ยุคดิจิทัลต้องชนะด้วย“การวิเคราะห์และการพยากรณ์ที่แม่นยำ” โดย พ.อ.ดร.เศรษฐพงค์ มะลิสุวรรณ รองประธาน กสทช. และประธานกรรมการกิจการโทรคมนาคม

ยุคดิจิทัลต้องชนะด้วย“การวิเคราะห์และการพยากรณ์ที่แม่นยำ” โดย พ.อ.ดร.เศรษฐพงค์ มะลิสุวรรณ รองประธาน กสทช. และประธานกรรมการกิจการโทรคมนาคม
Last updated: 10 ธันวาคม 2559 | 19:38
กรณีศึกษา “Trump ชนะอย่างไร” ข้อมูลขนาดใหญ่ หรือที่เรียกกันว่า “Big data” กำลังมีการพูดถึงกันในแวดวงผู้นำและผู้บริหารทั่วโลก โดยเฉพาะในบทความแวดวงทางวิชาการต่างๆ เช่น Harvard Business Review, McKinsey, KPMG เป็นต้น ประเด็นคือ ศักยภาพของเทคโนโลยีที่สามารถนำเอาข้อมูลขนาดใหญ่มาวิเคราะห์จนได้ผลออกมาเป็นคำตอบที่ใกล้เคียงมากกับการเกิดขึ้นจริงของเหตุการณ์ในอนาคต
จนทำให้ในปัจจุบันผู้นำและผู้บริหารเริ่มมองหาเครื่องมือดิจิทัลที่จะเข้ามาช่วยในการตัดสินใจที่ถูกต้องแม่นยำมากกว่าและรวดเร็วกว่า การคาดการณ์ด้วยประสบการณ์และความรู้สึก ซึ่งจะใช้ไม่ได้อีกต่อไปในสถานการณ์ที่คู่แข่งใช้เครื่องมือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ชาญฉลาดกว่า

ในอดีตความชัดเจนของคำว่า “Information is power” นั้นก็มีให้เห็นอยู่บ้าง แต่ความทรงพลังนั้นอาจจะยังไม่ชัดเจน แต่ในวันนี้เมื่อเทคโนโลยีดิจิทัลหลายชนิด ได้พัฒนามาถึงจุดที่ทรงประสิทธิภาพและได้เข้ามาบรรจบ เชื่อมโยงและหลอมรวมกัน (Convergence) อย่างแนบแน่น ไม่ว่าจะเป็น Mobile broadband, Live VDO application, Social media, Big data, Cryptography, ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) จนทำให้ขีดความสามารถในการ เก็บ แยกแยะ เคลื่อนย้าย และวิเคราะห์ ถึงจุดที่สามารถสร้างอำนาจทางธุรกิจ สังคม และการเมืองได้ อย่างไม่น่าเชื่อ

กรณีศึกษาที่น่าสนใจอย่างยิ่งในเรื่องอำนาจของข้อมูลคือกรณี “How Team Trump Used Data to Win” กรณีชัยชนะของ Donald Trump ในการเลือกตั้งประธานาธิบดีของสหรัฐอเมริกา ที่มีการมองกันว่าเป็นการหักปากกาเซียนและฉีกหน้าหลักการทำโพลของสหรัฐอเมริกา ถึงขั้นมีการตั้งประเด็นใหญ่ว่า ความเชื่อถือได้ของสื่อระดับชาติได้หมดไปแล้ว

สิ่งที่น่าสนใจในกรณีนี้คือ Trump ได้ใช้ทีมนักวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์ด้านการวิเคราะห์ข้อมูล หรือที่เรียกว่า “Data Analytics Team” มาช่วยในการตัดสินใจในการวางกลยุทธ์เพื่อกำหนดการสื่อสาร “key message” ไปสู่กลุ่มเป้าหมายให้ถูกที่ถูกเวลา โดย Trump ได้ใช้บริการบริษัท SCL Group Ltd. (Cambridge Analytica) ซึ่งเป็นทีมนักวิเคราะห์คนรุ่นใหม่กลุ่มเล็กๆ ที่ใช้ศาสตร์ด้านข้อมูลทำการเจาะลึกข้อมูลของกลุ่มเป้าหมาย และเป็น Team เดียวกันกับนักวิเคราะห์ที่ทำเรื่อง Brexit ใน UK จนเป็นกรณีสะเทือนโลกมาแล้ว โดยพวกเขาใช้วิธีการที่ปราศจากอคติในข้อมูลที่ไปสำรวจในพื้นที่ต่างๆ และเจาะกลุ่มเป้าหมายที่ถูกต้องเพื่อความ “Clean” ของข้อมูล “Input” เพราะหากได้ข้อมูล input ที่มีอคติหรือเป็นข้อมูลขยะแล้ว “Output” ที่ได้ก็จะเป็นผลการวิเคราะห์ที่คลาดเคลื่อนหรือเป็นขยะเช่นเดียวกัน แม้ว่ากระบวนการวิเคราะห์จะดีขนาดไหนก็ตาม หรือที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและคอมพิวเตอร์มักใช้คำว่า “garbage in garbage out” นั่นเอง

