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Daten als Rohstoffe und Entwicklungstreiber für selbstlernende Systeme

Zum Regulierungsbedürfnis von Innovationshemmnissen durch Datennetzwerkeffekte
Autor:innen:
Verlag:
 2021

Zusammenfassung

Datenzugangsrechte sind nach geltendem Recht nur unter engen Voraussetzungen gegeben. Mit der steigenden Verbreitung „datenhungriger“ KI-Systeme gehen Forderungen nach Datenteilungspflichten in weiteren Konstellationen einher und richten sich insbesondere gegen Unternehmen der Digitalwirtschaft.

Diese Untersuchung hinterfragt, ob es zur Förderung von Innovationsmöglichkeiten und -anreizen ratsam wäre, den Zugang zu exklusiven Daten aus der Privatwirtschaft für das Training selbstlernender Systeme zu eröffnen. Es wird der Frage nachgegangen, ob Korrekturen im Einzelfall oder sektorspezifische Reaktionen eine bessere Lösung sind. Zu diesem Zweck werden Änderungsvorschläge aus Politik und Wissenschaft untersucht und eigene Ansätze entwickelt.

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Bibliographische Angaben

Auflage
1/2021
Copyrightjahr
2021
ISBN-Print
978-3-8487-8143-0
ISBN-Online
978-3-7489-2571-2
Verlag
Nomos, Baden-Baden
Reihe
Kartell- und Regulierungsrecht
Band
40
Sprache
Deutsch
Seiten
458
Produkttyp
Monographie

