Text und Data Mining: Herausforderungen und Möglichkeiten für Bibliotheken

Bastian Drees

Abstract


Text und Data Mining (TDM) gewinnt als wissenschaftliche Methode zunehmend an Bedeutung und stellt wissenschaftliche Bibliotheken damit vor neue Herausforderungen, bietet gleichzeitig aber auch neue Möglichkeiten. Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über das Thema TDM aus bibliothekarischer Sicht. Hierzu wird der Begriff Text und Data Mining im Kontext verwandter Begriffe diskutiert sowie Ziele, Aufgaben und Methoden von TDM erläutert. Diese werden anhand beispielhafter TDM-Anwendungen in Wissenschaft und Forschung illustriert. Ferner werden technische und rechtliche Probleme und Hindernisse im TDM-Kontext dargelegt.

Abschließend wird die Relevanz von TDM für Bibliotheken, sowohl in ihrer Rolle als Informationsvermittler und -anbieter als auch als Anwender von TDM-Methoden, aufgezeigt. Zudem wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Befragung der Betreiber von Dokumentenservern an Bibliotheken in Deutschland zum aktuellen Umgang mit TDM durchgeführt, die zeigt, dass hier noch viel Ausbaupotential besteht.

Die dem Artikel zugrunde liegenden Forschungsdaten sind unter dem DOI 10.11588/data/10090 publiziert.

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DOI: http://dx.doi.org/10.11588/pb.2016.1.33691

URN (PDF): http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:16-pb-336914