Kommerzielles Text- und Data-Mining im Urheberrecht

Inhaltsverzeichnis

• Cover
• Titel
• Copyright
• Autorenangaben
• Über das Buch
• Zitierfähigkeit des eBooks
• Vorwort
• Gliederung
• Abkürzungsverzeichnis
• A. Einführung und Hintergrund
• I. Problemaufriss –​ von der Informationsgesellschaft in die „data-​mining society“
• II. Anstoß und Gang der Arbeit
• III. Forschungsfragen
• IV. Technischer Hintergrund und begriffliche Grundlagen des Text-​ und Data-​Mining
• V. Begriffsbestimmungen und technischer Hintergrund der Informatik
• 1. Data-​Mining
• a) Alternative 1: Data-​Mining als Methode –​ Knowledge Discovery in Databases als Prozess
• b) Alternative 2: Data-​Mining als Prozess und Methode
• 2. Text-​Mining
• 3. Web-​Mining
• 4. Text-​ und Data-​Mining-​Prozess
• a) Analyseziel: Informationsgewinnung
• b) Analyserohstoff: Daten
• aa) Big Data
• bb) Big Data und die Notwendigkeit automatisierter Datenanalyseverfahren
• c) Zentrale Analysemethoden
• aa) Klassifikation
• bb) Segmentierung
• cc) Abhängigkeitsanalyse
• dd) Abweichungsanalyse
• 5. Einsatzgebiete des Text-​ und Data-​Mining
• a) Text-​ und Data-​Mining in der Wissenschaft
• b) Text-​ und Data-​Mining im kommerziellen Sektor
• c) Text-​ und Data-​Mining im hoheitlichen Einsatz
• VI. Begriffsbestimmung und technisches Verständnis der DSM-​Richtlinie
• 1. Systematik
• 2. Legaldefinition des Art. 2 Nr. 2 DSM-​RL
• a) Schlagwortartiges Verständnis der DSM-​Richtlinie
• b) Prozessorientiertes Verständnis der DSM-​Richtlinie
• c) Reichweite des Datenbegriffs in Art. 2 Nr. 2 DSM-​RL
• d) Systematische Inkohärenz zu Art. 3, 4 DSM-​RL
• 3. Kritik
• VII. Begriffsbestimmung und technisches Verständnis des Urheberrechtsgesetzes
• 1. Systematik
• 2. Legaldefinition des § 44b Abs. 1 UrhG
• 3. Kritik
• VIII. Terminologische Prämissen für den weiteren Fortgang der Arbeit
• B. Die verwertungsrechtliche Analyse des zentralen Prozessschritts der Datenauswahl im Text-​ und Data-​Mining
• I. Die Untersuchung leitende Grundsätze der urheberrechtlichen Dogmatik
• II. Datenauswahl aus Werken
• 1. Der einheitliche europäische Werkbegriff
• a) Voraussetzungen
• b) Der Schutz von Werkteilen
• 2. Eingriff in das Vervielfältigungsrecht durch die Auswahl von Werken
• a) Gründe für das Eingreifen des § 16 UrhG
• b) Grenzfälle
• aa) Keine verbindliche Schutzuntergrenze durch die Rechtsprechung
• bb) Konsequenz für das Text-​Mining
• c) Rechtliche Lösung: Die Datenauswahl als vorüberge-​ hende Vervielfältigung im Arbeitsspeicher
• d) Technische Lösung: Die Methode der abgeleiteten Textformate
• aa) Technischer Vorgang
• bb) Kritik
• III. Datenauswahl aus Datenbankwerken, § 4 Abs. 2 S. 1 UrhG
• 1. Besonderer Stellenwert der Datenauswahl aus Datenbanken für den Data-​Mining-​Prozess
• 2. Allgemeine Voraussetzungen des Datenbankbegriffs
• a) Einordnung relationaler Datenbanken unter den Datenbankbegriff
• aa) Technischer Aufbau
• bb) Voraussetzungen des Datenbankbegriffs
• (1) Problematische Voraussetzung der Unabhängigkeit
• (2) Datenkombinationen als unabhängige Elemente nach EuGH „Esterbauer“
• b) Einordnung eines Data Warehouse unter den Datenbankbegriff
• aa) Technischer Aufbau
• bb) Voraussetzungen des Datenbankbegriffs
• c) Einordnung horizontal skalierter Datenbanksysteme unter den Datenbankbegriff
• 3. Besondere Voraussetzung: Persönlich geistige Schöpfung
• 4. Eingriff in das Vervielfältigungsrecht durch den Vorgang der Datenauswahl
• a) Technischer Vorgang des Abrufs
• b) Abruf einzelner Daten
• c) Notwendige Differenzierung beim Abruf der gesamten Datenbank
• IV. Datenauswahl aus Datenbanken sui generis, §§ 87a ff. UrhG
• 1. Besondere Voraussetzung: Quantitativ oder qualitativ wesentliche Investition
