Marian Härtel
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BGH entscheidet im Januar zu Yelp-Bewertungen

Sachverhalt

Die Klägerin nimmt Yelp wegen ihrer Bewertungsdarstellungen auf Unterlassung, Feststellung und Schadensersatz in Anspruch.

Wie vielen bekannt sein dürfte, können angemeldete Nutzer auf Yelp Unternehmen durch die Vergabe von einem bis zu fünf Sternen und einen Textbeitrag bewerten. Das Problem dabei: Yelp übernimmt alle Bewertungen und stuft sie ohne manuelle Kontrolle durch eine Software automatisiert und tagesaktuell entweder als “empfohlen” oder als “(momentan) nicht empfohlen” ein.

Bei Aufruf eines Unternehmens auf Yelp werden mit dessen Bezeichnung und Darstellung bis zu fünf Sterne angezeigt, die dem Durchschnitt der Vergabe in den “empfohlenen” Beiträgen entsprechen. Unmittelbar daneben steht die Angabe “[Anzahl] Beiträge”. Eine entsprechende Anzahl von Bewertungen ist – überschrieben mit “Empfohlene Beiträge für [Unternehmen]” – jeweils mit vergebenen Sternen und dem Textbeitrag wiedergegeben. Am Ende dieser Wiedergabe steht “[Anzahl] andere Beiträge, die momentan nicht empfohlen werden”. Nach Anklicken der daneben befindlichen Schaltfläche wird folgender Text angezeigt:

“Was sind empfohlene Beiträge?

Unsere User veröffentlichen auf […] Millionen von Beiträgen. Aus diesem Grund benutzen wir eine automatisierte Software, um die hilfreichsten Beiträge hervorzuheben. Diese Software zieht mehrere Faktoren in Betracht, wie z.B. die Qualität, die Vertrauenswürdigkeit und die bisherige Aktivität des Users auf […]. Dieser Vorgang ist gleich für alle Geschäftsauflistungen und hat nichts damit zu tun, ob ein Unternehmen ein Anzeigenkunde bei uns ist oder nicht. Die Beiträge die nicht direkt in die Gesamtbewertung einberechnet werden sind aber unten aufgeführt. Hier mehr darüber erfahren.”

Darunter befindet sich die Überschrift “[Anzahl] Beiträge für [Unternehmen] werden momentan nicht empfohlen” mit dem nachfolgenden “Hinweis: Die Beiträge unten werden nicht in der gesamten Sternchen-Bewertung für das Geschäft berücksichtigt.” Danach folgt die Wiedergabe der nicht empfohlenen Beiträge.

Die Klägerin betreibt zwei Fitness-Studios. Sie ist der Auffassung, dass sich Yelp Meinungsäußerungen in den Beiträgen der Nutzer zu Eigen mache. Die Unterscheidung zwischen empfohlenen und momentan nicht empfohlenen Beiträgen erfolge willkürlich und nicht anhand nachvollziehbarer Kriterien, wodurch ein verzerrtes und unrichtiges Gesamtbild entstehe.

Bisheriger Prozessverlauf

Das Landgericht München hat die Klage abgewiesen. Das Oberlandesgericht München hat Yelp hingegen verurteilt, es zu unterlassen, im Gebiet der Bundesrepublik für die Fitness-Studios eine Gesamtbewertung oder eine Gesamtzahl der Bewertungen auszuweisen, in die Beiträge und Bewertungen, die von Nutzern abgegeben worden waren und welche Yelp als “momentan nicht empfohlen” wertet, nicht einbezogen werden. Außerdem hat das Oberlandesgericht die Verpflichtung von Yelp zum Ersatz entstandenen sowie noch entstehenden Schadens festgestellt. Mit der vom OLG München zugelassenen Revision verfolgt Yelp ihren Antrag auf Zurückweisung der Berufung weiter.

Die Entscheidung?

Gestern war Verhandlung am Bundesgerichtshof in Karlsruhe. Bislang sind aber keine weiteren Informationen zur Tendenz des BGH bekannt. Verkündungstermin für eine Entscheidung soll der 14. Januar 2020 sein. Die Entscheidung dürfte große Auswirkungen auf andere Bewertungsplattformen haben. Zusammen mit den Entscheidungen rund um Jameda (siehe dazu z.b. diesen Beitrag) und der aktuellen Kontroverse rund um Lehrerbewertungsapps dürften in Zukunft einige Bewertungsplattformen die eigenen Funktionen genau zu prüfen haben, um nicht ebenfalls in das Visier von potenzielle ungerechtfertigt behandelten Unternehmen/Produkten auf der eigenen Plattform zu geraten. Der mögliche Schadensersatz bei einer Verletzung von Rechten Dritter kann in diesem Fall enorm sein.

Marian Härtel

Marian Härtel

Marian Härtel ist Rechtsanwalt und Unternehmer mit den Schwerpunkten Urheberrecht, Wettbewerbsrecht und IT/IP Recht und einen Fokus auf Games, Esport, Medien und Blockchain.

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