Brauchen private Haushalte ein Risikomanagement für die Nutzung der Digitalen Welt? Nutzertypen und ihr jeweiliges Risiko

Textbook , 2019 , 75 Pages

Business economics - Investment and Finance

Daten machen unser Leben leichter, sie verbinden Menschen aus aller Welt. Sie sind aber auch sehr wertvoll. Gelangen sie in die falschen Hände, droht schnell ein gravierender Datenmissbrauch. Dieses Problem betrifft nicht nur große Unternehmen, sondern auch private Haushalte. Wie also können Privatpersonen sich schützen?

Diese Frage beantwortet Benedict Haas praxisnah und klar verständlich. Dafür untersucht er die Verhaltensweisen verschiedener Nutzertypen und zeigt, welches Risikomanagement für welchen Verbrauchertyp sinnvoll ist.

Egal, wie private Verbraucher mit der Digitalisierung umgehen, ob progressiv oder konservativ, gelegentlich oder eher verletzlich: Auch sie haben ein Recht auf Datensouveränität. Haas zeigt mit seiner Publikation, wie man diese selbst schützen kann.

Aus dem Inhalt:
- Transparenz;
- Datenschutz;
- Privatsphäre;
- Digitalisierung;
- Cyber-Kriminalität

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Problemstellung und Zielsetzung
1.2 Gang der Untersuchung

2 Grundlegende Erkenntnisse und Theorien
2.1 Entwicklung, Begriffsbildung und Digitalisierungsgrad der Gesellschaft hinsichtlich der (potentiellen) Nutzung der Digitalen Welt privater Haushalte
2.2 Mangelnde Datensouveränität innerhalb der Digitalen Welt unter Berücksichtigung verhaltensökonomischer Erkenntnisse
2.3 Grundlagen des betriebswirtschaftlichen Risikomanagements als mögliches Konzept für private Haushalte zur Risikobewertung ihrer (potentiellen) Nutzung der Digitalen Welt
2.4 Rechtliche Rahmenbedingungen und aktuelles Schutzniveau der Verbraucher innerhalb der Digitalen Welt

3 Brauchen private Haushalte ein Risikomanagement für die (potentielle) Nutzung der Digitalen Welt?
3.1 Herleitung und begründete Auswahl der Beurteilungskriterien und -perspektiven
3.2 Perspektive des „Progressiven Anwenders“ als versierter Verbraucher, der die Vorteile der Digitalen Welt eigenverantwortlich genießt, aber nicht alle Risiken exakt abschätzen kann
3.3 Perspektive des „Konservativen Gelegenheitsnutzers“, der als reflektierter Verbraucher digitale Dienste wohlüberlegt nutzt, wenngleich er die Risiken dahinter kaum nachvollziehen kann
3.4 Perspektive des „Offliners“, der als verletzlicher Verbraucher nicht am Digitalen Wandel partizipieren kann und große Sorge bezüglich der Risiken hegt
3.5 Perspektive des Geschäftsführers der Loyalty Partner GmbH, die für den Erfolg von Deutschlands größten Loyalitätsprogramms verantwortlich ist und dessen datenbasiertes Geschäftsmodell auf dem Vertrauen und der Offenheit seiner Kunden aufbaut
3.6 Perspektive der Bundesministerin für Justiz und Verbraucherschutz, für die als bundes- und verbraucherpolitische Institution die Bewertung und Steuerung der Risiken in der Digitalen Welt Priorität besitzt
3.7 Konfligierende und harmonische Beziehungen der Perspektiven unter Berücksichtigung möglicher Rückkopplungsprozesse

4 Schlussbemerkung und Ausblick

Literaturverzeichnis

Verzeichnis verwendeter Gesetzestexte

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Digitale Nutzertypen in Deutschland

