เปิดเปลือยข้อมูลโสเภณีเมืองกรุง แบบ Data Analysis

คู่มือท่องอาณาจักรเนื้อสดฉบับ  Data Scientist

หากจะว่ากันด้วยอาชีพที่เก่าแก่ที่สุดในโลก คงหนีไม่พ้น ‘การค้าบริการทางเพศ’ ที่อยู่เคียงข้างอารยธรรมมนุษย์มาอย่างเหนียวแน่นและไม่มีทีท่าว่าจะเสื่อมความนิยมลง แม้เราจะมีวิวัฒนาการทางเทคโนโลยีที่ก้าวล้ำตามวันเวลา แต่วงการเนื้อสดก็ยังเติบโตและมีวิวัฒนาการร่วมได้อย่างแนบเนียน จนสามารถเปิดพื้นที่ใหม่ๆ ในตลาดซื้อขายทางเพศอย่างที่บรรพบุรุษยุคก่อนๆ ไม่เคยจินตนาการถึง

เมืองไทยเรานี่ก็ ‘เมืองพุทธ’ ที่ซีเรียสเรื่องศีลธรรมและคุณงามความดีโดยการมีผัวเดียวเมียเดียว แต่กลับมีสถิติผู้ขายบริการทางเพศมากถึง 2 ล้านคน ซึ่งก่อนหน้านี้การซื้อขายมักกระทำกันในแวดวงที่ลึกลับซับซ้อน มีพ่อเล้าแม่เล้าคอยหักหัวคิว มีกลุ่มผู้มีอิทธิพลคอยบริหารจัดการ จนเราแทบไม่มีโอกาสเข้าไปศึกษา (ไม่ได้ไปใช้บริการนะ!) จากปรากฏการณ์นี้อย่างเป็นรูปธรรมนัก

 

(Photo:Metadornetwork)
(Photo:Metadornetwork)

จนกระทั่งเราอยู่ในยุคที่พูดกันเรื่อง Big Data ขับเคลื่อนเศรษฐกิจ ตลาดค้าบริการทางเพศก็ย้ายถิ่นฐานมาเป็นเจ้าแรกๆ โดยการเป็นแหล่งบรรจุข้อมูลขนาดมหึมาไว้เป็นเครื่องมือให้นักเที่ยวได้ตัดสินใจ ผู้ค้าติดต่อผู้ขายโดยตรง ลดขั้นตอนการหักหัวคิวอย่างที่เคยทำๆ กัน โสเภณีมีความเป็น ‘ฟรีแลนซ์’  ไม่ต้องขึ้นกับใครและเลือกรับงานอย่างอิสระ ผ่านชุด Data Set ที่ User ต่อ User ผลิตขึ้นแต่ละวันเป็นพันๆ กิกะไบต์

 

SEX in the City and VERY VERY Big DATA

ใช่แล้ว! การค้ากามและฐานข้อมูล เป็น 2 สรรพสิ่งที่สมานกันได้อย่างแนบเนียนและลงตัว  กิจกรรมการซื้อขายทางเพศสร้างฐานข้อมูลไว้อย่างน่าสนใจ  แต่หากไม่มีใครไป ‘แคะ’ มันออกจากเบ้าบ้าง ก็เหมือนกับเราปล่อยให้ปรากการณ์ทางสังคมนี้หลุดลอยไปอย่างน่าเสียดาย

กระนั้นเลย ‘ความเนิร์ดชนะทุกอย่าง’ เห็นจะจริง เมื่อหนุ่มนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ชาวไทย ไปเขย่าข้อมูลที่มีอยู่ในวงการเนื้อสดออนไลน์ มาทำความสะอาดใหม่ จนเราเห็นตลาดค้ากามในกรุงเทพได้อย่างแปลกแหวกแนวที่สุด จนอาจเกิดความรู้สึกว่า บทความชิ้นนี้เหมือนจะพยายามชี้โพรงให้กระรอกหรือเปล่า?

