Mit dem Thema Data Mining haben wir uns schon einmal befasst. Darunter versteht man eine wissenschaftliche Methode, mit der man riesige Datenbestände systematisch computergestützt ausgewerten kann, um so Gesetzmäßigkeiten – Muster und Ausbrüche – auszumachen. Man kann vom Schürfen von Informationen sprechen.

Beim Music Data Mining (MDM) werden Werkkataloge, Noten, Liederblätter, Soundfiles etc. computergestützt analysiert. MDM setzt sich das Ziel, aus einer Vielzahl an Daten Zusammenhänge und Muster zu erkennen. Es stellt Fragen wie: Was macht eine erfolgreiche Hookline aus? Welche Produktionen sind massen-, welche nischentauglich? Bahnen sich Genreumbrüche an und kann sie die Big Data-Wissenschaft nachvollziehen oder früh erkennen? Gibt es unentdeckte Muster in der Jazzimprovisation?

Music Data Mining und Recht

Mit den rechtlichen Fragen des Music Data Minings befasst sich ein Beitrag in dem Jahrbuch für Musik Wirtschafts und Musik Kulturforschung „Big Data und Musik“. Der knapp 30-seitige Beitrag gibt einen Ausschnitt darüber, was Music Datamining bisher leisten konnte, um sich dann den rechtlichen Fragen zu widmen.

Worum geht’s?

Auf verschiedenen Stufen des Minings werden Kopien von urheberrechtlich geschützter Musik angefertigt. Und obwohl der Erkenntnisgewinn aus geschütztem Material ein urheberrechtlich freier Vorgang ist (und bleiben muss!), sind die Kopien in den verschiedenen Stufen des MDM urheberrechtlich relevante Verwertungshandlungen, für die man im Ausgangspunkt eine Erlaubnis braucht. Mittlerweile erlaubt nun das Urheberrecht die Kopie von Musik, um darin zu minen, per gesetzlicher Schranke (§ 60d UrhG) – wodurch man nicht mehr individuell Rechte klären muss. Aber gerade im im nicht-wissenschaftlichen, kommerziellen Kontext greift die Schranke nicht.

Insgesamt will der Beitrag klären, inwieweit MDM überhaupt urheberrechtlich relevant ist und ob die neuen Schrankenbestimmungen den Bedürfnissen der Forschung und der Musikbranche gerecht werden.

Zum Beitrag geht es hier (mit Paywall, aber über viele Uni-VPNs abrufbar – bei Bedarf bitte eine legitime Privatkopie anfragen).

Erscheint in: Big Data und Musik – Jahrbuch der Gesellschaft für Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung 2018, Wiesbaden 2018 (Hrsg.: Michael Ahlers, Martin Lücke, Matthias Rauch)

RA Fabian Rack

Tags: