INTRODUCCIÓN

Los contratos de forma estándar, a menudo denominados “letra pequeña” o “repetitivo”, son el tipo más común de contrato económico. Se aplican a incontables miles de millones de transacciones comerciales por año. En un escenario típico, un comprador compra un bien o servicio y se le presenta un contrato de forma preimpresa con términos relacionados con la resolución de disputas, remedios por fallas del producto y garantías, entre otros, con pocas oportunidades para negociar los términos. Los ejemplos aparecen en cualquier lugar, desde las exenciones de responsabilidad de seguridad anotadas en la parte posterior de las entradas deportivas, las garantías empaquetadas con los bienes de consumo, las políticas de privacidad y los términos de uso en los sitios web y las restricciones de fotocopias que aparecen en la portada de esta revista. Cada lector de este artículo ha celebrado miles de contratos de formulario estándar, a veces sin saberlo.

Los académicos, los tribunales y los formuladores de políticas han debatido durante mucho tiempo el grado en que se deben hacer cumplir los contratos de forma estándar y si se debe regular su contenido o divulgación. Todas las partes en este debate se dan cuenta de que, en muchas circunstancias, la mayoría de los compradores no lee la letra pequeña. Es demasiado largo, difícil de entender o aparentemente sin importancia tomarse el tiempo para leer y dar un asentimiento significativo. La cuestión económica central es si el hecho de que la mayoría de los compradores suscriban contratos de forma estándar con esta información imperfecta da como resultado una falla del mercado: si los compradores no tienen en cuenta los términos del contrato en sus decisiones de compra, los vendedores carecen de incentivos para proporcionar algo más que lo mínimo requerido. protecciones legales minimas requeridas.^[1]

Los defensores de la libertad contractual generalmente han rechazado la intervención basándose en limitaciones de reputación y en el argumento de la “minoría informada”. En este artículo nos centramos en este último argumento, que se deriva de algunas contribuciones clásicas del derecho y la economía. La articulación de Schwartz y Wilde (1979) del argumento de la minoría informada en este contexto es una aplicación específica del trabajo sobre información imperfecta de Spence (1977) en el contexto de la responsabilidad del producto y de Salop y Stiglitz (1977) en el contexto de la dispersión de precios y su búsqueda. Schwartz y Wilde argumentan que los vendedores no necesariamente ofrecerán términos unilaterales incluso cuando la mayoría de los compradores no lean los contratos estándar. En su modelo, los compradores que no leen se benefician de una minoría informada cuya disposición a pagar por el producto es suficientemente sensible a la calidad de los términos estándar.

Cuando todos los compradores tienen el mismo gusto por la calidad y los vendedores no pueden discriminar entre compradores lectores y no lectores, los vendedores ofrecerán los términos preferidos por todos los compradores. Este tipo de lógica de mercados competitivos se ha utilizado ampliamente para resistir la regulación y para defender reglas que solo facilitan la búsqueda de aquellos consumidores que aspiran a unirse a la minoría informada.^[2]

Aunque el argumento de la minoría informada ha tenido influencia en la literatura jurídica y económica, no ha habido un análisis empírico sistemático de su validez. Si bien se acepta ampliamente que los lectores de contratos de formularios estándar son una minoría, la literatura no ofrece evidencia de si esta minoría sigue siendo lo suficientemente grande como para hacer cumplir de manera plausible términos eficientes, como suponen algunos teóricos y tribunales, o más bien si es tan minúsculo como para ser prácticamente irrelevante. De hecho, no existen estudios sistemáticos que exploren hasta qué punto los consumidores se informan sobre los términos del contrato. En este artículo presentamos amplia evidencia sobre la medida en que los compradores realmente leen los contratos de formulario estándar en un entorno específico e identifican los factores que afectan la probabilidad de lectura y considramos si esta probabilidad está limitada por costos de búsqueda o de comprensión.

Específicamente, examinamos hasta qué punto los compradores potenciales de software leen los Acuerdos de licencia de usuario final (EULA), que son contratos que rigen el uso de productos de software. Para obtener una muestra de empresas de software que ofrecen sus productos en línea, utilizamos la información del flujo de clics de los compradores potenciales para estudiar sus “lectores” del EULA. Realizamos un seguimiento de 48154 visitantes de 90 empresas de software durante un período de un mes, registrando su comportamiento de navegación detallado. Para cada uno de estos usuarios, observamos la secuencia exacta de páginas web (URL) a las que se accede en una visita en particular y el tiempo que pasa en cada página. Los datos también incluyen características demográficas detalladas de cada usuario, como edad, sexo, ingresos y ubicación geográfica. Nuestro principal hallazgo es que, independientemente de cuán estrictamente definamos a un “comprador”.

Si bien no podemos realizar una prueba directa de la hipótesis de la minoría informada sin controles adicionales, un número tan pequeño de lectores por contrato hace que sea poco probable que los lectores informados trabajen en este contexto para monitorear la letra pequeña. Además, el hecho de que el costo de estar informado en línea es bajo en comparación con otros mercados hace que este sea el escenario ideal para explorar la validez de la hipótesis de Schwartz y Wilde. Si los lectores informados no existen en este contexto, es posible que no existan en un conjunto más amplio de circunstancias, lo que sugiere límites al mecanismo de manera más general.

Para poner nuestros hallazgos en perspectiva, realizamos un simple ejercicio de calibración. Calculamos la fracción de compradores informados necesaria para inducir a los vendedores a ofrecer “buenos” términos en el mercado del software. Estimamos el costo marginal de proporcionar un término favorable al comprador, mantenimiento y soporte, y encontramos que a los vendedores les resultaría más rentable perder a todos los compradores informados (es decir, asumiendo de manera conservadora que cada uno se negaría a comprar si el término dado no es ‘ t ofrecido) que ofrecer este plazo. Es probable que esta conclusión persista para una fracción de los compradores informados, entre 1 y 2 órdenes de magnitud superior al 0,2%.

Luego nos enfocamos en los factores que afectan la probabilidad de que se acceda a un EULA. Descubrimos que es más probable que los compradores accedan a los EULA de empresas más pequeñas o empresas que ofrecen ex ante productos algo sospechosos, como el software gratuito. Los pocos compradores que opten por informarse podrían estar decidiendo racionalmente ignorar los EULA de empresas más grandes y establecidas, confiando en cambio en la reputación o familiaridad de la empresa. También encontramos que los compradores mayores y de mayores ingresos tienen más probabilidades de acceder a los EULA; esto puede deberse a que estos consumidores tienen menores costos de búsqueda y lectura, por ejemplo, porque tienen un menor costo de oportunidad por su tiempo o porque están más educados y, por lo tanto, les resulta más fácil leer los términos del contrato.

Nuestra principal contribución es el primer estudio de muestra grande que mide hasta qué punto los consumidores se informan realmente sobre derechos y obligaciones importantes antes de firmar un contrato de forma estándar. Descubrimos que la fracción de consumidores que lee los contratos de forma estándar es tan pequeña que es poco probable que una minoría informada por sí sola esté dando forma a los términos de los contratos de forma estándar en nuestro entorno.

Sin embargo, hacemos hincapié en que la ausencia de una minoría informada no implica inmediatamente que los términos del EULA estén sesgados de manera ineficaz a favor de los vendedores. Algunos vendedores, al menos los muy destacados, podrían ser disciplinados por otros mecanismos, por ejemplo, la preocupación por su reputación si eventualmente se descubrieran términos onerosos. Además, los compradores pueden asumir que no importa lo que establezcan los términos del EULA, estarán protegidos por los tribunales y, por lo tanto, elegirán racionalmente no ser informados sobre los términos del EULA. Además, no podemos determinar fácilmente si la calidad de los términos se refleja en los precios observados, debido a los muchos determinantes de precios de primer orden que no podemos controlar. Nuestras pruebas no sugieren un gran efecto de los términos en los precios, pero nuestras pruebas no son poderosas.

Si bien otros factores pueden disciplinar a los vendedores para que no ofrezcan términos de EULA adversos en nuestro entorno, mostramos que la hipótesis de la minoría informada, que es el argumento más ampliamente aplicado para la eficiencia de los términos de contrato de forma estándar, no parece convincente en este contexto. Nuestros hallazgos ponen en tela de juicio la eficacia de las políticas para mejorar las posibles fallas del mercado al exigir una divulgación mayor u obligatoria, particularmente en un entorno donde es más probable que surja la minoría informada.^[3] El trabajo empírico futuro debería centrarse en los lectores en otros contextos para establecer si podría existir una minoría informada, así como la validez potencial de los mecanismos alternativos para disciplinar a los vendedores en nuestro contexto.

La sección 2 ofrece antecedentes teóricos y empíricos sobre la hipótesis de la minoría informada. La sección 3 explica nuestra metodología. La sección 4 presenta nuestros datos. La sección 5 analiza los resultados. La sección 6 concluye.

1. FORMULAR CONTRATOS Y COMPETENCIA PARA COMPRADORES INFORMADOS: ANTECEDENTES

A pesar de los beneficios de reducción de costos de transacción asociados con el uso de contratos formales, como la reducción de los costos de redacción y negociación, los académicos y los formuladores de políticas han debatido sobre su imparcialidad y la conveniencia de su cumplimiento. La preocupación por el bienestar del consumidor ha dado lugar a numerosos artículos, leyes e iniciativas para regular estos contratos. Por ejemplo, además de las doctrinas de derecho contractual existentes para proteger a los compradores de términos abusivos, como la falta de conciencia y las sorpresas injustas, varias leyes estatales del consumidor prohíben el uso de cláusulas de selección de foro y renuncias de garantías implícitas en los contratos del consumidor.^[4] Las leyes federales como la Ley de Veracidad en los Préstamos y la Ley de Garantía Magnuson-Moss buscan disminuir los costos de lectura y búsqueda al requerir la divulgación estandarizada de los términos obligatorios.^[5] Más recientemente, ha habido un acalorado debate sobre si los contratos en línea, como los términos de uso, las políticas de privacidad y los acuerdos de licencia de software, deben ser ejecutables o estar sujetos a reglas de divulgación obligatorias o contener disposiciones obligatorias.^[6]

1.1. La hipótesis de la minoría informada

La preocupación de que los contratos de forma estándar probablemente estén sesgados hacia los redactores se deriva de la opinión de que, debido a que muchos compradores no leen o no comprenden los términos del contrato, los vendedores impondrán términos injustos y unilaterales. Salop y Stiglitz (1977) exploran las condiciones bajo las cuales un mercado con consumidores heterogéneos en su disposición y capacidad para informarse sobre los precios de los productos puede alcanzar un equilibrio de precios perfectamente competitivo y encontrar que incluso en presencia de muchos consumidores desinformados, un mercado puede generar un equilibrio competitivo si suficientes consumidores informados compran al precio más bajo.^[7]

Schwartz y Wilde (1979) extienden este argumento a entornos en los que los consumidores varían en su capacidad para informarse acerca de los términos del contrato en forma estándar. Muestran que si se informa a un número suficiente de compradores sobre el precio y los términos del contrato de un producto dado, los vendedores que no pueden discriminar entre los tipos de compradores ofrecerán el producto con términos eficientes a un precio competitivo para todos los compradores, como el costo para el vendedor de perder una masa crítica de consumidores informados supera los beneficios de ofrecer condiciones inferiores a los consumidores inframarginales desinformados. Concluyen que la información imperfecta por sí sola no es suficiente para justificar una intervención en el mercado. Esta conclusión se ha convertido en la piedra angular de la visión jurídica y económica de los contratos de forma estándar.

