Zusammenfassung
Digitalisierung wird oftmals als etwas unspezifischer Oberbegriff gebraucht. Ich gehe davon aus, dass viele der in diesem Zusammenhang diskutierten Phänomene sich in einem Dreieck von Daten, Algorithmen und Wissen verorten lassen. Diese stellen eine Herausforderung für das Recht dar. So werfen maschinengenerierte nichtpersonenbezogene Daten neue Herausforderungen jenseits des datenschutzrechtlichen Instrumentariums auf. Ohne Algorithmen sind Big Data, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nicht zu denken. Auch insoweit stellen sich Fragen nach der angemessenen rechtlichen Verarbeitung. Noch mehr gilt dies für das in diesem Kontext generierte Wissen, das darauf hin untersucht werden muss, in welchem Umfang es in rechtlichen Kontexten unter welchen Bedingungen verwendet werden kann.
Prof. Dr. Hans-Heinrich Trute ist seit 2001 Professor für Öffentliches Recht, Medien und Telekommunikationsrecht an der Universität Hamburg. Forschungsschwerpunkte sind neben dem Informations- und Kommunikationsrecht, das Recht der Wissenschaft, das Verhältnis von Recht und Wissen und rechtliche Fragen der Digitalisierung.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Literatur
Albers M (2002) Information als neue Dimension im Recht. Rechtstheorie 33:61–89
Albers M (2005) Informationelle Selbstbestimmung. Nomos, Baden-Baden
Albers M (2012) Umgang mit personenbezogenen Informationen und Daten. In: Hoffmann-Riem W, Schmidt-Aßmann E, Voßkuhle A (Hrsg) Grundlagen des Verwaltungsrechts, Bd II, 2. Aufl. Beck, München
Albers M (2017) Digitale Erschöpfung: Wie wir die Kontrolle über unser Leben wiedergewinnen. Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, München
Augsberg S (2016) Big Data im Recht der Transplantationsmedizin. MedR 34:699–705
Bächle T (2016) Digitales Wissen, Daten und Überwachung. Junius Verlags GmbH, Hamburg
Bartsch M (2014) Daten als Rechtsgut nach § 823 Abs. 1 BGB. In: Conrad I, Grützmacher M (Hrsg) Recht der Daten und Datenbanken in Unternehmen, Verlag Dr. Otto Schmidt KG § 22. S 297–302, Köln
Boyd D, Crawford K (2013) Big Data als kulturelles, technologisches und wissenschaftliches Phänomen: Sechs Provokationen. In: Geiselberger H, Moorstedt T (Hrsg) Big Data. Das neue Versprechen der Allwissenheit, Suhrkamp Verlag S 187–218; Berlin im Original boyd d, Crawford K (2012) Critical questions for big data. Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Inform Commun Soc 15(5):662–679
Britz G (2010) Informationelle Selbstbestimmung zwischen rechtswissenschaftlicher Grundsatzkritik und Beharren des Bundesverfassungsgerichts. In: Hoffmann-Riem W (Hrsg) Offene Rechtswissenschaft. Ausgewählte Schriften von Wolfgang Hoffmann-Riem mit begleitenden Analysen. Mohr-Siebeck, Karlsruhe, S 561–598
Broemel R (2017) Interaktionen. Grundrechtstheorie – Binnenmarkt – Methodik, Habilitationsschrift. Hamburg (hier zitiert nach Manuskript)
Broemel R, Trute H-H (2016) Alles nur Datenschutz? Zur rechtlichen Regulierung algorithmenbasierter Wissensgenerierung. Berliner Debatte Initial 27(4):50–65
Buchner B, Ladeur KH (Hrsg) (2016) Wissensgenerierung und -verarbeitung im Gesundheits- und Sozialrecht. Mohr Siebeck, Tübingen
Cate FH (2015) Protecting privacy in big data. J Law Econ Regul 8:7–21
Cate FH, Mayer-Schönberger V (2013) Notice and consent in a world of big data. Int Data Privacy Law 3(2):67–73
