รถติด ต้องไปส่งรถ หรือไม่ก็บอกตรงๆ เลยว่าไม่อยากไป ไม่คุ้ม! เหตุผลส่วนใหญ่ที่ได้ยินเมื่อแท็กซี่ปฏิเสธผู้โดยสาร ถามว่าแท็กซี่ ‘ไม่คุ้ม’ จริงไหม? แล้วจะทำยังไงให้คนนั่งได้นั่งและคนขับได้คุ้ม?
ทีมวิจัย GIS Lab จากสถาบันเทคโนโลยีนานาชาติสิรินธร (SIIT) มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ จึงหยิบเอาข้อมูล Big Data ที่เก็บจากบรรดาแท็กซี่ มาคิดวิเคราะห์ด้วยระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (Geographic Information System : GIS) เพื่อหาทางออกให้ผู้โดยสารแฮปปี้และแท็กซี่อยู่ได้ สุดท้ายก็ออกมาเป็นโมเดลการคำนวณค่าชดเชยที่ทำให้ win-win ทั้งสองฝ่าย
The MATTER : ช่วยอธิบายโปรเจกต์ที่ใช้ Big Data มาแก้ปัญหาแท็กซี่ถึงปฏิเสธผู้โดยสารให้ฟังหน่อย
GIS Lab : จริงๆ มันเริ่มมาจากเรามีข้อมูล GPS ของแท็กซี่ ซึ่งเราได้มาจากความร่วมมือกับ บริษัท โตโยต้า ทูโช อิเล็คทรอนิคส์ (ไทยแลนด์) จำกัด เราได้ข้อมูลโลเคชั่นและการเคลื่อนที่ของแท็กซี่ 10,000 คัน ตลอดเวลา 5 เดือน แล้วเราก็ลองหยิบเอาข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ เพื่อลองตอบคำถามที่ว่าทำไมแท็กซี่ถึงปฏิเสธผู้โดยสาร โดยเราก็เริ่มจากไปทำเซอร์เวย์ด้วยการถามคนขับก่อน หลักๆ ก็จะบอกว่ารถติด แล้วก็ถูกผู้โดยสารทิ้งกลางทาง แล้วก็อาจจะหาผู้โดยสารคนต่อไปไม่ได้ ก็ต้องวิ่งฟรีไป อีกเรื่องก็คือต้องไปส่งรถให้ทันเวลา แต่ผู้โดยสารเรียกไปที่ไกลกว่า สรุปรวมได้ว่าคนขับรู้สึกว่าไม่คุ้มที่จะไป
คำถามต่อมาคือที่คนขับบอกว่า ‘ไม่คุ้ม’ นี่จริงรึเปล่า เราก็เลยเอาข้อมูลนี้มาตอบได้ โดยเราสร้างโมเดลที่หนึ่ง ที่รู้ว่าจากจุด A ไป B มิเตอร์จะบอกว่าราคาเท่าไหร่ แล้วพอเอามาหักต้นทุน พวกค่าเช่ารถ ค่าเสียเวลา และอัตราสิ้นเปลืองน้ำมัน สรุปแล้วทริปนี้แท็กซี่ได้เงินเท่าไหร่ แล้วก็จะมีโมเดลอีกตัว เป็นการชดเชยรายได้ให้คนขับ ว่าคนขับควรจะได้ค่าชดเชยเท่าไหร่ โดยเป็นอัตราที่คำนวณจากข้อมูล Big Data ที่เก็บมา
*การเก็บข้อมูล GPS ของแท็กซี่ จะใช้ตัวเลข IMEI ทำให้ได้ข้อมูลเป็นตัวเลขแบบไม่ระบุตัวตน ซึ่งจะไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัวของคนขับ
The MATTER : มีวิธีการคำนวณค่าชดเชยยังไง
