Kooperativer Bibliotheksverbund

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Umfang: 1 Online-Ressource (430 Seiten)

Ausgabe: 1st ed

ISBN: 9783748904922

Serie: Frankfurter Studien zum Datenschutz v.56

Anmerkung: Description based on publisher supplied metadata and other sources , Cover -- Kapitel 1: Einführende Betrachtungen -- 1 Einleitung -- 2 Gang der Untersuchung -- 3 Der Untersuchungsgegenstand: Massive Open Online Courses -- A. Begriffserläuterung -- B. Entwicklungsgeschichte -- C. Didaktisches Konzept -- D. Verbreitung in Deutschland -- E. Herausforderungen für Bildungspolitik und Datenschutz -- Kapitel 2: Digitale Bildung als Erscheinungsform des Big-Data-Zeitalters -- 1 Das Phänomen Big Data -- A. Künstliche Intelligenz als Schlüssel zu Big Data -- B. Das Potenzial von Big-Data-Analysen -- C. ,Herrschaft der Algorithmen' -- 2 Die Risiken digitaler Bildungsanwendungen für den Datenschutz -- A. MOOCs als Datenquelle -- B. ,Gläserne Studenten'? - Risikoszenarien der MOOC-Nutzung -- I. Digitale Totalerfassung -- II. Datenweitergabe als Geschäftsmodell -- III. Datenzugriff US-amerikanischer Sicherheitsbehörden -- C. Zwischenfazit -- Kapitel 3: Prüfungsmaßstab im europäischen Datenschutzregime -- 1 Entstehungsgeschichte des europäischen Datenschutzrechts -- A. Anfänge eines internationalen Persönlichkeitsschutzes -- B. Die Verankerung des Datenschutzes im Europarecht -- 2 Datenschutz - eine rein europäische Angelegenheit? -- A. Die europäische Datenschutzkompetenz (Art. 16 Abs. 2 AEUV) -- I. Regelungsgehalt -- II. Einordnung in das europäische Kompetenzgefüge -- III. Sperrwirkung der Datenschutzkompetenz -- B. Wahrnehmung der Datenschutzkompetenz durch Erlass der DS-GVO -- I. Zielsetzung (Art. 1 Abs. 1 DS-GVO) -- II. Sachlicher Anwendungsbereich (Art. 2 DS-GVO) -- III. Vereinbarkeit der DS-GVO mit dem Primärrecht (Art. 5 EUV) -- 1. Grundsatz der begrenzten Einzelermächtigung (Abs. 1 S. 1 und Abs. 2) -- a. Anwendbarkeit der DS-GVO auf öffentliche Stellen -- b. Verletzung der mitgliedstaatlichen Bildungskompetenz? -- 2. Subsidiaritätsprinzip (Abs. 3) -- 3. Verhältnismäßigkeitsgrundsatz (Abs. 4) , a. Erforderlichkeit -- b. Angemessenheit: Öffnungsklauseln statt Vollharmonisierung -- C. Zwischenfazit -- Kapitel 4: Rechtliche Grenzen der Datenverarbeitung im virtuellen Seminarraum -- 1 Grundrechtliches Spannungsfeld -- A. Vorrangiger Grundrechtsmaßstab im Datenschutzrecht -- B. Wirkungsweise der Grundrechte unter Privaten -- C. Grundrechtsschutz des MOOC-Nutzers -- I. Achtung des Privatlebens (Art. 7 GRCh) sowie Schutz personenbezogener Daten (Art. 8 GRCh bzw. Art. 16 Abs. 1 AEUV) -- II. Berufsfreiheit (Art. 15 Abs. 1 GRCh) -- III. Recht auf Bildung (Art. 14 Abs. 1 GRCh) -- D. Grundrechtsschutz der Verarbeitenden -- I. Grundrechtsberechtigung -- 1. Juristische Personen des Privatrechts -- 2. Aus Drittstaaten -- II. Unternehmerische Freiheit (Art. 16 GRCh) -- III. Eigentumsrecht an Daten? (Art. 17 GRCh) -- 1. Grundlage im Datenschutzrecht? -- 2. Grundlage im Zivilrecht? -- 3. Zwischenfazit -- IV. Staatliche Hochschulen (Art. 13 GRCh) --  2 Die Datenverarbeitung durch den MOOC-Anbieter -- A. Abgrenzung der DS-GVO zur