#Content-Mining. Weiterer Fortschritt beim Open Access. – Chevoja

Das Nature Magazin hat von allen publizierenden Plattformen den höchsten Impact. Hier werden Arbeiten veröffentlicht, die das Potential haben, die Wissenschaft ein gutes Stück voran zu bringen. Leider sind die Paper üblicherweise kostenpflichtig, sodass nur ein auserwählter Kreis diese aus ersten Hand lesen kann. Bei den anderen großen Verlagen sieht es natürlich auch nicht unbedingt besser aus.
Dementsprechend war ich schon überrascht, dass dieses Paper öffentlich ist –  auch wenn Gegenteiliges bei dem Titel schon recht albern gewesen wäre: Elsevier opens its papers to text-mining.

Es geht darum, dass Lesern die Arbeit mit den Daten in den Papern erleichtert werden soll – auf die sie ohnehin eigentlich vollen Zugriff haben sollten.
Bislang war es nämlich so, dass die Paper zwar einzeln runtergeladen und ausgewertet werden konnten, aber es war nicht möglich, automatisierte Routinen zu implementieren, die bestimmte Paper nach den benötigten Daten durchsucht haben. Diese Automatisierung wäre das Text- oder auch Content-Mining und sie ist überaus nützlich, da viele Paper Ergebnisse enthalten, auf die sie nicht weiter eingehen – quasi nur im Nebensatz erwähnen oder der Titel scheint auf einen ganz anderen Inhalt einzugehen. Somit gehen Erkenntnisse unnötig verloren.

Nun soll bei den großen Verlagen möglich werden, was bei Open Access schon längst geht. Warum die großen Verlage Angst vor automatisierten Analysen haben, kann ich nicht sagen. Es ist auf jeden Fall ein Schritt in die richtige Richtung, auch wenn nachwievor viele Restriktionen bleiben werden: Nur 10.000 Paper pro Woche und User, es muss vorher einer Vereinbarung zugestimmt werden und einiges mehr.

Eines der ersten Projekte, das diese “neue Freiheit” ausnutzen möchte, will das Wissen über das menschliche Gehirn zusammentragen, um neue Erkenntnisse aus Altbekanntem zu finden.

 

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