เนื้อแพร เล็กเฟื่องฟู และ วิศรุต สุวรรณประเสริฐ เรื่อง
กฤตพร โทจันทร์ ภาพประกอบ
ในช่วงที่ประเทศไทยกำลังเผชิญหน้ากับวิกฤตจากไวรัสโคโรนา (COVID-19) ที่กำลังคุกคามประเทศทั้งเชิงสุขภาพและเชิงเศรษฐกิจ เราจะรู้ได้อย่างไรว่าประชาชนมีความกังวลในหัวข้อใดบ้าง และรัฐบาลควรจะช่วยเหลือประชาชนได้อย่างไร ความรวดเร็วทันใจของข้อมูลข่าวสารเป็นเรื่องสำคัญ ดังนั้น บทความนี้จึงเสนอวิธีการใช้ Google Trend เพื่อแสดงความรู้สึก และ ความต้องการของประชาชนสะท้อนผ่านกิจกรรม online แบบ real time และมีความถี่สูง
ข้อมูล Google Trend เป็นข้อมูลที่จัดเก็บโดยบริษัท Google เว็บไซต์ค้นหาชื่อดังที่ประชาชนใช้ค้นหาข้อมูลเป็นแหล่งแรก โดยบริษัท Google เก็บข้อมูลว่า ณ เวลาใดๆ มีผู้ค้นหาคำต่างๆ เป็นจำนวนเท่าไร ดังนั้นข้อมูล Google Trend จึงเป็นดัชนีคร่าวๆ ที่สามารถใช้ประเมินความสนใจของประชาชนได้หยาบๆ โดยจริงๆ แล้ว แนวคิดการใช้ Google Trend เพื่อศึกษาความสนใจและความรู้สึกของประชาชนเป็นแนวทางใหม่ที่เริ่มมีการใช้แพร่หลายพอสมควรทั้งในวงการวิชาการและเชิงการวิเคราะห์ data science แต่ในประเทศไทยนั้นยังมีการใช้ไม่แพร่หลายมากนัก
Google Trend อาจไม่สมบูรณ์มากนักหากมีผู้ใช้กิจกรรม online ไม่มาก แต่ในประเทศไทย อัตราการเข้าถึงแหล่ง online หรือ internet penetration rate นั้นอยู่ระดับกว่า 50 ล้านคน (หรือ ร้อยละ 71 ของประชากร) ทำให้ Google Trend น่าจะเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจที่ช่วยในการสังเกตความรู้สึก ความสนใจ รวมทั้งความกังวลของประชาชนกับสถานการณ์เฉพาะกาลที่มีการปรับเปลี่ยนอย่างรวดเร็วแบบรายชั่วโมง เช่น สถานการณ์ของไวรัส COVID-19
บทความนี้จึงขอพาไปรู้จัก Google Trend ด้วยการใช้ข้อมูล Google เพื่อแสดงภาพของสถานการณ์ของไวรัส COVID-19 ผ่านพฤติกรรม online ของคนไทยในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา
รูปที่ 1 นำมาจากข้อมูล Google trend จากดัชนีจำนวนการค้นหาคำว่า ‘โควิด-19’ จะเห็นได้ว่า แม้ไวรัสโควิด-19 จะเริ่มแพร่กระจายในประเทศจีนช่วงปลายเดือนมกราคม ประชาชนในประเทศไทยเริ่มให้ความสนใจหลังจากไวรัสแพร่กระจายในประเทศจีนจนถึงจุดพีคช่วงกลางเดือนกุมภาพันธ์ และความสนใจของประชาชนเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องจนกระทั่งวันที่ 10 มีนาคม 2563 ที่มีข่าวแรงงานผิดกฎหมายชาวไทยในประเทศเกาหลีแสดงความจำนงต้องการกลับประเทศไทยเป็นจำนวนมาก ภายในเวลา 4 วัน
จำนวนการค้นหาคำว่า ‘โควิด-19’ เพิ่มขึ้นถึง 5 เท่าเมื่อ ดาราดัง แมทธิว ดีน ออกมาประกาศในอินสตาแกรมส่วนตัวว่าตนเองติดเชื้อโควิด-19 เช่นกัน จากสนามมวย โดยข่าวดังกล่าวทำให้ยอดค้นหาคำว่า ‘สนามมวย’ เพิ่มขึ้น 10 เท่าเพียงช่วงเวลา 3 วัน ระหว่างวันที่ 14-17 มีนาคม (ในรูปที่ 2) คำว่า ‘โควิด-19’ และ ‘สนามมวย’ ยังเป็นคำค้นหายอดนิยมหลังจากมีข่าวอื่นๆ รวมทั้งข่าวผู้ติดเชื้อรายใหม่ที่ติดเชื้อจากคนใกล้ชิดที่มีประวัติไปยังสนามมวย ข่าวการขอความร่วมมือยกเลิกวันหยุดสงกรานต์ และ ข่าวการปิดเมือง จนมีประชาชนส่วนหนึ่งเดินทางออกจากกทม.ไปยังต่างจังหวัด