“สิ่งที่ผมทำเรียกว่า เอามะพร้าวห้าวไปขายสวนดีกว่า!  ชารินทร์ พลภาณุมาศ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เบื้องหลังงานวิเคราะห์กล่าว

แต่ก่อนที่เราจะไปทำความรู้จักกับชายหนุ่มเบื้องหลังงาน Data Analysis สุดเหวอ เรามาคลี่งานวิเคราะห์ข้อมูลชุดนี้กันก่อนดีกว่า ซึ่งคุณชารินทร์ทำการวิเคราะห์ฐานข้อมูลจาก สาวผู้ค้าบริการทางเพศกว่า 693 ราย (เฉพาะในกรุงเทพ) ที่ได้จาก Website ยอดนิยมในแวดวงนักเที่ยว (ซึ่งไม่ขอระบุชื่อนะจ๊ะ) โดยอ้างอิงราคา อายุ รูปร่างสัดส่วน กิจกรรมทางเพศที่ให้บริการ สถานที่รับงาน และเบอร์ติดต่อ มาดูกันว่าหากข้อมูลเหล่านี้อยู่ในมือนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลโดยตรง จะเกิดอะไรขึ้นบ้าง?

(Photo: Zerohedge)
(Photo: Zerohedge)

 

แหล่งเงิน แหล่งทอง

ในกรุงเทพมีแหล่งค้าบริการยอดนิยมประมาณ 6 แหล่งดัง ย่านเกษตร-รัชโยธิน , ลาดพร้าว-รามคำแหง, ดอนเมือง-รังสิต, ธนบุรี, สุขุมวิท และย่านธุรกิจใจกลางเมือง แม้โสเภณีจะมีการรับงานนอกอาณาเขตบ้าง แต่ส่วนใหญ่ก็มักกระจุกตัวตามแหล่งยอดนิยม

  • เกษตร-รัชโยธิน 163 จุด
  • ลาดพร้าว-รามคำแหง 507 จุด
  • ดอนเมือง-รังสิต  121 จุด
  • ธนบุรี 82 จุด
  • สุขุมวิท 166 จุด
  • ย่านธุรกิจกลางเมือง 213 จุด
(Photo:@iwishcognitivedissonance)
(Photo:@iwishcognitivedissonance)

 

สัดส่วนทองคำ 35-27-36

ความสวยและรูปร่างสัดส่วน เป็นคุณสมบัติอันดับหนึ่งในการทำธุรกิจค้าเนื้อสด แม้มุมมองเรื่องความสวยจะเป็นเรื่องปัจเจกบุคคล แต่การวิเคราะห์ข้อมูลทำให้เราเห็นว่า โสเภณีไทยส่วนใหญ่มีรอบอกขนาด 35 นิ้ว รอบเอว 27 นิ้ว และสะโพก 36 นิ้ว เป็นสัดส่วนยอดนิยมที่มีคนเรียกใช้บริการบ่อย โดยเฉลี่ยมีน้ำหนักที่ 55 กิโลกรัม และสูง 163 เซนติเมตร ทำให้เห็นว่าพวกเธอมีน้ำหนักน้อยกว่าเกณฑ์เฉลี่ยของคนทั่วไป สาวค้าบริการอย่างย่านดอนเมือง-รังสิตจะมีความ ‘เจ้าเนื้อกว่า’ ส่วนย่านธุรกิจจะนิยมผอมเพรียว (แต่ก็มีโสเภณีกว่า 15% ที่ไม่ระบุส่วนสูงและน้ำหนักเช่นกัน)

@iwishcognitivedissonance
@iwishcognitivedissonance1-rmNA4QZRqShlv9DkoamR1w

 

อายุเป็นแค่ตัวเลข (ที่เรียกราคาได้)

ความเจริญวัยก็เป็นปัจจัยในการตัดสินใจของเหล่านักเที่ยว เกณฑ์เฉลี่ยของโสเภณีในกรุงเทพคืออายุ 23 ปี อ่อนสุดที่ 18 ปี ซึ่งไม่เสี่ยงเรื่องพรากผู้เยาว์ (แต่การค้าบริการทางเพศก็ผิดกฎหมายอยู่ดีนั้นล่ะ) และอายุมากที่สุด 45 ปี

 

@iwishcognitivedissonance
@iwishcognitivedissonance

 