Abbildung 2: Digitale Nutzerprofile in Deutschland

Abbildung 3: Die wertvollsten Unternehmen der Welt nach Börsenwert

Abbildung 4: Wertbemessung persönlicher Daten

Abbildung 5: Konzept des Risikomanagements

Abbildung 6: Beurteilungskriterien

Abbildung 7: Wertschöpfung datenbasierter Geschäftsmodelle

Abbildung 8: Digitale Nutzertypen in Deutschland im Detail

Abbildung 9: Analyse der Beurteilungsperspektiven

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

1.1 Problemstellung und Zielsetzung

Bezahlungen an der Kasse im Vorbeigehen mit dem Smartphone oder die Navigation mithilfe diverser Kartendienste sowie das tägliche Kommunizieren mit den Liebsten über die trendigen und vorherrschenden Instant-Messaging-Dienste - die Digitalisierung hat uns nunmehr alle erfasst.¹ Begriffe wie „Künstliche Intelligenz“², „Data Mining“³ oder „Sharing Economy“⁴ sind der breiten Bevölkerung nicht mehr gänzlich unbekannt und auch die zunehmende Vernetzung innerhalb der produzierenden Wirtschaft hat an Bedeutung gewonnen.⁵ Daneben sorgt ein immer größer werdender Teil der Bevölkerung für die Vernetzung rund um den Globus. So nutzen in Deutschland knapp 81% der Menschen das Internet und innerhalb der OECD sind Studien zufolge 73% der Verbraucher bereits täglich mit dem Internet verbunden.⁶ Die Entwicklungen sind ebenso weltweit zu beobachten, wo es 2017 schätzungsweise 3,5 Milliarden Internetnutzer gab, die für ein tägliches Datenaufkommen von zirka 5 Quintillionen Bytes sorgten.⁷ Damit werden heute innerhalb einer Woche mehr Daten generiert als im gesamten letzten Jahrtausend und diese Menge an Daten wird in den kommenden Jahren weiterhin exponentiell steigen.⁸ Daher verwundert es kaum, dass (persönliche) Daten an sich, als DER Treiber für den technischen und gesellschaftlichen Fortschritt betrachtet werden, schließlich würde ohne sie die ökonomische Entwicklung durch die Vernetzung der Menschen über Länder- und Marktgrenzen hinweg gewaltig ins Stocken geraten. Gestützt wird diese Bedeutung durch zahlreiche Unternehmen der digitalen Ökonomie, deren Geschäftsmodelle auf Datensammlung und -verarbeitung und damit auf der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten und der stetigen Verbesserung ent­sprechender Analysemöglichkeiten basieren.⁹ Durch die steigende Verfügbarkeit von Daten und deren Auswertung und Vermarktung, ändern sich neben den ökonomischen auch die sozialen Dimensionen hinsichtlich der Sicherheit und des Risikos für die Privatsphäre, was die Komplexität dieser Problematik mit Blick auf den Zielkonflikt zwischen wirtschaftlichem Wert und individuellem Risiko auf eine neue Stufe hebt.¹⁰ Die Digitalisierung wird dabei von vielen ebenso als Bedrohung wahrgenommen. Umfragen zufolge sorgen sich die meisten Nutzer dabei primär um einen möglichen Missbrauch ihrer Daten, was gerade erst vor wenigen Monaten durch das Bekanntwerden des Datenskandals bei der US-Wahl 2016 befeuert wurde.¹¹ Demnach wurden, mithilfe des Diebstahls und der Analyse von Millionen Facebook-Nutzerprofilen, Privatpersonen während des US-Wahlkampfs durch gezielte Informationen oder deren Vorenthaltung beeinflusst.¹² Zuvor war bereits von der Europäischen Kommission eine kartellrechtliche Strafzahlung i.H.v. 2,42 Mrd. EUR gegen den Internetgiganten Google verhängt worden, da das Unternehmen in der Vergangenheit die Trefferlisten der Google-Suche zum eigenen Vorteil manipulierte.¹³ Beide Fälle zeigen deutlich, dass auf politischer Ebene immenser Handlungsbedarf besteht und sich die jeweiligen Entscheidungsträger mit den Veränderungen, die die Digitale Welt global möglich macht, dringend auseinandersetzen müssen.¹⁴ Neben der Europäischen Datenschutzgrundverordnung, die seit 25. Mai 2018 gilt und das Datenschutzniveau aller 28 Mitgliedsstaaten angleichen soll, hat die Regierung in Deutschland auch erste Vorhaben bezüglich der Regulierung des Wettbewerbs und der Sicherheit im Cyberraum im Koalitionsvertrag verankert.¹⁵ Ziel von Politik, Wirtschaft und Gesellschaft sollte es sein, die Chancen der Digitalisierung zu nutzen, daneben aber auch die Fragen zur eigenen digitalen Freiheit der Nutzer entsprechend zu beantworten,¹⁶ wie Teile der Bundesregierung treffend formulieren:

„Die Digitalisierung prägt bereits heute in hohem Maße die Art, wie wir leben, kommunizieren, arbeiten, wirtschaften und konsumieren – und wird es künftig noch stärker tun. Der Wandel, in dem wir uns befinden, ist kein rein wirtschaftlich-technologischer, sondern ein gesamtgesellschaftlicher Prozess, der auch Fragen von Freiheit und Demokratie berührt.“¹⁷

Aus eben diesen Gründen stellt sich grundsätzlich die Frage, inwieweit private Haushalte ein Risikomanagement für die (potentielle) Nutzung der Digitalen Welt benötigen?

1.2 Gang der Untersuchung

Die vorliegende Arbeit gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Kapitel unterschiedlicher Länge, welche sie in Einleitung, Grundlagenteil, Hauptteil und Fazit unterteilt. Innerhalb des ersten Abschnitts der Einleitung wird auf die allgemeine Problematik und Zielsetzung eingegangen und im darauffolgenden zweiten Abschnitt der zielgerichtete Aufbau dieser Arbeit erläutert.

Im zweiten Kapitel folgen die Grundlagen, deren Verständnis dafür Sorge tragen, dass die im weiteren Verlauf der Arbeit dargelegten Analysen zur Beantwortung der ausgehenden Forschungsfrage, grundlegend und eindeutig nachvollzogen werden können. Es wird dabei ein klares Verständnis für die wichtigsten Begrifflichkeiten und Trends der Digitalen Welt geschaffen, um damit in der Folge die Probleme, die innerhalb der Wertschöpfungskette persönlicher Daten auftreten, näher erläutern zu können. Daran anschließend folgt die Schärfung des Risikomanagement-Konzepts, ehe auf Grundlage der bisher erarbeiteten Ergebnisse zum Abschluss des Grundlagenteils der relevante rechtliche Rahmen abgegrenzt wird. Die Erkenntnisse aus Kapitel zwei dienen dem daran anknüpfenden dritten Kapitel als Fundament für eine perspektivengetriebene Diskussion, innerhalb derer die Motive und Interessen der wichtigsten Akteure für die Nutzung der Digitalen Welt dargelegt werden. Hierzu werden zu Beginn sowohl elementare Bewertungskriterien, als auch wichtige Perspektiven aufgeführt und begründet ausgewählt. Infolgedessen werden im zweiten bis sechsten Abschnitt diese Perspektiven entlang der ausgewählten Bewertungskriterien beschrieben und hinsichtlich der ausgehenden Forschungsfrage analysiert. Im letzten Abschnitt des Kapitels werden die Ergebnisse der perspektivengetriebenen Betrachtung gegenübergestellt und die wichtigsten harmonischen und konfligierenden Erkenntnisse sowie Resultate aus der Interaktion der Perspektiven herausgestellt. Innerhalb des abschließenden vierten Kapitels werden die Ergebnisse der vorausgegangenen Kapitel für ein finales Fazit hinsichtlich der Ausgangsfrage zusammengeführt und ein Ausblick auf mögliche Anhaltspunkte weiterer Untersuchungen und zukünftiger Entwicklungen gewagt.

2 Grundlegende Erkenntnisse und Theorien

Die im Folgenden dargestellten wissenschaftlichen Erkenntnisse, Modelle und Erläuterungen werden so detailliert dargelegt, wie es der weitere Gang der Untersuchung erfordert. Für tiefergehende Betrachtungen dient die angegebene Literatur.