Schwartz y Wilde (1979) afirman que “[en general], hay un número significativo de consumidores informados en cualquier mercado antes de la intervención legal” (s. p.). aunque la evidencia que citan para respaldar esta afirmación no parecería ser tan general o concluyente.^[8]El principal problema para ellos es si estos consumidores pueden acceder a la información adecuada a un costo razonable. Cuanto más barato sea hacerlo, más grande y, por tanto, más influyente será esta minoría informada. La determinación de la proporción exacta de consumidores informados necesaria para producir un equilibrio competitivo es un ejercicio complicado.^[9] Sin embargo, muchos académicos, como Priest (1981) y Baird (2006), se han basado repetidamente en el argumento de la “minoría informada” para apoyar la libertad de contrato.

Esta suposición de que un número crítico de lectores puede conducir a términos de vendedor más eficientes ha guiado a los tribunales sobre si deben hacer cumplir los acuerdos con los consumidores que involucran términos estándar. Los tribunales se basan en varias doctrinas del derecho contractual que enfatizan, entre otras cosas, que los consumidores deben tener una “oportunidad de leer” significativa.^[10] Para muchos comentaristas, como Hillman (2006), una oportunidad significativa para leer preserva la autonomía individual y reduce el costo de estar informado.

Los tribunales actualmente no están de acuerdo sobre cuántas oportunidades se deben brindar. Por ejemplo, algunos tribunales permiten el cumplimiento de los shrinkwraps y los contratos de “pago ahora, condiciones después” (donde los términos solo están disponibles después de la compra), mientras que otros tribunales no.¹² Además, los tribunales se basan en la doctrina de las “expectativas razonables” para negar el cumplimiento de cláusulas que son difíciles de entender o leer, haciendo cumplir en cambio derechos y obligaciones que un consumidor razonable anticiparía.¹³

Recientemente se han presentado propuestas para aumentar la protección al consumidor en las transacciones del mercado masivo, especialmente las que se realizan a través de Internet, en el contexto de este estudio, buscando facilitar el acceso a los contratos y aumentar la oportunidad de lectura. Algunas de las propuestas más polémicas involucran software y otros bienes de información. Por ejemplo, el American Law Institute (ALI) ha aprobado nuevos Principios de contratos de software para armonizar y aumentar la certeza de las leyes que rigen las transacciones de software en línea. Uno de sus principales objetivos es "promover la lectura y la oportunidad de leer términos" como una forma de paliar las fallas del mercado ^[11]. Los redactores postulan que la reducción del costo de acceso al contrato podría aumentar el número de consumidores informados a un número suficiente para construir una minoría informada de compradores.

Otros estudiosos expresan dudas de que los mercados de términos de forma estándar funcionen bien si se basan en la creación o la existencia de una minoría informada. Katz (1990) propone que la falta de lectura es racional dada la baja probabilidad de que los eventos adversos desencadenen cláusulas contractuales. Eisenberg (1995), Goldberg (1997) y BenShahar (2009) desafían el argumento de la minoría informada en sus propios términos, señalando que a los consumidores les resultará irracional participar en la búsqueda y deliberación de términos en letra pequeña y que, en condiciones razonables, los vendedores le resultará más rentable aprovechar los no lectores que atender a los lectores. Ben-Shahar afirma que debido a que nadie lee letra pequeña, independientemente de los costos de lectura reducidos en entornos como Internet, las reglas que se centran en aumentar la divulgación de contratos son inútiles, si no peligrosas.

Bar-Gill (2004) y Gabaix y Laibson (2006) postulan que los prejuicios y limitaciones psicológicos de los consumidores podrían impedirles leer o comprender los términos, volviéndolos nuevamente susceptibles a la manipulación del vendedor. Gillette (2004) reconoce las limitaciones de la minoría informada, pero sostiene que los contratos de forma estándar deberían ser ejecutables siempre que los intereses de esos compradores desinformados estén efectivamente representados con precisión por la minoría informada. Hillman y Rachlinski (2002) concluyen que, aunque es probable que el bajo costo de estar informado en Internet aumente el número de consumidores informados, es probable que el problema del aprovechamiento gratuito introducido por esos consumidores desinformados resulte en una subproducción de compradores informados.

Si bien este artículo limita su alcance a evaluar si los niveles de lectores son consistentes con la hipótesis de la minoría informada, es importante señalar que los académicos del derecho y la economía también han propuesto otros mecanismos que inducirían a los mercados a comportarse de manera competitiva cuando los consumidores están mal informados. Por ejemplo, cuando los vendedores están limitados por la reputación o la amenaza de un litigio, encontrarán que les conviene ofrecer los términos preferidos por los compradores. Tal mecanismo podría sustituir a la minoría informada. Los vendedores también pueden ofrecer términos unilaterales a todos los consumidores, solo para luego relajarlos y dar cabida a las quejas razonables de los compradores. De manera similar, en el caso de bienes de experiencia o compras repetidas, los compradores que no leen los términos pueden finalmente familiarizarse con el contenido del texto estándar de los vendedores. Nuestros datos no son propicios para evaluar si estos mecanismos están en funcionamiento, lo que potencialmente hace que sea racional que el mecanismo de la minoría informada no surja en el mercado que estudiamos.

1.2. Evidencia previa

A pesar de la importancia teórica de la minoría informada, ha habido poca investigación empírica de su validez, presumiblemente porque es difícil observar a los “lectores”. Hay algunas pruebas de encuestas relacionadas.

Hillman (2006) encuesta a 92 estudiantes contratados en la Facultad de Derecho de Cornell y encuentra que solo el cuatro por ciento de los que compraron productos en línea afirman leer los contratos de formulario estándar “como un asunto general”. Becher y Unger-Aviram (2009) encuestan a 147 estudiantes de derecho y otras áreas y preguntan sobre la probabilidad de que los encuestados lean términos estándar en diferentes escenarios. El sesenta por ciento de los encuestados afirman que hojean o leen partes de un contrato de forma estándar antes de realizar una transacción. Bartlett y Plaut (2009) encuestan a 182 estudiantes de pregrado y descubren que alrededor del 80% de los encuestados afirman no leer contratos y gran parte del resto afirma leerlos. Estas encuestas son sugerentes pero algo limitadas en lo que pueden demostrar. Se basan en comportamientos autoinformados o escenarios comerciales hipotéticos y los sujetos encuestados no son representativos.

Otros estudios muestran que los términos de los contratos de forma estándar son menos unilaterales a favor de los vendedores de lo que sería posible si los compradores estuvieran completamente desinformados y, por lo tanto, son consistentes con la existencia de la minoría informada, así como con otros mecanismos disciplinarios. En un estudio de 62 garantías de una variedad de bienes de consumo duraderos, Priest (1981) sostiene que las garantías no están sesgadas hacia los vendedores, sino que reflejan la capacidad relativa de compradores y vendedores para prevenir y asegurarse contra pérdidas. Marotta-Wurgler (2007, 2008) analiza los términos de 647 EULA en línea y muestra que, si bien casi todos son más restrictivos que las reglas predeterminadas relevantes, no todos convergen al mínimo legal. En un estudio de las prácticas de contratación de los minoristas en línea, Mann y Siebeneicher (2008) encuentran que pocos vendedores ofrecen contratos excesivamente unilaterales.

2. MARCO DE INVESTIGACIÓN

En este artículo exploramos la presencia de una minoría informada de compradores mediante el estudio del comportamiento de navegación y compra de los consumidores en línea. En particular, rastreamos el comportamiento de los visitantes de Internet a 90 empresas de software y examinamos la velocidad a la que los compradores eligen informarse sobre los EULA que rigen el software presentado.

Las compras de software en línea proporcionan un entorno adecuado para buscar a la minoría informada. En primer lugar, si bien las características no relacionadas con el precio, como los derechos y restricciones contractuales asociados, son importantes para todo tipo de productos, es una consideración particularmente importante para los bienes de información como el software porque los términos forman parte integral de la forma en que el producto es o puede ser usado. En segundo lugar, algunos de los términos de los EULA han sido objeto de litigio en la última década.^[12]Por ejemplo, dado que los usuarios finales dependen cada vez más del software para realizar una variedad de tareas rutinarias y funciones críticas, los daños por fallas del software pueden ser significativos. En tercer lugar, comprar productos de la competencia y los términos que los rigen es barato y fácil en línea en comparación con la mayoría de los entornos comerciales. Los costos de búsqueda son bajos (Bakos, 2001). En la medida en que exista la minoría informada, esta es una de las configuraciones en las que es relativamente probable que la encontremos, especialmente dado nuestro acceso a los datos del flujo de clics. Finalmente, varios debates recientes sobre la reforma legal en los contratos de forma estándar se centran en los contratos electrónicos en general y los contratos de software en particular. Nuestro estudio de la minoría informada en los mercados de software en línea nos coloca en el centro de estos debates.