Line Sex Market

ช่องทางทำกิน ถูกย้ายฐานมาทำกันบน Application และ Community นักเที่ยว โสเภณีเข้าถึงลูกค้าได้ตรงกลุ่มเป้าหมายมากขึ้น การสื่อสารที่รวดเร็ว ก็เท่ากับปิดจ็อบได้เร็วเช่นกัน App ชื่อดังฮิตทั่วบ้านทั่วเมืองอย่าง LINE เป็นช่องทางหลักในการสื่อสารกว่า 70% แต่การโทรนัดจากลิสต์รายชื่อก็ยังคงความนิยมเป็นอันดับ 2 อยู่ที่ 60% และอีก 10% ยังติดต่อกันผ่านอีเมลกันอยู่

 

@iwishcognitivedissonance
@iwishcognitivedissonance

 

นี้เป็นเพียงตัวอย่าง ‘เบาะๆ’ ที่เราเรียบเรียงมาเป็นน้ำย่อย ยังมีข้อมูลอีกหลายส่วนที่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างคุณชารินทร์ วิเคราะห์มาให้เราอึ้งกิมกี่  หากคุณอยากลงลึกไปกว่านี้ เชิญที่นี่

 

ได้เวลาทำความรู้จัก ชารินทร์ พลภาณุมาศ ผู้อยู่เบื้องหลัง Big Data โสเภณีเมืองกรุง

charin-avatar

 

The MATTER : ปัจจุบันคุณทำงานอะไร ทำไมถึงสนใจวิเคราะห์ข้อมูลอะไรแบบนี้?

ผมเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data scientist) ในบริษัทเอกชนแห่งหนึ่งในกรุงเทพฯ เริ่มเส้นทางจากจบการศึกษาคณะเศรษฐศาสตร์มหาวิทยาลัย ฮิโตซึบาชิ ในประเทศญี่ปุ่น ตอนนั้นก็แทบไม่มีความเชี่ยวชาญอะไรเกี่ยวกับอาชีพนี้เลย ทำเป็นแต่สถิติ (ฮ่า ฮ่า) แล้วจับผลัดจับผลูไปทำงานในบริษัทขายของออนไลน์ในโตเกียว

เขาให้คนญี่ปุ่นทำงานโทรหาลูกค้า ต่างชาติอย่างผมก็ถือโอกาสอู้งาน เอ้ย! ใช้เวลาว่างให้เป็นประโยชน์ โดยการไปดูข้อมูลซื้อ-ขายของบริษัท แล้วหัดเขียนโค้ดต๊อกแต๊กๆ ไป ทีนี้ก็สนุกสิ ข้อมูลของลูกค้า 100 ล้านคน (ญี่ปุ่นมีประชากรประมาณ 130 ล้านคน นี่มันก็เกือบทั้งประเทศแล้ว!) ยอดขายปีละ 6.9 ล้านล้านเยน (ประมาณ 2.41 ล้านล้านบาท) อยู่ตรงหน้า รู้หมดเลยใครซื้ออะไร-ที่ไหน-เมื่อไหร่-อย่างไร มันอลังการงานสร้างบางนา-ตราดสุดๆ แต่สุดท้ายแล้ว ณ ตอนนั้นระดับสกิลผมก็ยังไม่พอเอามันมาใช้งานอย่างเต็มที่ อยู่บริษัทต่อไปมันก็ไม่ค่อยจะมีคนมาสอน ณ เวลานั้นก็ไม่ค่อยจะมีใครรู้เรื่องเหมือนกัน คำว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี่ก็ยังแทบไม่มีคนรู้จักเลย

จึงตัดสินใจออกมาเรียนปริญญาโทต่อที่มหาวิทยาลัยปักกิ่ง ทีนี้จัดเต็มเลย ทำวิจัยเอาข้อมูลจากทวิตเตอร์มาทำนายรายได้หนัง Box office ปี 2009 เพราะงั้นผมจะแม่นกับชื่อหนังปี 2009 มาก ใครถามว่าปีนั้นมีเรื่องไรนี่ตอบได้หมด (หัวเราะ) หลายคนบอกว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลประกอบด้วยทักษะ สถิติ-เขียนโปรแกรม-ธุรกิจ-การสื่อสาร ในแง่นั้นแล้วช่วงปริญญาโทนี่เป็นช่วงที่ผมเลเวลอัพได้มากที่สุด

