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Phänomene des Big-Data-Zeitalters

Eine rechtliche Bewertung im wirtschaftlichen und gesellschaftspolitischen Kontext

Der vorliegende Sammelband widmet sich wichtigen Fragestellungen rund um den Begriff Big Data und berücksichtigt dabei das Zusammenspiel mit der Künstlichen Intelligenz und der Industrie 4.0. Er setzt sich zusammen aus einzelnen Dossiers, welche im Rahmen des ABIDA-Projekts verfasst wurden und Sachverhalte spezifischer Lebensbereiche vor allem rechtlich bewerten. Das ABIDA-Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert und forscht zu gesellschaftspolitischen Auswirkungen des Einsatzes von Big-Data-Anwendungen. Aufgrund der interdisziplinären Ausrichtung des Projekts enthalten die Dossiers je nach Kontext ökonomische, soziologische, politologische oder ethische Implikationen. Prof. Dr. Thomas Hoeren ist Direktor des Instituts für Informations-, Telekommunikations- und Medienrecht der Universität Münster.

Titel: Phänomene des Big-Data-Zeitalters
Untertitel: Eine rechtliche Bewertung im wirtschaftlichen und gesellschaftspolitischen Kontext
Herausgeber: Hoeren, Thomas GND
Dokumenttyp: Buch
Medientyp: Text
Erscheinungsdatum: 2019
Publikation in MIAMI: 28.03.2019
Datum der letzten Änderung: 28.03.2019
Reihe Wissenschaftliche Schriften der WWU Münster / Reihe III ; 35
Verlag/Hrsg.: Readbox Unipress / Münster (Westf)
Schlagwörter: Big Data; Digitalisierung; Rechtsanalyse; Daten; Datenschutz-Grundverordnung; Algorithmen
Fachgebiete: Recht
Lizenz: CC BY-NC-ND 4.0
Sprache: Deutsch
Anmerkungen: Auch im Buchhandel erhältlich: Phänomene des Big-Data-Zeitalters : Eine rechtliche Bewertung im wirtschaftlichen und gesellschaftspolitischen Kontext / Thomas Hoeren (Hrsg.). – Münster : Readbox Unipress, 2019. – VI, 276 S. (Wissenschaftliche Schriften der WWU Münster : Reihe III ; Bd. 35), ISBN 978-3-8405-0194-4, Preis: 23,60 EUR
Format: PDF-Dokument
ISBN: 978-3-8405-0194-4
URN: urn:nbn:de:hbz:6-96169492515
Permalink: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:6-96169492515
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Inhalt:
Vorwort ..... 1
A. Big Data for Policy Making – Herausforderungen algorithmischer Politikgestaltung (Tim Jülicher) ..... 5
I. Einleitung ..... 5
II. Begriffliche Abgrenzung ..... 7
III. Relevante Politikfelder ..... 9
IV. Big Data im Policy Cycle ..... 10
V. Innovationspotential für Policy Making ..... 11
VI. Limitierende Faktoren ..... 13
VII. Fazit ..... 17
B. Meinungsvielfalt im Big-Data-Zeitalter – die verfehlte Frage nach der Filterblase (Matthias Möller und Steffen Uphues) ..... 21
I. Das Phänomen der Filterblase ..... 21
II. Weg von der Begrifflichkeit – hin zu den Fragestellungen ..... 23
III. Meinungsvielfalt im analogen Bereich ..... 24
IV. Big Data & Meinungsvielfalt ..... 25
V. Ökonomische Implikationen ..... 27
VI. Meinungsvielfalt & der Mensch ..... 28
VII. Die Panik vor dem Sturz der Demokratie ..... 30
VIII. Die Journalisten und ihre ganz eigene „Blase“ ..... 32
IX. Rechtliche Fragestellungen ..... 33
X. Fazit ..... 37
C. Big Data in Social Media & Wahlkampf (Barbara Kolany-Raiser, Nils Wehkamp und Lucas Werner) ..... 41
I. Einleitung ..... 41
II. Wahlkampf in den sozialen Medien ..... 42
III. Neue Werkzeuge zur Störung des Wahlkampfes ..... 46
IV. Fake News ..... 52
V. Rechtliche Einordnung ..... 53
VI. Fazit ..... 58
D. Fake News und Hate Speech (Barbara Kolany-Raiser und Lucas Werner) ..... 63
I. Einleitung ..... 63
II. Hate Speech unter strafrechtlichen Gesichtspunkten ..... 65
III. Rechtliche Einordnung von Fake News ..... 71
IV. Das NetzDG ..... 74
V. Was tun? ..... 77
VI. Fazit ..... 79
