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 Sachv...

Further contributors: Hoeren, Thomas (Editor)
Division/Institute:FB 03: Rechtswissenschaftliche Fakultät
Document types:Book
Media types:Text
Publication date:2019
Date of publication on miami:28.03.2019
Modification date:28.03.2019
Series:Wissenschaftliche Schriften der WWU Münster / Reihe III, Bd. 35
Publisher: readbox unipress / Münster (Westf)
Edition statement:[Electronic ed.]
Subjects:Big Data; Digitalisierung; Rechtsanalyse; Daten; Datenschutz-Grundverordnung; Algorithmen
DDC Subject:340: Recht
License:CC BY-NC-ND 4.0
Language:German
Notes: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 document
ISBN:978-3-8405-0194-4
URN:urn:nbn:de:hbz:6-96169492515
Permalink:http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:6-96169492515
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505 0 |a 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. 
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520 3 |a 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. 
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