svrv-verbrauchergerechtes-scoring
Dieses Dokument ist Teil der Anfrage „Gutachten des Sachverständigenrats für Verbraucherfragen“
278 LITERATUR
Hardy, Q. (2012). Just the facts. Yes, all of them. Abgeru- Homonoff, T., O’ Brien, R. & Sussman, A. (2017). Does access
fen am 31. Mai 2018 von https://www.nytimes. to FICO scores influence financial behavior? Evidence
com/2012/03/25/business/factuals-gil-elbaz-wants- from a field experiment with student loan borrowers.
to-gather-the-data-universe.html In A. Gneezy, V. Griskevicius & P. Williams (Hrsg.),
NA – Advances in Consumer Research, 45 (S. 170–174).
Härting, N. (2015). Vier Thesen zur neu entbrannten Scoring-
Duluth, MN: Association for Consumer Research.
Debatte. Abgerufen am 27. September 2018 von
https://www.cr-online.de/blog/2015/05/20/vier- Hosell, S. & Schleusener, M. (2016). Expertise zum Thema
thesen-zur-neu-entbrannten-scoring-debatte/ „Personalisierte Preisdifferenzierung im Online-Han
del“. Studien und Gutachten im Auftrag des Sachver
Heinemann, O. & Wäßle, F. (2010). Datenschutzrechtlicher
ständigenrats für Verbraucherfragen. Berlin: Sachver-
Auskunftsanspruch bei Kreditscoring. Inhalt und
ständigenrat für Verbraucherfragen.
Grenzen des Auskunftsanspruchs nach § 34 BDSG.
MultiMedia und Recht, 13(9), 600–604. Hurley, M. & Adebayo, J. (2016). Credit scoring in the era of
big data. Yale Journal of Law and Technology, 18(1),
Heintz, B. (2007). Zahlen, Wissen, Objektivität: Wissenschafts
148–216.
soziologische Perspektiven. In A. Mennicken &
H. Vollmer (Hrsg.), Zahlenwerk. Kalkulation, Orga Ilic, D., Djulbegovic, M., Jung, J. H., Hwang, E. C., Zhou, Q.
nisation und Gesellschaft (S. 65–85). Wiesbaden: & Cleves, A. (2018). Prostate cancer screening with
VS Verlag für Sozialwissenschaften. prostate-specific antigen (psa) test: A systematic
review and meta-analysis. BMJ, 362, k3519.
Hellgardt, A. (2016). Regulierung und Privatrecht. Staatliche
Verhaltenssteuerung mittels Privatrecht und ihre Infas (2018). Verbraucher-Scoring: Repräsentativbefragung
Bedeutung für Rechtswissenschaft, Gesetzgebung und zur Akzeptanz und Kenntnis über (neuartige) Sco
Rechtsanwendung. Tübingen: Mohr Siebeck. ring-Methoden. Studien und Gutachten im Auftrag des
Sachverständigenrats für Verbraucherfragen. Berlin:
Heuzeroth, T. & Seibel, K. (2018). Die gefürchtete SCHUFA-
Sachverständigenrat für Verbraucherfragen.
Formel gerät ins Wanken. Abgerufen am 25. Sep-
tember 2018 von https://www.welt.de/wirtschaft/ James, G.; Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An
article175643056/DSGVO-Neue-Datenschutzre- introduction to statistical learning. New York: Springer
geln-koennten-SCHUFA-zu-schaffen-machen.html
Jenny, M. A., Pachur, T., Williams, S. L., Becker, E. & Margraf,
Höller, H.-P. & Wedde, P. (2018). Die Vermessung der Beleg- J. (2013). Simple rules for detecting depression.
schaft, Mitbestimmungspraxis Nr. 10/2018. Düsseldorf: Journal of Applied Research in Memory and Cognition,
Hans-Böckler-Stiftung. 2(3), 149–157.
Hoeren, T. (2016). Thesen zum Verhältnis von Big Data und Jentzsch, N. (2016). Kreditwürdigkeitsanalysen im Zeitalter
Datenqualität. Erste Raster zum Erstellen juristischer von Big Data: Innovation oder Revolution? Wirt
Standards. MultiMedia und Recht, 19(1), 8–11. schaftsdienst, 96(9), 644–647.
Hoffmann, S. (2018). Social credit: technology-enhanced Jentzsch, N. (2018). Hysterie und Hype um KI. Abgerufen
authoritarian control with global consequences. ASPI am 17. August 2018 von http://www.fr.de/kultur/
International Cyber Policy Centre Policy Brief 6. netz-tv-kritik-medien/netz/kuenstliche-intelli-
genz-hysterie-und-hype-um-ki-a-1532908
Hoffmann-Riem, W. (1998). Informationelle Selbstbestim-
mung in der Informationsgesellschaft. Archiv des Ji, S., Li, W., Srivatsa, M., He, J. & Beyah, R. (2016). General
öffentlichen Rechts, 123(3), 513–540. graph data de-anonymization: From mobility traces
to social networks. ACM Transactions on Information
Hoffmann-Riem, W. (2016). Innovation und Recht – Recht und
and System Security, 18(4), 12:1–12:29.
Innovation: Recht im Ensemble seiner Kontexte. Tübin-
gen: Verlag Mohr Siebeck. Joeres, A. (2018). Parcoursup – das außerirdische Universitäts
auswahlsystem der französischen Regierung. Abgeru-
Hofmann, J. & Bergemann, B. (2017). Die informierte
fen am 15. Juni 2018 von https://algorithmenethik.
