การใช้บิ๊กดาต้าเพื่อการจัดการภาวะวิกฤตออนไลน

66… Journal of Public Relations and Advertising Vol. 13 No. 2 2020 การใช้บก๊ิ ดาต้าเพือ่ การจัดการภาวะวิกฤตออนไลน์ Big Data for Online Crisis Management Received: February 3, 2020 / Received in revised form: March 1, 2020 / Accepted: March 9, 2020 จตุ พิ ร ปรญิ โญกุล Jutiporn Prinyokul ธาตรี ใต้ฟา้ พูล Tatri Taiphapoon จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย Chulalongkorn University บทคัดย่อ การใช้บิ๊กดาต้าเป็นเครื่องมือสาหรับการจัดการภาวะวิกฤตออนไลน์เป็นปรากฏการณ์ที่เกิดข้ึน ภายใตบ้ ริบทการส่ือสารรูปแบบใหม่ บทความน้ีมุ่งศึกษาแนวทางการใช้บ๊ิกดาต้าต่อการจัดการภาวะวิกฤต ออนไลน์ ผลการศึกษาพบว่าการนาบิ๊กดาต้ามาใช้งานในการจัดการภาวะวิกฤตเป็นการบูรณาการกัน ระหว่างองค์ความรู้ทางด้านวิทยาศาสตร์และการสื่อสาร โดยมีจุดเด่นคือสามารถนาข้อมูลท่ีเกี่ยวข้องกับ องค์กรและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียท่ีถูกผลิตขึ้นจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ มาใช้ในการวิเคราะห์สถานการณ์ การ ทานาย และการใชง้ านเชิงส่งั การ อันจะช่วยใหอ้ งคก์ รสามารถเห็นแนวโน้มของการเกิดวิกฤต ตลอดจนเป็น ข้อมูลท่ีช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจดาเนินการแก้ไขวิกฤตการณ์ได้อย่างถูกต้องแม่นยามากข้ึน และพบ ขอ้ จากดั ในการใช้งานบก๊ิ ดาตา้ ด้านความถูกต้องแม่นยาของข้อมูล ความสามารถในการออกแบบเคร่ืองมือ เพ่ือคัดเลือกข้อมูลและวิเคราะห์ผล ความพร้อมขององค์กรต่อการรับมือกับบิ๊กดาต้า การใช้บ๊ิกดาต้าเพื่อ จัดการกับภาวะวิกฤตไม่สามารถทาได้โดยปราศจากมนุษย์ และความท้าทายของการใช้บ๊ิกดาต้าต่อ จริยธรรมและกฎหมาย ดังน้ันองค์กรหรือหน่วยงานท่ีเก่ียวข้องควรให้ความสาคัญต่อการพัฒนาทรัพยากร มนุษย์ท่ีมีความสามารถท้ังในด้านการจัดการกับภาวะวิกฤต และความสามารถทางด้านวิทยาศาสตร์ คอมพิวเตอร์รว่ มกัน จะช่วยลดชอ่ งว่างและเป็นทางออกท่ีดีที่สุด คาสาคญั : การจัดการภาวะวิกฤต, ภาวะวิกฤตในสือ่ ออนไลน,์ บ๊กิ ดาต้า, การวิเคราะหข์ ้อมลู จุติพร ปริญโญกุล (นศ.ม. การประชาสัมพันธ์ คณะนิเทศศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2554 , email: [email protected]) ปจั จุบันดารงตาแหนง่ อาจารยป์ ระจาสาขาวิชาเทคโนโลยีการโฆษณาและประชาสัมพนั ธ์ คณะเทคโนโลยสี อื่ สารมวลชน มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล พระนคร และ ธาตรี ใตฟ้ า้ พูล (นศ.ด. คณะนิเทศศาสตร์ จฬุ าลงกรมหาวทิ ยาลัย, 2548) ปจั จบุ นั ดารงตาแหนง่ รองศาสตราจารย์ ประจาภาควิชาการประ ขาสมั พันธ์ คณะนเิ ทศศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลยั บทความชิ้นนี้เป็นส่วนหนึ่งของรายวิชา การบริหารการส่ือสาร (Communication Management) ในหลักสูตรนิเทศศาสตรดุษฎีบัณฑิต สาขาวิชานเิ ทศศาสตร์ คณะนเิ ทศศาสตร์ จฬุ าลงกรณ์มหาวทิ ยาลยั ประจาปกี ารศึกษา 2561 โดยมีธาตรี ใตฟ้ ้าพลู เป็นอาจารยท์ ป่ี รึกษา

วารสารการประชาสมั พันธแ์ ละการโฆษณา ปีที่ 13 ฉบบั ที่ 2 2563 …67 Abstract สอ่ื สารอยูใ่ นหมผู่ บู้ ริโภคดว้ ยกันเอง (Kliatchko, 2008) การ ใช้งานท่ีแพร่หลายเช่นน้ี ย่อมส่งผลให้องค์กร เจ้าของตรา Using big data as a tool for online crisis สินค้า หรือหน่วยงานต่าง ๆ มีโอกาสเกิดภาวะวิกฤตในส่ือ management is phenomenon that occurs under a สังคมออนไลน์มากข้ึนตามไปด้วย new communication context. This article focuses on how big data impacts to online crisis จึงเป็นสิ่งที่ควรเฝ้าระวังอย่างใกล้ชิดและจัดการ management. The study found that data analysis กับภาวะวิกฤตอย่างเร่งด่วน เพราะภาวะวิกฤตที่เกิดขึ้นใน with big data can help the organization to prevent ส่ือสังคมออนไลน์สามารถแพร่กระจายความเสียหายต่อ and manage the organization's crisis. The ช่ือเสียงและภาพลักษณ์ขององค์กรไปในวงกว้างได้ภายใน implementation of big data in crisis management is ระยะเวลาอันสั้น (Kaplan & Haenlein, 2010) จนเกิน ความสามารถและการควบคุมขององค์กร ดังน้ันแนวทางใน an integration between science and communication การเฝ้าระวังการเกิดภาวะวิกฤตในสื่อออนไลน์จึงเป็นสิ่ง สาคัญทีอ่ งคก์ รควรใหค้ วามสนใจมากเปน็ พิเศษ knowledge, which has the advantage of being able to use information related to organizations and ปัจจุบันนี้หลาย ๆ องค์กรท้ังภาครัฐและเอกชน stakeholders that are produced from various เร่ิมนาเทคโนโลยีมาใช้ควบคู่กับการบริหารองค์กร โดยมี sources to analyze situations, predictions and แนวโน้มไปในทิศทางเดียวกันคือการให้ความสาคัญกับการ prescription. Enabling the organization to see the ใช้ประโยชน์จาก บ๊ิกดาต้า (Big data) เนื่องจากสามารถ trend of crisis and can make decisions to resolve สร้างเครอื ข่ายความสัมพันธ์ของข้อมูลชนิดต่าง ๆ ตลอดจน crises more accurately. But big data may create นามาใช้ในการวิเคราะห์เพื่อกาหนดทิศทางการดาเนินงาน problems for the organization as well; the accuracy และนโยบายขององค์กร ท้ังยังมีความเชื่อว่าข้อมูลใน of the data, the ability to design tools for selecting รู ป แ บ บ ข อ ง บ๊ิ ก ด า ต้ า น้ั น จ ะ น า ม า สู่ ข้ อ เ ท็ จ จ ริ ง ข อ ง data and analyzing results, the organization's สาธารณชนที่เปิดเผยผ่านสื่อออนไลน์ โดยสามารถ readiness to deal with big data, the challenge of สงั เกตเห็นไดท้ ้งั ความคิด ทศั นคติ และพฤติกรรมในเชิงสถิติ using Big Data to ethics and law and the use of Big ที่สามารถนามาวิเคราะห์และให้ความหมายได้ ผ่านการเก็บ Data to deal with crisis cannot be done without ขอ้ มลู ในปรมิ าณมาก มชี นิดของขอ้ มูลอันหลากหลาย และมี human. Therefore, relevant organizations or การส่งผ่านข้อมูลอย่างต่อเน่ือง (Russom, 2011) สามารถ agencies should pay more attention to human นามาใช้เพ่ือการจัดการกับภาวะวิกฤตในส่ือออนไลน์ได้ resource development that is capable of dealing เช่นเดียวกัน จึงเป็นที่มาของบทความนี้ที่มุ่งหาคาตอบถึง with crisis and computer science capabilities แนวทางการใช้งานบ๊ิกดาต้าต่อการจัดการภาวะวิกฤต together. Its will help reduce the gap and be the ออนไลน์ขององคก์ ร ตลอดจนข้อจากัดเพ่ือขยายองค์ความรู้ best solution. ด้านการจัดการภาวะวิกฤตให้สอดคล้องกับการพัฒนาด้าน เทคโนโลยีการสือ่ สารต่อไป Keywords: Crisis management, Online crisis management, Big data, Data analytic นยิ ามความหมายของภาวะวกิ ฤต บทนา การศึกษาด้านการจัดการภาวะวิกฤตมีต้นกาเนิด มาอย่างยาวนาน โดยมีผู้ริเริ่มให้คานิยามความหมาย การใช้สื่อสังคมออนไลน์ในปัจจุบันกาลังก้าวเข้า ของวิกฤตตั้งแต่ยุค 1960 โดย Hermann (1963) ได้นิยาม มามีบทบาทสาคัญต่อการดาเนินชีวิตของมนุษย์ ก่อให้เกิด ลักษณะเฉพาะของวิกฤตว่าเป็นสถานการณ์ที่ก่อให้เกิด การส่ือสารที่ก้าวข้ามขีดจากัดทั้งด้านสถานท่ีและเวลา จน ความประหลาดใจ (Surprise) เป็นเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นใน เกิดการถ่ายเทข้อมูลระหว่างกันเป็นเครือข่ายอย่างไม่รู้จบ ช่วงเวลาท่ีไม่ทันตั้งตัวหรือมีระดับความรุนแรงท่ีเกินการ เนื่องจากอินเทอร์เน็ตและเครือข่ายสังคมออนไลน์ส่งเสริม คาดการณ์ อาจมีสาเหตเุ กิดจากธรรมชาติ หรือเกิดจากฝีมือ การแลกเปลี่ยนเน้ือหาและข้อมูลที่มากข้ึน ไม่ใช่เพียง มนษุ ยก์ ไ็ ด้ นอกจากนี้ยังมีภาวะของการคุกคาม (Threat) ท่ี ระหว่างผู้บริโภคและเจ้าของตราสินค้าเท่าน้ัน แต่ยังมีการ

68… Journal of Public Relations and Advertising Vol. 13 No. 2 2020 ส่งผลกระทบต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในลักษณะต่าง ๆ หรือ 1) ภาวะวิกฤตด้านข้อมูล (Information crisis) ส่งผลกระทบต่อองค์กรท้ังในด้านชื่อเสียงและภาพลักษณ์ เป็นภาวะวิกฤตท่ีเกิดจากข้อมูลขององค์กรเกิดความ และลักษณะของวกิ ฤตท่สี าคัญคือจะมีเวลาสาหรับใช้ในการ เสียหาย เกิดการร่ัวไหลของข้อมูลที่เป็นความลับหรือ ตอบสนองสั้น (Short Response Time) เน่ืองจากวิกฤต ข้อผิดพลาดขององค์กรออกไปสูส่ าธารณชน เกดิ ข้นึ อย่างรุนแรงและรวดเร็ว ส่งผลให้องค์กรมีระยะเวลา อันสั้นในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ท่ีเกิดขึ้น เพ่ือแก้ไข 2) ภาวะวิกฤตด้านทรัพยากรบุคคล (Human ให้สถานการณ์กลับเข้าสู่ภาวะปกติให้เร็วท่ีสุด ในขณะที่ Resource crisis) เป็นภาวะวิกฤตท่ีเกิดข้ึนจากการกระทาท่ี Robinson (1968) ให้คานยิ ามภาวะวิกฤตว่าเป็นคาท่ีมีความ ผิดพลาดของบุคลากรในองค์กร ทาให้การดาเนินการของ หมายถึงความตึงเครียด (Stress) ความตื่นตกใจ (Panic) องค์กรต้องหยุดชะงักหรือสร้างผลกระทบให้ได้รับความ ความหายนะ (Disaster) และความรุนแรง (Violence) ซ่ึง เสียหาย เช่น การทาหน้าท่ีอันไม่โปร่งใสของผู้บริหาร การ เป็นสิ่งถือได้ว่าสร้างความเสียหายในด้านต่าง ๆ ที่ยากจะ ลาออกของพนักงานอย่างกะทันหัน การมอบหมายงาน ควบคมุ ท้ังในดา้ นกายภาพและและอารมณ์ความรูส้ ึก ใหก้ ับคนท่ไี มม่ ีความสามารถ เปน็ ต้น การนิยามความหมายของวิกฤตในยุคแรกๆ 3) ภ า วะ วิ กฤต ด้ า นช่ื อเ สี ย งขององค์ กร ในช่วงศตวรรษที่ 1980 จะมุ่งเน้นไปที่การให้ความหมาย (Reputation crisis) เป็นภาวะวิกฤตที่เกิดจากข่าวลือ หรือ วกิ ฤตจากภัยพบิ ัตทิ ่ีเกิดขึ้นกับส่ิงแวดล้อมและอุตสาหกรรม การบอกต่อเกี่ยวกับองค์กรในเชิงลบ ซึ่งส่งผลกระทบ (Shrivastava, Mitroff, Miller and Miglani, 1988) แต่ ร้ายแรงต่อชื่อเสียงและภาพลักษณ์ขององค์กร ทาให้เกิด ต่อมาได้ถูกนามาอธิบายผ่านมุมมองของวิกฤตองค์กรท่ี การออกมาตอ่ ต้านการดาเนนิ งานขององคก์ ร จะต้องดาเนินการบริหารจัดการ เช่น การให้คานิยามของ Barton (1993) ที่กล่าว่าวิกฤตเป็นเหตุการณ์สาคัญที่ไม่ 4) ภาวะวิกฤตด้านความรุนแรงจากความผิดปกติ สามารถคาดเดาได้ซงึ่ อาจส่งผลในเชิงลบ ท่ีอาจทาให้องค์กร ทางจิต (Crisis resulting from psychopathic acts) เป็น พนักงาน ผลิตภัณฑ์ การบริการ การเงินและชื่อเสียงของ ภาวะวิกฤตที่เกิดจากการก่อวินาศกรรมหรือโจรกรรมใน องค์กรได้รับความเสียหายอย่างมาก ซ่ึงจาเป็นจะต้อง รูปแบบต่าง ๆ เช่น การก่อการร้าย การยักยอกทรัพย์สิน ใช้การจัดการภาวะวิกฤตองค์กร (Organizational crisis ขององคก์ ร การปลอมแปลงสินค้า เป็นต้น management) อย่างเป็นระบบโดยอาศัยการจัดการจาก ภายในและภายนอกองคก์ ร ท้ังจากสมาชิกในองค์กรเองและ 5) ภาวะวิกฤตจากการเข้าซ้ือกิจการของผู้ถือหุ้น ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เพื่อป้องกันหรือจัดการกับวิกฤตท่ี (Hostile takeover) เป็นภาวะวิกฤตที่เกิดจากผู้ถือหุ้น เกิดข้ึนให้มีประสิทธิภาพ (Pearson & Clair, 1998) ซึ่งจาก (Shareholder) รวมตัวกันซ้ือหุ้นเป็นจานวนมาก เพ่ือให้ การนิยามความหมายของวิกฤตถูกเปลี่ยนแปลงไปตาม ได้รับสิทธิ์ในการจัดตั้งคณะกรรมการดาเนินการชุดใหม่ บริบทของการจัดการ จึงทาให้เร่ิมมีการแบ่งภาวะวิกฤต ส่งผลตอ่ การบรหิ ารงานขององคก์ รใหไ้ ดร้ บั ความเสยี หาย ออกเป็นประเภทต่าง ๆ โดย Ulmer, Sellnow และ Seeger (2011) ได้แบ่งประเภทของภาวะวิกฤตจากสาเหตุของการ 6) ภาวะวิกฤตจากความผิดพลาดของผลิตภัณฑ์ เกดิ ท่ีตา่ งกนั ไว้ 2 ประเภทใหญๆ่ คอื ภาวะวิกฤตขององค์กร (Product failure) เป็นภาวะวิกฤตที่เกิดจากผลิตภัณฑ์ที่ และภาวะวิกฤตจากภัยพบิ ัติ ออกวางจาหน่ายไม่ได้มาตรฐาน จนถูกผู้บริโภควิจารณ์ใน ด้านลบ ส่งผลให้องค์กรต้องดาเนินการเรียกคืนสินค้า 1. ภาวะวิกฤตองค์กร (Organization crisis) (Product recall) เป็นภาวะวกิ ฤตทีเ่ กิดจากการกระทาของมนุษย์ (Intentional crisis) ซงึ่ เกิดจากความผิดพลาดในการดาเนินการขององค์กร 7) ภาวะวิกฤต ด้านเศรษฐกิจ (Economic crisis) รวมถึงเกิดจากการกระทาของผู้ไม่หวังดีต่อองค์กร จนสร้าง เป็นภาวะวิกฤตท่ีเกิดจากสภาพเศรษฐกิจในระดับชาติท่ี ความเสียหายต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและเกิดผลกระทบ ส่งผลกระทบต่อการดาเนินงานขององค์กร ตลอดจนปัญหา ร้ายแรง โดย Coombs (2015) ได้แบ่งภาวะวิกฤตองค์กร ท่ีอาจเป็นผลจากการบริหารงานขององค์กรท่ีผิดพลาดและ ออกเป็น 7 ประเภท ได้แก่ ไม่รัดกุมมากพอในดา้ นการเงนิ และการบญั ชี 2. ภาวะวกิ ฤตจากภยั พิบัติ (Disaster) เป็นภาวะ วิกฤตจากภัยพิบตั ิที่ไม่ได้มสี าเหตกุ ารเกิดจากการกระทาของ มนุษย์ (Unintentional crisis) ภาวะวิกฤตประเภทน้ีอาจ เกดิ ขึ้นเองตามธรรมชาติ เกิดจากอุบัติเหตุ หรือการทางานท่ี ผดิ พลาดจากระบบเทคโนโลยี แตไ่ มไ่ ด้เกิดข้นึ จากการกระทา

