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- Herausgeber: Kohlhammer Verlag
- Kategorie: Fachliteratur
- Sprache: Deutsch
- Veröffentlichungsjahr: 2024
Das "Recht der Datenwirtschaft" ist noch kein abgeschlossenes dogmatisches Rechtsgebiet, jedoch eine höchst dynamische Rechtsmaterie, die insbesondere seit 2017 auf EU-Ebene stetig vorangetrieben wird. Die Anzahl der seither beschlossenen und vorgelegten Rechtsakte ist enorm. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, welcher rechtliche Rahmen für eine regulatorisch europäisch gesteuerte Datenwirtschaft als zentralem Wirtschaftsfeld des 21. Jahrhunderts notwendig ist und gesetzt wird. Der Fokus des Buches liegt auf dem Datenwirtschaftsrecht als Querschnittsmaterie zwischen Zivil-, Sachen-, Wettbewerbs- und Datenschutzrecht. Der kleinste begriffliche Anknüpfungspunkt ist somit das Datum/die Daten, dies sowohl als personenbezogene Daten wie auch als maschinell-generierte Rohdaten ohne Personalbezug, sog. "Big Data". Dieses Lehrbuch verfolgt eine Grundlagenbildung, welche wissenschaftlich und für die Lehre angezeigt ist.
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Ähnliche
Recht der Datenwirtschaft
von
Prof. Dr. Stefan MüllerProfessor für Wirtschaftsrecht mit Schwerpunkt Innovations- und TechnologierechtUniversität Paderborn
Verlag W. Kohlhammer
1. Auflage 2024
Alle Rechte vorbehalten
© 2024 W. Kohlhammer GmbH, Stuttgart
Gesamtherstellung: W. Kohlhammer GmbH, Stuttgart
Print:
ISBN 978-3-17-043863-7
E-Book-Formate:
pdf: ISBN 978-3-17-043864-4
epub: ISBN 978-3-17-043865-1
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Das "Recht der Datenwirtschaft" ist noch kein abgeschlossenes dogmatisches Rechtsgebiet, jedoch eine höchst dynamische Rechtsmaterie, die insbesondere seit 2017 auf EU-Ebene stetig vorangetrieben wird. Die Anzahl der seither beschlossenen und vorgelegten Rechtsakte ist enorm.
Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, welcher rechtliche Rahmen für eine regulatorisch europäisch gesteuerte Datenwirtschaft als zentralem Wirtschaftsfeld des 21. Jahrhunderts notwendig ist und gesetzt wird.
Der Fokus des Buches liegt auf dem Datenwirtschaftsrecht als Querschnittsmaterie zwischen Zivil-, Sachen-, Wettbewerbs- und Datenschutzrecht. Der kleinste begrifflicher Anknüpfungspunkt ist somit das Datum/die Daten, dies sowohl als personenbezogene Daten wie auch als maschinell-generierte Rohdaten ohne Personalbezug, sog. "Big Data".
Diese Lehrbuch verfolgt eine Grundlagenbildung, welche wissenschaftlich und für die Lehre angezeigt ist.
Stefan Müller ist Inhaber der Professur für Wirtschaftsrecht mit Schwerpunkt Innovations- und Technologierecht am Dept. Recht der Universität Paderborn.
Vorwort
Thomas Hoeren, langjähriger Direktor der zivilrechtlichen Abteilung des Instituts für Informations-, Telekommunikationsrecht an der Universität Münster hat unlängst zur Etablierung des Datenwirtschaftsrechts angemerkt: „Sagen wir es aber gleich vorweg: Es gibt keine wirklich abschließende Definition dessen, was Datenwirtschaft ist“ (MMR 2023, 32, 34). Dementsprechend schwierig gestaltet sich die Konzeption eines einführenden Lernbuchs zum „Recht der Datenwirtschaft“. Die Relevanz von Themen rund um die juristische Dimension der Datenwirtschaft wurden bisher noch nicht hinreichend für die Ausbildungsliteratur erschlossen. Wesentliche Ausschnitte des in Herausbildung befindlichen Rechtsrahmens, ergänzt um einschlägige Erkenntnisse aus der deutschen Privat- und Wirtschaftsrechtswissenschaft, möchte das vorliegende Buch beleuchten, um in die Themenbereiche einzuführen und ein Mindestmaß an Systematisierung und Orientierung zu seiner Erarbeitung zu bieten. Dazu erscheinen einige Vorbehalte notwendig:
Das Datenwirtschaftsrecht wird hier aus einer privat- und wirtschaftsrechtlichen Perspektive entwickelt, öffentlich-rechtliche Aspekte werden daher nur soweit für das Verständnis notwendig aufgegriffen. Das öffentliche Datenwirtschaftsrecht ist an anderer Stelle gewürdigt worden (monographisch Krönke, Öffentliches Digitalwirtschaftsrecht, 2020). Als Beitrag zur juristischen (Studien-)Literatur nimmt das vorliegende Buch auch nicht für sich in Anspruch, die Digitalökonomie wirtschafts- oder informationswissenschaftlich näher zu deuten.
