เจาะอารมณ์ สังคมอเมริกัน ผ่านข้อมูลเลือกตั้ง 2016

แม้ว่าการเลือกตั้งประธานาธิบดีของสหรัฐอเมริกาได้ผ่านพ้นไปแล้วก็ตาม แต่กระแสอารมณ์จากผลการเลือกตั้งที่ผ่านมายังคงแสดงออกอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง อารมณ์และความรู้สึกจากฝ่ายผู้สนับสนุนฮิลลารี ที่ปรากฏอยู่ทั่วไปทั้งการแสดงออกโดยการประท้วงตามสถานที่ต่างๆ และการแสดงออกทางสื่อสังคมออนไลน์ทุกประเภทนั้นเป็นปรากฏการณ์ที่ออกจะแปลกและน่าสนใจเพราะเกิดขึ้นไม่บ่อยนัก 

การเลือกตั้งเมื่อปี 2008 และ ปี 2012 ที่ประธานาธิบดี บารัค โอบามา แห่งพรรคเดโมแครท ได้รับชัยชนะนั้น ถือว่าเป็นยุคบุกเบิกของการใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ชั้นสูง (Analytics) เพื่อให้ได้เปรียบคู่แข่งขันและโอบามาประสบความสำเร็จอย่างงดงามจากการวิเคราะห์ข้อมูลเลือกตั้งที่แม่นยำและการตลาดที่เจาะกลุ่มลูกค้าได้ตรงเป้าหมาย

แต่การเลือกตั้งในปี 2016 ที่ ฮิลลารีเพิ่งพลาดท่าให้แก่ ทรัมป์ อย่างไม่น่าเชื่อนั้นเป็นการเลือกตั้งที่ คนในวงการข้อมูลวิจารณ์กันว่า เป็น “วันที่ข้อมูลตายแล้ว” หรือสื่อบางสำนักก็เรียกว่า เป็น “วันที่เลวร้ายของ Big Data” เพราะผลลัพธ์ที่พลิกความคาดหมายนั้น เป็นการพิสูจน์ให้เห็นแล้วว่าไม่มีข้อมูลขนาดใหญ่(Big Data) ใดๆ ที่ถูกต้อง 100 เปอร์เซ็นต์และสี่ปีที่ผ่านมาข้อมูลจากการเลือกตั้งครั้งที่แล้วของพรรคเดโมแครทอาจจะไม่มีคุณค่าพอที่จะตอบโจทย์ของการเลือกตั้งครั้งนี้ก็เป็นได้

ความจริงแล้วข้อมูลไม่ได้ตายหรือหายไปไหน แต่ผู้ทำโพลและนักพยากรณ์รวมทั้งสื่อต่างหากที่อาจจะ ใช้ข้อมูลด้วยวิธีที่ผิด หยิบข้อมูลที่ถูกบิดเบือนมาใช้ มีความลำเอียง(Bias) ต่อข้อมูล ใช้ข้อมูลที่หมดคุณค่าแล้ว หรือแปลความหมายของข้อมูลไม่ถูกต้อง เป็นต้น

ข้อมูลทั้งหลายจึงกลายเป็นภาพลวงตาที่ซ่อนความจริงเอาไว้เบื้องหลัง ทำให้ฝ่ายสนับสนุนฮิลลารีมีความหวังค่อนข้างสูงจากข้อมูลทางบวกที่อยู่รอบด้าน โดยเข้าใจว่าสิ่งที่ปรากฏให้เห็นทางหน้าจอตลอดเวลาที่ผ่านมาตั้งแต่เริ่มหาเสียงนั้นเป็นจริงและคาดการณ์ว่าผลลัพธ์ในครั้งนี้จะไม่มีทางแปรเปลี่ยนเป็นอย่างอื่น นอกจากชัยชนะของฮิลลารีเท่านั้น แต่ความจริงแล้วดูเหมือนว่าทุกคนกำลังถูกหลอกด้วยการพยากรณ์เหตุการณ์จากข้อมูลที่ไม่ใช่ของจริง

