Text und Data Mining
Benötigen Sie im Rahmen eines Forschungsprojekts große Mengen von Artikeln aus Volltextdatenbanken, z. B. Jahrgänge einer Zeitung, um diese zu Analysezwecken softwaregestützt aufzubereiten und zu untersuchen, werden zusätzliche Nutzungsrechte zur Speicherung, Vervielfältigung und Archivierung der Daten benötigt.
Während einige Verlage TDM-Rechte für lizenzierte Inhalte für Forschende über die Lizenzen für nicht-kommerzielle Zwecke gewähren, verbietet die Mehrzahl der von uns lizenzierten Datenbanken den Download großer Textmengen. Automatisierte Suchen und Downloads von Daten (z.B. Scrawling) über Weboberflächen unserer lizenzierten Datenbanken können zur Sperrung des Zugriffs auf alle Inhalte des Anbieters für die gesamte Universität führen.
Bitte fragen Sie uns, bevor Sie ein konkretes Projekt planen.
- Schreiben Sie eine Mail an bib-datenbanken.wiso"AT"uni-hamburg.de, wenn Sie Daten aus unseren lizenzierten Datenbanken für Ihr Studien- oder Forschungsprojekt benötigen. Wir prüfen die rechtliche Lage auf Basis des Urheberrechtsgesetz und unserer Lizenzverträge. Wir können den Kontakt zum Anbieter herstellen, die Nutzungsbedingungen für Ihre konkrete Quellen (Lizenzumfang, Schnittstellen, Limits, Nutzungsdauer, Löschpflichten, Publikationsbeschränkungen) und ggfs. Preisangebote prüfen (wir kennen die Konditionen anderer Einrichtungen).
- Prüfen Sie frühzeitig, ob Ihr Forschungsvorhaben den Rückgriff auf offene Quellen oder bereits aufbereitete Korpora zulässt – etwa über die NFDI-Konsortien (z.B. Text+) oder GESIS.
Einschätzung der TDM-Möglichkeiten, abhängig vom Quellenty
- Freie Repositorien
z.B. PLOS, PubMed Central, DOAJ, OpenAlex
Einschätzung: Meist unproblematisch. Standardisierte Lizenzen, dokumentierte Schnittstellen.
Weg: Öffentliche API, Bulk-Download - Wissenschaftliche Verlage (lizenziert)
z.B. Elsevier, Springer Nature, Wiley, Taylor & Francis, CUP, OUP, ACM
Einschätzung: Meist machbar. Erforderlich sind Registrierung, API-Key, Projektbeschreibung und Einhaltung der Rate-Limits. Im Rahmen der Lizenz überwiegend kostenfrei.
Weg: Verlags-API, Crossref - Zeitungen, Medien- und Wirtschaftsarchive
z.B. FAZ, LexisNexis, Gale, ProQuest (produkt-abhängig)
Regelmäßig schwierig. TDM wird technisch blockiert und erfordert meist eine separate (kostenpflichtige) Vereinbarung. Verhandlungen dauern häufig mehrere Wochen bis Monate.
Weg: Vereinbarung mit dem Anbieter
(basierend auf der Einschätzung des KIM/Universität Konstanz)
Die folgenden Angaben geben eine erste Orientierung zu ausgewählten Quellen (für UHH-Angehörige).
Text und Data Mining im deutschen Urheberrecht (§60d UrhG)
2018 wurde im deutschen Urheberrecht mit § 60d UrhG eine gesetzliche Erlaubnis für Text- und Data-Mining eingeführt. Mit dem Gesetz zur Anpassung des Urheberrechts an die Erfordernisse des digitalen Binnenmarktes vom 31.05.2021 (BGBl. I S. 1204) wurde § 60h Abs. 2 Nr. 3 UrhG neu eingefügt. Danach sind Vervielfältigungen im Rahmen des Text und Data Mining für Zwecke der wissenschaftlichen Forschung nach § 60d Abs. 1 UrhG nun vergütungsfrei.
Bitte beachten Sie in diesem Zusammenhang, dass
- der automatisierte Abruf nur zum Zwecke von Text und Data Mining nach dem Gesetz und dem Lizenzvertrag erlaubt ist. Zu Vervielfältigungen im Rahmen von TDM berechtigt sind einzelne Forscher:innen, sofern sie nicht kommerzielle Zwecke verfolgen. Ggfs. können Sie vom Anbieter aufgefordert werden, diesem den Titel des Forschungsprojektes sowie eine Bestätigung, dass dieses zu nicht-kommerziellen Zwecken durchgeführt wird, zukommen zu lassen;
- das TDM-Korpus (also die zum Zwecke der Auswertung im Rahmen Ihres Forschungsvorhabens erstellten Vervielfältigungen) zu löschen ist, wenn es für das TDM nicht mehr erforderlich ist (§ 44 Abs. 2 UrhG). Eine längere Speicherung kann aber durch Forschungseinrichtungen (z.B. die Hochschule) und auch durch die Hochschulbibliothek gemäß § 60d UrhG erfolgen.
Informieren Sie sich:
- in einer umfassenden Orientierung zu Rechte und Pflichten > Text- und Data-Mining des Projekts forschungsdaten.info,
- zum Zusammenwirken der Paragraphen §60d UrhG und §44b UrhG beim Konsortium NFDI4culture,
- zu den wichtigsten Fragen zu TDM mithilfe der Entscheidungshilfe von Text+.
Erste Erfahrungen aus bibliothekarischer und juristischer Sicht:
- Brettschneider, P. (2021). Text und Data-Mining – juristische Fallstricke und bibliothekarische Handlungsfelder, Bibliotheksdienst, 55(2), 104-126. DOI: 10.1515/bd-2021-0020
- Schöch, C. et al. (2020): Abgeleitete Textformate – Text und Data Mining mit urheberrechtlich geschützten Textbeständen. In: Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften, (5). DOI: 10.17175/2020_00
- [international] McCracken, P. & Raub, E. (2023). Licensing Challenges Associated With Text and Data Mining – How Do We Get Our Patrons What They Need? In: Journal of Librarianship and Scholarly Communication, 11(1), eP15530. DOI: 10.31274/jlsc.1553