TIB designs seminar module “Research data management” for NSTL in China
In September 2017, we were in Beijing and held a seminar for employees of the Chinese National Science and Technology Library (NSTL) over several days.
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Schlagwort: Data-Mining
TIB gestaltet Seminarmodul „Research data management“ für NSTL in China
Im September 2017 waren wir in Peking und haben ein mehrtägiges Seminar für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter der Chinese National Science and Technology Library (NSTL) durchgeführt.
➔Text und Data Mining – was ist das und wie komme ich an die Daten?
Text und Data Mining ist für viele Wissenschaftler der unterschiedlichsten fachlichen Disziplinen als wissenschaftliche Methode bereits Alltag geworden. Voraussetzungen für Text und Data Mining sind frei verfügbare und maschinenlesbare Daten.
➔How open is it? Content Mining – auch eine Frage des Formats
“Wie wäre es, wenn Wissenschaftler und Infrastruktureinrichtungen Fakten, Daten und Ideen mit technischen Mitteln aus Publikationen extrahieren und analysieren könnten, ohne sich über das Urheberrecht Gedanken machen zu müssen?“ So beginnt der Blog-Beitrag von Elke Brehm über die Hague Declaration. Doch neben den rechtlichen Fragen stellen sich bei Text, Data oder Content Mining Vorhaben auch technische Fragen, z.B.: ist eine automatische Extraktion von Inhalten technisch überhaupt realisierbar und mit welchem Aufwand? Nicht umsonst listet der HowOpenIsIt?®-Guide neben rechtlichen Aspekten (Reader Rights, Reuse Rights, Copyrights, Author Posting Rights) auch die Kategorie Maschinenlesbarkeit als Kriterium für Open Access.
➔Die “Hague Declaration” von LIBER – eine Vision
Wie wäre es, wenn Wissenschaftler und Infrastruktureinrichtungen Fakten, Daten und Ideen mit technischen Mitteln aus Publikationen extrahieren und analysieren könnten, ohne sich über das Urheberrecht Gedanken machen zu müssen? Dann könnten Wissenschaftler ihre Kräfte darauf konzentrieren, dem digitalen Zeitalter angemessene Technologien zu entwickeln, um aus den bereits vorhandenen Sammlungen von Fakten, Daten und Ideen und sonstigen Inhalten mit Hilfe von Text- oder Data-Mining (Content-Mining) neue Muster und Trends zu entdecken. Und mit dem dadurch gewonnenen Wissen könnte man Herausforderungen unserer Zeit begegnen, z. B. dem Klimawandel, Arbeitslosigkeit, Unterstützung der ökonomischen und sozialen Entwicklung in allen Teilen der Erde.
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