ควันหลงกระแสเลือกตั้งผู้ว่าฯ กทม. บิสกิต โซลูชั่น เปิดผลวิเคราะห์กระแสโซเชียล

ควันหลงกระแสเลือกตั้งผู้ว่าฯ กทม. บิสกิต โซลูชั่น เปิดผลวิเคราะห์กระแสโซเชียล เสริมศักยภาพ AI วิเคราะห์เจตนาระดับความคิดเห็นแม่นยำถึง 72 %

บิสกิต โซลูชั่น หรือ BIZCUIT หนึ่งในผู้นำในการพัฒนาเทคโนโลยี AI โซลูชั่น เผยข้อมูลจากโซเชียลมีเดียช่วงโค้งสุดท้ายก่อนและหลังเลือกตั้งผู้ว่าฯ กทม. เสริมสมรรถนะของ AI ด้านวิเคราะห์ภาษาในบริบทของการเลือกตั้งให้สมบูรณ์มากขึ้น ครอบคลุมทั้งช่วงก่อนและหลังเลือกตั้งด้วยปริมาณข้อมูลระดับเมก้ามากกว่า 7 ล้านคำ พบหลังปิดหีบเลือกตั้ง เกิดปรากฏการณ์ข้อมูลการแสดงความคิดเห็นในโซเชียลมีเดียถล่มทลายมากกว่าก่อนเลือกตั้งเกือบเท่าตัว ต่อยอดสร้างความแม่นยำในการวิเคราะห์เจตนาการแสดงความคิดนั้นให้กับ AI โดยความแม่นยำยังอยู่ในระดับ 72 % แม้ถูกนำมาใช้กับข้อมูลชุดใหม่หลังเลือกตั้ง พร้อมส่ง AI ถอดรหัสการเลือกตั้งระดับประเทศ

นายสุทธิพันธุ์ สุทัศน์ ณ อยุธยา ผู้ก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท บิสกิต โซลูชั่น จำกัด หรือ BIZCUIT เปิดเผยว่า จากความสำเร็จในการศึกษาข้อมูลบนสื่อโซเชียลมีเดียหลากหลายแพลตฟอร์มช่วงก่อนการเลือกตั้งในระหว่างวันที่ 21 มี.ค. – 7 พ.ค. 65 ช่วยเพิ่มขีดความสามารถของเทคโนโลยี AI Machine Learning ด้านความเข้าใจภาษาแบบธรรมชาติ (NLU) ของ BIZCUIT ให้มีความเข้าใจลึกลงไปถึงบริบทหรือ domain ที่เกี่ยวกับการเลือกตั้งและการเมืองมากขึ้น ด้วยเหตุนี้จึงต่อยอดขยายผลเพิ่มระยะเวลาการเพิ่มความสามารถของ AI ไปจนถึงวันที่ 26 พ.ค. 65 ที่ผ่านมา ด้วยการดึงข้อมูลจาก Facebook Twitter และ YouTube ซึ่งมีเงื่อนไขแตกต่างกันตามแต่โครงสร้างข้อมูลในแต่ละแพลตฟอร์ม ทั้งข้อมูลที่เป็นการ post หรือ tweet หรือ VDO content นำมาวิเคราะห์ จำนวน 105,816 คอนเทนต์ และมีจำนวน comment หรือ reply tweet รวม 595,942 comment บนข้อมูลสาธารณะ 100% ที่ยินยอมในการเปิดเผย และยังมีระบบอัตโนมัติในการลบข้อมูลระบุตัวตนทั้งหมดก่อนจะเข้าสู่ขั้นตอนเริ่มงาน ทำให้ผู้ที่ทำหน้าที่ Train Data นั้นไม่ทราบที่มาของข้อมูล ซึ่งการ Training data ให้กับ AI ครั้งนี้ ครอบคลุมทั้งช่วงก่อนและหลังเลือกตั้ง ด้วยปริมาณข้อมูลระดับเมก้าที่มีจำนวนมากกว่า 7 ล้านคำ พบว่าเกิดปรากฏการณ์ข้อมูลการแสดงความคิดเห็นในโซเชียลมีเดียแบบถล่มทลายมากกว่าก่อนเลือกตั้งเกือบเท่าตัว นับเป็นการต่อยอดสร้างความแม่นยำในการวิเคราะห์เจตนาการแสดงความคิดนั้นให้กับ AI มีความแม่นยำอยู่ในระดับ 72 % ส่งผลให้ AI ของ BIZCUIT มีความพร้อมที่จะลงไปวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับการเลือกตั้งระดับประเทศในอนาคตได้  
 