2.1 Entwicklung, Begriffsbildung und Digitalisierungsgrad der Gesellschaft hinsichtlich der (potentiellen) Nutzung der Digitalen Welt privater Haushalte

„Digitalisierung“ ist wohl der Begriff der Stunde. Nichts verändert und durchdringt unseren Alltag derzeit in so vielfältiger Art und Weise und in so zahlreichen, unterschiedlichen Facetten wie die Umwandlung analoger Informationen in das digitale Format der Daten. Die Menschen arbeiten in der Cloud, pflegen ihre privaten und beruflichen Kontakte über das Internet, lassen sich von datenbasierten Navigationssystemen leiten und kommunizieren vermehrt über Instant-Messaging-Dienste wie beispielsweise WhatsApp.¹⁸ Nach den Angaben aus dem 4. Quartalsbericht 2017 verzeichnet der Dienst mittlerweile schon 1,5 Milliarden monatliche Nutzer, die für rund 60 Milliarden Nachrichten täglich sorgen.¹⁹ Veränderungen in unserem Verhalten lassen sich zudem durch die Nutzung digitaler Sprachassistenten beobachten, die uns im Alltag mit Informationen versorgen und über die der einzelne Verbraucher zusätzlich Zugang zu fast allen Produkten und Dienstleistungen aus seinem alltäglichen Leben erhält und diese wie von selbst bestellen und in Anspruch nehmen kann. Des Weiteren sorgt die Digitalisierungswelle für eine zunehmende Vernetzung von Analoger und Digitaler Welt bzw. die Vernetzung von Menschen und ihren Geräten.²⁰ Demnach waren 2015 bereits 20 Milliarden Geräte über das Internet miteinander verbunden und bis 2030 könnte diese Zahl auf eine halbe Billion steigen.²¹ Man erkennt schnell, dass die Erfassung persönlicher Daten mittlerweile allgegenwärtig zu sein scheint, schließlich werden diese bei nahezu allen Aktivitäten auf unterschiedlichste Art und Weise gespeichert, verarbeitet und entsprechend verwertet.²² Daher verwundert es kaum, dass vor allem aufgrund der verbesserten Analysemöglichkeiten durch „Big Data“²³ nahezu alle Unternehmen die Digitalisierung als Chance zur eigenen Wertsteigerung verstehen.²⁴ Bereits seit einigen Jahren befinden sich datengetriebene Geschäftsmodelle auf dem Vormarsch, so dass beispielsweise auch traditionsreiche Unternehmen Analyse-Abteilungen entstehen lassen und neue Geschäftsmodelle kreieren, die auf Datenerhebung, -verarbeitung, -analyse und -handel basieren.²⁵ Auf Verbraucherseite begegnet man der allgemeinen Entwicklung grundsätzlich ebenso optimistisch und mit der Erkenntnis, dass neben der ökonomischen,

zudem die soziale und kulturelle Entwicklung durch die Digitale Welt vorangetrieben wird.²⁶

Der Begriff „Digitale Welt“ beschreibt hierbei eben nicht nur das Internet, sondern vielmehr den gesamten, dargestellten Digitalisierungsprozess in Wirtschaft und Gesellschaft, wovon das Internet lediglich einen - wenn auch wichtigen - Teilaspekt einnimmt.²⁷ (Positive) Entwicklungen im Vergleich zur traditionellen analogen Welt ergeben sich im Besonderen mit Blick auf die Dimensionen Zeit und Geschwindigkeit, Reichweite und Menge, Unumkehrbarkeit und Speicherbarkeit sowie den verbundenen Transaktionskosten bei Informationspreisgabe und -verarbeitung anhand von Daten. Die technische Ausrüstung und das entsprechende Knowhow vorausgesetzt, resultieren die Vorteile hierbei hauptsächlich aus der preiswerten Kommunikation und Produktion.²⁸ Der Zugang zur Digitalen Welt wird also immer wichtiger, was bereits 2013 durch ein Urteil des Bundesgerichtshofs verdeutlicht wurde, indem die Nutzbarkeit des Internets im privaten Bereich als ein zentrales Wirtschaftsgut bezeichnet wurde, dessen Verfügbarkeit gewährleistet sein muss.²⁹ Da innerhalb der beschriebenen Digitalen Welt die Geschäftsmodelle, die auf Datensammlung, -verarbeitung, -analyse und -handel beruhen, das Rückgrat der Ökonomie bilden, werden als Treiber für Innovationen und als kritische Ressource für die Wettbewerbsfähigkeit einzelner Unternehmen bzw. ganzer Nationen vor allem die persönlichen Daten betrachtet.³⁰ Hierbei gilt es zu berücksichtigen, dass Daten in diesem Zusammenhang nicht als Währung, sondern vielmehr als eine Art Tauschwert im Sinne eines Gegenwerts in der jeweiligen Währung anzusehen sind, da sie oftmals bei der Nutzung angebotener Dienste freigegeben werden.³¹ Für den weiteren Verlauf dieser Arbeit folgen wir hinsichtlich des Begriffsverständnisses der „persönlichen Daten“ der Legaldefinition³² aus der EU-DSGVO und verstehen darunter „alle Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person (...) beziehen.“ ³³ Persönliche Daten werden innerhalb der Digitalen Welt vermehrt durch die Nutzung von datenbasierten Diensten auf Seiten der privaten Haushalte bzw. Verbraucher generiert. Diese „ Privaten Haushalte “ werden gebildet von der Gesamtheit an Personen, die zusammenwohnen und ihren Lebensunterhalt in der Regel gemeinsam finanzieren. Zudem gelten Personen, die in einem Haushalt für sich selbst wirtschaften als eigenständige Privathaushalte und werden im weiteren Sinne unter diesen Begriff subsumiert.³⁴ Als Teil der Verbraucher, sehen sich private Haushalte verschiedenen Rollen gegenüber wie z.B. der als Bürger, Beschäftigte oder Selbständige. Dabei wirken sie in ihrer wirtschaftlichen Funktion durch das Verbrauchen von Gütern und Dienstleistungen sowie als individuelle (Wirtschafts-) Subjekte, die neben der Verbrauchsfunktion auch Produktions- und Distributionsfunktionen übernehmen können.³⁵

