デジタル情報がかつてない速度で拡大する時代において、図書館学は深刻なアイデンティティ危機に直面しています。長い間、私たちの専門の基盤は「集約」の技術でした —— 標準化されたメタデータを通じて、複雑な知識資源を秩序ある検索可能な宇宙に統合すること。しかし、Philip Schreur は最近の論考で、リンクデータと人工知能の最前線の実践を分析する中で、より破壊的な可能性を無意識に明らかにしました。これは単なる技術的なアップグレードではなく、潜在的な認識論的断裂です：私たちは普遍的な集約を追求する時代から、特異性の活性化に取り組む未来へと向かっているのでしょうか？この記事は、「データ反集約」（Data Disaggregation）という概念がこの断裂の核心的な象徴であり、私たちに図書館の権力、実践、倫理の基盤を再考させるものだと考えています。
知識の権力：集約の系譜を再考する#
図書館の集約の伝統は、啓蒙運動における普遍的な分類体系への信念に由来しています。デューイの十進分類法からリソース記述と検索（RDA）の複雑なルールまで、その核心的な推進力は、すべての人類の知識を収容し組織する「メタナラティブ」を構築することでした。このモデルは、標準化された「文献代替物」（bibliographic surrogates）—— 図書カードや MARC レコードなど —— を作成することでリソースを簡素化し、統一的に管理・発見できるようにしました。
しかし、この一見中立的な技術的実践の背後には、深刻な権力の運用が潜んでいます。福柯が明らかにしたように、あらゆる知識組織システムは権力の一形態であり、定義、分類、命名を通じて現実を構築し、不可避的に中心と周縁を区分します。批判的図書館学（Critical Librarianship）の先駆者たちは、標準化された主題用語表などのツールが普遍性を追求する一方で、周縁的なグループの経験や声を抑圧、歪曲、あるいは直接消去することが多いと指摘しています。集約の壮大なプロジェクトにおいて、特異性はしばしば「規範化」されるべきノイズと見なされます。
「データ反集約」はこの伝統への直接的な挑戦です。これは知識の単位をその文献の媒体から解放し、文献そのものではなく、より細かい粒度の「事実」と「声」に焦点を当てることを主張します。スタンフォード大学のBlack@Stanfordプロジェクトはその過激な例です。このプロジェクトは、特定のアーカイブコーパスに特化したチャットボットを訓練することで、「声」の徹底的な反集約を実現しました。これは、このアーカイブを主流のナラティブに支配されたより大きな知識体系に統合しようとするのではなく、このアーカイブが直接的に、独立して「自らの声を発する」ことを選択しました。これは根本的な変化を示しています：周縁的なグループのために目録を作成することから、周縁的なグループに発言させることへの移行です。
実践の再構築：ルールの守護者から文脈の建築家へ#
この認識論的な断裂は、図書館の実践に激しい揺れを引き起こすことは必然です。「特異性の活性化」が私たちの新しい使命となるなら、従来の役割の位置付けや技術的な構造は再構築を迫られるでしょう。
メタデータ司書の役割は、「ルールの守護者」から「文脈の建築家」へと変わる可能性があります。その核心的な価値は、複雑な著作ルールを正確に適用することではなく、より創造的で批判的な知的労働を行うことです。彼らはリソースを検討し、問いかける必要があります：このリソース内部で最も重要な知識のノードは何か？これらのノードは外部の知識とどのように接続され、従来の分類法によって隠されていた深層関係を明らかにするのか？—— スタンフォードの別のプロジェクト「制度的な人種差別を理解する」（KSR）が行ったように、警察マニュアル、法律文書、ニュース報道のデータポイントをリンクさせることで、制度的な問題を明らかにする知識グラフを構築しました。文脈の建築家の任務は、データ間の関連を活性化させることで新たな洞察を生み出す知識ネットワークを設計・構築することです。
それに応じて、図書館の業務を支える技術システムも再想像される必要があります。既存の図書館管理システム（ILS/LSP）は、本質的に「文献代替物」の集約を管理するために設計されています。未来のシステムは、知識グラフと人工知能モデルのインキュベーターである可能性が高く、司書がデジタルコレクションからエンティティを抽出し、関係を定義し、特定の知識領域と深く対話できるインテリジェントなサービスを迅速に展開できるようにします。
前路の慎重さ：新しいパラダイムの倫理的ジレンマ#
しかし、「データ反集約」のパラダイムを受け入れることは、新たな、より隠れた倫理的課題に直面することを意味します。
まず、「去文脈化」のリスクがあります。データをその原文献から切り離すことは、柔軟な再構成と接続を実現する一方で、必要な文脈から切り離され、誤読や悪意のある操作を引き起こす可能性があります。異なるソースのデータポイントをつなぎ合わせて知識グラフを構築する際、どのようにしてこの接続が責任あるものであり、根拠のあるものであることを保証し、誤解を招く「デジタルコラージュの誤謬」とならないようにするのでしょうか？これは、知識グラフの構築において柔軟性と文脈の完全性を兼ね備えた新しい倫理的枠組みを確立することを要求します。
次に、「真実性」の幻想とアルゴリズムの仲介者の台頭があります。AI チャットボットは、アーカイブと直接対話する没入型の体験を創出しますが、これはアルゴリズムによって仲介された「真実」です。ユーザーが対話する対象は、原文献そのものではなく、その文献に対する大規模言語モデルの「理解」と「再述」です。アルゴリズムの内在的な偏見やモデルの潜在的な誤り（「幻覚」など）は、新たな不透明な権力の仲介者を構成します。これは厳しい問題を提起します：アルゴリズムの仲介者が従来の司書の仲介者を置き換える過程で、図書館はどのようにしてアルゴリズムの透明性と情報源の追跡可能性を確保し、社会的信頼の基盤としての核心的な地位を維持するのでしょうか？
最後に、新たな「デジタルデバイド」を悪化させる可能性があります。精緻な知識グラフを構築し、特化した AI モデルを訓練するには、膨大な技術的および人的リソースが必要です。これは、資源が豊富なトップ機関だけがそのコレクションを「活性化」できることを意味するのでしょうか？それとも、多くの中小規模の図書館のリソースは旧パラダイムの中で眠り続け、知識ネットワークの中でさらに周縁化されるのでしょうか？低コストでスケーラブルなツールと方法を開発し、新しいパラダイムの普遍化を実現することが、この変革が情報の公平を本当に促進できるかどうかを決定する鍵となります。
結論として、「データ反集約」は単なる技術的な転換ではなく、図書館学の専門が持つ深層の哲学的仮定と社会的責任を映し出す鏡です。これは、すべてを単一の枠組みで収容しようとする古い夢に別れを告げ、より複雑で挑戦的、そして可能性に満ちた新たな旅に身を投じることを強いるものです。この道のりにおいて、私たちの任務は閉じられた体系を完璧にすることではなく、開かれた知識ネットワークの中で、慎重に意識的に未来の知識組織の倫理と実践を探求し構築することです。
読書資料#
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