GIS Lab : การวิ่งรถในช่วงเวลาต่างกัน รถติดหรือรถไม่ติด ก็กำไรหรือขาดทุนไม่เท่ากันอยู่แล้ว เราก็เอาข้อมูลที่เก็บมาแบบละเอียด มาดูเป็นไทม์ไลน์ได้ อย่างในช่วง 4-5 โมง เราก็ดูก่อนว่าค่าเฉลี่ยของกำไรของรถทั้งระบบที่ออกวิ่งในช่วงเวลานั้นคือเท่าไหร่ แต่ก็จะมีคันที่ยอมไปในที่ที่รถติดแล้วต้องขาดทุนกำไร เราก็เอาค่าทางสถิติจาก Big Data มาคำนวณ สมมติปกติต้องกำไร 30% แต่เขาได้แค่ 5% เขาก็ควรจะได้ค่าชดเชย 25%
หรือในมุมของผู้โดยสาร อย่างการจ่ายค่าเรียกรถออกจากสนามบิน 50 บาทก็อาจจะไม่แฟร์ เราสามารถใช้ข้อมูลมาคำนวณได้ว่า ในระยะนี้ควรจ่ายเพิ่มในราคากี่เปอร์เซ็นต์ ไม่ใช่เป็นราคาคงที่ (Fix Rate) สิ่งที่เราต้องการเสนอก็คือทำยังไงให้ทั้งสองฝ่ายพึงพอใจ ผู้โดยสารแฮปปี้ แท็กซี่อยู่ได้ มันต้องวินวินทั้งสองฝ่าย
The MATTER : แล้ววิธีนี้ต่างกับที่สหกรณ์แท็กซี่ออกมาเรียกร้องให้ขึ้นค่าโดยสารในโซนรถติดยังไง
GIS Lab : อันนั้นเขาแบ่งเป็นโซนชั้นในที่บอกว่ารถติด กับชั้นนอกที่รถติด ซึ่งถามว่าจริงๆ แล้ว โซนที่บอกว่ารถติดมันก็ไม่ได้ติดตลอดเวลาหรือว่าก็ไม่ได้ติดทุกเส้น แต่ถ้าเราใช้ Big Data ข้อมูลมันจะถูกต้องกว่า เรามีข้อมูลทางสถิติมายืนยันว่า ถึงจะเป็นโซนชั้นใน แต่เส้นนี้มันไม่ติด ผู้โดยสารก็ไม่ควรต้องเสียเงินเพิ่ม
ตอนนี้เรากำลังพัฒนาเป็นแอปพลิเคชั่น แต่ถ้าเอาไปใช้จริง ระบบการคิดค่าโดยสารที่มีอยู่อาจจะต้องเปลี่ยนเลย อาจจะต้องเป็นระบบที่ใช้สมาร์ทโฟนบวกกับ GPS แทน
The MATTER : แล้ว Big Data จะเอาไปใช้ประโยชน์กับระบบขนส่งในแง่ไหนได้อีก
GIS Lab : เรื่องขนส่งสาธารณะเนี่ย เรารู้รึเปล่าว่าสาธารณะ (ชน) เนี่ย เคลื่อนจากไหนไปไหน ทำไมรถไฟฟ้าบางส่วนเปิดแล้วถึงขาดทุน มันมีคนใช้จริงไหม การวางระบบขนส่งควรจะอยู่บนพื้นฐานของข้อมูลเรื่อง Mobility เราจะได้รู้ว่าการเคลื่อนที่ของคนมันเป็นยังไง เราต้องหา OD (Origin-Destination) ของระบบเมือง ถ้าเราเห็นข้อมูลชุดนี้ เราก็จะวางระบบได้ถูก
อย่างที่ญี่ปุ่นจะมี Person Trip Survey ทุกๆ 5 ปี สุ่มสำรวจประชากร 3% ว่าในหนึ่งวันมีการเดินทางยังไง พอได้ OD ของเมืองมา ก็ค่อยมาออกแบบและพัฒนาระบบขนส่งว่าควรต้องจัดสรรยังไง ซึ่งข้อมูลพวกนี้ก็เป็น Open Data เปิดให้ใครหยิบไปใช้พัฒนาอะไรก็ได้เลย
The MATTER : แล้ว Open Data ของเมืองไทยหยิบมาใช้ได้ไหม