วารสารการประชาสมั พนั ธแ์ ละการโฆษณา ปีที่ 13 ฉบับที่ 2 2563 …69 ที่มีเจตนาจงใจให้เกิดขึ้น ซึ่งส่งผลให้เกิดความเสียหายต่อ องค์กร การใช้สื่อสังคมออนไลน์ เพื่อสื่อสารจากภายใน องค์กรอย่างร้ายแรงและองค์กรไม่สามารถหลีกเลี่ยงหรือ องค์กรไปสูภ่ ายนอก ตลอดจนเปน็ ช่องทางให้ผู้มีส่วนได้ส่วน คาดการณ์ได้ล่วงหน้า โดยสามารถจาแนกภาวะวิกฤตจาก เสยี ไดส้ ื่อสารความต้องการ ความคิดเห็น หรือข้อเสนอแนะ ภยั พิบตั ิ ออกเป็น 3 ประเภท (Coombs, 2015) ไดแ้ ก่ ต่อองค์กรเพื่อแลกเปล่ียนข้อมูลระหว่างกันมากย่ิงขึ้น แต่ ผลท่ีได้รับไม่ได้สร้างประโยชน์ให้แก่องค์กรเพียงอย่างเดียว 1) ภาวะวิกฤตเชิงกายภาพ (Physical crisis) เป็น เท่านั้น เนื่องจากการใช้ส่ือออนไลน์ถือว่าเป็นดาบสองคม ภาวะวกิ ฤตจากความสญู เสียด้านวัตถุที่มคี วามสาคัญกับการ ด้านหนึ่งมีบทบาทสาคัญในการตรวจสอบและเผยแพร่ ดาเนินงานขององค์กร เช่น เคร่ืองจักรที่เป็นกาลังสาคัญต่อ ข้อมูลซงึ่ ช่วยให้องคก์ รจัดการกับวิกฤตได้ แต่ในทางกลับกัน กระบวนการผลิตเกิดความเสียหายส่งผลให้การผลิตสินค้า ยังสามารถสร้างวิกฤตให้แก่องค์กรได้อีกด้วย (Siah Ann ตอ้ งหยดุ ชะงกั Mei, Bansal & Pang, 2010) เมื่อเป็นเช่นนี้จึงส่งผลต่อวิธี ในการแบ่งประเภทภาวะวิกฤตในมุมมองใหม่ ซ่ึงอาศัยการ 2) ภาวะวิกฤตจากภั ยธรรมชาติ (Natural จาแนกจากเทคโนโลยีทางการสื่อสาร โดย Coombs (2015) disasters) เป็นภาวะวิกฤตที่เกิดจากปรากฏการณ์ทาง ได้แบ่งเป็น 2 ประเภทคือ ภาวะวิกฤตแบบด้ังเดิม ธรรมชาติแล้วสร้างความเสียหายต่อการดาเนินงานของ (Traditional crisis) และภาวะวิกฤตในสื่อสังคมออนไลน์ องค์กร เชน่ น้าท่วม แผ่นดนิ ไหว ไฟไหม้ เป็นต้น (Social media crisis) แม้ว่าจะภาวะวิกฤตทั้งสองประเภท จะสร้างความเสียหายให้แก่องค์กรไดไ้ มแ่ พ้กัน แต่ลักษณะท่ี 3) ภาวะวิกฤตด้านส่ิงแวดล้อม (Environment โดดเด่นของภาวะวิกฤตในสื่อสังคมออนไลน์คือจะกระทบ accident) เป็นภาวะวิกฤตท่ีเกิดจากปัญหาทางด้าน ต่อดา้ นช่ือเสยี งขององค์กรมากกว่าด้านอนื่ ๆ สิ่งแวดล้อม เช่น การรั่วไหลของสารเคมีออกสู่ธรรมชาติ การแพร่ระบาดของเชอื้ โรค ท้ังนี้ Capozzi และ Rucci (2013) ได้บ่งชี้ความ แตกต่างว่า ระหว่างภาวะวิกฤตแบบด้ังเดิม กับภาวะวิกฤต ในขณะที่ Cutlip, Center และ Boom (2006) ในสื่อสังคมออนไลน์ว่า ภาวะวิกฤตในส่ือออนไลน์ส่งผลให้ ได้แบ่งประเภทของภาวะวิกฤตตามระยะเวลาของสัญญาณ ประเด็นถูกขยายและกระจายออกไปในวงกว้าง การ เตือนได้ 3 ประเภท คอื ติดต่อสื่อสารพูดคุยกันระหว่างผู้ใช้สื่อออนไลน์จะทาให้ ความเสียหายถูกเผยแพร่ออกไปมากยิ่งขึ้น จนสื่อหลักเองก็ 1. ภาวะวิกฤตแบบทันทีทันใด (Immediate หยบิ ประเด็นดังกล่าวไปนาเสนอ และสร้างความเสียหายต่อ crisis) เป็นภาวะวิกฤตท่ีเกิดข้ึนแบบไม่ทันตั้งตัว ไม่สามารถ องค์กรอย่างร้ายแรงทั้งต่อภาพลักษณ์และชื่อเสียง ทาให้ไม่ ทราบเวลาท่ีเกิดวิกฤตการณ์ได้ ไม่มีสัญญาณเตือนหรือแจ้ง สามารถปฏบิ ัตงิ านได้ตามปกติ ซึ่งการเกิดข้ึนของภาวะวิกฤต ให้ทราบล่วงหน้า องค์กรมีเวลาในการวิเคราะห์เพื่อแก้ไข ออนไลน์ส่งผลให้ความขัดแย้งหรือปัญหาขององค์กรถูก สถานการณแ์ ละวางแผนในการรบั มอื น้อย ขยายข้ึนอย่างรวดเร็ว โดยส่ือสังคมออนไลน์ถูกใช้เพ่ือการ แสดงความคิดเห็นของผู้มีส่วนได้ส่วนส่วนเสีย และสร้าง 2. ภาวะวิกฤตแบบฉุกเฉิน (Emerging crisis) อานาจการต่อรองกับองค์กร ตลอดจนสามารถขยาย เปน็ ภาวะวิกฤตทม่ี ีการสั่งสมมาเป็นเวลานาน และรอเวลาที่ ประเด็นให้กลายเปน็ ภาวะวกิ ฤตที่สร้างผลกระทบต่อองค์กร จะลุกลามขยายความรุนแรงกลายเป็นภาวะวิกฤตใหญ่ แต่ อยา่ งใหญ่หลวงได้ (Owyang, 2011) องค์กรสามารถคาดการณ์ช่วงเวลาการเกิดเหตุการณ์ได้ ท้ัง ยังสามารถวิเคราะห์และจัดเตรียมแผนรับมือกับปัญหา การทาความเข้าใจจุดกาเนิดที่แตกต่างกันของ ลว่ งหน้าได้ วิกฤตในส่ือออนไลน์จะเป็นประโยชน์อย่างย่ิงต่อการ ตัดสินใจเพื่อตอบสนองต่อวิกฤตที่เกิดข้ึน โดยสามารถ 3. ภาวะวิกฤตท่ียังดารงอยู่ (Sustained crisis) สามารถจาแนกจุดกาเนิดของภาวะวิกฤตออนไลน์ได้ดังน้ี เป็นภาวะวิกฤตท่ีเคยเกิดขึ้นและได้ดาเนินการแก้ไขปัญหา (Coombs, 2015) ไปเรียบร้อยแล้ว แต่ยังคงหลงเหลือข่าวลือหรือความเข้าใจ ผิดเก่ียวกับองค์กรอยู่ ซ่ึงสามารถพัฒนาไปเป็นภาวะวิกฤต 1. ภาวะวิกฤตท่ีเกิดจากความผิดพลาดขององค์กร ในอนาคตได้อีกในอนาคต (Organization misuse) จะเกิดข้ึนเม่ือองค์กรละเมิดบรรทัด ฐานของพฤติกรรมในช่องทางสื่อสังคมออนไลน์ ซ่ึงสามารถ นอกจากตัวอย่างการจาแนกประเภทของวิกฤต ตามท่ีได้กล่าวมาแล้ว เม่ือมีการพัฒนาเทคโนโลยีทางการ ส่ือสารโดยเฉพาะอยา่ งยง่ิ การสอื่ สารผา่ นอินเทอร์เน็ต ทาให้ องค์กรต่างๆมีการปรับตัวและใช้สื่อนี้เป็นช่องทางในการ ติดตอ่ สือ่ สารกับผมู้ ีสว่ นได้ส่วนเสยี ทั้งการสร้างเว็บไซต์ของ

70… Journal of Public Relations and Advertising Vol. 13 No. 2 2020 ลุกลามต่อไปได้ เม่ือความผิดพลาดนี้ถือว่าเป็นการฝ่าฝืน ต้องดาเนินการแก้ไขภาวะวิกฤตด้วยการวางกลยุทธ์อย่าง จรรยาบรรณโดยเจตนาและอยา่ งเห็นได้ชดั เหมาะสม ซึ่งจาเป็นจะต้องวิเคราะห์สถานการณ์ท่ีเกิดขึ้น ระดับความรุนแรงของปัญหา ตลอดจนกลุ่มเป้าหมาย 2. ภาวะวิกฤตท่ีเกิดจากลูกค้ าท่ีไม่พึงพอใจ เพ่ือใหก้ ารแกภ้ าวะวิกฤตเปน็ ไปอย่างมปี ระสิทธภิ าพ (Dissatisfied customer) เป็นปัญหาด้านความสัมพันธ์ ระหว่างองคก์ รกับลูกค้า ซึ่งหลายๆองค์กรใช้ส่ือออนไลน์เพ่ือ 3. ช่วงหลังการเกิดภาวะวิกฤตในส่ือสังคม เป็นเป็นช่องทางการบริการอย่างหน่ึง ลูกค้าที่ไม่พึงพอใจจึง ออนไลน์ (Post-crisis) เมื่อภาวะวิกฤตในสื่อสังคมออนไลน์ ใช้ช่องทางน้ีในการร้องเรียน หรือกล่าวโทษความไม่พึงพอใจ ได้รับการแก้ไขจนกลับเข้าสู่ภาวะปกติแล้ว องค์กรควรทา ในสนิ คา้ การบรกิ าร หรอื ตอ่ ตวั องคก์ ร การส่ือสารไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย โดยเฉพาะช่องทางการ สือ่ สารผ่านสอื่ สงั คมออนไลน์เพ่ือรายงานข้อมูลข่าวสารและ 3. ภาวะวิกฤตท่ีเกิดจากการถูกท้าทาย หรือร้องเรียน ความคืบหน้า ตลอดจนติดตามเฝ้าระวังการกล่าวถึงวิกฤต (Challenges) เกิดขึ้นเม่ือผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้รับรู้ว่า ดังกล่าวผ่านการส่ือสารของสาธารณชนท่ีปรากฏอยู่ใน องค์การมคี วามประพฤตหิ รือการดาเนินนโยบายท่ีไม่ควรและ ส่ือออนไลน์ด้วย ซึ่งการสื่อสารผ่านส่ือออนไลน์ในช่วงหลัง ไมม่ คี วามรับผดิ ชอบ ซ่ึงเป็นผลกระทบเชิงลบและความเสื่อม ภาวะวิกฤตยังคงมีความสาคัญ เน่ืองจากเป็นผลกระทบใน เสียต่อช่ือเสยี งขององค์กรทั้งสิ้น ระยะยาวของการเกิดภาวะวิกฤต และเกือบจะเป็นไปไม่ได้ เลยที่จะจัดการให้การเผยแพร่เชิงลบออกไปจากระบบ เพื่อให้การจัดการกับวิกฤตประสบความสาเร็จ อินเทอร์เน็ต แม้ว่าวิกฤตจะสิ้นสุดลงแล้วก็ตาม เพราะสื่อ องค์กรควรส่ือสารอย่างมีกลยุทธ์กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียโดย ออนไลน์ทาให้ข่าวร้ายกลายเป็นเรื่องที่ไม่สามารถจบลงได้ การถ่ายทอดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและทันเวลา นี่คือ ใ น วั น เ ดี ย ว อ ย่ า ง ท่ี เ ค ย เ ป็ น ใ น สื่ อ ม ว ล ช น แ บ บ ดั้ ง เ ดิ ม สิ่งที่ทาให้แพลตฟอร์มการสื่อสารผ่านสื่อสังคมออนไลน์มี (Gonza´lez-Herrero & Smith, 2008) ความสาคัญ เน่ืองจากช่วยเพิ่มความเร็วในการสื่อสาร ระหว่างองค์กรและผู้รับสาร (Kaplan & Haenlein, 2010) กระบวนการจดั การภาวะวกิ ฤต ในระยะเวลาอันสั้นแบบที่ไม่เคยมีมาก่อนในการจัดการ ภาวะวกิ ฤตแบบด้ังเดิม Coombs (2015) ได้เสนอกระบวนการจัดการ ภาวะวกิ ฤต โดยแบ่งออกเป็น 4 ข้นั ตอน ไดแ้ ก่ ภาวะวิกฤตในสื่อสังคมออนไลน์ (Social media crisis) 1. ขน้ั ตอนการปอ้ งกัน (Prevention) เป็นขั้นตอน ในการจัดการกับประเด็นปัญหา (Issue Management) ภาวะวิกฤตในส่ือสังคมออนไลน์มีลักษณะสาคัญ ก่อนที่ประเด็นดังกล่าวจะลุกลามกลายเป็นภาวะวิกฤตท่ี คือ เม่ือเกิดข้ึนแล้วสามารถสร้างความเสียหายให้แก่องค์กร สรา้ งความเสยี หายใหก้ ับองคก์ ร ในขั้นตอนนี้องค์กรสามารถ ด้านช่ือเสียงและภาพลักษณ์ขององค์กรอย่างรุนแรงและ ป้องกันได้ด้วยการใช้การวิเคราะห์และการประชุมหารือ แพร่กระจายไปยงั สงั คมออนไลนใ์ นวงกว้างภายในระยะเวลา ร่วมกับหน่วยงานต่าง ๆ เพื่อค้นหาประเด็นท่ีมีความเส่ียงที่ อันส้ัน ในขณะท่ีการจัดการกับภาวะวิกฤตในส่ือสังคม อาจเปน็ จุดเริ่มต้นของการเกิดภาวะวกิ ฤตกับองค์กร แล้วทา ออนไลน์ (Coombs, 2015) สามารถจัดการตามวงจรชีวิต การแก้ไขประเด็นปัญหา หรือวางแผนการดาเนินการเพ่ือ ของภาวะวกิ ฤตได้ดงั ต่อไปน้ี รบั มอื และเตรยี มความพรอ้ มไวล้ ่วงหนา้ 1. ช่วงก่อนการเกิดวิกฤต (Pre-crisis) เป็นช่วงที่ 2. ข้ันตอนการเตรียมความพร้อม (Preparation) วิกฤตยังไม่เกิดขึ้น องค์กรสามารถใช้เครื่องมือในการ เป็นขั้นตอนท่ีองค์กรจะต้องเตรียมทาแผนการจัดการกับ ตรวจสอบหาสัญญาณเตือน เพื่อจัดการกับประเด็นปัญหา ภาวะวิกฤต (Crisis Management Plan : CMP) โดยการ ก่อนท่ีจะลุกลามกลายเป็นวิกฤตในสื่อสังคมออนไลน์ ซึ่ง จัดการในขั้นตอนน้ีเป็นการวิเคราะห์สถานการณ์และ ระยะนี้อาจเป็นที่รู้จักว่า เป็นภาวะใกล้วิกฤต (Paracrisis) คาดการณ์ถึงภาวะวิกฤตที่อาจเกิดขึ้นกับองค์กรไว้ล่วงหน้า เน่ืองจากองค์กรเริ่มเป้าหมายการโจมตีจากผู้ใช้งานในสื่อ แล้วนามาเป็นข้อมูลเพื่อใช้จัดทาแผนการเตรียมพร้อม สังคมออนไลน์อันกระทบต่อภาพลักษณ์และชื่อเสียงของ รบั มือภาวะวกิ ฤต ซึ่งองคก์ รควรมีการซกั ซอ้ มตามแผนการท่ี องค์กร ได้วางไว้ เพื่อให้พร้อมรับสถานการณ์ภาวะวิกฤตจริง และ 2. ช่ วงตอบสนองกั บภ าวะวิ กฤต (Crisis Response) เมื่อเกิดวิกฤตในส่ือสังคมออนไลน์แล้ว องค์กร