Die vorgelegte Darstellung ist eine notwendig selektive, sie erhebt nicht den Anspruch, sämtliche Einzelbereiche des Datenwirtschaftsrechts zu behandeln. Dies gilt etwa für Rechtsfragen der Künstlichen Intelligenz, die vorliegend bloß exkursorisch aufgegriffen werden: Das „KI-Recht“ ist auf dem besten Weg, zu einem Sonderbereich innerhalb des Daten(wirtschafts)rechts zu avancieren, erste KI-spezifische juristische Ausbildungsliteratur zeichnet sich bereits ab. Unter dem Begriff der Legal Technologies (Legal Tech) zusammengefasste digitale Werkzeuge zur Rechtsberatung, -ermittlung und -anwendung werden andernorts näher beschrieben, vgl. z. B. Hähnchen et al., JuS 2020, 625 ff., und hier nur vereinzelt aufgegriffen.
Die vorgelegte Darstellung bedeutet eine Momentaufnahme mit Stand Juni 2023. Wichtige europäische Rechtsakte sind erst kürzlich erlassen worden, andere liegen als Vorschlag vor. Einschlägige Rechtsprechung fehlt weitestgehend, die rechtswissenschaftliche Fundierung zu Grundsatzfragen steht noch aus. Wir bewegen uns überwiegend im Vorläufigen und Noch-nicht-Gesicherten. Sich bereits abzeichnende rechtliche Strukturen werden im Buch umrissen, soweit der Bearbeitungsumfang dies gestattet.
Das Buch wendet sich vornehmlich an Studierende, solche der Rechtswissenschaften als auch aus anderen Studiengängen. Denn der Dreiklang Daten – Wirtschaft – Recht liegt im Interesse zahlreicher Wissenschaftsdisziplinen. Das Ziel, eine (hoffentlich) interdisziplinär gemischte Leser*innenschaft zu schaffen, erklärt, weshalb an manchen Stellen datenrechtlich notwendiges Vorwissen zu Grundstrukturen des Privat- und Wettbewerbsrechts mitgeliefert wird, selbst wenn es juristischen Schwerpunktstudierenden bekannt sein mag. Darüber hinaus wendet sich das Buch auch an Berufsträger*innen aus der Praxis, die sich einen ersten Überblick über Entwicklungen des Datenwirtschaftsrechts rasch aneignen möchten. Einschlägige Rechtsvorschriften finden sich in den Download-Materialien, ebenso kurze Multiple-Choice-Tests zur Selbstüberprüfung zu den meisten Kapiteln des Buches.
Abschließend möchte ich Frau Dagmar Götte-Weiß, Mitarbeiterin am Department Recht der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Paderborn, für wertvolle redaktionelle Arbeiten danken. Allen Leser*innen wünsche ich viel Spaß beim Durcharbeiten, maximale Lernerfolge und neue bzw. erste Einsichten zum Recht der Datenwirtschaft.