Einwilligung: Ein Datenschutzphantom. Abgerufen am
de/2018/05/30/parcoursup-das-ausserirdische-uni-
12. Juni 2018 von https://netzpolitik.org/2017/die-
versitaetsauswahlsystem-der-franzoesischen-regie-
informierte-einwilligung-ein-datenschutzphantom/
rung/
Hofstetter, Y. (2016). Das Ende der Demokratie. Wie die
Jordan, S., von der Lippe, E., Starker, A., Hoebel, J. &
künstliche Intelligenz die Politik übernimmt und uns
Franke, A. (2015). Einflussfaktoren für die Teilnahme
entmündigt. Gütersloh: C. Bertelsmann Verlag.
an Bonusprogrammen der gesetzlichen Kranken-
Holm, S. (1979). A simple sequentially rejective multiple test versicherung. Ergebnisse der Studie „Gesundheit in
procedure. Scandinavian Journal of Statistics, 6(2), Deutschland aktuell“. Das Gesundheitswesen 2015,
65–70. 77(11), 861–868.
LITERATUR 279
Junge, B. (2012). Wer hat meine Daten? Abgerufen am 31. Mai Kolany-Raiser, B. (2016). Der Verbraucher als Datenliefe-
2018 von https://www.tagesspiegel.de/medien/digi- rant: Rechtliche Aspekte von „smarten“ Produkten.
tale-welt/vernetzung-wer-hat-meine-daten/7223236- In C. Bala & W. Schuldzinsk (Hrsg.), Schöne neue
all.html Verbraucherwelt? Big Data, Scoring und das Internet
der Dinge (S. 47–66). Düsseldorf: Verbraucherzentrale
Just, N. & Latzer, M. (2016). Governance by algorithms: Reality
NRW.
construction by algorithmic selection on the internet.
Media, Culture & Society, 39(2), 238–258. Korczak, D. & Wilken, M. (2008). Scoring im Praxistest: Aus
sagekraft und Anwendung von Scoringverfahren in
Kalis, B. (2018). Leistungs- und Vertragsrecht (§ 44). In
der Kreditvergabe und Schlussfolgerungen. München:
H. Sodan (Hrsg.), Handbuch des Krankenversiche
Verbraucherzentrale Bundesverband e. V.
rungsrechts. München: Verlag C. H. Beck.
Kosinski, M., Stillwell, D. & Graepel, T. (2013). Private traits
Kamp, M. & Weichert, T. (2005). Scoringsysteme zur Beurtei
and attributes are predictable from digital records
lung der Kreditwürdigkeit. Chancen und Risiken für
of human behavior. Proceedings of the National
Verbraucher. Kiel: Unabhängiges Landeszentrum für
Academy of Sciences of the United States of America,
Datenschutz Schleswig-Holstein (ULD).
110, 5802–5805.
Kehl, D., Guo, P. & Kessler, S. (2017). Algorithms in the
Kosinski, M., Stillwell, D., Kohli, P., Bachrach, Y. & Grae-
criminal justice system: assessing the use of risk
pel, T. (2012). Personality and website choice. In:
assessments in sentencing. Responsive Communities
ACM Conference on Web Sciences (Hrsg.), ACM Web
Initiative, Berkman Klein Center for Internet & Society,
Sciences 2012. Abgerufen am 29. Mai 2018 von https://
Harvard Law School.
www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/
Kerler, W., Köppen, U., Schnuck, O. & Zierer, M. (2018). uploads/2016/02/person_WebSci_final.pdf
Lücken im Prüfsystem. Auskunfteien beauftragen Gut
Kostka, G. (2018). China’s social credit systems and public
achten selbst. Abgerufen am 16. Mai 2018 von www.
opinion: Explaining high levels of approval. Abgerufen
br.de/nachrichten/luecken-im-pruefsystem-von-aus-
am 27. September 2018 von https://ssrn.com/
kunfteien-100.html
abstract=3215138
Kettner, S.-E., Thorun, C. & Vetter, M. (2018). Wege zur
Kraft, M. & Hering, J. (2017). Potenziale von Telematik-Tarifen
besseren Informiertheit. Verhaltenswissenschaftliche
in der Kfz-Versicherung in Deutschland. Zeitschrift
Ergebnisse zur Wirksamkeit des One-Pager-Ansatzes
für die gesamte Versicherungswissenschaft, 106(5),
und weiterer Lösungsansätze im Datenschutz. Berlin:
503–524.
ConPolicy GmbH. Institut für Verbraucherpolitik.
Kraftfahrt-Bundesamt (2017). Rund um den Punkt – kurz
Kim, P. (2017). Data-driven discrimination at work. William &
gefasst. Abgerufen am 1. Oktober 2018 von https://
Mary Law Review, 48(6), 857–936.
www.kba.de/SharedDocs/Publikationen/DE/Presse/
Kingreen, T. (2003). Das Sozialstaatsprinzip im europäischen rund_um_den_Punkt_kurz_gefasst_faltblatt_pdf.
Verfassungsverbund. Gemeinschaftsrechtliche Einflüs pdf?__blob=publicationFile&v=6
se auf das deutsche Recht der gesetzlichen Kranken
Lazer, D., Kennedy, R., King, G. & Vespignani, A. (2014). The
versicherung. Tübingen: Verlag Mohr Siebeck.
parable of google flu: Traps in big data analysis.
Kleinberg, J., Mullainathan, S. & Raghavan, M. (2016). Science, 343(6176), 1203–1205.
Inherent trade-offs in the fair determination of risk
Lessmann, S., Baesens, B., Seow, H. V. & Thomas, L. C.
scores. arXiv preprint arXiv:1609.05807.
(2015). Benchmarking state-of-the-art classification
Klement, J. H. (2006). Verantwortung. Funktion und Legitima algorithms for credit scoring: An update of research.
tion eines Begriffs im Öffentlichen Recht. Tübingen: European Journal of Operational Research, 247(1),
Mohr Siebeck. 124–136.
Klimke, D. (2015). Telematik-Tarife in der Kfz-Versicherung. Levinger, B., Benton, M. & Meier, S. (2011). The cost of not
Recht und Schaden, 42(5), 217–225. knowing the score: Self-estimated credit scores and
financial outcomes. Journal of Family and Economic
Kloepfer, M. & Kutzschbach, G. (1998). SCHUFA und Daten-
Issues, 32(4), 566–585.
schutzrecht. MultiMedia und Recht, 1(12), 650-659.
