นวัตกรรมการวิเคราะห์ข้อความในโพสต์บนเฟซบุ๊กเพจด้วยการทำเหมืองข้อความ

Abstract

เฟซบุ๊ค (Facebook) เป็นสื่อสังคมออนไลน์อันดับหนึ่งของโลกและประเทศไทย ในทุกๆวันจะมี “ข้อความในโพสต์บนเฟซบุ๊กเพจ” ใหม่ๆจากหลากหลายตราสินค้า ผู้ผลิต ผู้ขาย ขึ้นใหม่ตลอดเวลา เพื่อโฆษณาสินค้าและบริการ โดยในแต่ละข้อความล้วนมีวัตถุประสงค์มุ่งหวังจากผู้อ่านต่างกันไป แต่ผลที่เกิดขึ้นจริงมีทั้งสมหวังหรือกลายเป็นตรงกันข้ามก็พบได้เช่นกัน จะดีเพียงใดหากนักการตลาดออนไลน์มีเครื่องมือที่สามารถคาดเดาโอกาสของพฤติกรรมที่จะเกิดขึ้นได้เมื่อผู้อ่านได้อ่านข้อความนั้นๆ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์คือ 1) เพื่อศึกษาข้อความในโพสต์บนเฟซบุ๊กที่ส่งผลต่อพฤติกรรมผู้บริโภค ตามทฤษฎีของเดนท์สุ AISAS โมเดล 2) เพื่อพัฒนาต้นแบบนวัตกรรมการวิเคราะห์ข้อความในโพสต์บนเฟซบุ๊กที่ส่งผลต่อพฤติกรรมผู้บริโภค ตามทฤษฎีของเดนท์สุ AISAS โมเดล โดยใช้วิธีการของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) 3) เพื่อทดสอบการใช้งานและการยอมรับต้นแบบนวัตกรรม และ 4) เพื่อศึกษาแนวทางในเชิงพาณิชย์ของการวิเคราะห์ข้อความในโพสต์บนเฟซบุ๊กที่ส่งผลต่อพฤติกรรมผู้บริโภค ตามทฤษฎีของเดนท์สุ AISAS โมเดล ในการศึกษานี้จะใช้ข้อความจากเพจที่มีผู้ติดตามสูงและมีจุดมุ่งหมายและการใช้ข้อความในการโพสต์แตกต่างกันมาทำการวิเคราะห์ โดยผู้เชี่ยวชาญด้านภาษาไทยจำนวน 75 คนเพื่อประเมินโอกาสของ พฤติกรรมที่ผู้อ่านน่าจะกระทำหลังจากการอ่านแต่ละข้อความว่ามีแนวโน้มเป็นไปในทางใดของ AISAS โมเดล ผลที่รวบรวมมาได้จะถูกใช้เป็นข้อมูลให้เครื่องจักรได้เรียนรู้ และวิเคราะห์หาค่าความน่าจะเป็นของแต่ละคำด้วยตามหลักทฤษฏีนาอีฟเบย์ (Naïve Bayes) ซึ่งเป็นวิธีที่ดีที่สุดสำหรับการศึกษาด้านพฤติกรรม

จากผลการศึกษาข้อความในโพสต์บนเฟซบุ๊กเพจพบว่าค่าความถูกต้องของการแยกเพจวิเคราะห์ตามกลุ่มอุตสาหกรรมจะให้ผลที่ดีกว่าการนำผลการวิเคราะห์มาประมวลผลรวมกัน และเมื่อทดลองนำโมเดลที่ได้มาพัฒนาระบบทำนายพฤติกรรมจากการโพสต์ข้อความเพื่อตรวจสอบการยอมรับนวัตกรรมโดยผู้ใช้จำนวน 30 คนซึ่งเป็นเจ้าของเพจและทำธุรกิจออนไลน์พบว่าการประเมินนวัตกรรมด้าน ประสิทธิภาพ และความพึงพอใจโดยรวมของระบบอยู่ในเกณฑ์ดีมาก ส่วนความง่ายในการใช้งานและโอกาสในเชิงธุรกิจของนวัตกรรมดังกล่าวอยู่ในเกณฑ์ดี