Paderborn, im November 2023Stefan Müller
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Literaturverzeichnis
Übersicht Piktogramme
1. KapitelWorum es beim Recht der Datenwirtschaft geht
I. Daten1
II.Datenwirtschaft4
1.Merkmale von Daten aus ökonomischer Sicht4
2.Kategorien von Daten sowie Existenz und Kennzeichen von Datenmärkten inkl. Marktbedingungen5
III.Datenwirtschaftsrecht7
2. KapitelDie (bisherige) Entwicklung des Datenwirtschaftsrechts
I.Der europäische Impuls des Datenwirtschaftsrechts9
1.Politische Programme9
2.Umsetzung der politischen Programme in Rechtsakte bzw. Vorschläge für solche11
II.Datenwirtschaftsrecht im deutschen Privat- und Wirtschaftsrecht13
3. KapitelDer Schutz von Daten
I. Der Schutz personenbezogener Daten14
1. Der Hintergrund des Datenschutzrechts14
2.Der Anwendungsbereich der DS-GVO17
a)Gegenständlicher Anwendungsbereich17
b)Persönlicher Anwendungsgereich (Verantwortlichkeit)18
c)Sachlicher Anwendungsbereich der DS-GVO19
d)Räumlicher Anwendungsbereich der DS-GVO19
e)DS-GVO-Öffnungsklauseln für mitgliedstaatliche Regelungen20
3.Regelungsmechanismen und Grundsätze der DS-GVO20
a)Gesetzlich normierte Grundsätze der Datenverarbeitung21
b)Die Einwilligung als rechtsgeschäftlicher Erlaubnistatbestand für die Datenverarbeitung21
c)Die gesetzlichen Erlaubnistatbestände des Art. 6 Abs. 1 lit. b bis lit. f DSGVO23
4.Rechte- und Pflichtenstrukturen der DS-GVO23
a)Informationsrechte bzw. Informationspflichten23
b)Interventionsrechte des Betroffenen und korrespondierende Pflichten des Verantwortlichen24
c)Sonstige technische und organisatorische Pflichten des Verantwortlichen26
5.Datenschutzkontrolle27
a)Betriebliche bzw. behördliche Selbstkontrolle in der verarbeitenden Stelle, Art. 37 ff. DS-GVO27
b)Aufsichtsbehördliche Kontrolle (Art. 51 ff. DS-GVO)28
6.Sanktionen bei Datenschutzverstößen29
a)Die Verhängung von Geldbußen wegen datenschutzrechtlicher Verstöße nach DS-GVO30
b)Bußgeld- und Straftatbestände nach dem Recht der Mitgliedstaaten30
c)Zivilrechtliche Sanktionsinstrumente, insb. Schadensersatz30
II.Der Schutz nicht-personenbezogener Daten31
1.Schutz über das Bürgerliche Recht32
a)Eigentumsbefugnisse an Daten?32
b)Besitz an Daten33
c)Deliktsrechtlicher Schutz von Daten33
2.Immaterialgüterrechtlicher Schutz unverkörperter Daten?34
a)Schutz nach dem UrhG34
b)Patentrechtlicher Schutz35
c)Marken- und designrechtlicher Schutz für Daten36
d)Schutz von Daten nach dem GeschGehG36
e)Ein Recht des „Datenerzeugers“?37
3.Zwischenergebnis zu II.37
III.Datenschutzrecht als Rahmenbedingung für das Datenwirtschaftsrecht38
4. KapitelGrundfragen des Datenprivatrechts
I.Daten im System des BGB40
II.Zivilrechtliche Personenlehre in Zeiten der Digitalisierung41
1.Personen und Personengesellschaften nach dem BGB41
2.Überlegungen zur Ausweitung des Kreises rechtsfähiger Akteure42
III.Willenserklärungen im Kontext der Digitalisierung44
1.Die Bedeutung von Willenserklärungen im Privatrechtsverkehr44
2.Willenserklärungen im digitalen Kontext45
a)Automatisierte (Computer-)Erklärungen45
b)Der Einsatz autonomer Softwareagenten45
IV.Haftungsbegründende Zurechnung von Fehlverhalten im Kontext der Digitalisierung49
1.Schadensursächliches Fehlverhalten bei der Erfüllung (vor-)vertraglicher Pflichten49
2.(Vor-)Vertragliche Haftung für das Fehlverhalten autonomer Systeme nach geltendem Recht51
3.Ansätze zur Weiterentwicklung des vertraglichen Haftungsrechts?53
4.Regelungsansätze jenseits des vertraglichen Haftungsrechts54
5. KapitelDatenvertragsrecht
I.Daten als Vertragsgegenstand56
1.Personenbezogene Daten als Vertragsgegenstand56
2.Nicht-personenbezogene Daten als Vertragsgegenstand58
II.Digitale Produkte und Dienstleistungen als Vertragsgegenstand59
1.Vertrag über digitale Produkte, §§ 327 ff. BGB60