Lintorf, K. (2012). Zur individuellen und gesellschaftlichen
Koch, R. (2017). Kommentierung der AKB 2015 (außer Kfz-
Bedeutung von Schulnoten. In K. Lintorf, Wie vorher
Unfallversicherung). In H. Baumann, R. M. Beckmann,
sagbar sind Grundschulnoten? Prädiktionskraft indivi
K. Johannsen, R. Johannsen & R. Koch (Hrsg.),
dueller und kontextspezifischer Merkmale (S. 19–35).
Versicherungsvertragsgesetz. Großkommentar
Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.
(Bd. 12). Berlin: De Gruyter.
Lipton, Z. Z. (2017). The mythos of model interpretability.
arXiv preprint arXiv:1606.03490.
280 LITERATUR
Litman, T. (2005). Pay-as-you-drive pricing and insurance Merry, S. E., Davis, K. E. & Kingsbury, B. (Hrsg.). (2015). The
regulatory objectives. Journal of Insurance quiet power of indicators. Measuring governance, cor
Regulation, 23(3). ruption, and rule of law. Cambridge, UK: Cambridge
University Press.
Looschelders, D. (2015). Fragmentierung der Kollektive in
der Privatversicherung – juristische Implikationen. Metz, R. (2009). Scoring: Licht im Tunnel. Verbraucher und
Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft, Recht, 24(11), 403–408.
104(4), S. 481–499.
Meyer, K. (2017). Theorien der Intersektionalität zur Einfüh
Lowry, S. & Macpherson, G. (1988). A blot on the profession. rung. Hamburg: Junius Verlag.
British Medical Journal (Clinical Research ed.),
Micklitz, H.-W. (2014). Unfair terms in consumer contracts. In
296(6623), 657.
N. Reich, H.-W. Micklitz, P. Rott & K. Tonner (Hrsg.),
Lunt, C. (2014). Patentnr. 8,806,584 B2. Washington, DC: U.S. European Consumer Law (S. 125-164). Cambrige/Ant-
Patent and Trademark Office. werpen/Portland: Intersentia.
Lupton, D. (2016). The quantified self. Cambridge: Polity. Micklitz, H.-W. (2017). Ungeheuerliche Neuigkeiten?
Verbraucher und Recht, 32(2), 43-46.
Lüttringhaus, J. D. (2018). Mehr Freiheit wagen im Versi-
cherungsrecht durch daten- und risikoadjustierte Micklitz, H.-W., Oehler, A., Piorkowsky, M.-B., Reisch, L. A. &
Versicherungstarife – „Pay-as-you-drive“-, „Pay-as- Strünck, C. (2010). Der vertrauende, der verletzliche
you-live“- und „Smart-Home“-Tarife als Herausforde- oder der verantwortungsvolle Verbraucher? Plädoyer
rung für das Versicherungsvertragsrecht. Max Planck für eine differenzierte Strategie in der Verbraucherpoli
Private Law Research Paper No. 17/18. tik. Stellungnahme des wissenschafltichen Beirats Ver
braucher- und Ernährungspolitik beim BMELV. Berlin.
Marschall, T., Morawitzky, D., Reutter, M., Schwartz, R. &
Baars, H. (2015). Netzwerkanalysen für die Be- Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S. & Floridi, L.
trugserkennung im Online-Handel. In O. Thomas (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate.
& F. Teuteberg (Hrsg.), Proceedings der 12. Inter Big Data & Society, 3(2), 1–21.
nationalen Tagung Wirtschaftsinformatik (WI 2015)
Möller, J. & Florax, B.-C. (2003). Datenschutzrechtliche Un-
(S. 1859–1873). Osnabrück: Universität Osnabrück.
bedenklichkeit des Scoring von Kreditrisiken? Neue
Martini, M. (2017). Algorithmen als Herausforderung für die Juristische Wochenschrift, 56(38), 2724–2726.
Rechtsordnung. Juristenzeitung, 72(21), 1017-1025.
Moll, S. (2016). Präzise berechneter Rassismus. DIE ZEIT
Martini, M. (2018). Kommentierung von Art. 22 DSGVO u. a. vom 6. Juni 2016, https://www.zeit.de/gesellschaft/
In B. P. Paal, B. Paal & D. Pauly (Hrsg.), Beck’sche zeitgeschehen/2016-06/algorithmen-rassismus-
Kompakt-Kommentare. Datenschutz-Grundverord straftaeter-usa-justiz-aclu.
nung und Bundesdatenschutzgesetz. München: Verlag
Montavon, G., Samek, W. & Müller, K.-R. (2018). Methods
C. H. Beck.
for interpreting and understanding deep neural net-
Mathis, K. (2017). Nachhaltige Entwicklung und Generationen works. Digital Signal Processing, 73, 1–15.
gerechtigkeit. Eine interdisziplinäre Studie aus
Moorcraft, B. (2018). LGA launches ‘fun and simple’ selfiequote
rechtlicher, ökonomischer und philosophischer Sicht.
tool. Abgerufen am 23. Mai 2018 von https://www.
Tübingen: Mohr Siebeck.
insurancebusinessmag.com/us/news/technology/
Mau, S. (2017). Das metrische Wir. Über die Quantifizierung des lga-launches-fun-and-simple-selfiequote-tool-90113.
Sozialen. Berlin: Suhrkamp Verlag. aspx
Maxwell, W. J. (2015). Principles-based regulation of personal Moos, F. & Rothkegel, T. (2016). Nutzung von Scoring-Diens-
data: The case of ‘fair processing’. International Data ten im Online-Versandhandel. Scoring-Verfahren
Privacy Law, 5(3), 205–216. im Spannungsfeld von BDSG, AGG und DS-GVO.
Zeitschrift für Datenschutz, 6(12), 561–658.
McLaughlin, C. (2013). Die Besserwisser. Abgerufen am 1. Juni
2018 von https://www.zeit.de/2013/28/acxiom Muller, J. Z. (2018). The tyranny of metrics. Princeton, N.J.,
USA: Princeton University Press.