สิ่งหนึ่งที่น่าสนใจในการเลือกตั้งครั้งนี้และน่าจะส่งผลกระทบตามมาแม้ว่าการเลือกตั้งจะผ่านพ้นมาระยะหนึ่งแล้วก็คืออารมณ์และความรู้สึกของประชาชนทั้งสองฝ่ายที่แสดงออก ตามสื่อทั่วไปรวมทั้งสังคมออนไลน์ที่หลากหลายเป็นสิ่งที่น่าศึกษาเพราะอารมณ์และความรู้สึกเหล่านั้นได้ส่งผลกระทบในทางลบต่อการเลือกตั้งครั้งนี้ในวงกว้าง

จากข้อมูลการศึกษาของ CHIEF ซึ่งเป็นบริษัทที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีและการสื่อสารด้านแบรนด์ ได้นำกระบวนการแก้ปัญหาทางคอมพิวเตอร์(Algorithm) มาทำการวิเคราะห์ความรู้สึกและอารมณ์ของชาวอเมริกัน โดยการฟังเสียงสะท้อนจากสื่อสังคมออนไลน์ในวันเลือกตั้ง (8 พ.ย. 2559 : 8.00 น.) จนถึงเช้าวันถัดไป ( 9 พ.ย. 2559 : 10.00 น.) พบว่า คนอเมริกันสะท้อนสิ่งที่อยู่ในใจเกี่ยวกับความรู้สึก (Sentiment) จากการโพส ข้อความ 16 ล้านครั้ง บน Facebook Twitter และ Instagram และสื่อสังคมอื่นๆ ดังนี้

ความรู้สึกเป็นกลาง 47 เปอร์เซ็นต์

ความรู้สึกด้านลบ 32 เปอร์เซ็นต์

ความรู้สึกด้านบวก 21 เปอร์เซ็นต์

ผลการวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่าเสียงสะท้อนจากสื่อสังคมออนไลน์นั้นมีความรู้สึกในทางลบต่อการเลือกตั้งมากกว่าผลทางบวก แต่มีผู้แสดงความเป็นกลางมากที่สุดและแสดงความรู้สึกทางบวกน้อยที่สุด

เมื่อวิเคราะห์ด้านอารมณ์ 6 ประเภท ได้แก่ ความเบิกบาน(Joy) ความเศร้า(Sadness) ความน่ารังเกียจ(Disgust) ความโกรธ(Anger) ความประหลาดใจ(Surprise) และความกลัว(Fear) ผลการวิเคราะห์แสดงออกถึงอารมณ์ต่างๆกัน ได้แก่

ความเบิกบาน 16 เปอร์เซ็นต์

ความเศร้า 26 เปอร์เซ็นต์

ความน่ารังเกียจ 29 เปอร์เซ็นต์

ความโกรธ 4 เปอร์เซ็นต์

ความประหลาดใจ 2 เปอร์เซ็นต์

ความกลัว 24 เปอร์เซ็นต์

จะเห็นได้ว่า อารมณ์แสดงความน่ารังเกียจมีจำนวนสูงที่สุด ความเศร้ารองลงมาและความประหลาดใจน้อยที่สุด ส่วนความเบิกบานนั้นมีเพียง 16 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งสอดคล้องกับการสำรวจการแสดงออกทางความรู้สึก

ผลการสำรวจแสดงให้เห็นต่อไป อีกว่าเมื่อนำปัจจัย ความเศร้า ความน่ารังเกียจ ความกลัว มารวมกันแล้วจะมีเปอร์เซ็นต์ในอารมณ์ทางลบมากถึง 79 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งเป็นตัวเลขที่ค่อนข้างสูง

จึงไม่น่าแปลกใจเลยว่า แม้ทรัมป์จะมีชัยในการเลือกตั้ง แต่แรงกระเพื่อมทางอารมณ์ของคนที่ไม่พอใจต่อทรัมป์ที่คุกรุ่นมาโดยตลอดผนวกกับคะแนนสำรวจที่ฮิลลารีเป็นต่ออย่างขาดลอย กลายเป็นจุดแตกหักเมื่อผลการเลือกตั้งกลายเป็นตรงกันข้ามและส่งผลกระทบทางอารมณ์อย่างรุนแรงตามมาอย่างต่อเนื่องจนถึงวันนี้