Zur empirischen Analyse und Bewertung der Durchdringung der Digitalisierung in den Alltag der Bevölkerung lassen sich zahlreiche Studien und Untersuchungen anstellen. Als bedeutender Index für die digitale Wirtschaft und Gesellschaft eines Landes untersucht und vergleicht beispielsweise der „DESI-Report“ der Europäischen Kommission die Digitalisierungsfortschritte aller 28 Mitgliedsstaaten der EU in den Kategorien „Konnektivität“, „Humankapital“, „Internetnutzung“, „Integration der Digitaltechnik“ und „Digitale öffentliche Dienste“.³⁶ In der Gesamtbetrachtung belegt Deutschland dabei Platz 14 und gehört damit zur Ländergruppe im mittleren Bereich. Vor allem die digitale Kluft zwischen Stadt und Land hinsichtlich der Versorgung mit schnellem Internet sowie die schlechte Online-Interaktion zwischen Behörden und Bürgern wird hierbei angemahnt. Positiv herauszustellen sind dagegen die Quote der Internetnutzer (deutlich über 80%) sowie die digitalen Kompetenzen, die die Verbraucher besitzen, wobei es hier zu berücksichtigen gilt, dass lediglich digitale Grundkompetenzen abgefragt wurden.³⁷ Um diesbezüglich weitere Fortschritte erzielen zu können, konnte die Bundesregierung im aktuellen Koalitionsvertrag u.a. die Schaffung eines digitalen Bürgerportals für Verwaltungsdienstleistungen sowie die Investition in das „Digitalpaket Schule“ i.H.v. fünf Milliarden Euro verankern.³⁸ In gleichem Maße zu beachten gelten ferner die Untersuchungsergebnisse der Initiative D21, die unter der Förderung des BMWi, jährlich einen Index zum Lagebild der digitalen Gesellschaft in Deutschland bemisst und dabei aktuelle Entwicklungen und Fortschritte in den vier Kategorien „Zugang“, „Nutzung“, „Kompetenz“ und „Offenheit“ identifiziert.³⁹ Den Ergebnissen nach kommt es in der Gesamtbetrachtung zu einer leichten Steigerung auf 53 von 100 Indexpunkten, nach Berücksichtigung der unterschiedlich gewichteten Kategorien.⁴⁰ So konnte im Bereich „Zugang“, der die Geräteausstattung und die Internetnutzung misst, eine leichte Verbesserung auf 66 Indexpunkte festgestellt werden, wobei darauf zu verweisen ist, dass ganze 19% der Bevölkerung, meist ältere Personen, keinen Zugang zum Internet besitzen bzw. diesen verweigern. Im Bereich der „Nutzung“ wurde mit 40 Indexpunkten gar ein leichter Rückgang hinsichtlich der Anzahl von Anwendungen und der Nutzungsdauer festgestellt .⁴¹ Dagegen konnten die Bereiche „Kompetenz“ und „Offenheit“ im Vergleich zum Vorjahr um jeweils drei Punkte auf 47 bzw. 53 Indexpunkte zulegen. Hinsichtlich der Kompetenz vor allem durch ein gestiegenes Fachwissen und einer verbesserten „technischen Kompetenz“, im Bereich „Offenheit“ hingegen zum einen durch die gestiegene Bedeutung des Internets im Allgemeinen, zum anderen durch das ausgeprägte Verlangen nach Bildung im Bereich der digitalen Kompetenzen.⁴² Des Weiteren konnten mithilfe der Studienergebnisse sieben typische Nutzerprofile der Digitalen Welt herausgearbeitet und charakterisiert werden, die sich wie in Abbildungen 1 und 2 abgebildet, darstellen. Unter den knapp 16 Millionen „Digital Abseitsstehenden“ sammeln sich neben den „Offlinern“ auch die bezeichneten „Minimal Onliner“, die im Vergleich beispielsweise bereits ein Smartphone besitzen. Die Kategorie der 26 Millionen „Digital Mithaltenden“ vereint „Konservative Gelegenheitsnutzer“, für die das Internet vor allem zur Informationssuche dient, und die „Vorsichtigen Pragmatiker“, die den neuen Technologien noch etwas offener gegenüberstehen.⁴³

Digitale Nutzerprofile in Deutschland

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Digitale Nutzertypen in Deutschland

Eigene Darstellung, nach: Initiative D21 2018, S. 32 ff

Digitale Nutzertypen in Deutschland

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Digitale Nutzerprofile in Deutschland

Eigene Darstellung, nach: Initiative D21 2018, S. 32 ff.

In der digital-affinsten Kategorie werden von den „Reflektierten Profis“ über die „Progressiven Anwender“ bis hin zu den wahren „Technik-Enthusiasten“ zirka 22 Millionen „Digitale Vorreiter“ gezählt, die sich als begeisterte Internetnutzer und digitale Visionäre verstehen.⁴⁴

Trotz oder gerade aufgrund der positiven Entwicklung im Umgang mit datenbasierten Diensten und dem offeneren Verhalten der Nutzer innerhalb der Digitalen Welt, bleibt die Frage, inwiefern sich Nutzer etwaigen Risiken aussetzen und ihre Kompetenzen zur richtigen Einschätzung ihrer Situation denn überhaupt ausreichen - vor allem unter Hinzunahme der Erkenntnisse, dass 32% der Befragten angeben von der Komplexität und Dynamik der Digitalisierung überfordert zu sein und u.a. aus diesem Grund auf die Angabe ihrer persönlichen Daten eigentlich verzichten möchten und bezweifeln, dass im Netz Datensicherheit möglich sein kann.⁴⁵

2.2 Mangelnde Datensouveränität innerhalb der Digitalen Welt unter Berücksichtigung verhaltensökonomischer Erkenntnisse

Anhand der dargestellten Entwicklungen stellt sich zunächst die Frage, was mit den immensen Datenmengen überhaupt passiert und wo genau auf Verbraucherseite mögliche Probleme auftreten könnten. Vergegenwärtigt man sich hierzu die bedeutenden Eigenschaften von persönlichen Daten, wird die Diskrepanz deutlich. Als grundlegender Inputfaktor für die Informationsgewinnung weisen sie zunächst einmal eine extrem heterogene Charakteristik auf. Demnach sind Daten je nach Form, Herkunft oder Inhalt für verschiedenste Verwendungen geeignet und unterscheiden sich immens.⁴⁶ Außerdem zeichnen sie sich durch die Eigenschaft der „Nicht-Rivalität“ aus, was bedeutet, dass sie beliebig oft wiederverwendet oder auch gleichzeitig genutzt werden können, was eine kaum vorhandene Kapazitätsgrenze darstellt, da sie im klassischen Sinne eben nicht „verbraucht“ werden. Hinzu kommt die daraus resultierende „Nicht-Exklusivität“ im Verständnis, dass Unternehmen zwar prinzipiell von der Nutzung der Daten ausgeschlossen werden könnten, in der Realität aber Nutzerdaten den unterschiedlichsten Unternehmen zur Verfügung gestellt werden und von diesen somit teilweise identische Daten parallel genutzt werden können.⁴⁷ Die Annahme, dass Daten aufgrund dieser Eigenschaften verbunden mit ihrer Preisgabe durch die Verbraucher einen monetären Wert im wirtschaftlichen Kontext darstellen, wird allein mit Blick auf die nach Marktwert gemessenen, wertvollsten Unternehmen der Welt gefestigt, wie Abbildung 3 darstellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Die wertvollsten Unternehmen der Welt nach Börsenwert

Eigene Darstellung, nach: Forbes Magazine 2018.

