“บิสกิต โซลูชั่น” เผยชาวเน็ตตื่นตัวเลือกตั้งผู้ว่าฯกทม. ดันข้อมูลล้นโซเชียล เป็นขุมทรัพย์วิเคราะห์ตลาด 

นายสุทธิพันธุ์ สุทัศน์ ณ อยุธยา ผู้ก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท บิสกิต โซลูชั่น จำกัด หรือ BIZCUIT เปิดเผยว่า BIZCUIT มุ่งมั่นที่จะให้หลายหน่วยงานสามารถใช้ประโยชน์ของ AI ในการเข้าใจภาษาธรรมชาติ ด้วยเทคโนโลยี Machine Learning หรือ NLU (Natural Language Understanding) เพื่อต่อยอดธุรกิจและหน่วยงานให้มีประสิทธิภาพในการทำงานมากขึ้น ประกอบกับปัจจุบัน BIZCUIT มี AI ที่พร้อมเข้าใจเรื่องราวต่าง ๆ อยู่แล้ว 16 หมวด 

โดยเรื่องการเมืองการเลือกตั้งนั้นถือเป็นหมวดที่ 17 และหนึ่งในพันธกิจของ BIZCUIT ในฐานะที่เป็นบริษัทของคนไทย คือการพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อการเข้าใจภาษาแบบธรรมชาติในเชิงลึกโดยเฉพาะภาษาไทย เพื่อให้ AI เข้าใจในความหลากหลายของมิติการใช้ภาษาและครอบคลุมมากที่สุด โดยทาง BIZCUIT เล็งเห็นมูลค่าของข้อมูลการแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับการเลือกตั้งผู้ว่าราชการจังหวัดกรุงเทพมหานครบนโลกออนไลน์ในทุกแพลตฟอร์มในครั้งนี้ ว่าเป็นขุมทรัพย์ทางข้อมูลในรูปแบบตัวอักษรที่เกี่ยวกับการเลือกตั้งในรอบหลายปี 

ทั้งนี้กระแสในโลกออนไลน์กำลังตื่นตัวกับการเลือกตั้งผู้ว่าฯ กทม. ซึ่งเป็นการเลือกตั้งในรอบ 9 ปี ทำให้มีปริมาณข้อมูลและความคิดเห็นเกี่ยวกับการเลือกตั้งจำนวนมากบนโซเชียลมีเดียในหลายแพลตฟอร์ม ซึ่งเหมาะที่จะทำการศึกษา และทดสอบการเพิ่มขีดความสามารถของเทคโนโลยี AI ด้าน Machine Learning ในด้านการเข้าใจภาษาแบบธรรมชาติ (NLU) ของ BIZCUIT ให้มีความเข้าใจในบริบท หรือ domain ที่เกี่ยวกับการเลือกตั้งและการเมืองได้มากขึ้น 

โดยการเข้าใจใน domain การเมืองนั้น เป็นหนึ่งในเกือบ 20 domain ที่ทางบริษัทฯ มีอยู่แล้ว ซึ่งสามารถเข้าใจได้ถึง 4 ภาษาไปพร้อมกับการแสดงศักยภาพความชาญฉลาดของระบบ AI ที่ต่อยอดการนำข้อมูลจากโซเชียลมาวิเคราะห์ได้มากกว่าการนับคำหรือการวิเคราะห์ความรู้สึกเชิงลบหรือบวก ที่มักพบในการทำโซเชียลลิสซินนิ่ง (Social Listening) ทั่วไป แต่สามารถวิเคราะห์ได้ลึกซึ้งถึงเจตนาในการแสดงความคิดเห็นและแยกแยะประเภทกลุ่มความคิดเห็นแบบอัตโนมัติได้ หรือ โซเชียลอนาไลติกส์ (Social  Analytics) ที่มีโครงสร้างภาษาที่ไม่ได้เหมือนกับ domain อื่น ๆ ที่บริษัทมี 

ทั้งการบริหารประสบการณ์การใช้บริการ หรือ การร้องเรียนผ่านช่องทางของ Brand ซึ่งมีความสามารถในการสังเคราะห์ข้อมูลและนำไปใช้ประโยชน์ได้มากกว่าการทำ Social Listening ที่ทำงานด้วย keyword เป็นหลัก

โดยการสร้างข้อมูลที่ใช้สอน AI หรือ Training Data ในครั้งนี้ใช้ข้อมูลสาธารณะ 100% บนแพลตฟอร์มออนไลน์ที่ยินยอมในการเปิดเผยให้สาธารณะทราบ กระบวนการในการสร้าง Training Data นั้นยังมีระบบอัตโนมัติในการลบข้อมูลระบุตัวตนทั้งหมดก่อนจะเข้าสู่ขั้นตอนเริ่มงาน ทำให้ผู้ที่ทำหน้าที่ Train Data นั้นไม่ทราบที่มาของข้อมูล 