ตัวเลขความสนใจเรื่องโควิด-19 ยังแสดงไปถึงตัวเลขความสนใจในหัวข้อที่เกี่ยวข้องทั้งอุปกรณ์ป้องกันและการเอาตัวรอดในช่วงกักตัวอยู่ที่บ้านเช่นกัน
ประชาชนให้ความสนใจและสืบค้นคำว่า ‘หน้ากาก’ ตั้งแต่ช่วงปลายเดือนมกราคมที่มีปัญหาหน้ากากขาดตลาด การกักตุนและการขายเกินราคา ก่อนจะกลับมาอยู่ในกระแสอีกครั้งช่วงต้นเดือนมีนาคม เมื่อมีข่าวคนใกล้ตัวรัฐมนตรีกักตุนหน้ากากเพื่อขายในราคาสูงเกินจริง ก่อนที่จะแถลงว่าเป็นเรื่องความเข้าใจผิด นอกจากนี้ประชาชนไทยเริ่มให้ความสนใจและค้นหาคำว่า ‘กักตุน อาหาร’ เพิ่มขึ้น 10 เท่าในช่วงวันที่ 15 มีนาคม (จากระดับที่ไม่มีผู้สนใจจะค้นคำนี้เลยในอดีต 3 เดือนที่ผ่านมา) ซึ่งสอดคล้องกับช่วงที่มีข่าวว่า ประชาชนในประเทศอังกฤษ ญี่ปุ่น และสหรัฐอเมริกา ต่างพากันกักตุนอาหารและเครื่องใช้ รวมถึงกระดาษชำระ รวมกับที่เกิดข่าวการประกาศนโยบายภาวะฉุกเฉิน การปิดสถานศึกษาและสถานที่ต่างๆ ในกทม. และทั่วประเทศ
นอกจากประชาชนให้ความสนใจเรื่องไวรัสโควิด-19 และการป้องกันแล้ว ประชาชนเริ่มค้นหาข้อมูลนโยบายภาครัฐที่เข้ามาดูแลประชาชน และเยียวยาผู้ได้รับผลกระทบจากการแพร่ระบาดของไวรัส ดังจะเห็นได้จากรูปที่ 5 ซึ่งแสดงถึงการค้นหาคำว่า ‘มาตรการ’ (ซึ่งควบรวมถึง มาตรการเยียวยาต่างๆ) โดยตัวเลขดังกล่าวเริ่มเพิ่มสูงขึ้นหลังจากรัฐบาลขอความร่วมมือให้ปิดสถานที่ท่องเที่ยว กิจการร้านอาหารและบริการต่างๆ และมีการเริ่มเสนอและเรียกร้องถึงมาตรการของรัฐในแง่ของให้เงินชดเชยต่อผู้ได้รับผลกระทบ
โดยผลกระทบทางเศรษฐกิจจากไวรัสโควิด-19 นี้ คาดว่าจะกระจายตัวค่อนข้างกว้าง ทั้งจากจำนวนนักท่องเที่ยวจีนที่ลดลงแบบฮวบฮาบ รวมถึงการจับจ่ายใช้สอยที่ลดลงเนื่องจากการกักตัวอยู่บ้าน และการปิดตัวของหลายบริษัท ทั้งแบบปิดชั่วคราว และแบบถาวร รวมทั้งขอความร่วมมือให้พนักงานลาหยุดแบบไม่รับเงินเดือน ซึ่งการใช้ข้อมูล Google Trend เพื่อพยากรณ์ตลาดแรงงาน ภาคการผลิต และตลาดการเงิน เช่น การค้นหาคำว่า ‘สมัครงาน’ และ ‘ตกงาน’ ผ่าน Google Trend ที่สามารถแสดงผลแบบ real-time และรวดเร็วกว่าการรอผลสำรวจต่างๆ ที่ใช้เวลาในการรวบรวมแปลผล หรือการรอตัวเลขจำนวนแรงงานที่ลงทะเบียนว่างงาน (ผ่านกระทรวงแรงงาน) ที่มีความแม่นยำแต่ต้องรอเวลาการประมวลผล
ในสภาวะวิกฤติที่มีต้องใช้ ‘ความรวดเร็ว’ ของการวางนโยบายบนพื้นฐานของข้อมูลที่สามารถแสดงภาพแบบทันเวลา การได้รับข้อมูลดัชนีที่สามารถพยากรณ์ผลลัพธ์ย่อมดีกว่าการรอตัวเลขที่แท้จริงในระบบ ซึ่งอาจจะช้าเกินไป โดยเฉพาะความจำเป็นต้องประกาศสถานการณ์ฉุกเฉิน และดำเนินนโยบายเร่งด่วนต่างๆ
