’uscita di iPhone,
ma non prima
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 27
H9: Vi è una correlazione fra digital sales e Control Group, sia prima che dopo
l’uscita di iPhone
H10: Non vi è alcuna correlazione fra digital sales e Control Group, sia prima che
dopo l’uscita di iPhone
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 28
5 ANALISI DEI DATI
Arriviamo quindi al succo della questione: analizzare e discutere i risultati trovati per ogni
paese.
Per rendere l’analisi dei dati il più chiara possibile, ho deciso di dividere lo studio in cinque
paragrafi distinti: uno per paese. Al termine di ognuno trarrò le dovute conclusioni in modo
da poter considerare i dati da un punto di vista complessivo nel capitolo “6 DISCUSSIONE DEI
RISULTATI”. Inoltre per rendere l’analisi meno ridondante ho approfondito alcuni concetti e
fatto alcune considerazioni, valide per ogni paese, solo nel primo (il Canada) che sarà pertanto
una sorta di “guida alla lettura”.
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 29
5.1 RISULTATI PER IL CANADA
Partiamo dunque dalla correlazione effettuata fra vendite di musica digitale in Canada e
vendite di iPhone.
Figura 1: Digital Music Sales Trend and iPhone Sales Trend in Canada
Osservando il grafico in figura 1, salta subito all’occhio una somiglianza notevole fra i due
trend. I periodi di crescita e di calo delle vendite sono pressoché gli stessi, e anche picchi si
trovano quasi in perfetta coincidenza gli uni con gli altri. Pertanto l’ipotesi H3 si può scartare
tranquillamente sin da qui.
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
Units (in thousands)
USD mln / broadband owners
Digi music Sales iPhone Sales
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 30
Ma vediamo ora la correlazione vera e propria fra le due variabili.
Figura 2: Scatter Plot -‐ Correlation Between Digital Music Sales Trend and iPhone Sales
Trend in Canada
r = +0,947
Il coefficiente di correlazione di Pearson è di +0,947. Considerando che una r uguale a +1 è la
massima correlazione positiva possibile (come esposto nel capitolo precedente) la
correlazione rilevata fra vendite di musica digitale e vendite di iPhone si può dire quasi
perfetta. Lo si nota immediatamente anche dal grafico Scatter Plot in Figura 2, nel quale la
Linea di Tendenza (“Lineare” in legenda) ha un inclinazione pressoché identica alla Linea
Guida.
Fra le due variabili vi è quindi una forte correlazione positiva, possiamo scartare pertanto
anche l’ipotesi H2 e considerare valida la prima:
“H1: Fra vendite di musica digitale e vendite di iPhone vi è una correlazione positiva (r
≥ 0,5)”
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
2 2,5 3 3,5 4 4,5
Y = iPhone Sales
X = Digital Sales
Serie1
Lineare (Serie1)
Linea Guida (r = +1)
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 31
Passiamo adesso alla seconda parte di studio, ovvero l’analisi over time e across subjects.
Figura 3: Digital Music Sales Trend pre iPhone vs. post iPhone for Canada
Nel grafico in figura 3 è riportato il trend di vendite di musica annuale, dal 2005 al 2011,
diviso nei periodi pre e post iPhone dalla linea verde tratteggiata. Già da qui si può intuire che
non vi sono sensibili differenze fra l’incremento del fatturato nel primo e quello nel secondo
periodo. Difatti dal 2005 al 2008 abbiamo un incremento di +42,75 milioni di $, mentre dal
2008 al 2011 l’incremento è leggermente minore: +42,15 milioni di $. Vi è quindi una
differenza percentuale di -‐1,6% fra il periodo pre iPhone e quello post iPhone. Naturalmente
uno scarto di queste proporzioni è quasi irrilevante, non si può quindi affermare che
l’incremento registrato dal 2005 al 2008 sia sensibilmente maggiore di quello registrato dal
2008 al 2011. Sono pertanto scartate le ipotesi H4 e H5. È invece valida l’ipotesi H6:
“H6: Non vi sono sensibili differenze fra l’incremento del fatturato nel periodo pre
iPhone e in quello post iPhone”
0
2
4
6
8
10
12
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
USD mln / broadband owners
Digi music sales iPhone release
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 32
Per quanto riguarda l’analisi across subjects in figura 4 sono riportati i trend di vendite di
Canada e Control Group.
Figura 4: Digital Music Sales Trend, Canada vs. Control
Osservando il grafico si possono fare innanzitutto alcune considerazioni fondamentali sul
Gruppo di Controllo, che vediamo qui per la prima volta (e che ricordiamo essere la media di
vendite dei quattro paesi con basso smartphone penetration rate). Ciò che si nota
immediatamente è che l’andamento di questo è palesemente “altalenante”, soprattutto se
paragonato al trend di vendita canadese. Inoltre, non vi è una vera e propria crescita, i valori
oscillano infatti fra 0,78 e 1,3 dal 2006 sino al 2011. Altro dato importante consiste nel fatto
che nel periodo immediatamente successivo all’uscita di iPhone, si registra addirittura un calo
di vendite, dato che come vedremo non è stato riscontrato in nessuno dei paesi presi in
esame. Il dato è interessante inoltre, in quanto rende fin da subito plausibile l’idea che
effettivamente ci possa essere, oltre ad una correlazione, un effetto diretto di iPhone sulle
vendite di musica.
Ma vediamo ora nel dettaglio la correlazione fra i due trend.
Prima del lancio di iPhone (prima del 2008), la correlazione fra i due andamenti è fortemente
positiva, r = 0,974. Mentre dopo il lancio dello smartphone non vi è correlazione fra i due
andamenti, r = 0,278. In altre parole l’andamento di Canada e Control Group sono quasi
uguali, fino all’uscita dello smartphone Apple, periodo dopo il quale si cominciano a registrare
0
2
4
6
8
10
12
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Digi music sales
Control Group
iPhone release
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 33
invece notevoli differenze. Sono per tanto respinte le ipotesi H8, H9 e H10. È invece valida
l’ipotesi H7:
“H7: Vi è una correlazione fra digital sales e Control Group, prima dell’uscita di iPhone,
ma non dopo”
Il risultato di quest’ultima analisi dimostra, in altre parole, che iPhone può aver avuto un
effetto concreto sulle vendite di musica digitale in Canada, in quanto se così non fosse, le
vendite canadesi avrebbero continuato a registrare un andamento simile a quello del gruppo
di controllo, anche dopo l’uscita di iPhone. Naturalmente anche l’elevatissima correlazione fra
le due variabili (iphone sales e digital music sales) rilevata nella prima parte, non può che
giocare a favore di questa tesi. Tuttavia è bene specificare che non avendo riscontrato,
nell’analisi over time, un incremento consistente nelle vendite di musica canadesi dopo il
lancio dello smartphone Apple, non è possibile asserire che quest’ultimo abbia contribuito in
maniera significativa alla crescita del “digital music market”.