ทั้งนี้  BIZCUIT ได้ดึงข้อมูลตัวอักษรจาก Social Media แพลตฟอร์มต่าง ๆ ด้วยวิธีการที่แตกต่างกัน เนื่องจากแต่ละแพลตฟอร์มมีเงื่อนไขการดึงข้อมูลมาสุ่มวิเคราะห์แตกต่างกัน และมีโครงสร้างข้อมูลของแพลตฟอร์มไม่เหมือนกัน ซึ่งประกอบด้วย Twitter, YouTube และ Facebook รวมกันมากกว่า 230,000 ข้อความ รวบรวมทั้งโพสต์, คอมเม้นท์, ทวีต เพื่อให้ได้ผลการวิเคราะห์ทั้งในแง่มุม Sentiment หรือ ความรู้สึก, Topic Classification หรือ การแยกประเภทสิ่งที่พูดถึง และ Intention หรือการแยกเจตนาการแสดงความเห็น ซึ่งให้ insight มากกว่าการวิเคราะห์โดยทั่วไป ที่สามารถวัดผลให้ทราบได้เพียงจำนวนข้อมูลและ Sentiment 

แต่เทคโนโลยี AI ด้าน Machine Learning สามารถวิเคราะห์ให้เราได้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลโซเชียลมีเดียอย่างเต็มประสิทธิภาพมากกว่า โดยไม่ต้องใช้มนุษย์มาลงแรงและเวลาในการทำ” นายสุทธิพันธุ์กล่าว 

BIZCUIT ใช้ AI NLU ด้านการเลือกตั้งมาวิเคราะห์ผลจาก ใน Twitter ซึ่งเลือกดึงมาวิเคราะห์โดยใช้ Keyword และ แฮชแท็ก เป็นเงื่อนไขแรกในการดึงข้อมูลทั้งสิ้น 37,356 ข้อความ เข้ามาวิเคราะห์ ซึ่งรวมจำนวน tweet และ reply ตั้งแต่วันที่ 21 มี.ค. - 7 พ.ค. 2565 และจากกระแสในการดีเบตในวันที่ 28 เมษายน ก็ได้มีการเลือกดึงใน YouTube โพสต์ ของการดีเบตผู้สมัครผู้ว่าฯ กทม. ของ YouTube Channel 3 News 

โดยวิเคราะห์ความคิดเห็นที่มีมากกว่า 3,000 ความคิดเห็น และใน Facebook ได้เลือกดึงข้อมูลจากเพจข่าวต่าง ๆ และเพจของผู้สมัครเอง เพื่อดูปริมาณข่าวที่ถูกพูดถึงและการแสดงความคิดเห็นตั้งแต่วันที่ 21 มี.ค. – 6 พ.ค. 2565 โดยดึงจากเพจข่าวทั่วไป วิเคราะห์จำนวน 849 โพสต์และ 85,577 ความคิดเห็น และในส่วนของโพสต์จากเพจผู้สมัครเองจำนวน 499 โพสต์ ซึ่งมีผู้แสดงความคิดเห็นรวม 89,176 ความคิดเห็น ซึ่ง AI NLU สามารถที่จะบอกได้ว่าผู้สมัครแต่ละท่านกำลังถูกพูดถึงในแง่มุมไหน ด้วยความรู้สึกอย่างไร และมีเจตนาอยากสนับสนุนผู้สมัครหรือไม่ 

“เห็นได้ว่าการนำ AI มาใช้ในการเข้าใจภาษาไทย แม้จะเป็นภาษาบนโลกออนไลน์ที่มีรูปแบบไม่ตายตัวนั้นก็สามารถทำได้ โดยทีมงานด้านการพัฒนา NLU ภาษาไทยของ BIZCUIT ใช้เวลาประมาณ 4 สัปดาห์ในการพัฒนาความสามารถในหมวดการเลือกตั้งขึ้นมา ซึ่งขณะนี้มีระดับความแม่นยำโดยเฉลี่ยอยู่ระหว่าง 70-83% ตามแต่ประเภทของ AI โดยการวิเคราะห์เจตนาการแสดงความคิดนั้น (Intention) แม่นยำอยู่ในระดับ 72 % และยังสามารถพัฒนาต่อยอดเพิ่มความแม่นยำได้อีก เมื่อมีปริมาณข้อมูลที่มากขึ้น รวมทั้งปรับเปลี่ยนได้ตามบริบทที่เปลี่ยนไปของเหตุการณ์บ้านเมืองได้อีก” นายสุทธิพันธุ์  กล่าว

พร้อมเสริมว่า การศึกษาข้อมูลในครั้งนี้ BIZCUIT มีวัตถุประสงค์ในการศึกษาเพื่อการอธิบายปรากฏการณ์ในโลกออนไลน์ที่เกิดขึ้น โดยผลการศึกษานั้นไม่ใช่การคาดการณ์หรือใช้เป็นตัวแทนผลการเลือกตั้งได้ทั้งหมด เนื่องจากมีอีกหลายปัจจัย 

นอกจากนี้ยังมุ่งหวังในการยกระดับและต้องการแสดงศักยภาพเทคโนโลยี Machine Learning ของคนไทย ในด้านการเข้าใจภาษาธรรมชาติ ที่ปัจจุบันมีความสามารถช่วยให้มนุษย์เข้าใจถึงจำนวนและสัดส่วนของปรากฏการณ์ต่าง ๆ ในโลกออนไลน์ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ซึ่งเกิดขึ้นจริงแล้ว