E. Microtargeting – Gezielte Wähleransprache im Wahlkampf (Barbara Kolany-Raiser und Tristan Radtke) ..... 83
I. Der datengestützte Wahlkampf ..... 83
II. Der Begriff des Microtargetings ..... 85
III. Für und Wider des Microtargetings ..... 86
IV. Gezielte Wähleransprache in den USA ..... 88
V. Microtargeting in deutschen Wahlkämpfen ..... 92
VI. Rechtliche Grenzen des Microtargetings in Deutschland ..... 96
VII. Fazit ..... 105
F. Big Social Data (Tristan Julian Tillmann) ..... 109
I. Einleitung ..... 109
II. Social Data vor dem Einsatz von Big-Data-Technologien ..... 111
III. Big-Data-unterstützte Generierung von Informationen ..... 112
IV. Fazit ..... 118
G. Ich sammele, also bin ich (Social Credit) – Das Szenario eines allumfassenden Bonitätssystems am Beispiel Chinas (Barbara Kolany-Raiser und Tristan Radtke) ..... 121
I. „Zero“ in der Realität ..... 121
II. Begriffsklärung ..... 122
III. Social-Credit-Pilotprojekte in China ..... 123
IV. Ausblick auf Social Credit in China ..... 127
V. Social Credit in Deutschland und Europa? ..... 129
VI. Fazit ..... 145
H. Big Data und die Versichertengemeinschaft – „Entsolidarisierung“ durch Digitalisierung? (Philip Bitter und Steffen Uphues) ..... 147
I. Einleitung ..... 147
II. Versicherung und Solidarität ..... 149
III. Anwendungen von Big Data ..... 153
IV. Ökonomische Implikationen ..... 155
V. Rechtliche Rahmenbedingungen ..... 156
VI. Soziologische Implikationen ..... 160
IV. Fazit ..... 161
I. Big-Data-Überwachung am Arbeitsplatz – Grenzen der Zulässigkeit durch aktuelle Gerichtsentscheidungen (Nicolai Culik und Lukas Forte) ..... 165
I. Einleitung ..... 165
II. Aktuelles Urteil des Bundesarbeitsgerichts ..... 167
III. Parallelen zu bisheriger Rechtsprechung ..... 169
IV. Rückenwind aus Straßburg ..... 170
V. Einordnung nach neuem Datenschutzrecht ..... 171
VI. Keylogger auch Thema im US-amerikanischen Recht ..... 172
VII. Fazit ..... 172
J. Ökonomische und juristische Aspekte des Mobile Payments (Christian Döpke und Philip Bitter) ..... 175
I. Einleitung ..... 175
II. Begriffserklärung ..... 177
III. Technische Funktionsweise ..... 178
IV. Ökonomische Interessenabwägung ..... 179
V. Juristische Hürden ..... 181
VI. Fazit ..... 185
K. Alexa, Siri & Google Assistant – was ist erlaubt? Sprachassistenten und das Recht (Henning Brockmeyer & Verena Vogt) ..... 187
I. Alles easy? ..... 187
II. Alexa, wie funktionierst du? ..... 188
III. Meine Daten! ..... 188
IV. Alexa, kaufst du oder ich? ..... 193
V. Alexa, was hast du angerichtet? ..... 196
VI. Was ist das neue Normal? Ist es wünschenswert? Wer dürfte die Vorherrschaft erlangen? ..... 198
VII. Wo geht die Reise hin? ..... 199
VIII. Fazit ..... 201
L. Smart Home (Maurice Niehoff) ..... 205
I. Einleitung ..... 205
II. Einsatzbereiche im Smart Home ..... 208
III. Funktionsweise eines Smart Homes ..... 211
IV. Der Bezug zu Big Data ..... 214
V. Vorteile und Risiken ..... 215
VI. Fazit ..... 218
M. Personalisierte Preise – Diskriminierung 2.0? (Tristan Julian Tillmann und Verena Vogt) ..... 223
I. Einleitung ..... 223
II. Abgrenzung zu dynamischen Preisen ..... 224
III. Ökonomische Aspekte ..... 224
IV. Rechtliche Aspekte ..... 233
V. Fazit ..... 249
N. Daten-Doping: Big Data im Profisport (Christian Straker und Tristan Julian Tillmann) ..... 255
I. „Daten-Doping“: Der Siegeszug der Daten im Profisport ..... 255
II. Dopingverbote im Leistungssport ..... 257
III. Begründungen für Dopingverbote im Profisport ..... 257
IV. Big-Data-Anwendungen im Profisport ..... 259
V. Verbot technischer Hilfsmittel im Profisport ..... 268
VI. Begründungen für das Verbot technischer Hilfsmittel im Profisport und Big Data ..... 269
VII. Fazit ..... 272
Autorenverzeichnis ..... 275