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AI-driven dark patterns and competition law
challenges and regulatory responses in the EU
Kristen Lee Price
Art der Arbeit
Master-Thesis (ULG)
Universität
Universität Wien
Fakultät
Postgraduate Center
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
außerordentliches Masterstudium Europäisches und Internationales Wirtschaftsrecht [Vollzeit Englisch]
Betreuer*in
Marco Botta
DOI
10.25365/thesis.79176
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-26948.50906.501152-4
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit untersucht, wie KI-gesteuerte Dark Patterns den fairen Wettbewerb in der digitalen Plattformwirtschaft beeinflussen, wobei das Consent-or-Pay-Modell von Meta als Fallstudie herangezogen wird, um zu zeigen, wie Regulierungsbehörden versucht haben, den aktuellen Rechtsrahmen der Europäischen Union (EU) zu nutzen, um dessen wohl wettbewerbswidrige Auswirkungen zu bekämpfen. Sie gibt einen Überblick über den bestehenden EU-Rechtsrahmen zur Bekämpfung wettbewerbswidriger Missbräuche einer marktbeherrschenden Stellung auf dem digitalen Markt, einschließlich Artikel 102 AEUV, des Digital Markets Act, der Datenschutz-Grundverordnung und des KI-Gesetzes. Anschließend werden die Mechanismen untersucht, mit denen marktbeherrschende Unternehmen KI-gesteuerte Dark Patterns nutzen, um in großem Umfang personenbezogene Daten von Nutzern zu sammeln und diese Datensätze dann zu verwenden, um ihre Marktbeherrschung weiter zu festigen, indem sie die Wahlmöglichkeiten der Verbraucher einschränken und Markteintrittsbarrieren für Wettbewerber schaffen. Diese Arbeit argumentiert, dass KI-gesteuerte Dark Patterns neue Herausforderungen und Risiken sowohl für die Rechte des Einzelnen als auch für den Wettbewerb auf dem digitalen Markt darstellen, und schlägt einen integrierten Ansatz zur Durchsetzung der Rechtsvorschriften vor, bei dem KI-gesteuerte Dark Patterns nicht nur als Risiko für den Datenschutz, sondern auch als Missbrauch einer marktbeherrschenden Stellung angesehen werden. Zu diesen Empfehlungen gehört eine verstärkte Durchsetzung des Digital Markets Act unter Nutzung der durch das KI-Gesetz erweiterten Befugnisse der nationalen Wettbewerbsbehörden, Verstöße als Beweise für wettbewerbswidriges Verhalten zu verwenden.
Abstract
(Englisch)
This thesis examines how AI-driven dark patterns impact fair competition in the digital platform economy, using Meta’s consent-or-pay model as a case study of the ways in which regulators have attempted to leverage the European Union (EU)’s current legal framework to address its arguably anti-competitive effects. It provides an overview of the existing EU legal framework for addressing anti-competitive abuses of dominance in the digital marketplace, including Article 102 TFEU, the Digital Markets Act (DMA), the General Data Protection Regulation and the AI Act. It then examines the mechanisms by which dominant companies use AI-driven dark patterns to amass user personal data on a large scale and then use such datasets to further entrench their market dominance by restricting consumer choice and creating barriers to market entry for competitors. This thesis argues that AI-driven dark patterns present novel challenges and risks to both individual rights and competition within the digital market and proposes an integrated regulatory enforcement approach in which AI-driven park patterns are viewed not only as a risk to data privacy, but also as abuses of market dominance. These recommendations include strengthened Digital Markets Act enforcement leveraging the AI Act’s expansion of the power of national competition authorities to use violations as evidence of anti-competitive conduct.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
TFEU Competition Law Digital Markets Act General Data Protection Regulation Dark Pattern AI Act Meta
Schlagwörter
(Englisch)
TFEU Competition Law Digital Markets Act General Data Protection Regulation Dark Patterns Meta AI Act
Autor*innen
Kristen Lee Price
Haupttitel (Englisch)
AI-driven dark patterns and competition law
Hauptuntertitel (Englisch)
challenges and regulatory responses in the EU
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
56 Seiten
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Marco Botta
Klassifikation
86 Recht > 86.29 Wettbewerbsrecht. Kartellrecht
AC Nummer
AC17632732
Utheses ID
77099
Studienkennzahl
UA | 999 | 082 | |