a)Anwendungsbereich der Vorschriften60
b)Abgrenzung zu (Kauf-)Verträgen über Waren mit digitalen Elementen, §§ 475b ff. BGB62
c)Die Pflichtverletzung der Nichtleistung: das Unterbleiben der Bereitstellung63
d)Die Pflichtverletzung der Schlechtleistung: Das Gewährleistungsrecht64
e)Die Folgen einer Geltendmachung von Vertragsbeendigung bzw. Schadenersatz statt der Leistung67
f)Änderungen an digitalen Produkten durch den Unternehmer69
g)Rückgriffsansprüche des Unternehmers, §§ 327t, 327u BGB70
2.Kaufverträge über Waren mit digitalen Elementen70
Abgrenzung zur Vorschrift § 475a BGB70
3.Seitenblick: Fernabsatzverträge und Verträge im elektronischen Geschäftsverkehr, §§ 312c ff. BGB72
III.Daten als Gegenleistung: „Bezahlen mit Daten“72
1.Die Regelung des § 327 Abs. 3 BGB sowie datenökonomische Ausgestaltungsmöglichkeit des Bezahlens mit Daten72
2.Allgemeine rechtsgeschäftliche und AGB-rechtliche Grenzen73
3.Die Auswirkung von Leistungsstörungen auf die nicht-monetäre Gegenleistung74
4.Nicht-personenbezogene Daten als Gegenleistung74
IV.Exkurs: Sog. Smart Contracts75
1.Begriff und technischer Hintergrund von Smart Contracts75
2.Zum Verständnis von Smart Contracts in rechtlichen Zusammenhängen76
3.Rechtliche Herausforderungen bei Einsatz von Smart Contracts78
a)Vertragsbegründung78
b)Vertragsdurchführung78
6. KapitelDas Recht der Datenmärkte
I.Datenbasierte Märkte und ihre Regulierung82
II.Das „Datenkartellrecht“84
1.Das Kartellverbot im Kontext digitaler Märkte86
2.Der Missbrauch einer marktbeherrschenden Stellung nach Art. 102 AEUV87
a)Zum Verständnis des Art. 102 AEUV87
b)Fälle des Marktmissbrauchs aus der Digitalwirtschaft89
3.Digitalwirtschaftliche Aspekte des deutschen GWB91
4.Der Stellenwert des Kartellrechts für die Regulierung datenbasierter Märkte92
III.Die P2B-Verordnung (Verordnung (EU) 2019/1150)93
IV.Der Digital Markets Act (VO (EU) 2022/1925)94
1.Adressaten des DMA95
2.Inhaltliche Regelungen des DMA96
3.Behördliches Verfahren und Sanktionssystem nach dem DMA97
4.Vorläufige Einordnung des DMA in die datenwirtschaftsrechtliche Regulierung98
V.Der Vorschlag eines EU Data Acts (kurz DA-V)98
1.Die Konzeption des Vorschlags99
2.Datenwirtschaftsrechtlich relevante Regelungen des DA-V, v. a. aus Nutzersicht100
a)Organisatorische Pflichten: Access by design, Art. 3 DA-V100
b)Recht auf Datenzugang für Nutzer, Art. 4 DA-V100
c)Recht auf Datenzugang für Dritte, Art. 5 DA-V101
3.Weitere Regelungskomplexe des DA-V102
4.Vorläufige Einschätzung des DA-V102
VI.Exkurs: Die Richtlinie (EU) 2019/1024 vom 20.6.2019 über offene Daten und die Weiterverwendung von Informationen des öffentlichen Sektors103
VII.Exkurs: Der Data Governance Act (DGA)103
1.Die Weiterverwendung von Daten öffentlicher Stellen (Art. 3 ff. DGA)104
2.Datenvermittlungsdienste, Art. 10 ff. DGA104
3.Datenaltruismus, Art. 16 ff. DGA105
VIII.Vorläufiges Fazit zur Datenmarktregulierung105
7. KapitelHaftungsrechtliche Verantwortung für Daten
I.Die vertragliche Haftung108
II.Außervertragliche Produkthaftung108
1.§ 823 Abs. 1 BGB109
2.Haftung nach dem ProdHaftG110
III.Ansätze zur Weiterentwicklung der ProdHaft-RL112
IV.Der Digital Services Act (DSA)115
1.Zur Haftung für Online-Intermediäre115
2.Zur Entstehung und zum Verständnis des DSA116
3.Die Haftungsprivilegierungen nach dem DSA, Art. 4 ff.117
4.Das Sorgfaltspflichtenkonzept des DSA, Art. 11 ff.117
5.Rechtsdurchsetzung und Sanktionen119
8. KapitelExkurs: Das Recht der Regulierung von Künstlicher Intelligenz
I.Persönlichkeits- und Diskriminierungsrisiken durch KI120
II.Schutzrechte für KI-generierte Leistungsergebnisse?122
III.Europäische KI-Regulierung I: Ein Entwurf einer KI-Verordnung123
IV.Europäische KI-Regulierung II: Ein Entwurf für eine KI-Haftung126
Abkürzungsverzeichnis
