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Daten als Rohstoffe und Entwicklungstreiber für selbstlernende Systeme / Kapitel 1 – Grundlagen und Problemaufriss
Daten als Rohstoffe und Entwicklungstreiber für selbstlernende Systeme / Kapitel 1 – Grundlagen und Problemaufriss
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1–22
Titelei/Inhaltsverzeichnis
1–22
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23–49
Kapitel 1 – Grundlagen und Problemaufriss
23–49
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A. Einführung in den Untersuchungsgegenstand
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I. Begriff des Datums
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II. Datensammlung und -analyse durch selbstlernende Systeme
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III. Abgeleitete Befürchtungen im Hinblick auf die Innovativität der Märkte und die Konzentration des Innovationswettbewerbs
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B. Problemdarstellung: Innovationen und Datennetzwerkeffekte
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I. Rechtslage
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II. Überblick über wissenschaftliche Positionierungen zum Thema der Konzentration des Innovationswettbewerbs
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1. Big Data im Kartellrecht
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2. Datenzugangsrechte im Kartellrecht und angrenzenden Rechtsgebieten
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3. Innovationen im Kartellrecht
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III. Fragestellung der Arbeit
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C. Gang der Untersuchung
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50–106
Kapitel 2 – Innovationen
50–106
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A. Begriff
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I. Überblick über den Innovationsprozess
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II. Geschichte der rechtswissenschaftlichen Innovationsforschung
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B. Abgrenzungen und Unterscheidungen
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I. Abgrenzung nach Umfang
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1. Disruptive Innovationen – ‚Creative Destruction’
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2. Inkrementelle und kumulative Innovationen
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3. Basisinnovationen und ‚Invention of a New Method of Innovating’
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II. Abgrenzung nach Objekt
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1. Produktinnovationen
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2. Prozessinnovationen
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C. Zweck und Bedeutung für Wirtschaft und Unternehmen
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I. Innovationsdruck im Wettbewerb
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1. Schumpeter
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2. Arrow
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3. Aghion und das umgekehrte U-Modell
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4. Weitere Ansichten
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5. Abschließende Gedanken und Fazit
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II. Innovationen als Ziel und Mittel im Recht
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1. Innovation als Ziel
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a) Art. 173 Abs. 1 S. 2 AEUV
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b) Europa 2020 – Entwicklung einer auf Wissen und Innovation gestützten Wirtschaft
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c) Weitere Bezugnahmen
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d) Eignung des Begriffs der Innovation zur Zielsetzung
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2. Innovation als Mittel
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a) Innovation als Mittel für Unternehmen
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b) Innovation als Mittel für die Gesamtwirtschaft
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(1) Öffentliche Förderprogramme
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(2) Außerökonomische Ziele, z. B. Energiepolitik
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III. Innovationsvielfalt
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D. Notwendige Ressourcen
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I. Finanzmittel, materielle Rohstoffe und Labore
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II. Arbeitskräfte – „menschliche Genialität“
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III. Informationen
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1. Daten
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2. Weiterentwicklung und Personalisierung – ‚Learning by Using’
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3. Analyse der Nachfrage
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4. Risikoprognosen und Vorhersehbarkeit von Trends
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5. Exkurs: Open Innovation
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6. Entwicklung und Verbesserung selbstlernender Systeme
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IV. Zusammenfassung: Ressourcen
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E. Indikatoren von Innovationen
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I. Patente
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II. Ausgaben für Forschung und Entwicklung
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III. Nicht bezifferbare Indikatoren
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IV. Eignung und Aussagekraft der Indikatoren – Identifikation rechtsnormativ bedeutsamer Indikatoren
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F. Fazit
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107–208
Kapitel 3 – Innovationswettbewerb im Kartellrecht und im Kontext der Regulierungskräfte
107–208
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A. Kartellrecht und Innovationen – Überblick
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I. Regelungszweck
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II. Grundsätzliches – Innovation als Ausgleich von Machtpositionen
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1. Dynamischer Wettbewerb
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2. Innovationen als Marktmachtparameter, § 18 Abs. 3a Nr. 5 GWB
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3. Prüfung der Auswirkungen eines Verhaltens auf den Innovationswettbewerb
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a) Missbrauch einer marktbeherrschenden Stellung
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b) Austausch von Informationen in FuE-Kooperationen
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c) Innovationsstimulierende Kartellrechtsanwendung