วารสารการประชาสมั พนั ธแ์ ละการโฆษณา ปีที่ 13 ฉบบั ท่ี 2 2563 …71 ตรวจสอบข้อบกพร่องเพื่อนาไปพัฒนาแผนการให้มีความ ขา่ วเพอื่ ใหข้ อ้ มูลแก่กลุ่มผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ไม่ว่าจะเป็นผู้ที่ ครบถ้วนสมบูรณ์ ได้รับผลกระทบโดยตรง ส่ือมวลชน บุคลากรภายในองค์กร ตลอดจนสาธารณชนทั่วไป เพื่อชี้แจงให้ข้อเท็จจริง และ 3. ขั้นตอนการตอบสนอง (Response) เป็น ควบคุมสถานการณ์ไม่ให้เลวร้ายมากย่ิงข้ึน นอกจากน้ียัง ขั้นตอนการลงมือปฏิบัติแก้ไขภาวะวิกฤตในสถานการณ์ท่ี สามารถเลือกใช้วิธีการส่ือสารแบบ ตัวต่อตัวกับผู้ที่ได้รับ เกิดข้ึนจริง โดยการนาแผนงานที่ได้เตรียมความพร้อมไว้มา ความเสียหายจากภาวะวิกฤต เพ่ือที่จะสามารถให้ ใชง้ านจริง หากมีการจัดเตรยี มแผนงานไวเ้ ป็นอยา่ งดีก็จะทา รายละเอียดเก่ียวกับการให้ความช่วยเหลือและเป็นการ ให้การแก้ไขวิกฤตการณ์เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ เพ่ือ แสดงความจริงใจต่อผู้เสียหายว่าองค์กรให้ความสาคัญและ ช่วยควบคุมความเสียหายไม่ให้บานปลายและช่วยลด จะดาเนินการเพอ่ื แกไ้ ขสถานการณ์อยา่ เตม็ ความสามารถ ผลกระทบกับองค์กร โดยกระบวนการในข้ันตอนการ ตอบสนองมดี ังน้ี 4. ข้ันตอนการปรับปรุงแก้ไข (Revision) เป็น ข้ันตอนประเมินผลการจัดการกับภาวะวิกฤตหลังจากจบ 1.1 ตอบสนองภาวะวิกฤตด้วยความรวดเร็ว เหตกุ ารณ์แลว้ ในทุกขัน้ ตอน เพราะทุกขน้ั ตอนมีความสาคัญ องค์กรควรใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีการสื่อสารรวมทั้ง ทัง้ ขน้ั ตอนการวางแผน ขั้นตอนการเตรียมความพร้อม และ ช่องทางการส่ือสาร เพื่อส่ือสารไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียให้ ข้ันตอนการตอบสนองมีความเก่ียวโยงกัน หากขั้นตอนใด เกิดการรับรู้ว่าองค์กรไม่ได้น่ิงเฉยต่อภาวะวิกฤตที่เกิดขึ้น ข้ันตอนหน่ึงเกิดความผิดพลาดก็จะส่งผลกระทบกับการ ทั้งยังให้ความสาคัญและพร้อมดาเนินการเพ่ือแก้ไขปัญหา จัดการแก้ไขภาวะวิกฤตในภาพรวม จากน้ันนาผลการ ซึ่งในปัจจุบันพบว่าผู้บริหารบางองค์กรเลือกใช้วิธีการ ประเมินมาพิจารณาถึงข้อดีข้อเสีย เพ่ือนาไปใช้ในการ สื่อสารผ่านช่องทางส่ือสังคมออนไลน์ในภาวะวิกฤต เพื่อ ปรับปรุงแก้ไขในแต่ละขั้นตอนให้มีความรัดกุมมากยิ่งขึ้น สะท้อนให้เห็นว่าได้รับทราบถึงวิกฤตการณ์และกาลัง และมปี ระสทิ ธิภาพในการจัดการภาวะวกิ ฤตที่อาจเกิดข้ึนใน ดาเนินการแก้ไขอย่างไรบ้าง ซ่ึงช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย อนาคตได้ดีย่ิงข้นึ หรือผทู้ ไ่ี ดร้ ับผลกระทบรบั ทราบความเคลือ่ นไหวขององค์กร และบรรเทาความรูส้ กึ กังวลใจไปได้สว่ นหนึ่ง จากประเด็นด้านการจัดการภาวะวิกฤตเห็นได้ว่า แม้จะมีการขยายพื้นท่ีของการเกิดภาวะวิกฤตมาในส่ือ 1.2 ส่ือสารในทิศทางเดียวกัน การส่ือสารใน ออนไลน์แล้วก็ตาม แต่วิธีการแก้ไขปัญหายังคงมีความ ภาวะวิกฤตควรส่ือสารเป็นไปในทิศทางเดียวกันและมี คล้ายคลึงกับวิธีการจัดการกับภาวะวิกฤตแบบดั้งเดิม ใจความสาคัญสอดคล้องกัน เพ่ือลดความเข้าใจผิดและลด อย่างไรก็ตามองค์กรควรให้ความสาคัญต่อกระบวนการ ความสับสนของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ในการจัดการภาวะ ป้องกันภาวะวิกฤต เพราะจะทาให้ตระหนักถึงแนวโน้มของ วกิ ฤตขององค์กรการสื่อสารในทศิ ทางเดียวกันมีความสาคัญ ปัญหาได้อย่างรวดเร็วก่อนท่ีจะเกิดวิกฤตการณ์ข้ึน ซึ่งการ ในการช่วยแก้ไขสถานการณ์ โดยเฉพาะบุคคลากรของ ใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้าอาจเป็นแนวทางหนึ่งท่ีมีส่วนช่วย อ ง ค์ ก ร เ ป็ น ส่ ว น ส า คั ญ ท่ี ส า ม า ร ถ ช่ ว ย ส่ื อ ส า ร ใ ห้ กั บ ในกระบวนการน้ี สาธารณชนไดร้ บั รไู้ ปในแนวทางเดียวกัน บก๊ิ ดาต้า (Big Data) 1.3 กาหนดวัตถุประสงค์ให้เหมาะสม สิ่งสาคัญ สาหรับการตอบสนองในภาวะวิกฤต องค์กรควรกาหนด ข้อมูลขนาดใหญ่ หรือคาทับศัพท์ท่ีนิยมใช้กัน วัตถุประสงค์ในการสือ่ สารเพ่ือแก้ไขสถานการณ์ภาวะวิกฤต โดยท่ัวไปว่า บิ๊กดาต้า (Big data) เกิดข้ึนจากองค์ความรู้ ให้ชัดเจนและเหมาะสมกับสถานการณ์ที่เกิดขึ้น เนื่องจาก ด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ กาลังก้าวเข้ามามีบทบาท วัตถุประสงค์ในการส่ือสารมีส่งผลต่อการตัดสินใจเลือกใช้ สาคัญต่อการดาเนินธุรกิจ เนื่องจากถูกมองว่าเป็นการ กลยทุ ธเ์ พ่ือแกไ้ ขสถานการณ์ ปฏิวัติทางธุรกิจและการจัดการรูปแบบใหม่ ซ่ึงในปัจจุบัน แนวคิดเก่ียวกับบ๊ิกดาต้าท่ีเกิดข้ึนน้ันถูกนามาใช้งานเพื่อ 1.4 กาหนดกลุ่มเป้าหมายให้ชัดเจน องค์กรควร สนบั สนนุ กระบวนการตดั สินใจขององค์กรให้มีความแม่นยา กาหนดกลุ่มเป้าหมายในการส่ือสารว่าใครคือกลุ่มเป้าหมาย ยงิ่ ขนึ้ ชว่ ยเพิ่มขีดความสามารถในการดาเนินงาน ตลอดจน หลักและกลุ่มเป้าหมายรองให้ชัดเจน เพื่อช่วยให้การเลือก ความได้เปรยี บทางการแข่งขันขององคก์ ร บริษัทต่างๆจึงเร่ง กลยุทธ์ กลวิธี และรูปแบบการสื่อสารให้มีความเหมาะสม พัฒนาการนาเทคโนโลยีท่ีเก่ียวข้องกับบิ๊กดาต้ามาใช้งาน กับกลุ่มเป้าหมายที่ต้องการสื่อสาร ซ่ึงการส่ือสารในภาวะ วิกฤตมักใช้รูปแบบการส่ือสารที่เป็นทางการด้วยการแถลง

72… Journal of Public Relations and Advertising Vol. 13 No. 2 2020 (Santos et al., 2017) รวมท้ังการนามาใช้เพ่ือการจัดการ 1. เทคโนโลยี (Technology) บิ๊กดาต้าจะเพิ่ม ภาวะวิกฤตอย่างมีประสิทธิภาพด้วย เน่ืองจากการทางาน ประสิทธิภาพในการคานวณและมีความแม่นยาของ ของบิก๊ ดาต้าท่สี ามารถเข้าถึงพฤติกรรม และการใช้งานด้าน อัลกอริธึมในการรวบรวม วิเคราะห์ เชื่อมโยงและเปรียบ ต่างๆของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในส่ือออนไลน์ที่สามารถสืบค้น เทียบชดุ ข้อมลู ขนาดใหญ่ ร่องรอยทางดิจิทัลผ่านการใช้งานส่วนบุคคล ระหว่างบุคคล หรอื ระดบั กล่มุ ตลอดจนสามารถทานายถึงแนวโน้มประเด็น 2. การวิเคราะห์ (Analysis) บิ๊กดาต้าจะช่วย ต่างๆของสาธารณชนที่อาจเกี่ยวข้องกับองค์กรได้ การใช้ กาหนดชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพ่ือระบุรูปแบบสาหรับใช้งาน บิก๊ ดาต้าจึงเป็นทางเลือกใหม่สาหรับการจัดการภาวะวิกฤต ในด้าน เศรษฐกจิ สงั คม ดา้ นเทคนิค และทางกฎหมาย องคก์ ร โดยเฉพาะอยา่ งย่งิ ในองค์กรภาคธุรกิจ ซ่ึงสะท้อนให้ เห็นผา่ นการวิจยั ในปจั จบุ นั ท่ีพบว่ามุ่งเน้นการศึกษาการเฝ้า 3. ตานาน (Mythology) เป็นความเชื่อท่ีแพร่ ระวังภาวะวิกฤตผ่านส่ือออนไลน์ร่วมกับการใช้บิ๊กดาต้า หลายว่าชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในรูปแบบของบิ๊กดาต้า จะ ปรากฏให้เห็นเพ่มิ มากขึ้นอยา่ งต่อเนอ่ื ง (Eriksson, 2018) สามารถนาเสนอรูปแบบที่ชาญฉลาดและการใช้ความรู้ท่ี สูงขึ้น ซึ่งสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกกว่าที่เคยเป็นมา ทั้งใน George, Haas และ Pentland (2014) กล่าวถึง แง่มุมของความจริง ความเทีย่ งและความแม่นยา การใช้งานบ๊ิกดาต้าว่า ข้อมูลเหล่าน้ีต้องใช้เทคนิคการ คานวณท่ีมีประสิทธิภาพเพื่อเปิดเผยแนวโน้มและรูปแบบ นอกจากนี้ บิ๊กดาต้ายังประกอบด้วยคุณลักษณะ ภายในและระหว่างชดุ ข้อมูลท้ังทางด้านเศรษฐกิจและสังคม เด่นสาคัญ 5 ประการคือ (Russom, 2011 ; 2011; Kaisler, ท่ีมีขนาดใหญ่ รวมทั้งข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆที่รวบรวมได้จาก Armour, Espinosa & Money, 2013 ; Emmanouil & การกลั่นข้อมูลจากบ๊ิกดาต้าก็ช่วยให้การประเมินผลทาง Nikolaos, 2015 ; กู้ด แฟคทอร,่ี 2559) สถิติสามารถทาได้อย่างถูกต้อง และยังสามารถรับรู้ข้อมูล ต่างๆไดใ้ นขณะท่กี าลงั เกดิ ขน้ึ แบบทนั ทีทันใดรวมท้ังช่วยลด 1. ปรมิ าณ (Volume) ขนาดของข้อมูลจะมีขนาด ช่องว่างระหว่างข้อมูลและเวลาให้แคบลง ซึ่งข้อมูลท่ีถูก ใหญ่ มปี ริมาณขอ้ มูลมาก รวบรวมจากแหล่งต่างๆจนกลายเป็นบิ๊กดาต้าถูกสร้างขึ้น จากแหลง่ ทม่ี าจานวนมาก ทัง้ การคลิกผ่านอินเทอร์เน็ต การ 2. ความหลากหลาย (Variety) ข้อมูลมีความ ทาธุรกรรมบนโทรศัพท์มือถือ การสร้างเนื้อหาจากผู้ใช้งาน หลากหลาย สามารถเป็นได้ท้ังที่มีโครงสร้างและข้อมูลท่ีไม่ ผ่านทางสื่อสังคมออนไลน์ ตลอดจนพฤติกรรมการใช้งาน สามารถจบั โครงสรา้ งได้ โดยมรี ปู แบบดงั ตอ่ ไปน้ีคือ ต่างๆที่ทาผ่านเครือข่ายออนไลน์หรือการทาธุรกรรมทาง ธุรกจิ (George, Haas and Pentland, 2014) - ข้อมูลเชิงพฤติกรรม (Behavioral data) คือ ข้อมูลเชิงพฤติกรรมการใช้งานต่าง ๆ เช่น พฤติกรรมการ ระบบการทางานของบิ๊กดาต้าจะมีการจัดเก็บ คลิกดูข้อมูล พฤติกรรมการรับชมโฆษณาออนไลน์ ข้อมูล ขอ้ มูลเปน็ ปรมิ าณมาก ซง่ึ ขอ้ มูลเหลา่ นส้ี ามารถเปลยี่ นแปลง การใช้ ATM ไดต้ ลอดเวลาและมคี วามทันสมยั จึงถกู นามาใช้ประโยชน์ได้ อยา่ งหลากหลาย ทาใหน้ กั สอื่ สาร นกั การตลาด หรือองค์กร - ภาพและเสียง (Image & sounds) คือ ข้อมูลที่ ต่างๆหันมาให้ความสาคัญและนาข้อมูลเหล่าน้ีมาใช้ เป็นภาพถ่าย วดี ีโอ รูปภาพท่ถี ูกเผยแพร่ผ่านทางสื่อออนไลน์ ประกอบการวางกลยุทธ์ตลอดจนแก้ไขปัญหาต่าง ๆ ของ ภาพถ่ายทางการแพทย์ ลายมอื ข้อมูลเสียงทถ่ี ูกบันทึกไว้ องค์กร โดย Boyd และ Crawford (2012) ได้กาหนด คานิยามความหมายของบิ๊กดาต้า ว่าเป็นปรากฏการณ์ทาง - ภาษา (Languages) คือ ข้อความที่เป็นตัว วัฒนธรรม เทคโนโลยีและในเชิงวิชาการซึ่งมีอิทธิพลซ่ึงกัน หนังสอื ขอ้ ความทถ่ี กู ทวตี (Tweet) เนือ้ หาตา่ งๆในเว็บไซต์ และกัน อันประกอบไปด้วยคุณค่าทางด้านเทคโนโลยี การวิเคราะห์ และความเป็นตานาน - ข้อมูลที่ถูกบันทึก (Records) คือ ข้อมูลท่ีถูก เก็บบันทึกไว้ในรูปแบบต่าง ๆ เช่น ข้อมูลทางการแพทย์ ข้อมลู ผลสารวจท่ีมขี นาดใหญ่ ข้อมลู ทางภาษี - เซนเซอร์ (Sensors) คือ ข้อมูลที่ถูกเก็บผ่านทาง ระบบเซนเซอร์ เชน่ ข้อมลู อุณหภมู ิ ขอ้ มูลทางภูมิศาสตร์ 3. ความเร็ว (Velocity) มีการส่งผ่านข้อมูลอย่าง ต่อเนื่อง ทาให้ข้อมูลมีการเปล่ียนแปลงอย่างรวดเร็ว ตลอดเวลา

