Daten für alle. Chancen und Risiken einer Daten-Sharing-Pflicht aus wettbewerbsökonomischer Perspektive [German]

By Simon Losekam

Masterarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich VWL - Wettbewerbstheorie, Wettbewerbspolitik, Note: 1,7, Heinrich-Heine-Universit t D sseldorf, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel dieser Arbeit soll darin bestehen, ein Regulierungsinstrument wie die Daten-Sharing-Pflicht hinsichtlich Chancen, Risiken und Herausforderungen aus wettbewerbs konomischer Perspektive zu analysieren. W hrend in den Vereinigten Staaten die Diskussionen rund um die Marktmacht der gro en Technologieunternehmen sichtbar zunehmen, ist dies in Europa bereits seit einiger Zeit der Fall. So leitete die Europ ische Kommission bereits mehrere Untersuchungsverfahren gegen Alphabet ein, die am Ende zu H chststrafen aufgrund des wettbewerbswidrigen Verhaltens f hrten. Gleichzeitig wird intensiv dar ber diskutiert, inwieweit zus tzliche Anpassungen des Wettbewerbsrechts notwendig sind, um den Eigenschaften und Herausforderungen digitaler M rkte gerecht zu werden. Ein Vorschlag innerhalb dieser Diskussionen stammt von Andrea Nahles. Die ehemalige SPD-Vorsitzende ist davon berzeugt, dass die Dominanz von Digitalunternehmen wie Google, Facebook und Amazon im Wesentlichen in den Daten liegt, die sie aufgrund ihrer Online-Plattformen sammeln und analysieren k nnen. Sie schl gt daher ein "Daten-f r-Alle-Gesetz" vor, wodurch marktdominante Digitalunternehmen dazu verpflichtet werden sollen, ihre gesammelten Daten anonymisiert und je nach Anwendungsbereich frei zur Verf gung zu stellen. Daf r ist es zun chst sinnvoll, wenn der Leser ein grundlegendes Verst ndnis daf r entwickelt, wie Daten als Gut genauer zu definieren, klassifizieren und zu strukturieren sind. Im Anschluss daran werden Daten schlie lich als Wertsch pfungs- und Wettbewerbsfaktor behandelt. Dabei werden Daten als Inputfaktor zun chst in den Kontext der Wertsch pfung sowie in das Umfeld datengetriebener Gesch ftsmodelle eingeordnet und analysiert. Hierzu wird auch ein Blick auf die Wertsch pfungskette von Daten eine wichtige Rolle einnehmen.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3346038491
• ISBN13: 9783346038494
• Release Date: December 2019
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 88 Pages
• Weight: 0.28 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 5.8" x 8.3"