ePrivacy-Regulierung (Art. 95 DS-GVO) -- I. Ehemaliger Vorrang der  11 ff. TMG -- II. Die ePrivacy-RL als lex specialis zur DS-GVO -- III. MOOC-Plattformen als elektronische Kommunikationsdienste? -- 1. Begriff der elektronischen Kommunikationsdienste -- 2. Einordnung von Dienstebündeln -- 3. Autonomer Dienstbegriff in Art. 95 DS-GVO? -- IV. Zwischenfazit -- B. Räumlicher Anwendungsbereich der DS-GVO -- I. Niederlassungsprinzip (Art. 3 Abs. 1 DS-GVO) -- II. Marktortprinzip (Art. 3 Abs. 2 lit. a DS-GVO) -- C. Rechtmäßigkeit der Verarbeitungsgrundlage (Art. 6 DS-GVO) -- I. Einwilligung (Abs. 1 UAbs. 1 lit. a) -- 1. Einwilligungsbewusstsein (Art. 4 Nr. 11 DS-GVO) -- a. Ausdrückliche Einwilligungserklärung -- b. Eindeutig bestätigende Handlung , 2. Bestimmt- und Informiertheit (Art. 4 Nr. 11, Art. 5 Abs. 1 lit. b Hs. 1, Art. 6 UAbs. 1 Abs. 1 lit. a DS-GVO) -- a. Verständlichkeit der Datenschutzerklärung -- b. Sonderproblem: Datenweitergabe an Dritte -- 3. Einwilligungsfähigkeit minderjähriger MOOC-Nutzer (Art. 8 DS-GVO) -- a. "Direkt" im Sinne von "unmittelbar" -- b. "Direkt" im Sinne von "speziell" -- c. Zwischenfazit -- 4. Freiwilligkeit (Art. 4 Nr. 11, Art. 7 Abs. 4, EG 42 und 43 DS-GVO) -- a. Kopplungsverbot (Art. 7 Abs. 4 DS-GVO) -- aa. Vertragsverhältnis zwischen MOOC-Anbieter und MOOC-Nutzer -- (1) Bei kostenpflichtigen Online-Angeboten -- (2) Bei kostenfreien Online-Angeboten -- bb. Erforderlichkeit der Datenverarbeitung für die Vertragserfüllung -- (1) Auslegungsmaßstab der Erforderlichkeit -- (2) Bei kostenpflichtigen Online-Angeboten -- (3) Bei kostenfreien Online-Angeboten -- b. Kein klares Ungleichgewicht (EG 43 S. 1 DS-GVO) -- aa. MOOC-Anbieter als Verantwortlicher (Art. 4 Nr. 7 DS-GVO) -- bb. Mitverantwortlichkeit als Zurechnungsgrundlage -- c. Zwischenfazit -- 5. Widerrufbarkeit (Art. 7 Abs. 3 DS-GVO) -- a. Anforderungen an den MOOC-Anbieter -- b. Widerruf in gegenseitigen Vertragsverhältnissen -- aa. Einschränkung des Widerrufsrechts (alte Rechtslage) -- bb. Keine Einschränkung des Widerrufsrechts (neue Rechtslage) -- 6. Beweislast des MOOC-Anbieters (Art. 7 Abs. 1 DS-GVO) -- 7. Zwischenfazit -- II. Vertragserfüllung (Abs. 1 UAbs. 1 lit. b) -- 1. Verhältnis zum Erlaubnistatbestand der Einwilligung -- 2. Auswirkung eines Widerrufs -- 3. Zwischenfazit -- III. Rechtliche Verpflichtung (Abs. 1 UAbs. 1 lit. c i. V. m. Abs. 3) -- 1. Verhältnis zum Erlaubnistatbestand der Vertragserfüllung -- 2. Erfordernis einer öffentlich-rechtlich gesetzten Verpflichtung -- 3. Anwendungsbeispiel: Editionspflicht des  95 Abs. 1 StPO. , 4. Bedeutung ausländischer Verarbeitungspflichten: e-Discovery -- 5. Zwischenfazit -- IV. Wahrung berechtigter Interessen (Abs. 1 UAbs. 1 lit. f) -- 1. Die berechtigten Interessen an einer Datenweitergabe an Dritte -- a. Interessen des MOOC-Anbieters -- aa. Unternehmerische Freiheit (Art. 16 GRCh) -- bb. Befolgung drittstaatlicher Herausgabepflichten -- b. Interessen von Dritten -- aa. (Potenzielle) Arbeitgeber -- bb. Hochschulen -- cc. Interessen (dritt-)staatlicher Stellen -- 2. Erforderlichkeit der Datenverarbeitung -- 3. Interessen des MOOC-Nutzers -- 4. Interessenabwägung -- a. Abwägungskriterien -- aa. Art