Datenökonomie

Aufgrund des rasanten technologischen Fortschritts in der Digitalisierung hat sich ein vielfältiges Ökosystem von innovativen Technologien, Plattformen und Marktakteuren entwickelt – die Datenökonomie. Die Einführung von Big-Data-Architekturen in Unternehmen und einhergehenden Verfahren des Machine Learning (inklusive Künstlicher Intelligenz) verändert tradierte Wertschöpfungsketten, Wettbewerbsdynamiken und das Verhalten von Verbraucher:innen auf Märkten. Daraus entstehen drei zentrale wirtschaftliche und gesellschaftliche Herausforderungen:

 

Data Pooling: Datenzugang und Datennutzung

Bislang analysierten wir unter dem Begriff des Dateneigentums Ansätze des Individual- und Kollektiveigentums aus der ökonomischen, juristischen und technologischen Perspektive. Wir entwickeln dieses Thema aktuell weiter und befassen uns mit effizienten Datenzugangs- und Datennutzungsmodellen. Diese stellen wir in den Zusammenhang mit effizienten Mechanismen der Monetarisierung personenbeziehbarer Daten.

 

Datenanalysen und Privacy by Design

Im Kontext von Datenanalysen befassen wir uns mit Consumer Scoring, Privatsphäre und Datenethik. Unter Consumer Scoring verstehen wir verschiedene Verfahren der Klassifikation (bzw. Clustering) von Datensubjekten, um beispielsweise deren Kreditwürdigkeit oder Profitabilität zu prognostizieren. Unter dem Aspekt des ‚Privacy by Design’ befassen wir uns außerdem mit formal prüfbaren Garantien der Privatheit, Fairness und Nicht-Diskriminierung (Datenethik). Über Verfahren der Depersonalisierung von Datensätzen (z.B. Synthetisierung) ergibt sich eine Verknüpfung zum Thema Data Pooling und Modellen der gemeinsamen Datennutzung.

 

Künstliche Intelligenz und Wettbewerb

Wie verändern sich die Marktdynamiken in der Datenökonomie durch die zunehmende Vernetzung von Produkten und Services? Wie entsteht Marktdominanz in digitalen Märkten, in welchen personenbeziehbare Daten eine zentrale Rolle spielen? Welche Auswirkung hat die zunehmende Personalisierung von Preisen und Produkten? Dies sind zentrale Fragen unseres dritten Schwerpunkts, in welchem wir uns mit Wettbewerb und Künstlicher Intelligenz befassen. Hier entwickeln wir Policy Innovationen für die Wettbewerbs- und Datenschutzpolitik in digitalen Märkten.

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