Inhaltsverzeichnis

KapitelSeiten
  1. Titelei/Inhaltsverzeichnis 1 - 22
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      1. I. Begriff des Datums
      2. II. Datensammlung und -analyse durch selbstlernende Systeme
      3. III. Abgeleitete Befürchtungen im Hinblick auf die Innovativität der Märkte und die Konzentration des Innovationswettbewerbs
      1. I. Rechtslage
        1. 1. Big Data im Kartellrecht
        2. 2. Datenzugangsrechte im Kartellrecht und angrenzenden Rechtsgebieten
        3. 3. Innovationen im Kartellrecht
      3. III. Fragestellung der Arbeit
    3. C. Gang der Untersuchung
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      1. I. Überblick über den Innovationsprozess
      2. II. Geschichte der rechtswissenschaftlichen Innovationsforschung
        1. 1. Disruptive Innovationen – ‚Creative Destruction’
        2. 2. Inkrementelle und kumulative Innovationen
        3. 3. Basisinnovationen und ‚Invention of a New Method of Innovating’
        1. 1. Produktinnovationen
        2. 2. Prozessinnovationen
        1. 1. Schumpeter
        2. 2. Arrow
        3. 3. Aghion und das umgekehrte U-Modell
        4. 4. Weitere Ansichten
        5. 5. Abschließende Gedanken und Fazit
          1. a) Art. 173 Abs. 1 S. 2 AEUV
          2. b) Europa 2020 – Entwicklung einer auf Wissen und Innovation gestützten Wirtschaft
          3. c) Weitere Bezugnahmen
          4. d) Eignung des Begriffs der Innovation zur Zielsetzung
          1. a) Innovation als Mittel für Unternehmen
            1. (1) Öffentliche Förderprogramme
            2. (2) Außerökonomische Ziele, z. B. Energiepolitik
      3. III. Innovationsvielfalt
      1. I. Finanzmittel, materielle Rohstoffe und Labore
      2. II. Arbeitskräfte – „menschliche Genialität“
        1. 1. Daten
        2. 2. Weiterentwicklung und Personalisierung – ‚Learning by Using’
        3. 3. Analyse der Nachfrage
        4. 4. Risikoprognosen und Vorhersehbarkeit von Trends
        5. 5. Exkurs: Open Innovation
        6. 6. Entwicklung und Verbesserung selbstlernender Systeme
      4. IV. Zusammenfassung: Ressourcen
      1. I. Patente
      2. II. Ausgaben für Forschung und Entwicklung
      3. III. Nicht bezifferbare Indikatoren
      4. IV. Eignung und Aussagekraft der Indikatoren – Identifikation rechtsnormativ bedeutsamer Indikatoren
    6. F. Fazit
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      1. I. Regelungszweck
        1. 1. Dynamischer Wettbewerb
        2. 2. Innovationen als Marktmachtparameter, § 18 Abs. 3a Nr. 5 GWB
          1. a) Missbrauch einer marktbeherrschenden Stellung
          2. b) Austausch von Informationen in FuE-Kooperationen
          3. c) Innovationsstimulierende Kartellrechtsanwendung
          4. d) Interessenkonflikte bei der Bewahrung von Innovationsanreizen
        4. 4. Herangehensweise der „innovationsfördernden Kartellrechtsanwendung“
      3. III. Einführung in innovationsbezogene Kartellrechtsreformen
        1. 1. Innovationsvielfalt – Alternative ‚Innovation Spaces’ nach Dow/DuPont
        2. 2. Reduktion von Innovationsanreizen durch Zusammenschlüsse
        3. 3. Innovationsbezogene Effizienzvorteile
        4. 4. Fazit: Innovationen als „theory of harm“ in Zusammenschlussverfahren
      5. V. Grundsätzlicher Zielkonflikt – Fazit
      1. I. Rechtsprechung zu der Essential-Facilities-Doktrin
        1. 1. Unerlässlichkeit des Zugangs
        2. 2. Ausschluss des Wettbewerbs auf dem nachgelagerten Markt
        3. 3. ‚New Product Rule’ – Neuheitserfordernis
        4. 4. Fehlen einer objektiven Rechtfertigung
        1. 1. Zugangsbegehren
        2. 2. Nachweis der Marktmacht des Anspruchsgegners
        3. 3. Unerlässlichkeit der Nutzung eines bestimmten Datensets
        4. 4. Ausschluss des Wettbewerbs auf dem nachgelagerten Markt und New Product Rule
        5. 5. Rechtfertigung der Verweigerung eines Datenzugangs
        6. 6. Bewertung und Erhaltung der Innovationsanreize
        7. 7. Durchsetzung eines Anspruchs nach der EFD
        8. 8. Fazit und Ausblick
      4. IV. Rechtsfolge
      5. V. Zwischenergebnis: Essential-Facilities-Doktrin
      1. I. Patentschutz
      2. II. Leistungsschutzrecht an Datenbanken, §§ 87a ff UrhG
      3. III. Sonstiger Immaterialgüterschutz
      4. IV. Schutz von Betriebs- und Geschäftsgeheimnissen
      5. V. Datenschutzrecht, insbesondere Art. 20 DSGVO
      6. VI. Standardisierungen
      7. VII. Sektorspezifische Datenzugangsregulierung