Literaturverzeichnis
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BeckOK, Beck’scher Online-Kommentar zum BGB, 67. Edition (zitiert: BeckOK/Bearbeiter)
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Metzger/Schweitzer/Wagner, Datenschutz und Datenmarkt: Grundzüge einer Marktordnung für die europäische Datenwirtschaft, ZfPW 2023, 227-266
Münchener Kommentar zum Bürgerlichen Gesetzbuch, Band 1 (§§ 1-240), 9. Aufl. 2021, Band 2 (§§ 241-310), 9. Aufl., 2022, sowie Band 7 (§§ 705-853), 8. Aufl., 2022 (jeweils zitiert: MünchKomm/Bearbeiter)
Kainer/Förster, Autonome Systeme im Kontext des Vertragsrechts, ZfPW 2020, 275-305
Klingbeil, Schuldnerhaftung für Roboterversagen, JZ 2019, 718-725
Krönke, Öffentliches Digitalwirtschaftsrecht, 2020
Kumkar, Der Digital Markets Act nach dem Trilog-Verfahren, RDi 2022, 347-353
Linardatos, Smart Contracts – einige klarstellende Bemerkungen, K&R 2018, 85-92
Lohse, Marktmissbrauch durch Internetplattformen?, ZHR 182 (2018) 321-358
Otto, Bermudadreieck Etherum: wo das Recht derzeit baden geht, Ri 2017, 86-102
Paulus/Matzke, Smart Contracts und das BGB – viel Lärm um nichts?, ZfPW 2018, 431-464
Podszun/Bongartz/Kirk, Digital Markets Act – Neue Regeln für Fairness in der Plattformökonomie, NJW 2022, 3249-3254
Roßbach, § 4 Blockchain-Technologien, in: Möslein/Omlor (Hrsg.): FinTech-Handbuch, 2019, S. 72-98
Riehm, Nein zur ePerson!, RDi 2020, 42-48
Schaub, Interaktion von Mensch und Maschine, JZ 2017, 342-349
Schirmer, Rechtsfähige Roboter?, JZ 2019, 660-666
Schirmer, Von Mäusen, Menschen und Maschinen – Autonome Rechtssysteme in der Architektur der Rechtsfähigkeit, JZ 2017, 711-718
Schmidt, R., Rationalisierung und Privatrecht, AcP 166 (1966), 1-29
Schur, Die Lizensierung von Daten, 2020
Schur, Die Lizensierung von Daten, GRUR 2020, 1142-1152
Schweitzer, Digitale Plattformen als private Gesetzgeber: Ein Perspektivwechsel für die europäische „Plattform-Regulierung“, ZEuP 2019, 1-12
Spindler/Seidel, Die Regulierung von Online-Plattformen, NJW 2022, 2730-2734
Staudinger, ProdHaftG, Kommentar 2018 (zitiert: Bearbeiter, in: Staudinger)
Steege, Algorithmenbasierte Diskriminierung durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz, MMR 2019, 715-721
Steinrötter, Datenaltruismus, ZD 2021, 61-62
Steinrötter, Gegenstand und Bausteine eines EU-Datenwirtschaftsrecht, RDi 2021, 480-486
Wagner, Produkthaftung für das digitale Zeitalter – ein Paukenschlag aus Brüssel, JZ 2023, 1-11
Wagner, Die Richtlinie über KI-Haftung: Viel Rauch, wenig Feuer, JZ 2023, 123-134
Wilhelm, Smart Contracts im Zivilrecht, WM 2020, 1807-1813 und 1849-1856
Wybitul, Welche Folgen hat die Datenschutz-Grundverordnung für Compliance?, CCZ 2016, 194-197
Zech, Daten als Wirtschaftsgut – Überlegungen zu einem „Recht des Datenerzeugers“, CR 2015, 137-146
Zech, „Industrie 4.0“ – Rechtsrahmen für eine Datenwirtschaft im europäischen Binnenmarkt, GRUR 2015, 1151-1159
Zech, Haftung für Trainingsdaten Künstlicher Intelligenz, NJW 2022, 502-507
Zilfsdorf, Markiert der Digital Markets Act die Endstation von § 19a GWB?, K&R 2023, 305-311
1. KapitelWorum es beim Recht der Datenwirtschaft geht
1Das Wort „Datenwirtschaftsrecht“ setzt sich erkennbar aus drei Teilbegriffen zusammen: Daten, Wirtschaft und Recht. Der erste Teilbegriff bezeichnet die zentrale gegenständliche Anknüpfung (es geht um Daten), der zweite verortet den Real- bzw. Lebensbereich, für den Daten von Relevanz sind (nämlich die Wirtschaft, hier mit der Daten- bzw. Digitalwirtschaft als Sonderform) und der dritte Teilbegriff verdeutlicht die recht(swissenschaft)liche Komponente, also die rechtlich-regulatorische Steuerung der Datenwirtschaft: Die letztgenannte Komponente gibt die in diesem Buch eingenommene Perspektive vor.
