ขยับจาก brand monitoring สู่ sentiment analysis


ถ้าเรามัวแต่พูดไม่ยอมฟังแล้วเราจะรู้ได้อย่างไรหละครับว่าสิ่งที่เราพูดไปมันมีผลกับคนอื่นๆ ในโลกนี้ยังไง

เคยไหมครับที่จะอยากรู้ว่าคนอื่นๆ เค้าคิดอะไรกันยังไง อย่างเช่นเวลามีสินค้าผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ออกมา แล้วมีใครพูดอะไรกันบ้าง เค้ารู้สึกอย่างไรกับสินค้าตัวนั้น เอาไม่ไกลไม่ใกล้เลย อย่างตอน iphone4 ออกที่อเมริกา อยากรู้ไหมครับว่าคนทั่วโลกเค้าคิดกันอย่างไร ในอดีตอาจจะเป็นเรื่องยากที่เราจะหาหรือรวบรวมข้อมูลเหล่านี้ ถ้าต้องให้ไปเก็บข้อมูลจากแบบสอบถาม อืมม... เมื่อไรจะได้ผลลัพธ์หละ? แต่ในปัจจุบันด้วย web2.0 ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายทำให้เราสามารถรู้ว่าใครคิดอะไรกันบ้าง มันเป็นพฤติกรรมการตะโกนไร้เสียงแบบดังๆ ของคนในยุคนี้ ซึ่งก็ทำให้เราสามารถเช็ค feedback ในเรื่องราวต่างๆ ที่สนใจกันได้แบบทันควันกันเลยทีเดียว

เริ่มต้นง่ายๆ เราอาจจะใช้ delicious.com ให้เป็นประโยชน์ โดยการเข้าไปค้นดูว่ามีใคร bookmark เรื่องที่เราสนใจบ้าง เช่น ผมกำลังสนใจอยากรู้ข้อมูล HP e-print ที่เป็นโซลูชั่นการพิมพ์ผ่านคลาวด์ ก็ลองค้นในเว็บนี้ดู ปรากฏว่าผลลัพธ์ที่เห็น เป็นเว็บไซต์ให้ข้อมูลบ้าง เป็น blog review บ้าง เป็นเว็บขายของบ้าง ก็คงพอได้เข้าใจภาพรวมระดับหนึ่ง ว่ามันมีอะไรเกิดขึ้นในอินเทอร์เน็ตเกี่ยวกับสินค้าตัวนี้ แต่ถ้าอยากฟังเสียงจากผู้บริโภคด้วยกันเองผมจะเริ่มมอง twitter ก่อนเลย เพราะมันเป็นบริการ Social media ที่ real-time แบบสุดๆ แถมยังเปิดข้อมูลเป็น public ให้คนที่สนใจนำไปใช้ประโยชน์ต่อได้ และจากปริมาณข้อความที่มหาศาล (อ้างอิงจากจำนวนผู้ใช้ในเดือนก.ค. 53 ที่ผ่านมา มีถึง 105 ล้านคนทั่วโลกเลยทีเดียว) ทำให้เราค่อนข้างจะมั่นใจได้ว่า ถ้าสิ่งที่เราสนใจมีการพูดถึงใน Twitter ไม่ว่าจะในแง่ดีหรือร้าย มันสามารถบ่งบอกถึงความรู้สึกนึกคิดและความคิดเห็นของผู้บริโภคโดยรวมได้

ภาพจาก: http://www.fastcompany.com

สมมติ ผมอยากรู้ว่าคนทั่วโลกคิดอย่างไรกับ mazda 2 โดยพื้นฐานเราสามารถทำได้โดยการใช้ search.twitter.com เพื่อตรวจสอบเช็คคีย์เวิร์ดคำนี้เลยว่ามีใครพูดถึงบ้าง แต่ถ้าอยากได้เครื่องมืออำนวยความสะดวกที่ดีกว่านั้น ผมมีแนะนำให้ลองเล่นดูสักสองสามโปรแกรมครับ

