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hgnc StartUp-Day 2014

Datenschutz, Urheberrecht & Co. –rechtliche Herausforderungen im Big Data-Bereich

Tim MaiorinoKöln, 20. Mai 2014

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Big Data berührt Vielzahl von Rechtsgebieten

Eigentums-rechte

Persönlich-keitsrechte

Informationelle Selbst-

bestimmung

Recht am

eigenen Bild

Wettbewerbs-recht

Urheber-recht

Virtuelles Hausrecht

Daten-schutzrecht

BIG DATA

Private & Confidential

OC17

Folie 2

OC17 Die Grafik ist noch nicht fertig. Osborne Clarke; 22.04.2014

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I. Big Data – eine Gefahr für den Datenschutz?

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Ziel des Datenschutzrechts

• Schutz der informationellen Selbstbestimmung• = Recht des Einzelnen, grundsätzlich selbst über die Preisgabe und

Verwendung seiner personenbezogenen Daten zu bestimmen• durch Grundgesetz geschützt (Art. 2 Abs. 1, 1 Abs. 1 GG)


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Personenbezogene Daten – was ist das?

• Schutzgegenstand des Datenschutzrecht sind personenbezogene Daten• Personenbezogene Daten sind Einzelangaben über persönliche oder

sachliche Verhältnisse einer bestimmten oder bestimmbaren natürlichen Person (Betroffener). (§ 3 Abs. 1 Bundesdatenschutzgesetz – BDSG)

• Wann ist eine Person bestimmbar?• direkte oder indirekte Identifikation möglich• auch öffentlich zugängliche Daten können personenbezogen sein• Name muss nicht bekannt sein; Identifikation kann auch

anhand von anderen Merkmalen erfolgen• oft genügen nur wenige Merkmale • Bsp.: Osborne Clarke, IT-Recht, Köln, Jahrgang 1979


OC15

Folie 5

OC15 Das wären die erforderlichen Merkmale, um dich zu identifizieren. Osborne Clarke; 22.04.2014

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Datenspeicherung für beliebige, undefinierte Zwecke

Je mehr Daten, desto besser

Analyse-Algorithmus greift unkontrolliert auf riesigen Datenbestand zu

Grundsatz der Zweckbindung

Prinzip der Datensparsamkeit

Transparenz, Datensparsamkeit, Zweckbindung

Big Data vs. Datenschutzrecht


OC1

OC2

OC3

OC4

Folie 6

OC1 Erhebung von Daten und ihre nachfolgende Verwendung sollen nur für einen bestimmten Zweck erfolgen. Die Datenerhebung für künftige (noch) unbestimmte Zwecke ist unzulässig.Osborne Clarke; 31.03.2014

OC2 Technische Systeme zur Datenverarbeitung müssen so gestaltet werden, dass sie mit möglichst wenigen personenbezogenen Daten arbeiten. Osborne Clarke; 31.03.2014

OC3 Das Prinzip der Transparenz gewährleistet, dass die Betroffenen wissen können, wer was wann und bei welcher Gelegenheit über sie weiß. Dieser Grundsatz findet sich im BDSG wieder: Betroffener ist über den Zweck der Datenerhebung zu Informieren, hat Auskunftsansprüche etc. .

Osborne Clarke; 31.03.2014

OC4 Folge: Datenanalyst weißt oft selbst nicht, auf welche Daten der Algorithmus zugreift. Osborne Clarke; 31.03.2014

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Wann sind Big-Data-Anwendungen zulässig?

Wenn personenbezogene Daten betroffen sind nur zulässig bei:

•gesetzlichem Erlaubnistatbestand

•Einwilligung des Betroffenen

(sog. Verbot mit Erlaubnisvorbehalt)


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Datenschutzrechtliche Prüfung der Zulässigkeit auf jeder Ebene erforderlich

2. Datenverarbeitung 3. Datennutzung

= Beschaffung von Daten

Beispiel: Abfrage von Daten bei Anmeldeprozess im Internet

= Speichern, Verändern, Übermitteln, Sperren und Löschen

Beispiel: Bekanntgabe der Daten ggü. Dritten

= jede Verwendung personenbezogener Daten

Beispiel: Auswertung oder Zusammenstellung von Daten


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Gesetzliche Erlaubnistatbestände

Erhebung und Speicherung von personenbezogenen Big Data•Gerechtfertigt durch § 28 BDSG? (Datenerhebung und -speicherung für eigene Geschäftszwecke) •Voraussetzung: schutzwürdige Interessen des Betroffenen dürfen nicht überwiegen•bei Speicherung für vielfältige unbestimmte Zwecke: Interessen des Betroffenen überwiegen•Folge: Speicherung unzulässig

•weiteres Problem: besonders sensible Daten können betroffen sein; Speicherung dann in der Regel nur mit Einwilligung zulässig