วารสารการประชาสมั พันธแ์ ละการโฆษณา ปีที่ 13 ฉบับท่ี 2 2563 …73 4. คุณค่าของข้อมูล (Data value) โดยวัดจาก 5. ความซับซ้อน (Complexity) เป็นการวัดระดับ ความเป็นประโยชน์ของข้อมูลในการใช้ตัดสินใจ การเรียกดู ความซับซ้อนของบ๊ิกดาต้า ในการเชื่อมต่อระหว่างกันและ ข้อมูลได้หลากหลายประเภทนี้จะเป็นปัจจัยสาคัญในการ การพ่ึงพากันและกันในโครงสร้างของข้อมูล ท่ีอาจส่งผล ตรวจจับภาวะวิกฤตท่ีอาจเกิดขึ้นในอนาคตให้เข้าถึงได้ กระทบต่อข้อมูลอื่น ๆ (Kaisler, Armour, Espinosa & รวดเรว็ ขึน้ (Emmanouil & Nikolaos, 2015) Money, 2013) แผนภาพท่ี 1 คณุ ลักษณะสาคญั ของบก๊ิ ดาตา้ ปรมิ าณ ความ (Volume) หลากหลาย (Variety) ความซบั ซอ้ น Big Data ความเรว็ (Velocity) (Complexity) คุณคา่ ของ ขอ้ มลู (Data value) ที่มา: ผู้เขียนพัฒนาขึ้นจากแนวคิดของ Russom (2011); Kaisler, Armour, Espinosa & Money (2013); Emmanouil & Nikolaos (2015) จากแผนภาพที่ 1 จะเห็นได้ว่าคุณลักษณะสาคัญ ขั้ นต อนแ ร กคื อกา ร ส ร้ างข้ อ มู ล ( Data ของบ๊ิกดาต้าจะประกอบไปด้วย ปริมาณ (Volume) ความ generation) อัตราการสร้างข้อมูลในปัจจุบันเพิ่มสูงขึ้น หลากหลาย (Variety) ความเร็ว (Velocity) คุณค่าของข้อมูล อย่างต่อเนื่อง ซึ่งเป็นผลจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีท่ี (Data value) และความซับซ้อน (Complexity) จึงทาให้ ทาให้มีการเพ่ิมปริมาณของข้อมูลอย่างมหาศาลจากการ ข้อมูลชนิดนี้มีรูปแบบท่ีแตกต่างกันออกไป ซึ่งต้องอาศัยการ สร้างข้อมูลผ่านอินเทอร์เน็ต เช่น การโพสต์ข้อความในสื่อ จัดเก็บข้อมูลจานวนมหาศาล รวมทั้งการสร้างเหมืองข้อมูล สังคมออนไลน์ การบันทึกการสนทนา การสร้างเน้ือหาต่าง (Data mining) เพ่ือค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ต่าง ๆ ท่ี ๆ ของผ้ใู ช้งาน เป็นต้น ข้อมลู จานวนมากน้ไี มใ่ ช่ท้ังหมดท่ีจะ ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลนั้นเอาไว้เพื่อใช้งานในรูปแบบต่างๆ นามาใช้งานได้ แต่การวิเคราะห์ด้วยวิธีการที่เหมาะสม อาจ โดยเฉพาะ ให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับนิสัยและงานอดิเรกของ ผู้ใช้งาน การวิเคราะห์ข้อมูลน้ีอาจมีความเป็นไปได้ที่จะ ระบบในการจดั การบ๊ิกดาต้า ทานายพฤติกรรม ความรสู้ กึ และแนวโนม้ ในอนาคต โดยผู้ใช้ แต่ละคนอาจมีความเป็นอิสระและสร้างร่องรอยทางดิจิทัล วิธีการทางวิศวกรรมระบบในการจัดการบ๊ิกดาต้า ของข้อมูลท่ีเป็นอิสระ ร่องรอยทางดิจิทัลเหล่าน้ีเมื่อมองใน ทางานใน 4 ขนั้ ตอน ได้แก่การสร้างขอ้ มลู (Data generation) ภาพรวมอาจให้ข้อมูลสาคัญด้านเศรษฐกิจ การป้องกัน การจัดหาข้อมูล (Data acquisition) การจัดเก็บข้อมูล(Data ตลอดจนประเด็นอ่ืนๆท่ีเกี่ยวข้องกับผลประโยชน์ในด้าน storage)และการวเิ คราะหข์ ้อมลู (Data analytics) ซง่ึ ระบบน้ี ต่าง ๆ บ๊ิกดาต้าจึงมีความหลากหลายและซับซ้อนเน่ืองจาก จะดาเนนิ การตามขน้ั ตอนต่าง ๆ อย่างต่อเนื่อง (Emmanouil ถกู สรา้ งขน้ึ มาจากแหล่งข้อมูลท่ีหลากหลายท้ังทางกายภาพ & Nikolaos, 2015) และการกระจายตวั (Manyika et al., 2011)

74… Journal of Public Relations and Advertising Vol. 13 No. 2 2020 ข้ันตอนท่ี 2 การจัดหาข้อมูล (Data acquisition) ออนไลน์ ท่ีสามารถช่วยให้จับแนวโน้มทางสังคมที่เกิดข้ึน ข้อมูลที่ถูกรวบรวมมาอยู่ในรูปแบบของบิ๊กดาต้ายังมี ตลอดจนนามาใชเ้ พือ่ อนุมานรูปแบบของโครงสร้างทางสังคม แหล่งที่มาอันหลากหลายการจะเข้าถึงข้อมูลเหล่าน้ีจะต้อง ได้ ซึ่งข้อมูลชนิดนี้จะรวมถึง การแสดงความคิดเห็นต่อ เลือกเข้าถึงจากแหล่งที่ตรงกับความต้องการนามาใช้งาน ประเด็นต่าง ๆ บทวิจารณ์ของผู้บริโภคเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ โดย George, Haas และ Pentland (2014) ได้แบ่งแหล่ง หรอื การสอ่ื สารผา่ นทางทวิตเตอร์ (Twitter) เป็นต้น ท่ีมาของบ๊ิกดาต้า เป็น 5 ชนิดด้วยกัน ประกอบไปด้วย ข้อมลู สาธารณะ (Public data) ขอ้ มูลส่วนตัว (Private data) 5) ข้ อ มู ล เ ชิ ง ป ริ ม า ณ ข อ ง ต น เ อ ง (Self- ขอ้ มูลไอเสยี (Data exhaust) ข้อมูลจากชุมชน (Community quantification data) เป็นประเภทของข้อมูลท่ีเกิดข้ึนผ่าน data) และข้อมูลเชงิ ปริมาณของตนเอง (Self-quantification การกระทาและพฤติกรรมส่วนบุคคล เช่น ข้อมูลท่ีได้ผ่าน data) โดยมรี ายละเอียดดงั ตอ่ ไปน้ี สายรัดข้อมือที่สามารถตรวจสอบระยะเวลาการออกกาลัง กายและการเคลื่อนไหว แล้วส่งต่อข้อมูลนั้นไปยัง 1) ข้อมูลสาธารณะ (Public data) เป็นข้อมูลท่ี แอพพลิ เคชั่ นในโทรศั พท์ มื อถื อท าให้ ผู้ ใช้ งานสามารถ รัฐบาล หน่วยงานของรัฐและชุมชนท้องถ่ินจัดทาข้ึนเพ่ือใช้ ติดตามและรวบรวมผลเกี่ยวกบั ตนเองได้ โดยข้อมูลดังกล่าว งาน ตัวอย่างของข้อมูลดังกล่าว เช่น ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ ชว่ ยเช่ือมโยงระหว่างแนวคิดด้านจิตวิทยากับพฤติกรรม ซึ่ง การขนส่งมวลชน การใช้พลังงานและการดูแลสุขภาพ ซึ่ง นักวิชาการทางสังคมศาสตร์จากหลากหลายสาขา ไม่ว่าจะ สาธารณชนหรอื ใคร ๆ ก็ตามสามารถเขา้ ถึงได้ เปน็ ดา้ นจิตวิทยา ด้านการตลาดหรือด้านนโยบายสาธารณะ จะได้รับประโยชน์จากข้อมูลท่ีเหล่านี้ เพ่ือใช้ในการทานาย 2) ข้อมูลส่วนตัว (Private data) เป็นข้อมูลที่ แนวโน้มทางความคดิ และพฤติกรรมของบุคคล จัดทาขึ้นโดย บริษัทเอกชน องค์กรไม่แสวงหาผลกาไรและ ประชาชน อันเป็นข้อมูลส่วนตัวที่ไม่สามารถถูกจัดเก็บจาก เห็นได้ว่าข้อมูลประเภทต่าง ๆ น้ีจะมีลักษณะ แหล่งสาธารณะได้ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลส่วนตัว การทา เฉพาะ มีจดุ กาเนดิ และแหล่งท่ีมาต่างกัน ส่งผลให้อานาจใน ธุรกรรมด้านต่างๆของผู้บริโภค การเคลื่อนย้ายสินค้าและ การควบคุมและความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลแต่ละ ทรัพยากรของบริษัท การเรียกดูเว็บไซต์และการใช้งาน ประเภทก็ต้องใช้วิธีการที่แตกต่างกัน รวมทั้งวิธีการท่ีใช้ใน โทรศัพท์มือถือ เป็นต้น โดยข้อมูลเหล่านี้สามารถเข้าถึงได้ การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการนาไปใช้ประโยชน์ก็จะมีความที่ เฉพาะเจ้าของแหลง่ ข้อมูลเท่าน้ัน แตกต่างกนั ไปด้วย 3) ขอ้ มูลไอเสีย (Data exhaust) หมายถึงข้อมูล ขั้นตอนที่ 3 การจัดเก็บข้อมูล (Data storage) อ่ืนๆท่ีถูกรวบรวมไว้ เป็นข้อมูลที่มีการสร้างขึ้นเร่ือยๆแบบ คือกระบวนการเก็บรวบรวมข้อมูลโดยอาศัยเคร่ืองมือในการ ไม่รู้จบ ซ่ึงไม่ใช่ข้อมูลหลักที่มีความเฉพาะเจาะจง ข้อมูล จดั เก็บขอ้ มูลดว้ ยการใชเ้ ทคโนโลยเี ฉพาะ โดยรวบรวมข้อมูล เหล่านถี้ ูกรวบรวมเพื่อจุดประสงค์ท่ีแตกต่างกัน แต่สามารถ ดิบจากสภาพแวดล้อมที่เกิดข้ึนจริง หลังจากเก็บข้อมูลดิบ รวมเข้ากับแหล่งข้อมูลอ่ืนๆเพื่อสร้างเป็นข้อมูลที่มีคุณค่า แล้วก็จะถ่ายโอนข้อมูลเข้าสู่ระบบการจัดเก็บที่เหมาะสม แหล่งใหม่ อันเป็นเป็นผลพลอยได้จากกิจกรรมต่าง ๆ ท่ี สาหรับประเภทต่าง ๆ เพ่ือใช้ในขั้นตอนการวิเคราะห์ต่อไป แสดงออกมาเป็นพฤติกรรมประจาวัน เช่น ข้อมูลที่แสดงว่า (Emmanouil & Nikolaos, 2015) โดยกระบวนการนี้ต้อง ผู้ใช้บริการโทรศัพท์มือถือไปที่ใดบ้าง ใช้เวลาในแต่ละ ได้รับการออกแบบเป็นอย่างดี (Hu et al., 2014) มิฉะนั้น สถานทนี่ านเท่าใด ซึ่งข้อมูลประกอบเหล่าน้ีอาจถูกนามาใช้ การรวบรวมข้อมูลท่ีไม่ถูกต้องอาจส่งผลต่อข้ันตอนการ หรือไม่ใช้ก็ได้ นอกจากน้ียังมาจากแหล่งข้อมูลอีกแหล่ง วิเคราะห์ข้อมูลและนาไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง นอกจากนนี้ หน่ึงคือพฤติกรรมการค้นหาข้อมูล ซึ่งสามารถนามาใช้ใน วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลยังข้ึนอยู่กับวัตถุประสงค์ของการ การอนุมานความต้องการ ความปรารถนาหรือความตั้งใจ วิเคราะห์ข้อมูลด้วย จึงเป็นผลให้มีวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล ของผู้คนได้ เช่น การค้นหาข้อมูลผ่านอินเทอร์เน็ต การ หลากหลายวิธี (Chen, Mao & Liu, 2014) สอบถามทางโทรศัพทส์ ายดว่ น หรอื ศนู ยบ์ รกิ ารอืน่ ๆ วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล โดยส่วนใหญ่ใช้ไฟล์ 4) ข้อมูลจากชุมชน (Community data) คือการ บันทึกข้อมูลที่สร้างโดยอัตโนมัติ เพ่ือบันทึกกิจกรรมใน กลั่นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างตายตัว ผ่านการรวบรวมข้อความ รูปแบบไฟล์ท่ีกาหนดไว้สาหรับการวิเคราะห์ในภายหลัง ท่ีปรากฏอยู่ในเครือข่ายออนไลน์จากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ท้ัง ไฟล์บันทึกมักถูกใช้ในอุปกรณ์ดิจิทัลเกือบทั้งหมด เช่น ผ่านการส่ือสารของสาธารณะชนในเว็บไซต์ ส่ือสังคม เวบ็ เซริ ์ฟเวอร์จะทาการบนั ทกึ ในไฟล์บนั ทึกผ่านจานวนคลิก

