1.20 Data Storytelling Final Report
120 วัน ‘ความหวัง’ หรือ ‘มายา’ แสงสว่างริบหรี่ที่ปลายอุโมงค์ของผู้ประกอบการ
ที่มาและความสำคัญของงานนี้
นโยบายการเปิดประเทศภายใน 120 วันของนายกรัฐมนตรี ถือเป็นนโยบายที่จะช่วยกระตุ้นเศรษฐกิจในวิกฤตการณ์โรคระบาดโควิด-19 นายพิพัฒน์ รัชกิจประการ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา เผยว่า การเปิดประเทศภายใน 120 วันรับนักท่องเที่ยวต่างชาติที่ฉีดวัคซีนแล้วเดินทางมาเที่ยวประเทศไทยโดยไม่ต้องกักตัว ตามเป้าหมายของพลเอกประยุทธ์ จันทร์โอชาที่จะเริ่มในวันที่ 1 กรกฎาคมนี้ ที่ภูเก็ต จากมาตรการ “ภูเก็ต แซนด์บ็อกซ์” ต่อเรื่องนี้นายกรัฐมนตรี ได้กล่าวถึงประเด็นนี้ในการประชุมศูนย์บริหารสถานการณ์การแพร่ระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (โควิด-19) หรือ ศบค.ในวันนี้ (วันที่ 18 มิถุนายน 2564) ว่า “ที่บอกการเปิดประเทศภายใน 120 วันที่แถลงออกไป ที่ให้นักท่องเที่ยวต่างชาติที่ฉีดวัคซีนแล้วมาเที่ยวได้ทั่วประเทศไทยโดยไม่ต้องกักตัวนั้น หมายความว่าใน 77 จังหวัดของไทย จังหวัดไหนพร้อมก็เปิดได้ ซึ่งก็ต้องเข้าใจว่าเปิดเฉพาะจังหวัดที่มีการติดเชื้อน้อย เช่น กรุงเทพฯพอถึงเวลานั้น ในเดือนตุลาคม ถ้ากรุงเทพฯยังมีผู้ติดเชื้อ 500–600 คน ก็ยังไม่เปิด ต้องไปดูว่าจะเปิดได้การติดเชื้อต้องไม่เกิน 20–30 คน จึงจะเปิดได้” การเปิดประเทศ นอกจากเป็นการขับเคลื่อนเศรษฐกิจช่วยต่อชีวิตให้ผู้ประกอบการท่องเที่ยว ที่ไม่มีความหวัง เกิดแสงสว่างปลายอุโมงค์ มีทิศทางเปิดประเทศที่แน่นอน แต่ยังต้องคำนึงถึงความพร้อมด้านความปลอดภัย และสุขภาพของประชาชนในท้องถิ่นนั้นๆด้วย (ฐานเศรษฐกิจ, 2564)
จากการระบาดระลอกที่ 3 เศรษฐกิจชะงัก ธุรกิจมากมายต้องปิดตัวลง แม้จะมีมาตรการการเยียวยาช่วยเหลือ อาจจะไม่ครอบคลุมผู้ประกอบการทุกประเภท จากการติดตามข่าวในทุกวันจะเห็นว่าภาครัฐมีการออกประกาศ คำสั่งและมาตรการต่างๆ บ่อยครั้ง ประกอบกับจำนวนผู้ติดเชื้อที่เพิ่มขึ้นแต่ละวันและการจัดสรรวัคซีนยังไม่ทั่วถึง อาจส่งผลให้การเปิดประเทศต้องเลื่อนไปก่อน จึงเกิดแรงจูงใจในการทำ data story นี้ โดยอยากเป็นสื่อกลางในการนำเสนอเสียงของผู้ประกอบการในเขตพื้นที่กรุงเทพมหานครเกี่ยวกับความรู้สึกและความคิดเห็นที่มีต่อนโยบายการเปิดประเทศใน 120 วันของนายกรัฐมนตรี เพื่อสะท้อนให้ภาครัฐและหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง รวมถึงผู้ประกอบการรายอื่นๆได้เห็นถึงการดำเนินการธุรกิจในสถานการณ์โควิด-19 ของผู้ประกอบการผ่านการเล่าเรื่องที่เข้าใจง่าย เกิด impact ในวงกว้าง ภาครัฐหรือหน่วยงานที่เกี่ยวข้องได้นำข้อมูลชุดนี้ไปประกอบการพิจารณานโยบาย ประกาศ และมาตรการช่วยเหลือ ถือเป็นเจตนาดีในการเสนอแนะแนวทางช่วยเหลือที่ตรงต่อเป้าประสงค์ของผู้ประกอบการมากยิ่งขึ้น
บทเรียนที่ได้เรียนรู้ (What I learned?)
