Valore e limiti del consenso al trattamento dei dati personali: le grandi piattaforme online e le pratiche anticoncorrenziali

Chiarenza, Eleonora (A.A. 2023/2024) Valore e limiti del consenso al trattamento dei dati personali: le grandi piattaforme online e le pratiche anticoncorrenziali. Tesi di Laurea in Metodologia della scienza giuridica, Luiss Guido Carli, relatore Antonio Punzi, pp. 144. [Single Cycle Master's Degree Thesis]

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Abstract/Index

Il consenso al trattamento dei dati personali. Le sfide del consenso nell’era digitale. La protezione dell‘interessato: diritti e salvaguardie. Riflessioni sui nuovi limiti e criticità dell‘istituto del consenso. Le ultime decisioni riguardo il sistema “pay or consent”. La monetizzazione dei dati personali. La data economy e il mercato dei dati personali. La ricerca di un bilanciamento tra privacy ed esigenze di mercato: il ruolo della Commissione europea. I profili etici del “mito del consenso” nella data economy: Il provvedimento dell’AGCM del 5.3.2024 contro TikTok per il caso della “cicatrice francese”. Abuso di posizione dominante e i dati personali. La storica decisione della Corte di giustizia per il caso Meta c. Bundeskartellamt del 4 luglio 2023. Il punto di riferimento europeo: il diritto alla concorrenza tedesco. Abuso di posizione dominante e protezione dei consumatori. Il rapporto Europa-Stati Uniti: i dati e la concorrenza. La tutela dei dati personali negli Stati Uniti d’America. Il trasferimento dei dati verso l’America: l’Europa alla ricerca di “un adeguato livello di protezione”. Il rapporto tra l’America e il resto del mondo: le leggi americane del “protecting Americans”. Dati personali e pratiche anticoncorrenziali le soluzioni americane.

References

Bibliografia e sitografia: pp. 123-140.

Thesis Type: Single Cycle Master's Degree Thesis
Institution: Luiss Guido Carli
Degree Program: Single Cycle Master's Degree Programs > Single Cycle Master's Degree Program in Law (LMG-01)
Chair: Metodologia della scienza giuridica
Thesis Supervisor: Punzi, Antonio
Thesis Co-Supervisor: Brozzetti, Filiberto
Academic Year: 2023/2024
Session: Autumn
Deposited by: Alessandro Perfetti
Date Deposited: 11 Apr 2025 10:59
Last Modified: 11 Apr 2025 10:59
URI: https://tesi.luiss.it/id/eprint/41761

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