Mengden, M. (2018). Zugangsfreiheit und Aufmerksamkeits
regulierung. Zur Reichweite des Gebots der Gewähr Müller-Peters, H. & Wagner, F. (2017). Geschäft oder Gewissen?
leistung freier Meinungsbildung am Beispiel algorith Vom Auszug aus der Versicherung aus der Solidarge
mengestützter Zugangsdienste im Internet. Tübingen: meinschaft. Goslar: Studiengesellschaft für verbrau-
Mohr Siebeck. chergerechtes Versichern e. V.
Merry, S. E. (2016). The seductions of quantification. Measuring Narayanan, A. & Shmatikov, V. (2008). Robust de-anonymiza-
human rights, gender violence, and sex trafficking. tion of large sparse datasets (How to break anonymi-
Chicago, IL, USA/London: The University of Chicago ty of the netflix prize dataset). Proceedings of the 2008
Press. IEEE Symposium on Security and Privacy, 111–125.
LITERATUR 281
Narayanan, A. & Shmatikov, V. (2009). De-anonymizing social Passig, K. (2017). Fünfzig Jahre Black Box. Merkur – Deutsche
networks. Proceedings of the 2009 30th IEEE Symposi Zeitschrift für Europäisches Denken, 71(823), 16–30.
um on Security and Privacy, 173–187.
Peppet, S. R. (2011). Unraveling privacy: The personal
Nieber, K. (2014). Bedeutung von geschlechtsspezifischen prospectus and the threat of a full-disclosure
Unterschieden in der Arzneimitteltherapie. In M. Ga- future. Northwestern University Law Review, 105(3),
debusch Bondio & E. Katsari (Hrsg.), Gender-Medizin: 1153–1204.
Krankheit und Geschlecht in Zeiten der individualisier
Perel, M. & Elkin-Koren, N. (2017). Black box tinkering:
ten Medizin (S. 69-85). Bielefeld: transcript Verlag.
Beyond disclosure in algorithmic enforcement.
Nilsson, N. (2009). The quest for artificial intelligence. A history Florida Law Review, 69, 181–221.
of ideas and achievements. New York: Cambridge
Petersen, S. (2000). Grenzen des Verrechtlichungsgebots im
University Press.
Datenschutz. Hamburg: LIT Verlag.
Norddeutscher Rundfunk (Hrsg.) (2016). Nackt im Netz:
Petri, T. B. (2003). Sind Score-Werte rechtswidrig? Datenschutz
Millionen Nutzer ausgespäht. Abgerufen am
und Datensicherheit, 27(2), 631–636.
12. Juni 2018 von https://www.ndr.de/nachrichten/
netzwelt/Nackt-im-Netz-Millionen-Nutzer-ausge- Phillips, N. D., Neth, H., Woike, J. K. & Gaissmaier, W. (2017).
spaeht,nacktimnetz100.html FFTrees: A toolbox to create, visualize, and evaluate
fast-and-frugal decision trees. Judgment and Decision
OECD (2013). Exploring the economics of personal data: A
Making, 12(4), 344–368.
survey of methodologies for measuring monetary
value. OECD Digital Economy Papers, No. 220. Paris: Picker, E. (2008). Das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz –
OECD Publishing. Gebot allgemeiner Gleichbehandlung? In P. Hanau,
J. T. Thau & H. P. Westermann (Hrsg.), Gegen den
Oehler, A. (2017). Grundsätze ordnungsgemäßer Bewertung
Strich. Festschrift für Klaus Adomeit (S. 541–562). Köln:
durch Scoring (The basics of generally accepted
Luchterhand.
scoring principles). Wirtschaftsdienst, 97(10), 784–751.
Piltz, G. & Holländer, C. (2008). Scoring als modernes Orakel
Oehler, A., Horn, M. & Wendt, S. (2016). Was taugt die
von Delphi. Wie die geplante Änderung des Bundes-
Finanzberatung durch Robo-Advisors wirklich? Der
datenschutzgesetzes (BDSG) Transparenz und Rechts-
Neue Finanzberater, 2016 (2), 23–25.
sicherheit schaffen will. Zeitschrift für Rechtspolitik,
O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data 41(5), 143–146.
increases inequality and threatens democracy. New
Podszun, R., Busch, C. & Henning-Bodewig, F. (2018). Behörd
York: Crown.
liche Durchsetzung des Verbraucherrechts? Darstellung
OpenSCHUFA (2018). OpenSCHUFA – wir knacken die SCHUFA. und Systematisierung von Möglichkeiten und Defiziten
Abgerufen am 25. September 2018 von www.start- der privaten Durchsetzung des Verbraucherschutzes
next.com/openSCHUFA sowie Einbeziehung der Kartellbehörden zu dessen
Durchsetzung. Berlin: Bundesministerium für Wirt-
Overbeck, A. (2016). Datenschutz und Verbraucherschutz bei
schaft und Energie.
Bonitätsprüfungen durch Wirtschaftsauskunfteien
mittels Scoring. Münster: MV Wissenschaft. Pollmann, M. & Kipker, D. K. (2016). Eingeschränkte Selbstbe-
stimmung im Onlineverkehr: Stärkung der Einwilli-
Paal, B. P. & Hennemann, M. (2018). Kommentierung des
gungserklärung durch Einführung vorformulierter
Art. 13 DSGVO. In B. P. Paal & D. A. Pauly (Hrsg.),
Datenschutzbestimmungen. Informatik 2016.
Beck‘sche Kompakt-Kommentare. Datenschutz-
Grundverordnung und Bundesdatenschutzgesetz. Porter, T. M. (1995). Trust in numbers. The pursuit of objectivity
München: Verlag C. H. Beck. in science and public life. Princeton, N.J., USA:
Princeton University Press.