I.Daten
2Unter informationswissenschaftlichem Blickwinkel kann man Daten als formalisierte Informationen ansehen, die durch Zeichenfolgen repräsentiert werden, deren Aufbau einer definierten Syntax folgt. Für die Rechtswissenschaft hat insb. Zech, CR 2015, 137 ff., anknüpfend am Objektgehalt von Informationen, diesen syntaktischen begrifflichen Ansatz der Daten aufgegriffen und ihn einer semantischen Interpretation (die auf die Bedeutung und den Kontext der repräsentierten Information abstellt) und einer strukturellen Interpretation (welche die Verkörperung der Information auf einem Datenträger anspricht) gegenübergestellt, um die Vielschichtigkeit des Begriffs zu illustrieren. Mit Zech kann man Daten daher, auf einer syntaktischen Ebene, als maschinenlesbar codierte Informationen verstehen.
Beispiel:
In syntaktischer Hinsicht werden Daten durch Zeichenfolgen „von Einsen und Nullen“ abgebildet, deren Bedeutungsgehalt sich einem durchschnittlichen Betrachter nicht unmittelbar erschließt. Soweit dieser Zeichenfolge der Gehalt „Max Müller, wohnhaft Eichenstraße 5, 12345 Nirgendwo“ zugewiesen wird, ist die semantische Ebene angesprochen, die – im Beispiel – personenbezogene Daten i. S. des Datenschutzrechts darstellen. Werden die Daten etwa in einer Datenbank gespeichert, wird damit die strukturelle Ebene behandelt.
Beachte: Ein einheitliches gesetzliches Verständnis von Daten besteht allerdings nicht. Zudem knüpfen nicht alle „datenrelevanten“ Gesetzestexte am Datenbegriff an, manche nehmen alternativ die Information als Bezugspunkt.
3Die offene, syntaktische Annäherung an den Datenbegriff ermöglicht, nicht nur Informationen mit unmittelbar ersichtlichem Bedeutungsgehalt wie Namen, Adressen sowie Texte etc. als Daten anzusehen, die von Menschen ohne Weiteres als Information mit Bedeutungsgehalt erkannt werden und, etwa als Kundenadressenliste oder literarische Kurzgeschichte, monetarisiert, also zu Geld gemacht werden können. Die syntaktische Interpretation umfasst vielmehr auch sog. Rohdaten, die regelmäßig maschinengeneriert sind und für sich genommen (noch) keinen Aussagegehalt eröffnen, denen jedoch durch Auswertung, Aufbereitung bzw. Zusammenfassung ein solcher Gehalt zugewiesen werden kann. Auf diese Weise werden die Rohdaten selbst zum Gegenstand von Wertschöpfungsprozessen, sie können, insb. wenn sie in großen Mengen massenhaft generiert werden – was mit der Bezeichnung Big Data versinnbildlicht wird – durch geeignete Weiterverarbeitung wirtschaftlichen Wert erhalten. Dazu müssen die Daten allerdings erstens semantisch potentiell sinnvolle Informationen enthalten und sie müssen in digital strukturierter Form vorliegen (Steinrötter, RDi 2021, 480, 481).
4Im industriellen Kontext werden solche Daten und die für ihren Austausch erforderliche Infrastruktur als Bausteine zur Entwicklung hin zur Industrie 4.0 verstanden, welche das Erreichen eines (vierten) Industriezeitalters umfassender Digitalisierung nach den Stufen der Arbeitsteilung (1.0), der Mechanisierung (2.0) und der Automatisierung betrieblicher Prozesse (3.0) signalisieren soll. Kennzeichnend für die vierte Stufe der Digitalisierung ist, neben der umfassenden Bereitstellung geeigneter Daten durch Datafizierung sämtlicher Lebens- und Wirtschafsbereiche. Dies geschieht durch Vernetzung von Geräten und Systemen, etwa Cyber-physischen Systemen (CPS) als Verbund zwischen softwaregestützten Elementen und mechanischen oder elektronischen Komponenten sowie in Ausprägungen des Internet of Things (IoT), welches ein Netzwerk physischer Objekte bezeichnet, welche mit anderen Objekten über das Internet vernetzt sind und hierüber Daten austauschen können.