นอกจากการสำรวจความรู้สึกและอารมณ์ของคนอเมริกันทั่วไปจากสื่อสังคมออนไลน์แล้ว ก่อนการเลือกตั้งยังมีการวิเคราะห์การแสดงออกของอารมณ์ทางใบหน้าของผู้สมัครทั้งสองคน โดย The Economist ได้ใช้ ซอฟแวร์ วิเคราะห์ใบหน้า(Facial analysis software) ที่พัฒนาโดยบริษัทไมโครซอฟ ที่ชื่อว่า Emotion API มาใช้ เพื่อเจาะลึกถึงอารมณ์ของทรัมป์และฮิลลารีในช่วงเวลาหนึ่งเมื่อตอนที่ทั้งคู่มีการดีเบตกันก่อนการเลือกตั้ง

 รูปแสดง สภาวะทางอารมณ์ของฮิลลารี(รูปบน) และทรัมป์(รูปล่าง) 

( ที่มา : http://blog.revolutionanalytics.com/2016/10/debate-emotions.html)

ซอฟแวร์วิเคราะห์ใบหน้าที่ใช้ในครั้งนี้ ออกแบบมาเพื่อใช้วิเคราะห์อารมณ์ 7 ประเภทด้วยกัน อารมณ์แต่ละประเภทที่แสดงตามรูปข้างบนนั้น แสดงด้วยสีที่แตกต่างกัน ความโกรธ(สีแดง) ความดูถูกเหยียดหยาม(สีน้ำเงิน) ความน่ารังเกียจ (สีน้ำตาล) ความกลัว(สีเทา) ความสุข(สีส้ม) ความเศร้า(สีดำ) และความประหลาดใจ (สีม่วง)

ถ้าดูจากกราฟของฮิลลารีในส่วนบนของรูปจะเห็นว่าเส้นสีส้มซึ่งเป็นเส้นแสดงความสุขนั้นปรากฏอยู่ตลอดทุกช่วงเวลาและมีเส้นสีม่วงซึ่งแสดงความประหลาดใจปนแทรกอยู่เป็นระยะ ส่วนอารมณ์ด้านลบอื่นๆ นั้นฮิลลารีเก็บไว้ได้ดีมาก อารมณ์ของฮิลลารีจึงโดดเด่นในเรื่องของความสุขและความประหลาดใจ

ถ้าดูกราฟส่วนล่างของรูปซึ่งเป็นของทรัมป์จะเห็นว่าแตกต่างจากฮิลลารีอย่างสิ้นเชิง สภาวะทางอารมณ์ที่แสดงความเศร้าซึ่งแสดงด้วยเส้นสีดำปรากฏอยู่ตลอดทุกช่วงเวลา มีอารมณ์โกรธซึ่งเป็นเส้นสีแดงปนแทรกอยู่เป็นระยะมีบางช่วงสูงขึ้นแต่ไม่เท่ากับความเศร้า มีอารมณ์ดูถูก รังเกียจและความสุขปนอยู่ตลอดเวลาเช่นกันแต่ไม่มากนัก มีการแสดงความประหลาดใจในช่วงแรกๆและช่วงท้ายๆ จะเห็นได้ว่าทรัมป์มีหลากหลายอารมณ์เกิดขึ้นในขณะทำการดีเบต แต่อารมณ์ที่เด่นที่สุดคือความเศร้าและรองลงมาคือความโกรธ

เมื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ของการแสดงอารมณ์ของทั้งคู่จะเห็นว่าอารมณ์ของความสุขอยู่ที่ฮิลลารี ส่วนอารมณ์ของความเศร้าอยู่ที่ทรัมป์ ฮิลลารีมีสีหน้าแสดงอารมณ์ประหลาดใจตลอดเวลาในขณะที่ทรัมป์แสดงอารมณ์โกรธอยู่ตลอดเวลาเช่นเดียวกันแต่ไม่สูงมากนัก

