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Daten als Rohstoffe und Entwicklungstreiber für selbstlernende Systeme
Zum Regulierungsbedürfnis von Innovationshemmnissen durch Datennetzwerkeffekte- Authors:
- Series:
- Kartell- und Regulierungsrecht, Volume 40
- Publisher:
- 2021
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Bibliographic data
- Copyright year
- 2021
- ISBN-Print
- 978-3-8487-8143-0
- ISBN-Online
- 978-3-7489-2571-2
- Publisher
- Nomos, Baden-Baden
- Series
- Kartell- und Regulierungsrecht
- Volume
- 40
- Language
- German
- Pages
- 458
- Product type
- Book Titles
Table of contents
ChapterPages
- Titelei/InhaltsverzeichnisPages 1 - 22 Download chapter (PDF)
- I. Begriff des Datums
- II. Datensammlung und -analyse durch selbstlernende Systeme
- III. Abgeleitete Befürchtungen im Hinblick auf die Innovativität der Märkte und die Konzentration des Innovationswettbewerbs
- I. Rechtslage
- 1. Big Data im Kartellrecht
- 2. Datenzugangsrechte im Kartellrecht und angrenzenden Rechtsgebieten
- 3. Innovationen im Kartellrecht
- III. Fragestellung der Arbeit
- C. Gang der Untersuchung
- I. Überblick über den Innovationsprozess
- II. Geschichte der rechtswissenschaftlichen Innovationsforschung
- 1. Disruptive Innovationen – ‚Creative Destruction’
- 2. Inkrementelle und kumulative Innovationen
- 3. Basisinnovationen und ‚Invention of a New Method of Innovating’
- 1. Produktinnovationen
- 2. Prozessinnovationen
- 1. Schumpeter
- 2. Arrow
- 3. Aghion und das umgekehrte U-Modell
- 4. Weitere Ansichten
- 5. Abschließende Gedanken und Fazit
- a) Art. 173 Abs. 1 S. 2 AEUV
- b) Europa 2020 – Entwicklung einer auf Wissen und Innovation gestützten Wirtschaft
- c) Weitere Bezugnahmen
- d) Eignung des Begriffs der Innovation zur Zielsetzung
- a) Innovation als Mittel für Unternehmen
- (1) Öffentliche Förderprogramme
- (2) Außerökonomische Ziele, z. B. Energiepolitik
- III. Innovationsvielfalt
- I. Finanzmittel, materielle Rohstoffe und Labore
- II. Arbeitskräfte – „menschliche Genialität“
- 1. Daten
- 2. Weiterentwicklung und Personalisierung – ‚Learning by Using’
- 3. Analyse der Nachfrage
- 4. Risikoprognosen und Vorhersehbarkeit von Trends
- 5. Exkurs: Open Innovation
- 6. Entwicklung und Verbesserung selbstlernender Systeme
- IV. Zusammenfassung: Ressourcen
- I. Patente
- II. Ausgaben für Forschung und Entwicklung
- III. Nicht bezifferbare Indikatoren
- IV. Eignung und Aussagekraft der Indikatoren – Identifikation rechtsnormativ bedeutsamer Indikatoren
- F. Fazit
- I. Regelungszweck
- 1. Dynamischer Wettbewerb
- 2. Innovationen als Marktmachtparameter, § 18 Abs. 3a Nr. 5 GWB
- a) Missbrauch einer marktbeherrschenden Stellung
- b) Austausch von Informationen in FuE-Kooperationen
- c) Innovationsstimulierende Kartellrechtsanwendung
- d) Interessenkonflikte bei der Bewahrung von Innovationsanreizen
- 4. Herangehensweise der „innovationsfördernden Kartellrechtsanwendung“
- III. Einführung in innovationsbezogene Kartellrechtsreformen
- 1. Innovationsvielfalt – Alternative ‚Innovation Spaces’ nach Dow/DuPont
- 2. Reduktion von Innovationsanreizen durch Zusammenschlüsse
- 3. Innovationsbezogene Effizienzvorteile
- 4. Fazit: Innovationen als „theory of harm“ in Zusammenschlussverfahren
- V. Grundsätzlicher Zielkonflikt – Fazit
- I. Rechtsprechung zu der Essential-Facilities-Doktrin
- 1. Unerlässlichkeit des Zugangs
- 2. Ausschluss des Wettbewerbs auf dem nachgelagerten Markt
- 3. ‚New Product Rule’ – Neuheitserfordernis
- 4. Fehlen einer objektiven Rechtfertigung
- 1. Zugangsbegehren
- 2. Nachweis der Marktmacht des Anspruchsgegners
- 3. Unerlässlichkeit der Nutzung eines bestimmten Datensets
- 4. Ausschluss des Wettbewerbs auf dem nachgelagerten Markt und New Product Rule
- 5. Rechtfertigung der Verweigerung eines Datenzugangs
- 6. Bewertung und Erhaltung der Innovationsanreize
- 7. Durchsetzung eines Anspruchs nach der EFD
- 8. Fazit und Ausblick
- IV. Rechtsfolge