und Inhalt der betroffenen MOOC-Nutzerdaten -- (1) Besonders sensible Daten -- (2) Selbst veröffentlichte Daten -- (3) Unrichtige Daten -- bb. Verarbeitungsweise -- cc. Absehbarkeit der Datenweitergabe an Dritte -- dd. Schutzmaßnahmen -- ee. Minderjährige MOOC-Nutzer -- (1) Begriff des Kindes in der DS-GVO -- (2) Verarbeitungsausschluss zugunsten Minderjähriger? -- b. (K)ein Überwiegen der Interessen des MOOC-Nutzers -- c. Non-liquet-Situation -- 5. Zwischenfazit -- V. Zweckänderung (Art. 6 Abs. 4 DS-GVO) -- 1. Ausgangspunkt: Zweckbindungsgrundsatz (Art. 5 Abs. 1 lit. b Hs. 1 DS-GVO) -- 2. Regelungsgehalt -- a. Einwilligung in die Zweckänderung -- b. Vorschrift zum Schutz der Gemeinschaftsgüter des Art. 23 Abs. 1 DS-GVO -- c. Kompatibilitätstest -- aa. Verbindung der beiden Zwecke (lit. a) -- bb. Verarbeitungskontext (lit. b) -- cc. Art des Datums (lit. c) -- dd. Folgen für den Betroffenen (lit. d) -- ee. Geeignete Garantien (lit. e) -- 3. Eigenständiger Erlaubnistatbestand? -- 4. Privilegierte Zwecke (Art. 5 Abs. 1 lit. b Hs. 2 DS-GVO) -- a. Folgen der Vereinbarkeitsfiktion -- b. Big-Data-Analysen und Profiling als statistische Zwecke? -- D. Verarbeitung besonders sensibler MOOC-Nutzerdaten (Art. 9 DS-GVO) -- I. Verarbeitungsverbot (Abs. 1) , 1. Anwendung auf bloße Ausgangsdaten -- 2. Objektivierter Verarbeitungskontext -- 3. ,Infektionswirkung' besonders sensibler Daten -- II. Ausnahmetatbestände (Abs. 2) -- 1. Einwilligung (lit. a Hs. 1) -- 2. Offenkundig öffentlich gemachte Daten (lit. e) -- 3. Zulässigkeit einer Zweckänderung nach Art. 6 Abs. 4 DS-GVO -- III. Zwischenfazit -- E. Allgemeine Anforderungen der DS-GVO -- I. Betroffenenrechte der MOOC-Nutzer (Art. 12 ff. DS-GVO) -- 1. Informationspflichten des MOOC-Anbieters -- a. Bei einer Direkterhebung der Nutzerdaten (Art. 13 DS-GVO) -- b. Bei einer Dritterhebung der Nutzerdaten (Art. 14 DS-GVO) -- 2. Auskunftsanspruch (Art. 15 DS-GVO) -- a. Anspruchsinhalt -- b. Anspruchspräzisierung als Mitwirkungspflicht? -- c. Erforderliche Datenspeicherung des MOOC-Anbieters -- d. Unionsrechtswidrigkeit des  34 Abs. 1 Nr. 2 BDSG -- 3. Widerspruchsrecht (Art. 21 DS-GVO) -- a. Gegen Verarbeitungen auf Grundlage von Art. 6 Abs. 1 UAbs. 1 lit. f DS-GVO (Abs. 1) -- b. Gegen Direktwerbung (Abs. 2) -- 4. Recht auf Löschung (Art. 17 DS-GVO) -- a. Löschungsrecht bzw. -pflicht (Abs. 1) -- aa. Zweckfortfall (lit. a) -- bb. Widerspruch (lit. c) -- cc. Unrechtmäßige Datenverarbeitung (lit. d) -- dd. Minderjährigenschutz (lit. f) -- b. "Recht auf Vergessenwerden" (Abs. 2) -- c. Ausnahmen (Abs. 3) -- 5. Recht auf Datenübertragbarkeit (Art. 20 DS-GVO) -- a. Anwendbarkeit auf drittbezogene Nutzerdaten -- b. Interoperabilität der herauszugebenden Nutzerdaten -- II. "Computer says no" - vollautomatisierte Entscheidungsverfahren und Profiling (Art. 22 DS-GVO) -- 1. Ausschließlich automatisierte Entscheidungsverfahren -- a. Anwendungsbeispiel: vollautomatisierte Bewertungssysteme -- b. Kein Dazwischentreten eines Menschen -- 2. Entscheidungswirkung -- a. Anwendungsbeispiel: algorithmenbasierte Studienberatungsprogramme -- b. Erheblichkeit der Entscheidungswirkung , c. Lediglich nachteilhafte Entscheidungen?