Para investigar empíricamente la presencia y el tamaño de la minoría informada, clasificamos a los visitantes de los sitios web de las empresas de nuestra muestra, que se describen a continuación, en compradores potenciales y aquellos que visitan por otros motivos, como buscar foros de usuarios o información de solución de problemas. Denotamos por s la fracción de compradores potenciales (“compradores”); los no compradores constituyen la fracción restante1− s Denotamos por e1 la fracción de compradores y por e2 la fracción de no compradores que leen los EULA en línea. Finalmente, denotamos por b1 la fracción que compra el producto (“compradores”) entre los compradores que leen el EULA y por b2 la fracción de compradores entre los compradores que no leen el EULA. Este marco se muestra en la Figura 1. En este escenario, la minoría informada corresponde a la fracción e1 de compradores que leen el CLUF en línea.^[13]

Figura 1
Marco empírico
Elaboración propia

A continuación, estimamos el número de visitantes en nuestra muestra para cada una de las seis categorías de la Figura 1. Estimamos el número de lectores y no lectores entre los visitantes clasificados como compradores, compradores y no compradores. Usamos el acceso a una página de EULA durante más de un segundo para identificar a los lectores. Esto sesga al alza nuestra estimación de los lectores verdaderamente informados en el sentido de que algunos accesos son accidentales, intrascendentes para la decisión de compra, accedidos tan brevemente que se podría haber captado o leído poco contenido, pero no entendido. Usamos el inicio de un proceso de pago seguro para identificar a los compradores y otra información contextual para distinguir a los compradores de los no compradores.

Podemos dividir a los lectores en se₁b₁ lectores que compran y se₁(1-b₁) lectores que no compran. Adicionalmente, s(1-e₁)b₂ los compradores no son lectores, y s(1-e₁)(1-b₂) los compradores no leen ni compran. A priori, esperamos (1-1)(1-e₂) que pocos no compradores lean EULA y, por lo tanto, esperamos ser pequeño. Por último, la fracción de no compradores que no leen EULA es , que, como se esperaba y como confirmamos, es grande. Con estas entradas, podemos estimar la fracción e1 de compradores que constituyen la minoría informada, escribiendo esta fracción como:

Luego, analizamos la elección del vendedor de qué términos ofrecer para evaluar si nuestras estimaciones son plausiblemente consistentes con un equilibrio minoritario informado.

3. DATOS

Nuestro conjunto de datos de flujo de clics representa el comportamiento de navegación de 92,411 hogares de EE. UU. En enero de 2007. Este conjunto de datos nos lo facilitó una importante empresa de investigación en línea, que reclutó un panel representativo de hogares de EE. UU. que aceptaron instalar en sus computadoras una recopilación de datos complemento que registra la dirección URL de cada página web visitada. Los datos recopilados incluyen la secuencia exacta de las páginas web visitadas y la cantidad de tiempo dedicado a cada página. En forma cruda, este es un conjunto de datos de tamaño significativo.^[14]

El panel de hogares fue seleccionado por estar equilibrado demográfica y geográficamente y ser representativo de la población de hogares estadounidenses con acceso a Internet.¹⁸La información capturada para cada página web visitada por un panelista en los datos sin procesar se codifica con un identificador de usuario que identifica de forma anónima pero única a cada panelista y un identificador de sesión que delimita la navegación web de cada panelista en “sesiones” separadas. La información adicional capturada incluye la URL de cada página visitada, la hora a la que se accedió a la página web, el tiempo pasado en esa página, si esa página estaba dentro de una conexión segura (es decir, cifrada), el servidor web que entrega la página web y una identificador de la empresa o división propietaria de ese servidor web. Las vistas de página registradas comprenden la mayor parte de los datos, pero se nos proporcionaron archivos adicionales útiles que incluían información demográfica no identificable personalmente sobre los panelistas y una jerarquía corporativa que identifica a los padres, si corresponde.

3.1. Construcción de muestra

Dentro de estos datos, consideramos un mercado importante y un contrato importante dentro de ese mercado. Específicamente, estudiamos las visitas de los usuarios a las empresas de software que venden o distribuyen sus productos a través de sus sitios web corporativos y ponemos sus EULA a disposición en su sitio para que los usuarios los examinen a su elección, antes de cualquier decisión de compra. Utilizamos la clasificación de mercados del proveedor de datos para identificar visitas solo a empresas de software. Posteriormente identificamos en nuestros datos dos tipos de empresas de software que hacen que sus productos estén disponibles para su compra o descarga en línea: minoristas y proveedores de software gratuito. Los minoristas licencian su software por un precio a través de su sitio web corporativo. Los proveedores de software gratuito ofrecen su software de forma gratuita a cualquiera que desee descargarlo. Los ejemplos incluyen barras de herramientas del navegador, complementos y navegadores.^[15]Nos interesa observar la propensión de los usuarios a informarse sobre los términos de estos dos tipos de software.

Con el fin de contar con una muestra suficientemente homogénea de vendedores, excluimos subcategorías como los proveedores que no ofrecen sus productos para su compra o descarga en línea, proveedores de software de igual a igual y empresas de alojamiento web. Excluimos empresas con menos de 50 visitantes únicos que vieron al menos dos páginas durante su visita; nuestro interés está en los usuarios con intención o potencial de compra, o “compradores”, y es menos probable que los usuarios que ven una sola página tengan esa intención. Identificamos 197 empresas que cumplían las condiciones anteriores.

Para cada una de estas empresas, obtuvimos las direcciones de las páginas web (URL) de todos los EULA disponibles en el sitio web de la empresa. Para encontrarlos, visitamos el sitio web de cada empresa y utilizamos la navegación manual, búsquedas de Google dentro del sitio web y, si están disponibles, búsquedas en el sitio web proporcionado por la empresa. Además, buscamos todas las visitas a la página en los datos de flujo de clics correspondientes a estas empresas para identificar posibles páginas de EULA (por ejemplo, páginas cuya dirección web contenía “EULA” o “legales” o “términos”), que luego investigamos manualmente.

Algunos EULA se presentaron como envoltorios de navegación, es decir, se publicaron como hipervínculos en algún lugar del sitio web del vendedor. Incluimos todas estas empresas porque podemos medir fácilmente si los usuarios hicieron clic voluntariamente en el hipervínculo EULA.^[16]Una minoría de empresas presentó sus EULA como envolturas de clics. Este modo de presentación requiere que los consumidores hagan clic en un botón “Acepto” reconociendo los términos del EULA antes de que puedan comprar un producto. Hay dos tipos de sitios clickwrap. Un tipo de sitios clickwrap presentan los términos del CLUF mediante un hipervínculo adyacente al botón “Acepto” y, por lo tanto, requieren un clic adicional para acceder al CLUF; en este caso, mientras que todos los compradores se ven obligados a reconocer los EULA, podemos medir qué fracción da el paso adicional y realmente hace clic en el enlace del contrato, que es un paso necesario para estar informado sobre los términos. El otro tipo de sitios clickwrap presentan los términos en un cuadro de texto desplazable sobre el botón “Acepto”; eliminamos las empresas que utilizan este tipo de envoltura de clics de nuestro conjunto de datos porque no tenemos una forma de medir si los compradores leen los términos. Si bien desplazarse y leer los términos del EULA probablemente aumentaría el tiempo total dedicado a las páginas de pago correspondientes, lo que podemos observar, hay varias otras acciones que los usuarios generalmente deben realizar en las mismas páginas. Como resultado, las medidas basadas en el tiempo total pasado en la página de pago donde se presentan los términos fueron demasiado ruidosas para ser útiles para este tipo de empresas. Finalmente, eliminamos de nuestro conjunto de datos las empresas que no pusieron sus EULA disponibles en línea. Hay varias otras acciones que los usuarios normalmente deben realizar en las mismas páginas. Como resultado, las medidas basadas en el tiempo total pasado en la página de pago donde se presentan los términos fueron demasiado ruidosas para ser útiles para este tipo de empresas. Finalmente, eliminamos de nuestro conjunto de datos las empresas que no pusieron sus EULA disponibles en línea. Hay varias otras acciones que los usuarios normalmente deben realizar en las mismas páginas. Como resultado, las medidas basadas en el tiempo total pasado en la página de pago donde se presentan los términos fueron demasiado ruidosas para ser útiles para este tipo de empresas. Finalmente, eliminamos de nuestro conjunto de datos las empresas que no pusieron sus EULA disponibles en línea.

Después de excluir las empresas para las que no tenemos suficientes datos o que son inapropiadas para nuestras pruebas, llegamos a una muestra final de 78 empresas minoristas y 12 de software gratuito. No vemos ninguna razón para creer que nuestros resultados o conclusiones básicos cambiarían significativamente si ampliamos el número de empresas en la muestra o la ventana de tiempo que se siguió a los panelistas. Además, el tamaño de nuestra muestra probablemente se caracterice de manera más útil en términos de las decenas de miles de visitas a la empresa que rastreamos, descritas brevemente, porque cada una de ellas representa una oportunidad para acceder a un EULA y, por lo tanto, es la unidad esencial de observación.

3.2. Empresa y características del producto

En igualdad de condiciones, es posible que los consumidores sientan menos necesidad de examinar los términos de los EULA de empresas grandes o antiguas porque asumen que estas empresas son más fiables y justas. Para probar esta hipótesis, obtenemos información sobre los ingresos anuales de cada empresa, el año de constitución y el estado público o privado. Estos datos se obtuvieron de Hoovers.com, Yahoo! Finanzas, o mediante comunicaciones directas con las empresas de la muestra.