ทั้งนี้ ข้อมูลที่น่าสนใจจากการใช้ AI วิเคราะห์พบว่าปริมาณข้อมูลการแสดงความคิดเห็นช่วงโค้งสุดท้ายของการเลือกตั้ง แม้จะมีระยะเวลาจำนวนวันที่น้อยกว่า แต่มีปริมาณข้อมูลในโลกออนไลน์มีจำนวนมากใกล้เคียงกับช่วงก่อนเลือกตั้ง สะท้อนให้เห็นความตื่นตัวของประชาชนที่ลุ้นผลการนับคะแนนอย่างชัดเจน โดยจัดกลุ่มผลการศึกษาวิเคราะห์ออกมา แบบแบ่งช่วงระยะเวลาและแพลตฟอร์ม ดังนี้
 
หลังวันเลือกตั้ง (23-26 พฤษภาคม 2565)

BIZCUIT วิเคราะห์ Comment บน Facebook และ reply tweet บน Twitter จำนวน 111,525 ข้อความ พบว่าเสียงส่วนใหญ่พูดถึงนายชัชชาติ โดยหัวข้อที่ถูกพูดถึง (Topic) มากเป็นอันดับหนึ่งคือพูดถึงตัวบุคคล และอันดับสองคือพรรคการเมือง โดยความรู้สึกที่ถูกพูดถึงนั้นมีสัดส่วนเป็นบวกมากที่สุด และยังคงได้รับเจตนาในสนับสนุนในสัดส่วนที่มากที่สุด ถัดมาคือนายวิโรจน์ ที่แม้ผลการเลือกตั้งจะเป็นอันดับสาม แต่การถูกพูดถึงนั้นมากกว่านายสุชัชวีร์ที่ได้คะแนนเลือกตั้งเป็นอันดับที่สอง รวมทั้งความรู้สึกเป็นบวกที่ผู้แสดงความคิดเห็นพูดถึงถึงนายวิโรจน์นั้นมีสัดส่วนที่มากกว่า (ภาพประกอบที่ 8) นอกจากนี้ยังพบว่าผลวิเคราะห์จาก Twitter หลังการเลือกตั้งจำนวน 47,309 tweet และ reply tweet สอดคล้องกัน คือการถูกพูดถึงจะเกิดขึ้นที่ตัวนายชัชชาติเป็นหลัก ถัดมาคือนายวิโรจน์ โดยถูกพูดถึงในนัยยะที่เป็นบวกมากทั้งคู่
 
