Das Urheberrecht erlaubt zwar häufig die Analyse großer, zeitgenössischer Textsammlungen, verhindert jedoch viele OpenSciencePraktiken, die Transparenz, Reproduzierbarkeit und Wiederverwendbarkeit sicherstellen. Abgeleitete Textformate (ATF) lösen dieses Problem, da sie maschinell umgewandelte Versionen der Originaltexte darstellen, die keine urheberrechtlich geschützten Bestandteile mehr enthalten, während die für Disziplinen wie die Digital Humanities (DH) und Natural Language Processing (NLP)-Forschung benötigten Informationen erhalten bleiben. Die so transformierten Texte können dann frei an andere Wissenschaftler:innen weitergegeben werden.

Wie ATF erstellt werden

Vier Grundoperationen werden verwendet und auf unterschiedlichen Granularitätebenen und Bezugsgrößen angewendet (z.B. Wort, Satz, Absatz, Werk, Korpus).

Operation Was sie bewirkt Beispiel
Löschen Entfernt ausgewählte Textteile. Alle Dialogzeilen aus einem Drama entfernen – der verbleibende Text ist nicht mehr urheberrechtlich geschützt, kann aber z. B. für NetzwerkAnalysen oder Sprachmodellierung genutzt werden.
Ersetzen Ersetzt ausgewählte Textteile durch einen Platzhalter oder andere Zeichen. Jeden Eigennamen durch „NAME“ ersetzen, um einen Text zu anonymisieren.
Behalten Bewahrt nur die gewünschten Teile und verwirft alles andere. Nur die Häufigkeit jedes Tokens (Wort oder Satzzeichen) speichern – ergibt ein so genanntes „BagofWords“, das z. B. für Autor*innenAttribution verwendet werden kann.
Vertauschen Ändert die Reihenfolge größerer Einheiten, etwa Sätze. Die Sätze eines großen Korpus zufällig neu anordnen; sofern der Korpus ausreichend umfangreich ist und die einzelnen Sätze nicht selbst geschützt sind, gilt das Ergebnis als urheberrechtsfrei.

Warum ATF wichtig sind

Durch strukturierte, rechtssichere Darstellungen von Texten ermöglichen ATF Forschenden aus Linguistik, Digital Humanities, Sprachtechnologie und anderen Disziplinen, die benötigten Daten zu nutzen, ohne das Urheberrecht zu verletzen. Kurz: ATF ermöglichen das Teilen und Wiederverwenden von textbasierten Forschungsdaten und wahren zugleich das Urheberrecht.

Mehr darüber:

Logo NFDI-MatWerk

Andere Beiträge

Beiträge

NFDI4Memory-Positionspapier „Damit wir auch zukünftig eine Vergangenheit haben – Für eine dem digitalen Zeitalter angemessene Ausbildung und Lehre in Archivwesen und Geschichtswissenschaft“ veröffentlicht

Das NFDI4Memory-Positionspapier warnt vor einem drohenden „Digital Dark Age“, das die historische Forschung erheblich einschränken könnte. Gleichzeitig zeigt die Summer School-Reihe, wie wichtig Austausch, Ausbildung und Datenkompetenz sind, um digitale Quellen langfristig zugänglich und verlässlich zu machen.

mehr lesen