| Description |
1 online resource. |
| Series |
Munich studies on innovation and competition ; Band 20 |
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Munich studies on innovation and competition ; v. 20.
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| Contents |
Intro -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- Über den Autor -- Kapitel 1: Einleitung -- I. Untersuchungsgegenstand -- II. Gang der Untersuchung -- III. Methodik -- Teil I: Profiling und automatisierte Entscheidungen -- Kapitel 2: Profiling -- I. Definition -- 1. Profiling im Sinne der Datenschutz-Grundverordnung -- a. Datenschutzrechtliche Definition -- b. Mögliche Ergebnisse -- c. Einsatzgebiete -- d. Fallbeispiel: Google/CNIL 2019 -- 2. Scoring als Unterfall des Profilings -- II. Technische und methodische Hintergründe -- 1. Knowledge Discovery in Databases -- 2. Data Mining -- a. Clustering |
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B. Association Rules -- 3. Anwendung auf konkrete Personen -- 4. Einfluss der Verwender und Entwickler -- III. Berechnung und Zuweisung von Wahrscheinlichkeitswerten -- 1. Berechnung von Informationen und Zuweisung an den Einzelnen -- 2. Strukturell bedingte Fehlerquote -- 3. Kritische Bewertung -- Kapitel 3: Profiling und automatisierte Entscheidungen: Ein 3-stufiges Modell -- I. Vorüberlegungen -- 1. Überblick -- 2. Terminologie -- II. Erste Stufe: Datensammlung -- 1. Abstrakte Vergleichsdaten -- a. Vorüberlegungen -- b. Anonyme, anonymisierte und personenbezogene Daten |
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C. Technische und rechtliche Probleme der Anonymisierung -- 2. Personenbezogene Daten des Betroffenen -- III. Zweite und dritte Stufe: Profiling und Entscheidungsfindung sowie -ausführung -- IV. Herleitung, Eigenschaften und Nutzen des Modells -- 1. Dogmatische Herleitung -- 2. Eigenschaften und Nutzen -- Kapitel 4: Regulierung von Profiling und automatisierten Einzelentscheidungen -- I. Überblick -- II. Regulierung von Profiling -- 1. Rechtsgrundlagen -- a. Einwilligung -- b. Vertragliche oder vorvertragliche Notwendigkeit -- c. Allgemeine Interessenabwägungsklausel |
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2. Erwägungsgründe und Datenschutzgrundsätze -- III. Verbot automatisierter Einzelentscheidungen -- 1. Anwendungsbereich und Funktion -- a. Regelungsabsicht -- b. Schutz durch menschliche Entscheider -- c. Verhältnis von Profiling zu automatisierten Einzelentscheidungen -- d. Rechtliche Wirkung oder ähnliche erhebliche Beeinträchtigung -- 2. Ausnahmen, Schutzmechanismen und norminterne Logik -- a. Interessenausgleich durch Verfahren -- b. Rolle der Transparenzpflichten -- c. Angemessene Maßnahmen als Schutzmechanismus -- d. Besonderer Schutz sensibler Daten -- Kapitel 5: Zusammenfassung |
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Teil II: Profiling, Preisdiskriminierung und Preispersonalisierung -- Kapitel 6: Preisdiskriminierung -- I. Überblick und Definition -- 1. Annäherung an den Begriff -- 2. Konkretisierung der Definition von Stigler -- 3. Value-based Pricing und risk-based Pricing -- II. Voraussetzungen für Preisdiskriminierung -- 1. Gewisser Grad an Marktmacht -- 2. Verhinderung von Arbitrage -- 3. Kenntnis des Reservationspreises -- III. Arten von Preisdiskriminierung -- 1. Preisdiskriminierung 1. Grades -- a. Definition -- b. Datenschutzrechtliche Relevanz -- 2. Preisdiskriminierung 2. Grades -- a. Definition |
| Note |
b. Datenschutzrechtliche Relevanz |
| Summary |
Dieses Open-Access-Buch untersucht, inwieweit Anbieter im Online-Vertrieb das technische Erkenntnisverfahren Profiling zum Zwecke der Preispersonalisierung einsetzen und welche rechtlichen Rahmenbedingungen dabei gelten. Preispersonalisierung liegt vor, wenn der Preis für ein Gut oder eine Dienstleistung an die Zahlungsbereitschaft des einzelnen Kunden angepasst wird. Dafür ist u.a. die zielgerichtete Verarbeitung personenbezogener Daten notwendig. Preispersonalisierung unterscheidet sich damit von dynamischen Preissetzungsmethoden, die bloßer Ausdruck von Angebot und Nachfrage sind. Entgegen weitverbreiteter Einschätzung kommen personalisierte Preise (noch) äußerst selten vor: Technische und wettbewerbliche Hindernisse schränken den Handlungsspielraum der Anbieter ein. Hinzu kommt, dass die individuelle Zahlungsbereitschaft situationsabhängig und oftmals irrational ist. Auch der Betroffene kann sie nicht immer konkret beziffern. Der Schwerpunkt dieser wirtschaftsrechtlichen Untersuchung liegt auf dem Datenschutz- und dem Antidiskriminierungsrecht. Sie berücksichtigt zugleich wettbewerbs- und verbraucherschutzrechtliche Aspekte. Zudem entwickelt sie ein 3-stufiges Modell, welches einen eigenständigen methodischen Ansatz darstellt. Dies macht es möglich, Lebenssachverhalte im Kontext von Profiling und automatisierten Entscheidungen zu strukturieren und so einer rechtlichen Bewertung zugänglich zu machen. Die Untersuchung greift umfassend auf andere Disziplinen zurück, indem sie u.a. ökonomische, technische, empirische und psychologische Erkenntnisse berücksichtigt. Das Buch untersucht, wie datenbasiertes Profiling und automatisierte Entscheidungen funktionieren, funktional miteinander zusammenhängen und reguliert sind. Im Anschluss analysiert es, wie Profiling genutzt werden kann, um im Online-Handel Preise zu personalisieren. Schließlich behandelt es die Frage, ob das geltende materielle Recht ausreichende Schutzmechanismen gegen Diskriminierung bereithält, die aus der Zugehörigkeit zu geschützten Gruppen resultiert und in einer systematischen preislichen Schlechterstellung zum Ausdruck kommt. |
| Note |
Description based on online resource; title from digital title page (viewed on October 27, 2023). |
| Local Note |
Springer Nature Springer Nature - SpringerLink eBooks - Fully Open Access |
| Subject |
Price regulation.
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Price discrimination.
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Data protection -- Economic aspects.
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Electronic commerce.
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| Other Form: |
Print version: Wiedemann, Klaus Rechtliche Implikationen Profiling-Basierter Preispersonalisierung Berlin, Heidelberg : Springer Berlin / Heidelberg,c2023 9783662674512 |
| ISBN |
9783662674529 electronic book |
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3662674521 electronic book |
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9783662674512 |
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3662674513 |
| Standard No. |
10.1007/978-3-662-67452-9 doi |
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