Tabla 1: Características de la empresa y el producto

Elaboración propia

Tabla 1
Características de la empresa y el producto

Elaboración propia

	N	Media(Dakota del Sur)	Minima	Mediana	Máxima
Panel A. Características de la empresa
Al por menor
Ingresos (Millones $)	78	1,560 (6,980)	0,1	5.2	51,100
Ingresos promedio por producto (Millones de $)	78	99,3 (406)	0,004	0,99	2.550
Años de edad)	78	15,84 (10,10)	3	14,5	56
Compañía publica	78	0,27 (0,45)	0	0	1

Freeware
Ingresos (Millones $)	12		1.160 (4.010)		0,1		0,1		13,900
Número de productos ofrecidos	12		9,25 (28,58)		1		1		100
Ingresos promedio por producto (Millones de $)	12		12,5 (39,8)		0,1		0,1		139
Años de edad)	12		9,08 (6,72)		3		6.5		27
Compañía publica	12		0,08 (0,29)		0		0		1
	Panel B. Características del producto
Al por menor
Producto de consumo	78		0,68 (0,47)	0	1				1
Número de productos ofrecidos	78		14,78 (25,02)	1	6		1		50
Precio ($)	78		407,95 (1.042,92)	9,97	65.12		5.		295
Precio medio ($)	78		364,84 (1.032,23)	1	49		5,		000
Prueba (producto destacado)	78		0,83 (0,38)	0	1				1
Prueba (la mayoría de productos)	78		0. 78 (0,42)	0	1				1
Freeware
Producto de consumo	12	0,83 (0,39)		0		1		1

El panel A en la Tabla 1 reporta estadísticas resumidas para las características de la empresa para los dos tipos de empresas analizadas. Para las empresas minoristas, los ingresos promedio son de $ 1,56 mil millones con una desviación estándar de $ 6,98 mil millones, un número obviamente impulsado por algunas grandes empresas. Los ingresos medios para esta categoría son $ 5.2 millones. La edad media de estas empresas, medida restando su año de constitución de 2009, es de 15,8 años (la mediana es de 14,5). El veintisiete por ciento de las empresas de esta categoría cotizan en bolsa. Por el contrario, la edad media de las empresas de software gratuito es de 9,08 años (la mediana es de 6,5) y solo el 8% de estas empresas cotizan en bolsa. Para cada empresa, anotamos la cantidad de productos que ofrece (contando cada producto con un nombre distinto como un producto separado), lo que nos permite calcular el ingreso promedio por producto.

También recopilamos varias características del producto y registramos un producto “insignia”. Muchas pequeñas y medianas empresas comercializan un producto principal, en cuyo caso seleccionamos ese producto como insignia. Para las empresas más grandes, seleccionamos el producto que representa la mayor fracción de las ventas o, cuando esta información no estaba disponible, el producto que aparece de manera más destacada en el sitio web, ya que estos podrían ser los productos que más interesan a los consumidores.^[17]Por supuesto, los consumidores pueden estar menos inclinados a leer los EULA de los productos más populares (o emblemáticos), ya que es probable que hayan establecido una reputación más sólida. Aún así, la elección del producto estrella no debería afectar nuestros hallazgos generales, ya que las métricas de lectores y visitas que informamos son para todos los productos, no solo para los productos estrella.

Es posible que los usuarios estén más inclinados a informarse sobre los términos del CLUF de los productos con precios más altos, por lo que registramos el precio del producto estrella, así como el precio medio de todos los productos disponibles en el sitio web de esa empresa. Registramos si el producto es una licencia de un solo uso o de usos múltiples, ya que es probable que las licencias de varios puestos tengan precios más altos y si el producto se ofrece a los desarrolladores. Observamos si la compañía ofrece una versión de prueba del producto insignia y también de la mayoría de sus productos porque eso también puede afectar la propensión de los usuarios a leer los términos.^[18]También notamos si el producto está orientado a usuarios comerciales o al público en general. Finalmente, clasificamos cada producto en una de las 150 categorías de productos de software, por ejemplo, antivirus o procesamiento de texto, según las caracterizaciones de los productos de software disponibles en Amazon.com.

El Panel B reporta estadísticas resumidas para las características de los productos estrella. El número medio de productos por empresa es 15 (la mediana es 6). El precio medio del producto para las empresas minoristas es de $ 408 y la mediana es de $ 65. Para cada empresa, calculamos el precio medio de todos los productos de software enumerados en el sitio web, y la media de esas medianas es $ 365; la mediana de la mediana es $ 49. Una fracción del 68% de los productos minoristas y el 83% del software gratuito parece estar dirigido a los consumidores en lugar de a las empresas. Finalmente, el 83% de los sitios minoristas ofrecen una versión de prueba de su producto destacado o del producto que seleccionamos como insignia, y el 78% ofrece versiones de prueba para la mayoría de sus productos.

3.3. Características del contrato

Queremos medir la fracción de compradores que se informa sobre los términos del EULA. Por lo tanto, recopilamos todas las URL de EULA que están disponibles en el sitio web de una empresa. Como se señaló anteriormente, muchas empresas solo venden un producto y, por lo tanto, solo ponen a disposición en línea el EULA que rige el uso de ese producto. Otras empresas venden muchos productos que se rigen por un único EULA publicado en su sitio web, y otras publican diferentes EULA para diferentes productos. Finalmente, algunas empresas publican los EULA para todas sus versiones actuales y pasadas de todos sus productos. Encontramos 240 URL únicas correspondientes a EULA para nuestras empresas de muestra.

3.4. Definición de compradores y visitas de compras

Entre los panelistas de nuestros datos que visitan el sitio web de una empresa determinada, debemos definir “compradores”, es decir, visitantes con cierto potencial de compra, ya que una fracción potencialmente grande de visitantes puede estar navegando sin ninguna intención de comprar. Definimos una “visita de usuario” como todas las visitas a páginas (accesos a URL) desde el sitio web de una empresa dentro de una “sesión” de un solo usuario.

La primera definición de “visita del usuario” identifica a los compradores al examinar la intensidad de una visita al sitio web de una empresa. Es probable que un usuario con intención de comprar vea varias páginas en el lado minorista del sitio web de la empresa. Seguimos a Moe & Fader (2004) y Catledge & Pitkow (1995) y definimos nuestra definición más amplia de visita de compras como aquella con al menos dos visitas a dichas páginas. Una segunda definición más restrictiva incluye todas las visitas de los usuarios que accedieron al menos a cinco páginas en el sitio web de una empresa determinada. Bucklin y Sismeiro (2003) encuentran que es cada vez más probable que esto excluya a los navegadores casuales.

En el otro extremo, un visitante que ha seleccionado un producto e iniciado un proceso de pago o pago ha demostrado su intención de compra. Por lo tanto, utilizamos el inicio del proceso de pago como el criterio más estricto para identificar las visitas con intención de compra. Identificamos dichos eventos identificando para las 90 empresas de nuestra muestra las direcciones de las páginas web a las que se accedería solo durante el proceso de pago y reconociendo posteriormente las visitas que acceden a dichas páginas. Si bien saber que un usuario inició un proceso de pago no proporciona garantía de que la transacción se haya completado, indica una alta probabilidad de que al menos se haya contemplado una transacción. Es probable que esta definición de visita de compras sea demasiado restrictiva, ya que excluye las visitas que no dan como resultado el inicio de un proceso de pago.^[19]

En resumen, las tres medidas descritas anteriormente establecen la intención de compra de una sesión con creciente rigor. A medida que nuestras definiciones de visita de compras se vuelven más estrictas, esperamos que las estimaciones de la minoría informada se vuelvan más conservadoras, y es probable que el número real se encuentre en algún lugar entre las tres estimaciones que proporciona nuestra metodología.

3.5. Definición de visitas de compras: sesiones individuales frente a agregados mensuales

Para definir una visita de compras, adoptamos los dos enfoques que son estándar en la literatura utilizando datos de flujo de clics. La primera, tal como la utiliza nuestro proveedor de datos y la industria en general, define las sesiones de usuario como períodos de actividad de navegación web separados por al menos 30 minutos de inactividad. Bajo esta definición, como se resume en Moe & Fader (2004), un usuario puede tener múltiples visitas a una empresa determinada en un día, una semana o un mes.

El segundo enfoque reconoce que la actividad de compra de un usuario en una empresa determinada puede durar varios días o incluso semanas dado el bajo costo de acceso. Johnson et al (2004) encuentran que las visitas repetidas a una empresa dentro de un mes normalmente corresponden al mismo ciclo de compras. Por lo tanto, agregamos las visitas a una empresa única en un mes determinado y presentamos estas sesiones agregadas como una medida alternativa de las visitas a la empresa con intención de compra.^[20]

3.6. Datos demográficos y geográficos

Utilizamos información personal sobre nuestros panelistas para identificar las características de los compradores y los hogares de compras que afectan su probabilidad de recibir información sobre los términos estándar. Nuestro conjunto de datos incluye la edad y el sexo del jefe de hogar, los ingresos del hogar, el tamaño del hogar y si hay niños presentes en el hogar. En la Tabla 2 informamos las estadísticas de resumen correspondientes.

Tabla 2
Características del usuario

Elaboración propia

Panel A. Usuarios que acceden al menos a 2 páginas en al menos una empresa de muestra
	N	Media(Dakota del Sur)	Mínimo	Mediana	Máximo
Años de edad)	48,154	46,22 (13,78)	18	46	99
Sexo (1 = Masculino)	48,154	0,50 (0,50)	0	0	1
Ingresos ($)	48,154	60.502 (39.704)	12,500	37,500	150.000+
Tamaño del hogar	48,154	2,78 (1,27)	1	3	5+
Presencia de niños (1 = Sí)	48,154	0,41 (0,49)	0	0	1
Panel B. Usuarios que acceden al menos a 5 páginas en al menos una empresa de muestra
Años de edad)	33.655	46,37 (13,70)	18	46	99
Sexo (1 = Masculino)	33.655	0,50 (0,50)	0	1	1
Ingresos ($)	33.655	60,612 (39,782)	12,500	37,500	150.000+
Tamaño del hogar	33.655	2,79 (1,27)	1	3	5+
Presencia de niños (1 = Sí)	33.655	0,41 (0,49)	0	0	1
Panel C. Usuarios que inician el pago en al menos una empresa de muestra
Años de edad)	2.831	47,39 (14,03)	18	47	99
Sexo (1 = Masculino)	2.831	0,52 (0,50)	0	1	1
Ingresos ($)	2.831	63,008 (41,373)	12,500	75.000	150.000+
Tamaño del hogar	2.831	2,77 (1,23)	1	3	5+
Presencia de niños (1 = Sí)	2.831	0,40 (0,49)	0	0	1

El panel A incluye visitantes que accedieron a un mínimo de dos páginas en al menos una de las empresas de la muestra durante una única sesión ininterrumpida. La muestra está compuesta por 48.154 visitantes únicos. La edad promedio de los usuarios de este grupo es de 46 años y, según se informa, el rango es de 18 a 99. El ingreso promedio de los jefes de hogar es de $ 60.502 con una desviación estándar de $ 39.704. Los ingresos (y quizás la edad) están codificados por arriba; el ingreso medio ($ 37,500) describe mejor la muestra. Aproximadamente la mitad de los jefes de hogar son hombres. El número medio de miembros del hogar es 2,8. Hay niños en el 41% de estos hogares.

Los paneles B y C informan estadísticas resumidas para la muestra de visitantes que accedieron a un mínimo de cinco visitas a la página en al menos una empresa y para visitantes únicos que seleccionaron un producto para la compra y comenzaron el proceso de pago, respectivamente.

