สรุปอย่างย่อ นี่คือหนังสือที่จะทำให้คุณเข้าใจ data มากขึ้นในหลายมิติ คุณจะพบว่า data มากมายรอบตัวนั้นเกี่ยวพันกับชีวิตเราอย่างแยกไม่ออกแล้ว และ data ในอดีตของเรานั้นกลับเป็นตัวชี้น้ำ data ในอนาคตเรามากขึ้นทุกที หรือจะอนุมานว่า data นั้นเปรียบเสมือนดาบสองคมก็ว่าได้ ขึ้นอยู่กับคนที่มีเอาไปใช้ยังไง แต่ส่วนใหญ่วันนี้มักเอาไปใช้ไม่ค่อยดี เช่น ปากบอกว่าเพื่อให้บริการเราได้ดียิ่งขึ้น แต่ความจริงแล้วกลับหลอกล่อให้เราคลิ๊กซื้ออะไรที่ไม่จำเป็นมากขึ้นต่างหาก
ฉะนั้น ใครที่อยากรู้เท่าทัน data ไม่ควรพลาดหนังสือเล่มนี้ ดีไม่ดีอ่านจบคุณอาจจะอยากลบข้อมูลทุกอย่างบนโซเชียล แล้วก็เลิกออนไลน์ไปออกธุดงเลยก็ได้ครับ
สรุปแบบยาว ในยุคดิจิทัลที่ไม่ว่าใครก็ใช้สมาร์ทโฟนกันทั้งนั้น คนไทยเกือบ 50 ล้านคนเล่นเฟซบุ๊กเป็นประจำทุกเดือน จนผมอนุมานเอาว่าอีก 20 ล้านคนที่ยังไม่เล่น อาจจะเด็กเกินกว่าจะเล่นได้ หรือแก่เกินกว่าจะสนใจโทรศัพท์มือถือ อย่างคุณยายผมที่อายุ 90 กว่า ทุกวันนี้แค่เคี้ยวหมากก็ตัวสั่นแล้วครับ
และเสริมด้วยอินเทอร์เน็ตไร้สายความเร็วสูง อย่างช้าก็ 3G หรือ 4G กันหมดแล้ว ทำให้การจะเข้าถึงข้อมูลอะไรซักอย่างไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป แต่ก่อนเราจะอ่านข่าวซักทีถ้าอยู่กลางหุบเขาต้องขับรถลงมาซื้อเป็นชั่วโมง แต่วันนี้ด้วยอินเทอร์เน็ตไร้สายที่ว่าทำให้การอัพเดทข่าวสารเป็นไปโดยง่าย และทำให้ทุกคนต่างก็ติดโซเชียลกันอย่างงอมแงม สังเกตมั้ยว่าในวันนี้กลับเป็นคนรุ่นพ่อแม่เราที่ติดมือถือมากกว่าสมัยเราติดทีวีตอนเด็กๆอีกด้วยซ้ำ
ทั้งหมดนี้ทำให้เกิดการสร้าง data จากการใช้ data เพราะแม้ว่าเราจะไม่โพส status หรืออัพโหลดรูปและคลิปอะไรขึ้นไปเลย แต่รู้มั้ยครับว่าทุกครั้งที่เราเปิดแอพ ทุกครั้งที่เราเสริช ทุกครั้งที่เรากดไลก์ หรือแม้แต่ทุกครั้งที่เราแค่หยุดดูคลิปนั้นจนจบไป ก็กลายเป็น data ที่เป็นพฤติกรรมของเราแล้ว
แล้ว data จากพฤติกรรมการใช้งานของเราทั้งหลายนี่แหละ ที่จะเป็นตัวคัดกรองเนื้อหาที่มีล้นเหลือบนอินเทอร์เน็ตและโลกโซเชียล เพื่อให้บรรดา facebook หรือ YouTube นั้นคัดเลือกแต่วิดีโอที่เราน่าจะชอบ ภาพที่เราจะอยากกดไลก์ หรือเพื่อนที่เราน่าจะสนใจอยากแอดเป็นเพื่อนกันขึ้นมา ทั้งหมดนี้คือสิ่งที่เรียกว่า Filter Bubble นั่นก็คือเราล้วนตกอยู่ในหลุมนรกของ Personalize ที่ยากจะฉุดตัวเองให้หลุดออกมาได้