In sostanza è molto probabile che iPhone abbia avuto e stia avendo tutt’ora, un effetto sulle
vendite di musica digitale in Canada, ma non per questo si può ritenere una causa evidente
dello sviluppo di tale mercato.
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 34
5.2 RISULTATI PER LA NORVEGIA
Passiamo ora ad esaminare i dati inerenti alla Norvegia.
Figura 1: Digital Music Sales Trend and iPhone Sales Trend in Norway
Il grafico in figura 1 mostra, anche in questo caso, una notevole somiglianza fra il trend di
vendite di musica digitale e quello di vendite di iPhone. Anche qui si può scartare quindi
l’ipotesi H3, fin da subito.
Figura 2: Scatter Plot -‐ Correlation Between Digital Music Sales Trend and iPhone Sales
Trend in Norway
r = +0,989
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
90000
100000
0
5
10
15
20
25
30
35
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Units (in thousands)
USD mln / broadband owners
Digi music sales
iPhone Sales
0 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 70.000 80.000 90.000 100.000
5 15 25 35
Y = iPhone Sales
X = Digital Sales
Serie1
Lineare (Serie1)
Linea Guida (r = +1)
iPhone release
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 35
La correlazione è infatti praticamente perfetta, con un coefficiente di Pearson di +0,989. Ad
ogni modo essendo il calcolo fatto su base annuale (e non trimestrale come per il Canada) è
bene precisare che è più semplice riscontrare correlazioni positive. Tuttavia l’indice è
talmente alto che possiamo escludere in maniera abbastanza certa l’ipotesi che lo stesso
correlational study, basato su dati trimestrali, possa dare risultati radicalmente diversi (come
ad esempio l’assenza di correlazione, o addirittura una correlazione negativa). Possiamo
quindi respingere anche l’ipotesi H2 e accettare la prima:
“H1: Fra vendite di musica digitale e vendite di iPhone vi è una correlazione positiva (r
≥ 0,5)”
Ancora più interessanti sono i risultati ottenuti nella seconda parte di studio.
Figura 3: Digital Music Sales Trend pre iPhone vs. post iPhone for Norway
Dal grafico in figura 3 possiamo vedere come la crescita di vendite, lineare sino al 2008, sia
diventata quasi esponenziale dopo il lancio di iPhone. A differenza del Canada qui infatti il
divario fra l’incremento registrato dal 2005 al 2008 e quello fra il 2008 e il 2011, è notevole.
Nel primo abbiamo un aumento pari a +8,2 milioni di $; nel secondo addirittura +41,6 milioni,
vale a dire il 407% in più rispetto all’incremento del periodo pre iPhone. È verificata quindi
l’ipotesi H5, e scartate H4 e H6.
0
5
10
15
20
25
30
35
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
USD mln / broadband owners
Digi music sales
iPhone release
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 36
“H5: L’incremento del fatturato nel periodo pre iPhone è << all’ incremento del
fatturato nel periodo post iPhone”
Ho inoltre riportato, qui di seguito in figura 4, un grafico con un dettaglio di vendite
trimestrale (dal 2007 al 2009), che mostra come il boom vero e proprio inizi quasi in perfetta
coincidenza con la data di lancio di iPhone.
Figura 4: Dettaglio vendite trimestrali (2007-‐2009)
(Andermon, Liang 2010 p.9)
Q3
iPhone release
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 37
Vediamo quindi i dati ricavati dall’analisi across subjects.
Figura 5: Digital Music Sales Trend, Norway vs. Control
Sebbene sia in crescita costante sin dal 2005, anche in questo caso, il trend di vendite segue
un andamento piuttosto simile a quello del Control Group prima del lancio di iPhone. La r di
Pearson calcolata fra i due, nel periodo pre iPhone, è infatti di +0,925. Il discorso cambia
invece radicalmente dal 2008 in poi, periodo in cui come abbiamo visto, le vendite in Norvegia
assumono un andamento quasi esponenziale. È facile quindi intuire che la correlazione col
gruppo di controllo venga a mancare. Infatti il coefficiente di Pearson in questo lasso di tempo
è uguale a +0,241. Come quanto visto per il Canada, i trend di vendita, quasi identici
inizialmente, cominciano a divergere proprio dopo il lancio dello smartphone Apple.
Possiamo quindi respingere le ipotesi H8, H9, H10 e accettare l’ipotesi H7:
“H7: Vi è una correlazione fra digital sales e Control Group, prima dell’uscita di iPhone,
ma non dopo”
Visti i risultati ottenuti, le considerazioni da fare non sono dissimili da quelle già fatte per il
Canada. Anche in questo caso l’elevata correlazione fra vendite di musica e di iPhone e i
risultati ottenuti dalle analisi across subjects e over time, dimostrano che la probabilità che lo
smartphone Apple abbia avuto e stia avendo un qualche effetto sulle vendite di musica
digitale in Norvegia, è molto alta. Ne è la conferma anche il fatto che il boom vero e proprio
esploda proprio in contemporanea con il lancio del telefono a metà del 2008.
0
5
10
15
20
25
30
35
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Digi music sales
Control Group iPhone release
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 38
5.3 RISULTATI PER L’ITALIA
Spostiamo ora il fuoco sull’Italia.
Anche qui la correlazione fra vendite di musica e vendite di iPhone è stata fatta su base
annuale, valgono pertanto le stesse considerazioni sulle limitazioni fatte per la Norvegia a p.
35.
Figura 1: Digital Music Sales Trend and iPhone Sales Trend in Italy
Si vede immediatamente dal grafico in figura 1 che la correlazione, pur non essendo elevata
quanto quella rilevata nel caso norvegese, sembra comunque essere positiva.
La r di Pearson calcolata fra i due andamenti, come si può osservare nello Scatter Plot in figura
2, è infatti di +0,938.