Angeführt wird diese Aufstellung von Unternehmen deren Geschäftsmodell größtenteils auf der Sammlung, Verarbeitung, Zusammenführung, Analyse und Weitergabe von persönlichen Daten basiert, was aus ökonomischer Perspektive nur entgeltlich funktionieren kann, wenn auch eine eindeutige Wertzumessung auf den ersten Blick schwierig erscheint.⁴⁸ Unternehmen wie Apple, Amazon, Googles Mutterkonzern Alphabet, Alibaba oder Facebook generieren ihren Umsatz größtenteils mit der Verwertung von Nutzerdaten durch ihre scheinbar kostenlosen Dienste und machen damit ein Milliardengeschäft. So konnte beispielsweise Facebook laut Jahresbericht 2017 einen Umsatz i.H.v. 40,65 Milliarden US-Dollar, bei einem Nettoeinkommen i.H.v. 15,93 Milliarden US-Dollar, erreichen, wovon knapp 98% durch die individualisierte Anzeige von Werbung bei den insgesamt rund 1,4 Milliarden täglichen Nutzern⁴⁹ erzielt wurde.⁵⁰

Aus Marktsicht ergeben sich, wie in Abbildung 4 dargestellt, neben der Bewertung anhand der Marktkapitalisierung, Umsätze oder Erlöse pro Datensatz, alternativ die Möglichkeiten der Bewertung mithilfe drohender Strafzahlungen bei Daten­schutzverstößen oder die Berücksichtigung der (Schwarz-) Marktpreise.⁵¹ Als weitere Methode dient die Bewertung von Unternehmenszukäufen, deren Geschäftsmodelle datenbasiert sind. Im Februar 2014 konnte Facebook z.B. für 19 Milliarden US-Dollar das Unternehmen WhatsApp, mitsamt den Daten der damals 450 Millionen Nutzer, übernehmen, was eine am Kaufpreis gemessene Bewertung i.H.v. 42,22 US-Dollar pro Datensatz ergab.⁵² Als Indiz für den gestiegenen Wert von persönlichen Daten könnte in diesem Fall der Kauf des Online-Karrierenetzwerks LinkedIn durch Microsoft 16 Monate später dienen, bei dem ein Datensatz mit rund 53,58 US-Dollar bewertet wurde.⁵³

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Wertbemessung persönlicher Daten

Eigene Darstellung, nach: Bründl/Matt/Hess 2015, S. 11; OECD 2013, S. 19.

Aus Sicht der Unternehmen mit datenbasierten Geschäftsmodellen ist zum einen der Zweck der Datenverwendung in Form des vorliegenden Markttyps und des Akteurs von Bedeutung, wie in Abbildung 4 abgebildet. Zum anderen muss auch der Kontext der Datenerhebung berücksichtigt werden.⁵⁴ Als Datenquelle dienen z.B. Registrierungen durch die die Verbraucher Daten zur Verfügung stellen, Beobachtungen durch die Unternehmen (z.B. bei Tracking-Daten) oder auch die Analyse weiterer, vorhandener Datenmengen, die dem Unternehmen vorliegen. Daneben bilden die Aktualität, Menge, Verwendbarkeit und die Granularität der Daten entscheidende Faktoren, die sich auf die Datenqualität und damit auf die Wertzumessung auswirken. Zudem kann sich der Datentyp in Form von Nutzungsdaten (z.B. Postings, Tweets), soziodemografischen Daten (z.B. Geburtsdatum, Beruf) oder Bewegungsdaten (z.B. Aufenthaltsort) je nach Betrachtungszusammenhang positiv auf die Wertzumessung auswirken. Bei den bisherigen Betrachtungen sollte allerdings berücksichtig werden, dass Verbraucher sich bei der Preisgabe persönlicher Daten (z.B. Menge, Granularität, etc.) höchst unterschiedlich verhalten können und dadurch in den Bewertungsmodellen teilweise methodische Verzerrungen zu beachten sind, da sich z.T. die Granularität der Datenpreisgabe unterscheidet.⁵⁵

Aus Verbrauchersicht dienen vor allem Umfragen und Experimente zum Thema Kauf- und Verkaufsbereitschaft von Daten deren monetärer Bewertung, wobei sich dabei allerdings einige Schwierigkeiten ergeben. Der Ursprung liegt wohl in der Annahme, dass für eine korrekte Bewertung seiner Daten, der befragte Nutzer im Prinzip dem Ebenbild des neoklassischen Idealbilds des Homo Oeconomicus’ entsprechen müsste, wonach er unter vollständiger Information entsprechend rational und mit einer eindeutigen und widerspruchsfreien Präferenzordnung entscheiden müsste, um unter vollständiger Selbstkontrolle hinsichtlich seines kurz- und langfristigen Eigeninteresses die Situation korrekt bewerten zu können.⁵⁶ Dass sich das Verbraucherbild in der Realität differenzierter darstellt, wird unter anderem durch zahlreiche Experimente und Studien hinsichtlich der Kauf- und Verkaufsbereitschaft von persönlichen Daten durch private Haushalte offensichtlich. Bei der Auswertung von Befragungen hinsichtlich der Bereitschaft von Nutzern für den Schutz ihrer persönlichen Daten zu bezahlen („willingness to pay“) und ihrer Bereitschaft ihre persönlichen Daten bzw. die Nutzungsrechte an diesen zu veräußern („willingness to accept“), kommt es regelmäßig zu unterschiedlichen Angaben, obwohl der Preis für ein und dasselbe Gut nachgefragt wird, sich lediglich die Fragestellung unterscheidet.⁵⁷ Diese Ergebnisse lassen sich durch weitere kognitive Verzerrungen erklären, die der Verhaltensökonomik und der Neuen Institutionenökonomik entspringen. Bereits Kahneman und Tversky (1976) untersuchten das menschliche Entscheidungsverhalten in Risikosituationen und zeigten, dass sich Individuen in Risikoentscheidungssituationen mit sicheren Gewinnen eher risikoavers, in Risikoentscheidungssituationen mit sicheren Verlusten, risikofreudig verhalten. Zudem wurden die resultierenden Situationsveränderungen nicht absolut, sondern in Abhängigkeit eines Referenzwertes bemessen und Verluste dabei als stärker empfunden als Gewinne.⁵⁸ Dieses Verhalten findet sich auch in dem von Thaler (1980) untersuchten „Endowment-Effekt“ wieder, womit sich der Unterschied zwischen Verkaufs- und Kaufbereitschaft eines Gutes erklären lässt. Demnach kommt es zu einer erhöhten Wertzumessung eines Gutes, wenn man dieses besitzt, als wenn man es nicht besitzt.⁵⁹ Ein weiteres Beispiel der verzerrten Einschätzung bei der Wertbemessung persönlicher Daten durch den Verbraucher beschreibt das „Privacy-Paradoxon“, wonach Individuen ihre Privatsphäre langfristig aufgeben, um eher kurzfristige Vorteile zu erlangen.⁶⁰ So akzeptieren beispielsweise viele Nutzer die Sammlung ihrer persönlichen Daten bei der Nutzung datenbasierter Dienste, obwohl dieses Verhalten ihren persönlichen Einstellungen im Grundsatz widerspricht.⁶¹ Zu beobachten war dies vor einiger Zeit bei der Übernahme von WhatsApp durch Facebook. Trotz der teils heftigen Diskussionen bezüglich der Verwendung dieser Nutzerdaten durch Facebook, gab es verhältnismäßig wenige Verbraucher, die zum alternativen und als datensicherer geltenden Dienst Threema wechselten.⁶² Ein Grund hierfür liegt unter anderem in der systematischen Neigung von Menschen, eher Informationen preiszugeben, wenn sie beobachten können, dass andere dies auch tun („Herdenverhalten“) und sich außerdem der Nutzen dadurch erhöht, dass Bekannte und Freunde bestimmte Dienste nutzen und sich daher „Netzwerkeffekte“ einstellen.⁶³ Nimmt man diese Erkennt­nisse zur Hand, scheinen Verbraucher den Wert ihrer Daten eher durch ihr Verhalten im Umgang mit derlei Informationen auszudrücken, welches allerdings, wie dargelegt, kognitiven Verzerrungen unterliegt und damit zu Bewertungsfehlern führen dürfte.⁶⁴ Insgesamt betrachtet haben persönliche Daten also unbestritten einen gewissen wirtschaftlichen Wert, eine konsistente und allgemeingültige monetäre Bewertung mit den bisher bekannten Methoden scheint aber nicht möglich.