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe Botta, Jonas Datenschutz bei E-Learning-Plattformen : Rechtliche Herausforderungen digitaler Hochschulbildung am Beispiel der Massive Open Online Courses (MOOCs) Baden-Baden : Nomos Verlagsgesellschaft,c2020 ISBN 9783848764013

Sprache: Deutsch

Fachgebiete: Rechtswissenschaft , Allgemeines

Schlagwort(e): Europäische Union ; Deutschland ; E-Learning ; Massive Open Online Course ; Hochschulbildung ; Informationelles Selbstbestimmungsrecht ; Datenschutz ; Deutschland ; E-Learning ; Internet ; Systemplattform ; Datenschutz ; Hochschulschrift ; Hochschulschrift

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Umfang: 1 Online-Ressource (400 Seiten)

Ausgabe: 1st ed

ISBN: 9783748903482

Serie: Schriften zur Kriminologie v.19

Anmerkung: Description based on publisher supplied metadata and other sources , Cover -- Kapitel I. Grundlagen des personenbezogenen Predictive Policing -- A. Einführung -- B. Gang der Untersuchung -- C. Terminologie und Abgrenzung -- I. Arten des Predictive Policing -- 1. Personenbezogen und ortsbezogen -- 2. Gefahrverdacht bestätigend und Gefahrverdacht erzeugend -- II. Abgrenzung zum Einsatz von Algorithmen im Strafverfahren, Strafvollzug und Ermittlungsverfahren -- D. Forschungszuschnitt -- 1. Aktualität -- 2. Transformatives Potenzial -- 3. Forschungslücke -- E. Technologischer Hintergrund -- I. Traditionelle statistische Verfahren -- 1. Zusammenstellen der Fallbasis -- 2. Festlegung der Zielvariablen -- 3. Festlegung der prädiktiven Inputvariablen -- 4. Ableitung eines prädiktiven Modells -- 5. Risikoübersetzung und -kommunikation -- a) Prozentsatz -- b) Kriminalitätswahrscheinlichkeit im Vergleich zur Durchschnittsbevölkerung -- c) Basisrate -- d) Fehlerrate -- e) Cut-Off -- 6. Anwendung auf den Einzelfall -- a) Personenkreis der Beurteilten -- b) Personenkreis der Beurteilenden -- II. Algorithmengestützte Verfahren -- 1. Regelbasierte algorithmengestützte Entscheidungssysteme -- 2. Fallbasierte algorithmengestützte Entscheidungssysteme -- a) Unterschiede: Zusammenstellen des Trainingsdatensatzes (Schritt 1) -- b) Unterschiede: Festlegung der Zielvariablen (Schritt 2) -- c) Unterschiede: Festlegung prädiktiver Inputvariablen (Schritt 3) -- d) Unterschiede: Ableitung eines prädiktiven Modells (Schritt 4) -- e) Unterschiede: Risikoübersetzung und -kommunikation (Schritt 5) -- f) Unterschiede: Anwendung auf den Einzelfall (Schritt 6) -- aa) Personenkreis der Beurteilten -- bb) Personenkreis der Beurteilenden -- (1) Von Prognose-Experten zu Prognose-Laien -- (2) Automation Bias -- III. Fazit zu technologischem Hintergrund -- F. Bestandsaufnahme: gegenwärtiger Einsatz -- I. USA und