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
90000
100000
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Units (in thousands)
USD mln / broadband owners
Digi music sales
iPhone Sales
iPhone release
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 39
Figura 2: Scatter Plot -‐ Correlation Between Digital Music Sales Trend and iPhone Sales
Trend in Italy
r = +0,938
Ancora una volta è quindi valida l’ipotesi H1 e possiamo scartare H2 e H3:
“H1: Fra vendite di musica digitale e vendite di iPhone vi è una correlazione positiva (r
≥ 0,5)”
Anche per quanto riguarda l’analisi over time ci troviamo difronte ad un caso molto simile a
quello norvegese. Come possiamo notare nel grafico qui di seguito (figura 3), il trend di
vendita di musica digitale non solo s’impenna dopo l’uscita di iPhone, ma non sembra
registrare particolari variazioni nel periodo precedente. L’ipotesi H4 è pertanto respinta.
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
60.000
70.000
80.000
90.000
100.000
1,5 2 2,5 3 3,5
Y = iPhone Sales
X = Digital Sales
Serie1
Lineare (Serie1)
Linea Guida (r = +1)
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 40
Figura 3: Digital Music Sales Trend pre iPhone vs. post iPhone for Italy
Fra il 2005 e il 2008, difatti, le vendite di musica digitale in Italia registrano un incremento di
soli +0,9 milioni (USD), mentre fra 2008 e 2011 la differenza è di addirittura +16,51 milioni,
cioè il 1734% in più rispetto all’aumento del periodo pre iPhone. Possiamo quindi, senza
ombra di dubbio scartare anche l’ipotesi H6 e accettare l’ipotesi H5:
“H5: L’incremento del fatturato nel periodo pre iPhone è << all’ incremento del
fatturato nel periodo post iPhone”
Ma il grafico in figura 3 fa emergere un altro dato molto importante. Seppur non in maniera
evidente, le vendite di musica dal 2006 al 2008 sono addirittura in calo. Il cambio di tendenza
è quindi piuttosto repentino (un incremento percentuale del +42% fra 2008 e 2009, contro un
decremento pari a -‐0,7% fra 2007 e 2008), e rende ancora più plausibile l’idea che possa
essere stato un fattore scatenante a provocarlo.
1
1,5
2
2,5
3
3,5
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
USD mln / broadband owners
Digi music sales
iPhone release
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 41
Figura 4: Digital Music Sales Trend, Italy vs. Control
Anche per l’Italia l’analisi across subjects (figura 4) ha fatto emergere divergenze nei trend di
vendite e Gruppo di Controllo, solamente dopo il lancio di iPhone. La correlazione fra vendite
di musica in Italia e Control Group nel periodo pre iPhone è positiva, con un indice pari a
+0,886, mentre non vi è correlazione fra i due trend nel periodo post iPhone (r = 0,213).
Possiamo scartare le ipotesi H8, H9 e H10, mentre è verificata la settima:
“H7: Vi è una correlazione fra digital sales e Control Group, prima dell’uscita di iPhone,
ma non dopo”
Anche in questo caso possiamo concludere dicendo che si sono registrate differenze nel
“comportamento” dei due campioni esaminati (digital sales e control group), solo in presenza
di iPhone (dopo il 2008), e che il trend di vendite italiane si è impennato solo dopo l’uscita
dello smartphone. Questo in aggiunta alla correlazione ancora una volta positiva, fra digital
music e iPhone sales, rende concreta anche per l’Italia, l’ipotesi che iPhone abbia inciso sulle
vendite di musica digitale.
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Digi music sales
Control Group
iPhone release
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 42
5.4 RISULTATI PER L’AUSTRALIA
Passiamo ora ad analizzare l’altro caso extraeuropeo: l’Australia.
Figura 1: Digital Music Sales Trend and iPhone Sales Trend in Australia
Come per il Canada, anche per l’Australia è stato possibile effettuare la correlazione digital
music sales – iPhone sales su base trimestrale. E come nei casi visti fin ora, anche qui si nota
subito una certa somiglianza fra i due andamenti. I periodi di crescita e di calo delle vendite
sono praticamente gli stessi e vanno di pari passo. È pressoché impossibile che i due
andamenti non siano in alcun modo correlati, scartiamo per tanto l’ipotesi H3. Vediamo
quindi il calcolo del coefficiente di correlazione.
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
Units (in thousands)
USD mln / broadband owners
Digi Music Sales iPhone Sales
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 43
Figura 2: Scatter Plot -‐ Correlation Between Digital Music Sales Trend and iPhone Sales
Trend in Australia
r = +0,865
Ancora una volta abbiamo una correlazione positiva piuttosto forte: +0,865. Non è un indice
alto come nei casi visti sin ora, ma è comunque un risultato sorprendente. Scartata dunque
l’ipotesi H2, è valida l’H1:
“H1: Fra vendite di musica digitale e vendite di iPhone vi è una correlazione positiva (r
≥ 0,5)”
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5
Y = iPhone Sales
X = Digital Sales
Serie1
Lineare (Serie1)
Linea Guida (r = +1)
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 44
Riguardo all’analisi over time, possiamo vedere dal grafico in figura 3 che la crescita del
fatturato è abbastanza lineare sin dal 2005, a differenza di quanto visto per Italia e Norvegia.
Figura 3: Digital Music Sales Trend pre iPhone vs. post iPhone for Australia
Tuttavia anche in questo caso, l’incremento del fatturato registrato fra 2005 e 2008 è
comunque minore di quello registrato dopo il lancio di iPhone. Nel periodo pre iPhone,
abbiamo infatti un aumento di +48,6 milioni (USD), mentre nel secondo periodo l’incremento
è di +81,2 milioni; ovvero il 70% in più rispetto a quello precedente. Quindi come per
Norvegia e Italia è verificata l’ipotesi H5, e scartate H4 e H6:
“H5: L’incremento del fatturato nel periodo pre iPhone è << all’ incremento del
fatturato nel periodo post iPhone”
Bisogna comunque osservare che, nonostante la differenza fra i due incrementi, il mercato
Australiano ha registrato fin da subito un aumento nelle vendite ben superiore agli altri paesi
esaminati. Non vi è infatti uno scarto netto fra 2008 e 2009. Questo non significa che iPhone
non possa aver avuto alcun effetto sulle vendite, ma semplicemente che altri fattori possono
aver contribuito allo sviluppo del mercato già dal 2005.
Per quanto riguarda l’analisi across subjects invece possiamo fare un discorso analogo a quello
fatto per gli altri paesi.
