Wertschöpfung aus Big Data ist in Zeiten eines stetig wachsenden Informationsbedürfnisses zu einer zentralen Aufgabe in vielen Wirtschaftsbereichen geworden. Text- und Data- Mining Analysen können Unternehmen helfen sich einen Wettbewerbsvorsprung zu sichern. Mit dem Inkrafttreten der DSM-Richtlinie und der Schranke des § 44b UrhG regelt das Urheberrecht nun erstmals das kommerzielle Text- und Data- Mining umfassend. Der Gesetzgeber versucht so den Anschluss an eine rasante technische Entwicklung herzustellen. Anlass genug für den Autor der Frage nachzugehen, ob es dem Gesetzgeber gelungen ist…mehr
Wertschöpfung aus Big Data ist in Zeiten eines stetig wachsenden Informationsbedürfnisses zu einer zentralen Aufgabe in vielen Wirtschaftsbereichen geworden. Text- und Data- Mining Analysen können Unternehmen helfen sich einen Wettbewerbsvorsprung zu sichern. Mit dem Inkrafttreten der DSM-Richtlinie und der Schranke des § 44b UrhG regelt das Urheberrecht nun erstmals das kommerzielle Text- und Data- Mining umfassend. Der Gesetzgeber versucht so den Anschluss an eine rasante technische Entwicklung herzustellen. Anlass genug für den Autor der Frage nachzugehen, ob es dem Gesetzgeber gelungen ist ein rechtssicheres Umfeld für das Text- und Data-Mining im europäischen Binnenmarkt zu schaffen. Dabei werden auch Defizite offenbart und Vorschläge gemacht, wie durch eine techniksensiblere Regulierung identifizierten Problemen abgeholfen werden könnte.
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Autorenporträt
Maximilian Wellmann hat Rechtswissenschaften an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, an der Eötvös-Loránd Universität Budapest sowie an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster mit Schwerpunkt im Informations-, Telekommunikations- und Medienrecht studiert. Im Anschluss war er als wissenschaftlicher Mitarbeiter zunächst in einer internationalen Großkanzlei in Düsseldorf und dann am Institut für Informations-, Telekommunikations- und Medienrecht in Münster tätig. Sein Referendariat absolviert er im Bezirk des Oberlandesgerichts Hamm.
Inhaltsangabe
Gliederung - Vorwort - Gliederung - Abkürzungsverzeichnis - A. Einführung und Hintergrund - B. Die verwertungsrechtliche Analyse des zentralen Prozessschritts der Datenauswahl im Text- und Data- Mining - C. Die verwertungsrechtliche Analyse der weiteren Prozessschritte des Text- und Data- Mining - D. Die urheberrechtliche Schutzfähigkeit der Text- und Data- Mining- Ergebnisse - E. Einordnung der Schrankenbestimmungen zum Text- und Data- Mining in den Acquis Unionaire - F. Materiellrechtliche Würdigung der Schrankenbestimmung des Art. 4 DSM- RL - G. Die Umsetzung der Schranke zum kommerziellen Textund Data- Mining in das Urheberrechtsgesetz - H. Alternative Überlegungen zur Einordnung des Text- und Data- Mining - I. Vorschlag eines neuen 16 Abs. 3 UrhG n. F. - J. Ergebnisse und Schlussbetrachtung - Literaturverzeichnis
Gliederung - Vorwort - Gliederung - Abkürzungsverzeichnis - A. Einführung und Hintergrund - B. Die verwertungsrechtliche Analyse des zentralen Prozessschritts der Datenauswahl im Text- und Data- Mining - C. Die verwertungsrechtliche Analyse der weiteren Prozessschritte des Text- und Data- Mining - D. Die urheberrechtliche Schutzfähigkeit der Text- und Data- Mining- Ergebnisse - E. Einordnung der Schrankenbestimmungen zum Text- und Data- Mining in den Acquis Unionaire - F. Materiellrechtliche Würdigung der Schrankenbestimmung des Art. 4 DSM- RL - G. Die Umsetzung der Schranke zum kommerziellen Textund Data- Mining in das Urheberrechtsgesetz - H. Alternative Überlegungen zur Einordnung des Text- und Data- Mining - I. Vorschlag eines neuen 16 Abs. 3 UrhG n. F. - J. Ergebnisse und Schlussbetrachtung - Literaturverzeichnis
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