แนวทางเชิงระเบียบวิธีการฟังเสียงสังคมเพื่อการวิจัย: กรณีศึกษาการวิเคราะห์การสนทนาเกี่ยวกับฝุ่นพีเอ็ม 2.5 ของผู้ใช้สื่อสังคม
คำสำคัญ:
การฟังเสียงสังคม , ฝุ่นพีเอ็ม 2.5 , เครื่องมือฟังเสียงสังคมบทคัดย่อ
จำนวนผู้ใช้สื่อสังคมที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้เกิดข้อมูลจำนวนมหาศาลซึ่งสะท้อนความคิดเห็น ประสบการณ์ และอารมณ์ของผู้คนในชีวิตประจำวัน ข้อมูลดังกล่าวประกอบกับการพัฒนาเครื่องมือฟังเสียงสังคม ทำให้นักวิจัยสามารถเข้าถึงและทำความเข้าใจทัศนคติของสาธารณชนต่อประเด็นต่าง ๆ ได้อย่างทันท่วงทีจากข้อมูลที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติ บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอแนวทางเชิงระเบียบวิธีสำหรับการใช้เครื่องมือฟังเสียงสังคมเพื่อการวิจัย โดยใช้งานวิจัยเกี่ยวกับการสนทนาในประเด็นฝุ่นพีเอ็ม 2.5 จากแพลตฟอร์มเฟซบุ๊กเป็นกรณีศึกษา บทความนำเสนอแนวทางในกระบวนการวิจัยโดยฟังเสียงสังคม โดยแบ่งเป็น 6 ขั้นตอนสำคัญ ได้แก่ 1) การกำหนดวัตถุประสงค์และคำถามวิจัย 2) การกำหนดช่วงเวลา ขอบเขตแพลตฟอร์มและการเลือกเครื่องมือ 3) การสร้างชุดคำสำคัญ 4) การเก็บข้อมูล 5) การทำความสะอาดและเตรียมข้อมูล และ 6) การวิเคราะห์ข้อมูล ขั้นตอนที่บทความนี้ให้ความสำคัญคือ ขั้นตอนการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ ซึ่งดำเนินการทั้งในการตั้งค่าแคมเปญในขั้นตอนการเก็บข้อมูล และจัดการกับไฟล์ข้อมูลที่ดึงออกมา ผ่านการกำหนดบัญชีและประเภทเนื้อหาที่ไม่ต้องการ การตัดโพสต์โฆษณา สแปม การโปรโมตสินค้า/บริการ ลิงก์เชิงพาณิชย์ และคอมเมนต์ที่ไม่สะท้อนความคิดเห็นที่เกี่ยวข้อง ร่วมกับการอ่านตรวจสอบก่อนการเข้ารหัสเนื้อหา ผลการศึกษาชี้ให้เห็นทั้งศักยภาพของข้อมูลเสียงสังคมในการสะท้อนวาทกรรมสาธารณะด้านสิ่งแวดล้อม และข้อจำกัดสำคัญด้านความเป็นตัวแทนของประชากร อคติจากการออกแบบคำค้นและการคัดเลือกแพลตฟอร์ม ตลอดจนการพึ่งพาบริการเครื่องมือฟังเสียงสังคมเชิงพาณิชย์ ข้อเสนอจากการศึกษาคือ ควรใช้การวิจัยโดยใช้การฟังเสียงสังคมร่วมกับการออกแบบการวิจัยอื่น เพื่อลดข้อจำกัดดังกล่าวและยกระดับคุณภาพงานวิจัยด้านฝุ่นพีเอ็ม 2.5 ที่ใช้ข้อมูลเสียงสังคมเป็นฐาน
เอกสารอ้างอิง
กรมอนามัย. (2563). การศึกษาการรับรู้และพฤติกรรมการป้องกันสุขภาพจากฝุ่นละอองขนาดเล็กกว่า 2.5 ไมครอน (PM2.5) ของประชาชนในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล.