0
5
10
15
20
25
30
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
USD mln / broadband owners
Digi music sales iPhone release
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 45
Figura 4: Digital Music Sales Trend, Australia vs. Control
Anche l’andamento delle vendite di musica digitale in Australia non presenta particolari
differenze da quello del Control Group prima del lancio di iPhone (la differenza che salta
all’occhio dal grafico in figura 4, è dovuta all’enorme divario fra i volumi di vendite). Il
coefficiente di correlazione fra i due dal 2005 al 2008 è infatti: +927. Mentre, così come negli
altri casi, non vi è correlazione nel periodo dal 2008 al 2011, dove r è +0,341. È confermata
dunque l’ipotesi H7:
“H7: Vi è una correlazione fra digital sales e Control Group, prima dell’uscita di iPhone,
ma non dopo”
Anche per quanto riguarda l’Australia è realistico pensare dunque che iPhone abbia avuto
ripercussioni positive sul mercato della musica digitale, anche se quest’ultimo – rispetto
soprattutto agli altri paesi analizzati – ha avuto un boom già dal 2005.
0
5
10
15
20
25
30
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Digi music sales
Control Group
iPhone release
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 46
5.5 RISULTATI PER LA SVEZIA
Arriviamo dunque ad analizzare i risultati dell’ultimo paese preso in esame: la Svezia.
Partendo ancora una volta dalla correlazione fra vendite di musica e di iPhone.
Figura 1: Digital Music Sales Trend and iPhone Sales Trend in Sweden
Il grafico in figura 1, come per i casi visti finora, mostra una notevole corrispondenza fra gli
andamenti di digital music sales e vendite di iPhone. In questo senso il caso svedese assomiglia
molto a quello norvegese, entrambi con un trend di vendita che cresce praticamente in
maniera esponenziale dal 2008, proprio come le vendite di iPhone. Anche in questo caso
possiamo scartare subito l’ipotesi H3.
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
90000
100000
0
5
10
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20
25
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Units (in thousands)
USD mln / broadband owners
Digi music sales
iPhone Sales
iPhone release
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 47
Il coefficiente di correlazione di Pearson, come si vede nello Scatter Plot in figura 2 qui sotto,
indica infatti una forte correlazione positiva fra le due variabili, con un valore di r pari a
+0,990.
Figura 2: Scatter Plot -‐ Correlation Between Digital Music Sales Trend and iPhone Sales
Trend in Sweden
r = +0,990
Si tratta dell’indice di correlazione più alto calcolato in questa ricerca. Si noti infatti come la
linea di tendenza (“Lineare”), sia praticamente parallela alla “Linea Guida”. Naturalmente
essendo che l’analisi, anche in questo caso, è stata effettuata su base annuale, valgono le
considerazioni fatte per Norvegia e Italia circa la precisione dell’indice. Tuttavia, anche qui, il
valore è talmente elevato che possiamo respingere in maniera certa l’ipotesi H3. Accettiamo
pertanto l’ipotesi H1:
“H1: Fra vendite di musica digitale e vendite di iPhone vi è una correlazione positiva (r
≥ 0,5)”
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
60.000
70.000
80.000
90.000
100.000
1,5 6,5 11,5 16,5 21,5 26,5
Y = iPhone Sales
X = Digital Music Sales
Serie1
Lineare (Serie1)
Linea Guida (r = +1)
Massimiliano Lombardo -‐ BAP1111
SAE 610 – BA Project Written Report 48
Per quanto riguarda l’analisi over time e quella across subjects, il caso svedese rappresenta
una via di mezzo fra quanto riscontrato per l’Italia e la Norvegia.
Figura 3: Digital Music Sales Trend pre iPhone vs. post iPhone for Sweden
Il trend di vendite segue un andamento lineare e non registra un incremento significativo sino
al 2008. Dopo l’uscita di iPhone abbiamo invece un boom di vendite, infatti l’incremento
registrato nel periodo immediatamente successivo al lancio dello smarthone è notevole:
+118% (2008-‐2009). Complessivamente anche lo scarto fra l’incremento del periodo pre
iPhone e quello del periodo post iPhone è enorme. Nel primo abbiamo un aumento del
fatturato di +6,9 milioni di dollari, mentre nel secondo +51,9 milioni. Vale a dire una
differenza percentuale fra i due periodi pari a +652%. Anche per quest’ultimo caso, come per
tutti gli altri (eccezione fatta per il Canada), possiamo quindi scartare le ipotesi H4, H6, e
accettare l’H5:
“H5: L’incremento del fatturato nel periodo pre iPhone è << all’ incremento del
fatturato nel periodo post iPhone”
Ho riportato qui di seguito il grafico, già presentato nell’analisi della Norvegia, contenente il
dettaglio trimestrale di vendite dal 2007 al 2009. Anche per la Svezia il boom di vendite parte
esattamente in corrispondenza del lancio di iPhone, vale a dire dal secondo semestre del
2008.
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5
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2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
USD mln / broadband owners
Digi music sales iPhone release
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Figura 4: Dettaglio vendite trimestrali (2007-‐2009)
(Andermon, Liang 2010 p.9)
In base ai risultati ottenuti sin qui, ed essendo il trend di vendita svedese così simile a quello
italiano e quello norvegese (in particolar modo a quello norvegese), non è difficile immaginare
gli esiti della correlazione col Gruppo di Controllo.
Figura 5: Digital Music Sales Trend, Sweden vs. Control
Anche qui è palese, se si osserva il grafico in figura 5, che l’andamento delle vendite di Svezia e
Control Group sono praticamente identici sino al 2008. Il coefficiente di Pearson, calcolato fra
questi due nel periodo fra il 2005 e il 2008, indica infatti una correlazione fortemente
positiva: +0,993. Correlazione che, come nella totalità dei casi analizzati in questo studio,
0
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2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Digi music sales
Control Group
iPhone release
Q3
iPhone release
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viene a mancare nel periodo fra 2008 e 2011. L’indice calcolato in questo secondo periodo è
infatti +0,325. Pertanto è confermata ancora una volta l’ipotesi H7:
“H7: Vi è una correlazione fra digital sales e Control Group, prima dell’uscita di iPhone,
ma non dopo”
Anche per quest’ultimo caso analizzato -‐ vista la correlazione ancora una volta positiva fra
digital sales e iPhone sales, e i risultati ottenuti nelle analisi across subjects e over time -‐ è
quindi realistico pensare che iPhone stia avendo un certo impatto sulle vendite di musica
digitale.
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SAE 610 – BA Project Written Report 51
6 DISCUSSIONE DEI RISULTATI
Abbiamo visto dunque che le analisi condotte su tutti e cinque i paesi hanno dato grosso modo
risultati non dissimili gli uni dagli altri. Per tutti è infatti risultato che:
1. Vi è una correlazione fortemente positiva fra vendite di musica digitale e vendite di
iPhone, con r di Pearson mai minori di +0,8 (verificata H1).