1) Ask good Questions
เริ่มตั้งแต่บทเรียนในคลาสเรื่อง The Power of Questions คำถามที่ดี ซึ่งอธิบายต่อได้ว่า ก่อนที่จะเกิด data story นั้นมีจุดเริ่มต้นมาจากการตั้งคำถาม ไม่ใช่เพียงคำถามธรรมดาแต่เป็นคำถามที่ดี หมายถึง คำถามที่สามารถเชื่อมโยงหรือสะท้อนข้อมูลบางสิ่งบางอย่างที่จะทำให้เกิด impact ในวงกว้างทั้งในระดับเล็ก-ระดับใหญ่ คำถามที่ดีจะนำไปสู่การวัดผลเชิงรูปธรรม แต่ก่อนที่เราจะตั้งคำถามได้เราจำเป็นต้องมีข้อมูลหรือทฤษฎีที่มากพอในการตั้งคำถามด้วย โดยวิธีการตั้งคำถามพื้นฐานง่ายๆ คือ การตั้งคำถามด้วย (Open-Ended Question: 5W1H) แบ่งเป็น Who? • What? • When? • Where? • Why? • How? ที่นำมาสู่การเจาะลึกประเด็นลงเรื่อยๆ จนถึงการกำหนดกรอบของคำถาม (Reframing the question) เพื่อการสร้างนวัตกรรมหรือการค้นหาสิ่งใหม่ๆ
จากนั้นได้เข้าสู่กระบวนการทำงานกลุ่มโดย Group Brainstorm เลือกประเด็นที่สนใจ คือ ประเด็นทางสังคม ตอนแรกมุ่งไปที่หัวข้อการฉีดวัคซีนเป็นหลัก โดยสมาชิกกลุ่มตั้งคำถามที่อยากทราบว่า เมื่อเริ่มฉีดวัคซีนครบโดสแล้ว สถานการณ์จะดีขึ้นจริงไหม? กับหลังจากฉีดวัคซีนครบ 2 โดสแล้วควรเปิดประเทศไหม? ณ ช่วงนั้นมีการแถลงการณ์นโยบายเปิดประเทศ 120 วันของนายกรัฐมนตรีซึ่งเป็นประเด็นที่ประชาชนให้ความสนใจ ทางกลุ่มเห็นว่าสามารถนำไปค้นคว้าต่อได้ จึงสรุปหัวข้อใหม่เป็น ประชาชนในเขตพื้นที่กรุงเทพมหานครรู้สึกอย่างไรกับนโยบายการเปิดประเทศใน 120 วัน? ขั้นตอนนี้ได้เรียนรู้การ Grouping คำถามที่คล้ายกันดังรูป
จะเห็นว่าคำถามที่กล่าวมาก่อนหน้ามีหลากหลายประเด็น ไม่ว่าจะเป็นเรื่องนโยบายการเปิดประเทศใน 120 วัน หรือเรื่องการฉีดวัคซีน อีกทั้งประชากรที่วางไว้ เป็นประชาชนไทย ซึ่งกว้างและไม่มีความเจาะจงเฉพาะ เมื่อทำการ Grouping จึงนำมาสู่ Revise questions (การตั้งคำถามใหม่) ที่ช่วยให้เห็นทิศทางในการหาคำตอบชัดเจนขึ้น จุดนี้เห็นว่า การตั้งคำถามที่ดี (Ask good questions) ทำให้เห็นถึงตัวแปรหรือทิศทางในการหาคำตอบ (การรวบรวมข้อมูล) อย่างเป็นรูปธรรมดังรูป
ทำให้สามารถวาง SMAC ในแต่ละองค์ประกอบชัดเจนขึ้นตั้งแต่
S-Sender กำหนดว่าเราจะสื่อสารในฐานะของใครโดยเลือกเป็น สมาคมผู้ประกอบกิจการและธุรกิจ SME กรุงเทพมหานคร
M-Message ที่จะสื่อสาร คือ เสียงสะท้อนความคิดเห็นและความรู้สึกของผู้ประกอบการในกรุงเทพมหานครที่มีต่อรัฐบาลที่กำหนดนโยบายการเปิดประเทศใน 120 วัน
A-Audience มุ่งเจาะจงไปที่กลุ่มเป้าหมายหลัก คือ ภาครัฐและหน่วยงานที่เกี่ยวข้องและรอง คือ ผู้ประกอบการ (ในพื้นที่จังหวัดอื่นๆ)
โดยเลือก C-Channels ที่ตอบโจทย์ Audience เป็น Facebook และ YouTube
2) Data Collection
