Das Ziel dieser Arbeit soll darin bestehen, ein Regulierungsinstrument wie die Daten-Sharing-Pflicht hinsichtlich Chancen, Risiken und Herausforderungen aus wettbewerbsökonomischer Perspektive zu analysieren. Während in den Vereinigten Staaten die Diskussionen rund um die Marktmacht der großen Technologieunternehmen sichtbar zunehmen, ist dies in Europa bereits seit einiger Zeit der Fall. So leitete die Europäische Kommission bereits mehrere Untersuchungsverfahren gegen Alphabet ein, die am Ende zu Höchststrafen aufgrund des wettbewerbswidrigen Verhaltens führten. Gleichzeitig wird intensiv darüber diskutiert, inwieweit zusätzliche Anpassungen des Wettbewerbsrechts notwendig sind, um den Eigenschaften und Herausforderungen digitaler Märkte gerecht zu werden.
Ein Vorschlag innerhalb dieser Diskussionen stammt von Andrea Nahles. Die ehemalige SPD-Vorsitzende ist davon überzeugt, 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 können. Sie schlägt daher ein "Daten-für-Alle-Gesetz" vor, wodurch marktdominante Digitalunternehmen dazu verpflichtet werden sollen, ihre gesammelten Daten anonymisiert und je nach Anwendungsbereich frei zur Verfügung zu stellen.
Dafür ist es zunächst sinnvoll, wenn der Leser ein grundlegendes Verständnis dafür entwickelt, wie Daten als Gut genauer zu definieren, klassifizieren und zu strukturieren sind. Im Anschluss daran werden Daten schließlich als Wertschöpfungs- und Wettbewerbsfaktor behandelt. Dabei werden Daten als Inputfaktor zunächst in den Kontext der Wertschöpfung sowie in das Umfeld datengetriebener Geschäftsmodelle eingeordnet und analysiert. Hierzu wird auch ein Blick auf die Wertschöpfungskette von Daten eine wichtige Rolle einnehmen. Anschließend erfolgt die Analyse von Daten als Wettbewerbsfaktor. So werden drei Effekte von Daten im Rahmen datengetriebener Geschäftsmodelle vorgestellt, die einerseits einen exklusiven Zugang zu Daten begünstigen können sowie andererseits als Folge eine dauerhafte Marktmachtstellung unterstützen. Schließlich wird diskutiert, inwiefern bestimmte Daten oder Datentypen als eine "Essential Facility" identifiziert werden können und daher für eine sektorspezifische ex ante Regulierung in Frage kommen könnten. Den Abschluss der Arbeit bildet schließlich die Diskussion über die wesentlichen Chancen und Risiken einer Daten-Sharing-Pflicht.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Definition, ökonomische Klassifizierung und Strukturierung von Daten
- 2.1 Daten als Gut
- 2.2 Personenbezogene Daten
- 2.3 Nicht-personenbezogene Daten
- 2.4 Maschinengenerierte Daten
- 2.5 Fazit
- 3. Wertschöpfungs- & Wettbewerbsfaktor Daten
- 3.1 Ökonomisches Potenzial von Daten als Wertschöpfungsfaktor
- 3.1.1 Daten und ihre Wertschöpfungskette
- 3.1.2 Datengetriebene Unternehmen und Geschäftsmodelle: Ein Überblick
- 3.2 Daten als Wettbewerbsfaktor
- 3.2.1 Skaleneffekte
- 3.2.2 Netzwerkeffekte
- 3.2.3 Feedbackeffekte
- 3.3 Diskussion - Daten als wesentliche Einrichtung - Essential Facility -
- 4. Die Daten-Sharing-Pflicht als neues Regulierungsinstrument
- 4.1 Aktuelle Diskussion
- 4.2 Theoretische Ansätze
- 4.2.1 Prüfer und Schottmüller
- 4.2.2 Mayer-Schönberger und Ramge
- 4.3 Chancen, Risiken und Herausforderungen einer Daten-Sharing-Pflicht
- 5. Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Masterarbeit analysiert die Chancen, Risiken und Herausforderungen einer Daten-Sharing-Pflicht aus wettbewerbsökonomischer Perspektive. Sie untersucht, wie ein solches Regulierungsinstrument die Wettbewerbslandschaft beeinflussen könnte. Die Arbeit basiert auf der aktuellen Diskussion um die Marktmacht großer Technologiekonzerne und den Vorschlag eines "Daten-für-Alle-Gesetzes".
- Definition und Klassifizierung von Daten als ökonomisches Gut
- Daten als Wertschöpfungs- und Wettbewerbsfaktor
- Analyse datengetriebener Geschäftsmodelle und ihrer Effekte
- Theoretische Ansätze zur Daten-Sharing-Pflicht
- Chancen und Risiken einer Daten-Sharing-Pflicht für den Wettbewerb
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung beschreibt den aktuellen Kontext der Arbeit, indem sie die Diskussionen um die Marktmacht großer Technologieunternehmen in den USA und Europa beleuchtet. Sie führt den Vorschlag einer Daten-Sharing-Pflicht als zentrales Thema ein und skizziert den Aufbau der Arbeit, der sich auf die Analyse der Chancen, Risiken und Herausforderungen dieses Regulierungsinstruments konzentriert.
2. Definition, ökonomische Klassifizierung und Strukturierung von Daten: Dieses Kapitel legt die Grundlage für die weiteren Analysen, indem es verschiedene Datenarten (personenbezogen, nicht-personenbezogen, maschinengeneriert) definiert und ökonomisch klassifiziert. Es strukturiert Daten als ökonomisches Gut und bereitet so den Boden für die Betrachtung ihrer Rolle als Wertschöpfungs- und Wettbewerbsfaktor.