2. Le vendite di musica digitale seguono (in alcuni casi in maniera palese in altri meno)
un andamento simile a quello del gruppo di controllo sino al 2008 (r sempre ≥ +0,8).
Questa relazione viene invece a mancare decisamente, in tutto il periodo successivo (r
sempre ≤ +0,3) (verificata H7).
3. Fatta eccezione per il Canada, l’incremento del fatturato registrato nel periodo in cui
iPhone è in commercio, è nettamente superiore a quello precedente (verificata H5).
Per quanto riguarda quest’ultimo punto bisogna aggiungere inoltre che in alcuni casi (Italia,
Norvegia, Svezia), il cambio di tendenza del fatturato è stato piuttosto repentino, coincidendo
peraltro con la stessa “data di lancio” del telefono Apple.
Alla luce di questi dati possiamo asserire che – e qui rispondo alla prima domanda di ricerca –
vi è una correlazione, evidente aggiungerei, fra vendite di iPhone e vendite di musica
digitale, dai vari eTailer e servizi ad abbonamento. Ma non solo: avendo approfondito la
questione da più punti di vista, con le analisi across subject e over time, è possibile non
soltanto confermare l’attendibilità della correlazione, ma anche rendere concreta l’ipotesi che
l’iPhone abbia avuto e stia avendo effetti diretti sulle vendite di musica. Quest’ultima
considerazione è particolarmente evidente, ancora una volta per Italia, Svezia e Norvegia; e
meno per Canada e Australia, dove il mercato del digitale ha cominciato a registrare una
crescita notevole sin dal 2005.
È bene tenere presente, tuttavia, che i fattori che possono aver influito (e possano star
influendo tutt’ora) sulle vendite di musica sono innumerevoli. La diffusione stessa dei servizi
ad abbonamento e di negozi online, come abbiamo visto in apertura, è sicuramente una delle
cause prime dello sviluppo di tale mercato.
In merito a ciò vale la pena spendere due parole sulla “questione Spotify”, che abbiamo visto
nel capitolo introduttivo essere uno dei servizi di musica digitale ad abbonamento più diffusi.
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SAE 610 – BA Project Written Report 52
Le considerazioni fatte sin ora sulle vendite di musica e l’effetto che iPhone può aver avuto su
esse, potrebbero essere confutate osservando che: il 2008, oltre che l’anno del lancio del
telefono Apple su scala mondiale, è proprio l’anno in cui esce anche Spotify. Il servizio apre
inizialmente in sei paesi europei, fra cui Norvegia e Svezia “October, 2008: Spotify launches in
Finland, France, Norway, Spain, Sweden and UK” (Spotify 2012, p.5) Al 2012 è disponibile in
ben 15 paesi:“Spotify is available in: 15 countries -‐ USA, UK, Sweden, Finland, Norway, Denmark,
Germany, France, Spain, Austria, Belgium, Switzerland, The Netherlands, Australia and New
Zealand” (Spotify 2012 [online])
È naturale pensare pertanto che questa possa essere stata una delle cause scatenanti dello
sviluppo del mercato digitale e sicuramente in parte è stato così. Tuttavia non per questo si
può pensare che iPhone passi in secondo piano. Il caso italiano può servire a giustificare
quest’ultima affermazione. In Italia infatti, come si legge nella lista soprariportata, non è mai
uscito Spotify, eppure è proprio fra quei paesi che hanno avuto un incremento repentino di
vendite nel 2008. Inoltre, come abbiamo visto nel dettaglio trimestrale 2007-‐2009 di
Norvegia (p. 36) e Svezia (p. 49), il boom di vendite per questi paesi è iniziato intorno al
secondo/terzo trimestre del 2008, vale a dire circa cinque mesi prima del lancio di Spotify.
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SAE 610 – BA Project Written Report 53
7 FOCUS ON SWEDEN
Rispetto a quanto esposto nella Research Proposal, ho ristretto leggermente il campo di
ricerca. Dei tre focus su Italia, Ungheria e Svezia, ho deciso di tenere solamente quest’ultimo. Il
caso Svedese infatti si è rivelato essere l’unico degno di approfondimenti. Dedicare un
capitolo agli altri due paesi sarebbe stato di poca rilevanza ai fini della tesi e ridondante
rispetto al Correlational Study.
Per parlare del caso svedese dobbiamo spostare il focus sul piano legislativo. La Svezia è
infatti l’unico paese europeo, oltre alla Francia con Hadopi, ad aver introdotto una legge
antipirateria mirata a colpire i singoli “pirati della rete”: l’IPRED. Non parliamo quindi di raid
della polizia a webhost e portali torrent (come accade ormai sempre più spesso8), ma di un
vero e proprio disegno di legge mirato ad incriminare e sancire i singoli individui colti in
flagrante a scaricare materiale “piratato” dal web.
Ho ritenuto pertanto fondamentale approfondire la questione per concludere il parallelo con
il caso francese su tutti i fronti.
Con questa parte ho cercato di indagare gli effetti che la legge ha avuto nel breve, medio e
lungo termine sul “tasso di pirateria” e sulle vendite di musica digitale in Svezia; basandomi
prevalentemente sulla triangolazione di tre articoli accademici.
7.1 L’IPRED
The Intellectual Property Rights Enforcement Directive 2004/48/EC è una direttiva dell’Unione
Europea passata il 29 Aprile 2004 “under article 95 of the Treaty of Rome” (Adermon, Liang
2010, p.5).
Sostanzialmente la norma richiede a tutti gli stati membri “to apply effective, dissuasive and
proportionate remedies and penalties against those engaged in counterfeiting and piracy and so
creates a level playing field for right holders in the EU” (EU 2012 [online]). Ad oggi gli stati
8 Si veda l’oscuramento di “The Pirate Bay”, “BtJunkie”, “Kickass Torrent” e il caso Megaupload/Megavideo.
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SAE 610 – BA Project Written Report 54
aderenti all’iniziativa sono 12, e la Svezia, uno di questi, decide nel Marzo 2008 di
implementare la direttiva come legge.
Approvata nel Febbraio del 2009, la legge viene implementata l’1 Aprile dello stesso anno,
come riporta un articolo del quotidiano svedese The Local di quel giorno.
