Open Access

CLARIN stands for “Common Language Resources and Technology Infrastructure”. In 2012 CLARIN ERIC was established as a legal entity with the mission to create and maintain a digital infrastructure to support the sharing, use, and sustainability of language data (in written, spoken, or multimodal form) available through repositories from all over Europe, in support of research in the humanities and social sciences and beyond. Since 2016 CLARIN has had the status of Landmark research infrastructure and currently it provides easy and sustainable access to digital language data and also offers advanced tools to discover, explore, exploit, annotate, analyse, or combine such datasets, wherever they are located. This is enabled through a networked federation of centres: language data repositories, service centres, and knowledge centres with single sign-on access for all members of the academic community in all participating countries. In addition, CLARIN offers open access facilities for other interested communities of use, both inside and outside of academia. Tools and data from different centres are interoperable, so that data collections can be combined and tools from different sources can be chained to perform operations at different levels of complexity. The strategic agenda adopted by CLARIN and the activities undertaken are rooted in a strong commitment to the Open Science paradigm and the FAIR data principles. This also enables CLARIN to express its added value for the European Research Area and to act as a key driver of innovation and contributor to the increasing number of industry programmes running on data-driven processes and the digitalization of society at large.

Grundlage dieses Artikels* 1 ist das Verbundprojekt „Nachhaltigkeit linguistischer Daten“ der drei Sonderforschungsbereiche 441, 538 und 632, dessen Ziel es ist, Lösungen für die nachhaltige Verfügbarkeit der an den SFBs vorhandenen Korpora zu entwickeln. Ein zentraler Aspekt betrifft die Klärung der Rechtslage für die Nutzung und Weitergabe linguistischer Ressourcen, die durch das Urheber- sowie das Datenschutzrecht geschützt sind. Eine als indifferent wahrgenommene rechtliche Situation wird in der Praxis oft als das entscheidende Hindernis für die Weitergabe linguistischer Daten angeführt. Tatsächlich jedoch sind Nutzung und Weitergabe von Daten zu wissenschaftlichen Zwecken normativ geregelt. Problematisch ist oftmals die Einordnung der speziellen linguistischen Daten als Schutzgegenstand sowie die Tatsache, dass an linguistische Daten und Datensammlungen aufgrund ihrer komplexen und vielschichtigen Beschaffenheit durchaus mehrere Urheber Rechte besitzen können, die sich auf verschiedene Inhalte beziehen. Der Beitrag gibt einen Überblick über das geltende Recht sowie die juristischen und natürlichen Personen, die potentiell Rechte an linguistisch aufbereiteten Datenkollektionen besitzen. Es ist nicht Gegenstand dieses Artikels, rechtsverbindliche Aussagen zu treffen, die auf eine Nutzung und Weitergabe jedweder Daten angewandt werden. Der Artikel orientiert sich in seiner Struktur und thematischen Tiefe bewusst nicht an einem juristischen Publikum, sondern beschreibt die Problematik aus geisteswissenschaftlicher Perspektive. Zusammen mit einem Überblick über das vom Umgang mit linguistischen Datensammlungen betroffene Recht, das Urheberrechtsgesetz (Abschnitt 1) und das Bundesdatenschutzgesetz (Abschnitt 2), wird in den jeweiligen Abschnitten auch eine Klassifikation der Daten aus juristischer Sicht vorgenommen. Anschließend werden Lösungsansätze vorgestellt, die im Rahmen des o. g. Verbundprojektes erarbeitet werden (Abschnitt 3).

The actual or anticipated impact of research projects can be documented in scientific publications and project reports. While project reports are available at varying level of accessibility, they might be rarely used or shared outside of academia. Moreover, a connection between outcomes of actual research project and potential secondary use might not be explicated in a project report. This paper outlines two methods for classifying and extracting the impact of publicly funded research projects. The first method is concerned with identifying impact categories and assigning these categories to research projects and their reports by extension by using subject matter experts; not considering the content of research reports. This process resulted in a classification schema that we describe in this paper. With the second method which is still work in progress, impact categories are extracted from the actual text data.

Researchers in many disciplines, sometimes working in close cooperation, have been concerned with modeling textual data in order to account for texts as the prime information unit of written communication. The list of disciplines includes computer science and linguistics as well as more specialized disciplines like computational linguistics and text technology. What many of these efforts have in common is the aim to model textual data by means of abstract data types or data structures that support at least the semi-automatic processing of texts in any area of written communication.

Das vom BMBF geförderte Verbundprojekt CLARIAH-DE, an dem über 25 Partnerinstitutionen mitwirken, unter ihnen auch das IDS, hat zum Ziel, mit der Entwicklung einer Forschungsinfrastruktur zahlreiche Angebote zur Verfügung zu stellen, die die Bedingungen der Forschungsarbeit mit digitalen Werkzeugen, Diensten sowie umfangreichen Datenbeständen im Bereich der geisteswissenschaftlichen Forschung und benachbarter Disziplinen verbessern. Die in CLARIAH-DE entwickelte Infrastruktur bietet den Forschenden Unterstützung bei der Analyse und Aufbereitung von Sprachdaten für linguistische Untersuchungen in unterschiedlichsten Anwendungskontexten und leistet somit einen Beitrag zur Entwicklung der NFDI.