• a) Wesentliche Investition
• b) „Allerweltsinvestition“ oder signifikante Investition
• 2. Eingriff in das Vervielfältigungsrecht durch die Datenauswahl
• a) Problemaufriss und Unterschiede in der Bewertung zum Abruf aus Werken und Datenbankwerken
• b) Abruf einzelner Daten
• c) Wiederholter und systematischer Abruf einzelner Daten
• aa) Die Datenauswahl als normale Nutzung, § 87b Abs. 1 S. 2 Alt. 1 UrhG
• bb) Keine unzumutbare Beeinträchtigung berechtig-​ ter Interessen, § 87b Abs. 1 S. 2 Alt. 2 UrhG
• d) Abruf des gesamten Datenbestandes aus einer Datenbank
• 3. Sonderfall des in-​database data mining
• V. Datenauswahl aus vertraglich geschützten Datenbanken
• 1. EuGH „Ryanair“
• 2. Rechtliche Implikationen der Datenauswahl
• VI. Der urheberrechtliche Schutz von Webseiten und seine Konsequenzen für die Datenauswahl
• 1. Technische Struktur einer HTML-​Webseite
• 2. Urheberrechtlicher Schutz von Webseiten
• a) Webseiten als (Multimedia-​)Werk
• b) Webseiten als Datenbankwerk
• c) Webseiten als Datenbank sui generis
• aa) Einordnung für einzelne Benutzeroberflächen
• bb) Einordnung für mehrere HTML-​Webseiten und Plattformstrukturen
• cc) Besondere Voraussetzung: Quantitativ oder qualitativ wesentliche Investition
• d) Webseiten als Computerprogramm
• 3. Eingriff in das Vervielfältigungsrecht durch die Datenauswahl
• a) Technischer Vorgang der Datenauswahl durch Screen-​Scraping-​Software
• b) Abruf von Daten aus Webseiten
• c) Abruf von Daten aus Webseiten als Datenbank sui generis
• aa) Keine andere Wertung durch EuGH „Innoweb“
• bb) Unwirksamkeit entgegenstehender vertraglicher Beschränkungen gem. § 87e UrhG
• VII. Zwischenergebnis
• C. Die verwertungsrechtliche Analyse der weiteren Prozessschritte des Text-​ und Data-​Mining
• I. Datenvorbereitung (Preprocessing)
• 1. Preprocessing von Werken
• a) (Weiterer) Eingriff in das Vervielfältigungsrecht
• b) Kein Eingriff in das Bearbeitungsrecht durch Annotation und Reduktion des Datenbestandes
• 2. Preprocessing von Datenbanken
• II. Transformation in eine Datenmatrix oder ein Textkorpus
• 1. Technische Vorgaben
• 2. Eingriff in das Vervielfältigungsrecht durch Konvertierung in ein maschinenlesbares Datenformat
• a) Die urheberrechtliche Schutzfähigkeit einer Datenmatrix
• aa) Schutzfähigkeit gem. §§ 2 Nr. 7, 4 Abs. 2 S. 1 UrhG
• bb) Schutzfähigkeit als neue Datenbank gem. § 87a Abs. 1 S. 2 UrhG
• (1) Ausschluss von Spin-​off-​Datenbanken durch die Rechtsprechung
• (2) Übertragung auf die vorliegende Konstellation
• b) Die urheberrechtliche Schutzfähigkeit eines Textkorpus
• 3. Eingriff in das Recht zur öffentlichen Wiedergabe bei Veröffentlichung der Datenmatrix
• a) Konstellation 1
• b) Konstellation 2
• 4. Eingriff in das Recht zur öffentlichen Wiedergabe bei Veröffentlichung des Textkorpus
• III. Data-​Mining im engeren Sinne: Die Anwendung des Data-​Mining-​Algorithmus
• 1. Technische Betrachtung
• a) Konfigurierte Algorithmen
• b) Selbstlernende Algorithmen
• 2. Urheberrechtliche Bewertung des Analysevorgangs
• 3. Urheberrechtliches Schicksal des Data-​Mining-​Algorithmus
• a) Konfigurierte Algorithmen
• b) Selbstlernende Algorithmen
• IV. Evaluation und Interpretation der offenbarten Muster
• V. Gesamtergebnis der verwertungsrechtlichen Analyse des Text-​ und Data-​Mining-​Prozesses
• D. Die urheberrechtliche Schutzfähigkeit der Text-​ und Data-​Mining-​Ergebnisse
• I. Abgrenzung zwischen Text-​ und Data-​Mining-​Ergebnissen und KI-​Erzeugnissen
• II. Schutzfähigkeit unter dem einheitlichen europäischen Werkbegriff
• 1. Der Anthropozentrismus des Werkbegriffs als Ausschlusskriterium
• 2. Möglichkeit eines derivativen Schutzes?