Come già accennato, la legge scende più nello specifico rispetto alla direttiva europea e mira ai
singoli filesharers di reti peer to peer, esattamente come la legge Hadopi francese. IPRED9
infatti, permette agli aventi diritto di richiedere informazioni specifiche agli ISP (Internet
Service Provider) circa l’attività di presunti “pirati”. Tuttavia è necessario che, affinché gli ISP
cedano le informazioni richieste, i copyrights holders dimostrino l’evidenza di attività illegali
legate ad uno specifico IP (Internet Protocol), di fronte ad una corte in tribunale. A questo
punto l’ISP è obbligato a fornire le informazioni richieste al fine di rendere possibile il
rintracciamento del trasgressore.
Non è difficile quindi immaginare la reazione degli ISP, che non perdono tempo e dimostrano
immediatamente il loro dissenso nei confronti del progetto di legge. Così già verso metà Aprile
“(…) several large Swedish ISPs declared that they would stard destroying their IP logs so that
their customers would not have to be concerned about IPRED” (Adermon, Liang 2010, p.6).
Proprio come quanto accaduto per Hadopi, in pochi mesi l’intero web si popola di dibattiti e
proteste. Più grossa di tutti è la voce del gruppo su Facebook: Stoppa IPRED (Stop IPRED), che
già nel novembre 2008 conta circa 16.000 membri, come riporta il quotidiano svedese The
Local in un articolo di quell’anno: “With 16,000 members having joined (…) the group (…) is
adding 1,000 new members a day and has already begun bombarding Riksdag members with
emails protesting the measure.”
C’è poi chi ritrae la legge come una “violazione della privacy”, come afferma il politico del
Partito Verde svedese, Lage Rham: “We think copyright is important, but the problem is that it’s
not right to criminalize people for what they do for private use.” (The Local 2009 [online])
Il Ministro della Giustizia Beatrice Ask, risponde alle polemiche etichettandole come “puro
esercizio di retorica” e affermando:”It’s easy to say that you are in favour of copyright
protection, but then not following up with any proposals whatsoever,” e aggiunge “Those who
create films and music within the law will have a better chance to take action against copyright
violations,” (The Local 2009 [online])
9 Da ora in avanti “IPRED” sarà riferito alla legge svedese e non alla direttiva europea.
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SAE 610 – BA Project Written Report 55
Insomma polemiche e controversie non mancano, ma al di là di ciò che può essere opinabile,
cerchiamo ora di capire quali effetti oggettivi questa legge ha avuto e sta avendo su pirateria e
vendite di musica in Svezia.
7.2 “Piracy, Movies and Music: A Natural Experiment”
Un primo studio sugli effetti che la legge avrebbe avuto sull’industria musicale svedese e sulla
pirateria, arriva da due docenti dell’università di Uppsala (SE), dipartimento di economia:
Adrian Adermon e Che-‐Yuan Liang.
L’articolo consiste fondamentalmente in due studi Difference in Differences effettuati su un
periodo che va dal gennaio 2007 al gennaio 2010. Il primo studia l’andamento del traffico
internet per la Svezia e lo confronta con quello di Finlandia e Norvegia, che costituiscono
pertanto il Control Group. Il secondo invece analizza il trend di vendite di musica in Svezia
sempre correlato a quello del gruppo di controllo. In realtà questo secondo DID
comprenderebbe anche l’analisi di vendite di film, ma non essendo questa di alcun interesse
per la mia ricerca (focalizzata sul mercato discografico) ho deciso di non includerla nella
triangolazione.
Lo studio indaga quindi gli effetti che la legge ha avuto su pirateria e vendite di musica nel
breve termine (ricordiamo che IPRED è stata implementata solo nell’Aprile 2009) infatti come
gli stessi ricercatori dichiarano “The analysis mainly focuses on the first six months following
the reform.” (Andermon, Liang 2010 p.9)
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SAE 610 – BA Project Written Report 56
Figura 1: “Internet Traffic”
(Andermon, Liang 2010 p.8)
La tabella in figura 1 mostra il DID effettuato sul traffico internet svedese e quello del gruppo
di controllo. Ciò che salta immediatamente all’occhio è un crollo vertiginoso del trend svedese
nel periodo immediatamente successivo all’implementazione della legge. Cosa che non accade
per Finlandia e Norvegia, che continuano ad avere un andamento piuttosto simile a quello
registrato nel periodo pre-‐IPRED. Questo, secondo i ricercatori, corrisponde ad un crollo della
pirateria in Svezia, in quanto se così non fosse, il traffico dati avrebbe continuato ad avere un
andamento simile a quello del gruppo di controllo, anche dopo l’ingresso della legge.
Dichiarano infatti: “We capture changes in piracy by assuming that changes in Internet traffic
after the reform (after accounting for time effects) can be attributed to changes in piracy alone.”
(Andermon, Liang 2010 p.7) e commentano il grafico asserendo:“We can be very confident in
interpreting the initial drop as a drop in piracy” (Andermon, Liang 2010 p.15)
Per quanto riguarda le ripercussioni sulle vendite di musica, anche in questo caso IPRED
secondo i ricercatori ha avuto esiti positivi.
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SAE 610 – BA Project Written Report 57
Figura 2: “Digital Music Sales”
(Andermon, Liang 2010 p.9)
Il grafico in figura 2 (del quale mi sono servito per il Correlational Study di Norvegia e Svezia),
mostra un notevole incremento nelle vendite dal 2009. Anche questo, secondo i docenti
dell’università svedese, dovuto principalmente alla legge, che avrebbe fatto “migrare” i pirati
verso forme legali di music download. “The very strong upturn in digital sales is likely due to a
migration from piracy to legal streaming services such as Spotify” (Andermon, Liang 2010 p.15)
La stessa tesi sembra essere condivisa dal CEO di Universal Music Sweden Per Sundin, che
afferma:“The introduction of IPRED sent a message that was loud and clear to all Swedes, who
then looked for something else that was consumer-‐friendly. They found Spotify, and as a result
the service moved people from illegal downloading.” (Ifpi 2011a, p.11)
Prima di passare all’analisi degli altri due articoli, mi permetto di evidenziare alcune
incongruenze che ho notato in questa seconda parte di studio inerente alle vendite di musica.
Si noti innanzitutto che il periodo assunto come “post-‐IPRED” in questo secondo DID, inizia dal
Q1 2009, data in cui la legge non è ancora stata implementata. Inoltre è piuttosto lampante il
fatto che la crescita di vendite inizi nel secondo semestre del 2008, vale a dire esattamente un
anno prima dell’implementazione della legge (e cinque mesi prima del lancio di Spotify, come
abbiamo visto in chiusura al capitolo 6). Per finire vorrei portare all’attenzione il fatto che
anche la Norvegia (utilizzata come parte del gruppo di controllo) registra un incremento
simile a quello svedese e a partire, per giunta, dallo stesso periodo.