หลังเรียนจบมาก็เริ่มตั้งหลักในเส้นทางนี้ได้ กลับมาช่วยงานที่บ้าน ทำหุ่นยนต์ ซื้อ-ขายหลักทรัพย์ไปวันๆ จนไม่นานมานี้อยากกลับไปทำข้อมูลใหญ่ๆ บ้างเลยกลับมาทำงานบริษัท

 

The MATTER : หลายคนเริ่มแชร์บทความ Data Analysis ของคุณและมีการพูดถึงกันมากขึ้น รู้สึกอย่างไรบ้าง?

ขอบคุณ และงง ผมเริ่มเขียน blog ด้วยเหตุผลอย่างเป็นทางการเพื่อฝึกฝนทักษะการทำข้อมูล แต่จริงๆ คือว่างและเอาฮาเสียมากกว่า ส่วนใหญ่ก็จะไม่ค่อยมีคนอ่าน จากใจจริงคือของคุณผู้อ่านทุกท่านที่สนใจบทความเล็กๆ นี้ ส่วนที่งงคืองานนี้จริงๆ แล้วทางเทคนิคทำงานค่อนข้างง่ายกว่าบทความอื่นที่เคยทำมาก อย่างเช่นมีอันก่อนหน้านี้ผมเอาโปเกม่อนทั้งหมด 700 กว่าตัวมาจำลองให้สู้กันแล้วหาว่าตัวไหนเก่งสุด ทุลักทุเลมากกว่าจะได้เป็นบทความ แต่คนไม่สนใจเท่าโสเภณี (Sad pokemon fanboy)

 

The MATTER : ทำไมจู่ๆ ถึงลงมือวิเคราะห์และเขียน Data-Driven Guide to Bangkok Prostitutes?

เหตุเกิดจากวันหนึ่งผมนั่งรถตู้จากอนุสาวรีย์ชัยกลับบ้านที่อำเภอบ้านนา จังหวัดนครนายก แล้วเหลือบไปเห็นคนข้างๆ เขานั่งเปิดมือถือเว็บหาไซด์ไลน์เว็บหนึ่งอยู่ (พูดตรงๆมันก็น่าขนลุกนิดนึง) แต่ที่สำคัญคือเว็บนั้นมีการจัดการที่ดีมาก มีข้อมูลรูปร่าง ราคา สถานที่บริการ บริการที่ทำ (แยกเป็น tag) สำหรับโสเภณีที่แยกเป็นรายคนด้วย ตอนนั้นผมคิดอย่างเดียวว่ามีแหล่งข้อมูลขนาดนี้อยู่ตรงหน้า ไม่เขียนก็บ้าแล้ว

 

The MATTER: คิดว่า ‘การค้าบริการทางเพศ’ คือปัญหาสังคม หรือ ช่องทางโอกาส?

ก่อนอื่นเราต้องยอมรับก่อนว่า การค้าบริการมันเป็นปรากฏการณ์ทางสังคมที่มีมานานแล้วและก็คงมีต่อไป คำพูดฝรั่งที่ว่า ‘โสเภณีเป็นอาชีพที่เก่าแก่ที่สุดของโลก’ มันไม่ได้พูดกันเล่นๆ เวลาเรามองปรากฏการณ์ประเภทนี้มันไม่ได้ดีเลวแบบ 1 หรือ 0 ยกตัวอย่างเช่น การค้าบริการเปิดช่องทางให้เกิดปัญหาการค้ามนุษย์ แต่ก็อาจจะมีส่วนช่วยลดอาชญากรรมทางเพศได้เช่นกัน ทั้งนี้ทั้งนั้นผมคิดว่าสิ่งที่สำคัญที่สุดในฐานะประชากรในสังคมคือการเรียนรู้ที่จะอยู่กับมันให้ได้

 

DS

The MATTER : ไปได้ Data Set จากตัวอย่าง 693 ชุด มาจากไหน?