TweetDeck : เป็น Twitter client ยอดนิยมที่มีหลาย platform ให้เลือกไปติดตั้งไม่ว่าจะ Mac, Pc, Linux, iPhone, iPod, iPad ที่นอกจากทำให้เรา tweet ได้อย่างมืออาชีพแล้วยังสามารถ customize จัด column แบ่งกลุ่ม แสดงผลการ search และอัพเดตอย่างอัตโนมัติกันเลยทีเดียว

Hootsuite : มีทั้ง web client และโปรแกรมบนมือถือให้ดาว์นโหลดไปใช้งานกัน ด้วยโปรแกรมตัวนี้เราสามารถใช้งานหลายๆ account ได้พร้อมกัน สามารถสร้าง tab เพื่อเฝ้าดูแต่ละคีย์เวิร์ดที่สนใจแยกกันเลย ถือว่าเป็นโปรแกรมเอนกประสงค์ที่น่าสนใจมากครับ

Tweetizen : เป็น web client อีกโปรแกรมที่สามารถสร้าง group ซึ่งใช้ในการติดตามคีย์เวิร์ด หรือ hashtag แต่ที่เราสนใจ และที่สำคัญยังสามารถ embed ผลลัพธ์ที่ได้ลงในเว็บไซต์ของเราอีกด้วย

แต่เมื่อเราเฝ้าดูเข้าจริงๆ จะพบว่าด้วยปริมาณมหาศาลของข้อมูลนี้แหละที่จะทำให้คนเฝ้าเกิดอาการ information overflow เพราะมันเยอะจริงๆ ครับ ถ้าเรื่องที่สนใจมันฮอตมาก ๆ อย่างในช่วงบอลโลก ลองติดตามคีย์เวิร์ดที่เกี่ยวข้องดูสิครับ ผมว่าคงจะมาคอยนั่งอ่านกันทีละข้อความ ทีละ tweet คงจะไม่ไหวแน่ๆ ดังนั้นจึงเป็นที่มาของศาสตร์ใหม่ที่เรียกกันว่า "sentiment analysis" หรือ "opinion mining" ซึ่งถ้าจะให้อธิบายกันอย่างเป็นทางการ ก็คือ กระบวนการอัตโนมัติเพื่อใช้ตรวจสอบทัศนคติของผู้พูดหรือผู้เขียนในหัวข้อเรื่องใดเรื่องหนึ่ง โดยอาศัยการสอนคอมพิวเตอร์ให้พิจารณาอารมณ์ความรู้สึกด้วย Natural Language Processing (NLP) เอาหละครับศัพท์เทคนิคเริ่มเยอะ ยังตามกันทันไหมเนี่ย

ผมขอยกตัวอย่างของฝั่งอเมริกาสักหน่อย จะมีเว็บ idolstats.com เป็นโปรเจคของ Biz360 ซึ่งสามารถนำมาใช้ในการทำนายผู้ชนะประจำสัปดาห์จากปริมาณและความรู้สึกของผู้คนที่พูดถึงผู้แข่งขัน Americal Idol (คล้ายๆ AF หรือ The Star บ้านเรา) ใน Social media อันนี้ค่อนข้างชัดครับว่าปริมาณข้อมูลเยอะจริงๆ มันไม่ใช่หลักร้อย หลักพัน แต่มันหลักหมื่น หลักแสน (หรืออาจจะหลักล้าน tweet) เลยทีเดียว เพราะคนอเมริกันชอบแสดงความรู้สึกซะด้วย ดังนั้น sentiment analysis จึงเป็นสิ่งจำเป็นในการวิเคราะห์ข้อมูลลักษณะนี้ และถ้าลองมองการประยุกต์การใช้งานที่ใกล้เคียงกันก็อาจจะนำไปใช้ทำนายผลการเลือกตั้งประธานาธิบดีครั้งหน้าก็ได้นะครับ ใครจะรู้