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7.3 “The Ipred Law: A Study On How A Copyright Law Affects File Sharing On The
Internet”
Questo secondo articolo consiste in una tesi di laurea di due studenti dell’università di
economia di Stoccolma. Nella tesi i due studenti effettuano un’analisi non dissimile da quella
realizzata dai due docenti svedesi, con la differenza che qui il focus è interamente incentrato
sulla “questione pirateria”.
Anche questo studio è diviso sostanzialmente in due. Una parte studia l’andamento del traffico
dati internet, su reti peer to peer, in Svezia dall’aprile 2007 al marzo 2010; l’altra – sullo stesso
lasso di tempo – consiste in un DID fra il traffico internet svedese comparato con quello
finlandese.
Per reperire i dati inerenti al traffico internet globale in Svezia, gli studenti si sono serviti
delle statistiche pubblicate dal Netnod, “a non-‐profit, neutral and independent Internet
infrastructure organisation based in Sweden” (Netnod 2012 [online]). Queste statistiche si
basano sul monitoraggio di traffico internet in entrata e in uscita dagli IXP (Internet Exchange
Points10). Per i dati riguardanti il traffico internet in Finlandia, invece, si sono affidati alle
statistiche pubblicate dal corrispettivo finlandese di Netnod: FICIX (Finnish Internet
Exchange).
Per quanto riguarda il traffico internet su reti peer to peer, gli studenti si sono serviti dei dati
forniti da Procera Networks “an organization that develops evolved DPI solutions which can
track the activity of Internet users” (Fors, Zoubareva 2010, p. 13). Da questi dati hanno poi
ricavato il traffico internet inerente al file sharing dalle reti BitTorrent, Kazaa e Direct
Connect, da utilizzare nella prima parte di studio.
10 Gli IXP sono delle infrastrutture fisiche che permettono lo scambio di dati fra i vari ISP.
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Figura 1: File Sharing in Svezia
(Fors, Zoubareva 2010, p. 20)
Nel grafico in figura 1 si nota immediatamente un crollo del file sharing dopo l’introduzione
della legge nell’aprile 2009. Tuttavia, il trend torna a crescere quasi immediatamente, sino a
raggiungere un livello addirittura più alto di quello registrato prima di IPRED. Inoltre, il tasso
di crescita è decisamente più elevato nel periodo post IPRED (si noti la differenza
d’inclinazione fra la retta “Trend before IPRED” e la retta “Trend After Ipred”). Anche il
quotidiano svedese The Local, in un articolo del dicembre 2009, osserva: “(…) after the
feverish downloading at the end of March and the abrupt decline in April, file sharing has
steadily recovered. Several weeks ago, Internet traffic passed the previous all-‐time high, reported
in March.”
Questo secondo i due studenti suggerisce quindi “a short term effect for IPRED law on file
sharing” (Fors, Zoubareva 2010, p.21).
Lo stesso DID effettuato fra Svezia e Finlandia conferma un effetto sul breve termine della
legge.
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Figura 2: DID Svezia vs. Finlandia
(Fors, Zoubareva 2010, p. 24)
Si nota, infatti, dal grafico in figura 2, che i trend di traffico internet sono molto simili, sia
prima che dopo IPRED, fatta eccezione appunto per il periodo immediatamente successivo
all’implementazione della legge.
I due studenti concludono infatti asserendo: “only a short run effect of the IPRED law is
observed. That is, under both assumptions the IPRED law has not led to its intended outcomes.”
(Fors, Zoubareva 2010, p. 27)
7.4 “Compliance or Obscurity? Online Anonymity as Consequence of Fighting
Unauthorized File Sharing”
Arriviamo dunque al terzo e ultimo articolo. Questo report, realizzato da due docenti della
Lund University (SE), prende la questione IPRED da tutt’altro punto di vista rispetto a quelli
visti sin ora: “l’anonimato in rete”. Con “anonimato” intendiamo tutti quei modi che
permettono ad un internauta di navigare in rete con l’IP oscurato, utilizzando il cosiddetto “IP
VPN encryption serveces” (Larsson, Svensson 2010, p.88). In questo modo, seguendo la
procedura descritta dalla legge, è impossibile risalire al singolo file sharer.
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L’idea alla base dello studio, è quella di capire se e quanti internauti svedesi, dopo
l’approvazione della legge abbiano cercato un modo per aggirarla, in particolar modo
ricorrendo all’utilizzo di OAS (Online Anonymity Service).
Lo studio si divide sostanzialmente in tre parti:
1-‐ Due questionari, sottoposti ad un campione di circa 1000 persone comprese fra i 15 e i
25 anni: il primo condotto due mesi prima l’implementazione della legge, il secondo
sette mesi dopo.
2-‐ Due interviste. Una ad un rappresentante di uno dei più grossi servizi a pagamento di
online anonymity (che ha chiesto di rimanere anonimo). Una ad un rappresentante di
“Sprend”, un servizio di hosting con una forte maggioranza di utenti svedesi.
3-‐ Ricerca di parole chiave inerenti all’anonimato online, su Google Trends (per il
territorio svedese).
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SAE 610 – BA Project Written Report 62
I dati ricavati dagli esiti dei due questionari sono riportati nella tabella in figura 1 qui di
seguito.
Figura 1: “Usage of Online Anonymity Service in Relation to File-‐sharing Frequency”
(Larsson, Svensson 2010, p.93)
La tabella in figura 1 riporta l’incremento nell’utilizzo di sistemi OAS, registrato fra il periodo
pre e post IPRED. Complessivamente non vi è una sensibile differenza fra i due periodi, infatti
l’incremento complessivo è solo dell’1,6%. È interessante però notare come, invece, vi siano
incrementi ben più alti da parte dei campioni che utilizzano programmi di file sharing. Il
sondaggio dimostra in sostanza, che solo chi fa un uso di peer to peer piuttosto frequente
passa, dopo IPRED, all’utilizzo di OAS. “For group 5, for instance, the share of OAS use is almost
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SAE 610 – BA Project Written Report 63
doubled after the introduction of IPRED. For group 6, the share of OAS usage increase is about as
large.” (Larsson, Svensson 2010, p.93)
Anche l’intervista con il rappresentate di uno dei più grossi operatori del settore degli OAS in
Svezia, indica un considerevole aumento nell’uso del servizio: “the increase of subscribers
during the short span from March 15 (two weeks before the implementation of IPRED) to May 1,
one month after, was 298 percent.” (Larsson, Svensson 2010, p.94). L’incremento è tale che il
rappresentate della compagnia ammette di aver dovuto bloccare le iscrizioni, per evitare un
sovraccarico del loro sistema. Ma se fossero stati preparati ad una simile domanda “I believe
the increase in sales could have been at least five times” (Larsson, Svensson 2010, p.94) stima
l’intervistato.
