Illegale Absprachen zwischen Unternehmen sind schwer aufzudecken, da sie im Verborgenen geschehen - sie fügen der Wirtschaft sowie der Allgemeinheit aber großen Schaden zu. Das Forschungsfeld Computational Antitrust nutzt daher öffentlich verfügbare Datenmengen, um Anhaltspunkte auf (potenzielle) Kartellrechtsverstöße zu erkennen. Maschinelles Lernen oder Künstliche Intelligenz bieten dabei neue Möglichkeiten, um die Automatisierung kartellrechtlicher Prozesse zu verbessern.
Doch welche Daten werden eigentlich benötigt, um Verstöße zu identifizieren? Und welche Bedeutung kommt dem Rechtsrahmen zu? - Aus rechtlicher und wirtschaftsanalytischer Sicht sind noch zahlreiche Fragen offen. Im Forschungsprojekt Data Comp (Data-Driven Detection of Competition Law Infringements: Setting Out the Legal Framework) arbeiten daher Forscher*innen aus den Bereichen Rechtswissenschaft (Institut für Unternehmensrecht und Internationales Wirtschaftsrecht) und Data Science (Business Analytics and Data Science-Center) interdisziplinär vernetzt zusammen.
Ziel ist es, sowohl die technischen Möglichkeiten, als auch den rechtlichen Rahmen der datengestützten Kartellverfolgung zu erforschen und – über Fächergrenzen hinweg – zur Schaffung neuer Parameter in der Nutzung datenbasierter Werkzeuge in der Kartellverfolgung beizutragen.
Projekt-Team:
- Univ.-Prof. Dr. Viktoria Robertson
- Dr. Jürgen Fleiß
- Univ.-Prof. Dr. Matthias Wendland
- Mag. Franziska Guggi
- Mag. Lukas Soritz
- Jan Amthauer
Das Projekt DataComp wird im Zuge der Smart Regulation-Exzellenzförderung unterstützt.
Weitere Projekte, die im Profilbereich Smart Regulation gefördert werden:
PsychoTax