ภาพจาก: http://jpsinteractive.org

ส่วนในการนำไปใช้ด้านธุรกิจ เราสามารถใช้สำหรับการตรวจสอบสุขภาพของแบรนด์เปรียบเทียบกับคู่แข่ง ว่ามีคนพูดถึงแบรนด์เรามากน้อยแค่ไหน ดีไม่ดีอย่างไร ถ้ามีคนพูดถึงเราในแง่ลบสัก 20% อาจจะไม่ได้แปลว่ามันแย่จริงๆ นะครับ ก็ต้องดูด้วยว่าแล้วคู่แข่งในอุตสาหกรรมเดียวกัน เค้าบวกหรือลบเท่าไร และหลังจากเปรียบเทียบเสร็จ เราจะหาสาเหตุของปัญหาได้ไหม ประเด็นเหล่านี้น่าสนใจสำหรับเจ้าของแบรนด์มากครับ ว่าแล้วผมก็หาโปรแกรมประเภทนี้มาให้ลองเล่นกันดูสักหน่อย

Twitter Sentiment : สามารถใช้งานได้ที่ http://twittersentiment.appspot.com เป็นผลงาน research project จาก Stanford ซึ่งวิธีใช้ก็ง่ายๆ ครับ แค่ใส่คีย์เวิร์ดที่สนใจลงไป โปรแกรมจะไปประมวลผล และแสดงสรุปออกมาเป็นกราฟให้ชมแบบสวยงามกันเลย

Tweetfeel : โปรแกรมตัวนี้ก็ไม่ยากครับ แค่ใส่คำที่สนใจ มันจะค่อยๆ ไปดึง tweet ที่เก็บอยู่มาแสดงให้เห็นว่าข้อความไหนเป็นบวกเป็นลบ ทีละข้อความไปเรื่อยๆ

Twendz : ที่ twendz.waggeneredstrom.com โปรแกรมตัวนี้ก็คล้ายๆ tweetfeel แต่จะแบ่งเลยครับว่าเป็นลบ เป็นกลางๆ หรือเป็นบวก กี่เปอร์เซ็นต์

Twitrratr : ก็เป็นอีกโปรแกรมที่น่าสนใจ การทำงานเหมือนๆ กันครับ แต่แสดงผลแตกต่างกันหน่อย

แต่อย่างไรก็ตาม หากลองใช้งานกันดูแล้วจะพบว่า sentiment analysis ที่มีให้บริการแบบฟรีๆ ในปัจจุบันยังไม่สมบูรณ์เท่าที่ควร ยังมีปัญหาอุปสรรคในเรื่องของวิธีการประมวลผล ความถูกต้องแม่นยำยังไม่เพียงพอต่อการนำไปใช้จริงในเชิงธุรกิจ แต่พรุ่งนี้ก็ไม่แน่ครับ เพราะเทคโนโลยีปัจจุบันพัฒนาเร็วอย่าบอกใคร ดังนั้นวันนี้เราอาจจะเห็นภาพการใช้งาน Social media ที่นอกเหนือไปจากใช้ในการประชาสัมพันธ์ ใช้ในการตะโกนแล้ว เรายังสามารถใช้ในการรับฟังเสียงของผู้คนได้อีกด้วย ถึงแม้จะยังไม่ดีพอ แต่ก็พอดีที่จะเริ่มใช่ไหมครับ ถ้าเรามัวแต่พูดไม่ยอมฟังแล้วเราจะรู้ได้อย่างไรหละครับว่าสิ่งที่เราพูดไปมันมีผลกับคนอื่นๆ ในโลกนี้ยังไง แล้วคุณหละคิดอย่างไร How do u think?

* บทความนี้ ลงในนิตยสาร D+Plus ฉบับเดือน สิงหาคม 2553

หมายเลขบันทึก: 386191เขียนเมื่อ 19 สิงหาคม 2010 14:11 น. ()แก้ไขเมื่อ 15 มิถุนายน 2012 01:51 น. ()สัญญาอนุญาต: ครีเอทีฟคอมมอนส์แบบ แสดงที่มา-ไม่ใช้เพื่อการค้า-อนุญาตแบบเดียวกันจำนวนที่อ่านจำนวนที่อ่าน:


ความเห็น (0)

ไม่มีความเห็น

พบปัญหาการใช้งานกรุณาแจ้ง LINE ID @gotoknow
ClassStart
ระบบจัดการการเรียนการสอนผ่านอินเทอร์เน็ต
ทั้งเว็บทั้งแอปใช้งานฟรี
ClassStart Books
โครงการหนังสือจากคลาสสตาร์ท