DOI: 10.14457/tu.the.2019.557
title: การเปรียบเทียบความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการว่างงานไทยกับข้อมูล ที่เกี่ยวข้องบนอินเทอร์เน็ตด้วยกูเกิลเทร์นดส์ (Google trends) และทวิตเตอร์ (Twitter)

description: การศึกษานี้ได้มองเห็นความสำคัญและความเป็นไปได้ในการนำข้อมูลต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นบนอินเทอร์เน็ตมาใช้ประโยชน์ในด้านการว่างงานของประเทศไทย จึงได้นำข้อมูลจากทั้งเว็บไซต์กูเกิลและทวิตเตอร์ในระหว่างปี พ.ศ. 2557 ถึงปี พ.ศ. 2562 มาศึกษาเป็นรายเดือน โดยมีวัตถุประสงค์ 2 ประการ คือ เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการว่างงานไทยกับคำที่เกี่ยวข้องทั้งหมด 6 คำ ประกอบด้วยคำว่า “หางาน” “สัมภาษณ์งาน” “สมัครงาน” “ประกันสังคม” “เงินทดแทน” “ว่างงาน” จากการค้นหาผ่านเว็บไซต์กูเกิลด้วยเครื่องมือกูเกิลเทร์นดส์ และการแสดงความคิดเห็นผ่านทวิตเตอร์ รวมทั้งชี้แนะในการนำข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากทั้งกูเกิลเทร์นดส์ และทวิตเตอร์มาใช้ประโยชน์ต่อไปในอนาคต ดังนั้นในการศึกษานี้จึงแบ่งเป็น 2 ส่วนหลักตามวัตถุประสงค์การศึกษา ในส่วนแรก คือ ใช้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน (Pearson correlation coefficient) วัดแนวโน้มและทิศทางความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นระหว่างข้อมูลอัตราการว่างงานไทย กับ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากกูเกิลเทร์นดส์ และ ทวิตเตอร์ ในส่วนที่ 2 เป็นการนำข้อมูลจากทั้งกูเกิลเทร์นดส์ และ ทวิตเตอร์ ที่มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันสูงสุดกับอัตราการว่างงานไทยมาใช้ศึกษาในด้านการพยากรณ์ด้วยตัวแบบ ARIMA และ ARIMAX โดยสร้างเป็นแบบจำลอง 3 รูปแบบด้วยกัน คือ แบบจำลองที่ใช้เพียงแค่อัตราการว่างงานในการพยากรณ์ แบบจำลองที่ใช้อัตราการว่างงานและข้อมูลจากกูเกิลเทร์นดส์ในการพยากรณ์ แบบจำลองที่ใช้อัตราการว่างงานและข้อมูลจากทวิตเตอร์ในการพยากรณ์ พร้อมด้วยวัดความสามารถในการพยากรณ์จากรากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (RMSE) และ ค่าสัมบูรณ์ของความคลาดเคลื่อน (MAE)ผลการศึกษาพบว่า ข้อมูลอัตราการว่างงานไทยที่เป็นข้อมูลจริงส่วนใหญ่มีความสัมพันธ์กับข้อมูลที่ได้จากกูเกิลเทร์นดส์ และทวิตเตอร์ไปในทิศทางเดียวกันตามสมมติฐานการศึกษา มีเพียงข้อมูลจากทวิตเตอร์ 3 ข้อมูล คือ คำว่า “สมัครงาน” “ประกันสังคม” “ว่างงาน” ที่มีความสัมพันธ์ไปในทิศทางตรงกันข้าม