Цель и задачи диссертации
Целью исследования является разработка унифицированной методологии доказывания приобретённой различительной способности описательных обозначений, включающей юридические, маркетинговые и цифровые подходы, а также выявление эффективных инструментов её применения в международной практике.
Для достижения данной цели поставлены следующие задачи:
– Провести сравнительно-правовой анализ национальных и международных стандартов признания приобретённой различительной способности.
– Выявить основные правовые критерии доказывания приобретённой различительной способности в судебной и административной практике.
– Изучить роль маркетинговых исследований в оценке потребительского восприятия товарных знаков.
– Проанализировать перспективы использования цифровых технологий, включая Big Data, AI и аналитические алгоритмы.
– Разработать методологию интеграции правовых, маркетинговых и цифровых методов в процесс доказывания приобретённой различительной способности.
– Предложить практические рекомендации для патентных ведомств, судов и юридических фирм, занимающихся вопросами товарных знаков.
Объект и предмет исследования
Объектом исследования являются правовые, маркетинговые и цифровые методы доказывания приобретённой различительной способности товарных знаков.
Предметом исследования выступают:
– законодательные нормы и судебная практика ЕС, США, России и Китая,
– маркетинговые исследования, применяемые в судебных процессах,
– методы цифровой аналитики, используемые для оценки общественного восприятия товарных знаков.
Методология и научные подходы
Исследование базируется на комплексном междисциплинарном подходе, объединяющем юридический, маркетинговый и цифровой анализ.
– Юридические методы:
– сравнительно-правовой анализ (различие национальных систем),
– кейс-анализ судебных решений (например, Windsurfing Chiemsee в ЕС, Zatarains, Inc. v. Oak Grove Smokehouse в США).
– Маркетинговые методы:
– анализ поведения потребителей,
– количественные и качественные опросы (аналогично используемым в судебной практике США),
– экономическое моделирование влияния товарного знака на рынок.
– Цифровые методы:
– анализ больших данных (Big Data),
– алгоритмы машинного обучения для оценки общественного восприятия,
– обработка естественного языка (NLP) для анализа медийного контента.