Doctoral Thesis
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Soziale Netzwerke sind aus dem Alltag nicht wegzudenken. Es vergeht keine Sekunde, in der nicht abertausende Status-Updates, Kommentare und Nachrichten rund um den Globus versendet werden. Die Stellung als Informations- und Kommunikationsmedium macht die Betreiber solcher Plattformen - zahlreichen Skandalen zum Trotz - zu den Internetgiganten unserer Zeit. Insoweit ist es nicht verwunderlich, dass die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) auch und gerade mit dem Ziel angetreten ist, soziale Netzwerke zu regulieren.
Die datenschutzrechtliche Diskussion fokussierte sich vor allem auf die Betreiber von sozialen Netzwerken. Unter welchen Umständen welches Recht auf wen Anwendung findet, wer für welche Tätigkeiten verantwortlich ist, und unter welchen Bedingungen eine Verarbeitung rechtmäßig ist, wurde bislang nur pauschal beantwortet. Bei Web 2.0-Plattformen wirkt jedoch eine Vielzahl von Beteiligten zusammen, bei denen Art der Verarbeitung, verfolgte Zwecke und mögliche Rechtsgrundlagen divergieren. Dies macht eine sorgfältige Differenzierung notwendig. Das vorliegende Werk analysiert die Handlungen von Netzwerkbetreibern, Fansite-Betreibern und Nutzern in sozialen Netzwerken und zeigt gleichermaßen Voraussetzungen wie praxistaugliche Lösungen für eine datenschutzkonforme Datenverarbeitung in Hinblick auf alle Beteiligten unter der DSGVO auf.
Schwerpunkte sind die Anwendbarkeit der DSGVO, der Umfang der Verantwortlichkeit der einzelnen Akteure und die Rechtmäßigkeit der Verarbeitung. Daneben werden auch jene Besonderheiten der DSGVO, die spezifische Relevanz für soziale Netzwerke entfalten, ausführlich behandelt. Hierzu zählt etwa das Haushaltsprivileg, die Verarbeitung "sensibler" Daten, das Kopplungsverbot, das Recht auf Datenübertragbarkeit, Privacy by Default oder das vielzitierte "Recht auf Vergessenwerden".
Es werden Effizienzbegriffe zum Vergleich von statistischen Tests basierend auf verschiedenen statistischen Experimenten eingeführt. Dabei handelt es sich um die schon aus dem Vergleich von statistischen Tests in je demselben Modell bekannten asymptotischen relativen Effizienzen wie die Hodges-Lehmann-Effizienz, die Bahadur-Effizienz und die Pitman-Effizienz sowie um Kriterien basierend auf Volumina von Konfidenzbereichen. Effizienzaussagen werden unter anderem für Likelihood-Quotienten-Tests und Waldsche Tests im Rahmen eines allgemeinen multivariaten parametrischen Modells erhalten. Statistische Tests zur Prüfung von Hypothesen über die relative Wirksamkeit zweier Experimente werden vorgeschlagen. Auf der Grundlage der erhaltenen Ergebnisse erfolgt ein Vergleich der Wirksamkeit von korrespondierenden Verfahren bei verbundener Stichprobenerhebung und unabhängiger Stichprobenerhebung. Die Rolle der Kovarianzmatrix bei verbundener Stichprobenerhebung wird insbesondere unter der Annahme, dass die zugrunde liegenden Verteilungen durch k-parametrische Exponentialfamilien modellierbar sind, herausgearbeitet. Verbindungen zu Effizienzbegriffen bei Punkt- und Konfidenzbereichsschätzverfahren werden aufgezeigt. Ausführlichere Untersuchungen betreffen die korrespondierenden Hotellingschen T²-Tests im multivariaten Normalverteilungsfall, die klassischen Homogenitatstests bei k × k-Kontingenztafeln und die Wilcoxon Tests in nichtparametrischen Lagealternativmodellen