“การศึกษาข้อมูลของ BIZCUIT ในครั้งนี้ เพื่ออธิบายปรากฏการณ์ในโลกออนไลน์ที่เกิดขึ้น ซึ่งนับว่าการเลือกตั้งในครั้งนี้ได้สร้างปริมาณข้อมูลตัวอักษรภาษาไทยที่เกี่ยวกับการเลือกตั้งขึ้นเป็นจำนวนมาก ซึ่งนับเป็นโอกาสที่ BIZCUIT ได้เตรียมความพร้อมที่จะใช้ AI ในการวิเคราะห์บริบทการเลือกตั้งผ่านข้อมูลโซเชียลมีเดียเมื่อมีการเลือกตั้งอื่น ๆ ในอนาคต โดยความสามารถด้านการวิเคราะห์ภาษาไทยด้วย AI NLU หรือ การเข้าใจภาษาธรรมชาติของ BIZCUIT นับว่ามีการพัฒนาก้าวไปอีกขั้น โดยการให้บริการวิเคราะห์ภาษาไทยนั้นสามารถใช้บริการได้ผ่าน Solution ต่าง ๆ หรือการเรียกใช้บริการวิเคราะห์ภาษาไทยด้วย API โดยตรง ภายใต้บริการ Text PowerT ปัจจุบัน BIZCUIT มี AI ด้านการวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติมากถึง 16 หมวดและการเลือกตั้งนั้นถือเป็นหมวดที่ 17 โดยทาง BIZCUIT มี AI ด้านการวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติรองรับอยู่ 4 ภาษา ได้แก่ ภาษาไทย ภาษาอังกฤษ ภาษาบาฮาซา อินโดนีเซีย (Bahasa) และภาษาฟิลิปปินส์ (Tagalog) ซึ่งส่วนใหญ่เป็น AI ที่ใช้งานเกี่ยวกับด้านการบริการลูกค้าและการตลาด โดยวัตถุประสงค์สำคัญที่ทาง BIZCUIT มุ่งที่จะสร้าง AI ด้านการวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติให้มีความเข้าใจในหลายหมวดให้ได้มากที่สุด เพื่อที่จะปลดล็อคความสามารถของ digital transformation ในประเทศไทย ที่ปัจจุบันยังมีข้อจำกัดทางภาษาให้หมดไปอย่างรวดเร็วที่สุด เพื่อความสามารถในการแข่งขันทั้งในภูมิภาคและระดับโลก”  นายสุทธิพันธุ์ กล่าวสรุป

วันเลือกตั้ง (22 พฤษภาคม 2565)

BIZCUIT เลือกวิเคราะห์เฉพาะส่วน Comment  หรือ reply tweet ในวันเลือกตั้งเพื่อดูแนวโน้มการแสดงความคิดเห็นโดยรวมทั้งจากแพลตฟอร์ม Facebook และ Twitter จำนวน 52,178 Comment / reply tweet โดยพบว่านายชัชชาติ นั้นถูกพูดถึงมาเป็นอันดับหนึ่ง รวมทั้งเจตนา (Intention) ในการพูดถึงก็มีสัดส่วนของการสนับสนุนมากกว่าผู้สมัครท่านอื่น ๆ โดยนายสุชัชวีร์ และนายวิโรจน์ตามมาในอันดับถัดไป ซึ่งทั้งคู่มีคะแนนใกล้เคียงกันมาก ส่วนอันดับที่สี่คือนายสกลธี และอันดับที่ห้าคือนายอัศวิน ซึ่งถือว่ามีทิศทางสอดคล้องกับผลการเลือกตั้ง แต่เมื่อพิจารณาผลเฉพาะจากแพลตฟอร์ม Twitter จำนวน 5,360 reply tweet จะเห็นได้ว่าจำนวนและสัดส่วนของนายวิโรจน์และนายศิธานั้นสูงกว่านายสุชัชวีร์ นายอัศวิน และนายสกลธีอย่างมีนัยยะ ทำให้พอจะเห็นแนวโน้มว่าผู้แสดงความคิดเห็นบน Twitter ผ่าน reply tweet เกี่ยวกับผู้สมัครในวันที่ 22 พฤษภาคม 2565 นั้นอาจจะไม่ได้มีการกระจายตัวตามโครงสร้างประชากรของผู้มาใช้สิทธิเลือกตั้ง
 
7 วัน ก่อนการเลือกตั้ง (15-21พฤษภาคม 2565)

