ฟังบรรยายเรื่อง Cross-media โดยนักวิจัยจากมหาลัยวาเซดะ

ผู้บรรยาย คือ Dr. Sayaka Akioka

เมื่อวันอังคารที่ 10 ม.ค. ที่ผ่านมา ผมเข้าไปฟังบรรยายหัวข้อ Cross-Media Analysis for Abstractions of Social Activities บรรยายโดย Dr. Sayaka Akioka จากมหาวิทยาลัยวาเซดะ (WASEDA University) ประเทศญี่ปุ่น

เกริ่นนิดนึงว่า งานวิจัยเกี่ยวกับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวกับกิจกรรม/พฤติกรรมมนุษย์ในโลก online social media (เช่น Twitter, Facebook, และ Google+) กำลังร้อนแรงมาก มีงานวิจัยทั้งที่ออกในแนวคิดค้น algorithm และ framework สำหรับการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูล และงานวิจัยที่ออกไปทางสังคมศาสตร์ที่สนผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ข้อมูล

กลับมาพูดถึงเรื่อง cross-media analysis ซึ่งเป็นคำหลักในหัวข้อบรรยายนี้ ถ้าแปลง่ายๆก็คือ การวิเคราะห์ข้อมูลข่าวสารจากสื่อหลากหลายแหล่งและหลายรูปแบบ อย่างเอาข้อมูลมาจาก หนังสือพิมพ์รายวัน + twitter + webboard + blog + facebook แล้วนำข้อมูลเหล่านี้ผ่านกระบวนการบางอย่างเพื่อคั้นให้ได้ ผลสรุปที่น่าสนใจออกมา

โดยสื่อที่ผู้บรรยาย (Dr. Akioka) ได้ศึกษาก็คือ twitter + blog + TV Program (TV Programs ในที่นี้ คือ ข้อมูลจากตัวหนังสือที่แจ้งข่าว/คอมเมนต์ที่วิ่งเป็นซับข้างใต้ของรายการโทรทัศน์) เน้นกลุ่มตัวอย่างในประเทศญี่ปุ่น มีการใช้กระบวนการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน+ใช้ data mining ในการวิเคราะห์ และก็ได้ข้อมูลที่น่าสนใจมากมาย เช่น เมื่อไหร่ก็ตามที่มีประเด็นข่าวที่ร้องแรงทางจอโทรทัศน์หรือมีหนังดราม่าที่กำลังฉายอยู่นั้น คนในโลกออนไลน์เขามีปฎิกิริยาโต้ตอบอย่างไรบ้าง เป็นต้น ซึ่งข้อมูลพวกนี้ไม่เพียงแต่ให้ข้อมูลทางสถิติแล้วก็จบกันไป หากแต่ว่าสามารถเอาไปใช้ในการป้องกัน/ส่งเสริม/วางแผนประเทศได้ด้วย(นะเธอ) เช่น มีช่วงนึงที่คนญี่ปุ่นให้ความใส่ใจเรื่องอาหารประเภทเนื้อปิ้งย่าง และเขาก็พบว่ามีคนป่วยเป็นโรคท้องเสียจากอาหารพวกนี้ พวกเขารักษากันอย่างไร ปรุงอาหารอย่างไร ทานกันที่ไหน ซื้อเนื้อจากไหน หน่วยงานรัฐก็สามารถที่จะวางแผนด้านสาธารณะสุขได้ หรือแม้แต่ช่วงภัยธรรมชาติและโรงงานไฟฟ้าที่ญี่ปุ่นประสบปัญหา ผู้คนในโลกออนไลน์/โลกจริงมีความเครียดและคุยเรื่องอะไรกันบ้าง ภาครัฐก็สามารถหาทางช่วยเหลือประชาชนได้ เป็นต้น

เราจะเห็นได้ว่า twitter + blog + TV Programs เป็นสื่อที่แตกต่างกัน กลุ่มเป้าหมายก็ต่างด้วย นั่นคือ twitter เป็นการพูดคุยที่ติดกระแสหรือเป็น stream ที่ไหลเร็วและอัพเดทเร็วที่สุด (ข้อมูลถูกต้องหรือเปล่า ต้องกรองอีก), ส่วน blog ก็เน้นโพสต์ของคน/กลุ่มคน/องค์กรใดกลุ่มนึง (ความน่าเชื่อถืออาจเพิ่มมาอีกนิด), TV Programs เป็นสื่อสาธารณะที่เข้าถึงกลุ่มคนทุกเพศทุกวัย ส่วนใหญ่คนรุ่นเก่าก็ยังพึ่ง TV มากกว่า Internet … ข้อมูลจากสื่อทั้ง 3 นี้ จัดว่าเป็นเหมือง(แร่)ข้อมูลขนาดมหึมา และคนขุดแร่ในเหมืองก็ย่อมหวังว่าจะมีแร่/ข้อมูลล้ำค่าในนั้น

ถัดจากการบรรยายของ Dr. Akioka ก็มีบรรยายแถมจากนักวิจัยอีกท่านและก็นิสิตปริญญาเอกของ Dr. Akioka เองด้วย นั่นคือคุณ Takanori Ueda โดย Ueda-san บรรยายหัวข้อ QueueLinker: A Real-time Distributed Computing Framework ซึ่งเกี่ยวกับเครื่องมือที่ชื่อ QueueLinker สำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบ real-time ในลักษณะ stream อย่างเช่น ข้อมูลใน twitter timeline เป็นต้น และ QueueLinker ก็ถูกในไปใช้ใน cross-media analysis ตามที่ Dr. Akioka บรรยายไปด้วยนั่นเอง

Ueda-san เป็นผู้พัฒนา QueueLinker ขึ้นมา ตัวเครื่องมือนี้มี Java API มาให้ Ueda-san แสดงตัวอย่างการใช้ API ให้ดู ซึ่งพบว่าใช้ง่าย และผู้ใช้ก็ไม่ต้องกังวลว่าจะเขียนโปรแกรมสำหรับประมวลผลข้อมูลในแบบกระจายการประมวลผลอย่างไร เพราะเครื่องมือจะทำให้เอง

เบื้องหลังการทำ scheduling หรือการกำหนดว่าจะกระจายข้อมูลไปประมวลผลยังคอมพิวเตอร์เครื่องไหนนั้น Ueda-san เลือกใช้ linear programming ในการค้นหาคำตอบสำหรับ scheduling ซึ่งผมก็ได้แสดงความคิดเห็นให้ Ueda-san ว่างานส่วนนี้สามารถปรับปรุงไปในแนวทางใดได้บ้าง

สรุป … สรุปว่าไงดี .. อืม cross media analysis เป็นงานวิจัยที่น่าสนใจ เหมืองแร่ข้อมูลในโลก social network ยังมีข้อมูลที่น่าสนใจให้ค้นหาอีกเยอะเลยครับ

3 thoughts on “ฟังบรรยายเรื่อง Cross-media โดยนักวิจัยจากมหาลัยวาเซดะ

  1. Khonsankala says:

    น่าสนใจในแง่ที่สามารถนำมาวิเคราะห์พฤติกรรมของคนในระดับแมสได้ ขอบคุณสำหรับเรื่องราวดีๆครับ

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s