Diakopoulos N (2014) Algorithmic accountability reporting: on the investigation of black boxes. New York. https://academiccommons.columbia.edu/catalog/ac:2ngf1vhhn4. Zugegriffen am 16.11.2017
Drexl J (2016) Designing competitive markets for industrial data. Between propertization and access. Max-Planck Institut für innovation und Wettbewerb, Research paper no. 16-13. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2862975##. Zugegriffen am 15.11.2017
Duch-Brown N, Martens D, Mueller-Lang F (2017) The economics of ownership, access and trade in digital data. JRC Digital Economy working paper 2017-01. Sevilla
Ensthaler J (2016) Industrie 4.0 und die Berechtigung an Daten. NJW 2016:3473–3474
Faust F (2016) Digitale Wirtschaft – Analoges Recht – Braucht das BGB ein Update? Gutachten A zum 71. Deutschen Juristentag. Beck, München
Fraunhofer Society (2017) Industrial data space. Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V., München
Frischmann BM (2016) Infrastructure: the social value of shared resources. Oxford University Press, Oxford
Garbe E, Pigeot I (2015) Der Nutzen großer Gesundheitsdatenbanken für die Arzneimittelrisikoforschung. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 8:829 ff
Gillespie T (2013) The relevance of algorithm. In: Gillespie T, Boczkowski P, Foot K (Hrsg) Media technologies: essays on communication, materiality, and society. Cambridge. Hier zitiert nach http://governingalgorithms.org/wp-content/uploads/2013/05/1-paper-gillespie.pdf. Zugegriffen am 16.11.2017
Gillespie T (2016) Algorithm. In: Peters B (Hrsg) Digital keywords. Princeton. http://research.microsoft.com/pubs/260931/Gillespie%20-%20Algorithm%20Keyword%20ISTC%20version.pdf. Zugegriffen am 1.3.2018
Gluba H (2014) Predictive Policing – eine Bestandsaufnahme, LKA Niedersachsen. Hannover In: Kriminalistik, Heft 6, S. 347–352
Greenfield A (2017) Radical technologies: The Design of Everyday Life. Verso, London
Hofstetter Y (2016) Das Ende der Demokratie: Wie die künstliche Intelligenz die Politik übernimmt und uns entmündigt. C. Bertelsmann, Güterloh
Hohmann C, Jandt S (2015) Life-Style-, Fitness- und Gesundheits-Apps - Laufen Datenschutz und Vertraulichkeit hinterher? In: Taeger (Hrsg) Internet der Dinge. Edewecht: OIWIR, Oldenburger Verlag für Wirtschaft, Information und Recht:17-34
Hornung G, Hofmann K (2017) Industrie 4.0 und das Recht: Drei zentrale Herausforderungen. acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften, München
Israni E (2017) When an algorithm helps send you to prison. New York Times, New York, 26.10.2017
Kerber W (2016) A new intellectual property right for non-personal data? An economic analysis. GRURInt 11/2016: 989–989
Kind S, Bovenschulte M, Ehrenberg-Silies S, Jetzke T, Weide S(2017) Thesenpapier zum öffentlichen Fachgespräch „Social Bots – Diskussion und Validierung von Zwischenergebnissen“ am 26. Januar 2017 im Deutschen Bundestag, Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag. Berlin
Kitchin R (2014) The Data Revolution. Big Data, Open Data, Data Infrastructures & Their Consequences. Sage. Los Angeles/London/New Dehli/Singapore/Washington DC
Ladeur K-H (2015) Die Gesellschaft der Netzwerke und ihre Wissensordnung. Big Data, Datenschutz und die ‚relationale Persönlichkeit‘. In: Süssenguth (Hrsg) Die Gesellschaft der Daten. Über die digitale Transformation der sozialen Ordnung. transcript, Bielefeld, S 225–251