เมื่อพิจารณาถึงแนวโน้มหรือระดับความสัมพันธ์พบว่า อัตราการว่างงานไทยมีความสัมพันธ์กับข้อมูลจากกูเกิลเทร์นดส์คำว่า “ว่างงาน” มากที่สุด โดยมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันเป็นบวกที่ 0.4680 และมีความสัมพันธ์กับข้อมูลจากทวิตเตอร์ คำว่า “สัมภาษณ์งาน” มากที่สุด โดยมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันเป็นค่าบวก 0.2349 ดังนั้นจึงเห็นได้ว่าข้อมูลจากกูเกิลเทร์นดส์มีความสัมพันธ์กับอัตราการว่างไทยมากกว่าข้อมูลจากทวิตเตอร์ อีกทั้งเมื่อเปรียบเทียบความสัมพันธ์ของชุดข้อมูลที่ใช้คำเดียวกันก็ได้ผลการศึกษาที่สอดคล้องกัน และเป็นไปตามสมมติฐานการศึกษาที่ตั้งไว้ นอกจากนี้หากพิจารณาถึงความสัมพันธ์ในช่วงเวลาที่ต่างกัน (lag) ทั้งก่อนและหลัง 1 ช่วงเวลาพบว่า ข้อมูลจากกูเกิลเทร์นดส์และทวิตเตอร์อาจมีลักษณะเป็นตัวชี้วัดตาม (lagging indicator) และเมื่อนำข้อมูลอัตราการว่างงานไทยที่ผ่านการแปลงข้อมูลให้มีความนิ่งและไม่มีความผันแปรจากฤดูกาล โดยใช้วิธีหาผลต่างลำดับที่ 1 และลำดับที่ 12 ร่วมกันมาศึกษาพบว่า อัตราการว่างงานไทยมีความสัมพันธ์กับข้อมูลจากกูเกิลเทร์นดส์ คำว่า “เงินทดแทน” มากที่สุด โดยมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันเป็นบวกที่ 0.4205 และมีความสัมพันธ์กับข้อมูลจากทวิตเตอร์ คำว่า “สมัครงาน” มากที่สุด โดยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันเป็นลบที่ - 0.3531 ซึ่งไม่ตรงกับการใช้ข้อมูลจริงที่ข้อมูลจากกูเกิลเทร์นดส์คำว่า “ว่างงาน” และข้อมูลจากทวิตเตอร์คำว่า “สัมภาษณ์งาน” มีความสัมพันธ์กับอัตราการว่างงานมากที่สุด จึงเป็นไปได้ว่าข้อมูลจริงนั้นอาจมีความสัมพันธ์กับเวลา หรือมีความสัมพันธ์ปลอม (spurious relationship) อยู่ ดังนั้นในการศึกษานี้จึงนำข้อมูลที่มีค่าความสัมพันธ์สูงสุดหลังจากผ่านการแปลงข้อมูลให้มีความนิ่งและไม่มีความผันแปรจากฤดูกาลแล้วมาใช้ในการพยากรณ์ ถึงแม้การแปลงข้อมูลได้ช่วยให้ข้อมูลเหมาะสมในการพยากรณ์แล้ว จากการศึกษาด้วยตัวแบบ ARIMA และ ARIMAX ได้ชี้ให้เห็นว่าทั้งแบบจำลองที่มีการใช้อัตราการว่างงานและข้อมูลจากกูเกิลเทร์นดส์ และแบบจำลองที่ใช้อัตราการว่างงานร่วมกับข้อมูลจากทวิตเตอร์ในการพยากรณ์ ไม่มีความเหมาะสมในการพยากรณ์ เนื่องจากมีค่า RMSE และ MAE สูงกว่าแบบจำลองที่ใช้เพียงแค่อัตราการว่างงานในการพยากรณ์ แต่อย่างไรก็ตาม การเพิ่มข้อมูลกูเกิลเทร์นดส์ที่มีความสัมพันธ์สูงสุดกับอัตราการว่างงานเข้ามาในตัวแบบพยากรณ์ก็มีส่วนช่วยให้ค่าสหสัมพันธ์ที่ได้ระหว่างค่าจริงและค่าที่พยากรณ์นั้นเพิ่มขึ้น