เคยเป็นมั้ยล่ะครับ กะจะเข้ามาเล่นแป๊บเดียว แต่กลายเป็นนั่งไถหน้าจอยาวจนหมดชั่วโมงไม่รู้ตัว
เพราะบริษัทอินเทอร์เน็ตทั้งหลายนั้นอยู่ได้ก็ด้วย data จากเรา เพราะเค้ามีวิธีล้านแปดที่จะเอา data เราไปทำเงินได้อีกมากมายจนที่คุณเองก็นึกไม่ถึง ขนาดผมเองว่าทำงานด้านนี้มาก็นาน รู้มาก็ไม่น้อย กลายเป็นว่าที่เคยรู้นั้นกระจ้อยร่อยไปเลยเมื่อเทียบกับที่หนังสือเล่มนี้บอกให้รู้ครับ
เริ่มจาก คุณรู้มั้ยครับว่ายิ่งคุณให้ data กับผู้ใช้บริการบนอินเทรอ์เน็ตทั้งหลายมากเท่าไหร่ ไม่ว่าจะ Facebook หรือ Google หรือเว็บช้อปปิ้งอย่าง Lazada คุณก็จะยิ่งได้รับความสะดวกสบายกลับมามากขึ้นเท่าไหร่
เพราะ data จากคุณจะไปช่วยเค้าคัดกรอง data ที่เค้ามี ว่าควรจะเอาอะไรมาให้คุณเลือกดูต่อดีถึงจะถูกใจ ลองคิดดูเล่นๆซิครับว่าลำพังแค่ YouTube ก็มีคลิปอัพโหลดขึ้นในแต่ละชั่วโมงเป็นมีความยามรวมเป็นล้านชั่วโมง ถ้าจะให้คุณมานั่งเสริชหาเองจนกว่าจะเจอคลิปที่ถูกใจ ป่านนั้นคุณคงเบื่อและเลิกใช้ YouTube ไปเปิดทีวีดูเหมือนเดิมแล้วใช่มั้ยล่ะครับ
อย่าง Lazada และ Amazon (เว็บช้อปปิ้งออนไลน์ชื่อดังของอเมริกาและที่อื่นๆของโลก แต่ในไทยยังไม่เข้ามา) เค้าเองก็มีสินค้าเป็นล้านๆอย่างขาย แต่ถ้าเค้าไม่ได้ data จากคุณว่าคุณชอบอะไร ไม่ชอบอะไร คุณเป็นเพศไหน อยู่ระแวกไหน เค้าก็คงไม่รู้จะเอาอะไรมาให้คุณเลือกดี จนคุณจะไม่อยากเลือกซื้อของจากเค้าและก็กลับไปเข้าซุปเปอร์มาร์เก็ตหรือห้างแถวบ้านเหมือนเดิมใช่มั้ยล่ะครับ
แต่ความสะดวกสบายจาก data ที่ทำให้ผู้ให้บริการทางอินเทอร์เน็ตต่างๆ personalize ให้เรานั้นต้องแลกมากับความเป็นส่วนตัวหรือ privacy ที่สูญเสียไป
เอ๊า ก็บอกแล้วไงครับว่าถ้าเค้าไม่รู้ข้อมูลของคุณให้มากที่สุด เค้าก็จะทำให้คุณประทับใจเค้ามากที่สุดได้ยังไง จะว่าไป data ก็เหมือนความรักความสัมพันธ์ของคนสองคนนะครับ ยิ่งรู้จักก็ยิ่งรู้ใจ พอยิ่งรู้ใจก็จะยิ่งรักกันยิ่งๆขึ้นไปยังไงล่ะครับ