วารสารการประชาสมั พนั ธแ์ ละการโฆษณา ปีที่ 13 ฉบบั ท่ี 2 2563 …75 อัตราการคลกิ การเยย่ี มชม และบันทึกคุณสมบัติอื่น ๆ ของ การคาดการณบ์ นฐานของขอ้ มูล หรือจะปรับเปลี่ยนเง่ือนไข ผู้ใช้เว็บไซต์ (Wahab, Mohd, Hanafi & Mohsin, 2008) อย่างไรเพ่อื ให้ไดผ้ ลลพั ธต์ ามท่ตี อ้ งการ นอกจากนี้ยังอาศัยเคร่ืองมือรวบรวมข้อมูล ในการแบ่งการ จัดเก็บข้อมูลหัวข้อต่างๆที่เก่ียวข้องกับวิกฤต เช่น การใช้ โดยข้อมูลเหล่าน้ีเม่ือนามากลั่นแล้วจะได้เป็นชุด ระบบสารสนเทศภูมศิ าสตร์ (GIS) ระบบระบุตาแหน่งบนพ้ืน ข้อมลู 3 ชนิด ด้วยกัน คือ รูปพรรณสัณฐาน (Description) โลก (GPS) และระบบการรบั รรู้ ะยะไกล (Remote Sensing) การทานาย (Prediction) และการสั่งการ (Prescription) เพ่ือให้เหมาะสมกับการนามาวิเคราะห์ตาแหน่งและพ้ืนที่ โดยรูปพรรณสัณฐานคือส่ิงที่บ่งบอกถึงอดีต การทานายคือ ตา่ งๆทเ่ี กิดภาวะวิกฤตข้ึน ส่วนในด้านการจัดเก็บข้อมูล ยัง การคาดการณ์จากอดีตและปัจจุบันไปจนถึงอนาคต บนข้อ จะต้องอาศัยฮาร์ดแวร์และเคร่ืองมือการจัดการข้อมูลด้วย สันนิษฐานที่วา่ ระบบจะไม่ถูกบงการและไม่มีปฏิสัมพันธ์อื่น ซึ่งเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลทั่วไปประกอบด้วยแรมและ ใดทีจ่ ะมาเปลีย่ นแปลงผลลัพธใ์ นระหวา่ งน้นั สว่ นการสั่งการ แคชหน่วยความจา (RAM and cache memory) รวมท้ัง จะแสดงใหเ้ ห็นว่าเราตอ้ งทาอะไรเพ่อื ใหไ้ ดผ้ ลลัพธ์ทต่ี ้องการ การจัดเก็บในฮาร์ดดิสก์ไดรฟ์และอาร์เรย์ดิสก์ (Hard disk โดยอิงจากการวเิ คราะห์อดตี (ไวเกนด์, 2561) drives and disk arrays) ผ่านกลไกการจัดเก็บบิ๊กดาต้า ทีส่ ามารถแบ่งได้เป็น 3 ระดับ ได้แก่ ระบบแฟ้ม ฐานข้อมูล จากคุณสมบัติของบ๊ิกดาต้าท่ีสามารถนามาใช้ใน และรูปแบบการเขียนโปรแกรม (Emmanouil & Nikolaos, การทานายผล และสังเกตเห็นในเชิงสถิติได้อย่างชัดเจน 2015) มากกว่าวิธีการศึกษาด้วยรูปแบบอื่น ๆ จึงทาให้ถูกนามา พัฒนาเพื่อใช้งานในการบริหารจัดการองค์กรและกาลัง ข้ันตอนที่ 4 การวิ เคราะห์ ข้ อมู ล (Data กลายเป็นแนวโน้มใหม่ต่อการจัดการภาวะวิกฤตให้มีการ analytics) ถือเป็นข้ันตอนสุดท้ายและสาคัญท่ีสุดของ ประเมินผลที่แม่นยามากขึ้น ทั้งยังมีบทบาทอย่างมากต่อ ระบบบ๊ิกดาต้า ซ่ึงมีเป้าหมายเพื่อดึงคุณค่าที่เป็นประโยชน์ การตัดสินใจขององค์กรในภาวะวิกฤตว่าจะแก้ปัญหาได้ เสนอข้อสรุป และสนับสนุนการตัดสินใจ โดยผลจากการ อย่างไร ใช้กลยุทธ์และกลวิธีการส่ือสารแบบใด เพื่อให้เกิด วิเคราะห์ข้อมูลบ๊ิกดาต้า ทาให้มีข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงซ่ึง ประสิทธิภาพและประสิทธิผลสูงสุด ผู้ศึกษาจึงนาเสนอแนว ผ่านการวิเคราะห์อย่างเป็นระบบ และมีระดับของการ ทางการใชบ้ ๊ิกดาตา้ เพื่อการจดั การภาวะวกิ ฤตในหัวขอ้ ถดั ไป วิเคราะห์ 3 รูปแบบ ตามการนาไปใช้งาน (กู้ด แฟคทอร่ี, 2559; ไวเกนด์, 2561) ประกอบไปดว้ ย แนวทางการใช้บิก๊ ดาต้าเพ่อื การจัดการภาวะ วกิ ฤต 1) การวิเคราะห์สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive analytics) เปน็ การวิเคราะห์ที่ให้ผลสรุปของข้อมูลด้วยการ การจัดการกับบ๊ิกดาต้าอาจเป็นส่วนหน่ึงของความ นาชุดของข้อมูลคล้ายๆกันมารวมเป็นคลัสเตอร์ (Cluster) ท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่จะสามารถทาได้โดยวิทยาศาสตร์ โดยรูปพรรณสัณฐานของข้อมูลชนิดนี้สามารถให้บริบทแก่ คอมพิวเตอร์ เมื่ออาศัยความสามารถในการใช้บิ๊กดาต้า การตัดสินใจได้ดว้ ยการตั้งเกณฑต์ ่างๆท่ีวัดได้ในสถานการณ์ ร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligence : AI) จะ ที่เฉพาะเจาะจง ซ่ึงข้อมูลในระดับนี้จะสามารถบอกได้ว่า สร้างความเปล่ียนแปลงให้การบริหารงานขององค์กรใน เกิดอะไรขึน้ จานวนเทา่ ไร ถ่ีแค่ไหน เกิดเหตุการณ์สาคัญ ๆ อนาคต เน่ืองจากมีการพัฒนาด้านต่างๆมากมาย ท้ังระบบ เวลาใด ท่ไี หนบา้ ง เป็นตน้ การจดจาภาพ (Image recognition) ระบบการจดจาการพูด (Speech Recognition) ความสามารถในการค้นหาข้อมูล 2) การวิ เคราะห์ เพื่อท านาย ( Predictive (Search) การทาความเข้าใจกับภาษาตามธรรมชาติของ analytics) เป็นการวิเคราะห์ในลักษณะท่ีซับซ้อนขึ้นไปอีก มนุษย์ (Natural language understanding) ตลอดจน ขั้นหนึ่งคือใช้การวัดข้อมูลแล้ววางนัยทั่วไปสาหรับกรณีใน ความสามารถในการจัดประเภทของข้อมูลและการทานายผล อนาคต รวมถึงพฤติกรรมหรือเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้น ใช้ (Clustering and prediction) ซึ่งถูกพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว การประเมินว่าจะเกิดอะไรข้ึนต่อไป มีการให้ข้อมูลตัวช้ีวัด และถูกนามาใช้ให้ตรงกับความต้องการของผู้ใช้งานและ ของผลลัพธท์ อี่ าจจะเกดิ ข้นึ ถา้ แนวโนม้ ยงั เป็นอย่างนต้ี อ่ ไป องค์กรมากย่ิงขึ้น (Burgess, 2017) โดยเฉพาะอย่างย่ิงกับ ความต้องการใช้เพื่อการจัดการภาวะวิกฤต องค์กรจาเป็น 3) การวิเคราะห์เชิ งส่ั งการ ( Prescriptive จะต้องเรียนรู้ทักษะด้านการเข้าถึงข้อมูลและการวิเคราะห์ analytics) เป็นการสังเคราะห์ข้อมูลท่ีมีอยู่เพ่ือวิเคราะห์ ข้อมูลท่ีถูกต้อง เพ่ือรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ แนวโน้มและเสนอทางเลือกในการตัดสินใจท่ีเหมาะสมกับ

76… Journal of Public Relations and Advertising Vol. 13 No. 2 2020 หลากหลายในช่วงเวลาท่ีเกิดวิกฤติ ซึ่งเทคนิคดังกล่าวช่วย หลักการทางานท่ีสาคัญคือ การเก็บรวบรวมข้อมูลก่อนการ ให้ผู้ที่มีอานาจในการจัดการวิกฤตเพิ่มประสิทธิภาพในการ เกิดเหตุการณ์ รายงานผลเหตุการณ์แบบทันทีทันใด แจ้ง ตัดสินใจได้อย่างถูกต้องและรวดเร็วมากยิ่งขึ้น โดยคุณภาพ เตือนถึงเหตุการณ์ท่ีเกิดขึ้น ตลอดจนประเมินการตอบสนอง ของการตัดสินใจเหล่านี้ข้ึนอยู่กับคุณภาพของข้อมูลท่ีมีอยู่ จากชุมชนผู้ใช้งานเม่ือได้รับการแจ้งเตือนภาวะฉุกเฉิน ซ่ึง ซ่ึงปัจจัยสาคัญในการตอบสนองต่อวิกฤตคือการรับรู้ ระบบนี้ได้ถูกทดสอบและพัฒนาโดยผู้ท่ีทางานด้านการ สถานการณ์และทาความเข้าใจ เพ่ือให้เกิดการประเมิน จัดการภาวะวิกฤตด้วย (Cameron, Power, Robinson, & สถานการณท์ เี่ หมาะสมและถกู ตอ้ ง ท้งั จากแนวโนม้ ท่ีอาจจะ Yin, 2012) เกิดขึ้นในอนาคต สถานการณ์ท่ีกาลังเผชิญอยู่ หรือการส่ัง การเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่องค์กรต้องการหลังจากท่ีได้ นอกจากนี้ในประเทศสหรัฐอเมริกายังมีการนา ดาเนินการจัดการกับภาวะวิกฤตแล้ว (Emmanouil & บ๊ิกดาตา้ มาใช้งานด้านต่าง ๆ เช่น การรักษาความปลอดภัย Nikolaos, 2015) และการป้องกันการทุจริต โดยใช้บิ๊กดาต้าเพ่ือตรวจสอบ ความผิดปกติ หรือภัยคุกคามเพ่ือป้องกันการเกิดภาวะ ในการจัดการกับภาวะวิกฤตโดยอาศัยบ๊ิกดาต้า วิกฤตได้ทันท่วงที ตลอดจนพัฒนาระบบการร้องทุกข์และ องค์กรจะต้องเตรียมพร้อมการเข้าถึงวิธีการทางวิศวกรรม แจ้งเหตุร้ายฉุกเฉิน เพื่อให้หน่วยงานของภาครัฐสามารถ ระบบ ผ่านการทางานท้ัง 4 ข้ันตอนดังที่ได้กล่าวไปแล้ว คือ เตรยี มรบั มือได้อยา่ งรวดเร็ว (พนิดา ตนิ ศริ ,ิ 2556) การสร้างข้อมูล (Data generation) การจัดหาข้อมูล (Data acquisition) การจัดเก็บข้อมูล (Data storage) และการ สาหรับในประเทศไทยเองในช่วงไม่กี่ปีท่ีผ่านมา วิเคราะห์ข้อมูล (Data analytics) ซึ่งมีข้อจากัดคือองค์กร หน่วยงานของภาครัฐหลายหน่วยงาน ได้เร่ิมนาบิ๊กดาต้ามา จานวนมากยังไม่ใช่เจ้าของระบบท่ีเข้าถึงกระบวนการ ใช้ในการดาเนินงานเชน่ กนั เนือ่ งจากรัฐบาลไทยไดกาหนดให ทง้ั หมดได้ ดงั น้ันกระบวนการทีเ่ กย่ี วข้องกับองค์กรมากที่สุด การจัดการบ๊ิกดาต้าเปนสวนหนึ่งของแผนพัฒนาดิจิทัลเพื่อ ก็คอื การวิเคราะหข์ ้อมูล (Data analytics) ท่ีสามารถนาผล เศรษฐกิจและสังคม และแผน Thailand 4.0 โดยสานักงาน มาใช้ในการจัดการภาวะวิกฤตได้เท่าน้ัน ผ่านการการ อิเล็กทรอนิกส์ (EGA) เร่ิมต้นการดาเนินการใช้บิ๊กดาต้า วิเคราะห์สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive analytics) เพื่อดู ภาครัฐแห่งแรกโดยเลือกข้อมูลการจราจรกรมทางหลวงเป็น ข้อมูลท่ีเก่ียวข้องกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียถึงสถานการณ์ใน ต้นแบบ และทาบันทึกข้อตกลงเรื่องการสร้างต้นแบบการ ปัจจุบันขององค์กรว่าเป็นอย่างไร การวิเคราะห์เพื่อทานาย จัดการบิ๊กดาต้าระหว่างสานักงานอิเล็กทรอนิกส์ กับศูนย์ (Predictive analytics) สาหรับศึกษาแนวโน้มของการเกิด เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ หรือ ภาวะวิกฤตในอนาคต และการวิเคราะห์เชิงสั่งการ NECTEC และกรมทางหลวง ซ่ึงถือได้ว่าเป็นครั้งแรกของ (Prescriptive analytics) เพ่ือนาขอ้ มูลมาใช้ในการตัดสินใจ หน่วยงานภาครัฐไทยที่นาบิ๊กดาต้ามาใช้งานเพื่อการบริการ และกาหนดทิศทางในการแก้ไขภาวะวิกฤตท่ีเกิดข้ึนให้ ประชาชน (สานักวชิ าการ สานกั เลขาธิการสภาผู้แทนราษฎร, องค์กรสามารถกลับสภู่ าวะปกติโดยเร็วท่ีสุด 2559) เพอื่ การแกไ้ ขปัญหาทางการจราจร และประเมินความ เ ส่ี ย ง ที่ อ า จ เ กิ ด ข้ึ น บ น ท้ อ ง ถ น น ซึ่ ง ก า ร พั ฒ น า การน าบ๊ิ กดาต้ ามาใช้ เพื่ อการจั ดการกั บภาวะ ระบบปฏิบัติการเพื่อรองรับบิ๊กดาต้ากลายเป็นพันธกิจใหม่ วิกฤตเป็นแนวทางใหม่ท่ีได้รับความนิยมอย่างต่อเนื่อง ซ่ึงใน ของหนว่ ยงานภาครฐั ไทยให้มีประสทิ ธภิ าพมากยิง่ ขึ้น ปัจจุบันองค์กรหรือหน่วยงานต่าง ๆ นาแนวทางนี้มาใช้เพ่ือ เสริมความแข็งแกร่งและเพ่ิมขีดความสามารถในการจัดการ การใช้บก๊ิ ดาต้าในชว่ งเวลาวิกฤต กับภาวะวิกฤต โดยพบว่าในปี 2012 นักวิจัยชาวออสเตรเลีย ได้ร่วมกันพัฒนาเคร่ืองมือร่วมกับรัฐบาลของประเทศ การนาความรู้ด้านบ๊ิกดาต้ามาใช้เพ่ือการจัดการ ออสเตรเลีย เพ่ือรวบรวมข้อมูลจากการใช้งานในส่ือสังคม กับภาวะวิกฤต จาเป็นจะต้องอาศัยการบูรณาการความรู้ ออนไลน์ในรูปแบบของบ๊ิกดาต้ามาใช้งานเพ่ือตรวจสอบ ทางด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ และความรู้ด้านการ ประเมินผล สรุปและรายงานข้อความท่ีมีความเกี่ยวข้องกับ สื่อสารอย่างการประชาสัมพันธ์ร่วมกัน ซ่ึงตามแนวทางของ ภาวะวิกฤตที่ปรากฏใน Twitter ซึ่งแพลตฟอร์มที่พัฒนาขึ้น Coombs (2015) ได้เสนอกระบวนการจัดการภาวะวิกฤต นเี้ ป็นระบบท่ีมีชื่อว่า Emergency Situation Awareness - โดยแบ่งตามช่วงเวลาออก เป็น 4 ช่วง ได้แก่ การป้องกัน AutomatedWeb TextMining (ESA-AWTM) โดยระบบน้ีมี (Prevention) การเตรียมความพร้อม (Preparation) การ ตอบสนอง (Response) และการฟื้นฟูหลังวิกฤต (Revision,