Twitter 7 วันก่อนการเลือกตั้งเป็นช่วงที่ห้ามไม่ให้มีการเผยแพร่ข่าวสารชี้ชวนผู้สมัคร รวมถึงการทำโพล จึงเป็นช่วงเวลาที่ไม่มีการรายงานความนิยมของผู้สมัคร BIZCUIT จึงได้ใช้ทั้ง Keyword และ Hashtag เป็นเงื่อนไขแรกในการดึงข้อมูลเข้ามาวิเคราะห์ ซึ่งดึงข้อมูลมาจำนวน 20,750 tweet โดยพบว่านายสกลธี ภัททิยกุล (ภาพประกอบที่ 1) เป็นผู้สมัครที่ถูก tweet ถึง โดยแซงผู้สมัครรายอื่นขึ้นมาเป็นอันดับสามจากอันดับห้า นอกจากนี้ ยังพบกว่าปริมาณ tweet ที่เจอในช่วง 7 วันนี้มีจำนวนเท่ากับ tweet ของวันที่ 21 มี.ค.-14 พ.ค. (จำนวน 55 วัน) รวมกัน และจากการวิเคราะห์เนื้อหา (Topic) ความรู้สึก (Sentiment) และเจตนา (Intention) ในการ tweet ที่พูดถึงนายสกลธี ส่วนใหญ่เป็นการพูดถึงตัวผู้สมัครเกือบ 50% แต่มีความรู้สึกที่เป็นบวกและต้องการสนับสนุนน้อยกว่า 35%(ภาพประกอบที่ 2) โดยภาพรวมของ Twitter จากการ tweet และ reply tweet ทั้ง 31,643 ข้อความ นายชัชชาติและนายวิโรจน์ถูกพูดถึงใกล้เคียงกัน แต่นายชัชชาติมีสัดส่วนความรู้สึกที่เป็นบวกและเจตนาที่ต้องการสนับสนุนในสัดส่วนที่มากกว่าผู้สมัครรายอื่น (ภาพประกอบที่ 3) หากดู trend การ tweet จะสังเกตว่าวันที่มีการเปลี่ยนแปลงสำคัญคือวันที่ 15 พ.ค.65 ซึ่งเป็นวันที่มีรายการดีเบตในช่อง Youtube ของ The Standard ที่ทำให้นายวิโรจน์มีการถูก tweet ถึงมากกว่านายชัชชาติ และเป็นครั้งแรกที่นายสกลธีถูก tweet ถึงในปริมาณที่มากที่สุดต่อวัน และขึ้นเป็นอันดับสาม ทิ้งจากผู้สมัครท่านอื่น
 
Youtube (ภาพประกอบที่ 4) ได้ทำการศึกษาข้อมูลจาก Youtube ช่อง The Standard ในวันที่ 15 พ.ค. 2565 ด้วยเงื่อนไขที่เกี่ยวข้องกับการเลือกตั้งผู้ว่า ซึ่งมีทั้งหมด 15 Post (คลิปเต็มรายการดีเบต และคลิปย่อยที่ตัดออกมา) 10,922 comment ซึ่งจะเห็นว่า นายวิโรจน์ถูกกล่าวถึงมากกว่านายชัชชาติ และมีสัดส่วนความรู้สึกเชิงบวก และความต้องการที่จะสนับสนุนมากกว่าผู้สมัครท่านอื่นอย่างมีนัยยะ โดยจากการวิเคราะห์ Comment จาก Youtube พบว่านายสกลธีถูกพูดถึงเป็นอันดับที่สาม ซึ่งสอดคล้องกับข้อมูลใน twitter
 
Facebook (ภาพประกอบที่ 5) โดยวิเคราะห์ 111,608 comment จาก 715 Post บน facebook เพจข่าว โดยจะเห็นว่ากระแสบน Facebook มีความแตกต่างจาก Twitter ซึ่งอันดับหนึ่งที่ถูก comment ถึงเป็นนายชัชชาติ แต่อันดับสองนั้นเป็นนายอัศวิน และตามมาด้วยนายสกลธี โดยจำนวนของ comment นั้นมีความใกล้เคียงกันแต่สัดส่วนของความรู้สึก (Sentiment) ที่เป็นบวกและเจตนา (Intention) ที่ต้องการสนับสนุนผู้สมัครนั้นนายชัชชาติมีมากกว่าผู้สมัครท่านอื่น