• III. Schutzfähigkeit unter dem Schutzrecht sui generis des Datenbankherstellers
• 1. Voraussetzungen des § 87a Abs. 1 S. 1 UrhG
• 2. Berücksichtigungsfähigkeit der Investition
• a) Abgrenzungspostulat nach EuGH „BHB/​William Hill“
• b) Problem der „selbstständigen Investition“ in mehrstufigen Datenanalyseprozessen
• 3. Teleologische Extension der Voraussetzung der Beschaffung in § 87a Abs. 1 S. 1 UrhG
• a) Kritische Würdigung des Begriffs der Rohdaten
• b) Ambivalente Auswirkung einer teleologisch-​extensiven Auslegung auf das Text-​ und Data-​Mining
• c) Weitere Bedenken
• 4. Das Zusammenspiel des relativen und absoluten Datenbankschutzes und die Konsequenz der faktischen Exklusivität
• IV. Der Schutz von Text-​ und Data-​Mining-​Ergebnissen im US-​amerikanischen Copyright Law
• 1. Zielsetzung des Rechtsvergleichs
• 2. Schutzfähigkeit von Daten und Datensammlungen
• 3. Für das Text-​ und Data-​Mining entscheidende Voraussetzungen des Werkschutzes
• 4. Misappropriation-​Doktrin
• a) Voraussetzungen
• b) Anwendung auf die Ergebnisse des Text-​ und Data-​Mining-​Prozesses
• 5. Schutz in den USA erzeugter Text-​ und Data-​Mining-​Ergebnisse über §§ 87a ff. UrhG
• a) Ansatz über § 127a Abs. 2 UrhG
• b) Schutz durch Unterlizenzierung an europäische Tochtergesellschaften
• V. Zwischenergebnis
• E. Einordnung der Schrankenbestimmungen zum Text-​ und Data-​Mining in den Acquis Unionaire
• I. Entstehungsgeschichte
• II. Die DSM-​Richtlinie im Acquis Unionaire des Urheberrechts
• 1. Der Acquis Unionaire des Urheberrechts
• 2. Integration der DSM-​Richtlinie
• III. Defizite der bisher einschlägigen Rechtslage für das Text-​ und Data-​Mining
• 1. Art. 5 Abs. 1 InfoSoc-​RL
• 2. Art. 5 Abs. 3 lit. a InfoSoc-​RL
• 3. Art. 6 Abs. 1, 2 lit. b Datenbank-​RL
• 4. Bewertung des bisherigen Schrankenregimes
• IV. Verhältnis der DSM-​Richtlinie zur InfoSoc-​Richtlinie
• 1. Art. 3, 4 DSM-​RL als leges speciales zu den Schranken der InfoSoc-​ und Datenbank-​Richtlinie
• 2. Gegenansicht
• 3. Bewertung
• F. Materiellrechtliche Würdigung der Schrankenbestimmung des Art. 4 DSM-​RL
• I. Voraussetzungen, Art. 4 Abs. 1 DSM-​RL
• 1. Persönlicher Anwendungsbereich
• 2. Sachlicher Anwendungsbereich
• a) Keine Notwendigkeit einer extensiven Auslegung
• b) Digitalisierung
• c) Einzelnes Werk
• 3. Rechtmäßiger Zugang
• a) Veröffentlichung von Schutzgegenständen im Internet ohne Zustimmung des Rechtsinhabers
• b) Rechtfertigung der Voraussetzung über den Dreistufentest
• 4. Urheberpersönlichkeitsrechtliche Aspekte
• II. Speicherung, Art. 4 Abs. 2 DSM-​RL
• III. Nutzungsvorbehalt, Art. 4 Abs. 3 DSM-​RL
• 1. Sinn und Zweck des maschinenlesbaren Nutzungsvorbehalts