Beispiel:
Ein Anwendungsbereich für das IoT sind etwa Smart-Home-Funktionen, mittels derer Haushaltsgeräte und -einrichtungen über Apps gesteuert werden (Beleuchtung, Beheizung, „intelligente Kühlschränke“). Zu CPS zählen beispielsweise autonome Fahrzeuge und intelligente Stromsysteme (Smart Grid).
5Wie die Beispiele bereits andeuten, erschöpfen sich die vom Datenwirtschaftsrecht erfassten Gegenstände nicht in der bloßen Digitalisierung von Produkten und Dienstleistungen mittels massiver Datengewinnung und vernetztem Datenaustausch. Angesichts der enormen Menge an relevanten Daten sind technische Systeme in den Mittelpunkt der Diskussion gerückt, die solche Daten nicht nur sammeln, abgleichen und auswerten, sondern die auf Grundlage vorgegebener Befehlsanordnungen (sog. Algorithmen) eigene Entscheidungen treffen und/oder mit der Fähigkeit zu autonomem Lernen ausgestattet sind. Die Lernfähigkeiten sind für die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz, kurz: KI, maßgeblich. Die begrifflichen Einordnungen von KI variieren stark, für die Zwecke der rechtlich-regulatorischen Steuerung hat sich eine von der von der Europäischen Kommission eingesetzten Expertengruppen KI entwickelte Begriffsbildung als ansatzweise brauchbar erwiesen. Danach zählen zur KI „vom Menschen entwickelte Software- (ggf. auch Hardware-)Systeme, die in Bezug auf ein komplexes Ziel auf physischer oder digitaler Ebene agieren, in dem sie ihre Umgebung durch Datenerfassung wahrnehmen, die gesammelten […] Daten interpretieren, Schlussfolgerungen daraus ziehen oder die aus diesen Daten abgeleiteten Informationen verarbeiten und über die geeignete(n) Maßnahme(n) zur Erreichung eines Ziels entscheiden“ (Hochrangige Expertengruppe für Künstliche Intelligenz, Eine Definition der KI: Wichtigste Fähigkeiten und Wissenschaftsgebiete, 18.12.2018, S. 8). In der Definition werden vier elementare Fähigkeiten von KI beschrieben, nämlich Wahrnehmen, Verstehen, Lernen und Handeln. Unter ihnen nimmt das maschinelle Lernen eine Spitzenstellung ein, die auch in der juristischen Diskussion vielfach als die entscheidende thematische Komponente angesehen wird. Maschinelles Lernen wird durch den Einsatz bestimmter Algorithmen ermöglicht, die statistische Modelle als Datenbeständen erstellen, indem sie in den Daten Muster oder Gesetzmäßigkeiten feststellen. Das maschinelle Lernen wird häufig in drei Formen
– überwachtes Lernen (anhand von für den Lernschritt aufbereiten Daten),
– unüberwachtes Lernen (Analyse ohne vorherige Trainingsdaten) sowie
– bestärkendes Lernen (über positives oder negatives Feedback auf das Lernverhalten)
eingeteilt. Für die Erläuterung von KI wird an der Wirkungsweise natürlicher, menschlicher Intelligenz angeknüpft: So wird etwa versucht, Vorgänge des menschlichen Gehirns etwa über die Ausbildung künstlicher neuronaler Netzstrukturen nachzubilden; Lernvorgänge, die über eine Vielzahl von Ebenen an Netzstrukturen abgebildet werden, werden dabei als Deep Learning bezeichnet.
II.Datenwirtschaft
6Auch der Begriff der Datenwirtschaft – alternativ kann man die Begriffe Digitalwirtschaft bzw. Datenökonomie verwenden – lässt sich nicht allgemeinverbindlich umschreiben, vgl. dazu bereits die Anmerkung im Vorwort. Zunächst erfasst er die Gesamtheit wirtschaftlicher Aktivitäten regelmäßig privatwirtschaftlich organisierter Einheiten, die unter Verwendung von Daten ablaufen. Darunter fallen zahlreiche digitale, weil datengetriebene Geschäftsmodelle, darüber hinaus jedoch sämtliche „Unternehmen, deren Dienstleistungen oder Produkte in erheblicher Weise durch Verwendung digitaler Informations- und Kommunikationstechnologien geprägt sind“ (Krönke, S. 2 Rn. 3, der dazu anmerkt, dass als Mitglieder des deutschen „Digitalverbands“ Bitkom e.V. auch die Unternehmen wie Allianz, BMW oder die Deutsche Bahn geführt werden, bei deren Geschäftsmodellen die Digitalität nicht zwangsläufig im Vordergrund steht).