ทีมวิเคราะห์ของ Trump ได้วิเคราะห์ติดตามการเปลี่ยนแปลงของการสั่นไหวของ “Output” หรือการ swing ของคะแนนที่จะเลือก Trump เปลี่ยนแปลงไปมาตลอดเวลาในช่วง 6 เดือนที่ Team เฝ้าวิเคราะห์ติดตาม แต่ที่เป็นผลการวิเคราะห์จาก Analytic models ที่ได้แจ้งสัญญาณแห่งชัยชนะที่พุ่งขึ้นสูงอย่างชัดเจนเมื่อ Trump ส่ง message สู่สาธารณะที่โจมตี Hillary Clinton ในกรณีที่ใช้ e-mail ส่งเอกสารลับของทางราชการให้ผู้ใกล้ชิดที่ไม่ควรได้รับ จน FBI ต้องออกมาให้ข่าวว่าจะมีการตรวจสอบในกรณีดังกล่าว เมื่อข่าวแพร่สะพัดออกสื่อทั่วประเทศ จึงทำให้ทีม Data analytics ของ Trump ตรวจพบจาก Output ของระบบวิเคราะห์และพบว่า คะแนนเสียงของ Hillary Clinton ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ แต่ของ Trump เพิ่มขึ้น และเห็นสัญญาณชัดว่า Trump มีโอกาสชนะเกิน 50% หากมีการวางแผนการสื่อสารกับประชาชนได้ถูกจุดถูกประเด็นและถูกกลุ่มในช่วงโค้งสุดท้าย ซึ่งสวนทางกับโพลเกือบทุกโพลของสื่อยักษ์ใหญ่ในสหรัฐอเมริกา จนทำให้หัวหน้าทีม Data analytics ส่ง message แจ้ง Trump จากที่ตั้งของ Team ที่เมือง San Antonio ไปยัง war room ของ Trump ที่ New York ว่าสัญญาณแห่งชัยชนะได้ปรากฎออกมาแล้ว และการวิเคราะห์ยังพบว่ามีเสียง Hidden votes ที่ swing มาเลือก Trump เป็นจำนวนมากพอ ซึ่งมาจากผู้มีสิทธิในการเลือกตั้งในพื้นที่ในชนบทเป็นส่วนใหญ่ แต่ในรายละเอียดยังมีอีกมากในเรื่องนี้ ผู้เขียนคงจะไม่อธิบายลงลึกในบทความนี้ โดยผู้อ่านที่สนใจสามารถหาอ่านได้ตาม reference ข้างล่าง หรือ search ในอินเทอร์เน็ต ก็จะพบบทวิเคราะห์มากมายในเรื่องนี้

ในที่สุด Trump ก็ชนะการเลือกตั้งด้วยการใช้เครื่องมือทางวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์จากกลุ่มผู้เชียวชาญ เพื่อกำหนดการเดินกลยุทธ์สู่ความสำเร็จ ซึ่งภายหลังจากผลการเลือกตั้งครั้งนี้ก็มีการวิเคราะห์เปรียบเทียบในสื่อบางฉบับว่า ทีม campaign หาเสียงของ Hillary Clinton ใช้ทีมที่มีการดำเนินการในรูปแบบเดิมๆที่นักการเมืองของสหรัฐฯใช้กันทั่วไป

“Trump คงไม่รู้วิธีการสร้างและวิเคราะห์ Data analytics แต่ Trump มีวิสัยทัศน์และเชื่อในการเปลี่ยนแปลงของโลก จึงได้รับชัยชนะ” (ความเห็นของผู้เขียน)

ในบทวิเคราะห์ใน reference ด้านล่างบทความ ยังตอกย้ำด้วยว่า ในยุคดิจิทัลจากวันนี้ไป Digital native ที่กำลังเติบโตมา พวกเขาจะเป็นคลื่นลูกใหม่ที่จะมาสร้างเครื่องมือ Data analytics โดยใช้มันอย่างคล่องแคล่วและชาญฉลาดในองค์กรใหม่ที่มีขนาดเล็ก ที่มีต้นทุนต่ำ จนจะเป็นแรงกดดันให้บริษัทยักษ์ใหญ่ที่เคยทรงอำนาจมาก่อน ต้องออกจากตลาดไปอย่างรวดเร็วพร้อมกับเครื่องมือที่ล้าสมัยที่มีต้นทุนสูง

Reference

http://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/the-age-of-analytics-competing-in-a-data-driven-world

https://www.bloomberg.com/news/articles/2016-11-10/trump-s-data-team-saw-a-different-america-and-they-were-right

http://www.wsj.com/articles/inside-donald-trumps-data-analytics-team-on-election-night-1478725225

——————
พ.อ.ดร.เศรษฐพงค์ มะลิสุวรรณ
รองประธาน กสทช. และประธานกรรมการกิจการโทรคมนาคม
10 ธันวาคม 2559 11:00
www.เศรษฐพงค์.com

First posted: 10 ธันวาคม 2559 | 19:34

http://www.thaitribune.org/contents/detail/327?content_id=24481&rand=1481415621