4. RESULTADOS

Nuestro análisis aquí se basa en visitas de empresa / compras en las que el usuario accedió a un EULA. Identificamos estas visitas haciendo coincidir las URL correspondientes a todos los EULA que recopilamos con el flujo de clics de las URL a las que acceden los usuarios durante sus visitas a la empresa. Calculamos estadísticas descriptivas de visitas a empresas y accesos EULA bajo definiciones alternativas de visita con intención de compra. Finalmente, presentamos regresiones para estudiar los determinantes de la probabilidad (que resulta, baja) de que se acceda a un EULA.

4.1. Visitas a la empresa y accesos al CLUF

Tabla 3
Visitas a empresas y EULA. Visitas medidas como sesiones ininterrumpidas
Elaboración propia

Tabla 4
Visitas a empresas y EULA. Visitas medidas como agregados mensuales de sesiones ininterrumpidas.
Elaboración propia

Queremos medir la fracción de compradores que busca informarse sobre los términos del EULA para decidir si comprar y, como se señaló, hemos definido la muestra para incluir solo aquellos sitios web de la empresa donde el acceso al EULA es posible pero opcional. Las Tablas 3 y 4 resumen las características de las visitas a dichas empresas, medidas ya sea como sesiones ininterrumpidas (Tabla 3) o visitas de usuarios únicos, agregando todas las sesiones mensuales por usuarios individuales (Tabla 4). En cada caso, los datos se presentan para cada definición de visita de empresa / compra. Separamos las visitas de acuerdo con el tipo de empresa visitada, señalando que solo las visitas de minoristas incluyen visitas a la página de pago seguro; no es necesario un proceso de pago seguro para un producto gratuito. Además del número de visitas a la empresa en cada definición, las mitades izquierdas de estas tablas muestran el número de páginas vistas durante dichas visitas y la duración de las visitas en segundos. En las mitades de la derecha, tabulamos el subconjunto de estas visitas que incluyeron un acceso al CLUF, la cantidad de páginas vistas antes del primer acceso al CLUF y el tiempo dedicado a ver los CLUF en las visitas en las que se accedió a uno. Estas dos últimas medidas nos dan alguna indicación del nivel de atención o intención de los compradores al acceder a las páginas de EULA. Para simplificar, informamos la definición de visita a la empresa de rigor intermedio (cinco páginas vistas) para las sesiones ininterrumpidas en la Tabla 3, pero el lector puede explorar definiciones alternativas en las Tablas 3 y 4 y ver que nuestros resultados son robustos a definiciones alternativas de comprador. y visita de compras. En las mitades de la derecha, tabulamos el subconjunto de estas visitas que incluyeron un acceso al CLUF, la cantidad de páginas vistas antes del primer acceso al CLUF y el tiempo dedicado a ver los CLUF en las visitas en las que se accedió a uno. Estas dos últimas medidas nos dan alguna indicación del nivel de atención o intención de los compradores al acceder a las páginas de EULA. Para simplificar, informamos la definición de visita a la empresa de rigor intermedio (cinco páginas vistas) para las sesiones ininterrumpidas en la Tabla 3, pero el lector puede explorar definiciones alternativas en las Tablas 3 y 4 y ver que nuestros resultados son robustos a definiciones alternativas de comprador. y visita de compras. En las mitades de la derecha, tabulamos el subconjunto de estas visitas que incluyeron un acceso al CLUF, la cantidad de páginas vistas antes del primer acceso al CLUF y el tiempo dedicado a ver los CLUF en las visitas en las que se accedió a uno. Estas dos últimas medidas nos dan alguna indicación del nivel de atención o intención de los compradores al acceder a las páginas de EULA. Para simplificar, informamos la definición de visita a la empresa de rigor intermedio (cinco páginas vistas) para las sesiones ininterrumpidas en la Tabla 3, pero el lector puede explorar definiciones alternativas en las Tablas 3 y 4 y ver que nuestros resultados son robustos a definiciones alternativas de comprador. y visita de compras. y el tiempo dedicado a ver EULA en visitas en las que se accedió a uno. Estas dos últimas medidas nos dan alguna indicación del nivel de atención o intención de los compradores al acceder a las páginas de EULA. Para simplificar, informamos la definición de visita a la empresa de rigor intermedio (cinco páginas vistas) para las sesiones ininterrumpidas en la Tabla 3, pero el lector puede explorar definiciones alternativas en las Tablas 3 y 4 y ver que nuestros resultados son robustos a definiciones alternativas de comprador. y visita de compras. y el tiempo dedicado a ver EULA en visitas en las que se accedió a uno. Estas dos últimas medidas nos dan alguna indicación del nivel de atención o intención de los compradores al acceder a las páginas de EULA. Para simplificar, informamos la definición de visita a la empresa de rigor intermedio (cinco páginas vistas) para las sesiones ininterrumpidas en la Tabla 3, pero el lector puede explorar definiciones alternativas en las Tablas 3 y 4 y ver que nuestros resultados son robustos a definiciones alternativas de comprador. y visita de compras.

Cuando se define que una visita requiere el acceso a cinco o más páginas en la empresa visitada, hay 72.282 sesiones / visitas ininterrumpidas a minoristas de software y 13.715 a empresas de software gratuito. El número medio de páginas vistas en una visita determinada a un minorista es ahora de 10 páginas y la duración media es de 183 segundos (3,05 minutos). Las distribuciones de las visitas a la página y la duración están sesgadas. Se accedió a los EULA 57 veces entre los minoristas de software (0,08%) y 30 visitas entre las empresas de software gratuito (0,22%). La mediana de páginas vistas antes de acceder a un EULA fue de 8 para los minoristas y 4 para los proveedores de software gratuito. Estas cifras ya son reveladoras, pero otra consideración es si los compradores que acceden al EULA realmente lo leen. Para los usuarios de este grupo, el tiempo medio en la página EULA fue de 62,7 segundos y el tiempo medio fue de 32 segundos.

Para dar a estos números algo de contexto, el número promedio de palabras de EULA para productos minoristas en la muestra (no reportado) es 2277 con una mediana de 2187 palabras y una desviación estándar de 1148 palabras. El tiempo dedicado a los EULA en relación con su extensión indica que la mayoría de los lectores no leyeron los términos en su totalidad, especialmente porque generalmente están escritos en una jerga legal compleja y dado que es poco probable que los consumidores conozcan las reglas predeterminadas, incluso si los EULA lo explican bien. algunos términos en un lenguaje claro, todavía existe la posibilidad de malentendidos. Bailey y Bailey (1999) encuentran que la tasa de lectura promedio de los adultos estadounidenses es de 250 a 300 palabras por minuto, por lo que una lectura completa del EULA típico requeriría de 8 a 10 minutos, en lugar de menos de un minuto. En otras palabras, incluso el pequeño número de EULA a los que se accede en nuestra muestra es probable que sea una sobreestimación, probablemente una sobreestimación sustancial, del número de lectores informados de manera eficaz. Por otro lado, el pequeño número de personas que leen EULA puede no ser representativo del lector promedio y puede haber desarrollado la capacidad de “hojear” rápidamente la información esencial.

Dado que nuestros resultados podrían haber estado sesgados si las empresas con relativamente pocas visitas en nuestra muestra fueran sistemáticamente diferentes en términos de la probabilidad de que se accediera a sus EULA (por ejemplo, porque era menos probable que los visitantes estuvieran familiarizados ex ante con los términos ofrecidos por dichas empresas) , recalculamos la frecuencia de accesos al CLUF utilizando ponderaciones de frecuencia para ajustar nuestros datos por la inversa del número total de visitas a cada vendedor. Esto resultó en tasas más bajas de acceso al EULA en todas las definiciones y, por lo tanto, abordó cualquier inquietud de que la menor frecuencia de visitas a ciertos tipos de empresas en nuestra muestra podría estar sesgando nuestras tasas de acceso EULA observadas hacia abajo.

La agregación de todas las sesiones mensuales de un usuario individual en una visita mensual (que se muestra en la Tabla 4) conduce a resultados similares. Sin embargo, los resultados generales indican que las impresiones de la Tabla 3 son sólidas para la definición precisa de visitas a la empresa. En última instancia, la fracción más alta de lectores entre los compradores minoristas en todas las definiciones de compradores y sesiones es del 0,65%, lo que significa que hay alrededor de seis lectores por cada mil compradores.

4.2. Interpretación de los resultados: ¿Puede ser esto ¿Un equilibrio minoritario informado?

Volviendo al marco empírico de la Figura 1, los visitantes de los sitios web de las empresas de nuestra muestra se pueden clasificar en compradores potenciales o usuarios que visitan por otras razones. Medimos el número total de páginas vistas durante cada visita, así como si un Se accedió al EULA y si se inició una sesión de pago segura. Estos datos, informados para sesiones individuales en la Tabla 3 y para los visitantes mensuales en la Tabla 4, nos permiten estimar el número de lectores, compradores y compradores usando el acceso a una página de EULA como un proxy para la lectura, iniciando el proceso de pago como un proxy. para la compra, visitas con 5 o más páginas vistas como un proxy para identificar a los compradores y visitas entre 2 y 5 páginas vistas como un proxy para identificar a los no compradores. Según los datos de la Tabla 4, los se₁b₁ lectores que compran y se₁(1-b₁) los lectores que no compran son 9 y 47, respectivamente. Existen s(1-e₁)b₂ o 2.982 compradores que no son lectores, y s(1-e₁)(1-b₂) o 40.670 compradores que ni leen ni compran. Se esperaría que pocos no compradores leyeran EULA, por lo que no es sorprendente que (1-s)e₂ es pequeño; en nuestra muestra es igual a 5 (de 25,664 visitas). Por último, la gran mayoría de los no compradores no leen EULA; este número es (1-s)(1-e₂) o 25,661 basado en los poderes anteriores. Llegamos así a una estimación de , la fracción de compradores que constituye la minoría informada de

Es posible que considerar a todos los visitantes con 5 o más páginas vistas como compradores sobrestime el número de compradores. Se podría obtener una estimación alternativa asumiendo que entre los compradores reales, la “tasa de conversión” para iniciar una sesión de pago entre los no lectores es la misma que la de los lectores con 9/56 = 16,1% (que es más alta que las tasas de conversión de compra de 2-5% citado en la literatura de marketing, pero razonable si no todas las sesiones de pago que capturamos dan como resultado compras reales). En ese caso, la fracción minoritaria informada para todos los compradores sería la misma que la fracción para los compradores, es decir, 9/2991 = 0,30%.^[21],[22]