Ladeur K-H (2016a) Wissenserzeugung im Sozialrecht und der Aufstieg von „Big Data“. In: Buchner, Ladeur (Hrsg) Wissensgenerierung und -verarbeitung im Gesundheits- und Sozialrecht. Mohr Siebeck, Tübingen, S 89–105
Ladeur K-H (2016b) Regulierung des Gesundheitswesens unter den Bedingungen der „datenbasierten Medizin“. MedR 34:650–654
ljaf (Laura and John Arnold Foundation) (2017) Public safety assessment: risk factors and formula. www.arnoldfoundation.org. Zugegriffen am 15.10.2017
Massie A, Kucirka L, Segev D (2014) Big data in organ transplantation: registries and administrative claims. Am J Transplant 14:1723 ff
Metaxa-Kakavouli D, Torres-Echeverry N (2017) Google’s role in spreading fake news and misinformation. Stanford LawSchool Law and Policy Lab, Stanford
Napoli P (2013) The algorithm as institution: toward a theoretical framework of automated media production and consumption. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2260923W. Zugegriffen am 16.11.2017
OECD (2015) Data-Driven Innovation. Big Data for Growth and Well-Being. http://www.oecd.org/sti/data-driven-innovation-9789264229358-en.htm. Zugegriffen am 1.3.2018
O’Neil C (2016) Weapons of math destruction. How big data increases inequality and threatens democracy. Crown Publishing, New York
O’Neil C, Schutt R (2013) Doing data science. Straight Talk from the Frontline. O’Reilly and Associates, Sebastopol
Perry W, McInnis B, Price C, Smith S, Hollywood J (2013) Predictive Policing. The Role of Crime Forecasting in Law Enforcement Operations. Rand Corporation, Santa Monica
Plattform Industrie 4.0 (2017) Industrie 4.0 – how well the law is keeping pace. Berlin. https://www.plattform-i40.de/I40/Redaktion/EN/Downloads/Publikation/i40-how-law-is-keeping-pace.pdf;jsessionid=1AF36D0C89E6544CC46E75CF37DF5C94?__blob=publicationFile&v=9; abgerufen 16.11.2017
Rauhofer J (2015) Round and Round the Garden? Big Data, Smal Government and the Balance of Power in the Information Age. J Law Econ Regul 8(2015):34–49
Reiling K (2016) Der Hybride: Administrative Wissensorganisation im privaten Bereich. Mohr Siebeck, Tübingen
Roters D (2014) Wissensgenerierung und -verwertung nach § 2 Abs. 1 S. 3 SGB V, SGb, 413 ff In: Buchner, Ladeur (Hrsg) Wissensgenerierung und -verarbeitung im Gesundheits- und Sozialrecht. Mohr Siebeck, Tübingen
Russ-Mohl S (2017) Die informierte Gesellschaft und ihre Feinde: Warum die Digitalisierung unsere Demokratie gefährdet. Herbert von Halem, Köln
Scherer B (Hrsg) (2016) Die Zeit der Algorithmen. Matthes & Seitz, Berlin
Scherzberg A (2006) Klugheit. Mohr Siebeck, Tübingen
Scherzberg A (2008) Kluges Entscheiden. Mohr Siebeck, Tübingen
Schulz W, Dankert K (2016) Die Macht der Informationsintermediäre: Erscheinungsformen, Strukturen und Regulierungsoptionen. Friedrich-Ebert-Stiftung, Bonn
Seaver N (2013) The Lost Wanderers. https://medium.com/anthropology-and-algorithms/the-lost-wanderers-866b60a297ee#.zozjzkj8f. Zugegriffen am 1.3.2018
Seaver N (2014) On reverse engineering. https://medium.com/anthropology-and-algorithms/on-reverse-engineering-d9f5bae87812#.i82q3g7mm. Zugegriffen am 15.11.2017
Silver D, Schrittwieser J, Simonyan K, Antonoglou I, Huang A, Guez A, Hubert Th, Lucas Baker L, Lai M, Bolton A, Chen Y, Lillicrap T, Fan Hui F, Sifre L, van den Driessche G, Graepel T, Hassabis D, Mastering the Game of GO without Human Knowledge, Nature 550(2017):354–359