Ein weiterer wichtiger Aspekt, der neben der „korrekten“ Wertbemessung zur Datensouveränität auf Verbraucherseite beizutragen scheint, ist die Verfügungsgewalt über die eigenen Daten. Innerhalb der gesamten Wertschöpfungskette hinsichtlich der Verwertung von persönlichen Daten ist nach Preisgabe der Daten bisher nicht geklärt wem die Daten wie lange gehören. Das Verfügungsrecht über Daten ist jedoch wichtig, will man den wirtschaftlichen Wert der Daten ausschöpfen.⁶⁵ Bereits Alchian und Demsetz (1967) hielten in ihrer „Property-Rights-Theory“ fest, dass sich der Wert eines Gutes aus seinen physischen Eigenschaften und der Verfügungsmacht über dieses Gut zusammensetzt. Demnach setzt dieses sich aus der Nutzung, Änderung, Gewinnaneignung aus Vermietung oder Verkauf des Gutes und dem möglichen Ausschluss Dritter zusammen.⁶⁶ Außerdem sinkt der Wert eines Gutes je mehr die Verfügungsgewalt darüber beschränkt oder mit anderen Eigentümern geteilt wird.⁶⁷ Da persönliche Daten keine rivalisierenden Güter darstellen und dadurch nach Benutzung ihren Wert beibehalten oder diesen teilweise erst durch Weiterverarbeitung und Verknüpfung erreichen, erhält diese Problematik besondere Brisanz.⁶⁸ Es bleibt zu klären wer ein Recht auf die Verarbeitung der persönlichen Daten besitzt und bis zu welchem Ausmaß Unternehmen gestattet sein soll mit persönlichen Daten zu handeln. Beim möglichen, vernetzten und datensammelnden „Smart Car“ wäre beispielsweise zu klären, ob der Fahrzeughersteller, der Eigentümer selbst, der Fahrer oder eben auch die Werkstätten, Zulieferer und Unternehmen aus der Unterhaltungsindustrie die Verfügungsmacht über die Daten bekommen sollten. Da es aktuell noch kein wirkliches Eigentumsrecht an Daten gibt, würde demnach nur das Faktische über die Verwertung entscheiden. Gelangt man in den Besitz der Daten, kann man sie demnach nutzen und anderen vorenthalten.⁶⁹ Die Bundesregierung hat bereits im Koalitionsvertrag vom März dieses Jahres in Aussicht gestellt die Frage der Ausgestaltung des Eigentumsrechts an Daten zeitnah beantworten zu wollen.⁷⁰ Einige Experten sehen die Möglichkeit der Lizensierung als gegeben. Dann könnte für die Nutzung persönlicher Daten, ähnlich wie in der Musikindustrie, eine Art Lizenzgebühr verlangt werden.⁷¹ Dies wäre ganz im Sinne der Verbraucher, die zwar mittlerweile verstanden haben, dass sie in der Digitalen Welt oftmals mit ihren Daten „bezahlen“, aber primär gar nicht daran interessiert zu sein scheinen an welchen Daten ein Eigentumsrecht besteht und an welchen nicht, sondern vielmehr an der Frage wie sie zukünftig am ökonomischen Wert ihrer Daten teilhaben können.⁷²