La conclusión es que la fracción de visitantes que acceden a los EULA es muy pequeña, del orden del 0,1%. Si bien se pueden calcular varias estimaciones alternativas, estas estimaciones apuntan a que esa fracción está muy por debajo del 1%. Suponiendo que no haya otros mecanismos de disciplina en juego, ¿es concebible que una minoría tan pequeña informada pueda proteger a todos los compradores y disciplinar a los vendedores para que proporcionen términos de contrato eficientes, evitando así una falla del mercado. La literatura ofrece pocas sugerencias significativas sobre el tamaño que debe tener la minoría informada, y estas se proporcionan normalmente en el contexto de ejemplos ilustrativos. Schwartz y Wilde ofrecen un ejemplo en el que la minoría informada debe ser del 20% al 30% para ser eficaz. Nuestras estimaciones aquí son imperfectas, pero son dos órdenes de magnitud más pequeñas.^[23]

Teóricamente, el tamaño de la minoría informada que se requiere para inducir a los vendedores a ofrecer buenos términos depende de la compensación entre la ganancia bruta de vender a compradores informados (determinada a partir del costo marginal del producto) y el costo de proporcionar mejores términos contractuales. Específicamente, considere un vendedor que puede ofrecer términos contractuales estándar que son más o menos favorables para los compradores, a los que llamaremos términos “buenos” y “malos”, respectivamente. La fracción.de compradores que se informan sobre los términos refleja el costo de encontrar y leer el contrato de forma estándar y el beneficio esperado de hacerlo, y se determina en función de las características del entorno (por ejemplo, en función de las estrategias de búsqueda de compradores como en (Schwartz y Wilde 1979). En nuestra muestra, esto corresponde a la fracción..de compradores que se encuentran en la minoría informada. Los compradores valoran los derechos y restricciones incorporados en el contrato de forma estándar (por ejemplo, términos de garantía, la capacidad de transferir el producto, etc.); y así los buenos términos se valoran más que los malos términos. Pero los buenos términos son naturalmente más costosos para el vendedor que los malos términos, lo que resulta en los correspondientes costos del producto de c_g y c_b, con c_g>c_b<0. Modificando nuestra notación anterior, los compradores informados compran con probabilidad b₁ si los términos son buenos y b₃ si los términos son malos(b₁>b₃), y los compradores desinformados siguen comprando con probabilidad b₂. Los valores exactos de b₁, b₂ y b₃ se determinan en función de las características del entorno, pero es natural considerar b₁>b₂>b₃. El vendedor ofrece buenos términos si la recompensa esperada de hacerlo es mayor que en malos términos:

De manera equivalente, la fracción de lectores requerida para inducir a ofrecer buenos términos es:

Esta fracción se vuelve más pequeña a medida que disminuye el costo incremental de proporcionar buenos términos y aumenta la probabilidad de que los compradores que se informan acerca de los términos abandonen si ven malos términos.

Esta conclusión teórica general es bastante inútil por sí misma, ya que dados ciertos valores para estos parámetros desconocidos, cualquier fracción de compradores informados podría apoyar un equilibrio minoritario informado. Sin embargo, el mercado de soporte y mantenimiento de software ("M&S") se puede utilizar para derivar estimaciones muy aproximadas del rango probable de uno de estos parámetros, el costo marginal de los términos "buenos", y poner en perspectiva nuestra fracción observada de lectores. M&S es un término clave en los EULA de software,^[28] y, por lo tanto, el costo de suministrar M&S debe ser una aproximación del orden de magnitud del costo de ofrecer buenos términos de EULA. Marotta-Wurgler (2007) identifica y mide 23 términos importantes y comunes que asignan derechos y riesgos entre compradores y vendedores de software y M&S es uno de estos términos.

Para estimar el costo de los términos de M&S, obtuvimos el precio del producto y el precio anual de M&S para 520 productos de software de las 42 compañías de software en la muestra de Marotta-Wurgler (2007) que proporcionaron M&S por separado de forma periódica (es decir, no cobraron por incidente). En promedio, los M&S tenían un precio del 26% del precio del producto (sin incluir M&S). La mediana es 20% y la desviación estándar es 22%. Dado que había una alta correlación entre empresas, nos centramos en los medios de la empresa. La Figura 2 muestra la distribución para las 40 empresas restantes después de eliminar dos valores atípicos con razones demasiado altas, que tiene una media de 0,29, una mediana de 0,24 y una desviación estándar de 0,16.

Figura 2
Relación anual entre mantenimiento y precio del producto, cuarenta empresas
Elaboración propia

Así, un año de M&S para productos de software^[25]tiene un precio promedio del 25-30% del precio del producto. Dado que los costos de M&S son principalmente costos variables (mano de obra), si el mercado de M&S fuera perfectamente competitivo, esto proporcionaría alguna indicación del costo marginal de M&S y, por lo tanto, un piso en el costo marginal de los términos del EULA pro-consumidor. Hay varias razones por las que el 25-30% del precio del producto puede ser una estimación demasiado alta: es más probable que los consumidores compren M&S al vendedor del software y, por lo tanto, las empresas de software pueden fijar el precio como una tarifa de dos partes, con una tarifa menor. precio por la compra inicial (el producto de software) y un precio más alto por la compra posterior (M&S); los consumidores que compran M&S probablemente tengan costos de M&S más altos debido a una selección adversa y / o riesgo moral; Las empresas de software pueden tener un poder de mercado sustancial en el suministro de M & S debido a las barreras de entrada para competidores que no están tan familiarizados con su producto o la propensión de los consumidores a comprar M&S al vendedor del software original. Todos los factores anteriores resultarían en una relación de M&S a precio del producto más alta que el costo de proporcionar M&S. Por otro lado, M&S es solo uno de los 23 términos clave de EULA, que incluyen varios otros tipos de garantías y permisos para copiar o distribuir el software que pueden imponer costos de oportunidad. Además, los precios de M&S son similares en los mercados de software empresarial, donde existe una competencia significativa de proveedores de M&S externos y la compra de contratos de M&S es casi universal. Todos los factores anteriores resultarían en una relación de M&S a precio del producto más alta que el costo de proporcionar M&S. Por otro lado, M&S es solo uno de los 23 términos clave de EULA, que incluyen varios otros tipos de garantías y permisos para copiar o distribuir el software que pueden imponer costos de oportunidad. Además, los precios de M&S son similares en los mercados de software empresarial, donde existe una competencia significativa de proveedores de M&S externos y la compra de contratos de M&S es casi universal. Todos los factores anteriores resultarían en una relación de M&S a precio del producto más alta que el costo de proporcionar M&S. Por otro lado, M&S es solo uno de los 23 términos clave de EULA, que incluyen varios otros tipos de garantías y permisos para copiar o distribuir el software que pueden imponer costos de oportunidad. Además, los precios de M&S son similares en los mercados de software empresarial, donde existe una competencia significativa de proveedores de M&S externos y la compra de contratos de M&S es casi universal.

A fin de cuentas, es razonable suponer que el costo de este nivel de M&S es alrededor del 20% del precio del producto, o 0.2p en la notación de la sección 3.1. Dividiendo el numerador y el denominador de la fracción de compradores informados necesaria para inducir al vendedor a ofrecer buenos términos por p obtenemos:

Si (b₁-b₃)/b₂≤1, que sería el caso si los lectores compran con al menos la misma probabilidad que los no lectores cuando descubren buenos términos, pero los malos términos reducen o eliminan esta probabilidad, b₁≥b₂ y por lo tanto 1-b₁/b₂≤0 y c_b≥0 y por lo tanto 1-c_b/p≤1, se obtiene r≥(c_g-c_b)/p, o r≥0.2. Esto es 200 veces mayor que el valor de (o 0,1%) que observamos en los datos. Alternativamente, nuestros datos sugieren que para que los compradores informados induzcan al vendedor a ofrecer buenos términos, el costo incremental de estos términos tendría que ser casi insignificante por debajo del 0,1% del precio de venta.En cualquier caso, es poco probable que nuestros datos sean consistentes con un equilibrio minoritario informado. Por supuesto, se podría argumentar que ofrecer una cláusula de resolución de disputas a favor del comprador podría costarle al vendedor el 0,1% del precio. Aunque en teoría es posible, nos parece poco probable que los vendedores cambien esta cláusula a en respuesta a la amenaza de perder uno de cada mil compradores. Más importante aún, los términos que más importan a los consumidores (como M&S y garantías) se encuentran entre los más costosos.

Un enfoque similar y tal vez más simple para determinar si podríamos estar observando un equilibrio minoritario informado es observar el cálculo del vendedor para los visitantes que inician una sesión de pago. En un equilibrio minoritario informado, los vendedores estarían ofreciendo buenos términos y, de acuerdo con la Tabla 4, se accede a los EULA en 6 de las 3534 visitas con sesiones de pago. Dado que iniciar una sesión de pago es un requisito para completar una compra, si los vendedores ofrecieran malos términos, podrían perder hasta el 100% de estos lectores. Por lo tanto, si los vendedores están intercambiando los ingresos netos de las ventas a los 6 lectores por el costo de proporcionar buenos términos a los 3528 no lectores, como sería el caso si estuviéramos observando un equilibrio minoritario informado, los vendedores seguirían ofreciendo buenos términos si el costo de hacerlo fue inferior al 0,17% del precio de venta.

4.3. Comprobaciones de solidez: ¿Informarse sin leer?

En esta sección exploramos formas alternativas en las que los consumidores pueden informarse. Algunos consumidores pueden informarse sobre los EULA consultando otros sitios web en lugar de leer el contrato. Internet contiene varios sitios de reseñas de productos de consumo, publicaciones de blogs con peroratas sobre la calidad del producto y medios de noticias especializados que quizás podrían discutir el contenido de los términos del contrato de forma estándar.

