Nach Bydlinski ist das Ziel einer juristischen Arbeit das Ermitteln und Zusammenfügen von relevanten Aspekten des Rechts. Durch das Verwenden von geeigneten Methoden sollen die abstrakten Gesetze, Normen und Verordnungen auf den konkreten Sachverhalt überprüft werden. Die vorliegende Arbeit soll die datenschutzrechtlichen Herausforderungen für das Geschäftsmodell Carsharing auf europäischer Ebene betrachten sowie mögliche Konflikte mit Datenschutzprinzipien anhand dessen Stellung identifizieren.
Um die Arbeit thematisch abzugrenzen, wird nicht auf spezifische technische Sicherheitsanforderungen eingegangen oder konkrete Handlungsempfehlungen für Carsharing-Anbietende abgeleitet. Weiters steht nicht der Bereich des privaten Carsharings zwischen Privatpersonen im Fokus. Folgende Forschungsfragen sollen im Rahmen der vorliegenden wissenschaftlichen Arbeit beantwortet werden: Welche datenschutzrechtlichen Herausforderungen auf europäischer Ebene gelten für das Geschäftsmodell Carsharing? Warum stellt Datenschutz eine Herausforderung für das Geschäftsmodell Carsharing dar? Welche Verfügungs- und Nutzungsbefugnisse gelten für die datenschutzkonforme Verarbeitung im Kontext des Geschäftsmodells Carsharing?
Inhaltsverzeichnis
1 Zielsetzung, Struktur und Ausgangssituation
1.1 Problemstellung
1.2 Stand der Forschung
1.3 Zielsetzung und Forschungsfragen
1.4 Methodik
2 Technische Grundlagen
2.1 Datenkategorisierung
2.1.1 Personenbezogene Daten
2.1.2 Nicht-personenbezogene Daten
2.1.3 Gemischte Datensätze
2.2 Big Data und relevante Anwendungsfelder
2.3 Profiling
2.4 Carsharing
3 Carsharing als datengetriebenes Geschäftsmodell
3.1 Daten als Wirtschaftsgut – eine ökonomische Perspektive
3.1.1 Big Data als Erfolgsfaktor der Unternehmenssteuerung
3.2 Kategorisierung und Stellenwert erhobener Daten
3.2.1 Technische Daten als kontinuierliche Datensammlung
3.2.2 Kundeneigene Daten als notwendige Datengrundlage
3.2.3 Mobilitätsdaten als wertvolle Ressource
3.2.4 Big Data als Lern- und Wachstumspotential
3.3 Kritische Betrachtung aus ökonomischer Perspektive
4 Datenschutzrechtliche Hürden für das Geschäftsmodell Carsharing
4.1 Stellenwert des Datenschutzes und Herausforderungen
4.1.1 Personenbezug von Daten und Bestimmbarkeit
4.2 Grundsätze der Verarbeitung personenbezogener Daten
4.2.1 Grundsatz der Rechtmäßigkeit, Verarbeitung nach Treu und Glauben und Transparenz
4.2.2 Zweckbindung
4.2.3 Datenminimierung
4.2.4 Richtigkeit
4.2.5 Speicherbegrenzung
4.3 Rechtmäßigkeit der Datenverarbeitung
4.3.1 Vorvertragliches und vertragliches Interesse
4.3.2 Erfüllung gesetzlicher Vorgaben
4.3.3 Wahrung der berechtigten Interessen
4.3.4 Einwilligung der betroffenen Person
4.4 Big Data als datenschutzrechtliches Risiko
4.4.1 Herausforderungen hinsichtlich der datenschutzrechtlichen Grundsätze
4.4.2 Anonymisierung zur weiteren Datenverarbeitung
4.4.3 Geotracking und Bewegungsprofile als datenschutzrechtliches Risiko
5 Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Masterarbeit ist die Untersuchung der datenschutzrechtlichen Herausforderungen, die für das Geschäftsmodell Carsharing auf dem europäischen Markt entstehen, insbesondere unter Berücksichtigung der zunehmenden Nutzung von Big Data Technologien. Die Forschungsarbeit analysiert dabei die datenschutzrechtliche Konformität der Datenerhebungspraxis bei ausgewählten Anbietern.
- Analyse der Datenabhängigkeit im Carsharing-Geschäftsmodell
- Untersuchung von Big Data als Erfolgsfaktor und Risikofaktor
- Rechtliche Evaluierung der DSGVO-Prinzipien (wie Zweckbindung und Datenminimierung)
- Vergleichende Analyse der Datenschutzerklärungen führender Carsharing-Anbieter
Auszug aus dem Buch
1.1 Problemstellung
Der persönliche Besitz eines Automobils wird als Symbol für Freiheit und einem persönlichen Schutzbereich konnotiert. Bislang konnte das Fahren in eigenen Automobilen weitgehend anonym geschehen. Die Verarbeitung der personenbezogenen Daten der betroffenen Personen fand nicht statt, lediglich das Kennzeichen des Fahrzeuges erlaubte eine Zuordnung. Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung in den letzten beiden Jahrzehnten bietet das moderne Automobil nun jedoch Vernetzungsmöglichkeiten, welche der bisher gewohnten Anonymität entgegenstehen. Für betroffene Personen bedeutet dies eine fundamentale Veränderung. Auf der einen Seite ist durch die stetige Kommunikation ein Zuwachs an Komfort möglich und bietet die Grundlage für autonomes Fahren. Auf der anderen Seite steht jedoch das Aufgeben der bisher gewohnten Anonymität und der damit einhergehenden Befürchtung der durchgängigen Kontrolle durch die Fahrzeugindustrie.