Die Vermarktung persönlicher Daten ist aktuell bereits in vollem Gange, wobei die Selbstbestimmung der Nutzer weiter in den Mittelpunkt rücken sollte. Durch die Ansammlung von großen Datenmengen im Netz bieten sich schon seit Jahren vielfältige Geschäftsmöglichkeiten für Anbieter das Verhalten ihrer Nutzer zu analysieren, Profilbildung zu betreiben oder Vorhersagen bezüglich des zukünftigen Kaufverhaltens zu treffen.⁷³ Des Weiteren können die Unternehmen durch personalisierte Werbung und Produkte Effizienz- und Transaktionskostenvorteile realisieren sowie durch die Datenanalyse ihrer Kunden auf die Verbesserung ihrer Dienstleistungen und Produkte hinwirken.⁷⁴ Außerdem profitieren Anbieter- und Nutzerseite beispielsweise von einer effizienteren Preisgestaltung, die durch Informationen zum Konsumverhalten realisiert werden kann.⁷⁵ Neben diesen Geschäftsmodellen, von denen der Endverbraucher direkt profitiert, gibt es für die Besitzer von persönlichen Daten weitere Alternativen, diese entsprechend zu verwerten. Einerseits können bestimmte Dienste nach Preisgabe persönlicher Daten meist kostenfrei genutzt werden (z.B. durch Bestätigung der angezeigten AGBs) oder die Verbraucher profitieren indirekt durch eine Preisreduktion beim Kauf eines be­stimmten Gutes (z.B. bei Rabattierungsprogrammen wie Payback). Bei diesem „Handel gegen Service“ nehmen die privaten Haushalte eine passive Rolle ein.⁷⁶ Der direkte Handel mit persönlichen Daten „gegen Entgelt “ ist bisher zwar noch nicht weit verbreitet, dennoch wäre es bereits heute möglich, dass die Verbraucher ihre Daten direkt monetär vermarkten könnten, was zu einer höheren Transparenz und einem umfangreicheren Angebot führen könnte.⁷⁷ Am Anfang der Entwicklung befindet sich noch die „Datenspende“, bei der die Nutzer beispielsweise ihre Bewegungs- oder Gesundheitsdaten für Forschungszwecke kostenlos weitergeben können.⁷⁸ Allgemein bleibt aber auch bei diesen Vermarktungsmodellen zu beachten, dass durch die Preis- bzw. Weitergabe von Daten selbst dann Interessenskonflikte entstehen, wenn die Verbraucher im ersten Augenblick einen Gegenwert dafür erhalten. Im Sinne der Prinzipal-Agenten-Theorie von Jensen und Meckling (1976) wird bei der nachgelagerten Datenverwendung der Unternehmen durch vorliegende Informationsasymmetrien, unterschiedlichen Risikobereitschaften und nicht zuletzt durch egoistisches Verhalten, eine suboptimale Nutzenallokation erreicht, da den privaten Haushalten schlichtweg das Wissen über das Ausmaß der möglichen Datenverwertung und der Auswertungsverfahren fehlt und dies zu ihrem Nachteil ausgenutzt wird. Zudem bliebe eine zukünftig, eventuell bessere Nutzung jetzt vorliegender Daten, durch z.B. bis dahin verbesserte oder neue Analysemöglichkeiten, wie wir sie aktuell durch die „Künstliche Intelligenz“ vermuten, im aktuellen Preis unberücksichtigt.⁷⁹

Vergegenwärtigt man sich an dieser Stelle nochmals die beschriebene Entwicklung hinsichtlich der gestiegenen digitalen Kommunikation und Nutzung digitaler Dienste und die damit einhergehende exorbitante Steigerung der Datenmengen, scheint es für den Verbraucher kaum nachvollziehbar was mit seinen Daten in der durchdigitalisierten Welt geschieht und somit auch nur beschränkt möglich am Wert seiner Daten zu partizipieren.⁸⁰

[...]

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¹ Vgl. Oehler 2016b, S. 19; Lehner 2018, S. 13; Jungermann/Slovic 1993, S. 16.

² i.S.d. menschlichen Fähigkeiten von Maschinen, Vgl. OECD 2017, S. 12, 25.

³ i.S.d. automatischen Mustererkennung in großen Datenmenge, Vgl. Jentzsch 2016, S. 645.

⁴ i.S.d. privaten Wirtschaft des Teilens (z.B. Airbnb, Uber), Vgl. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie 2017, S. 6.

⁵ Vgl. Feld et al. 2017, S. 17.

⁶ Vgl. Initiative D21 2018, S. 12-13; OECD 2017, S. 160.

⁷ Vgl. Theisen 2015, S. 815 ff.

⁸ Vgl. OECD 2017, S. 202; Kerber 2016, S. 865; Oehler 2017b, S. 748.

⁹ Vgl. Wagner et al. 2018, S. 3760; CDU/CSU/SPD 2018, S. 46-47; Jöns 2017, S. 10, 30.

¹⁰ Vgl. OECD 2016, S. 2,10,15; OECD 2017, S.12, 247; Eling 2017, S. 2-3.

¹¹ Vgl. Feld et al. 2017, S. 5; BMWi, BMAS, BMJV 2017, S. 48; Buxmann 2018, S. 18.

¹² Vgl. Wambach 2018, S. 6; Buxmann 2018, S.18.

¹³ Vgl. Europäische Kommission 2017; Feld et al. 2017, S. 32 ff.

¹⁴ Vgl. OECD 2017, S. 22.

¹⁵ Vgl. CDU/CSU/SPD 2018, S. 37.

¹⁶ Vgl. BMWi, BMAS, BMJV 2017, S. 11; Oehler 2016b, S. 27.

¹⁷ BMWi, BMAS, BMJV 2017, S. 4.

¹⁸ Vgl. Barley 2018, S. 3; Oehler 2015, S. 817.

¹⁹ Vgl. Facebook Inc. 2018b, S. 4; Facebook Inc. 2018a, S. 34.

²⁰ Vgl. Barley 2018, S. 3; Feld et al. 2017, S. 7; Oehler 2015, S.817.

²¹ Vgl. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie 2015, S. 5.

²² Vgl. Palmetshofer/Semsrott/Alberts 2017, S. 3; Dewenter/Lüth 2016, S. 648.

²³ i.S.d. Analyse umfangreicher Datenmengen durch Algorithmen, Vgl. Jöns 2017.

²⁴ Vgl. Lehner 2018, S. 13.

²⁵ Vgl. Kretschmer 2018, S. 459; Jöns 2017, S. 10, 30; KPMG 2017, S. 8.

²⁶ Vgl. OECD 2017, S. 23.

²⁷ Vgl. Micklitz/Oehler 2006, S. 2.

²⁸ Vgl. Oehler 2016b, S. 27.

²⁹ Vgl. Bundesgerichtshof 2013.

³⁰ Vgl. OECD 2017, S. 197; Wagner et al. 2018, S. 3760; Lange/Stahl/Vossen 2016, S. 2; Haucap 2018, S. 472; Jöns 2017, S. 10; Kerber 2016, S. 856; KPMG 2017, S. 8; CDU/CSU/SPD 2018, S. 46.

³¹ Vgl. Oehler 2016a, S. 830.

³² i.S.d Definition per Begriffsbestimmung im Gesetz.

³³ Datenschutz-Grundverordnung 2016, Art. 4 Abs. 1 Satz 1.

³⁴ Vgl. Statistisches Bundesamt 2016, S. 7.

³⁵ Kenning 2017, S. 5.

³⁶ Europäische Kommission 2018, S. 1.