Desde el sitio web www.alexa.com obtuvimos una lista de 25 de los sitios con más tráfico que probablemente tengan información sobre los términos del EULA, información sobre la calidad del producto y las prácticas de los vendedores. Luego, medimos la tasa a la que los compradores accedieron a estos sitios. Muy pocos sitios se centran exclusivamente en software y términos de EULA. Otros sitios que ocasionalmente discuten los términos del EULA son sitios de noticias relacionadas con la tecnología, como Wired News y Ars Techica, sitios que ofrecen noticias generales de protección al consumidor y quejas sobre prácticas abusivas por parte de vendedores como The Consumerist y BoingBoing, y noticias de tecnología general como PC. Revista. Por último, hay informes generales de consumidores que no se centran en el software, sino que contienen reseñas de productos de software, como Consumer Reports.

Revisamos las páginas particulares a las que acceden los compradores en cada URL de estos 25 sitios para asegurarnos de que las páginas a las que acceden contienen información sobre los EULA. Descubrimos que de las 131,729 sesiones con al menos dos páginas accedidas, solo tres compradores accedieron a páginas con información de EULA en sitios de reseñas de consumidores.A nivel mensual de agregación, 11.657 (16,8%) de las visitas accedieron al menos a uno de los 25 sitios de consumidores, pero ni un solo aspecto de esa actividad estaba relacionado con EULA. De este grupo, solo 69 compradores accedieron a páginas con reseñas de productos de software particulares o información como páginas de reseñas de software de impuestos en ese mes.^[28]Un total de 84 compradores accedieron a páginas de noticias o información general sobre software, como por ejemplo, cómo obtener ciertos complementos gratuitos. Las visitas restantes fueron a páginas no relacionadas con el software o los términos del EULA. Por lo tanto, no parece ser el caso de que los consumidores estén siendo informados por estos medios alternativos.

También es posible que la calidad de los términos se refleje en el precio del vendedor y, por lo tanto, los compradores no necesitan estar informados sobre estos términos. Sin embargo, como es el principio de la hipótesis de la minoría informada, para que los términos se reflejen en los precios observados, se debe informar a un número suficiente de consumidores acerca de los términos cuando comparan las condiciones (a menos que todos los vendedores ofrezcan los peores términos exigibles y los consumidores lo sepan). y por lo tanto no tienen ningún incentivo para informarse sobre los términos). Marotta-Wurgler (2007) encuentra que la mayoría de los vendedores ofrecen términos peores que los proporcionados por las reglas predeterminadas, pero no tan mal como para que no se pueda obtener información al estar informado sobre estos términos. Nuestros resultados son consistentes con esto, aunque no podemos sacar ninguna conclusión sobre la eficiencia económica de este resultado.

Marotta-Wurgler (2007) es particularmente relevante aquí, ya que analizó específicamente la relación entre el sesgo de término del EULA y el precio y no encontró casi ninguna relación estadísticamente detectable entre ellos. Las estimaciones puntuales también fueron económicamente pequeñas. Es posible que esto se deba a que los términos para los productos de software preempaquetados son un componente relativamente pequeño del precio, y es difícil capturar la relación plazo / precio empíricamente sin controlar los muchos otros atributos del producto que afectan el precio. Sin embargo, este hallazgo también es consistente con nuestros resultados, ya que los vendedores tendrían pocos incentivos para ajustar sus precios para reflejar la calidad de los términos del EULA si los consumidores no se informan y, por lo tanto, comparan,

Además, aunque se podría esperar que los consumidores tuvieran incentivos más fuertes para informarse sobre productos de mayor precio, el efecto del precio sobre la propensión a leer términos no fue estadísticamente significativo. Sin embargo, nos abstendríamos de interpretar esta evidencia con demasiada fuerza, porque nuestra investigación de por qué los consumidores leen o no leen es limitada, en comparación con lo que podemos explorar directamente, es decir, la predicción de que leen en absoluto.

Otra posibilidad es que el grado de divulgación de los términos del EULA (por ejemplo, la prominencia con la que se muestran) indique su calidad. Por ejemplo, puede surgir un equilibrio en el que los buenos términos se muestren de forma destacada mientras que los malos términos se hacen más difíciles de encontrar o inaccesibles. Nuestros resultados muestran que tal equilibrio, si existe en nuestro medio, no se mantiene en base a una minoría informada. Además, Marotta-Wurgler (2009) descubrió que los contratos clickwrap divulgados de manera destacada tenían aproximadamente la misma unilateralidad que los contratos sin clickwrap que requerían más esfuerzo para ser descubiertos. Esto sugiere que las empresas no están utilizando la forma de divulgación para señalar la calidad de los términos. No parece que utilicen clickwraps para aumentar el conocimiento de los buenos términos y, de forma similar, no parecen estar utilizando los navegadores para ocultar los malos términos.

4.4. Determinantes de las visitas de EULA

Aunque pocos compradores potenciales de nuestra muestra hacen clic en el EULA, examinamos qué características de la empresa, el producto, el usuario y el sitio web distinguen a los lectores (o, más precisamente, los “usuarios de clics”) de los no lectores. La Tabla 5 informa las regresiones logit con la variable dependiente como ficticia si se accedió a un EULA durante una visita a la empresa en particular.

Tabla 5
Regresiones logit de los determinantes de las visitas de EULA

Elaboración propia* denota significancia al nivel 0.1, ** al 0.05 y *** al 0.01. Los errores estándar se agrupan por visitante.

Variable dependiente: acceso EULA
	Sesiones ininterrumpidas			Sesiones agregadas mensuales
	Al menos 2 páginas	Al menos 5 páginas	Al menos 1 CP seguro	Al menos 2 páginas	Al menos 5 páginas	Al menos 1 CP seguro
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Maniquí de freeware	1.06 (0,75)	0,71 (0,81)	-	2,05 *** (0,75)	1,95 ** (0,79)	-
Ln Med. Precio	-0,004 (0,13)	-0,02 (0,14)	0,38 (0,39)	0,07 (0,14)	0,06 (0,14)	0,07 (0,41)
Ln Ingresos por producto	-0,52 *** (0,05)	-0,55 *** (0,06)	-0,32 (0,21)	-0,52 *** (0,05)	-0,54 *** (0,06)	-0,36 ** (0,14)
Público	2,28 *** (0,35)	2,57 *** (0,43)	0,29 (1,16)	1,85 *** (0,35)	2,13 *** (0,39)	1. 08 (0.89)
N Pgs. Visto	0,06 *** (0,01)	0,03 ** (0,01)	0,13 *** (0,04)	0,07 *** (0,01)	0,04 *** (0,01)	0,12 *** (0,03)
Género	-0,39 * (0,22)	-0,30 (0,24)	-1,23 (0,94)	-0,35 * (0,20)	-0,36 * (0,22)	-0,48 (0,71)
Ingresos Ln	0,11 (0,15)	0,21 (0,17)	-0,23 (0,43)	0,13 (0,14)	0,21 (0,15)	-0,21 (0,42)
Edad Ln	0,40 (0,35)	0,14 (0,39)	1,45 (1,31)	0,30 (0,33)	0,19 (0,36)	-0,49 (1,38)
norte	160,392	85.997	4.866	80,695	49,217	2,991
Pseudo-R2	0,11	0,11	0,20	0,13	0,13	0,15

El dummy de software gratuito es positivo y generalmente significativo, como se esperaba dados los resultados anteriores. Algunos consumidores pueden temer que haya una “trampa” en los productos que se ofrecen de forma gratuita. El coeficiente para el precio medio del producto no es significativo, lo que indica que la falta de propensión a leer está presente independientemente del precio del producto.

Es menos probable que los consumidores accedan a los EULA para productos que conocen y, por lo tanto, en los que pueden confiar, y esta confianza puede ser representada por los ingresos promedio del producto, ya que es probable que indiquen un mayor grado de familiaridad entre los compradores potenciales. Por tanto, consideramos como regresor el logaritmo natural de los ingresos de una empresa (como un proxy del tamaño) dividido por el número de productos; El coeficiente de ingresos por productos es significativamente negativo como cabría esperar, lo que respalda la hipótesis de “familiaridad con el producto” o reputación.

Las visitas extensas con una gran cantidad de páginas vistas pueden tener una mayor probabilidad de incluir un acceso al EULA, ya que, por ejemplo, es más probable que representen a compradores serios que probablemente accedan al EULA como parte de su debida diligencia sobre su posible compra, por lo que incluimos el número de páginas (no EULA) a las que se accede como regresor. Esto tiene un efecto generalmente positivo en la probabilidad de acceder a una página de EULA. La Tabla 5 también informa el papel de las características demográficas en la probabilidad de acceder a los EULA, todos los cuales carecen de significación estadística.

En regresiones no informadas, examinamos si la opción de descargar la versión de prueba de un producto afecta la propensión del usuario a acceder al EULA. Como se indica en la Tabla 1, una gran parte de los vendedores ofrecen versiones de prueba. Una hipótesis plausible es que los usuarios que se familiaricen con la versión de prueba de un producto podrían estar menos inclinados a leer el EULA de la versión comercial, quizás debido a una mayor familiaridad y comodidad con el producto. Por ejemplo, estos usuarios pueden haber concluido que no necesitarán el soporte del proveedor o pueden haber investigado la disponibilidad y los términos de dicho soporte. Descubrimos que prácticamente no existe una relación entre la presencia de versiones de prueba y la probabilidad de que los usuarios accedan a los EULA para las definiciones más amplias de visitas, pero cuando las visitas se definen como el inicio del proceso de pago, el coeficiente de esta variable es negativo y muy significativo. También estudiamos si es menos probable que los compradores lean los EULA de los productos que tienen más probabilidades de ser utilizados durante largos períodos de tiempo e implican compras repetidas (por ejemplo, debido a actualizaciones). Los usuarios que se familiaricen con un producto que se actualiza continuamente, como Microsoft Office, pueden sentir menos necesidad de preocuparse por el EULA, ya que pueden estar familiarizados con los términos del uso anterior. Es menos probable que se compren repetidamente otros productos, como el software de preparación de pruebas. Por otro lado, los productos caracterizados por un uso prolongado pueden ser más importantes para sus usuarios y, por lo tanto, pueden inducirlos a leer los términos del EULA. Creamos una variable ficticia que captura si la empresa comercializa productos que, a nuestro juicio, es probable que sean compras repetidas.^[29]

El resultado principal de esta sección es que el término más importante de la regresión es el término constante: rara vez se accede a los EULA y, por lo tanto, nadie los lee.