แล้วคุณก็อย่าเพิ่งคิดว่า อ๋อ เพราะมันเป็นยุคดิจิทัลเลยทำให้เกิดการเก็บ data ขึ้นมา แต่ในความเป็นจริงแล้วการเก็บ data มีมานานเป็นพันๆปี หรือแม้แต่ 150 ปีก่อน บริษัทชื่อ Montgomery Ward และ Sears & Roebuck Company ก็ใช้แคตตาล็อกสำหรับสั่งซื้อสินค้าทางไปรษณีย์แจกจ่ายออกไปทั่วประเทศ เพื่อเก็บข้อมูลว่าใครสั่งซื้ออะไรจากไหน แล้วไปส่งที่ไหน จากนั้นก็เก็บข้อมูลว่าภูมิภาคไหนนิยมซื้ออะไรไม่นิยมซื้ออะไรอีกด้วย
เห็นมั้ยครับว่าการเก็บรวบรวม data เพื่อมาวิเคราะห์นั้นไม่ต้องรอให้อยู่ในยุค digital ก็เกิดขึ้นมาแล้ว ดังนั้น data มันเป็นเรื่องของ mindset ครับ ไม่ใช่เรื่องของเครื่องมือ
และจาก data นี่เองก็เป็นตัวขับเคลื่อนในการตัดสินใจ อย่างในกรณีของ Amazon ที่รู้ว่าควรจะเอาเงิน 1 ดอลลาร์ไปลงทุนกับอะไร ระหว่างคนกับ algorithm
Amazon พบว่าลูกค้าชอบอ่านรีวิวความเห็นจากคนที่เคยซื้อสินค้านั้นมาก่อน มากกว่าเนื้อหาจากทีมบรรณาธิการที่คอยเขียนเพื่อกระตุ้นให้คนอยากซื้อ จาก data ชุดนี้ทำให้ Amazon ยุบแผนกบรรณาธิการและเอาทรัพยากรไปทุ่มให้กับ algorithm ที่คอยเอาความเห็นดีๆของลูกค้าก่อนหน้าขึ้นมาให้คนที่กำลังจะซื้ออ่านเพื่อตัดสินใจซื้อ
ที่ Amazon ประเทศฝรั่งเศสก็ค้นพบโดยบังเอิญจากความผิดพลาดของผู้ดูแลเว็บว่า ใครๆก็ชอบให้ส่งฟรี เพราะตอนนั้นผู้ดูแลเว็บดันพลาดลืมใส่ค่าส่งสินค้าไปด้วยตอนจ่ายเงิน จนกระทั่งคนแห่งเข้ามาสั่งซื้อสินค้าจนน่าแปลกใจ แล้วพอมาวิเคราะห์ data ย้อนกลับถึงได้รู้ว่าโปรโมชั่นที่ Amazon ควรทำไม่ใช่การลดราคา แต่เป็นการส่งฟรีต่างหากครับ
ความผิดพลาดบางครั้งก็ให้ data ที่มีคุณค่ามากๆได้ครับ
หรือให้สนุกขึ้นอีกนิด รู้มั้ยครับว่านักวิจัยข้อมูลสามารถแยกแยะคนในสนามบินระหว่าง ใครที่เป็นลูกเรือที่เพิ่งลงเครื่องมา หรือใครที่เป็นคนทั่วไปที่ทำงานในสนามบินนั้น ก็ด้วย data จากการใช้ Tinder ยังไงล่ะครับ เพราะเค้าพบว่าพวกลูกเรือที่เพิ่งลงเครื่องมักจะมีการใช้ Tinder พุ่งเป็นพิเศษ เหมือนคนที่หิวกระหายยังไงก็ไม่รู้
เอ..ไม่รู้ว่าทางสายการบินเค้าไม่เตรียมที่พักให้พนักงานหรือยังไงนะ
กับการทำ SEO หรือ Online Marketing ก็เหมือนกัน ไม่ว่าจะเป็นการเสริชด้วย Google หรือเสริชหาสายการบินด้วยเว็บหรือเครื่องมืออะไรก็ตาม คนส่วนใหญ่จะเลือกแค่หน้าแรก น้อยคนมากที่จะไปหน้าสองครับ
หรือแม้แต่เรื่องละเอียดเล็กน้อยอย่าง “สีน้ำเงินของลิงก์” ที่โชว์บน Google เวลาเราเสริช รู้มั้ยครับว่าสีน้ำเงินที่เรากดอยู่ทุกวันนี้ไม่ได้มาจากความชอบส่วนตัวของ Eric Schmidt หนึ่งในผู้ก่อตั้ง หรือวิศวกรคนใดคนหนึ่งเลือกมันมาอย่างสุ่มๆหรอกนะครับ