      1. I. Sektorspezifische und sektorübergreifende Lösungen
      2. II. Regulierungsinitiativen mit Bezug zu Big Data
      3. III. „GWB-Digitalisierungsgesetz“
        1. 1. Marktgröße
        2. 2. Marktkonzentration – Vermachtung
        3. 3. Permanenz
        4. 4. Rahmenbedingungen und Durchführung
    5. E. Fazit
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      1. I. Begriff der Industrie 4.0
      2. II. Besonderheiten der Analyse von Daten in der Industrie 4.0
        1. 1. Begriff: Künstliche Intelligenz, Machine Learning, selbstlernende Systeme
        2. 2. Überblick: Funktionsweise
        3. 3. Voraussetzungen zur Entwicklung von selbstlernenden Systemen
      1. I. Exklusivität – Begriff
        1. 1. Technologisch
        2. 2. Wirtschaftlich
        3. 3. Vertraglich
        4. 4. Exklusivität von Daten aus rechtlichen und faktischen Gründen
      3. III. Zwischenergebnis: Exklusive Daten in Abgrenzung zu offenen Daten (Open Data)
        1. 1. Personenbezogene Daten
        2. 2. Nicht personenbezogene Daten
        3. 3. Anonymisierte Daten
        4. 4. Auswirkungen des Personenbezugs auf Datenhandel und mögliche Datenzugangsrechte
        1. 1. Wettbewerbliche Charakteristika von Daten
          1. a) De lege lata
          2. b) De lege ferenda – Diskussion um ein Dateneigentum
      3. III. Die wettbewerbliche Bedeutung von Daten und Informationen
      1. I. Begriff
      2. II. Hypothesen
      3. III. Datengetriebene Lerneffekte
        1. 1. Netzwerkeffekte
        2. 2. Skaleneffekte
        3. 3. Zusammenspiel mit Rückkopplungseffekten
      5. V. Zwischenergebnis: Rückkopplungseffekte und Datennetzwerkeffekte
      1. I. Historische Verläufe im Innovationswettbewerb
        1. 1. Datenverständnis – Disruptive Innovationen
        2. 2. Unterscheidung: Must-Have-Daten und Nice-to-Have-Daten
        3. 3. Open Data und Public Interest Data
        1. 1. Negative Skaleneffekte – Bereinigung der Daten
        2. 2. Reverse Engineering
        3. 3. Geographische Begrenzungen
        4. 4. Hardware, Algorithmen und Humanressourcen
        5. 5. Zwischenergebnis – Begrenzende Effekte
      4. IV. Daten als Marktzutrittsschranken (Barriers to Entry)
      5. V. Zwischenergebnis
    6. F. Zwischenergebnis – Auswirkungen selbstlernender Systeme auf den Innovationswettbewerb
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      1. I. Datenerfassung (Primärmärkte)
      2. II. Datensekundärmärkte
      3. III. Daten als öffentliche Güter
      4. IV. Fehlende Nachweise eines Marktversagens
      1. I. Interessen datenreicher Innovatoren
      2. II. Interessen datenarmer Innovatoren
      3. III. Gesamtwirtschaftliches Interesse an reger Innovationstätigkeit
          1. a) Herleitung
          2. b) Inhalt und Umfang der Data-Sharing-Pflicht
          3. c) Einordnung in weiteren Kontext und ähnliche Regulierungsansätze
          4. d) Kritik
          1. a) Inhalt und Umfang der allgemeinen Datenteilungspflicht
          2. b) Rezeption und Kritik
        3. 3. Data Openness (Furman-Report, UK)
        4. 4. Regulierung durch umsatzbasierte Preissetzung auf Datenmärkten
        5. 5. Stärkung von Datensekundärmärkten
        6. 6. Fazit – Bezugspunkt Daten
        1. 1. Open Standards für Softwareschnittstellen und Datenformate
        2. 2. Open Source
        3. 3. Fazit – Bezugspunkt Algorithmen/Software
      1. I. Verfassungsmäßigkeit und Interessenabwägung
        1. 1. Vereinbarkeit von Datenzugangsrechten mit dem Datenschutzrecht
        2. 2. Vereinbarkeit mit Richtlinie (EU) 2016/943 und GeschGehG
      3. III. Bewertung der Tatbestandsvoraussetzungen eines Datenzugangsrechts
      4. IV. Darlegungs- und Beweislast und Beurteilungsspielräume
      5. V. Erkennbarkeit des Wertes eines Datensets vor Auswertung
      1. I. Zugangsmodalitäten: REACH-Verordnung – VO (EG) Nr. 1907/2006
      2. II. Modell Kapitel 3 – Eignung und Kritik
      3. III. Stärkung der Selbstregulierungskräfte und gezielte Subventionierung technologischer Lösungsvorschläge
      4. IV. Förderung vertraglicher Lösungen – „Datengenossenschaften“
      5. V. Fazit: Eigene Vorschläge
    6. F. Fazit
  7. Kapitel 6 – Fazit 403 - 406
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  8. Literaturverzeichnis 407 - 458
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Literaturverzeichnis (702)

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