นำมาสู่การสร้าง Data Dictionary ในการกำกับข้อมูล ทำ Data Collection ซึ่งในงานนี้ได้มีการวางแผนการค้นคว้าข้อมูลและการเก็บข้อมูลจาก 2 แหล่ง คือ ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary Data) ได้แก่ แบบสอบถาม Online และแบบสัมภาษณ์เชิงลึกจากผู้ประกอบการในเขตกรุงเทพมหานคร ซึ่งในการเก็บแบบสอบถามและแบบสัมภาษณ์เป็นขั้นตอนที่ต้องใช้ระยะเวลาในเก็บข้อมูลและคำนึงถึงจำนวนผู้ตอบ ยิ่งเก็บได้จำนวนมากยิ่งมีผลต่อความแข็งแรงของข้อมูล แม้ว้าจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามจะได้มาเพียง 100 คน แต่ก็สามารถสะท้อนเสียงของผู้ประกอบการได้ รวมถึงแบบสัมภาษณ์จำนวน 5 ราย เนื่องจากเป็นแบบสัมภาษณ์ที่เกี่ยวกับธุรกิจ ผู้ศึกษาต้องมีการสอบถามความยินยอมในการตอบก่อน และข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data) ที่มาจากการค้นคว้าแหล่งข้อมูลออนไลน์ต่างๆ ได้แก่ ประกาศ คำสั่ง และมาตรการของภาครัฐ สำนักข่าวออนไลน์ เว็บไซต์ของหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง
3) Data Preparation
การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) เดิมมีความเข้าใจว่าจำเป็นต้องใส่ทุกข้อมูลที่ค้นพบมา ทำให้ข้อมูลเยอะเกินความจำเป็น (Information overload) ยากต่อการตัดสินใจในการเลือกใช้และเสียเวลาในการตัดทอนเนื้อหา เมื่อได้เรียนรู้พบว่าไม่จำเป็นต้องนำทุกรายละเอียดมาใส่ เน้นข้อมูลที่สะท้อนความรู้สึกมากที่สุดหรือผลลัพธ์ที่สำคัญที่สร้าง impact รวมถึงข้อมูลแต่ละชุดสามารถนำมาแปลงเป็นกราฟ ชาร์จหรือใส่ลูกเล่นที่แตกต่างกันได้ เพิ่มความน่าสนใจในการอ่าน
การ Cleansing Data มีความสำคัญมากในการเลือกข้อมูลที่สามารถนำมาใช้วิเคราะห์ได้ ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ และต้องตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อมูลเพื่อป้องกันข้อมูลที่เป็น fake news หรือข้อมูลที่ไม่อัพเดท จากนั้นใช้ทักษะการจัดหมวดหมู่ข้อมูล (Data Category) รวมเนื้อหาที่เป็นเรื่องเดียวกันแล้วจัดลำดับการนำเสนอ ได้แก่ ข้อมูลประกาศ มาตรการ นโยบายของภาครัฐ ข้อมูลการจัดสรรวัคซีน ข้อมูลด้านเศรษฐกิจ ข้อมูลสถานการณ์ผู้ประกอบการ ข้อมูลจากแบบสอบถามและข้อมูลจากแบบสัมภาษณ์
4) Data Analysis
การวิเคราะห์ข้อมูลในส่วนของแบบสอบถามและแบบสัมภาษณ์ เนื่องจากหลายส่วนในแบบสอบถามเป็นการเปิดให้แสดงความคิดเห็น จึงต้องมีการวิเคราะห์และตีความข้อมูล นำมาเรียบเรียงประโยคจากภาษาพูดให้เป็นภาษาเขียนที่แสดงให้เห็นถึงน้ำเสียงของผู้ประกอบการ รวมถึงการแปลงข้อมูลเป็นภาพกราฟฟิกเพื่อให้อ่านและเข้าใจง่ายขึ้น
5) Data Storytelling
ขั้นตอนนี้ได้เรียนรู้ใน 2 ประเด็น คือ