³⁷ Vgl. Europäische Kommission 2018, S. 2.

³⁸ Vgl. Schmechel 2016, S. 12; Europäische Kommission 2018, S. 5.

³⁹ Vgl. Initiative D21 2018, S. 7.

⁴⁰ Zugang 30%, Nutzung 10%, Kompetenz 40%, Offenheit 20%; Vgl. Initiative D21 2018, S. 28.

⁴¹ Vgl. Initiative D21 2018, S. 11-15 & 16-20.

⁴² Vgl. Initiative D21 2018, S. 21-25 & 26-27.

⁴³ Vgl. Initiative D21 2018, S. 32-33.

⁴⁴ Vgl. Initiative D21 2018, S. 32-33.

⁴⁵ Vgl. Initiative D21 2018, S. 27; Vgl. DIVSI 2016, S. 12.

⁴⁶ Vgl. Haucap 2018, S. 472; Jöns 2017, S. 10.Lange/Stahl/Vossen 2016, S. 2; Dewenter 2018, S. 9; Dewenter/Lüth 2016, S. 649.

⁴⁷ Vgl. Dewenter 2018, S. 9; Krämer 2016, S. 24; Dewenter/Lüth 2016, S. 649.

⁴⁸ Vgl. Bründl/Matt/Hess 2015, S. 10-11; Kretschmer 2018; Eling 2017, S. 1; Oehler/Horn/Wendt 2016, S. 23 ff.; Hosseini/Schmidt 2018, S. 16; Oehler 2016a, S. 830 .

⁴⁹ Nutzer von Instagram, WhatsApp und Oculus exkludiert, Vgl. Facebook 2018a, S. 35.

⁵⁰ Vgl. Facebook 2018a, S. 9&32; Eling 2017, S. 4, 128-129; Buxmann 2015, S. 810.

⁵¹ Vgl. Jentzsch 2014, S. 793.

⁵² Vgl. Tagesschau 2014.

⁵³ Vgl. Microsoft 2016; Sordello 2016.

⁵⁴ Vgl. Palmetshofer/Semsrott/Alberts 2017, S. 16; Bründl/Matt/Hess 2015, S.11.

⁵⁵ Vgl. Bründl/Matt/Hess 2015, S. 7, 10-12; Eling 2017, S. 2, 6; Palmetshofer/Semsrott/Alberts 2017, S. 5-8; OECD 2013, S. 8; Kerber 2016, S. 856; OECD 2017, S. 265.

⁵⁶ Vgl. Oehler 2013, S. 45-46; Enste et al. 2016, S. 5-8; Ruckriegel 2009, S. 49-51.

⁵⁷ Vgl. Acquisti/Grossklags 2007, S. 8 ff.; Wagner et al. 2018, S. 3760 & 3767; Oehler 2016a, S. 1 ff.; Palmetshofer/Semsrott/Alberts 2017, S. 13; Bründl/Matt/Hess 2015, S. 11-13.

⁵⁸ Vgl. Kahneman/Tversky 1976, S. 263; Enste et al. 2016, S. 13.

⁵⁹ Vgl. Thaler 1980, S. 39 ff.; Acquisti/Grossklags 2007, S. 3; Oehler 2002, S. 857.

⁶⁰ Vgl. Acquisti/Grossklags 2005, S. 26.

⁶¹ Vgl. Acquisti/John/Loewenstein 2013, S. 249; Spiekermann/Grossklags/Berendt 2001.

⁶² Vgl. Buxmann 2018, S. 19.

⁶³ Vgl. Acquisti et al. 2015, S. 511; Acquisti/Gross 2006, S. 53; Acquisti/John/Loewenstein 2012; Engels/Grunewald 2017, S. 2.

⁶⁴ Vgl. Eling 2017, S. 195 ff.

⁶⁵ Vgl. Palmetshofer/Semsrott/Alberts 2017, S. 20 ff.; Acquisti/John/Loewenstein 2013; Jöns 2017, S. 66.

⁶⁶ Vgl. Demsetz 1967, S. 347 ff.; Alchian/Demsetz 1972, S. 783.

⁶⁷ Vgl. Alchian/Demsetz 1972, S. 783; Welge/Eulerich 2014, S. 10.

⁶⁸ Vgl. Palmetshofer/Semsrott/Alberts 2017, S. 20 ff.; Acquisti/John/Loewenstein 2013.

⁶⁹ Vgl. Kerber 2016, S. 863; Jöns 2017, S. 53.

⁷⁰ Vgl. CDU/CSU/SPD 2018, S. 129.

⁷¹ Vgl. Palmetshofer/Semsrott/Alberts 2017, S. 20 ff.; Kerber 2016, S. 865; Oehler 2016a, S. 831; Jöns 2017, S. 12.

⁷² Vgl. Oehler/Horn 2018, S. 469-470; Oehler 2016a, S. 830.

⁷³ Vgl. Kosinski/Stillwell/Graepel 2013.

⁷⁴ Vgl. Dewenter/Lüth 2016, S. 648-649.

⁷⁵ Vgl. Dewenter/Lüth 2016, S. 648-649.

⁷⁶ Vgl. Jöns 2017, S. 37; Oehler 2016a, S. 830; Palmetshofer/Semsrott/Alberts 2017, S. 40.

⁷⁷ Vgl. Palmetshofer/Semsrott/Alberts 2017, S. 26; Bründl/Matt/Hess 2015, S. 2.

⁷⁸ Vgl. ebda.

⁷⁹ Vgl. Jensen/Meckling 1976, S.34; Wiewiorra 2018, S. 464; Dewenter/Lüth 2016, S. 650.

⁸⁰ Vgl. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie 2017, S. 10.

• Author: Benedict Haas (Author)
• Publication Year: 2019
• Pages: 75
• Catalog Number: V452469
• ISBN (eBook): 9783956877797
• ISBN (Book): 9783956877803
• Language: German
• Tags: Private Haushalte, Verbraucher, Digitale Welt, Digitalisierug, Risikomanagement, Risiko, Datensouveränität, Risikobewertung, digitales Schutzniveau, Nutzertypen, Nutzerprofile, Wertbemessung persönlicher Daten, datenbasierte Geschäftsmodelle, EU-DSGVO, Verhaltensökonomik, Neue Institutionenökonomik, Endowment-Effekt, Privacy-Paradoxon, Property- Rights-Theory, Prinzipal-Agenten-Theorie, Transparenz, Datenschutz, Privatsphäre, Digitalisierung, Cyber-Kriminalität