เขียนโค้ดดึงข้อมูลมาจากเว็บหาเด็กไซด์ไลน์ออนไลน์เว็บหนึ่ง อย่างที่บอกว่าเขาบริหารจัดการข้อมูลดีมาก ไม่รู้คนคุมซ่องจบทางด้านไอทีมาหรือเปล่า นี่มัน Disruptive innovation ระดับ Uber หรือ AirBnB เลยนะ ทีแรกผมเห็นเขาเรียงเบอร์ถึง 10,000 กว่าๆ ก็นึกว่าจะได้ตัวอย่างข้อมูลเยอะกว่านี้ แต่ดูเหมือนที่ข้อมูลครบๆ พอเอามาทำวิจัยได้มีแค่ 693 คนนี่แหละ

 

The MATTER : หลังจากได้ชุดข้อมูลมาอยู่ในมือ อันดับแรกต้องจัดการมันอย่างไร?

สำหรับงานนี้พอตั้งคำถามและวางแผนคร่าวๆ ว่าจะทำอะไรเสร็จ ผมเริ่มจากการเขียนโค้ดดึงข้อมูลจากเว็บดังกล่าวมาเก็บไว้ในรูปแบบหน้าเว็บก่อน เสร็จแล้วก็เขียนโค้ดอ่านแปลงเป็นตาราง (แบบเดียวกับที่เปิดใน excel นั่นแหละ) หลังจากนั้นก็ ‘ทำความสะอาด’ ข้อมูลให้อยู่ในรูปที่เราอยากได้ เช่น ข้อมูลสถานที่รับงานของแต่ละคนแยกเป็น tag เช่น น้องกวางอาจจะรับงานที่พร้อมพงศ์ อโศก พระโขนง และอ่อนนุช แต่เราไม่สามารถยัดสถานที่ทั้งหมด 958 แห่งลงไปในโมเดลได้ เราก็ต้องมานั่งเขียนโค้ดจำแนกสถานที่ออกเป็น 6 โซน อย่างน้องกวางก็จะอยู่โซนสุขุมวิท เป็นต้น

หลายๆ คนพอได้ยินชื่อนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจจะคิดว่าทำงานชิคๆ วันๆ นั่งทำโมเดลคณิตศาสตร์เกร๋ๆเลิศหรูอลังการ แต่จากประสบการณ์ของผม ขั้นตอนการทำความสะอาดนี่กินเวลา 80% ของงานเลยทีเดียว บางจังหวะก็คิดนะ ไม่น่าเรียกนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรอก เรียกนักทำความสะอาดข้อมูลจะเหมาะกว่า (หัวเราะ)  พอทำความสะอาดข้อมูลเสร็จก็มาสร้างตัวแปร วาดกราฟ ทำโมเดล บลาๆ ก็เสร็จละ (เห็นไหม พอข้อมูลสะอาดแล้วมันจบเร็วจริงๆ)

 

The MATTER: การทำกราฟนำเสนอโดดเด่นมากๆ ที่แหวกสุดๆคือ ‘สัดส่วน’ จากชุดข้อมูลนี้ตอบอะไรเราได้บ้าง

ผมต้องกลับไปอ่านบทความเลย บอกแล้วไม่เคยใช้บริการจริงๆ โดยเฉลี่ยโสเภนีในกรุงเทพฯจะมีสัดส่วน 35-27-26 สูง 163 เซนติเมตร หนัก 55 กิโลกรัม โดยประมาณ 30% น้ำหนักต่ำกว่ามาตรฐานเทียบกับประมาณ 20% ในประชากรทั้งหมด โสเภนีที่มีสัดส่วนสะโพกต่อเอว 1.4 ซึ่งงานวิจัยชี้ว่าเป็นคน ‘มีสเน่ห์’ ที่สุดนั้นมีอยู่มากที่สุดในโซนลาดพร้าว-รามคำแหง แต่เกษตร-รัชโยธิน ตัวเมืองกรุงเทพฯ และสุขุมวิทก็ไม่เลว

 