- การวางโครงเรื่อง: วางโครงเรื่องโดยใช้กรอบ Model ของ Freytag’s pyramid ในการเล่าเรื่อง 4 ขั้น ทำให้เห็นทิศทางการไหลของข้อมูลตั้งแต่ setting >>> hook >>> aha moment >>> solution & next step เดิมคิดว่าการวางโครงเรื่องจะเน้น hook ตรงกลางเรื่องแล้วจบแบบปลายปิดหรือปลายเปิด ที่ให้ผู้ชมไปคิดต่อเอง แต่เมื่อได้ทราบวิธีการในการวางโครงต่างๆ ทำให้เห็นว่าการเปิดเรื่องมีวิธีการที่หลากหลาย เราสามารถนำเสนอ climax ตอนต้นเพื่อเปิดปมให้ผู้ชมอยากรู้ที่มาและความเป็นไปต่อได้ ซึ่งงาน data story นี้ทางทีมได้มีการวาง storyboard ดังรูป
2. การสื่อสาร: ไม่เพียงแต่คำนึงถึงการสื่อสารกับผู้ชม แต่รวมถึงการสื่อสารกันเองระหว่างสมาชิกกลุ่มเพราะหลังจากขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว การนำข้อมูลมาสรุปทำเป็น Storyboard สำหรับ Motion Graphic มีความสำคัญไม่แพ้กัน สมาชิกแต่ละคนมีภาพในหัวที่แตกต่างกันและการตีความข้อมูลต่างกัน เมื่อมาสู่ขั้นตอนการวาง storyboard จึงมีการพูดคุยกันและลองเขียนแบบร่างโดยกำหนดจุดเริ่มต้นและจุดจบของ Story ซึ่งจากประสบการณ์ภูมิหลังที่แตกต่างกันทำให้ได้ไอเดีย วิธีการ รวมถึง mood & tone ที่หลากหลาย ต้องมีการพูดคุยเพื่อหาข้อสรุปและสร้างความเข้าใจตรงกัน จากนั้นจึงทำการวางโครงร่างของ storyboard ออกมาเป็นชิ้นงานในที่สุด
ดูผลงานเต็มๆ ได้ที่ https://youtu.be/3vu5oAMagco
ชอบทักษะหรือประเด็นที่ได้เรียนรู้จากการสร้าง data story อะไรบ้าง? (What I like?)
สิ่งที่ชอบจากการเรียนวิชานี้คือ การได้ฝึกทักษะที่หลากหลายในการสร้าง data story คือ ทักษะการคิด การจัดระบบข้อมูล การวางโครงเรื่องในการนำเสนอ รวมถึงบทเรียนจากวิทยากรได้แก่ คุณหนุ่ยและ Punch Up
บทเรียนที่ชอบจากคุณหนุ่ยได้นำเรื่อง 4 Level of Keyword เกี่ยวกับการหา Insight โดยใช้ Social listening tool แบ่งออกเป็น 4 ระดับในการค้นหา ได้แก่ Direct> Category> Context> Creative ซึ่งในแต่ละระดับจะมีการค้นหาที่ลงลึกแตกต่างกันไป จากเดิมที่ใช้ Social listening tool มักจะค้นหาเพียงแค่ระดับ Direct และ Category ทำให้ได้ข้อมูลแบบกว้างๆ หรือข้อมูลที่ค้นพบไม่ได้มีความแตกต่างกันมากนัก เมื่อได้เรียนรู้การใส่ keyword ที่มีความเฉพาะหรือการใส่อีโมจิเข้ามาช่วยในการค้นหา ทำให้เห็นถึง insight ที่หลากหลายและยังสะท้อนถึงอารมณ์ความรู้สึกด้วย รวมถึงขั้นตอน 4 ข้อในการค้นหา data ได้แก่
1.What you want to know ตั้ง objective หลายๆครั้งมักจะเริ่มต้นด้วยการตั้งคำถามและการหาคำตอบ แต่ลืมวางวัตถุประสงค์ทำให้หาข้อมูลไม่ตรงกับหัวข้อที่วางไว้ หลังจากที่ตั้งคำถามแล้ว ต่อมาได้คิดวัตถุประสงค์ต่อเพื่อเป็นกรอบในการหาคำข้อมูลต่อในขั้นต่อไป
2.Data อะไรบ้างที่จะนํามาใช้ เพื่อช่วยกําหนดทิศทาง
3.How รู้ได้อย่างไร ด้วยการใช้ Tools ขั้นนี้ได้นำไปใช้กับ Social Listening tools ต่างๆ แต่ดูในระดับที่ลึกมากกว่าแค่จำนวนที่คนพูดถึง แต่มองไปยัง insight sentimental หรือคำค้นหาอื่นๆที่เกี่ยวข้องด้วย