Pärli, K. (2017). Rechtswissenschaftliche Diskriminierungsfor-
schung. In A. Scherr, A. El-Mafaalani, G. Yüksel (Hrsg.), Pötters, S. (2018). Kommentierung des Art. 5 DSGVO. In
Handbuch Diskriminierung (S. 101–115). Wiesbaden/ P. Gola (Hrsg.), DS-GVO. Datenschutz-Grundver
Berlin: Springer VS. ordnung VO (EU) 2016/679. Kommentar. München:
Verlag C. H. Beck.
Palmetshofer, W., Semsrott, A. & Alberts, A. (2016). Der Wert
persönlicher Daten: Ist Datenhandel der bessere PricewaterhouseCoopers (2018). Ist Deutschland bereit für
Datenschutz? Studien und Gutachten im Auftrag des Social Scoring. Abgerufen am 1. Oktober 2018 von
Sachverständigenrats für Verbraucherfragen. Berlin: https://www.pwc.de/de/finanzdienstleistungen/
Sachverständigenrat für Verbraucherfragen (SVRV). studie-ist-deutschland-bereit-fuer-social-scoring.pdf
Paraschiakos, C. (2017). Bankenaufsicht zwischen Risikover Rebitschek, F., Gross, C., Brümmer, M., Gigerenzer, G. &
waltung und Marktbegleitung. Eine rechtsdogmatische Wagner, G. G. (2018). Dokumentation einer empiri
und verwaltungswissenschaftliche Untersuchung schen Pilot-Studie zum Wissen über und zur Bewertung
bankenaufsichtsrechtlicher Unsicherheitsbewältigung von Verbraucher-Scoring. Veröffentlichungen des
am Beispiel der Eigenmittelregulierung. Tübingen: Sachverständigenrats für Verbraucherfragen. Berlin:
Mohr Siebeck. Sachverständigenrat für Verbraucherfragen.
282 LITERATUR
Ribeiro, M. T., Singh, S. & Guestrin, C. (2016). Model-agnostic Schantz, P. & Wolff, H. A. (2017). Das neue Datenschutz-
interpretability of machine learning. arXiv preprint recht. Datenschutz-Grundverordnung und Bundes
arXiv:1606.05386. datenschutzgesetz in der Praxis. München: Verlag
C.H. Beck.
Ridsdale, C., Rothwell, J., Smit, M., Ali-Hassan, H., Bliemel,
M., Irvine, D. et al. (2015). Strategies and best Schiek, D. (2000). Differenzierte Gerechtigkeit.
practies for data literacy education. Abgerufen am Diskriminierungsschutz und Vertragsrecht. Baden-
3. September 2018 von http://www.mikesmit.com/ Baden: Nomos Verlag.
wp-content/papercite-data/pdf/data_literacy.pdf
Schiek, D. (2007). Kommentierung des § 3 AGG. In D. Schiek
Rixecker, R. (2016). Kommentierung des § 213 VVG u. a. In (Hrsg.), Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz. Ein
T. Langheid & R. Rixecker (Hrsg.), Versicherungs Kommentar aus europäischer Perspektive. Baden-
vertragsgesetz mit Einführungsgesetz und VVG- Baden: Nomos Verlagsgesellschaft.
Infomationspflichtenverordnung. Kommentar.
Schild, H.-H. (2018). Kommentar zu Art. 4 DSGVO. In S. Brink
München: Verlag C. H. Beck.
& H.-A. Wolff (Hrsg.), Beck‘scher Online-Kommentar
Rona-Tas, A. & Hiss, S. (2011). Forecasting as valutation: Datenschutzrecht. München: Verlag C. H. Beck.
the role of ratings and predictions in the subprime
Schlaudt, O. (2018). Die politischen Zahlen. Über Quantifi
mortgage crisis in the United States. In J. Beckert &
zierung im Neoliberalismus. Frankfurt a.M.: Vittorio
P. Aspers (Hrsg.), The Worth of Goods. Valutation and
Klostermann.
Pricing in the Economy (S. 223–246). Oxford/New York:
Oxford University Press. Schmidt-Wudy, F. (2018). Kommentierung des Art. 15 DSGVO.
In S. Brink & H. A. Wolff (Hrsg.), Beck‘scher Online-
Ropohl, G. (2009). Allgemeine Technologie. Eine Systemtheorie
Kommentar Datenschutzrecht. München: Verlag
der Technik. Karlsruhe: Universitätsverlag Karlsruhe.
C. H. Beck.
Rossi, F. (2018). „Künstliche Intelligenz muss fair sein“ –
Schneider, K. (2018). So greift „Open SCHUFA“ die Auskunf
Interview, geführt von Corinna Budras. Frankfurter
tei an. Abgerufen am 25. September 2018 von
Allgemeine Zeitung vom 24. Juli 2018, 17.
Handelsblatt Online: www.handelsblatt.com/
Roßnagel, A. (2018). Datenschutzgrundsätze – unverbindli- finanzen/steuern-recht/recht/initiative-will-algorith-
ches Programm oder verbindliches Recht? Bedeutung mus-knacken-so-greift-open-SCHUFA-die-auskunf-
der Grundsätze für die datenschutzrechtliche Praxis. tei-an/20973246.html
Zeitschrift für Datenschutz, 7(8), 339–344.
Schramm, H. (2013). Ungewisse und diffuse Diskriminierung.
Rottenburg, R., Merry, S. E., Park, S.-J. & Mugler, J. (Hrsg.) Gründe privater Willenserklärungen vor den Diskrimi
(2015). The world of indicators. The making of govern nierungsverboten des AGG. Tübingen: Mohr Siebeck.
mental knowledge through quantification. Cambridge,
Schröder, M. & Taeger, J. (Hrsg.) (2014). Scoring im Fokus:
UK: Cambridge University Press.
ökonomische Bedeutung und rechtliche Rahmen
Rubinfeld, D. L. & Gal, M. S. (2017). Access barriers to big data. bedingungen im internationalen Vergleich. Olden-
Arizona Law Review, 59, 339–381. burg: BIS-Verlag der Carl von Ossietzky Universität
Oldenburg.