3. Wertschöpfungs- & Wettbewerbsfaktor Daten: Dieses Kapitel untersucht die Bedeutung von Daten als Inputfaktor in der Wertschöpfungskette und im Kontext datengetriebener Geschäftsmodelle. Es analysiert die Auswirkungen von Skaleneffekten, Netzwerkeffekten und Feedbackeffekten auf den Wettbewerb und diskutiert die Möglichkeit, bestimmte Daten als "Essential Facility" zu klassifizieren, was erhebliche Auswirkungen auf die Regulierung haben könnte. Die Analyse der Wertschöpfungskette von Daten und die verschiedenen Geschäftsmodelle stellen den Kern dieses Kapitels dar.
4. Die Daten-Sharing-Pflicht als neues Regulierungsinstrument: Dieses Kapitel analysiert die Daten-Sharing-Pflicht als Regulierungsinstrument. Es beleuchtet aktuelle Diskussionen, verschiedene theoretische Ansätze und bewertet die Chancen, Risiken und Herausforderungen einer solchen Pflicht aus wettbewerbsökonomischer Sicht. Es untersucht detailliert die Argumente für und gegen eine verpflichtende Datenfreigabe und bewertet deren potenziellen Einfluss auf den Markt.
Schlüsselwörter
Daten-Sharing-Pflicht, Wettbewerbsökonomie, Daten als Gut, Datengetriebene Geschäftsmodelle, Skaleneffekte, Netzwerkeffekte, Feedbackeffekte, Essential Facility, Marktmacht, Regulierung, Digitalisierung.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Masterarbeit: Daten-Sharing-Pflicht aus wettbewerbsökonomischer Perspektive
Was ist der Gegenstand dieser Masterarbeit?
Die Masterarbeit analysiert die Chancen, Risiken und Herausforderungen einer Daten-Sharing-Pflicht aus wettbewerbsökonomischer Sicht. Im Fokus steht der Einfluss eines solchen Regulierungsinstruments auf die Wettbewerbslandschaft, insbesondere vor dem Hintergrund der Marktmacht großer Technologiekonzerne und der Debatte um ein "Daten-für-Alle-Gesetz".
Welche Themen werden in der Arbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt folgende Kernbereiche: die Definition und Klassifizierung von Daten als ökonomisches Gut, Daten als Wertschöpfungs- und Wettbewerbsfaktor, die Analyse datengetriebener Geschäftsmodelle und ihrer Effekte, theoretische Ansätze zur Daten-Sharing-Pflicht sowie die Chancen und Risiken einer solchen Pflicht für den Wettbewerb.
Wie werden Daten in der Arbeit klassifiziert?
Die Arbeit klassifiziert Daten ökonomisch und unterscheidet verschiedene Arten: personenbezogene Daten, nicht-personenbezogene Daten und maschinengenerierte Daten. Diese Klassifizierung dient als Grundlage für die weitere Analyse der Rolle von Daten als Wertschöpfungs- und Wettbewerbsfaktor.
Welche Rolle spielen Daten als Wertschöpfungs- und Wettbewerbsfaktor?
Die Arbeit untersucht Daten als essentiellen Inputfaktor in der Wertschöpfungskette und im Kontext datengetriebener Geschäftsmodelle. Es werden die Auswirkungen von Skaleneffekten, Netzwerkeffekten und Feedbackeffekten auf den Wettbewerb analysiert. Die mögliche Klassifizierung bestimmter Daten als "Essential Facility" und deren Regulierungsfolgen werden ebenfalls diskutiert.
Welche theoretischen Ansätze zur Daten-Sharing-Pflicht werden betrachtet?
Die Arbeit beleuchtet aktuelle Diskussionen um die Daten-Sharing-Pflicht und verschiedene theoretische Ansätze, unter anderem die Ansätze von Prüfer und Schottmüller sowie Mayer-Schönberger und Ramge. Diese Ansätze werden im Kontext der Chancen, Risiken und Herausforderungen einer solchen Pflicht bewertet.
Welche Chancen und Risiken einer Daten-Sharing-Pflicht werden diskutiert?
Die Arbeit bewertet die Chancen und Risiken einer Daten-Sharing-Pflicht umfassend aus wettbewerbsökonomischer Perspektive. Sie untersucht detailliert die Argumente für und gegen eine verpflichtende Datenfreigabe und deren potenziellen Einfluss auf den Markt.
Welche Kapitel umfasst die Arbeit?
Die Arbeit gliedert sich in fünf Kapitel: Einleitung, Definition und ökonomische Klassifizierung von Daten, Daten als Wertschöpfungs- und Wettbewerbsfaktor, Die Daten-Sharing-Pflicht als neues Regulierungsinstrument und Zusammenfassung. Jedes Kapitel baut auf dem vorherigen auf und trägt zur Gesamtargumentation bei.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?
Schlüsselwörter der Arbeit sind: Daten-Sharing-Pflicht, Wettbewerbsökonomie, Daten als Gut, Datengetriebene Geschäftsmodelle, Skaleneffekten, Netzwerkeffekte, Feedbackeffekte, Essential Facility, Marktmacht, Regulierung, Digitalisierung.
- Citar trabajo
- Simon Losekam (Autor), 2019, Daten für alle. Chancen und Risiken einer Daten-Sharing-Pflicht aus wettbewerbsökonomischer Perspektive, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/501743
