Protests are public expressions of personal or collective discontent with the current state of affairs. Although traditional protests involve in-person events, the ubiquity of computers and software opened up a new avenue for activism: protestware. The roots of protestware date back to the early days of computing. However, recent events in the Russo-Ukrainian war has sparked a new wave of protestware. While news and media are heavily reporting on individual protestware as they are discovered, the understanding of such software as a whole is severely limited. In particular, we do not have a detailed understanding of their characteristics and their impact on the community. To address this gap, we first collect 32 samples of protestware. Then, with these samples, we formulate characteristics of protestware using inductive analysis. In addition, we analyze the aftermath of the protestware which has potential to affect the software supply chain in terms of community sentiment and usage. We report that: (1) protestware has three notable characteristics, namely, i) the "nature of inducing protest" is diverse, ii) the "nature of targeting users" is discriminatory, and iii) the "nature of transparency" is not always respected; (2) disruptive protestware may cause substantial adverse impact on downstream users; (3) developers of protestware may not shift their beliefs even with pushback; (4) the usage of protestware from JavaScript libraries has been seen to generally increase over time.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年11月5日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Simplifying Graph Convolutional Networks
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月19日
Arxiv
26+阅读 · 2018年9月21日
Arxiv
10+阅读 · 2018年4月19日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年11月5日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Simplifying Graph Convolutional Networks
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月19日
Arxiv
26+阅读 · 2018年9月21日
Arxiv
10+阅读 · 2018年4月19日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员