Rudkowski, L. (2017). Vertragsrechtliche Anforderungen an
die Gestaltung von Self-Tracking-Tarifen in der Pri- Schröder, M., Lang, G., Lerbs, O. & Radev, D. (2014). Ökono-
vatversicherung. Zeitschrift für die gesamte Versiche mische Bedeutung und Funktionsweise von Credit
rungswissenschaft, 106(5), 453–502. Scoring. In M. Schröder & J. Taeger (Hrsg.), Scoring im
Fokus: ökonomische Bedeutung und rechtliche Rah
Russell, S. J. & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence:
menbedingungen im internationalen Vergleich. Olden-
A modern approach. Upper Saddle River: Prentice Hall.
burg: BIS-Verlag der Carl von Ossietzky Universität.
Saetnan, A. R., Schneider, I. & Green, N. (2018). The politics of
SCHUFA Holding AG (2018a). „OpenSCHUFA“-Kampagne
big data. Big data, big brother? Oxford: Routledge.
irreführend und gegen Sicherheit und Datenschutz in
Samek, W., Wiegand, T. & Müller, K.-R. (2017). Explainable Deutschland. Abgerufen am 25. September 2018 von
artificial intelligence: Understanding, visualizing and www.SCHUFA.de/de/ueber-uns/themenportal/detail-
interpreting deep learning models. ITU Journal: ICT seite/themenportal-detailseite.9856.jsp
Discoveries, 1, 1–10.
SCHUFA Holding AG (2018b). SCHUFA Ombudsmann. Tätig
Schaar, P. (2008). Geodaten – Werkzeug der Verbraucherdis- keitsbericht 2017. Abgerufen am 4. September 2018
kriminierung? Kommunikation & Recht, 9, 1. von https://SCHUFA-ombudsmann.de/media/misc/
Taetigkeitsbericht_2017_v3.pdf
Schantz, P. (2016). Die Datenschutz-Grundverordnung – Be-
ginn einer neuen Zeitrechnung im Datenschutzrecht. Schüffner, M. & Franck, P. (2018). Versicherungsaufsichtsrecht
Neue Juristische Wochenschrift, 69(26), 1841–1847. (§ 47). In H. Sodan (Hrsg.), Handbuch des Krankenver
sicherungsrechts. München: Verlag C. H. Beck.
Schantz, P. (2018). Kommentar zu Art. 5 DSGVO. In S. Brink, &
H. A. Wolff, Beck'scher Online-Kommentar Daten
schutzrecht. München: Verlag C. H. Beck.
LITERATUR 283
Schulte am Hülse, U. & Timm, M. (2014). Anmerkung zu BGH, Srivatsa, M. & Hicks, M. (2012). Deanonymizing mobility
Urteil vom 28.1.2014 – VI ZR 156/13. Neue Juristische traces: Using social networks as a side-channel.
Wochenschrift, 67(17), 1238–1239. Proceedings of the 2012 ACM Conference on Computer
and Communications Security, 628-637.
Schulz, S. (2017). Kommentierung zu Art. 22 DSGVO. In
P. Gola (Hrsg.), Datenschutz-Grundverordnung. VO (EU) Stiftung Warentest (2014). Telematik-Tarife in der Auto-
2016/679. Kommentar. München: Verlag C.H. Beck. Versicherung: Spion fährt mit. Abgerufen am
28. September 2018 von https://www.test.de/
Schulz, T., Müller, M. & Rosenbach, M. (2013). Die Daten-Bank.
Telematik-Tarife-in-der-Autoversicherung-Spion-
Abgerufen am 23. Mai 2018 von http://www.
faehrt-mit-4692642-0/
spiegel.de/netzwelt/netzpolitik/big-data-daten-
bank-a-899538.html Strathern, M. (1997). ‘Improving ratings’: Audit in the british
university system. European Review, 5, 305–321.
Schulz-Schaeffer, I. (2007). Zugeschriebene Handlungen. Ein
Beitrag zur Theorie sozialen Handelns. Weilerswist: Sunstein, C. R. & Reisch, L. A. (2014). Automatically green:
Velbrück Verlag. Behavioral economics and environmental protection.
Harvard Environmental Law Review, 38, 127–158.
Schumann, D. (2017). Pay as you drive: Die rechtliche Zulässig
keit von Telematik-Tarifen im Privatkundensegment SVRV (2016). Verbraucherrecht 2.0. Verbraucher in der digi
der Kraftfahrzeug-Haftpflichtversicherung. Karlsruhe: talen Welt. Gutachten des Sachverständigenrats für
Verlag Versicherungswirtschaft. Verbraucherfragen. Berlin: Sachverständigenrat für
Verbraucherfragen.
Seibel, K. (2015). Gegen Kreditech ist die SCHUFA ein Schul
junge. Abgerufen am 23. Mai 2018 von https://www. SVRV (2017). Sachverständigenrat für Verbraucherfragen:
welt.de/finanzen/verbraucher/article139671014/Ge- Lösungsoptionen. In H.-W. Micklitz, L. A. Reisch,
gen-Kreditech-ist-die-SCHUFA-ein-Schuljunge.htm G. Joost & H. Zander-Hayat (Hrsg.), Verbraucherrecht
2.0 – Verbraucher in der digitalen Welt (S. 9–43).
Seibt, P. (2018). Wie ich bei der SCHUFA zum „deutlich erhöhten
Baden-Baden: Nomos Verlagsgesellschaft.
Risiko“ wurde. Abgerufen am 26. September 2018
von http://www.spiegel.de/wirtschaft/service/ SVRV (2017a). Digitale Souveränität. Gutachten des Sachver
SCHUFA-wie-ich-zum-deutlich-erhoehten-risiko- ständigenrats für Verbraucherfragen. Berlin: Sachver-
wurde-a-1193506.html ständigenrat für Verbraucherfragen.