Großbritannien -- 1. Beware , 2. HART (Harm Assessment Risk Tool) -- 3. Strategic Subject List -- 4. Zusammenfassung -- II. Deutschsprachiger Raum -- 1. RADAR-iTE (Regelbasierte Analyse potenziell destruktiver Täter zur Einschätzung des akuten Risikos - islamistischer Terrorismus) -- a) Entwicklung -- b) Anwendung -- aa) Personenkreis der Beurteilenden -- bb) Personenkreis der Beurteilten -- cc) Intransparenz -- 2. Palantir Gotham - hessenDATA -- 3. DyRiAS (Dynamisches Risiko-Analyse-System) -- a) Entwicklung -- b) Anwendung -- aa) Personenkreis der Beurteilenden -- bb) Personenkreis der Beurteilten -- 4. Fluggastdatenmusterabgleich -- 5. Zusammenfassung -- G. Tatsächliche Grenzen -- I. Keine Gesamtbetrachtung - Big Data heißt nicht All Data -- II. Keine Kausalität -- III. Keine Neutralität -- 1. Datenauswahlprozesse -- a) Mangelnde Datenqualität -- b) Dunkelfeld in den Statistiken -- c) Keine Repräsentativität der Stichprobe -- d) Perpetuierung gesellschaftlicher Diskriminierung -- e) Zwischenfazit und Lösungsmöglichkeiten -- 2. Festlegung der Zielvariablen -- 3. Auswahl der Inputvariablen -- 4. Kalibrierung und Überwachung des Lernprozesses -- a) Fehlerrate -- b) Überanpassung - Zufällige Korrelationen -- 5. Zusammenfassung -- H. Fazit zum Kapitel I. Grundlagen -- Kapitel II. Rechtliche Grenzen des personenbezogenen Predictive Policing -- A. Polizeirechtlicher Rahmen -- I. Einordnung in die Gefahr-Dogmatik -- 1. Konkrete Gefahr -- 2. Gefahrverdacht -- 3. Risikoscore als konkrete Gefahr? -- a) Gegenargumente -- b) Quantifizierbarkeit von normativen Abwägungsentscheidungen -- 4. Risikoscore als Gefahrverdacht? -- 5. Risikoscore als ein tatsächlicher Anhaltspunkt -- 6. Zwischenergebnis -- II. Fehler der Risikoscoreerstellung -- III. Ermächtigungsgrundlage -- 1. Erforderlichkeit einer Ermächtigungsgrundlage -- 2. Vorliegen einer Ermächtigungsgrundlage -- a) Standardbefugnisse , aa) Rasterfahndung -- (1) Errichten eines PPP-Systems -- (2) Erzeugen eines Risikoscores -- (a) "Stehendes" System -- (b) "Muster" statt Datenbestand -- (c) Neues Datum -- (d) Erhöhte Intransparenz -- bb) Generalklauseln der Datenspeicherung und Weiterverarbeitung -- (1) Datenspeicherung in automatisierten Dateisystemen -- (2) Datenverarbeitung und Datenabgleich -- (a) Datenverarbeitung -- (b) Datenabgleich -- cc) Automatisierte Anwendung zur Datenanalyse -- b) Allgemeine polizeirechtliche Generalklausel -- c) Datenschutzrecht -- d) Fluggastdatengesetz -- 3. Neue Standardbefugnis -- B. Verfassungsrechtlicher Rahmen -- I. Informationelle Selbstbestimmung -- 1. Umfang -- a) Entscheidung über die Preisgabe und Verwendung persönlicher Daten -- b) Geschützte Daten -- c) Verbot der