Text- und Data-Mining von Kleinkopf,  Felicitas Lea

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 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.

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Die Publikation Text- und Data-Mining - Die Anforderungen digitaler Forschungsmethoden an ein innovations- und wissenschaftsfreundliches Urheberrecht von ist bei Nomos erschienen. Die Publikation ist mit folgenden Schlagwörtern verschlagwortet: Bibliotheken, Data Mining, Forschung, Forschungsdaten, Innovation, Kulturerbe-Einrichtung, Nachnutzung, Schranke, Text Mining, Text und Data Mining, Urheberrecht, Wissenschaft, Zugang. Weitere Bücher, Themenseiten, Autoren und Verlage finden Sie hier: https://buch-findr.de/sitemap_index.xml . Auf Buch FindR finden Sie eine umfassendsten Bücher und Publikationlisten im Internet. Sie können die Bücher und Publikationen direkt bestellen. Ferner bieten wir ein umfassendes Verzeichnis aller Verlagsanschriften inkl. Email und Telefonnummer und Adressen. Die Publikation kostet in Deutschland 109 EUR und in Österreich 112.1 EUR Für Informationen zum Angebot von Buch FindR nehmen Sie gerne mit uns Kontakt auf!