วารสารการประชาสมั พนั ธแ์ ละการโฆษณา ปีที่ 13 ฉบบั ที่ 2 2563 …77 Recovery) ดังน้ันองค์การสามารถนาบ๊ิกดาต้ามาใช้ในการ นอกจากนีก้ ารวเิ คราะห์บิ๊กดาต้ายังสามารถแนะนาการปรับ รับมือวิกฤตท่ีเกิดข้ึนโดยเฉพาะในส่ือออนไลน์ให้เหมาะสม ใช้ทรัพยากรเชงิ รกุ เพ่อื รับมือกับวิกฤตการณ์อย่างเต็มท่ี ตามแต่ละช่วงเวลา เพื่อช่วยในการทาความเข้าใจต่อความ ต้องการของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และแนวโน้มความคาดหวัง 3) บิ๊กดาต้าและการตอบสนองในภาวะวิกฤต ของสาธารณชนทม่ี ตี ่อประเด็นปญั หาท่เี กดิ ขึ้น (Big Data and Crisis Response) เพื่อให้เห็นภาพของการดาเนินการแกไ้ ขวิกฤตโดย องค์กรสามารถใช้การวิเคราะห์บ๊ิกดาต้าแบบ อาศัยบิ๊กดาต้ามาอธิบายให้ชัดเจนมากย่ิงขึ้น จึงขอนาเสนอ เรียลไทม์เพื่อการตอบสนองภาวะวิกฤต นอกจากการใช้การ แนวทางตามที่ Emmanouil และ Nikolaos (2015) ได้ทา วิเคราะห์คา (Words base) ผ่านสื่อออนไลน์ท่ีมีการกล่าวถึง การศึกษาการใช้ประโยชน์จากบ๊ิกดาต้าต่อการจัดการภาวะ องค์กรในขณะเกิดวิกฤตแล้ว องค์กรยังสามารถทราบข้อมูล วิกฤตท่ีเกิดขึ้นจากภัยพิบัติ ซ่ึงใช้แนวคิดการบริหารจัดการ เชิงกายภาพและภูมิศาสตร์ของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียด้วย เช่น ตามช่วงเวลาวิกฤตเช่นกัน โดยสามารถนามาเทียบเคียงกับ สามารถระบุได้ว่าพื้นท่ีใดต้องการความสนใจเร่งด่วนท่ีสุด การใชง้ านขององค์กรเมื่อเกิดวกิ ฤตการณไ์ ด้ดังตอ่ ไปนี้ ด้วยการใช้ระบบ GIS และ GPS หรือตรวจสอบความเปล่ียน แปลงในเชิงอารมณ์และความรู้สึกของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่อ 1) บิ๊กดาต้าและการป้องกันวิกฤต (Big Data สถานการณ์ท่ีเกิดขึ้น ว่าควรเลือกใช้กลยุทธ์ใดในการแก้ไข and Crisis Prevention) วิกฤต และควรส่อื สารอย่างไร นอกจากน้ีการใช้บิ๊กดาต้าที่มา จากแหล่งข้อมูลทางส่ือสังคมออนไลน์ยังสามารถใช้ในการ ข้อมูลท่ีได้จากการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าสามารถช่วย ตอบสนองวกิ ฤตเพ่ือวตั ถุประสงค์ที่แตกต่างกันด้วย เช่น การ ในการคาดการณ์วิกฤตการณ์หรืออย่างน้อยก็ลดความเส่ียงที่ สือ่ สารกับสาธารณชนในระหว่างการตอบสนองต่อวิกฤตและ อาจเกิดข้ึน ซึ่งการสารวจส่ือสังคมออนไลน์ถือเป็นความท้า การฟนื้ ฟอู งค์กร การตรวจจับข้อความเตือนภัยล่วงหน้า การ ทายที่สาคัญสาหรับการวิเคราะห์การเกิดวิกฤตด้วยการใช้ เข้าถึงบริการต่าง ๆ การส่ือสารกับองค์กรอื่นท่ีเกี่ยวข้อง ท้ัง บิ๊กดาต้า โดยสามารถเฝ้าติดตามแนวโน้มผ่านทางส่ือทาง องค์กรด้านมนุษยธรรมและประชาชนทั่วไป (Ragini, Anand สงั คมออนไลน์ เช่น Facebook Twitter กระดานสนทนา ท้ัง & Bhaskar, (2018) ซ่ึงการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าน้ีจะสามารถ ก่อนและในช่วงเวลาที่เกิดวิกฤติ การเข้าถึงบ๊ิกดาต้าจากส่ือ ช่วยแนะนาแนวทางที่ถูกต้องในการเลือกใช้กลยุทธ์ในการ สังคมออนไลน์จึงเป็นแหล่งข้อมูลที่น่าสนใจ (Chaudhuri, ตอบสนองวิกฤตทีม่ ปี ระสิทธภิ าพมากทีส่ ุด 2012) เนอ่ื งจากสามารถนามาวเิ คราะห์ ท้ังการวิเคราะห์สถิติ เชงิ พรรณนา (Descriptive analytics) เพ่ือสะท้อนข้อมูลต่าง 4) บิ๊กดาต้าและการฟ้ืนฟูวิกฤต (Big Data ๆ ที่สาคัญ เช่น มีการกล่าวถึงองค์กรอย่างไรบ้าง ด้วยคา and Crisis Recovery) ใดบ้าง และใช้การวิเคราะห์เพื่อทานาย (Predictive analytics) ว่าทิศทางตลอดจนอารมณ์ความรู้สึกของ หลังจากที่องค์กรได้ดาเนินการจัดการกับภาวะ สาธารณชนสามารถพัฒนาไปเป็นวกิ ฤตได้หรือไม่ วกิ ฤตทีเ่ กดิ ขน้ึ แล้ว การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยบิ๊กดาต้าสามารถ ใช้เพ่ือรวบรวมข้อมูลที่เป็นความสัมพันธ์ระดับต่าง ๆ 2) บ๊ิกดาต้าและการเตรียมความพร้อมในภาวะ ท่ีเกิดข้ึนเพ่ือสรุปเป็นบทเรียน เช่น ความสัมพันธ์ของการให้ วิกฤต (Big Data and Crisis Preparedness) ความช่วยเหลอื จากแหลง่ ต่าง ๆ ข้อมูลท่ีเกี่ยวข้องกับผู้มีส่วน ได้ส่วนเสียเพ่ือนามาใช้ในการพัฒนาระบบและปรับปรุงการ การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าสามารถช่วยในการจัด ดาเนินงานขององค์กรให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งข้ึน เครือข่าย เตรียมการจัดการวิกฤตได้อย่างมีนัยสาคัญ ผ่านการ การจุดประเด็นของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่สร้างผลกระทบต่อ วิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้องค์กรตระหนักถึงอันตรายที่อาจ องค์กร รวมท้ังข้อมูลต่างๆที่เกี่ยวข้องท่ีสามารถนามาใช้เพื่อ เกิดขึ้นและเพ่ือให้ผู้บริหารองค์กรหรือผู้มีอานาจในการ การฟ้ืนฟูดา้ นช่ือเสียงและภาพลักษณ์ขององค์กรให้กลับมาดี จัดการภาวะวิกฤตสามารถวางแผน ตลอดจนกาหนด ดังเดิม นอกจากน้ียังสามารถนามาใช้เพื่อศึกษาแนวโน้มว่า วิธีดาเนินการเชิงกลยุทธ์ที่เหมาะสมกับสถานการณ์ท่ีอาจ สาธารณชนมีความคิดเห็นต่อกระบวนการแก้ไขภาวะวิกฤต เกิดข้ึนในอนาคตได้ ทั้งน้ีองค์กรสามารถใช้ข้อมูลจาก ขององค์กรอย่างไร ซ่ึงการวิเคราะห์ด้วยบิ๊กดาต้าจะแสดง บิ๊กดาต้ามาจาลองสถานการณ์ต่างๆเพ่ือเตรียมความพร้อม ข้อมูลทเ่ี ปน็ ประโยชน์ต่อการวางแผนรับมือภาวะวิกฤตท่ีอาจ ในการรับมือต่อวิกฤตท่ีมีแนวโน้มว่าจะเกิดขึ้น ซ่ึงวิกฤตใน เกิดขึ้นอกี ในอนาคต ส่ือออนไลน์สามารถถูกตรวจสอบและเห็นพัฒนาการความ เปล่ียนแปลงผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลได้แทบจะทันทีทันใด

78… Journal of Public Relations and Advertising Vol. 13 No. 2 2020 แผนภาพที่ 2 การใชบ้ ิ๊กดาต้าในชว่ งเวลาวกิ ฤต การปอ้ งกนั วกิ ฤต การเตรียมความ การตอบสนอง การฟ้ืนฟูวิกฤต พร้อมในภาวะวกิ ฤต ในภาวะวกิ ฤต การวเิ คราะหบ์ ิ๊กดาต้า การวเิ คราะห์บ๊ิกดาต้า การวิเคราะหบ์ ิก๊ ดาตา้ การวิเคราะห์ด้วยบ๊กิ ดาตา้ สามารถใช้เพอื่ ชว่ ยใน ช่วยในการเตรียมการ ชว่ ยใหอ้ งคก์ รตรวจสอบ สามารถใชเ้ พ่ือรวบรวม วางแผน และวางกลยทุ ธ์ สถานการณ์ และผลการ ข้อมูลทเี่ ป็นความสัมพันธ์ การคาดการณ์ ต่อภาวะวกิ ฤตไดอ้ ยา่ ง ระดับตา่ ง ๆ ที่เกดิ ข้ึนเพ่อื วกิ ฤตการณ์ หรือลด ดาเนนิ งานได้แบบ สรุปเป็นบทเรียน และ ความเสยี่ งท่ีอาจเกดิ ขึน้ เหมาะสม เรยี ลไทม์ เพ่อื การ วางแผนรับมือภาวะวกิ ฤต ตอบสนองวกิ ฤตอย่างมี ทอี่ าจเกิดขน้ึ อีกในอนาคต ประสทิ ธภิ าพมากทีส่ ดุ จากแผนภาพท่ี 2 การใช้บ๊ิกดาต้าในช่วงเวลา เหมาะสม ก็อาจทาให้เกิดความผิดพลาดและสร้างปัญหา วิกฤต เห็นได้ว่าบ๊ิกดาต้าสามารถเข้ามามีบทบาทในการ ใหแ้ กอ่ งค์กรได้เช่นเดียวกนั ดังประเด็นท่ีจะนาเสนอตอ่ ไปน้ี รับมือต่อภาวะวิกฤตซ่ึงสร้างประโยชน์ให้แก่องค์กรเป็น อยา่ งมาก โดยเฉพาะการติดตามสถานการณ์ต่าง ๆ ท่ีกาลัง ประการแรกคือ ด้านความถูกต้องแม่นยาของ เกิดขึ้น รวมท้ังช่วยลดความเส่ียงของวิกฤตการณ์ท่ีอาจ ข้อมูล ผู้นาบิ๊กดาต้ามาใช้งานจะมั่นใจได้อย่างไรว่าข้อมูลที่ เกิดขึ้นในอนาคต ส่งผลให้องค์กรสามารถดาเนินการไปได้ นามาใช้น้ันมีความถูกต้องโดยแท้จริง ซึ่งในขณะที่มีการ อย่างราบรื่น หากองค์กรมีการลงทุนเพื่อใช้บ๊ิกดาต้า พัฒนาการใช้งานบ๊ิกดาต้าอย่างต่อเน่ือง อีกด้านหน่ึงกลับมี นอกจากจะช่วยป้องกันวิกฤตแล้วก็ยังสามารถนาไปใช้เพื่อ การโต้แย้งว่าการใช้บ๊ิกดาต้าเพียงอย่างเดียวอาจทาให้การ การวิเคราะห์แนวโน้มในด้านอ่ืน ๆ ด้วย ซึ่งจะช่วยให้ วิเคราะหผ์ ลไม่เป็นไปตามความเป็นจริงได้ Kaisler, Armour, องค์กรมีความได้เปรียบจากประโยชน์ทางเทคโนโลยีท่ี Espinosa และ Money (2013) กล่าวถึงการใช้งานบ๊ิกดาต้า นามาใช้นี้ ว่า เป็นความท้าทายใหม่สาหรับผู้ใช้ข้อมูลในการเลือก เปรียบเทยี บกันระหว่าง ขอ้ มลู เชงิ ปริมาณและคุณภาพ ซ่ึงผู้ หลมุ พรางของบิ๊กดาตา้ ที่สนใจในเชิงปริมาณอาจเช่ือว่าพวกเขามีข้อมูลเพียง พอที่จะจะสามารถอธิบายปรากฏการณ์ที่พวกเขาสนใจได้ จากประเด็นต่างๆที่ได้นาเสนอไปแล้วดูเหมือนว่า อย่างสมบูรณ์แบบแล้ว แต่ในทางกลับกันผู้ที่สนใจในเชิง การใช้บิ๊กดาต้าในการจัดการกับภาวะวิกฤตจะสร้าง คุณภาพ อาจคิดว่าบิ๊กดาต้าจะเต็มไปด้วยข้อมูลที่มี ประโยชน์ให้แก่องค์กรอย่างไม่สามารถปฏิเสธได้ และ คณุ ภาพสูงจานวนมากที่สามารถนามาใช้ตคี วามสถานการณ์ แนวโน้มการใช้งานบ๊ิกดาต้าก็กาลังแผ่ขยายไปแทบทุก ต่างๆได้อย่างแม่นยา ซึ่งจะนาไปสู่ข้อสรุปท่ีถูกต้องและมี วงการเช่นกัน ท้ังยังได้รับการตอบรับเป็นอย่างดีจาก มูลค่าสูง ซึ่งนี่คืออันตรายจากความเข้าใจท่ีคลาดเคล่ือน หนว่ ยงานภาครัฐ และเอกชน อันมุ่งหมายว่าเทคโนโลยีน้ีจะ สอดคล้องกับ Boyd และ Crawford (2012) ที่มีความคิด นาไปสู่การสร้างอานาจเชิงการแข่งขัน ตลอดจนการรับมือ ต่อประเด็นดังกล่าวว่าในความเป็นจริงการทางานกับ ตอ่ วิกฤตการณ์ตา่ งๆอยา่ งเป่ียมประสิทธิภาพ แต่อย่างไรก็ดี บิ๊ ก ด า ต้ า ยั ง ค ง เ ป็ น เ รื่ อ ง ข อ ง ก า ร ป ร ะ เ มิ น จ า ก บุ ค ค ล น่ีอาจจะเป็นหลุมพรางท่ีน่ากลัว และพึงระวังข้อจากัดของ (Subjective) และสิง่ ที่สะท้อนผ่านข้อมูลปริมาณมากน้ันไม่ การใช้บ๊ิกดาต้าหากองค์กรไม่มีการเตรียมพร้อมรับมืออย่าง สามารถนามาใช้อ้างว่าเป็นข้อมูลท่ีแท้จริงตามที่เกิดข้ึนได้