แต่สีน้ำเงินของลิงก์ที่ปรากฏทั้งหมดในหน้าค้นหาของ Google นั้น มาจากการทดลอง A/B Testing จากสีน้ำเงินกว่า 50 เฉด จนพบว่าสีน้ำเงินเฉดไหนที่คนชอบคลิ๊กมากที่สุด และนั่นก็ทำให้รายได้จากการโฆษณาของ Google เพิ่มขึ้นกว่า 200 ล้านดอลลาร์เลยทีเดียว
อีกเรื่องของ Data ที่น่าทึ่งมากๆคือ บรรดานักวิจัยหรือเจ้าของแอพเกมของเด็กน้อยทั้งหลายนั้น เค้าสามารถแยกแยะได้ว่าเด็กที่เล่นนั้นอายุเท่าไหร่ ไม่ใช่ด้วยการให้กรอกอายุก่อนเล่นเกม ซึ่งหลายคนมักไม่กรอกอายุจริงเพราะอายุต่ำไปจนเล่นไม่ได้ แต่ใช้ data จากการขยับเม้าส์เท่านั้นเองครับ
เพราะเด็กที่อายุน้อยจะขยับเม้าส์ได้ไม่ละเอียดเท่าเด็กที่อายุโตแล้ว เพราะนั่นต้องใช้ทักษะการเคลื่อนไหวกล้ามเนื้อแบบละเอียด หรือที่เรียกว่า fine motor skill ที่สัมพันธ์กับช่วงอายุของเด็กและวัยรุ่นอย่างมาก และแค่ data การขยับเม้าส์นี้แหละก็สามารถบอกอายุได้แม่นขนาดว่าคลาดเคลื่อนไปแค่ 3-6 เดือนจากอายุจริงเท่านั้นเอง
ถ้าอ่านตรงนี้ว่าทึ่งแล้ว แต่ยังมีที่น่าทึ่งกว่า เพราะ Facebook หรือ Google ก็สามารถรู้ได้ว่าเรากำลังเล่นอยู่แม้ว่าเราจะไม่ได้ล็อคอินหรือเล่นของเพื่อนก็ตาม
เพราะทุกครั้งที่เราพิมพ์ เราคลิ๊ก หรืออะไรก็ตามที่เราทำ เค้าเก็บ data พฤติกรรมเราไว้ทุกอย่าง เช่น ความเร็วในการพิมพ์ พฤติกรรมในการเลื่อนหน้าจอช้าหรือเร็ว หรือแม้แต่นิสัยรูปแบบการพิมพ์ของเรา ที่บางคนอาจจะชอบพิมพ์แล้วลบพิมพ์ใหม่ หรือบางคนอาจจะมีคำที่พิมพ์ผิดเป็นประจำ
ได้ยินแบบนี้แล้วฟังดูน่าขนลุกใช่มั้ยล่ะครับ
แต่ผมคิดว่าถ้า Facebook หรือ Google เอาระแบบนี้มาขายคู่แต่งงานให้รู้ว่าเมื่อไหร่ที่อีกฝ่ายกำลังแอบใช้คอมเราอยู่ แล้วก็คิดค่าบริการรายเดือนแพงๆ ผมว่าบริษัทน่าจะมีรายได้เข้ามาอีกงามเลยครับ
และสำหรับ Facebook ในฐานะเป็นแพลตฟอร์มที่คนไทยติดงอมแงมมากที่สุดในโลกก็ว่าได้ รู้มั้ยครับว่า Facebook เค้ารู้ว่าใครกำลังกิ๊กกับใคร หรือแม้แต่รู้ว่าใครกำลังจะเป็นแฟนกันด้วยซ้ำ
เพราะเค้าพบ data ที่บอกว่าคนที่กำลังจะเป็นแฟนกันนั้นในช่วง 100 วันก่อนประกาศตัวว่าคบกันออกเฟซจะมีปฏิสัมพันธ์ที่เพิ่มขึ้นอย่างคงที่ระหว่างสองคนนั้น จนพอประกาศตัวคบกันแล้วก็เริ่มลดลง แต่จะมีการส่งข้อความหรือคอมเมนท์ดีๆกันมากขึ้นแทน