The MATTER: ทำไม Online ถึงเป็น Platform ที่ดีที่สุดในการค้าบริการ

ผมไม่แน่ใจว่า online เป็น platform ที่ดีหรือเป็นที่นิยมที่สุดจริงๆไหม แต่ข้อดีของการทำธุรกรรม online ในธุรกิจนี้คือตัวโสเภณีเองมีอิสระในการตั้งราคาค่าจ้างมากกว่าในซ่องทั่วไป ส่วนผู้ใช้ก็มีเองก็มีตัวเลือกมากขึ้น คิดว่าคนที่เข้ามาใน platform นี้คงคิดแบบนี้

 

The MATTER: ใช้เวลาตีชุดข้อมูลนานไหม ถึงได้วิเคราะห์ได้หลากมิติขนาดนี้

ตั้งแต่เริ่มงานใช้เวลาประมาณ 1 เดือนเต็ม แต่อาจจะแค่เพราะผมเป็นคนชอบอู้งานก็ได้ (หัวเราะ) ทำความสะอาดข้อมูลอยู่ประมาณ 3 สัปดาห์ เรื่องวาดกราฟ ทำโมเดล เขียนบทความที่ใช้ประมาณ 1 สัปดาห์

 

The MATTER: Line มาเป็นอันดับ 1 ยังพอเข้าใจได้ แต่ทำไมการ ‘โทรติดต่อ’ ยังได้รับความนิยมเป็นอันดับ 2 อยู่ดี

ประเด็นหนึ่งอาจจะเป็นความเชื่อใจ บางคนแค่แชทหรือคุยกันใน LINE อาจจะไม่สนิทใจพอ ยังกลัวโดนหลอกอยู่ การมีเบอร์โทรศัพท์มันอาจจะเป็นที่พึ่งทางใจได้นิดนึง (แต่ถ้าอีกฝ่ายใช้ซิมเติมเงินก็ไม่ได้ช่วยอะไรอยู่ดีอะนะ)

 

The MATTER: ไม่คิดว่างานวิเคราะห์ของเราเป็นการ ‘ชี้โพรงให้กระรอก’ 

คิดว่า ‘เอามะพร้าวห้าวไปขายสวน’ มากกว่า ถามจริงมีใครในกรุงเทพฯไม่รู้ว่าเมืองนี้มีการขายบริการทางเพศอยู่อีกหรอ

 

The MATTER: การมองปรากฏการณ์ทางสังคมด้วย DATA Analysis ทำให้เราค้นพบอะไรที่น่าตื่นเต้นบ้าง

มันช่วยใส่หลักฐานทางตัวเลขให้กับความคิดเห็น สังคมปัจจุบันที่คนเที่ยวด่ากันตามอินเทอร์เน็ตบ้างล่ะ ตั้งเพจเฟซบุ๊คทำตัวเป็นศาสดาทางความคิดบ้างล่ะ มันตั้งอยู่บนพื้นฐานของอคติล้วนๆ ผมเชื่อว่าหากทุกคนสนใจที่จะวิเคราะห์ข้อมูล และมีสกิลที่จะทำได้จริง อินเตอร์เน็ตประเทศไทยจะน่าอยู่ขึ้นมากๆ (หัวเราะ)

 

The MATTER: โครงการต่อไปที่คิดว่าจะลองวิเคราะห์ดู

กำลังเปิดรับสมัครไอเดียจากท่านผู้อ่านเลย (ฮ่า)

 

The MATTER : อย่างนี้เรียกตัวเองว่า Data Nerd ได้ไหม?

ตื่นเช้ามาผมก็ไปทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ตกเย็นกลับบ้านมาผมก็เขียน blog ข้อมูล สุดสัปดาห์ผมก็นั่งเล่นเน็ตหาว่าจะเขียนเรื่องข้อมูลอะไรต่อดี ก็มันสนุกอ่ะ

 

The MATTER:  คิดว่ามีอะไรบ้างในโลกนี้ ที่คุณคิดว่า Data ให้คำตอบไม่ได้

ความรัก เพราะรักไม่มีคำตอบ!