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Einwilligung des Betroffenen

Wie?•vor der Datenerhebung, -verarbeitung oder -nutzung•informiert, d.h. Betroffener muss Kenntnis haben über: verarbeitende Stelle, Art der Verarbeitung, Zweck, Datenumfang •ausdrücklich, d.h. durch Opt-In•freiwillig, d.h. die Einwilligung beruht auf der freien Entscheidung des Betroffenen

Problem bei Big-Data-Anwendungen: Zweck und datenverarbeitende Stelle in der Regel nicht bestimmbar


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Folie 10

OC6 Eine Rechtfertigung durch Einwilligung dürfte daher in der Regel ausscheiden. Osborne Clarke; 31.03.2014

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Auswertungsmöglichkeiten von Big Data

Scoring

Personal-izing

Tracking

Auswertung von Big

Data


Voraussetzung für alle Auswertungen: rechtmäßig gespeicherte Daten werden verwendet

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Folie 11

OC7 Verhalten einer Person wird auf der Zeitachse hinsichtlich einer bestimmten Eigenschaft verfolgt, insbesondere dem Aufenthaltsort. Osborne Clarke; 31.03.2014

OC8 Zahlenmäßige Bewertung einer Eigenschaft einer Person auf Grundlage möglichst vieler relevanter Merkmale; Bsp.: Bewertung der Zahlungsfähigkeit. Osborne Clarke; 31.03.2014

OC9 Aufgrund von persönlichen Merkmalen erfolgt keine zahlenmäßige Bewertung, sondern eine Antwort auf relevante Fragestellungen in Bezug aufeinzelne Personen (Bsp. hat eine Person mit bestimmten Eigenschaften Interesse an dem Konsum eines bestimmten Produkts)Osborne Clarke; 31.03.2014

OC10 Dies dürfte in der Regel nicht der Fall sein. Osborne Clarke; 01.04.2014

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Anonymisierung als Lösung?

• Anonymisierung = Zuordnung der Daten zu einer Person ist praktisch nicht mehr möglich oder nur mit unverhältnismäßigem Aufwand

• Prognose erforderlich: Daten dürfen während der gesamten Speicherdauer nicht einer Person zugeordnet werden können


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Anonymisierung

• nicht ausreichend: Löschen oder Verändern von Identifikationsmerkmalen wie – Name– IP-Adresse– Identifikationsnummer

• mögliche Anonymisierungsprozesse:– Löschen oder Verändern einer ausreichenden

Zahl von markanten Merkmalen– Auflösen von Aggregationen


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Folie 13

OC11 Grund: Identifizierung auch ohne diese Merkmale möglich, wenn genügend andere Merkmale erhalten bleiben. Je umfangreicher die vorhandenen Daten, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Reidentifizierung möglich ist.Osborne Clarke; 01.04.2014

OC12 Z.B. indem Einzeldatensätze zu Gruppendatensätzen werden; spezifische Merkmale durch allgemeinere ersetzt werden. An solchen Methoden wird derzeit geforscht. Osborne Clarke; 01.04.2014

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Big Data – eine Gefahr für den Datenschutz?

Fazit

•Big-Data-Anwendungen haben großes wirtschaftliches Potential, sind aber aus datenschutzrechtlicher Sicht sehr problematisch •mögliche Folge von Datenschutzverstößen: Aufsichtsbehörden können Bußgelder bis zu 300.000 € verhängen

•derzeit sicherste Möglichkeit: Anonymisierung der Daten•bei Anwendungen, die nur mit personenbezogenen Daten funktionieren oder sogar genau auf diese abzielen:

detaillierte Prüfung der Vereinbarkeit mit Datenschutzrecht erforderlich


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II. Big Data und Urheberrecht

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Urheberrecht – was ist geschützt?

• Urheberrecht schützt "Werke der Literatur, Wissenschaft und Kunst" • aber: auch neue Werkarten erfasst

Was ist ein Werk?• Werk = persönliche geistige Schöpfung des Urhebers• erforderlich: Schöpfungshöhe• in der Regel: Überragen der Durchschnittsgestaltung erforderlich


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Texte

Bei Schöpfungshöhe

Beispiele:• Zeitungsartikel

• Pressemeldungen

• Umfangreiche Produktbeschreibungen

Fotos

Immer geschützt

Beispiele:• Produktfotos

• Fotos von Mitarbeitern

• Symbolfotos

Beachte auch: Recht am eigenen Bild

Grafiken

Bei Schöpfungshöhe

Beispiele:• Icons

• Illustrationen

• Zeichnungen

Videos

Immer geschützt

Beispiele:• Videos von Kunden

• Produktpräsentation

• Medienberichte

Beachte auch: Recht am eigenen Bild


Beispiele

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• Schutz gilt ab "Schöpfung" des Werkes• keine Registrierung/Anmeldung erforderlich• © nicht erforderlich;

weist nur auf Person des Urhebers hin

• nur natürliche Personen können Urheber sein

• bei mehreren Urhebern liegt Miturheberschaft

• bei Fotos/Bildern: Urheberrecht zu trennen vom Recht am eigenen Bild


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Urheberrechtsschutz von Daten?