- V. Zwischenergebnis: Essential-Facilities-Doktrin
- I. Patentschutz
- II. Leistungsschutzrecht an Datenbanken, §§ 87a ff UrhG
- III. Sonstiger Immaterialgüterschutz
- IV. Schutz von Betriebs- und Geschäftsgeheimnissen
- V. Datenschutzrecht, insbesondere Art. 20 DSGVO
- VI. Standardisierungen
- VII. Sektorspezifische Datenzugangsregulierung
- I. Sektorspezifische und sektorübergreifende Lösungen
- II. Regulierungsinitiativen mit Bezug zu Big Data
- III. „GWB-Digitalisierungsgesetz“
- 1. Marktgröße
- 2. Marktkonzentration – Vermachtung
- 3. Permanenz
- 4. Rahmenbedingungen und Durchführung
- E. Fazit
- I. Begriff der Industrie 4.0
- II. Besonderheiten der Analyse von Daten in der Industrie 4.0
- 1. Begriff: Künstliche Intelligenz, Machine Learning, selbstlernende Systeme
- 2. Überblick: Funktionsweise
- 3. Voraussetzungen zur Entwicklung von selbstlernenden Systemen
- I. Exklusivität – Begriff
- 1. Technologisch
- 2. Wirtschaftlich
- 3. Vertraglich
- 4. Exklusivität von Daten aus rechtlichen und faktischen Gründen
- III. Zwischenergebnis: Exklusive Daten in Abgrenzung zu offenen Daten (Open Data)
- 1. Personenbezogene Daten
- 2. Nicht personenbezogene Daten
- 3. Anonymisierte Daten
- 4. Auswirkungen des Personenbezugs auf Datenhandel und mögliche Datenzugangsrechte
- 1. Wettbewerbliche Charakteristika von Daten
- a) De lege lata
- b) De lege ferenda – Diskussion um ein Dateneigentum
- III. Die wettbewerbliche Bedeutung von Daten und Informationen
- I. Begriff
- II. Hypothesen
- III. Datengetriebene Lerneffekte
- 1. Netzwerkeffekte
- 2. Skaleneffekte
- 3. Zusammenspiel mit Rückkopplungseffekten
- V. Zwischenergebnis: Rückkopplungseffekte und Datennetzwerkeffekte
- I. Historische Verläufe im Innovationswettbewerb
- 1. Datenverständnis – Disruptive Innovationen
- 2. Unterscheidung: Must-Have-Daten und Nice-to-Have-Daten
- 3. Open Data und Public Interest Data
- 1. Negative Skaleneffekte – Bereinigung der Daten
- 2. Reverse Engineering
- 3. Geographische Begrenzungen
- 4. Hardware, Algorithmen und Humanressourcen
- 5. Zwischenergebnis – Begrenzende Effekte
- IV. Daten als Marktzutrittsschranken (Barriers to Entry)
- V. Zwischenergebnis
- F. Zwischenergebnis – Auswirkungen selbstlernender Systeme auf den Innovationswettbewerb
- I. Datenerfassung (Primärmärkte)
- II. Datensekundärmärkte
- III. Daten als öffentliche Güter
- IV. Fehlende Nachweise eines Marktversagens
- I. Interessen datenreicher Innovatoren
- II. Interessen datenarmer Innovatoren
- III. Gesamtwirtschaftliches Interesse an reger Innovationstätigkeit
- a) Herleitung
- b) Inhalt und Umfang der Data-Sharing-Pflicht
- c) Einordnung in weiteren Kontext und ähnliche Regulierungsansätze
- d) Kritik
- a) Inhalt und Umfang der allgemeinen Datenteilungspflicht
- b) Rezeption und Kritik
- 3. Data Openness (Furman-Report, UK)
- 4. Regulierung durch umsatzbasierte Preissetzung auf Datenmärkten
- 5. Stärkung von Datensekundärmärkten
- 6. Fazit – Bezugspunkt Daten
- 1. Open Standards für Softwareschnittstellen und Datenformate
- 2. Open Source
- 3. Fazit – Bezugspunkt Algorithmen/Software
- I. Verfassungsmäßigkeit und Interessenabwägung
- 1. Vereinbarkeit von Datenzugangsrechten mit dem Datenschutzrecht
- 2. Vereinbarkeit mit Richtlinie (EU) 2016/943 und GeschGehG
- III. Bewertung der Tatbestandsvoraussetzungen eines Datenzugangsrechts
- IV. Darlegungs- und Beweislast und Beurteilungsspielräume
- V. Erkennbarkeit des Wertes eines Datensets vor Auswertung
- I. Zugangsmodalitäten: REACH-Verordnung – VO (EG) Nr. 1907/2006
- II. Modell Kapitel 3 – Eignung und Kritik
- III. Stärkung der Selbstregulierungskräfte und gezielte Subventionierung technologischer Lösungsvorschläge
- IV. Förderung vertraglicher Lösungen – „Datengenossenschaften“
- V. Fazit: Eigene Vorschläge
- F. Fazit
- Kapitel 6 – FazitPages 403 - 406 Download chapter (PDF)
- LiteraturverzeichnisPages 407 - 458 Download chapter (PDF)
Bibliography (702 entries)
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