ตอบจริงจัง ขอยกคำพูดเพื่อนนักคณิตศาสตร์ของผมคนหนึ่งมาว่า “Data ให้คำตอบได้หมดแหละ แต่ถูกแค่ไหนอีกเรื่อง” เราอาจจะคิดว่าการที่มีข้อมูลทางตัวเลขมันเหมือนกับเรามีหลักฐานมัดแน่นราวกับ 1+1 ยังไงก็เท่ากับ 2 แต่ในความเป็นจริงสถิติที่นำมาใช้วิเคราะห์ข้อมูลก็มีจุดอ่อนอยู่เต็มไปหมด เช่น การวิเคราะห์ประเภท Correlation analysis อย่างที่ในบทความวิเคราะห์ผลกระทบต่อความนิยมของโสเภณีจากตัวแปรอื่นๆ เช่น รูปลักษณ์ภายนอก หรือสถานที่ให้บริการ เราดูผลแล้วบอกว่าราคาส่งผลกระทบต่อความนิยม ยิ่งราคาถูกคนยิ่งอยากใช้บริการ  ทั้งๆ ที่จริงๆ แล้วอาจจะเป็นเพราะความนิยมส่งผลกระทบให้โสเภณีขึ้นราคาให้ก็ได้ เป็นต้น

อีกอย่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลสุดท้ายแล้วก็ต้องพึ่งสถิติในการโมเดลภายใต้สมมุติฐานที่ว่า ‘ประวัติศาสตร์ย่อมซ้ำรอย’ เพราะงั้นมันจะเป็นไปได้ยากที่เราจะอธิบายเหตุการณ์ที่ไม่ค่อย(หรือไม่เคย)เกิดขึ้นมาก่อน เช่น วิกฤตเศรษฐกิจโลก เรือไททานิคล่ม หรือลิเวอร์พูลได้แชมป์พรีเมียร์ลีก สิ่งที่สำคัญคือการรู้จักใช้เครื่องมือที่เรามีอยู่ให้ได้ประโยชน์สูงสุด

 

The MATTER: คิดว่าทำไมสังคมไทยชอบใช้ ‘ความเคยชิน’ ในการตัดสินใจมากกว่าการวิเคราะห์อย่างมีกระบวนการ

เพราะสังคมไทยไม่สอนให้คนรู้จัก ‘ตั้งคำถาม’ การตั้งคำถามเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของงานวิทยาศาสตร์ทุกแขนง หากคุณไม่รู้จักตั้งคำถาม หรือตั้งได้ไม่ดีพอทุกอย่างก็จบ ธรรมชาติของสังคมไทยมองเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งที่ซับซ้อนเกินไปไหม หรือบางประเด็นก็ไม่ควรแตะต้อง สังคมเป็นสิ่งมีชีวิต สิ่งมีชีวิตย่อมปรับตัวเพื่อความอยู่รอด ผมเชื่อว่า สักวันหากเราจำเป็นจะต้องวิเคราะห์ข้อมูลของสิ่งที่วันนี้เราคิดว่าซับซ้อนเกินไป หรือไม่ควรแตะต้องเพื่อมีชีวิตอยู่รอด เราก็จะทำมันได้

 

The MATTER: คุณไม่ใช่ ขาเที่ยว ใช่ไหม ยืนยันกับเราอีกที

มว้ายยยยยยย!!

 

The MATTER : ถ้ามีคนสนใจงานต่อๆ ไปของคุณสามารถติดตามได้ที่ไหน

Follow กันได้ที่ https://medium.com/@iwishcognitivedissonance


ต่อให้คุณเป็นคนเคร่งศีลธรรมหรือนักเที่ยวชั้นเซียน ก็ปฏิเสธไม่ได้ว่าสิ่งที่เกิดขึ้นล้วนเป็นปรากฏการณ์ทางสังคมที่น่าค้นหา หากไม่มีใครมาจัดการมันอย่างเป็นระบบเราก็เหมือนปล่อยให้มันผ่านไปโดยไม่มีโอกาสทำความเข้าใจมันได้เลย

ใช้ความเชี่ยวชาญให้เป็นประโยชน์ คุณอาจเปิดพื้นที่ใหม่ๆ ให้พวกเราทำความเข้าใจสังคมรอบตัวในมุมมองที่เราไม่เคยจินตนาการไว้เลยก็ได้

Share This!
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
No Comments Yet

Comments are closed