A confermare l’incredibile affluenza verso gli OAS vi è, infine, la ricerca effettuata su Google
Trends dai due docenti.
Figura 2: “Fluctuations in Searches on Google during 2009 from within Sweden for a
Selection of Words Relating to Online Anonymity”
(Larsson, Svensson 2010, p.96)
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Come si vede dal grafico in figura 2, i ricercatori si sono serviti dello strumento di Google per
tracciare un andamento dei volumi di ricerca di sei parole chiave (inerenti all’anonimato in
rete) da parte della popolazione svedese. Il grafico mostra, infatti, un picco di ricerca proprio
nell’aprile 2009, per la precisione il giorno 4, ovvero 3 giorni dopo l’implementazione della
legge.
Ma gli internauti svedesi non si limitano all’anonimato per aggirare la legge ed ecco che anche
l’uso di servizi one-‐click host schizza alle stelle, come dichiara il secondo intervistato,
rappresentante del servizio di hosting “Sprend”: “the increase of users from May 2009 to May
2009 was about 100 percent, from around 30,000 users to 60,000” e aggiunge “there had been a
big increase in their users uploading and sending data in .zip and .rar file formats, rather than as
.mp3” (Larsson, Svensson 2010, p.95)
Quindi, sebbene questo studio non fornisca dati concreti riguardo ad un aumento o una
diminuzione del “tasso di pirateria” online, porta alla luce un altro fatto non meno importante:
“unauthorized file sharing of copyrighted content is at least one reason for seeking stronger
anonymity online.” (Larsson, Svensson 2010, p.99)
7.5 CONCLUSIONI
Possiamo quindi affermare in maniera abbastanza certa che la pirateria ancora una volta non
si fa intimidire dai disegni di legge. Gli internauti svedesi, infatti, si adoperano
immediatamente per trovare soluzioni che gli permettano di eludere la sorveglianza di IPRED,
e lo fanno rivolgendosi ai siti di hosting e ai servizi di OAS.
Per rispondere, quindi, alle domande di ricerca poste in apertura (“Che effetti ha avuto la
legge sulle vendite di musica digitale in Svezia?” “Quali le conseguenze dirette e
indirette sul tasso di pirateria?"), non si può dire certo che la legge non abbia avuto alcun
impatto sulla pirateria, è anche vero però che quest’effetto c’è stato solo nel periodo
immediatamente successivo all’implementazione della legge. Nel giro di pochi mesi, infatti, i
pirati tornano a solcare i mari della rete, peer to peer inclusi, facendo salire il tasso di pirateria
a livelli addirittura più alti di quelli raggiunti prima di IPRED.
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Per quanto riguarda le vendite di musica, letteralmente esplose nel 2008, è realistico pensare
che un qualche effetto la legge lo abbia avuto, tuttavia non si può considerare questa la causa
prima dello sviluppo di tale mercato. Infatti, come avevo già osservato in chiusura al paragrafo
7.2, il boom di vendite inizia quasi un anno prima dell’arrivo di IPRED.
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8 CONCLUSIONI
Come già detto più volte, gli obiettivi di questa tesi erano principalmente due: capire se esiste
una correlazione fra vendite di iPhone e vendite di musica digitale e capire che effetti ha avuto
la “sorella svedese” di Hadopi, IPRED, su pirateria e vendite di musica.
Abbiamo già tratto le dovute conclusioni al termine delle due sezioni, ma colgo l’occasione per
ribadire alcuni punti salienti della ricerca e fare alcune considerazioni.
Per quanto riguarda il Correlational Study, la correlazione fra le variabili si è mostrata essere
sorprendentemente alta per tutti i campioni analizzati: trend di vendite di iPhone e di musica
sono legati da indici di correlazione sempre positivi e mai minori di +0,8.
Molto interessanti poi i risultati dello studio effettuato con il gruppo di controllo, che ci dice
sostanzialmente che: le vendite di musica crescono in maniera quasi esponenziale dal 2008,
anno in cui esce iPhone. Cosa che non accade nei paesi in cui gli smartphone hanno incontrato
una domanda decisamente bassa.
Per la Svezia, così come per la Francia, si può dire che le misure antipirateria non abbiano
avuto un impatto decisivo, né sulle vendite di musica, né sul tasso di pirateria. Per
quest’ultimo si può dire anzi che la legge, fatta eccezione per un brevissimo periodo, abbia
avuto un effetto quasi contrario di quello sperato. Il tasso di pirateria, infatti, torna in pochi
mesi a crescere, sfiorando picchi record. Altro punto in comune, quest’ultimo, con il caso
francese, dove pure si è registrato un aumento di pirati online dopo l’ingresso della legge.
Possiamo quindi concludere, alla luce dei dati osservati, che il mercato di musica digitale e
quello degli smartphone si stiano in qualche modo alimentando a vicenda, crescendo e
sviluppandosi di pari passo. Certo è innegabile che essendo questi due settori nel pieno del
loro sviluppo, vi sia un ventaglio infinito di variabili e possibili cause scatenanti al loro
progresso. Ciò non toglie che vi sia una corrispondenza tra i due, tale da rendere concreta
l’idea che possa essere proprio “iPhone” stesso una delle cause della crescita del digital musc
market.
Lo stesso non si può dire per la questione “leggi antipirateria” che, in due casi su due
analizzati, non sembrano aver dato minimamente i risultati sperati, anzi.
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Vorrei quindi chiudere questa tesi, rispondendo ad un altro quesito lasciato irrisolto in
chiusura al mio Article Report, ovvero: ”Meglio nuovi disegni di legge sempre più mirati e
sottilmente repressivi o nuovi servizi legali che costituiscano una valida alternativa alla
pirateria?”
Da quanto visto si direbbe proprio che finora i “nuovi servizi” siano i candidati più
promettenti e che la strada delle “valide alternative alla pirateria” sia quella giusta. Lo hanno e
lo stanno dimostrando tutt’ora servizi come iTunes e Spotify, e dispositivi come iPhone.
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