Selbst, A. D. & Barocas, S. (2018). The intuitive appeal of Sweeney, L. (2000). Simple demographics often identify people
explainable machines. Fordham Law Review, im uniquely (Data Privacy Working Paper 3). Pittsburgh:
Erscheinen (ssrn.com/abstract=3126971 or dx.doi. Carnegie Mellon University.
org/10.2139/ssrn.3126971).
Taeger, J. (2014). Anmerkung zu BGH, Urteil vom 28.1.2014 –
Selbst, A. D. & Powles, J. (2017). Meaningful information and VI ZR 156/13. MultiMedia und Recht, 17(7), 492–494.
the right to explanation. International Data Privacy
Taeger, J. (2016). Scoring in Deutschland nach der EU-Daten-
Law, 7(4), 233–242.
schutzgrundverordnung. Zeitschrift für Rechtspolitik,
Selke, S. (2014). Lifelogging. Wie die digitale Selbstvermessung 49(3), 72–75.
unsere Gesellschaft verändert. Berlin: ECON.
Tamm, M. (2011). Verbraucherschutzrecht. Europäisierung
Society for Human Resource Management (2012). Back und Materialisierung des deutschen Zivilrechts und
ground checking – The use of credit background die Herausbildung eines Verbraucherschutzprinzips.
checks in hiring decisions. Abgerufen am 26. Juni Tübingen: Mohr Siebeck.
2018 von https://www.shrm.org/hr-today/trends-
Thaler, R. H. & Sunstein, C. R. (2008). Nudge: Improving
and-forecasting/research-and-surveys/Pages/
decisions about health, wealth and happiness.
creditbackgroundchecks.aspx
Yale: Yale University Press.
Sommerer, L. M. (2017). Geospatial predictive policing -
Thomas, L., Crook, J. & Edelman, D. (2017). Credit scoring and
research outlook & a call for legal debate. Neue
its applications, second edition. Philadelphia: Society
Kriminalpolitik, 29(2), 147–164.
for Industrial and Applied Mathematics.
Spindler, G. (2011). Unternehmensorganisationspflichten.
Townley, C., Morrison, E. & Yeung, K. (2017). Big data and
Zivilrechtliche und öffentlich-rechtliche Regelungs
personalised price discrimination in EU competition
konzepte. Göttingen: Universitätsverlag Göttingen.
law. King’s College London Law School Research Paper
Spindler, G., Thorun, C. & Wittmann, J. (2017). Rechtsdurch No. 2017–38.
setzung im Verbraucherdatenschutz. Bestandsaufnah
Trove. (2018). Predictive data science sharpens hourly load
me und Handlungsempfehlungen. Berlin: Fried-
forecasting. Abgerufen am 25. Juni 2018 von http://
rich-Ebert-Stiftung.
trovedata.com/results/case-study/predictive-data-
science-sharpens-hourly-load-forecasting
Tutt, A. (2017). An FDA for algorithms. Administrative Law
Review 69(1), 83–123.
284 LITERATUR
Ullrich, N.-D. (2018). Kommentierung des § 65a SGB V. In Verbraucherzentrale Nordrhein-Westfalen (2018). Scoring mit
J. Berchtold, S. Huster & M. Rehborn (Hrsg.), Gesund Kundendaten: So verlangen Sie Auskunft bei SCHUFA
heitsrecht. Baden-Baden: Nomos Verlagsgesellschaft. & Co. Abgerufen am 27. September 2018 von https://
www.verbraucherzentrale.nrw/wissen/digitale-welt/
Unabhängiges Landeszentrum für Datenschutz Schles-
datenschutz/scoring-mit-kundendaten-so-verlangen-
wig-Holstein & GP Forschungsgruppe (2014). Scoring
sie-auskunft-bei-SCHUFA-co-12756
nach der Datenschutz-Novelle 2009 und neue Entwick
lungen. Kiel, München: Unabhängiges Landeszentrum Versium Analytics Inc. (2018). Custom predictive scores solve
für Datenschutz Schleswig-Holstein; GP Forschungs- business challenges. Abgerufen am 14. Mai 2018 von
gruppe. https://versium.com/predictive-scores/
Unabhängiges Landeszentrum für Datenschutz Schles- Voit, W. (2018). Kommentierung von § 203 VVG u. a. In
wig-Holstein (2005). Scoringsysteme zur Beurteilung J. Prölss & A. Martin (Hrsg.), Versicherungsvertrags
der Kreditwürdigkeit. Chancen und Risiken für Ver gesetz. München: Verlag C. H. Beck.
braucher. Bonn: Bundesministerium für Verbraucher-
von Lewinski, K. (2018). Kommentierung von § 28b BDSG
schutz, Ernährung und Landwirtschaft.
(a.F.). In H.-A. Wolff & S. Brink (Hrsg.), Beck‘scher
Veil, W. (2018). Kommentierungen von Art. 4 Nr. 4 DSGVO u. a. Online-Kommentar Datenschutzrecht.
In S. Gierschmann, K. Schlender, R. Stenzel & W. Veil
von Lewinski, K. & Pohl, D. (2018). Auskunfteien nach der
(Hrsg.), Kommentar Datenschutz-Grundverordnung.
europäischen Datenschutzreform. Brüche und Kon-
Bonn: Bundesanzeiger Verlag.
tinuitäten der Rechtslage. Zeitschrift für Datenschutz,
Verbeke, W., Dejaeger, K., Martens, D., Hur, J. & Baesens, B. 7(1), 17–23.
(2012). New insights into churn prediction in the tele-
Vormbusch, U. (2012). Die Herrschaft der Zahlen. Zur Kalku
communication sector: A profit driven data mining
lation des Sozialen in der kapitalistischen Moderne.
approach. European Journal of Operational Research,
Frankfurt am Main: Campus Verlag.
218(1), 211–229.
Wachter, S., Mittelstadt, B. & Floridi, L. (2017). Why a right
Verbraucherzentrale Bayern (2016). Pay as you drive –
to explanation of automated decision-making does
Telematik-Tarife in der Kfz-Versicherung. Abgerufen
not exist in the general data protection regulation.
am 28. September 2018 von https://www.vis.bayern.