5. DISCUSIÓN E IMPLICACIONES

El acceso de los consumidores a los términos de los contratos de forma estándar ha estado en el centro de un debate legal y de políticas, y una pregunta importante ha sido si la divulgación de los términos en los contratos de forma estándar que rigen las transacciones de los consumidores debe regularse. Un debate relacionado se ha centrado en la aplicabilidad de los términos y la posible necesidad de regular la divulgación del software en general y del software comprado en línea en particular. Un tema central en estos debates es la validez de la hipótesis de la minoría informada: la opinión de que los compradores de comparación de términos estándar ayudan a mantener equilibrios eficientes en la provisión de esos términos. En este documento investigamos hasta qué punto los consumidores acceden realmente a los términos de ciertos contratos en línea de formulario estándar: intentamos medir directamente la “minoría informada”. Nuestra corriente principal de información nos permite medir este aspecto del comportamiento del consumidor con una precisión razonable.

Encontramos muy pocos consumidores optan por informarse sobre los contratos en línea de forma estándar. En particular, estimamos la fracción de compradores de software minorista que accede a EULA entre el 0,05% y el 0,22%, y los pocos compradores que acceden a él, en promedio, no pasan suficiente tiempo en él para haber asimilado más de una fracción de su contenido. También documentamos que los compradores rara vez acceden a otras fuentes de información sustitutas, como reseñas de productos de consumo o sitios de noticias relevantes, para conocer los términos del CLUF. Incluso bajo suposiciones generosas, es difícil imaginar que la probabilidad de que los EULA se lean y comprendan, crezca incluso hasta el 1%. Nuestras estimaciones del tamaño de la minoría informada en este mercado son uno o dos órdenes de magnitud más pequeños que los ejemplos ofrecidos en la literatura para el tamaño requerido para sostener un equilibrio minoritario informado.

Es posible que los compradores en el mercado de software en línea crean que otros factores disciplinarán a los vendedores en términos de los términos de EULA que ofrecen y, por lo tanto, decidan racionalmente no informarse y crear una minoría informada en este mercado. Aún así, el mercado que estudiamos ofrece el mejor escenario para buscar una minoría informada de compradores debido a los bajos costos de acceder a contratos y compras entre firmas y al surgimiento de firmas nuevas y desconocidas que aún tienen que establecer una reputación.

Si bien nuestros resultados se aplican directamente solo a un contexto de formulario estándar, el hecho de que la comparación de compras en línea sea tan barata y fácil plantea dudas sobre si los mecanismos de minorías informadas podrían tener consecuencias en contextos más generales donde la comparación de compras es más difícil y costosa. Además, si ese fuera el caso, un enfoque similar al nuestro debería resultar en niveles de lectores sustancialmente más altos de lo que observamos en nuestro entorno. Evaluar la presencia de otros factores que disciplinan a los vendedores en el mercado de software en línea, así como si los niveles de lectores son adecuados para respaldar el mecanismo de la minoría informada en otros mercados, es una dirección prometedora para futuras investigaciones empíricas sobre la hipótesis de la minoría informada.

El escaso número de lectores de los términos del contrato, incluso para aquellos EULA donde los consumidores deben reconocer la lectura y estar de acuerdo con estos términos antes de comprar un producto y los términos son accesibles de manera prominente, sugiere que es el costo de leer y evaluar estos términos, más que el costo de encontrarlos, que desalienta a los consumidores. Una posible implicación de estos hallazgos es que la regulación que aspira a promover el surgimiento de una fracción informada de consumidores que posteriormente pueda afectar las condiciones ofrecidas por los vendedores puede ser demasiado ambiciosa. En particular, es probable que exigir una mayor divulgación de los términos del contrato en este entorno sea ineficaz; si el objetivo es alcanzable, será necesario que los términos del contrato sean más fáciles de leer, evaluar y comparar.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Bailey, R. W. y Bailey, L. M. (1999). Velocidades de lectura usando RSVP. Actualización de la interfaz de usuario.

Baird, D. (2006). El rompecabezas repetitivo. Michigan Law Review, (104).

Bakos, Y. (2001). El panorama emergente del comercio electrónico minorista. Revista de perspectivas económicas, 15(1), pp. 69-80.

Bar-Gill, O. (2004). Seduction by Plastic. Revista de derecho de la Universidad Northwestern. 98, pp. 1373.

Bar-Gill, O. y Warren, E. (2008). Making Credit Safer. University of Pennsylvania Law Review, (157).

Beales, H., Craswell, R. y Salop, S. C. (1981). The Efficient Regulation of Consumer Information. Revista de derecho y economía, 21(3), pp. 491-539.

Bartlett, R. P. y Plaut, V. C. (2011). ¿Consentimiento ciego? Una investigación psicológica social sobre la no lectura de contratos, el derecho y la conducta humana, pp. 1-23.

Bebchuk, L. A. y Posner, R. A. (2003). Contratos unilaterales en mercados de consumo competitivos. Michigan Law Review, (104).

Becher, S. I. y Unger-Aviram, E. (2009). La ley de los contratos de forma estándar: intuiciones y sugerencias equivocadas para la reconstrucción. Revista DePaul Business & Commercial Law.

Ben-Shahar, O. (2009). El mito de la oportunidad de leer en el derecho contractual. Revista europea de derecho contractual, 5(1).

Ben-Shahar, O. y Schneider, C. (2011). El incumplimiento de las divulgaciones obligatorias. University of Pennsylvania Law Review, (157).

Bucklin, R. E. y Sismeiro, C. (2003). Un modelo de comportamiento de navegación de sitios web estimado en datos de flujo de clics. Revista de investigación de mercados, 40, pp. 249-267.

Catledge, L. D. y Pitkow, J. E. (1995). Caracterización de los comportamientos de navegación en la World Wide Web. Redes de computadoras y sistemas ISDN, 27(6), pp. 1065–1067.

Cruz, R. T. y Hinck, J. (1995). No el guardián de mi hermano: La incapacidad de una minoría informada para corregir la información imperfecta. Hastings Law Journal, (47).

Eisenberg, M. A. (1995). Los límites de la cognición y los límites del contrato. Stanford Law Review, 47(211), pp. 240-41.

Ellison, G. (2005). A Model of Add-On Pricing. Revista trimestral de economía, 120(2), pp. 585-637.

Gabaix, X. y Laibson, D. (2006). Atributos ocultos, miopía del consumidor y supresión de información en mercados competitivos. Revista trimestral de economía, 121(2), p. 505.

Gillette, C. (2005). Contratos preaprobados para el comercio por Internet. Houston Law Review, (42).

Gillette, C. (2004). Contratos móviles como problema de agencia. Wisconsin Law Review.

Goldberg, V. P. (1997). La ‘batalla de las formas’: equidad, eficiencia y la regla del mejor tiro. Revisión de la Ley de Oregón, 76 (155).

Hillman, R. y Rachlinski, J. (2002). Contratación de formularios estándar en la era electrónica. NYU Law Review, (77).

Hillman, R. (2006). Prácticas de contratación de formularios estándar para el consumidor en línea: una encuesta y discusión de las implicaciones legales. En J. K. Winn

Hillman, R. (2006). Texto estándar en línea: ¿Sería contraproducente la divulgación obligatoria en el sitio web de los términos E-Standard? Michigan Law Review, 104, pp. 837-856.

Johnson, E. J., Moe, W. W., Fader, P. S., Bellman S. y Lohse, G. L. (2004). Sobre la profundidad y la dinámica del comportamiento de búsqueda en línea. Ciencias de la gestión, 50(3), pp. 299-308.

Katz, A. (1990). Your Terms or Mine? El deber de leer la letra pequeña en los contratos. Revista RAND de Economía, 21.

King, G. y Langche, Z. (2001). Regresión logística en datos de eventos raros. Pol. Análisis, (9).

Lal, R. y Matutes, C. (1994). Precios minoristas y estrategias publicitarias. Journal of Business, 67, pp. 345-370.

Lemley, M. (2006). Términos de uso. Minnesota Law Review, (91).

Lewis, M. (1971). Percepción del consumidor de las tasas de interés incurridas: una prueba empírica de la eficacia de la verdad en la ley de préstamos. Journal of Finance, (26).

Marotta-Wurgler, F. (2007). ¿Qué hay en un contrato de forma estándar? Un análisis empírico de los acuerdos de licencia de software. Revista de estudios jurídicos empíricos, 4.

Marotta-Wurgler, F. (2008). La competencia y la calidad de los contratos estándar: el caso de los acuerdos de licencia de software. Revista de estudios jurídicos empíricos, 5 (3), pp. 447.

Marotta-Wurgler, F. (2009). ¿Son peores para los compradores los contratos de “Pague ahora, condiciones después”? Evidencia de acuerdos de licencia de software. Journal Law Studies, 38 (2).

Marotta-Wurgler, F. (2012). ¿Importa la divulgación del contrato? Revista de Economía Institucional y Teórica, (168).

Moe, W. W. y Fader, P. S. (2004). Dynamic Conversion Behavior at e-Commerce Sites. Ciencias de la gestión, 50.

Mann, R. y Siebeneicher, T. (2008). Solo un clic: la realidad de la contratación por Internet. Revista de derecho de Columbia, 108.

Priest, G. (1981). A Theory of the Consumer Product Warranty. Revista de derecho de Yale, 90 (6), p. 1347.

Salop, S. (1976). Information and Monopolistic Competition. American Economic Review, 66 (2), pp. 240-245.

Salop, S. y Stiglitz, J. (1977). Ofertas y estafas: un modelo de dispersión de precios monopolísticamente competitiva. Revisión de estudios económicos, 44 (3), pp. 493-510.

Schwartz, A. y Wilde, L. (1979). Interviniendo en los mercados sobre la base de información imperfecta: un análisis legal y económico. Revista de derecho de la Universidad de Pensilvania, 127.

Shapiro, C. (1982). Información al consumidor, calidad del producto y reputación del vendedor. The Bell Journal of Economics, 13 (1).

Spence, M. (1977). Percepciones erróneas del consumidor, fallas del producto y responsabilidad del productor. Revisión de estudios económicos, 44 (3), pp. 561-572.

Notas

Notas de autor

Información adicional

Nota: * This first and original translation of this article to Spanish was published in coordination with the authors’ or publisher’s authorisation. To match our quality standard, it complied with 1) a new external peer review process; and 2) adaptation to the editorial parameters of the RFJ journal.The RFJ selected this research article for its quality and international impact in the international arena.The Journal of Legal Studies (43, 1, January 2014, 1-35 and 35 pages long) published the article in English.This new revised version adapted to our standards has a length of 45 pages.

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