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d) Interessenkonflikte bei der Bewahrung von Innovationsanreizen
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4. Herangehensweise der „innovationsfördernden Kartellrechtsanwendung“
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III. Einführung in innovationsbezogene Kartellrechtsreformen
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IV. Innovationsanreize als Kriterium in Zusammenschlussverfahren
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1. Innovationsvielfalt – Alternative ‚Innovation Spaces’ nach Dow/DuPont
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2. Reduktion von Innovationsanreizen durch Zusammenschlüsse
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3. Innovationsbezogene Effizienzvorteile
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4. Fazit: Innovationen als „theory of harm“ in Zusammenschlussverfahren
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V. Grundsätzlicher Zielkonflikt – Fazit
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B. Essential-Facilities-Doktrin
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I. Rechtsprechung zu der Essential-Facilities-Doktrin
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II. Kriterien und Anwendung der Essential-Facilities-Doktrin
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1. Unerlässlichkeit des Zugangs
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2. Ausschluss des Wettbewerbs auf dem nachgelagerten Markt
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3. ‚New Product Rule’ – Neuheitserfordernis
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4. Fehlen einer objektiven Rechtfertigung
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III. Anwendung der Essential-Facilities-Doktrin auf den Zugang zu exklusiven Daten
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1. Zugangsbegehren
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2. Nachweis der Marktmacht des Anspruchsgegners
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3. Unerlässlichkeit der Nutzung eines bestimmten Datensets
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4. Ausschluss des Wettbewerbs auf dem nachgelagerten Markt und New Product Rule
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5. Rechtfertigung der Verweigerung eines Datenzugangs
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6. Bewertung und Erhaltung der Innovationsanreize
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7. Durchsetzung eines Anspruchs nach der EFD
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8. Fazit und Ausblick
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IV. Rechtsfolge
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V. Zwischenergebnis: Essential-Facilities-Doktrin
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C. Weitere Rechtsgebiete – Innovationen und Regulierung
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I. Patentschutz
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II. Leistungsschutzrecht an Datenbanken, §§ 87a ff UrhG
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III. Sonstiger Immaterialgüterschutz
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IV. Schutz von Betriebs- und Geschäftsgeheimnissen
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V. Datenschutzrecht, insbesondere Art. 20 DSGVO
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VI. Standardisierungen
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VII. Sektorspezifische Datenzugangsregulierung
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D. Gegenwärtige Diskussionen und Regulierungsperspektiven
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I. Sektorspezifische und sektorübergreifende Lösungen
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II. Regulierungsinitiativen mit Bezug zu Big Data
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III. „GWB-Digitalisierungsgesetz“
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IV. Innovationsstimulierende Regulierung – Modell
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1. Marktgröße
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2. Marktkonzentration – Vermachtung
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3. Permanenz
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4. Rahmenbedingungen und Durchführung
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E. Fazit
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209–326
Kapitel 4 – Veränderungen des Innovationswettbewerbs durch selbstlernende Systeme
209–326
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A. Einleitung – Die Bedeutung von Daten in der Industrie 4.0
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I. Begriff der Industrie 4.0
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II. Besonderheiten der Analyse von Daten in der Industrie 4.0
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III. Einsatz selbstlernender Systeme
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1. Begriff: Künstliche Intelligenz, Machine Learning, selbstlernende Systeme
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2. Überblick: Funktionsweise
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3. Voraussetzungen zur Entwicklung von selbstlernenden Systemen
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B. Exklusive Daten in Abgrenzung zu offenen Daten (Open Data)
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I. Exklusivität – Begriff
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II. Vorkehrungen zur Wahrung von Exklusivität
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1. Technologisch
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2. Wirtschaftlich
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3. Vertraglich
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4. Exklusivität von Daten aus rechtlichen und faktischen Gründen
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III. Zwischenergebnis: Exklusive Daten in Abgrenzung zu offenen Daten (Open Data)
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C. Maschinendaten und Big Data
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I. Datenquellen
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1. Personenbezogene Daten
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2. Nicht personenbezogene Daten
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3. Anonymisierte Daten
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4. Auswirkungen des Personenbezugs auf Datenhandel und mögliche Datenzugangsrechte
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II. Datenmärkte: Input, Output, Currency
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1. Wettbewerbliche Charakteristika von Daten
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2. Vermögenszuordnung und Rechte an Daten
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a) De lege lata
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b) De lege ferenda – Diskussion um ein Dateneigentum