วารสารการประชาสมั พันธแ์ ละการโฆษณา ปีที่ 13 ฉบับท่ี 2 2563 …79 (Objective) โดยเฉพาะอย่างย่ิงเมื่อถูกพิจารณาโดยมนุษย์ ปัญหาและความท้าทายท่ีเกี่ยวข้องกับมนุษย์และเทคโนโลยี ท้ังเชิงปริมาณและคุณภาพแล้วย่อมเกิดความผิดพลาดได้ ท่ีเกี่ยวข้องกับมนุษย์อย่างเป็นระบบและมีระเบียบวินัย เสมอ (Zykov, 2016) ซ่งึ ก็จะชว่ ยลดอคติและขอ้ บกพร่องเหล่านีไ้ ด้ โดยความเชอ่ื และความเข้าใจต่อบก๊ิ ดาต้าท่ีไม่รอบ นอกจากน้ีปัญหาที่สาคัญคือ ความพร้อมของ ด้านน้ีจะสร้างปัญหาต่าง ๆ ท่ีตามมา เช่น เราจะตัดสินใจ องค์กรต่อการรับมือกับบิ๊กดาต้า ซึ่งในประเด็นนี้มุ่งเน้นไป ได้อย่างไรว่าข้อมูลใดไม่เกี่ยวข้องเม่ือเทียบกับการเลือก ที่ ก า ร เ ต รี ย ม ค ว า ม พ ร้ อ ม ข อ ง อ ง ค์ ก ร ใ น ด้ า น ต่ า ง ๆ ใ ห้ ข้อมูลที่เก่ียวข้องมากที่สุด เราจะม่ันใจได้อย่างไรว่าข้อมูล สอดคล้องกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีท่ีใช้บิ๊กดาต้าเป็น ทั้งหมดท่กี าหนดมคี วามนา่ เช่ือถอื และถูกต้อง ข้อมูลที่มีอยู่ เครื่องมือในการป้องกันองค์กรจากภาวะวิกฤต ทั้งในด้าน จะเพียงพอที่จะทาการประมาณการหรือไม่ หรือการทานาย เงินทุน บุคลากร นโยบายและระบบปฏิบัติการ เน่ืองจากใน ความน่าจะเป็นและความแม่นยาของเหตุการณ์ที่กาหนดมี ปัจจุบันการเข้าถึงข้อมูลยังอยู่ในมือของคนเพียงไม่กี่กลุ่ม มากน้อยเพียงใด นอกจากน้ีเราจะประเมิน \"คุณค่า\" ของ เท่านั้น ซึ่งข้อมูลท่ีเก่ียวข้องกับการจัดการกับภาวะวิกฤต ข้อมูลต่อการตัดสินใจได้อย่างไร มีอะไรท่ีสาคัญกว่านี้บ้าง โดยส่วนใหญ่เป็นข้อมูลที่มาจากสื่อออนไลน์ ท้ังจาก (Kaisler, Armour, Espinosa & Money, 2013) มากไป Google Facebook และ Twitter ที่ต่างมีช่องทางในการ กว่านน้ั คอื ขอ้ มลู ทปี่ รากฏผา่ นบิ๊กดาต้าไม่สามารถบอกได้ว่า เข้าถึงข้อมูลผ่านส่ือออนไลน์ของตัวเอง ในขณะท่ีองค์กร สะท้อนมาจากความเป็นจริง เพราะอาจถูกสร้างขึ้นจาก อื่นๆหรือนักวิชาการยังไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลเหล่านี้ ซึ่ง ซอฟต์แวร์ของฝ่ายตรงข้าม หรือเป็นข้อมูลที่ไม่มีความ การจะเขา้ ถึงข้อมูลจานวนมหาศาลได้ย่อมต้องมีค่าใช้จ่ายท่ี เกี่ยวข้องใดๆกับองค์กรเลย โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเก็บ สูงมาก ทั้งด้านการวางระบบทางวิศวกรรม การสร้างข้อมูล ข้อมูลในปริมาณมากอาจไม่สามารถแสดงให้ เห็น การเข้าถึงข้อมูล การจัดเก็บข้อมูล ตลอดจนมูลค่าในการ สถานการณ์ท่ีเกิดข้ึนได้ หากใช้กระบวนเก็บข้อมูลและการ วเิ คราะหข์ อ้ มลู จากผทู้ ีม่ คี วามรคู้ วามสามารถ หากองค์กรไม่ วิเคราะห์ข้อมูลไม่ถูกต้อง ประเด็นต่างๆเหล่าน้ีอาจนามาสู่ มีการเตรียมการท่ีดีหรือมีต้นทุนมากพออาจจะสร้างปัญหา การประเมินสถานการณว์ กิ ฤตที่ผิดไปจากความเป็นจริงและ ให้องค์กรต้องเผชิญหน้ากับภาวะวิกฤตเสียเองในอนาคต ทาให้เกิดการตัดสินใจท่ีผิดพลาดจนสร้างความเสียหายต่อ เพราะไม่ใช่ทุกองค์กรจะมีทรัพยากรที่เป็นต้นทุนมากหรือมี องคก์ รได้ ความเชี่ยวชาญในการพัฒนาซอฟต์แวร์ข้ึนใช้เอง ซ่ึงน่ีคือ ช่องว่างทางการแข่งขันที่กาลังขยายตัวมากข้ึน ดังนั้น ประการต่อมาคือ ความสามารถในการออกแบบ องค์กรควรเร่ิมตระหนักเห็นความอันตรายว่าในยุคที่ เครื่องมือเพ่ือคัดเลือกข้อมูลและวิเคราะห์ผลขึ้นอยู่กับ บิ๊กดาต้ามีมูลค่าสูงและมีบทบาทมากเช่นน้ี องค์กรจะต้อง มนุษย์ ปัญหาสาคัญของการนาบ๊ิกดาต้ามาใช้งานคือการ รับมือและปรับตัวอย่างไรกับภาวะวิกฤตที่หล่ังไหลมาจาก ออกแบบเครื่องมือ องค์กรจะพัฒนาซอฟต์แวร์และ ทุกที่และทกุ เวลา ปญั ญาประดิษฐ์อย่างไรสาหรับใช้เพ่ือคัดเลือกข้อมูลจานวน มากที่ถูกผลิตขึ้นอย่างต่อเน่ืองให้ได้ข้อมูลท่ีตรงกับความ จากประเด็นต่างๆที่นาเสนอหลุมพรางของ ต้องการใช้งาน ตลอดจนวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลท่ีเหมาะสม บิ๊กดาต้าท่ีชี้ให้เห็นท้ังหมดน้ัน ส่ิงสาคัญอีกประการที่ ทีส่ ดุ สิ่งทีน่ า่ กงั วลใจคือวิธีการต่างๆเหล่าน้ีต้องอาศัยมนุษย์ ผู้ใช้งานควรตระหนักก็คือ การใช้บ๊ิกดาต้าเพื่อจัดการกับ เป็นผู้กาหนด จึงอาจทาให้มองข้ามปัจจัยอื่นๆท่ีอาจมีผล ภาวะวิกฤตไม่สามารถทาได้โดยปราศจากมนุษย์ เนื่องจาก เกี่ยวข้องกับภาวะวิกฤต แต่ถูกละเลยและไม่ถูกนามา บิ๊กดาต้าไม่สามารถใช้เพ่ือจัดการปัญหาทุกอย่างได้ หรือ วิเคราะห์ โอนีล (2561) กล่าวว่าถึงประเด็นดังกล่าวว่า การ เป็นหนทางเดียวในการใช้เพื่อแก้ไขภาวะวิกฤตในยุคดิจิทัล ใช้บิ๊กดาต้าและเคร่ืองมือเชิงสถิติสร้างกลยุทธ์และผลกาไร ให้ประสบความสาเร็จ เพราะน่ีเป็นเพียงทางเลือกหน่ึง ทางธุรกิจ นั้นมีรากฐานอยู่บนการตัดสินใจของมนุษย์ซึ่ง เท่าน้ัน ซึ่งการแก้ไขภาวะวิกฤตยังคงมีความจาเป็นจะต้อง ผิดพลาดได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการสร้างโมเดลบางโมเดล ก็ อาศัยมนุษย์ผู้มีอานาจในการตัดสินใจ รวมท้ังอาศัย ได้นาอคติ ความเข้าใจผิด และความเอนเอียงของมนุษย์เข้าสู่ ความส ามารถและปร ะสบกา รณ์ ของมนุ ษย์ ที่ มี ควา ม ระบบซอฟต์แวร์ด้วย โดยปัจจัยสาคัญของการพัฒนา เชี่ยวชาญในการพัฒนาระบบและการจัดการอันเฉียบขาด ซอฟต์แวร์ให้มีความเหมาะสม คือกระบวนการทางความคิด เมื่อเผชิญกับวิกฤตตรงหน้า ด้วยการเลือกกลยุทธ์และ ของมนุษย์เองที่จะสามารถจัดการกับวิกฤตได้ หากเข้าถึง กลวิธีแก้ไขกับวิกฤตให้เหมาะสมกับสถานการณ์ เพราะ

80… Journal of Public Relations and Advertising Vol. 13 No. 2 2020 ลาพังการใช้เคร่ืองจักรที่ไร้ชีวิตจิตใจนั้นสามารถทาได้มาก ออนไลน์ (Ess, 2002) เน่ืองจากข้อมูลบางชนิดอาจถูกสร้าง ที่สุดเพียงการส่งสัญญาณเตือน การพยากรณ์และแนะนา ขึ้นในบริบทที่ละเอียดอ่อนและผู้ใช้งานไม่ได้อนุญาตให้นา แนวทาง แต่ไม่สามารถเข้าใจปัญหาวิกฤตที่สร้างผลกระทบ ข้อมลู เหลา่ นั้นไปใช้ ท้ังที่มีการขออนุญาตโดยตรงหรือไม่ได้ ทั้งทางอารมณ์ ความรู้สึก และความคาดหวังอันเป็นเรื่อง ขออนุญาตก่อนก็ตาม และตัวผู้สร้างข้อมูลเองอาจไม่ ของมนุษย์ได้ ดังน้ันนี่คือบทสรุปท่ีว่าต่อให้มีการพัฒนาทาง ตระหนักว่าข้อมูลที่ตนนาเข้าสู่ระบบด้วยวิธีการต่าง ๆ ท้ัง เทคโนโลยีในการสนับสนุนการจัดการกับภาวิกฤตมาก การแสดงความคิดเห็น การส่ือสารกับคนรู้จัก การแสดง เพยี งใด แต่ก็ไม่สามารถดาเนินการใดๆได้เลยเมื่อปราศจาก ความไม่พึงพอใจต่อสินค้าหรือองค์กร หรือพฤติกรรมการ ความรู้ความสามารถและความเชี่ยวชาญของมนษุ ย์ ดาเนนิ ชีวิตท่ัวไปจะเป็นการสร้างข้อมูลเข้าสู่ระบบบิ๊กดาต้า แล้วถูกนาขอ้ มลู เหล่าน้ีไปใช้ต่อเพ่ือสร้างผลประโยชน์ให้กับ ความท้าทายของการใช้บิ๊กดาต้าจริยธรรม หน่วยงานหรือองค์กรใดองค์กรหน่ึงโดยเฉพาะ รวมถึงการ และกฎหมาย นาไปใช้งานใดๆก็ตามหลังจากที่ข้อมูลเหล่าน้ันถูกโพสต์ (Post) ผ่านสื่อออนไลน์ไปแล้ว (Boyd & Crawford, 2012) ประเด็นทางดา้ นจรยิ ธรรมในการเข้าถึงข้อมูลเพื่อ และข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบบิ๊กดาต้ายังถูกเก็บมาจาก การจัดการภาวะวิกฤต เป็นสิ่งสาคัญที่องค์กรควรให้ความ แหล่งข้อมูลที่มีหลากหลายประเภท จากทุกทิศทุกทาง จึง ตระหนัก เนื่องจากอาจนาองค์กรไปสู่ปัญหาหากการเข้าถึง ไม่อาจปฏิเสธได้ว่าการได้มาซ่ึงข้อมูลเหล่าน้ีอาจไปละเมิด ข้อมูลขององคก์ รไม่มีความโปร่งใสและล่วงละเมิดความเป็น ความเป็นส่วนตัวของบุคคล ส่วนตัวจากเจ้าของข้อมูล ซึ่งหากมองในเชิงอานาจในการ เปน็ เจ้าของขอ้ มูลแลว้ จะประกอบไปด้วยผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย การนาข้อมูลท่ีอยู่ในสื่อออนไลน์ส่วนบุคคลไปใช้ 3 ฝ่ายหลักคือ ผู้เก็บรวบรวมข้อมูลบิ๊กดาต้า (Big Data งานไม่เพียงแตเ่ ป็นการละเมิดจริยธรรมเท่าน้ัน ผู้ท่ีนาข้อมูล collectors) ผู้ใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้า (Big Data utilizers) เหล่าน้ีไปใช้อาจต้องเผชิญกับปัญหาทางกฎหมายด้วย และผู้ที่สร้างบ๊ิกดาต้าข้ึน (Big Data generators) ท้ัง 3 เช่นกัน ซึ่งในประเทศไทยมีการนากฎหมายท่ีมีผลบังคับใช้ ฝ่ายน้ี มีความสัมพันธ์กันเป็นเครือข่ายแห่งอานาจ ในปจั จบุ ันไปใช้ในกรณีการละเมิดความเป็นส่วนตัวจากการ (Hanneman & Riddle, 2005) ที่สามารถสร้างผลกระทบ ใช้บ๊ิกดาต้า (ปิยะภัสร์ โรจน์รัตนวาณิชย์, 2557) ในขณะที่ ตอ่ กนั และกนั ได้ กฎหมายที่เก่ียวข้องกับการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล โดยตรง พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. ผู้เก็บรวบรวมข้อมูลบ๊ิกดาต้ามีอานาจในการ 2562 ได้รับประกาศในราชกิจจานุเบกษาแล้ว เมื่อวันท่ี 27 กาหนดว่าจะรวบรวมข้อมูลใดบ้างมาจัดเก็บไว้และเก็บไว้ พฤษภาคม 2562 ซ่ึงมีเหตุผลประกอบร่างพระราชบัญญัติ นานเท่าใด ในขณะที่ผู้ใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้ามีอานาจใน คุ้มครองขอ้ มลู สว่ นบุคคล พ.ศ. .... ทีว่ า่ การกาหนดจุดประสงค์ของการใช้ข้อมูล และผู้ที่สร้าง บกิ๊ ดาต้า มีอานาจในการสร้างข้อมูลใดๆก็ตามขึ้นมาทั้งจาก “เน่ืองจากปัจจุบันมีการล่วง ความตัง้ ใจหรือไม่ตงั้ ใจกต็ าม (Zwitter, 2014) ละเมิดสิทธิความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ส่วนบุคคลเป็นจานวนมากจนสร้าง แต่ปัญหาท่ีตามมาก็คือบางครั้งการคานอานาจ ค ว า ม เ ดื อ ด ร้ อ น ร า ค า ญ ห รื อ ค ว า ม กันระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในเครือข่ายน้ีอาจขาดความ เสียหายให้แก่เจ้าของข้อมูลส่วนบุคคล สมดุลได้ เน่ืองจากผู้ท่ีสร้างบิ๊กดาต้าสูญเสียอานาจในการ ป ร ะ กอบ กั บ ค ว า ม ก้ า วห น้ า ขอ ง เป็นเจ้าของข้อมูล ซ่ึงข้อมูลท่ีตนผลิตขึ้นและมีความเป็น เทคโนโลยีทาให้การเก็บรวบรวม การใช้ เจ้าของข้อมูลนั้น ถูกละเมิดสิทธิความเป็นส่วนตัว (Privacy และการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลอัน Right) จากการนาไปใช้แสวงหาผลประโยชน์โดยไม่ได้รับ เป็นการล่วงละเมิดดังกล่าว ทาได้ อนุญาต ประเด็นน้ีจะต้องพิจารณาถึงการเข้าถึงข้อมูลท่ี โดยง่าย สะดวก และรวดเร็ว ก่อให้เกิด เป็นสว่ นตวั และข้อมลู ท่ีเปน็ สาธารณะดว้ ยเช่นกัน ความเสียหายต่อเศรษฐกิจโดยรวม สมควรกาหนดให้มีกฎหมายว่าด้วยการ ถึงแม้ ว่าข้อมูลที่นามาใช้ จะเป็ นข้อมู ลท่ี คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลเป็นการทั่วไป สาธารณชนโดยท่วั ไปสามารถเข้าถึงได้แต่ก็ไม่ได้หมายความ ข้ึน เพื่อกาหนดหลักเกณฑ์ กลไก หรือ ว่าจะถูกนาไปใช้โดยใครก็ได้ และน่ีคือปัญหาร้ายแรงที่ เกี่ยวข้องกับจริยธรรมในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล

