Campo Dublin Core | Valor | Língua |
dc.contributor.advisor | Silveira, Paulo Burnier da | - |
dc.contributor.author | Lacerda, João Felipe Aranha | - |
dc.identifier.citation | LACERDA, João Felipe Aranha. Antitrust in the data-driven economy: impacts of Big Data and algorithms on traditional antitrust analysis in Brazil. 2017. 64 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Direito)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017. | pt_BR |
dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Direito, 2017. | pt_BR |
dc.description.abstract | Somos testemunhas de uma nova realidade econômica. Big Data e algoritmos são cada vez mais importantes em vários setores da economia e cada vez mais presentes em nosso cotidiano. A realidade econômica mudou significativamente desde que os instrumentos de defesa da concorrência foram pensados. Dessa forma, algumas ferramentas do direito antitruste devem ser revisitadas para se adaptarem a essa nova realidade. Nesse sentido, a presente monografia examina os impactos da nova realidade econômica – em especial, do surgimento do Big Data e de algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) – na análise antitruste. Inicialmente, a dissertação descreve a nova realidade econômica, definindo Big Data, algoritmos e aprendizagem de máquina e demonstrando sua importância econômica. Em seguida, analisamos os impactos dessa nova realidade na política de defesa da concorrência, incluindo em controle de atos de concentração, abuso de posição dominante e colusões. | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject.keyword | Concorrência - defesa | pt_BR |
dc.subject.keyword | Big Data | pt_BR |
dc.subject.keyword | Algoritmos | pt_BR |
dc.subject.keyword | Aprendizado do computador | pt_BR |
dc.subject.keyword | Direito antitruste | pt_BR |
dc.title | Antitrust in the data-driven economy : impacts of Big Data and algorithms on traditional antitrust analysis in Brazil | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2018-01-09T13:06:26Z | - |
dc.date.available | 2018-01-09T13:06:26Z | - |
dc.date.submitted | 2017-11-08 | - |
dc.identifier.uri | http://bdm.unb.br/handle/10483/18914 | - |
dc.language.iso | Inglês | pt_BR |
dc.description.abstract1 | We are witnesses of a new economic reality. Big Data and algorithms are increasingly important in various sectors and are present in our daily lives. The economic reality has significantly changed since competition policy tools were designed. Therefore, some antitrust analysis tools should be revisited in order to adapt to this new reality. In this sense, this dissertation examines the impacts of the new economic reality – in special of Big Data and machine learning algorithms – to antitrust analysis. First, it describes the new economic reality, defining Big Data, algorithms and machine learning and showing their economic significance. Then, it analyzes the impacts of this new reality on antitrust, including merger review, abuse of dominant position and collusion. | pt_BR |
Aparece na Coleção: | Direito
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