Spindler G (2016) Digitale Wirtschaft – Analoges Recht: Braucht das BGB ein Update? JZ 816
Srinivas T, Taber D, Su Z, Zhang J, Mour G, Northrup D, Tripathi A, Marsden J, Moran W, Mauldin P (2016/2017) Big data, predictive analytics, and quality improvement in kidney transplantation: a proof of concept. Am J Transplant. https://doi.org/10.1111/ajt.14099. abgerufen 16.11.2017
Surblyté G (2016) Data as digital resource, Max-Planck Institute for innovation and competition. Research paper no. 16-12. München
Talley E (2017) Is the future of law a driverless car? Assessing how the data analytics revolution will transform legal practise. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3064926. Zugegriffen am 16.11.2017
Trute H-H (2015) Big data and algorithm – preliminary notes from Germany. J Law Econ Regul 8(1):62–87
Trute H-H (2016) Law and knowledge, remarks on a debate in German legal science. Ewha J Soc Sci 32(2):5–38
Trute H-H (2017) Industry 4.0 in Germany and the EU – data between property and access in the data-driven economy. J Law Econ Regul 10(2):169–192
Vogel F (Hrsg) (2015) Zugänge zur Rechtssemantik. De Gruyter, Berlin
Wiebe A (2016) Protection of industrial data – a new property right for the digital economy? GRUR Int 11/2016:877–884
Zdanowiecki K (2016) Recht an Daten. In: Bräutigam P, Klindt T (Hrsg) Digitalisierte Wirtschaft/Industrie 4.0. S 19–29. https://bdi.eu/media/themenfelder/digitalisierung/downloads/20151117_Digitalisierte_Wirtschaft_Industrie_40_Gutachten_der_Noerr_LLP.pdf. Zugegriffen am 16.11.2017
Zech H (2012) Informationen als Schutzgegenstand. Mohr Siebeck, Tübingen
Zech H (2016) A legal framework for a data economy in the European digital single market: rights to use data. J Intellect Property Law Pract (JIPLP) 11(6):460–470
Gerichtsentscheidungen
BVerfGE 65, 1 ff. = Bundesverfassungsgericht, Urteil v. 15.12.1983 - 1 BvR 209, 269, 362, 420, 440, 484/83 - Volkszählung
BGHZ 200, 38 ff. Bundesgerichtshof, Urteil v. 28.1.2014 - VI ZR 156/13 - SCHUFA-Auskunft
Europäische Dokumente
Europäische Kommission (2014) Mitteilung der Kommission „Für eine florierende datengesteuerte Wirtschaft“, COM, 442 final
Europäische Kommission (2015) Vorschlag für eine Richtlinie des Europäischen Parlaments und des Rates über bestimmte vertragsrechtliche Aspekte der Bereitstellung digitaler Inhalte, COM 634 final
Europäische Kommission (2017a) Mitteilung der Kommission „Aufbau einer Europäischen Datenwirtschaft“, COM 9 final
Europäische Kommission (2017b) Vorschlag für eine Verordnung des Europäischen Parlaments und des Rates über einen Rahmen für den freien Verkehr nicht personenbezogener Daten in der Europäischen Union, COM, 495 final
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2018 Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature
About this chapter
Cite this chapter
Trute, HH. (2018). Rechtliche Herausforderungen der Digitalisierung. In: Bär, C., Grädler, T., Mayr, R. (eds) Digitalisierung im Spannungsfeld von Politik, Wirtschaft, Wissenschaft und Recht. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-56438-7_22
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-56438-7_22
Published:
Publisher Name: Springer Gabler, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-662-56437-0
Online ISBN: 978-3-662-56438-7
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)