ที่น่าสังเกตก็คือเส้นแสดงความกลัวของทั้งคู่อยู่ต่ำมากพอๆกันเป็นไปได้ว่า ฮิลลารีอาจไม่ได้เกรงกลัวความเป็นชายของทรัมป์ ในขณะที่ทรัมป์เองก็ไม่ได้ตื่นเวทีหรือเกรงกลัวความเป็นนักการเมืองรุ่นเก๋าของฮิลลารีเช่นเดียวกัน นอกจากนี้จะเห็นว่านักการเมืองรุ่นใหญ่อย่างฮิลลารีเก็บอารมณ์โกรธได้ดีมากเส้นแสดงอารมณ์โกรธจึงแทบจะไม่ปรากฏให้เห็นเลย

อย่างไรก็ตามการวิเคราะห์ในลักษณะนี้เป็นการวิเคราะห์จากการเคลื่อนไหวของใบหน้า เช่น การยิ้มหรือการแสดงออกทางใบหน้าจากคำพูดที่พูดออกไป จึงมีความเป็นไปได้ว่าหากผู้พูดมีการเสแสร้งปั้นหน้ายิ้มอยู่ตลอดเวลาที่พูดโดยที่ในใจไม่ได้มีความสุขจริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งพวกนักการเมืองที่มีเล่ห์เหลี่ยมแพรวพราวในการแสดงสีหน้านั้น ก็มีโอกาสทำให้ผลลัพธ์ผิดพลาดได้เช่นกันและหากฐานข้อมูลที่มีกลุ่มตัวอย่างเปรียบเทียบไม่แม่นยำเพียงพอ ผลลัพธ์ที่ได้อาจไม่เป็นไปตามการความจริงก็ได้เพราะข้อมูลถูกบิดเบือนจากความจริงไปแล้ว

ในเรื่องของวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้หลักการทางคอมพิวเตอร์และอัลกอรึธึมในการพยากรณ์จากข้อมูลขนาดใหญ่นั้นต่างกับวิทยาศาสตร์แขนงอื่นๆเพราะผลที่ได้รับอาจไม่ใช่สิ่งที่แน่นอนเสมอไป แต่มักเป็นการชี้แนวโน้มที่จะเกิดขึ้นหรือไม่เกิดขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งการนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลและอัลกอริธึมต่างๆมาใช้กับพฤติกรรมมนุษย์นั้นยังมีข้อจำกัดและต้องการการพัฒนาความสามารถของเครื่องมือวัดเพื่อค้นหาความจริงจากพฤติกรรมมนุษย์ที่แม่นยำกว่าเดิมและต้องการข้อมูลที่ถูกต้องจริงๆ มิฉะนั้นก็จะเกิดการลวงตาของข้อมูลทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลอยู่บนฐานของความไม่เป็นความจริงดังตัวอย่างที่ได้เห็นจากการเลือกตั้งในครั้งนี้

การเลือกตั้งของสหรัฐอเมริกาครั้งนี้เป็นการเลือกตั้งที่น่าจะใช้เทคโนโลยีด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ครั้งใหญ่ที่สุดเมื่อเทียบกับการเลือกตั้งครั้งที่ผ่านๆมา เป็นการเลือกตั้งที่ควรใช้เป็นกรณีศึกษาในหลายๆด้าน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคโนโลยีด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ขั้นสูงนั้นมีความก้าวหน้าและกำลังเป็นที่ต้องการของสังคมโลก ไม่เฉพาะแต่การนำมาใช้ในเลือกตั้งเท่านั้น เทคโนโลยีเหล่านี้กำลังถูกนำไปใช้ในทุกภาคส่วนของสังคมซึ่งประเทศไทยเองก็คงปฏิเสธเทคโนโลยีเหล่านี้ไม่ได้เมื่อเราก้าวเข้าสู่สังคมดิจิทัลอย่างเต็มตัว

ขอบคุณภาพประกอบจาก : Routers , dmctoday.blogspot.com

อ่านประกอบ 

“การพ่ายแพ้ของ ฮิลลารี คลินตัน : บทเรียนจากการใช้ข้อมูล”