7Eine funktionierende Datenwirtschaft soll die Entwicklung innovativer digitaler Produkte und Dienste bzw. die Optimierung bestehender Produkte und Prozesse gewährleisten. Dazu müssen geeignete Daten erhoben, gespeichert und – ggf. durch Kombination mit vorhandenen Datenbeständen – aufbereitet und weiterverarbeitet werden und dem Unternehmen zur Verfügung stehen. Freilich sind die Akteure der Datenwirtschaft nicht allein Datenproduzenten und -lieferanten. Die Datenwirtschaft stellt sich vielmehr – wie von der EU-Kommission skizziert – als „Ökosystem unterschiedlicher Marktteilnehmer dar, darunter Hersteller, Forscher und Infrastrukturanbieter, deren Zusammenarbeit dafür sorgt, dass Daten zugänglich und nutzbar sind“ (Dokument COM(2017) 9 final, S. 4 ff.). Nähere Betrachtung verdient der spezifische Gegenstand der Datenwirtschaft, die Produktion und der Handel mit Daten.
1.Merkmale von Daten aus ökonomischer Sicht
8Digitalisierte Daten als zentrale Bausteine der Datenwirtschaft unterscheiden sich in ihren wesentlichen Merkmalen deutlich von anderen, physisch verfügbaren Wirtschaftsgütern.
– Sie sind, angesichts der heute verfügbaren Technologien, rasch und ohne nennenswerten organisatorischen und finanziellen Aufwand reproduzierbar.
– Jedenfalls sobald die Daten in vervielfältigter Form vorliegen und verschiedenen Akteuren zur Verfügung stehen, ist ihre Nutzung faktisch nicht länger exklusiv.
– Sie sind hinsichtlich des Konsums nicht-rivalisierend, d. h. sie können zeitgleich von mehreren Akteuren genutzt werden.
– Regelmäßig nutzen sich Daten durch mehrfache Verwendung nicht ab.
Die Existenz digitaler Daten, die semantisch potenziell relevante Informationen enthalten, stellen einen „Rohstoff“ für eine mögliche (Weiter-)Verwendung dar, eventuell erst durch Aktivitäten anderer Wirtschaftsakteure, und erhalten auf diese Weise wirtschaftlichen Wert.
Entscheidend für die Herausbildung einer funktionierenden Datenwirtschaft ist somit – neben der Generierung digitaler Daten als notwendiger Vorbedingung – deren Verfügbarkeit und die Gewährleistung einer Zugriffsmöglichkeit: Der Erwerb, die Zusammenführung und die Auswertung von Daten und Datenbeständen machen den Kern zahlreicher digitaler Geschäftsmodelle aus. Damit sind Interessenkonflikte verbunden, namentlich zwischen denjenigen Akteuren, die faktisch (evtl. exklusiven) Zugriff auf digitale Daten haben, und anderen, welche Zugriff auf die Daten begehren, um diese selbst nutzen, weiterzuverarbeiten und daraus u. U. neue digitale Produkte und Dienste zu entwickeln. Die Lösung solcher Interessenkonflikte ist Aufgabe von Rechtssetzung, Rechtsprechung und Rechtswissenschaft.
2.Kategorien von Daten sowie Existenz und Kennzeichen von Datenmärkten inkl. Marktbedingungen
9Potenziell werthaltige digitale Daten werden auf entsprechenden Märkten gehandelt. Solche datenbasierten Märkte können unterschiedliche Formen annehmen. Zum einen bestehen Märkte, auf denen Daten produziert und gesammelt werden können, auf anderen datenbasierten Märkten steht der Handel mit und die Weiterverwendung von Daten im Vordergrund. Die erhobenen bzw. gehandelten Daten können industrielle, der Veredlung bedürftige Rohdaten ohne unmittelbaren Personenbezug und/oder personenbezogene, datenschutzrechtlich relevante Daten sein. Die verschiedenen Kategorien an Daten sowie die Kleinteiligkeit der Wertschöpfungsprozesse „rund um Daten“ bedingt eine Vielzahl datenbasierter Märkte.