• es gibt kein "Eigentum an Daten"• Daten an sich sind auch nicht urheberrechtlich geschützt• Urheberrechtsschutz kann aber durch die konkrete Darstellung

(Aufbereitung, Zusammenstellung etc.) der Daten entstehen• diese Datensammlungen können

als Datenbankwerk oder als Datenbank geschützt sein

• Datenbankwerk erfordert Schöpfungshöhe• bei Datenbank genügt wesentliche

Investition des Datenbankherstellers


OC14

Folie 19

OC14 Der Begriff der wesentlichen Investition ist weit zu verstehen und bezieht sich auf die Beschaffung, Überprüfung oder Darstellung der Daten. Die wesentliche Investition kann im Einsatz erheblicher menschlicher, technischer und finanzieller Mittel bestehen. Starre Grenzen bestehen nicht. Osborne Clarke; 22.04.2014

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Urheberrecht und Big Data

• Problem: Big Data-Anwendungen können Urheberrechte verletzen

• Warum?– auch frei zugängliche Werke sind geschützt– Big Data-Anwendungen nutzen diese Werke

(z.B. durch Vervielfältigung)– Anwendung kann in Rechte des Herstellers der

Datenbank / des Datenbankwerks eingreifen

• Einzelfallprüfung erforderlich


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III. Big Data und Wettbewerbsrecht

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Big Data und Wettbewerbsrecht

• Big Data-Anwendungen können gegen Wettbewerbsrecht verstoßen, z.B. durch:

• unlautere Leistungsübernahme (sog. ergänzender wettbewerbsrechtlicher Leistungsschutz)– kann auch dann eingreifen wenn kein Urheberrechtsschutz besteht– erforderlich: wettbewerbsrechtliche Eigenart der Daten

• gezielte Behinderung von Mitbewerbern– Umgehung technischer Schutzmaßnahmen– Störung von Betriebsabläufen (Bsp. Website wird durch Zugriff einer Big-

Data-Anwendung in ihrer Nutzbarkeit beeinträchtigt)


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Big Data – Praxisbeispiel

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Praxisbeispiel: Online-Flugvermittlung

Fall: • Klägerin ist Anbieterin von Billigflügen mit Sitz in Irland• Vertrieb der Flüge erfolgt ausschließlich über die Website der Klägerin

und über ihr Callcenter (Direktvertrieb)• Klägerin bietet auf ihrer Website Zusatzleistungen Dritter an

(Hotelübernachtungen, Mietwagen etc.) • AGB der Klägerin:

Einsatz eines automatisierten Systems oder einer Software zum Herausziehen von Daten von ihrer Internetseite ist untersagt


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• Beklagte ist Anbieterin einer Online-Flugvermittlung• Software des Online-Flugvermittlers durchsucht automatisch die

Buchungsseiten der Fluggesellschaften • Flugdaten werden automatisch extrahiert und auf der eigenen

Buchungsseite der Flugvermittler angezeigt (sog. "Screen-Scraping")= Big-Data-Anwendung

• Kunde kann Flug direkt auf der Buchungsseite des Flugvermittlers buchen

• Flugvermittler erhebt eigene Vermittlungsgebühr

• Fluggesellschaft klagt auf Unterlassung der Vermittlung ihrer Flüge


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Folie 25

OC16 Das System des Screen Scraping (oder auch Web Scraping) dürfte vielen Big Data Anwendungen zugrunde liegen. Vgl. dazu http://de.wikipedia.org/wiki/Screen_Scraping Osborne Clarke; 22.04.2014

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• Entscheidung des BGH (Urt. v. 30. April 2014 – I ZR 224/12)• Screen-Scraping in dieser Form ist zulässig• Begründung:

– keine wettbewerbswidrige Behinderung– Verstoß gegen die AGB der Klägerin (die den Einsatz eines

automatisierten Systems oder einer Software zum Herausziehen von Daten verbieten) begründet keinen Wettbewerbsverstoß

– technische Schutzmaßnahmen werden nicht umgangen– Geschäftsmodell der Preissuchmaschinen fördert die

Preistransparenz und erleichtert dem Kunden das Auffinden der günstigsten Flugverbindung


OC18

Folie 26

OC18 Datum und Az. habe ich hier ausnahmsweise genannt, damit die Zuhörer sehen, dass es sich um eine sehr aktuelle Entscheidung handelt.Osborne Clarke; 19.05.2014

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