Projekt

Open.Oral-History: Empfehlungen und Werkzeuge für die Risikobewertung, Anonymisierung und Bereitstellung rechtlich geschützter und ethisch sensibler audiovisueller Interviews

Projektleitung:
Almut Leh (für die FernUniversität in Hagen)
Mitarbeitende:
Dr. Dennis Möbus
Helmut Hofbauer
Philipp Bayerschmidt
Status:
laufend
Laufzeit:
01.03.2025 - 28.02.2027
fördernde Einrichtungen:
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

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in Kooperation mit der Freien Universität Berlin

Die narrativ-biografischen Interviews der Oral History weisen spezifische ethische und rechtliche Schutzbedarfe auf. Daraus ergeben sich erhebliche fachspezifische Hürden für ihre Bereitstellung. Zugleich besteht jedoch ein beträchtliches disziplinübergreifendes Forschungsinteresse an ihrer Nachnutzung. Das Projekt „Open.Oral-History“ begegnet diesem Bedarf, indem es Sammlungsverantwortliche dabei unterstützt, die Voraussetzungen für eine Bereitstellung ihrer Interviews systematisch zu bewerten und gegebenenfalls mit Hilfe eines durch Künstliche Intelligenz (KI) unterstützen Anonymisierungsverfahrens zu ermöglichen.

Bei vielen Sammlungsverantwortlichen fehlt ein strukturiertes Wissen über die juristischen Bedingungen und technischen Möglichkeiten für eine digitale Bereitstellung. Die komplexen Datenschutz-, persönlichkeits- und urheberrechtlichen Einschränkungen, wie fehlende oder unzureichende Einwilligungserklärungen oder die darin geforderte Anonymisierung, stellen häufig eine scheinbar unüberwindbare Hürde dar. In Zusammenarbeit mit den Inhaber*innen von Interview-Sammlungen in deutscher, englischer, polnischer und ukrainischer Sprache werden exemplarische Use-Cases identifiziert. Mit juristischer Unterstützung werden für diese verschiedenen Szenarien Workflows zur rechtlichen Klärung und Risikoabschätzung entwickelt. Die Ergebnisse werden als Handreichung veröffentlicht.

Da Oral-History-Interviews akustische und visuelle Informationen in Form von Bewegtmedien enthalten, sind sie schwieriger zu anonymisieren als andere Forschungsdaten. Ihre Anonymisierung kann vom Ausblenden einzelner akustischer oder visueller Interviewinhalte bis hin zur Verhinderung der Re-Identifikation von Personen reichen, gleichzeitig soll die Quelle im Interesse qualitativer Forschung möglichst nur minimal verändert werden. Dafür werden mit Hilfe einer KI-basierten Spracherkennung automatisiert maschinenlesbare Transkripte generiert, aus denen mittels Named Entity Recognition zu anonymisierende Wörter und Passagen identifiziert und (nach einer qualitativen Auswahl) automatisiert in der Audio- und/oder Videospur unkenntlich gemacht werden. Die Sammlungsverantwortlichen erhalten die anonymisierten Textderivate und audiovisuellen Medien sowie maschinenlesbare Lizenz- und Rechteinformationen zur Bereitstellung und Nachnutzung der Oral-History-Interviews.

Die erarbeitete rechtlich geprüfte Handreichung und die prototypischen technologischen Verfahren sollen generisch auf Datensätze anderer Fachdisziplinen anwendbar sein. Im Austausch mit anderen Pilotprojekten und Vertreter*innen verwandter Disziplinen wird die Übertragbarkeit der entwickelten Lösungen ermittelt.

Eva Engelhardt | 10.02.2025