• 2. Problemaufriss
• 3. Robots.txt als maschinenlesbares Mittel i. S. v. Art. 4 Abs. 3 DSM-​RL
• a) Einordnung als technische Schutzmaßnahme
• b) Einordnung als Erklärungszeichen
• 4. Rechtsfolgen der Erklärung eines maschinenlesbaren Nutzungsvorbehalts
• 5. Probleme im Zusammenhang mit Art. 7 Abs. 2 S. 2 DSM-​RL
• IV. Flankierender Rechtsvorbehalt, Umkehrschluss aus Art. 7 Abs. 1 DSM-​RL
• V. Auswirkungen des Private Ordering
• 1. Drohender überschießender Schutz
• 2. Auswirkung des Private Ordering auf die angeordnete Vergütungsfreiheit
• 3. Abgleich mit empirischen Untersuchungen
• 4. Lösung des Problems über ein bereichsspezifisches Zugangsrecht zu analyserelevanten Daten?
• a) Konstruktion über das bestehende Datenbankherstellerrecht
• b) Dogmatische Bedenken
• VI. Public-​Private Partnership: Verhältnis zu Art. 3 DSM-​RL
• VII. Vorläufige Bewertung
• G. Die Umsetzung der Schranke zum kommerziellen Text-​ und Data-​Mining in das Urheberrechtsgesetz
• I. Umsetzungsspielraum durch den Harmonisierungsgrad
• II. Ausnahme oder Beschränkung
• III. Umsetzung in § 44b Abs. 2, 3 UrhG
• 1. Systematik
• 2. Voraussetzungen, § 44b Abs. 2 S. 1 UrhG
• a) Vervielfältigungen von Werken
• aa) Keine überschießende Umsetzung durch § 44b Abs. 2 S. 1 UrhG
• bb) Richtlinienkonforme Auslegung im Hinblick auf Art. 15 Abs. 1 DSM-​RL
• cc) Keine richtlinienkonforme Auslegung im Hinblick auf weitere Verwertungsrechte
• b) Rechtmäßiger Zugang
• 3. Löschpflicht, § 44b Abs. 2 S. 2 UrhG
• a) Auslegungsprämissen
• aa) Zeitpunkt
• bb) Umfang
• cc) Rechtsfolgen eines Verstoßes gegen die Löschpflicht
• b) Konzeptionelle Schwäche der Löschpflicht
• 4. Nutzungsvorbehalt, § 44b Abs. 3 S. 1 UrhG
• a) Begriff des Nutzungsvorbehalts
• b) Problematische Aspekte
• c) Unwirksamkeit des Nutzungsvorbehalts
• 5. Maschinenlesbarer Nutzungsvorbehalt, § 44b Abs. 3 S. 2 UrhG
• a) Diskriminierungsverbot
• b) Problematik der fehlenden Identität zwischen Rechtsinhaber und Webseitenbetreiber
• aa) Praxis der Rechtseinräumung im Internet
• bb) Zurechnung des erklärten Nutzungsvorbehalts über konkludente Vollmachtserteilung
• cc) Voraussetzungen und Grenzen
• dd) Übertragung auf § 44b Abs. 3 S. 2 UrhG
• (1) Voraussetzungen
• (2) Bewertung
• c) Fehlende Techniksensibilität des § 44b Abs. 3 S. 2 UrhG
• d) Unwirksamkeit maschinenlesbarer Nutzungsvorbehalte
• 6. Vergütungsproblematik
• IV. Verhältnis zu weiteren Schrankenregelungen des UrhG
• 1. § 44a UrhG
• 2. § 87c Abs. 1 S. 1 Nr. 4 UrhG
• 3. § 69d Abs. 4 UrhG
• V. Anpassung des § 95b Abs. 1 S. 1 Nr. 1, Abs. 3 Nr. 1 UrhG
• VI. Konzeptionelle Schwäche der Schrankenregelung am Beispiel der Presse
