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Music Data Mining und das Urheberrecht

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Part of the Jahrbuch für Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung book series (JMMF)

Zusammenfassung

Der Beitrag untersucht die rechtlichen Anforderungen an das Music Data Mining (MDM). Darunter ist die computergestützte Analyse von Material (Werkkataloge, Noten, Liederblätter etc.) aus der Musik zu verstehen. Sie setzt sich das Ziel, aus einer Vielzahl an Daten Zusammenhänge und Muster zu erkennen. Mögliche Einsatzgebiete sind Music Recommendation, Audio Identification, Playlist Generation oder auch die Hit Song Science – um nur wenige zu nennen. MDM wirft rechtliche Fragen auf: Auf verschiedenen Stufen des Minings werden Kopien von urheberrechtlich geschützter Musik angefertigt. Und obwohl der Erkenntnisgewinn aus geschütztem Material ein urheberrechtlich freier Vorgang ist, muss für urheberrechtlich relevante Verwertungshandlungen eine Lizenz eingeholt werden. Etwas anderes gilt nur, wenn Ausnahmen oder Schranken diese Verwertung zulassen.

Eine spezifische Schranke für Text und Data-Mining hat der deutsche Gesetzgeber erst kürzlich eingeführt. Hiervon ausgenommen ist aber die kommerzielle Forschung. Vor allem dort bleiben Rechtsfragen bestehen.

Der Beitrag untersucht, inwieweit MDM überhaupt urheberrechtlich relevant ist und ob die neuen Schrankenbestimmungen den Bedürfnissen der Forschung und der Musikbranche gerecht werden. Außerdem nennt der Beitrag einige praktische Hürden für die Wissenschaft, wie Zugangsfragen zu Material und internationalen Forschungssachverhalten.

Der Beitrag berücksichtigt den Stand der juristischen Diskussion bis zum 13. August 2017.

Schlüsselbegriffe

  • Music Data Mining
  • Text and Data Mining
  • UrhWissG
  • Urheberrecht
  • urheberrechtliche Schranken
  • Musikrecht
  • Musikwissenschaft
  • Music Recommendation
  • Playlisting
  • Hitsong science
  • Music Information Retrieval (MIR)

Keywords

  • Music Data Mining
  • Text and Data Mining
  • Copyright Law
  • Music Recommendation
  • Playlisting
  • Hitsong science
  • Music Information Retrieval (MIR)

Abstract

This article examines the legal requirements of Music Data Mining (MDM). This term describes the computer-based analysis of musical material with the aim of tracing connections and patterns of large data sets. MDM has a wide range of possible uses including music recommendation, audio identification, playlist generation and hit song science – to name but a few.

However, MDM is legally not unproblematic. In particular, copyright issues emerge. Copies of copyright protected works are being reproduced at a number of stages of the mining process. Although gaining insights into copyright protected material should be considered as free use, reproduction always has to be licensed – unless exceptions or limitations to copyright law apply. In Germany, a specific copyright limitation for the purpose of text and data mining has recently been introduced. However, this limitation does not cover commercial research. Accordingly, legal issues remain.

The article examines the legal requirements of MDM and whether the new exceptions meet the requirements of researchers, musicians and the music industry. The article also describes some practical obstacles relating to access to material and to the international conduct of science.

Schlüsselbegriffe

  • Music Data Mining
  • Text and Data Mining
  • UrhWissG
  • Urheberrecht
  • urheberrechtliche Schranken
  • Musikrecht
  • Musikwissenschaft
  • Music Recommendation
  • Playlisting
  • Hitsong science
  • Music Information Retrieval (MIR)

Keywords

  • Music Data Mining
  • Text and Data Mining
  • Copyright Law
  • Music Recommendation
  • Playlisting
  • Hitsong science
  • Music Information Retrieval (MIR)

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  • DOI: 10.1007/978-3-658-21220-9_3
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Rack, F. (2019). Music Data Mining und das Urheberrecht. In: Ahlers, M., Grünewald-Schukalla, L., Lücke, M., Rauch, M. (eds) Big Data und Musik. Jahrbuch für Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-21220-9_3

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-21220-9_3

  • Publisher Name: Springer VS, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-21219-3

  • Online ISBN: 978-3-658-21220-9

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