メーリングリストは、インターネット時代の非常に有用なコミュニケーション手段である。知識を集結する手段でもある。

　英知(優れた知恵)を集めるかどうかはわからないが、少なくとも衆知(多くの人の知恵)を集めることが出来る。そのため、多くの人が参加しているＭＬであることが望ましい。参加している人達の能力の如何は問わない。逆に、参加者の知識が、高低様々なレベルにあることの方が望ましい。時々、初歩的な質問が出れば、参加者の構えを取り除き安心して議論の輪に入ることが出来るからである。

　発言しないで、他者の発言を読むだけの者をＲＯＭという。ＲＯＭとよばれる人達が議論に加わらないのは、敷居の高さや本人の引込み思案な性格によるものと思われるが、初歩的な発言をする参加者が現れることにより、心理的な障壁が取り除かれる効果がある。

　異なる活動時間と場所をもつ者を、同じ時間と同じ場所集めたのと同じかそれを上回る効果を得られる。上回るというのは、よく考えてから発言できるという意味で、話の穂を接ぐだけの発言がなくなる点をいう。

　実際の会議は、同じ時間に同じテーブルを囲まないと出来ない。チャットなら、同時にネットにつないでいないと話が出来ない。ＭＬは、その点、同じ場所にいなくてもかまわないし、時間をあわせることも必要ない。場所と時間を問わないで会議が出来る利点が、メーリングリスト(ＭＬ)にはある。

　実際にある場所に人が集う会議の場合や単なる雑談の場では、誰が何を話したかは、その場にいて実際の発言を聞いた人の記憶に残るだけである。日数を数えるにつれて記憶はあいまいとなり、誰が何を言ったのかわからなくなったり、ひどい場合には、なかった発言を在ったもののごとく誤って記憶してしまうことがある。たとえ、議事録を作っていても、自分が聞いたこととは違うと感じる結果になったりもする。

　ところが、ＭＬでは、発言は、発言された通り、電磁記録として残るので、あとから、そんなことは言っていないとか、嘘つきだとか言って、発言をもみ消す事は出来ない。

　他の人の発言を引用するにも、その発言そのものをコピーしてきての引用が、ＭＬでは可能である。

　ＭＬでは、様々な議論をスレッド(thread)に枝分かれさせながら議論を発展させることが出来るので、議論をある塊でまとめることが出来る。

　多数の発言をコピーしてきて引用すれば、ある議題についての発言を集約することができる。会話のように発言された瞬間消えてなくなることはなく、いつの時点で発言されたことも、経過時間の長短に関らず拾い集めてくることが出来、それをまとめて編集すれば、立派な論文ができなくはない。

　ＭＬを活用するには、そのＭＬで発言をする場合のルールを取決めておくことが必要である。

　ネチケットとよばれるネット上のエチケットは、守らねばならないルールとして必要なことはもちろんである。非難中傷はしてはならない。長文は避けるべきである。発信者を明らかにする(これは、クローズなＭＬとして設定するなら問題とならない)。表題は短くわかりやすいものとする。RE(fer)として不要な文まで引用しない等々である。

　すべきであるルール以外の点について、そのＭＬ独自のルールを決めておくと、発言がわかりやすく集約しやすくすることが出来る。

　衆知といっても、ＭＬの参加者が多ければ多いほどよいかといえばそうではない。ＭＬの世界は顔の見えない世界である。言葉だけの世界である。発言者の見姿も人柄も声も性格も経歴も職業も何も知らないまま、議論し合える世界なのである。参加者が多ければ多いほど、話相手の実像を知らないまま議論することとなる。このことが、ひとつの言葉、ひとつの発言から互いの意思疎通を欠いて誤解の海にはまっていくことを出来させる。ＭＬの世界を、誤解と不信の世界に変えてしまうのである。

　一方で議論が盛んに行われているのに、議論が発展しない発言がある。ＭＬ参加者の関心を呼ばなかっただけであるのだが、発言者は「RE:」メールのないことに疎外感を覚え、そのＭＬに不信感を抱くようになるかもしれない。このことも、ＭＬを衆愚の世界に変える一因である。

�@反応の遅い返信

　いくら「時間差の同卓会議」といっても、ＭＬの世界では、あまりに遅く反応した「RE:」メールは無視されることが多い。議論が先に進んでいて議論の蒸し返しが嫌われるためであろうか。ＲＯＭが生まれる理由のひとつに挙げられるかもしれない。同一レベルの返信であれば、遅くに戻ってきた返信よりも、すばやく戻ってきた返信の方が評価が高くなる。

�A見せかけの同卓会議

　メーリングリストでやりとりしていると、そのＭＬの世界だけで議論していると思いこんでしまうのだが、発言者同士がＭＬの外で個別にメールをやりとりしていることがある。ＭＬが閉じた世界だと信じ込んでいる参加者にとっては思い及ばない世界がＭＬの外で活動しているわけだ。

　このことは、うまく利用すれば、そのＭＬの議論をある方向に誘導することに使える。ＭＬをある結論に導きたいと考えているものにとっては役に立つ手法であるが、ＭＬは参加者の総意に基いて議論が展開されていると信じている者にとっては、その事が知れたときに、ＭＬの崩壊になりかねない危険な失望をもたらす。えてして、こうした策謀は、メールの誤送信により、ＭＬの他の参加者に漏れてしまうものであるのだが（インターネットでは、メールの誤送信は起り勝ちである）。

　建設的な議論をしようというＭＬであればよいのだが、そうでなくなったＭＬでは、発言のひとつひとつに対して悪意を持って読む者が現れることがある。その場合には、発言がすべて電子データとして残る特質があだとなって自由な議論が出来なくなる。いわゆる揚足取りが横行する。

　発言はたしかに電子記録媒体に残るのだが、それを取りまとめるのはそれほど容易いことではない。表題を内容がわかるように簡明につけるというルールを守っても、個々の発言の内容を区分するほどに木目細かく表現することは出来ないので、後から、それらを系統立ててまとめることは、かなり難しい。

　発言の時系列から議論の発展の様子がわかるかというと、返信時間の個人差やインターネット上での到達時間の差によって素直に時系列を取れないこともあって、取りまとめは難しい。

　ＭＬとは別に発言を取りまとめる仕組を考えた方がよいであろう。

　ＭＬの参加者がルールを守っているうちは問題なく気持ちよく議論が出来るのだが、一旦ルール破りの者が現れると、その議論に加わっていた者だけでなく、ＭＬの参加者全員が不愉快な思いにさせられる。限られた参加者からなるＭＬだからそのようなことは起らないと安心は出来ない。非難・中傷はよそのＭＬの話だと安心は禁物である。たった一人の不心得者によってルール違反は起り得るのだ。

　また、メールの世界は、言葉だけの世界であるので、ルール違反ではないのだが(あるいはルール違反をしているつもりではなく)言葉のもつ画一性に由来する冷酷な響きが、非難・中傷と誤解されることもある。

　コミュニケーションに役立つＭＬの世界が、些細なことから役に立たない気分を害する世界に変ってしまい、知恵の共有が全う出来ないことを以上に見てきた。

　ＭＬがコミュニケーション手段として有用なことは論を待たない。いかに有効に活用していくかを考えていく時期にきていると思われる。

　ＭＬの限界で見てきたことから考えられる対策として次の仕組を提案したい。