จาก Google Trend ตัวเลขการค้นหาคำว่า ‘ประกันสังคม’ ‘หางาน’ และ ‘สมัครงาน’ มีความผันผวนแต่ยังค่อนข้างคงที่ แต่สิ่งที่พบคือเทรนด์ของการค้นคำว่า ‘ตกงาน’ ที่มีแนวโน้มปรับตัวสูงขึ้นในช่วงสัปดาห์ที่ผ่านมา ข้อมูลดังกล่าวช่วยในการตีความได้ว่า แรงงานเริ่มมีความกังวลกับสภาวะการมีงานทำ แต่ยังไม่เข้าสู่ภาวะการโดนเลิกจ้างถาวร แต่ในขณะเดียวกัน ความกระตือรือล้นในการหางานใหม่ก็พบว่ามีแนวโน้มลดลง ซึ่งอาจแสดงถึงความไม่แน่นอนในเศรษฐกิจ สังเกตว่า ตัวเลขของการค้นคำว่า ‘ประกันสังคม’ มีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้นในช่วงหลังเมื่อรัฐบาลมีความพยายามให้เงินอุดหนุนแก่แรงงานที่ไม่อยู่ในประกันสังคม
ข้อมูล Google Trend ยังสามารถแสดงการค้นหาตามพื้นที่จังหวัดได้ ดังเช่นตัวอย่างในรูปที่ 7 ก. และ 7 ข. ที่แสดงภาพความเข้มข้นของการค้นคำเปรียบเทียบรายจังหวัด (จังหวัดที่มีการค้นคำดังกล่าวมากที่สุดจะสีเข้ม) (จากพฤติกรรมการค้นในช่วง 1 เดือนที่ผ่านมา) การค้นหาคำว่า ‘โควิด’ และ ‘หน้ากาก’ รายจังหวัดแสดงแพทเทิร์นสอดคล้องกันเป็นอย่างดี โดยมีความเข้มข้นมากบริเวณ กทม. ภาคกลางตอนล่าง และภาคเหนือ ซึ่งสามารถแปลได้ถึงการให้ ‘ความสนใจ’ ประเด็นของการแพร่กระจายของไวรัสโควิด หรือมองได้อีกมุมหนึ่งว่า ประชาชนในกลุ่มจังหวัดหัวเมืองแสดง ‘ความกังวล’ มากกว่าประชาชนในจังหวัดอื่นๆ
สำหรับประเด็นด้านแรงงานนั้น คนที่อยู่ กทม. และปริมณฑล รวมทั้งหัวเมืองภาคเหนือ ภูเก็ต และภาคใต้ ค้นหาคำว่า ‘ตกงาน’ ค่อนข้างสูง ซึ่งเหล่านี้คือกลุ่มจังหวัดที่การท่องเที่ยวและงานบริการมีสัดส่วนสูงในกิจกรรมทางเศรษฐกิจ ส่วนการค้นหาคำว่า ‘ประกันสังคม’ ค่อนข้างโดดเด่นในจังหวัดฝั่งตะวันออก ซึ่งอาจจะเกี่ยวข้องกับแรงงานในนิคมอุตสาหกรรมในกลุ่มจังหวัดเหล่านั้น
ตัวอย่างข้างต้นที่บทความนี้ได้กล่าวมา แสดงให้เห็นประโยชน์ของ Google Trend ในการใช้ตรวจรับประเด็นร้อนที่ประชาชนให้ความสนใจอย่าง real time และสามารถช่วยพยากรณ์ผลกระทบทางเศรษฐกิจก่อนตัวเลขทางการจะพร้อม ผู้วางนโยบายอาจพิจารณาใช้ฐานข้อมูล Google Trend มาประกอบการวางนโยบายในช่วงเร่งด่วน ควบคู่ไปกับตัวเลขสถิติแบบทางการในระยะยาว นอกจากนี้ธุรกิจต่างๆ อาจศึกษารูปแบบการปรับตัวของผู้บริโภคได้ด้วยเช่นกัน
อ้างอิง
Choi, H., & Varian, H. (2009a). Predicting the present with Google Trends. Google Inc, 1-20.
Choi, H., & Varian, H. (2009b). Predicting initial claims for unemployment benefits. Google Inc, 1-5.
Nakavachara, V. & Lekfuangfu, W.N. (2018) “Predicting the Present Revisited: The Case of Thailand.” Thailand and The World Economy 36, 3: 23-46.
https://www.statista.com/statistics/553730/number-of-internet-users-thailand/
https://www.worldometers.info/coronavirus/country/china/
https://paulgp.github.io/GoogleTrendsUINowcast/google_trends_UI.html
ผู้เขียน
เนื้อแพร เล็กเฟื่องฟู, Assistant Professor of Economics, Universidad Carlos III de Madrid, Spain
วิศรุต สุวรรณประเสริฐ: Assistant Professor of Economics, Jones College of Business, Middle Tennessee State University, USA