International Data Privacy Law. 7(2), 76–99.
de/finanzen_versicherungen/versicherungen/
kfztelematik.htm#was Wagner, G. G. (2018). Die fragwürdige Rolle gesetzliche fest
gelegter sozial- und wirtschaftspolitischer Zielwerte.
Verbraucherzentrale Bremen (2016). 15 Fragen und Antworten
In N. Kosturkova & J. Rieger (Hrsg.), Ordnungspoli
zur SCHUFA mit einem Musterbrief „Wie wehre ich mich
tisch stets auf Kurs (S. 31–42). München: Verlag Franz
gegen falsche Einträge bei der SCHUFA“. Abgerufen am
Vahlen.
27. September 2018 von https://www.verbraucher-
zentrale-bremen.de/wissen/geld-versicherungen/ Wagner-Braun, M. (2002). Zur Bedeutung berufsständischer
kredit-schulden-insolvenz/15-fragen-und-antworten- Krankenkassen innerhalb der privaten Krankenver
zur-SCHUFA-mit-einem-musterbrief-wie-wehre-ich- sicherung in Deutschland bis zum Zweiten Weltkrieg.
mich-gegen-falsche-eintraege-bei-der-SCHUFA-11102 Stuttgart: Franz-Steiner Verlag.
Verbraucherzentrale Bundesverband e. V. (2017). Algorith Weichert, T. (Hrsg.) (2018). Big Data im Gesundheitsbereich.
menbasierte Entscheidungsprozesse. Thesenpapier Assessing Big Data (abida).
des vzbv. Berlin: Verbraucherzentrale Bundesver-
Weidner, W. & Transchel, F. W. (2015). Aktuarielle Beson-
band e. V.
derheiten bei der Kalkulation von Telematik-Tarifen
Verbraucherzentrale Niedersachsen (2015). Scoring – Punkte in der Kfz-Versicherung. Zeitschrift für die gesamte
zählen für Ihre Kreditwürdigkeit. Auskünfte einholen Versicherungswissenschaft, 104(5), 595–614.
bei SCHUFA & Co. Abgerufen am 27. September 2018
Weingart, P. & Wagner, G. G. (2015). Wissenschaftliche Politik
von https://bit.ly/2On5HWn
beratung im Praxistest. Velbrück Wissenschaft.
Verbraucherzentrale Nordrhein-Westfalen (2015).
Welchering, P. (2017). Wenn Software über Leben und Tod
Bonusprogramme der Gesetzlichen Krankenkassen –
entscheidet. Abgerufen am 23. Mai 2018 von https://
Anreize für gesundheitsbewusstes Verhalten oder
www.zdf.de/nachrichten/heute/software-soll-ueber-
Prämienzahlung für Gesunde? Untersuchung der
leben-und-tod-entscheiden-100.html
Verbraucherzentrale NRW. Abgerufen am 9. August
2018 von https://www.verbraucherzentrale.nrw/sites/ Wiebe, A. (2002). Die elektronische Willenserklärung. Kommu
default/files/migration_files/media236794A.pdf nikationstheoretische und rechtsdogmatische Grund
lagen des elektronischen Geschäftsverkehrs. Tübingen:
Mohr Siebeck.
LITERATUR 285
Wiegard, R.-B. & Breitner, M. (2017). Smart services in
healthcare: A risk-benefit-analysis of pay-as-you-live
services from customer perspective in Germany.
Electronic Markets, 1–17.
Wischmeyer, T. (2018). Regulierung intelligenter Systeme.
Archiv des öffentlichen Rechts, 143(1), 1–66.
Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A. & Pal, C. J. (2016). Data mi
ning: Practical machine learning tools and techniques.
Cambridge, MA: Morgan Kaufmann.
WP 29 (2013). Article 29 Data Protection Working Party. Advice
paper on essential elements of a definition an a provi
sion on profiling within the EU general data protec
tion regulation. Brussels: Article 29 Data Protection
Working Party.
WP 29 (2018). Article 29 Data Protection Working Party.
Guidelines on transparency under regulation 2016/679.
Brussels: Article 29 Data Protection Working Party.
Wu, T. (2016). The attention merchants: The epic struggle
to get inside our heads. New York, USA: Verlag
Alfred A. Knopf.
Wundenberg, M. (2012). Compliance und die prinzipien
geleitete Aufsicht über Bankengruppen. Tübingen:
Mohr Siebeck.
Wurmnest, W. (2016). Kommentierung von § 307 BGB u. a.
In F. J. Säcker, R. Rixecker, H. Oetker & B. Limperg
(Hrsg.), Münchener Kommentar zum Bürgerlichen
Gesetzbuch, Band 2: Schuldrecht. Allgemeiner Teil.
München: Verlag C. H. Beck.
Zander-Hayat, H., Domurath, I. & Gross, C. (2016). Perso
nalisierte Preise. Veröffentlichungen des Sachverstän
digenrats für Verbraucherfragen. Berlin: Sachverstän-
digenrat für Verbraucherfragen.
Zander-Hayat, H., Reisch, L. A. & Steffen, C. (2016). Persona-
lisierte Preise – Eine verbraucherpolitische Einord-
nung. Verbraucher und Recht, 31(11), 403–409.
Zhao, J., Wang, T., Yatskar, M., Ordonez, V. & Chang, K. W.
(2017). Men also like shopping: Reducing gender bias
amplification using corpus-level constraints. arXiv
preprint arXiv:1707.09457.
Zweig, K. & Krafft, T. D. (2018). Fairness und Qualität algo
rithmischer Entscheidungen. In R. M. Kar, B. Thapa
& P. Parycek (Hrsg.), (Un)berechenbar? Algorithmen
und Automatisierung in Staat und Gesellschaft
(S. 204–227). Berlin: Kompetenzzentrum Öffentliche IT.
286 LITERATUR