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III. Die wettbewerbliche Bedeutung von Daten und Informationen
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D. Konzept der Rückkopplungseffekte oder Datennetzwerkeffekte
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I. Begriff
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II. Hypothesen
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III. Datengetriebene Lerneffekte
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IV. Verhältnis zu Netzwerk- und Skaleneffekten
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1. Netzwerkeffekte
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2. Skaleneffekte
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3. Zusammenspiel mit Rückkopplungseffekten
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V. Zwischenergebnis: Rückkopplungseffekte und Datennetzwerkeffekte
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E. Monopolisierungstendenzen durch Innovationen
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I. Historische Verläufe im Innovationswettbewerb
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II. Notwendigkeit von Daten zur Entwicklung innovativer Produkte
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1. Datenverständnis – Disruptive Innovationen
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2. Unterscheidung: Must-Have-Daten und Nice-to-Have-Daten
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3. Open Data und Public Interest Data
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III. Begrenzende Effekte
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1. Negative Skaleneffekte – Bereinigung der Daten
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2. Reverse Engineering
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3. Geographische Begrenzungen
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4. Hardware, Algorithmen und Humanressourcen
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5. Zwischenergebnis – Begrenzende Effekte
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IV. Daten als Marktzutrittsschranken (Barriers to Entry)
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V. Zwischenergebnis
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F. Zwischenergebnis – Auswirkungen selbstlernender Systeme auf den Innovationswettbewerb
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327–402
Kapitel 5 – Regulierungsbedürfnis: Lösungsansätze und -vorschläge
327–402
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A. Voraussetzung eines Marktversagens
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I. Datenerfassung (Primärmärkte)
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II. Datensekundärmärkte
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III. Daten als öffentliche Güter
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IV. Fehlende Nachweise eines Marktversagens
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B. Abwägungsparamenter
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I. Interessen datenreicher Innovatoren
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II. Interessen datenarmer Innovatoren
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III. Gesamtwirtschaftliches Interesse an reger Innovationstätigkeit
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C. Bereits diskutierte Regulierungsansätze
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I. Bezugspunkt Daten
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1. Progressive Data-Sharing-Pflicht (Mayer-Schönberger/Ramge)
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a) Herleitung
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b) Inhalt und Umfang der Data-Sharing-Pflicht
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c) Einordnung in weiteren Kontext und ähnliche Regulierungsansätze
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d) Kritik
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2. Daten-für-alle-Gesetz (SPD-Positionspapier)
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a) Inhalt und Umfang der allgemeinen Datenteilungspflicht
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b) Rezeption und Kritik
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3. Data Openness (Furman-Report, UK)
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4. Regulierung durch umsatzbasierte Preissetzung auf Datenmärkten
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5. Stärkung von Datensekundärmärkten
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6. Fazit – Bezugspunkt Daten
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II. Bezugspunkt Algorithmen/Software
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1. Open Standards für Softwareschnittstellen und Datenformate
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2. Open Source
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3. Fazit – Bezugspunkt Algorithmen/Software
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D. Rechtliche und tatsächliche Realisierbarkeit von Datenzugangsrechten
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I. Verfassungsmäßigkeit und Interessenabwägung
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II. Daten- und Geheimnisschutz
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1. Vereinbarkeit von Datenzugangsrechten mit dem Datenschutzrecht
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2. Vereinbarkeit mit Richtlinie (EU) 2016/943 und GeschGehG
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III. Bewertung der Tatbestandsvoraussetzungen eines Datenzugangsrechts
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IV. Darlegungs- und Beweislast und Beurteilungsspielräume
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V. Erkennbarkeit des Wertes eines Datensets vor Auswertung
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E. Eigene Vorschläge im Kontext der vorgestellten Ansätze
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I. Zugangsmodalitäten: REACH-Verordnung – VO (EG) Nr. 1907/2006
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II. Modell Kapitel 3 – Eignung und Kritik
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III. Stärkung der Selbstregulierungskräfte und gezielte Subventionierung technologischer Lösungsvorschläge
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IV. Förderung vertraglicher Lösungen – „Datengenossenschaften“
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V. Fazit: Eigene Vorschläge
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F. Fazit
Details
403–406
Kapitel 6 – Fazit
403–406
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407–458
Literaturverzeichnis
407–458
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CC-BY-NC-ND
Access
Daten als Rohstoffe und Entwicklungstreiber für selbstlernende Systeme , page 23 - 49
Kapitel 1 – Grundlagen und Problemaufriss
Autoren
Katharina Hillmer
DOI
doi.org/10.5771/9783748925712-23
ISBN print: 978-3-8487-8143-0
ISBN online: 978-3-7489-2571-2
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