Text- und Data-Mining Die Anforderungen digitaler Forschungsmethoden an ein innovations- und wissenschaftsfreundliches Urheberrecht

Immer häufiger werden digitale Methoden wie das Text- und Data-Mining zur Erkenntnisfindung eingesetzt, das die Möglichkeit bietet, Muster in großen Datensätzen zu erkennen und zugleich Grundlage des maschinellen Lernens ist. Die Arbeit betrachtet diese Methode aus urheberrechtlicher Perspektive...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Kleinkopf, Felicitas Lea ([Autor])
Format: eBook
Language:German
Published: Baden-Baden Nomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG 2022
Subjects:
Online Access:
Collection: Nomos - Collection details see MPG.ReNa
Description
Summary:Immer häufiger werden digitale Methoden wie das Text- und Data-Mining zur Erkenntnisfindung eingesetzt, das die Möglichkeit bietet, Muster in großen Datensätzen zu erkennen und zugleich Grundlage des maschinellen Lernens ist. Die Arbeit betrachtet diese Methode aus urheberrechtlicher Perspektive und berücksichtigt dabei die Bedeutung und Steuerungswirkung urheberrechtlicher Schranken, die besondere Interessenlage im Wissenschaftsurheberrecht sowie interdisziplinäre Erkenntnisse. In der umfassenden Analyse wird die komplexe Rechtsmaterie strukturiert, es werden Defizite aufgezeigt und konkrete Lösungsvorschläge unterbreitet. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der langfristigen Zugänglichkeit der erzeugten Forschungsdaten.
Item Description:Open Access
Physical Description:396 pages
ISBN:9783748935360