論文の概要: Artificial Intelligence-Assisted Digital Inventory of Cultural Heritage & Traditional Knowledge: Case for Indonesian Open Digital Library of Culture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.08105v1
• Date: Tue, 08 Sep 2026 01:34:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.547085
• Title: Artificial Intelligence-Assisted Digital Inventory of Cultural Heritage & Traditional Knowledge: Case for Indonesian Open Digital Library of Culture
• Title（参考訳）: インドネシアのオープン・デジタル・ライブラリー・オブ・カルチャーの事例
• Abstract要約: インドネシアのデジタル・ライブラリー・オブ・カルチャー(Digital Library of Culture)は、2007年から数万件のヌサンタラ文化遺産を収集している。 本稿では,オープンウェブから自律的,AIによる文化的知識の獲得のための方法論的枠組みを提案する。 倫理的、法的、文化的な影響について論じ、機械が人間の貢献を上書きしないというアーキテクチャ上の保証を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Indonesian Digital Library of Culture (Perpustakaan Digital Budaya Indonesia, PDBI; budaya-indonesia.org) is a participatory platform that has collected tens of thousands of entries on Nusantara cultural heritage through public contribution since 2007. Manual contribution faces three structural barriers: coverage (knowledge is scattered across languages and sites), integrity (open sources mix authentic documentation with noise), and completeness (subjects are recorded but their data remain shallow). This paper presents a methodological framework for autonomous, AI-based harvesting of cultural knowledge from the open web, designed to expand corpus coverage while intensifying per-entry data depth. The methodology is organised as a five-stage economic funnel: focused crawling, multilingual extraction and canonicalisation, vector encoding with blocking, agentic decision-making, and idempotent publication, under the principle of deterministic orchestration, agentic decisions. Each stage is formalised: funnel economics and optimal filter ordering; crawl-frontier dynamics as a subcritical branching process that explains the necessity of recurrent re-seeding; fact-level novelty via a containment measure; Bayesian multi-source evidence fusion with elevated publication thresholds for sacred categories; exactly-once effects via idempotent upserts and the transactional outbox; sliding-window inference budgeting with a reservation protocol; statistical quality auditing; and seed selection as submodular coverage maximisation. The framework retains four high-value human roles: curator of direction, escalation approver, quality auditor, and guardian of meaning, while machine autonomy is raised in stages. Ethical, legal, and cultural-sensitivity implications are discussed, including the architectural guarantee that the machine never overwrites human contributions.
• Abstract（参考訳）: インドネシアのデジタル文化図書館(インドネシア語: Perpustakaan Digital Budaya Indonesia, PDBI; budaya-indonesia.org)は、2007年以降、ナサンタラの文化遺産を数万点収集した参加型プラットフォームである。 手作業によるコントリビューションには,3つの構造的障壁がある – カバレッジ(言語やサイトに共通する知識),完全性(オープンソース),完全性(オブジェクトは記録されるが,データは浅いまま)。 本稿では,オープンウェブからAIによる自律的文化知識獲得のための方法論的枠組みを提案する。 この手法は5段階の経済ファンネルとして組織化され、決定論的オーケストレーション、エージェント決定の原則の下で、集中的クローリング、多言語抽出、正準化、ブロッキングによるベクトル符号化、エージェント決定、およびべき等な出版である。 それぞれのステージは、ファンネル経済と最適フィルタ順序付け、繰り返し再探索の必要性を説明するサブクリティカル分岐プロセスとしてのクロールフロンティアダイナミクス、封じ込めによるファクトレベルのノベルティ、神聖なカテゴリの出版基準の上昇と融合したベイズ的マルチソースエビデンス、優等なアップサートとトランザクショナルアウトボックスによる正確なオンス効果、予約プロトコルによるスライディングウインドウ推論予算設定、統計的品質監査、およびサブモジュール範囲の最大化である種選択である。 このフレームワークは、指示のキュレーター、エスカレーション承認者、品質監査官、意味の保護者という4つの価値の高い人間の役割を保持しており、一方、機械の自律性は段階的に上昇している。 倫理的、法的、文化的な影響について論じ、機械が人間の貢献を上書きしないというアーキテクチャ上の保証を含む。

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