รู้แบบนี้แล้วรู้เลยว่า Facebook นี่กุมชะตาชีวิตของเซเลบคนดังมากมายเลยนะครับ
อย่าง LinkedIn เองที่เป็นโซเชียลมีเดียของคนทำงานก็เคยรู้ว่าในช่วงวิกฤติการเงินอเมริกาในปี 2008 บริษัทการเงินยักษ์ใหญ่อย่าง Lehman Brother จะล้มก่อนจะออกข่าวด้วยซ้ำ
เพราะอยู่ดีๆทาง LinkedIn ก็พบว่ามี data การใช้งานเกิดขึ้นมากผิดปกติทั้งๆที่เป็นช่วงวันหยุดยาว จนพอวิเคราะห์ลงไปก็พบว่ามีแต่กลุ่มพนักงานของ Lehman Brother ที่อัพเดทโปรไฟล์กันให้วุ่น หรือพยายามกด connect กับคนใหม่ๆเพื่อเตรียมหางานล่วงหน้า
รู้แบบนี้แล้ว LinkedIn น่าจะได้กำไรจากการซื้อขายหุ้นได้สบายๆโดยไม่ต้องใช้ข้อมูลวงในซักนิดเลยนะครับ
หรืออุปกรณ์อย่างลำโพงอัจฉริยะที่เป็นที่นิยมมากขึ้นเรื่อยๆตามบ้านผู้คนในต่างประเทศ ก็คือเครื่องมือเก็บ data ชั้นดีของบริษัทแม่อย่าง Google, Amazon หรือ Apple เลยล่ะครับ เพราะมันสามารถเปลี่ยนเสียงให้กลายเป็น data จนวิเคราะห์ได้ว่าบ้านนี้มีเด็กและผู้ใหญ่กี่คน และรู้ว่าความสัมพันธ์ของแต่ละคนดีไม่ดียังไงบ้าง คำพูดไหนที่บ้านนี้ติดเป็นพิเศษ หรือเมื่อไหร่ที่คนในบ้านกำลังจะเริ่มทะเลาะกัน หรือแม้แต่เมื่อไหร่ถ้ามีแขกมาบ้านมันก็แยกเสียงที่ไม่คุ้นเคยออกได้
ฟังดูน่าขนลุกใช่มั้ยล่ะครับ
แล้วบริษัทอย่าง LiveOps ที่เปลี่ยนเสียงให้กลายเป็น Data ก็สามารถช่วยให้แผนก Call Center ของบริษัทให้บริการลูกค้าที่โทรเข้ามาได้ดีขึ้นมา ด้วยการช่วยจับคู่ลูกค้ากับพนักงานที่มีสำเนียงคล้ายๆกัน นั่นก็เพราะจาก data เองเช่นกันที่บอกว่า เมื่อไหร่ที่คนเราได้ยินคนที่มีสำเนียงท้องถิ่นเดียวกัน ก็จะเกิดความร่วมมือและเรื่องร้องเรียนที่ร้ายแรงก็จะทุเลาลงได้ง่าย
หรือยังสามารถวิเคราะห์น้ำเสียงลูกค้าได้ว่าตอนนี้กำลังอยู่ในโหมดไหน แล้วก็ส่งให้พนักงานที่เก่งในการจัดการลูกค้าในโหมดอารมณ์นั้นรับผิดชอบไป แทนที่จะต้องสุ่มไปเจอคนที่ไม่ถนัดงานหินๆอีกด้วยครับ
และยังไม่ใช่แค่น้ำเสียงเท่านั้น แต่กระทั่งอัตราการเต้นของหัวใจหรือ Heart Rate ก็จะกลายเป็น data สำคัญที่เอาไว้ยืนยันตัวตนเราเวลาจะทำธุรกรรมในอนาคตด้วย