Durch die Vernetzung der betroffenen Person mit dem Fahrzeug sowie der TeilnehmerInnen des Verkehrsgeschehens werden kontinuierlich eine Vielzahl an Daten verarbeitet. Dazu zählen unter anderem technische Daten zur Aufrechterhaltung des Fahrbetriebs. Beispielsweise Geschwindigkeit und Bremsverhalten, als auch Mobilitätsdaten, wie Positionsdaten aber auch persönliche Daten, wie die ein- und ausgehende Kommunikation. Am Beispiel des Carsharing Geschäftsmodells ist die Nutzung von Big Data ein wichtiger Baustein, um die Fahrzeuge optimal im Geschäftsgebiet zu positionieren und demnach optimal auszulasten. Personen wird auf Grundlage eines Mietvertrages und durch die Eingabe ihrer personenbezogenen Daten sowie ihrer Position die Möglichkeit geboten Fahrzeuge in ihrer Nähe jederzeit zu orten. Die Buchung des Fahrzeuges erfolgt bequem über eine Applikation auf dem Smartphone.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Zielsetzung, Struktur und Ausgangssituation: Einführung in die Problemstellung des vernetzten Automobils und Definition der Forschungsfragen sowie der methodischen Vorgehensweise.
2 Technische Grundlagen: Erläuterung der relevanten Begriffe zur Datenkategorisierung, Big Data sowie der verschiedenen Carsharing-Modelle im Kontext des europäischen Rechtsrahmens.
3 Carsharing als datengetriebenes Geschäftsmodell: Analyse der ökonomischen Bedeutung von Daten, insbesondere Big Data, für die Unternehmenssteuerung und das Carsharing-Geschäft.
4 Datenschutzrechtliche Hürden für das Geschäftsmodell Carsharing: Detaillierte Prüfung der DSGVO-Grundsätze sowie der Erlaubnistatbestände für die Datenverarbeitung anhand der Datenschutzerklärungen bekannter Anbieter.
5 Zusammenfassung und Ausblick: Fazit der Forschungsarbeit mit Beantwortung der Forschungsfragen und einem Ausblick auf zukünftigen Forschungsbedarf.
Schlüsselwörter
Carsharing, Big Data, Datenschutz-Grundverordnung, DSGVO, Personenbezogene Daten, Mobilitätsdaten, Profiling, Zweckbindung, Datenminimierung, Rechtsgrundlage, Europäischer Markt, Transparenz, Datensicherheit, vernetztes Fahrzeug, Einwilligung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht das Spannungsfeld zwischen den ökonomischen Interessen von Carsharing-Anbietern, die Big Data für ihr Geschäftsmodell nutzen, und den Anforderungen des europäischen Datenschutzrechts.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind Big Data Technologien, der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa und die Anwendung dieser Vorschriften auf datengetriebene Carsharing-Geschäftsmodelle.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Ziel ist es, die datenschutzrechtlichen Herausforderungen für Carsharing-Anbieter zu identifizieren und zu analysieren, warum Datenschutz eine Herausforderung für dieses Geschäftsmodell darstellt.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt eine qualitative Inhaltsanalyse sowie eine rechtliche Kontextanalyse, wobei speziell Datenschutzerklärungen von Anbietern wie Cambio, Flinkster und Share now ausgewertet werden.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die technischen Datenkategorien, die ökonomische Nutzung von Big Data, die Einhaltung der Datenschutzgrundsätze sowie die verschiedenen rechtlichen Erlaubnistatbestände für die Datenverarbeitung.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die wichtigsten Begriffe sind Carsharing, DSGVO, Big Data, personenbezogene Daten, Profiling, Zweckbindung und Datenminimierung.
Warum ist die Analyse von Datenschutzerklärungen wichtig?
Die Analyse zeigt auf, wie Unternehmen die gesetzlichen Anforderungen umsetzen und ob sie dabei in der Praxis häufig vage Formulierungen verwenden, die zu Intransparenz führen können.
Welches spezifische Risiko wird bei der Nutzung von Positionsdaten hervorgehoben?
Ein spezifisches Risiko ist die Erstellung von Bewegungsprofilen, aus denen sensible Informationen über das Privatleben der Nutzer (z.B. Gesundheitszustand oder politische Meinung) abgeleitet werden können.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2021, Big Data als datenschutzrechtliche Herausforderung auf europäischer Ebene für das Geschäftsmodell Carsharing, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1040670
