2019年12月8日、OCLC Researchは、ポジションペーパー“Responsible Operations: Data Science, Machine Learning, and AI in Libraries”を公開しました。
図書館でのデータサイエンス・機械学習・人工知能の利用における技術的、組織的、社会的な課題を以下の7領域に整理し、推奨事項とあわせて示しています。
・責任ある運用へのコミットメント
・メタデータ記述と発見可能性
・手法及びデータの共有
・機械処理可能なコレクション
・労働力開発
・データサイエンスサービス
・専門職間及び学際的な連携の維持
Publications（OCLC Research）
https://www.oclc.org/research/publications.html
※2019年12月8日付けの出版物に“Responsible Operations: Data Science, Machine Learning, and AI in Libraries”とあります。
Responsible Operations: Data Science, Machine Learning, and AI in Libraries（OCLC Research）
https://www.oclc.org/research/publications/2019/oclcresearch-responsible-operations-data-science-machine-learning-ai.html
Responsible Operations: Data Science, Machine Learning, and AI in Libraries [PDF：36ページ]
https://www.oclc.org/content/dam/research/publications/2019/oclcresearch-responsible-operations-data-science-machine-learning-ai-a4.pdf
参考：
北米研究図書館協会（ARL）・米・ネットワーク情報連合（CNI）・米・EDUCAUSE、新しいデジタル技術が普及する中で研究図書館の影響力を促進するためのパートナーシップを締結
Posted 2019年8月19日
https://current.ndl.go.jp/node/38814