วารสารการประชาสมั พันธแ์ ละการโฆษณา ปีที่ 13 ฉบับที่ 2 2563 …81 มาตรการกากับดูแลเก่ียวกับการให้ อย่ า งไ ร ก็ ต า ม ยั งมี ส่ิ ง ท่ี เ ป็ น ข้ อ จ า กั ด ซ่ึ ง เ ป็ น ความคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลที่เป็น หลุมพรางของการใช้บิ๊กดาต้าคือ ความถูกต้องแม่นยาของ หลักการท่ัวไป จึงจาเป็นต้องตรา ข้อมูล ความสามารถในการออกแบบเคร่ืองมือเพ่ือคัดเลือก พระราชบัญญัตินี้” (การรับฟังความ ข้อมลู และวเิ คราะห์ผล ความพร้อมขององค์กรต่อการรับมือ คดิ เห็นกฎหมายไทย, 2561) กับบิ๊กดาต้า การใช้บ๊ิกดาต้าเพ่ือจัดการกับภาวะวิกฤตไม่ สามารถทาได้โดยปราศจากมนุษย์ และความท้าทายของ จากเหตุผลประกอบฯ ดังกล่าว เป็นเครื่องยืนยัน การใชบ้ ๊กิ ดาต้าตอ่ จริยธรรมและกฎหมาย ซึ่งมคี วามเข้าใจที่ ได้เปน็ อย่างดีวา่ การใช้และการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลเป็น คลาดเคลื่อนว่าการใช้บิ๊กดาต้าจะช่วยลดอคติของมนุษย์ใน การล่วงละเมิดและเป็นความผิด ซึ่งรัฐได้ดาเนินการสร้าง การจัดการด้านต่างๆให้มีมาตรฐานและมีความเท่ียงธรรม มาตรการในการให้ความคุ้มครองและบังคับใช้ ดังนั้นการ มากยิ่งข้ึน แต่แท้จริงแล้วการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกกระทา เขา้ ถงึ ขอ้ มูลและการนาขอ้ มูลเหล่านมี้ าใช้ประโยชน์เพื่อการ ผ่านเคร่ืองจักรเพียงอย่างเดียวน้ัน ไม่สามารถทางานโดย จัดการภาวะวิกฤต จากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหรือจากผู้ที่มีส่วน ปราศจากการควบคมุ จากมนุษย์โดยส้นิ เชิง (ไวเกนด์, 2561) เกี่ยวข้องกับการสร้างวิกฤตให้แก่องค์กรก็ตามล้วนมี จึงสะท้อนให้เห็นว่าหลักการทางานสาคัญของบิ๊กดาต้ามี ข้อจากัดทางกฎหมาย อันเป็ นประเด็ นท่ีมี ความ มนุษย์เป็นองค์ประกอบหลักเสมอ ดังน้ันการลดช่องว่าง ละเอียดอ่อนที่องค์กรควรให้ความใส่ใจและระมัดระวังเพื่อ หรือลดข้อจากัดในการนาเทคโนโลยีนี้มาใช้จึงต้องให้ ไมใ่ หก้ ารดาเนินการขององค์กรไปละเมิดกรอบทางกฎหมาย ความสาคญั กบั การพัฒนาทกั ษะความสามารถของมนุษย์ไป และจรยิ ธรรมด้วย พร้อมๆกัน เพื่อให้สามารถเลือกใช้วิธีการเข้าถึงข้อมูลที่ ถกู ตอ้ งแมน่ ยา รวมถึงการสร้างวิธีการวิเคราะห์ผลท่ีตรงกับ ทศิ ทางการใชบ้ ก๊ิ ดาต้าในอนาคต วตั ถปุ ระสงค์ของการใช้งานอย่างเหมาะสม เพื่อให้ได้ข้อมูล ทคี่ ุณภาพและสามารถสะทอ้ นตามความเป็นจริง การใช้ส่ือออนไลน์ถือได้ว่าเป็นเคร่ืองสะท้อน เทคโนโลยีทางการสื่อสารท่ีพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว ส่งผลให้ โดยการศึกษาน้ีเสนอให้ภาคธุรกิจและองค์กร เกิดการส่ือสารในหลากหลายมิติซ่ึงก้าวข้ามขีดจากัดท้ัง เ ต รี ย ม ค ว า ม พ ร้ อ ม ใ น ก า ร พั ฒ น า ท รั พ ย า ก ร ม นุ ษ ย์ สถานที่และเวลา แต่ อย่ างไรก็ตามการพัฒนาน้ี งบประมาณเพื่อการซื้อข้อมูลสาเร็จรูปที่ผ่านการวิเคราะห์ เปรียบเสมือนดาบสองคม ที่สร้างผลกระทบได้เช่นเดียวกัน เรียบร้อยแล้ว ตลอดจนงบประมาณในการสร้างและพัฒนา โดยเฉพาะด้านการประสัมพันธ์ที่องค์กรจะต้องรับมือกับ ระบบสาหรับการวิเคราะห์บ๊ิกดาต้าขององค์กรเอง รวมทั้ง ปัญหารูปแบบใหม่ๆ ท่ีถูกสร้างข้ึนในพ้ืนท่ีออนไลน์ ส่งผล เตรียมแผนพัฒนาองค์กรในการจัดต้ังฝ่ายท่ีมีความ ให้องค์กรและผู้ท่ีมีส่วนเก่ียวข้องต่อการจัดการกับภาวะ เช่ียวชาญด้านการใช้บ๊ิกดาต้าโดยเฉพาะเพื่อสร้างความ วกิ ฤตจะต้องปรบั ตัวใหก้ ้าวทันกับความเปลี่ยนแปลงนี้ และ แข็งแกร่งให้องค์กรมีผู้ท่ีมีความรู้ความสามารถท้ังในด้าน หาแนวทางในการจัดการวกิ ฤตการณ์อย่างเหมาะสม การจัดการภาวะวิกฤตและการใช้งานบิ๊กดาต้าควบคู่กัน เพราะแนวโน้มการนาองค์ความร้ดู ้านน้ีมาใช้ในองค์กรต่างๆ ในขณะที่บิ๊กดาต้ากาลังเข้ามาเป็นหนทางใหม่ต่อ กาลังแผ่ขยายในวงกว้าง จะสามารถสร้างประโยชน์ให้แก่ การดาเนินการจัดการกับภาวะวิกฤต เพราะอาศัยการ องค์กรได้ในระยะยาว หากองค์ใดสามารถปรับตัวและ รวบรวมข้อมูลจานวนมหาศาลจากแหล่งต่าง ๆ ท่ีมีรูปแบบท่ี เปลยี่ นแปลงไดอ้ ย่างรวดเร็วก็จะสรา้ งอานาจเชิงการแช่งขัน แตกต่างกันไป ซง่ึ ผ้ทู ี่จะนาบ๊ิกดาตา้ มาใช้งานจะเป็นจะต้องมี ที่ได้เปรยี บมากยง่ิ ขน้ึ ความรู้ความเข้าใจ ลักษณะและคุณสมบัติเฉพาะของข้อมูล แต่ละชนิด ต้องอาศัยทั้งความรู้ทางการวิทยาศาสตร์ บทส่งทา้ ย คอมพิวเตอร์ และศาสตร์แห่งการิเคราะห์ข้อมูลร่วมกัน โดย การใชบ้ ๊ิกดาต้าในการจัดการภาวะวิกฤตจะต้องเข้าถึงวิธีการ ก า ร ใ ช้ บ๊ิ ก ด า ต้ า ไ ม่ เ พี ย ง แ ต่ ใ ช้ เ พ่ื อ อ า น ว ย ทางวิศวกรรมระบบ ผ่านการทางานท้ัง 4 ขั้นตอนคือ การ ประโยชน์ต่อการจัดการภาวะวิกฤตออนไลน์ขององค์กร สร้างข้อมูล (Data generation) การจัดหาข้อมูล (Data เท่านั้น หากผู้มีส่วนเกี่ยวข้องกับการวางนโยบายสาคัญๆ acquisition) การจัดเก็บข้อมูล (Data storage) และการ ของชาติได้เล็งเห็นประโยชน์ที่จะได้รับจากการใช้บิ๊กดาต้า วเิ คราะห์ข้อมลู (Data analytics) และการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์ให้มีองค์ความรู้ในด้านนี้

82… Journal of Public Relations and Advertising Vol. 13 No. 2 2020 แล้ว ก็จะสามารถสร้างการเปล่ียนแปลงหรือปฏิวัติสังคมให้ จึงจาเป็นจะต้องอาศัยความร่วมมือกันระหว่างแวดวง เกดิ การพัฒนาด้านต่างๆไปพร้อมกัน โดยอาศัยข้อมูลขนาด วิชาการและองค์กรภาคธุรกิจในเข้าถึงข้อมูลเหล่าน้ีเพ่ือ ใหญ่ในการสร้างนโยบายของชาติ ท่ีนาไปสู่วางรากฐานทาง สร้างพันธมิตรในการพัฒนาองค์ความรู้ร่วมกันอย่างยั่งยืน เศรษฐกิจ สังคม ตลอดจนสาธารณูปโภคพ้ืนฐานท่ีเป็น ตอ่ ไป ประโยชน์ต่อสาธารณชน ซึ่งการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์น้ี เป็นหน้าท่ีหลักของสถาบันการศึกษาท่ีจะผลิตบุคลากรที่มี บ๊ิกดาต้าเป็นความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีด้าน ความรู้ความสามารถทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย วิทยาศาสตร์ท่กี าลงั ชว่ ยเพม่ิ ขดี ความสามารถให้ศาสตร์ด้าน บิ๊กดาต้าออกสู่สังคมเพ่ิมมากข้ึน และนี่อาจเป็นแนวทางใน การสื่อสารเป็นเร่ืองที่สามารถถูกวิเคราะห์ได้ในเชิงสถิติท่ี การพัฒนาระบบเศรษฐกิจและโครงสร้างทางสังคมให้ แม่นยามากยิ่งขึ้น ทั้งยังเป็นส่วนช่วยสาคัญที่จะเช่ือมโยง สามารถทัดเทียมกับนานาชาตไิ ด้ องค์ความรู้ระหว่างกันเพื่อการพัฒนา อย่างไรก็ดีผู้กาหนด ทิศทางและพัฒนาระบบคือมนุษย์ซ่ึงเป็นกาลังหลักสาคัญ แม้ว่าการใช้บิ๊กดาต้าจะสามารถสร้างประโยชน์ ในการสรา้ งสรรคแ์ ละออกแบบการใช้งานอยา่ งเหมาะสม ได้หลากหลายด้าน แต่ในขณะเดียวกันกลับพบปัญหาท่ี สาคญั ประการหนงึ่ คือการใช้บ๊ิกดาต้านามาสู่ความเหลื่อมล้า การใช้งานบ๊ิกดาต้าเพื่ออานวยประโยชน์อาจ ในการครอบครองข้อมลู ซ่ึงอานาจในการเข้าถึงข้อมูลยังอยู่ ไม่ใช่คาตอบของทุกสิ่ง หากปราศจากความสามารถของ ในมือของคนส่วนน้อยที่เป็นนายทุน ทาให้ข้อมูลเหล่านี้ มนุษยแ์ ลว้ บ๊กิ ดาตา้ กไ็ รค้ วามหมาย... เขา้ ถงึ ไดย้ ากและมมี ลู ค่าสงู ตามไปด้วย ส่งผลกระทบต่อการ สร้างองค์ความรู้จากการศึกษาวิจัยของนักวิชาการทาให้ไม่ สามารถดาเนินการได้อย่างรอบด้านด้วยข้อจากัดดังกล่าว รายการอ้างองิ ภาษาไทย การรับฟังความคิดเห็นกฎหมายไทย. (2561). ร่างพระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. ... (รับฟังความคิดเห็นระหว่าง วันท่ี 5 - 20 กันยายน 2561). วันท่ีเข้าถึงข้อมูล 22 มกราคม 2562 .แหล่งท่ีมา http://lawamendment.go.th/ index.php/component/k2/item/1297-5-20-2561 กู้ด แฟคทอรี่. (2559). Big Data คืออะไร. วันท่ีเข้าถึงข้อมูล 2 ธันวาคม 2561. แหล่งที่มา : https://blog.goodfactory.co/big- data-คืออะไร- 8ebf3a1a0050 ปิยะภัสร์ โรจน์รัตนวาณิชย์. (2557). แนวทางการคุ้มครองข้อมูลใน Big Data: ศึกษาประเด็นความเป็นส่วนตัวและความมั่นคง ปลอดภัยของขอ้ มูล. (ปรญิ ญานิติศาสตรมหาบัณฑติ บณั ฑติ วทิ ยาลยั ). มหาวิทยาลยั กรงุ เทพ. พนดิ า ตินศิริ. (2556). ข้อมลู ขนาดใหญก่ ับความท้าทาย Big Data: Big Challenge. วารสารนกั บรหิ าร. 33(1). น.15-21. ไวเกนด์, แอนเดรียส. (2561). รอู้ ะไรไม่สรู้ ้ดู าตา้ [Data for the people] (ดาวษิ ชาญชัยวานชิ , ผ้แู ปล). กรุงเทพฯ: บันลือบคุ๊ ส.์ สานักวิชาการ สานักเลขาธิการสภาผู้แทนราษฎร. (2559). Big Data ในภาครัฐ. วันท่ีเข้าถึงข้อมูล 1 มีนาคม 2563. แหล่งที่มา: https://libraryparliament.go.th/ejournal/content_af/2559/dec2559-4.pdf โอนีล, แคที. (2561). บิ๊กดาต้ามหาประลัย: เมื่อการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นภัยต่อสังคม (ทีปกร วุฒิพิทยามงคล, ผู้แปล). กรุงเทพฯ: ซอลท์ พับลชิ ช่งิ . ภาษาอังกฤษ Boyd, D., & Crawford, K. (2012). Critical questions for big data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Information, communication & society, 15(5), 662-679. Burgess, A. (2017). The Executive Guide to Artificial Intelligence: How to identify and implement applications for AI in your organization. Springer.

วารสารการประชาสมั พันธแ์ ละการโฆษณา ปีที่ 13 ฉบับที่ 2 2563 …83 Cameron, M. A., Power, R., Robinson, B., & Yin, J. (2012, April). Emergency situation awareness from twitter for crisis management. In Proceedings of the 21st International Conference on World Wide Web (pp. 695- 698). Capozzi, L., & Rucci, S.R. (2013). Sport fans as crisis communicators on social media website. Public Relations Review, 39(1), 74-81. Chaudhuri, S. (2012, May). What next?: a half-dozen data management research goals for big data and the cloud. In Proceedings of the 31st ACM SIGMOD-SIGACT-SIGAI symposium on Principles of Database Systems. 1-4. Chen, M., Mao, S., & Liu, Y. (2014). Big data: A survey. Mobile networks and applications, 19(2), 171-209. Coombs, W.T. (2015). Ongoing Crisis communication: Planning, Managing and Responding (4th ed.). Thousand Oaks, CA: Sage Publications. Cutlip, S. M., Center, H. A. & Broom, M. G. (2006). Effective Public Relations. (9th ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson Education International. Emmanouil, D., & Nikolaos, D. (2015). Big data analytics in prevention, preparedness, response and recovery in crisis and disaster management. In The 18th International Conference on Circuits,Systems, Communications and Computers (CSCC 2015), Recent Advances in Computer Engineering Series, 32, 476-482. Eriksson, M. (2018). Lessons for Crisis Communication on Social Media: A Systematic Review of What Research Tells the Practice. International Journal of Strategic Communication, 12(5), 526551. Ess, C. (2002). Ethical decision-making and Internet research: recommendations from AoIR Ethics Working Committee. Association of Internet Researchers. Retrieved January 12 ,2019, from http://aoir.org/ reports/ethics.pdf George, G., Haas, M. R., & Pentland, A. (2014). Big data and management. Academy of Management Journal, 57(2) , 321–326. Hanneman, R., & Riddle, M. (2005). Introduction to social network analysis. Riverside CA: University of California. Hu, H., Wen, Y., Chua, T. S., & Li, X. (2014). Toward scalable systems for big data analytics: A technology tutorial. IEEE access, 2, 652-687. Kliatchko, J. (2008). Revisiting the IMC construct: A revised definition and four pillars.International Journal of Advertising, 27(1), 133-160. Kaisler, S., Armour, F., Espinosa, J. A., & Money, W. (2013, January). Big data: Issues and challenges moving forward. In System sciences (HICSS), 2013 46th Hawaii international conference. 995-1004. Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Byers, A. H. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. San Francisco, CA, USA: McKinsey Global Institute. Ragini, J. R., Anand, P. R., & Bhaskar, V. (2018). Big data analytics for disaster response and recovery through sentiment analysis. International Journal of Information Management, 42, 13-24. Russom, P. (2011). Big data analytics. TDWI best practices report, fourth quarter, 19(4), 1-34. Santos, M. Y., Sá, J. O., Andrade, C., Lima, F. V., Costa, E., Costa, C., et al. (2017). A bigdata system supporting Bosch Braga industry 4.0 strategy. International Journal of Information Management, 37(6), 750–760. Shrivastava, P., Mitroff, I. I., Miller, D., & Miclani, A. (1988). Understanding industrial crises. Journal of management studies, 25(4), 285-303.

84… Journal of Public Relations and Advertising Vol. 13 No. 2 2020 Siah Ann Mei, J., Bansal, N., & Pang, A. (2010). New media: a new medium in escalating crises?. Corporate Communications: An International Journal, 15(2), 143-155. Ulmer, R. R., Sellnow, T. L., & Seeger, M. W. (2011). Effective Communication Moving from Crisis to Opportunity. (2nd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Ing. Wahab, M. H. A., Mohd, M. N. H., Hanafi, H. F., & Mohsin, M. F. M. (2008). Data pre-processing on web server logs for generalized association rules mining algorithm. World Academy of Science, Engineering and Technology, 48. Zwitter, A. (2014). Big data ethics. Big Data & Society, 1(2), DOI: 10.1177/2053951714559253. Zykov, S. V. (2016). Crisis management for software development and knowledge transfer. Cham: Springer International Publishing.