Persönlichkeitsprofilbildung -- d) Gemeinwohldimension und Einschüchterungseffekte -- 2. Grenzen und Verhältnismäßigkeit -- 3. Konkrete Anforderungen des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung an PPP -- a) Vorliegen einer hohen Eingriffsintensität -- aa) Heimlichkeit und Mangel an Transparenz -- bb) Streubreite -- cc) Automatisierung -- dd) Nähe zu Persönlichkeitsprofilen -- ee) Stigmatisierung -- b) Folgen einer hohen Eingriffsintensität -- aa) Hinreichend gewichtige Straftaten -- bb) Konkrete Gefahr -- (1) Anforderung des BVerfG zur Rasterfahndung -- (2) Kein Absenken der Eingriffsschwelle unter eine konkrete Gefahr -- c) Organisations- und Verfahrensvorgaben -- 4. Zusammenfassung -- II. Diskriminierungsverbot -- 1. Einführung -- 2. Quellen algorithmischer Diskriminierung -- a) Datenauswahlprozesse -- b) Festlegung der Zielvariablen -- c) Auswahl der Inputvariablen -- d) Kalibrierung und Überwachung des Lernprozesses -- 3. Rechtliche Einordnung -- a) Gleichheitssätze -- aa) Besondere Gleichheitssätze -- (1) Ungleichbehandlung -- (2) Frage nach einer Rechtfertigung , bb) Allgemeiner Gleichheitssatz -- (1) Ungleichbehandlung -- (2) Frage nach einer Rechtfertigung -- b) Besonderheiten im Rahmen von PPP -- aa) Erkennen einer Ungleichbehandlung -- bb) Ausdifferenzierte Fallgruppen der Ungleichbehandlung -- cc) Statistische Rechtfertigungen -- (1) Rechtfertigung einer Diskriminierung nach Art. 3 Abs. 3 S. 1 GG -- (a) Argument des "Rational Racism" -- (b) Argument des "kleineren Übels" -- (2) Rechtfertigung einer Diskriminierung nach Art. 3 Abs. 1 GG -- 4. Fazit zum Diskriminierungsverbot -- III. Transparenzgebot -- 1. Exkurs: Janusköpfigkeit des Blackbox-Narrativs -- 2. Drei Schichten der Intransparenz -- a) Begriffsklärung -- aa) Unzugänglichkeit qua Geheimhaltung -- bb) Unzugänglichkeit qua fehlendem Fachwissen -- cc) Unzugänglichkeit qua systemimmanenter Komplexität -- (1) Fallbasierte algorithmische Entscheidungssysteme -- (2) Regelbasierte algorithmische Entscheidungssysteme -- (3) Beispiele -- (4) Lösungsansätze: "Explainable AI" -- b) Fazit zu Transparenzschichten -- 3. Transparenzmechanismen -- a) Erste Transparenzdimension: Zeitpunkt der Offenlegung -- b) Zweite Transparenzdimension: Zur Einsichtnahme berechtigter Personenkreis -- aa) Subjektiv Betroffene -- (1) Einzelperson -- (2) Kollaboratives Crowdsourcing -- bb) Staatliche Kontrollinstitution -- (1) Mögliche Ausgestaltungen -- (2) Personelle Ausstattung -- (3) Organisatorisch-strukturelle Überlegungen -- (4) Fazit zu staatlichen Kontrollinstitutionen -- cc) Breite Öffentlichkeit -- dd) Fazit zum zur Einsichtnahme berechtigten Personenkreis -- c) Dritte Transparenzdimension: Umfang der Offenlegung -- aa) Abstrakte Informationen -- (1) Existenz und Einsatz im Einzelfall -- (2) Abstrakte Wirkungsprinzipien -- (3) Quellcode -- (4) Output-Testing -- (5) Protokollierungspflichten der Designphase -- bb) Begründung im Einzelfall -- cc) Fazit zum Transparenzgebot , 4. Argumente gegen Transparenz -- a) Unmöglichkeit von Transparenz -- b) Unnötigkeit von Transparenz -- aa) "Human in the Loop" -- bb) Vergleich mit bereits bestehender Intransparenz -- c) Überwiegen konkurrierender Interessen -- aa) Betriebsgeheimnis -- bb) Ausspähung des Algorithmus -- cc) Datenschutz Dritter -- dd) Fazit zum Überwiegen konkurrierender Interessen -- d) Fazit zu Argumenten gegen Transparenz -- 5. Rechtliche Verortung des Transparenzgebots -- a) Einfachgesetzlich -- aa) Datenschutzrecht -- bb) Informationsfreiheitsgesetze -- cc) Verwaltungsprozessrecht -- b) Verfassungsrecht -- aa) Menschenwürdekern des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung -- bb) Demokratieprinzip -- (1) Legitimationskette -- (2) Demokratische Willensbildung -- (3) Demokratische Kontrolle -- cc) Rechtsstaatsprinzip -- 6. Fazit zum Transparenzgebot -- IV. Unschuldsvermutung -- C. Strafprozessuale Betrachtung: Umwidmung zum Tatermittlungswerkzeug -- I. Vorüberlegungen -- 1. Keine Beweisgeeignetheit -- 2. Zweifelhafte Aufklärungsgeeignetheit als Spurenansatz -- 3. Keine Ermittlungen "ins Blaue hinein" -- 4. Konkreter Ermittlungsansatz -- II. "Doppeltüren" der Datenweiterverarbeitung -- 1. Doppeltür: gefahrenabwehrrechtliche Seite -- 2. Doppeltür: strafprozessuale Seite -- a) 98 c S. 1 StPO: maschineller Abgleich von Daten -- aa) Fehlen besonderer Eingriffsschwellen -- bb) Keine Anwendbarkeit auf PPP -- b) 161 Abs. 2 StPO: katalogabhängige Maßnahmen der Datenerhebung -- c) 161 Abs. 1, 163 Abs. 1 StPO: Ermittlungsgeneralklausel -- aa) Vergleich mit der Onlinedurchsuchung vor 2017 -- (1) e. A. Zulassen der Verwendung als Spurenansatz -- (2) a. A. Ablehnung jeglicher Verwertung -- bb) Übertragung auf PPP -- III. Fazit zur Umwidmung zum Tatermittlungswerkzeug -- D. Fazit zum Kapitel II. Rechtliche Grenzen , Kapitel III. Algorithmische Wende in der Kriminalitätskontrolle - kriminologische, soziologische und rechtstheoretische Analyse

Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe Sommerer, Lucia Personenbezogenes Predictive Policing : Kriminalwissenschaftliche Untersuchung über die Automatisierung der Kriminalprognose Baden-Baden : Nomos Verlagsgesellschaft,c2020 ISBN 9783848762330

Sprache: Deutsch

Fachgebiete: Rechtswissenschaft

Schlagwort(e): Deutschland ; Gefahrenabwehr ; Verbrechenskontrolle ; Täter ; Kriminalprognose ; Algorithmus ; Informationelles Selbstbestimmungsrecht ; Hochschulschrift