GIS Lab : ยังเปิดน้อย หรือเปิดก็เปิดไม่หมด จริงๆ ข้อมูลพื้นฐานมันสมควรเปิด ถ้าไม่เปิดเราก็ไม่มีนวัตกรรมใหม่ๆ เกิดขึ้น อย่างจริงๆ ข้อมูลของรัฐเนี่ย มันก็มีต้นทุนการเก็บเป็นภาษีของประชาชน เพราะฉะนั้นข้อมูลที่มันไม่เกี่ยวกับความมั่นคง ประชาชนเป็นผู้เสียภาษีก็สมควรที่จะได้มาใช้ด้วย อีกอย่างคือเรื่องความโปร่งใส เราก็อยากรู้ด้วยว่ารัฐบาลทำอะไร
The MATTER : GIS Lab มีโปรเจกต์ที่จะเอาเทคโนโลยี GIS หรือ Big Data ไปทำอะไรอีกบ้าง
GIS Lab : อย่างแรกที่เราทำออกมาเป็นโปรโตไทป์แล้วคือระบบนําทางภายในอาคาร (Indoor Navigation System) คือถ้าเราอยู่ข้างนอก เราก็ใช้ GPS ดูการเคลื่อนที่ของคนได้ แต่ถ้าเข้ามาในอาคาร เราจะรู้ว่าใครไปไหนยังไง เอาไปประยุกต์ใช้ได้หลายอย่าง อย่างเช่นในห้างสรรพสินค้า หรือในงานนิทรรศการ เราก็จะรู้ว่าคนสนใจสินค้าไหน โซนไหนมากที่สุด หรือถ้าเป็นโรงเรียนอนุบาล ก็เอาไปใช้ดูว่ามีเด็กอยู่ตรงไหนบ้าง
อีกอันคือเทคโนโลยีที่ใช้ใน Smart Farm เพราะเรามองว่าปัจจุบันคนทำการเกษตรน้อยลง ย้ายมาทำงานในเมืองกัน คาดว่าในอนาคต ฟาร์มขนาดเล็กจะถูกควบรวมโดยฟาร์มขนาดใหญ่ พอขนาดมันใหญ่ขึ้น ก็ต้องใช้เทคโนโลยีเข้ามาช่วยทำงานให้ง่ายขึ้น เกษตรแม่นยำสูง (Precision Agriculture) ก็จะช่วยให้มันเป็นไปได้
The MATTER : การทำงานกับ Big Data มีปัญหาหรือความท้าทายอะไรบ้างไหม
GIS Lab : ที่ใช้เวลามากเลยคือเรื่องของการคลีนข้อมูล Big Data ก็เหมือนกองขยะใหญ่ๆ ก้อนนึง ซึ่งมีทองอยู่ตรงกลาง ทำยังไงให้เราขุดทองออกมาใช้ได้ Data Scientist ก็นับว่าเป็นบุคลากรที่จำเป็น เพราะข้อมูลแต่ละชุดมันก็มีคาแรกเตอร์ที่ต่างกัน ต้องใช้วิธีทางสถิติหรือการใช้ Machine Learning เพื่อขุดทองด้วยวิธีที่ต่างกัน
จริงๆ มันเป็น Buzz Word นะ Big Data เนี่ย คนพูดเยอะแยะไปหมด แต่มีกี่คนที่เอามันมาใช้ประโยชน์ได้จริงๆ
ข้อมูลเพิ่มเติมจาก GIS Lab ได้ที่ https://gis.siit.tu.ac.th/gisweb
Photos by Watcharapol Saisongkhroh
อ่านบทความอื่นๆ ในซีรีส์ ‘Data for Future’
หากอยากทำอาชีพที่เซ็กซี่ที่สุดในศตวรรษ คุณมีนัดที่ Data Café
https://thematter.co/pulse/datacafe/30854
‘เปิด ใช้ แชร์’ เปลี่ยนข้อมูลไม่ให้เป็นแค่ข้อมูลด้วย Data Visualization กับ Boonmee Lab
https://thematter.co/byte/boonmeelab/31396
เรากำลังก้าวสู่โลกใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และข้อมูล คุยกับ ดร. ต้า Data Scientist ของเมืองไทย
https://thematter.co/byte/dataforfuture/33082