4.So รู้แล้วทําอะไรต่อ>>> Action เมื่อรวบรวมข้อมูลตามขั้นตอนข้างต้นแล้ว ขั้นสุดท้ายคือการ Action โดยการสรุปแล้วเล่าออกมาเป็น data storytelling ในรูปแบบที่เหมาะสมกับเนื้อหานั้น โดยที่ไม่ลืมว่า Data คือสิ่งที่ช่วยหาคําตอบ แต่ต่างกันตรงวิธีการวิเคราะห์และการตีความ และ Data สัมพันธ์กับพฤติกรรมที่สะท้อนถึง insight ของคน
บทเรียนที่ชอบจาก Punch Up ความรู้เกี่ยวกับองค์ประกอบในการออกแบบ Data Visualization ให้มีความดึงดูดและน่าสนใจ ได้แก่ การจัด text รูปแบบ ชาร์จต่างๆในการนำเสนอ การเพิ่มหรือลดขนาดสเกลของชาร์จ การออกแบบกราฟให้ดู minimal การเคลื่อนไหวของชาร์จ โทนสี การเลือกใช้คำที่น่าสนใจหรือให้ความรู้สึกสนุก ตัวอย่างในชิ้นงานที่นำเสนอ ใช้คำว่าแบบสอบถามซึ่งดูเป็นทางการหรือทำให้นึกถึงงานวิจัยมากเกินไป หากเปลี่ยนมาตั้งหัวข้อเป็นคำพูดหรือเลือกใช้คำที่ดึงอารมณ์แทน จะสะกดให้ผู้ชมอยากติดตามต่อ หรือตอนจบที่นำเสนอมาตรการช่วยเหลือของผู้ประกอบการ ยังไม่สะท้อนให้เกิดจินตภาพของผู้ประกอบการ มาตรการที่รัฐมีอยู่แล้วให้ตัดออก เพิ่มมาตรการหรือเน้นไปที่การช่วยเหลือที่เร่งด่วนดีกว่า ในส่วนนี้ก็ได้นำไปปรับปรุงแก้ไขใน final motion graphic ต่อไป
นำไปประยุกต์ใช้กับงานที่ทำอยู่ หรือการทำวิทยานิพนธ์/IS ในอนาคตอย่างไร? (What to do next?)
ประยุกต์ใช้ใน 2 เรื่อง ได้แก่
1. การค้นหาข้อมูลเชิงลึก กล่าวคือ การจัดการและการวิเคราะห์ data ไม่ว่าจะเป็นในการทำวิทยานิพนธ์ Marketing Research การทำ Customer Journey Map ในการวิเคราะห์หา insight ของลูกค้าอย่างละเอียด หรือการใช้ฐานข้อมูลทางธุรกิจมาวิเคราะห์องค์กรและคู่แข่ง เพื่อการจัดการข้อมูลขององค์กรอย่างมีระบบ สร้างความเข้าใจในสถานการณ์และวางแผนกลยุทธ์ใหม่ๆจาก data ที่ได้มา
2. การจัดการข้อมูลและรูปแบบการนำเสนอ กล่าวคือ จากประสบการณ์ทำงานที่ผ่านมา การประชุมขององค์กรมักเปิดเป็นสไลด์ที่ข้อมูลเยอะ เน้นข้อความเป็นหลัก แต่ใช้เวลานำเสนอเพียงไม่กี่ชั่วโมง แม้จะมีการจดบันทึกก็ไม่สามารถจดรายละเอียดได้ครบทุกส่วน เมื่อได้ทราบถึงการจัดการข้อมูล การวางโครงเรื่อง การจัดลำดับความสำคัญของเนื้อหาก่อน-หลัง และรูปแบบข้อความ ภาพ ภาพเคลื่อนไหวในการนำเสนอ เป็นต้น มีประโยชน์ในการทำ presentation เพื่อให้ทุกคนที่เข้าร่วมองค์ประชุมจดจำและเข้าใจเนื้อหาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แม้จะไม่ได้จดเป็นลายลักษณ์อักษรแต่ยังมีภาพหรือข้อมูลประมวลอยู่ในสมอง และลดเวลาในการนำเสนองานอีกด้วย
ผู้เขียน: นางสาวชนมน พาวงษ์ คณะนิเทศศาสตร์และนวัตกรรมการจัดการ สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์
อ้างอิง: ฐานเศรษฐกิจ. (2564). เปิดเงื่อนไข“120วันเปิดประเทศ”พื้นที่ไหนรับนักท่องเที่ยวได้ก่อน. สืบค้น 20 มิถุนายน 2564, จาก https://www.thansettakij.com/content/business/484528?fbclid=IwAR18AaEphBYfrXCgSIgCm00aHdgYWpFHOUOH6Zcd8gGa0wra7YnzmtmR1BM