ธนธร วุฒิมานานนท์ และพรพรรณ ประจักษ์เนตร. (2567). การค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับ HIV และ PrEP (Pre-exposure prophylaxis) ในประเทศไทย ด้วยการใช้เครื่องมือฟังเสียงสื่อสารจากสื่อออนไลน์ (Social Listening). วารสารการสื่อสารและการจัดการ นิด้า, 10(3), 1–20. https://so12.tci-thaijo.org/index.php/jcmn/article/view/1385
บุหงา ชัยสุวรรณ. (2563). Social media listening Tool และตัวอย่างการนำมาใช้ในการวิจัยเชิงวิชาการทางด้านนิเทศศาสตร์. คณะนิเทศศาสตร์และนวัตกรรมการจัดการ สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์. https://gscm.nida.ac.th/wp-content/uploads/2025/09/PWjt7-Social-media-listening-Tool
บุหงา ชัยสุวรรณ และพรพรรณ ประจักษ์เนตร. (2563). Social voice: การสื่อสารเกี่ยวกับการระบาดของไวรัสโควิด-19. ใน รายงานสืบเนื่องการประชุมวิชาการระดับชาติ เนื่องในโอกาสครบรอบปีที่ 54 แห่งการสถาปนาสถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์ ประจำปี 2563 (น. 1120–1144). สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์. https://nida.ac.th/research/social-voice
พรพรรณ ประจักษ์เนตร. (2566). การวิเคราะห์การมีส่วนร่วมของผู้ใช้สื่อสังคมต่อประสิทธิภาพในการจัดการของรัฐบาล คุณลักษณะความเสี่ยงและการตอบสนองเชิงอารมณ์ต่อปัญหาฝุ่นละอองขนาดไม่เกิน 2.5 ไมครอน (PM2.5) ด้วยข้อมูลเชิงลึกจากเครื่องมือรับฟังเสียงสังคม. Journal of Information and Learning, 34(3), 35–45. https://doi.org/10.14456/jil.2023.32
พฤกษา เกษมสารคุณ, บงกชกร หงส์สาม, และกันตพิชญ์ ศักดิ์สวัสดิ์. (2563). การใช้สื่อดิจิทัลเพื่อส่งเสริมสุขภาพ. วารสารมนุษยศาสตร์สังคมศาสตร์, 37(3), 162–182. https://so01.tci-haijo.org/index.php/HUSO/article/view/243513
สำนักข่าวอินโฟเควสท์. (2567, 5 มกราคม). ฤดูฝุ่นมาแล้ว! คาด PM 2.5 พีคสุดใน ก.พ. อินโฟเควสท์. https://www.infoquest.co.th/2024/364178
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Buzzmetrics. (2025, January 8). What is social listening and how does it play a role in social media marketing? https://www.buzzmetrics.com/en/insight/what-is-social-listening-and-how-does-it-play-a-role-in-social-media-marketing
DataReportal. (2024, February 22). Digital 2024: Thailand. We Are Social & Meltwater. https://datareportal.com/reports/digital-2024-thailand
Dennis, C. (2023). The five steps for data analysis. Hightouch. https://hightouch.com/blog/steps-for-data-analysis
Eysenbach, G. (2009). Infodemiology and infoveillance: Framework for an emerging set of public health informatics methods to analyze search, communication and publication behavior on the internet. Journal of Medical Internet Research, 11(1), e11. https://doi.org/10.2196/jmir.1157
Hswen, Y., Qin, Q., Brownstein, J. S., & Hawkins, J. B. (2019). Feasibility of using social media to monitor outdoor air pollution in London, England. Preventive medicine, 121, 86-93. https://doi.org/10.1016/j.ypmed.2019.02.005
Kim, H. K., & Kim, Y. (2019). Risk information seeking and processing about particulate air pollution in South Korea: The roles of cultural worldview. Risk Analysis, 39(5), 1071–1087. https://doi.org/10.1111/risa.13226
Lohiniva, A. L., Sibenberg, K., Austero, S., & Skogberg, N. (2022). Social listening to enhance access to appropriate pandemic information among culturally diverse populations: Case study from Finland. JMIR infodemiology, 2(2), e38343. https://doi.org/10.2196/38343
Paul, M. J., & Dredze, M. (2011). You are what you Tweet: Analyzing Twitter for public health. In Proceedings of the Fifth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (pp. 265–272). AAAI Press.
Pramanik, P., Mondal, T., Arosh, S., & Saha, M. (2025). AirCalypse: A Case Study of Temporal and User-Behaviour Contrasts in Social Media for Urban Air Pollution Monitoring in New Delhi Before and During COVID-19. Sustainability, 17(19), 8924. https://doi.org/10.3390/su17198924
Reveilhac, M., Steinmetz, S., & Morselli, D. (2022). A systematic literature review of how and whether social media data can complement traditional survey data to study public opinion. Multimedia Tools and Applications, 81(7), 10107–10142. https://doi.org/10.1007/s11042-022-12101-0
Sommariva, S., Bon, H. B., De Almeida, S., Mote, J., Brouwers, S., Sani, M., & Fol, N. (2023). Integrated analysis of online signals and insight generation about digital conversations on COVID-19 vaccines in Eastern and Southern Africa: A longitudinal analysis of social listening data. BMC Proceedings, 17(Suppl 7), 7. https://doi.org/10.1186/s12919-023-00261-2
Zhang, Y., Chen, F., & Rohe, K. (2022). Social media public opinion as flocks in a murmuration: Conceptualizing and measuring opinion expression on social media. Journal of Computer-Mediated Communication, 27(1), zmab021. hhtps://doi.org/10.1093/jcmc/zmab021
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2026 วารสารนิเทศศาสตร์ มสธ.
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