• 1. Grundsätze der Rechtsprechung des EuGH
• 2. Keine Übertragung der Grundsätze auf Art. 4 DSM-​RL
• 3. Kein Ausweichen auf §§ 50, 63 Abs. 1, 2 S. 1 UrhG
• 4. Kritik
• VII. Bewertung des § 44b UrhG unter Berücksichtigung der Erkenntnisse zu Art. 4 DSM-​RL
• 1. Stärkung der Rechtsinhaber durch die drei Instrumente des Private Ordering
• 2. Keine Beseitigung der rechtlichen Fragmentierung durch die DSM-​Richtlinie
• 3. Weitere identifizierte Schwächen der Schranke
• a) Regelungslücke im Hinblick auf die fehlende Identität zwischen Rechtsinhaber und Webseitenbetreiber
• b) Fehlende Techniksensibilität
• c) Anreizfunktion zur Abschottung gemeinfreier Inhalte
• 4. Die Schranke als Ausdruck einer problematischen verwertungsrechtlichen Einschätzung des Gesetzgebers
• 5. Gesamtfazit
• H. Alternative Überlegungen zur Einordnung des Text-​ und Data-​Mining
• I. Alternative auf Schrankenebene: Die Fair-​Use-​Doktrin des US-​amerikanischen Copyright Law
• 1. Die Voraussetzungen der Fair-​Use-​Doktrin und ihre Anwendung auf das Text-​ und Data-​Mining
• a) Erster Faktor
• b) Zweiter Faktor
• c) Dritter Faktor
• d) Vierter Faktor
• 2. Vergleich der Fair-​Use-​Lösung zu Art. 4 DSM-​RL
• a) Keine allgemeine Unterlegenheit eines enumerativen Regelungsansatzes
• b) Identifizierte Schwächen des Art. 4 DSM-​RL als „Wettbewerbsnachteil“ zu Fair-​Use-​Regimen
• II. Alternativen auf Schutzbereichsebene
• 1. Text-​ und Data-​Mining als freier digitaler Werkgenuss
• a) Idee des freien digitalen Werkgenusses
• b) Verwertungsrechtliche Implikationen
• 2. Freistellung des Text-​ und Data-​Mining über § 5 Abs. 1 UrhG, §§ 24 UrhG a. F., 23 Abs. 1 UrhG
• a) Dogmatische Anknüpfung an § 5 Abs. 1 UrhG
• b) Dogmatische Anknüpfung an §§ 24 UrhG a. F., 23 Abs. 1 UrhG
• c) Bewertung
• 3. Idee eines normativen Vervielfältigungsrechts zur Freistellung des Text-​ und Data-​Mining auf Schutzbereichsebene
• a) Konstruktion eines normativen Vervielfältigungsrechts des Art. 2 lit. c InfoSoc-​RL in EuGH „Metall auf Metall“
• b) Übertragbarkeit auf die sonstigen Vervielfältigungsrechte in Art. 2 InfoSoc-​RL
• aa) Pro
• bb) Contra
• c) Bewertung
• I. Vorschlag eines neuen § 16 Abs. 3 UrhG n. F.
• I. § 23 UrhG Abs. 3 S. 3 UrhG als regelungstechnisches Vorbild
• II. Konkrete Ausgestaltung des § 16 Abs. 3 UrhG n. F.
• III. Erläuterungen
• 1. § 16 Abs. 3 S. 1 UrhG n. F.
• 2. § 16 Abs. 3 S. 2 UrhG n. F.
• 3. § 16 Abs. 3 S. 3 UrhG n. F.
• IV. Vorteile der Lösung gegenüber der eingeführten Schranke des § 44b UrhG
• J. Ergebnisse und Schlussbetrachtung
• I. Zusammenfassung der Ergebnisse in Thesen
• II. Wertende Schlussbetrachtung
• Literaturverzeichnis