ตอนนี้บางธนาคารเริ่มแจกกำไลข้อมือวัดคลื่นไฟฟ้าหัวใจ ECG แบบที่ Apple Watch รุ่นใหม่มีให้ลูกค้าบางกลุ่มเริ่มใช้แล้ว เพราะนอกจากจะต้องกดรหัสตอนกด ATM ยังต้องเช็คคลื่นไฟฟ้าหัวใจด้วยว่าใช่เจ้าตัวจริงๆมั้ย
และอีกความน่ากลัวของ Data คือการ Hack เพราะรถยนต์บางรุ่นสามารถโดน Hack จากระยะไกลแล้วสั่งให้เบรกหรือเลี้ยวซ้ายขวาตามใจชอบได้ ลองคิดดูซิครับถ้ามีใครซักคนเกลียดคุณแล้ว Hack รถคุณตอนคุณกำลังขับอยู่ล่ะ ชีวิตจะวิบัติขนาดไหน
แล้วไหนจะอุปกรณ์ทางการแพทย์บางอย่างที่ฝังไว้ในร่างกายเพื่อช่วยชีวิตเรา รู้มั้ยครับว่าอุปกรณ์พวกนี้ความปลอดภัยต่ำมาก เรียกได้ว่าถ้าเกลียดใครสามารถแฮกเพื่อให้หัวใจเค้าเต้นผิดจังหวะได้ไม่ยาก หรือทำให้เครื่องจ่ายอินซูลินจ่ายผิดพลาดเลยก็ได้ครับ
แต่ก็มีแง่มุมดีๆของ data ต่อชีวิตและสุขภาพเราอยู่ครับ หนังสือเล่มนี้ไม่ได้มีแต่แง่ร้ายขนาดนั้น อย่างการที่บริษัทผู้ให้บริการสัญญาณมือถือสามารถดูจาก data การใช้งานแล้วบอกได้ว่าใครกำลังเป็นโรคซึมเศร้า ก่อนที่เจ้าตัวหรือหมอจะรู้ด้วยซ้ำ
เพราะ data บอกว่าคนที่กำลังจะเป็นซึมเศร้านั้นจะมีอาการใช้โทรศัพท์มากแต่ติดต่อกับคนด้วยกันน้อยลง หรือออกจากบ้านน้อยลงเพราะเอาแต่หมกตัวอยู่ในบ้าน
ลองคิดดูซิครับว่าถ้าเราสามารถรู้ได้ก่อน เราก็สามารถช่วยเหลือเค้าได้ก่อนที่เค้าจะเป็นหนักมากใช่มั้ยล่ะครับ
ที่เหลืออยากให้คุณได้ลองอ่านเอง แล้วคุณจะพบว่าคุณไม่ต้องทำงานสาย data หรือเป็นผู้เชี่ยวชาญก็สามารถอ่านเล่นนี้ได้ไม่ยาก และคุณก็จะพบว่า data นั้นยังมีเรื่องราวอีกหลายด้านให้คุณได้รู้ ทั้งรู้เพื่อเตรียมรับมือ และรู้เพื่อให้เป็นโอกาส
และผู้เขียนเองก็สนับสนุนให้เกิดเสรีด้าน data มากขึ้น ให้บรรดาบริษัทยักษ์ใหญ่เลิกเก็บ data ไว้ฝ่ายเดียวโดยที่เราไม่มีโอกาสตรวจสอบและเข้าถึงข้อมูลที่แม้แต่เราเองเป็นผู้สร้าง หรือเจ้าของร่วมของมันเลย
เสรีของข้อมูล คงจะเป็นประเด็นใหม่ในอนาคตอันใกล้ คงจะเป็นสิทธิพื้นฐานอีกอย่างหนึ่งที่เราจะเรียกร้องให้รัฐเข้ามาคุ้มครอง เหมือนกับชีวิตหรือทรัพย์สินของเราในวันนี้
อ่านแล้วเล่า เล่มที่ 8 ของปี 2019
DATA FOR THE PEOPLE
How to Make Our Post-Privacy Economy Work for You
รู้อะไรไม่สู้รู้ดาต้า
ยิ่งเข้าใจข้อมูล ยิ่งเพิ่มพูนโอกาส
ANDREAS WEIGEND เขียน
ดาวิษ ชาญชัยวานิช แปล
สำนักพิมพ์ Banlue Books
20190210