The purpose of this study was to provide insights into the eBook market in China through case studies on eBook companies and a survey research with individual eBook users. The information from three companies, Beijing Superstar Electric Company, Beijing Founder APABI Technology Limited, and Beijing Sursen Electronic Technology Company Limited, showed that the B2B market has been developed due to the huge requirement from organization customers, universities libraries in particularly, and the B2C market is still immature. The information from interviews and relative data revealed that both Superstar and Sursen have serious copyright infringement which is an important problem impeding the further development of the eBook market. The questionnaire explored awareness, purchase, reading and other experiences of eBook end-users. Questions indicated that readers were attracted by the technical advantages including costless to copy, easy to transfer, searchable and easy to store, but did not want to pay for eBooks. Because the computers, especially desktop PCs, were the main device for reading and the CRT displays were massive used while there were few dedicated reading device in the market, many eBook end-users still preferred to read extended passages of text on papers rather than screens. Today the copyrights issue, user acceptance and the reading device are three significant obstacles for eBook industry in China.


翻译:这项研究的目的是通过eBook公司案例研究和对个人eBook用户的调查研究,深入了解中国eBook市场。来自北京超级明星电气公司、北京创始人APABI技术有限公司和北京Sursen电子技术有限公司等三家公司的信息表明,B2B市场之所以得以发展,是因为组织客户、大学图书馆、特别是B2C市场的巨大需求,特别是大学图书馆和B2C市场的需求仍然不成熟。访谈和相对数据提供的信息表明,超级明星和Sursen都有严重的版权侵犯,这是妨碍eBook市场进一步发展的重要问题。调查问卷探讨了对eBook终端用户的认识、购买、阅读和其他经验。问题表明,读者受到技术优势的吸引,这些优势包括复制成本低、易于转让、可搜索和易于存储,但不愿为eBooks市场支付费用。计算机,特别是台式计算机是主要的阅读设备,CRT的显示被大规模使用,而市场上很少有专门的阅读设备,许多eBook终端用户仍然倾向于阅读今天版本的三种重要版本。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
93+阅读 · 2019年12月23日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
CCF推荐 | 国际会议信息6条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年8月13日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
63+阅读 · 2020年7月2日
Advances and Open Problems in Federated Learning
Arxiv
18+阅读 · 2019年12月10日
Arxiv
35+阅读 · 2019年11月7日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
69+阅读 · 2019年8月14日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
93+阅读 · 2019年12月23日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
CCF推荐 | 国际会议信息6条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年8月13日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
相关论文
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
63+阅读 · 2020年7月2日
Advances and Open Problems in Federated Learning
Arxiv
18+阅读 · 2019年12月10日
Arxiv
35+阅读 · 2019年11月7日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
69+阅读 · 2019年8月14日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员