Ethic - Этот параметр повторил результаты европейских исследований. Чем лучше пользователь относится к пиратству, тем больше он потребляет нелегального контента. Значимым на 10, 5 и 1% уровне относительно базовой переменной (ярый антипират) оказался явный пират и благородный. При этом коэффициент ярого пирата оказался выше, чем у благородного. Это говорит о том, что отношение к пиратству напрямую влияет на объемы потребления нелегального видео-контента в интернете и подтверждает уже проведённые исследования.

Ed - сразу несколько групп оказались значимыми относительно базового уровня - школьников. Это три группы: те, кто получил только среднее образование (на 5% уровне значимости), те, кто закончил специалитет (на 10% уровне значимости), и те, кто закончил магистратуру и выше (на 5% уровне значимости). И если первые две группы похожи между собой, то те, кто закончил магистратуру сильно отличаются от них. Единственным возможным объяснением является свободное время каждого пользователя - если те, кто учатся, потребляют меньше пиратского контента, а те, кто уже нет, больше, можно сделать вывод, что учеба оставляет меньше временных возможностей на данное занятие. Или же, причиной является предпочтение по досугу. Те, кто учатся, более активные и продолжают общаться, тем самым сокращая время и объемы потребления контента в целом, и в том числе нелегального.

А вот критику предыдущих исследований, что их результаты неточны из-за большого акцента на студентах, мы отчасти опровергаем. Так как студенты не потребляют больше нелегального контента.

Age - опровергаем критику лишь отчасти, потому что переменная возраст в нашем исследовании оказывается незначимой в целом, когда в предыдущих исследованиях она была значимой. Возможная причина - различия в общественном укладе и привычках в российском обществе.

Gender - тоже в отличии от предыдущих исследованиях оказалась незначимой. Возможная причина все та же - отличия общества России от развитых стран.

Legal - тоже оказалось незначимой. Несмотря на то, что часть респондентов считает, что есть вероятность получить санкции, сами эти санкции оцениваются не так значимо, что позволяет не сокращать потребление нелегального контента.

Fam - относительно категории людей, проживающих одиноко, все остальные группы (за исключением ответивших - «другое») потребляют большее количество нелегального видео-контента в интернете. При этом, показатель тех, кто проживают с партнером, оказался значимым только на уровне 10%, у группы, проживающих с родителями - на 5%, а у тех, кто живет с детьми - на 1%. Все это говорит о том, что потребление фильмов и сериалов - является формой семейного досуга.

Таблица 12

Тестирование гипотез

Глава 3. Оценка предпочтений российского зрителя

3.1 Анализ дескриптивной статистики

Первоначальная выборка была собрана опросом и состояла из 307 респондентов. Исключив все неточные ответы, были оставлены 233 респондента. Данные были выгружены из Google forms, при помощи которых были собраны ответы. Файл был выгружен в Excel, где проводилась первичная обработка данных и анализ дескриптивных статистик.

Далее, данные были импортированы в Stata11, где проведена основная часть исследования.

Анкета состоит из 19 вопросов (в приложении 2), в которых исследовались три направления вопросов - современные, демографические и личностные. Рассмотрим основные параметры выборки после первоначальной обработки результатов и исключения всех неправильных ответов.

Рис. 8. Источник: Расчеты автора

Как видно, большинство респондентов потребляют интернет контент по смартфону и ноутбукам/компьютерам, когда совсем небольшая часть предпочитает смотреть его через ТВ (приложение). Связана это с низким распространением ТВ приставок и недостаточной развитостью этой технологии.

Рис. 9. Источник: Расчеты автора

Из представленного графика видно, что явных противников пиратства среди респондентов крайне мало, когда ярых пираты представляют почти половину всей выборки. Основная причина такого распределения может вытекать из-за сохранившихся пережитков общества СССР, когда сохранилось определенный формат отношений к интеллектуальной собственности.

Рис. 10. Источник: Расчеты автора

Подавляющее большинство респондентов оказались представительницами женского пола. Объяснить этот факто можно тем, что именно женщины проявляют большую активность в социальных сетях, где и проводилось исследование. Такое соотношение могло сказаться и на итоговых результатах, сделав переменную gender незначимой.

Рис. 11. Источник: Расчеты автора

Интересным представляется данный график. Больше половины выборки считают, что за потребление нелегального контента возможны санкции, хотя законодательно смотреть нелегальный контент не запрещено. К моту же, пока не было ни одного примера, когда санкции получили потребители контента.

Рис. 12. Источник: Расчеты автора

С учетом того, что в почти России не было примеров и наказаний за незаконное распространение контента, которое уже запрещено законом, данные говорят о недостаточной информированности населения.

Большинство респондентов в выборке проживает с родителями, когда другие группы разделились примерно поровну.

3.2 Возможные стратегии государства и фирм на основе данных результатов

Полученные результаты позволяют предоставить несколько полезных советов рынку с возможными направления бедующих политик - на что стоит сделать акцент, чтобы уменьшить объемы нелегального потребления пиратства.

1) Незначимость AvP говорит о низкой эффективности стратегии блокировки нелегальных ресурсов. С учетом того, что на это тратится большое количество ресурсов, как частных, так и государственных, данная стратегия может приносить больше потерь, чем выгод, поскольку пользователи не снижают свое потребление от того, что не находят конкретный фильм в интернете.

2) Значимость T говорит о том, что нужно уменьшать время поиска и доступности контента на легальных ресурсах. Чем удобней и понятней будут эти сервисы, тем более вероятно переключение пользователей на легальный контент.

3) Более высокое потребление нелегального контента среди тех, кто проживает с партнером, родителями и детьми, говорит о необходимости повышения знания среди данной аудитории о наличие семейных подписок, их преимуществ, а также необходимость разработки специальной подписки для семей с детьми.

4) Так как отношение к пиратству влияет на объемы потребления нелегального видео контента в интернете, стоит проводить образовательную, а не законодательную политику. Первая оказывает реальное влияние на снижение объемов потребления контента, когда влияние второй уже не значимо.

Заключение

Цель данного исследования заключалась в том, чтобы выявить основные факторы, влияющие на объемы потребления нелегального видео контента в интернете пользователя и на основе полученных данных и результатов предоставить рынку (государству и частным фирмам) рекомендации по повышению эффективности политических акций и маркетинговых компаний.

В работе оценивалось влияние трех различных групп факторов (демографические, современный и личностные) на объемы потребления нелегального видео контента в интернете. В итоге была получена адекватная и значимая модель линейной регрессии для оценки объемов потребления нелегального контента.

В процессе выполнения задач, поставленных в начале работы, были получены следующие результаты, которые позволяют сделать вывод о достижении поставленной ранее цели:

1) Протестированы гипотезы о влиянии различных групп параметров на объемы потребления нелегального видео контента в интернете. Получены следующие результаты:

Таблица 13