ข้อมูลสามารถสร้างคุณค่าได้

ทุกวันนี้เราอยู่ในยุคที่เรียกตัวเองได้เต็มปากว่า ประชากรดิจิทัล (Digital Natives) กล่าวคือ เรามีสื่อเพื่อรับสาร เราสร้างสื่อเพื่อส่งสาร เรามีฟังก์ชันการใช้ชีวิตอยู่ภายใต้ความเป็นดิจิทัลผ่านเทคโนโลยีในมือพวกเราตลอดเวลา พูดง่ายๆ ก็คือ เราเป็นผู้บริโภคข้อมูล และก็ยังเป็นผู้สร้างข้อมูลบนโลกเสมือนหรืออินเทอร์เน็ตระดับมือโปรกันทั้งนั้น

เมื่อเป็นเช่นนี้ จึงมีหลายองค์กรในโลก ไม่ว่าจะเป็นภาครัฐ เอกชน หรือผู้ให้บริการบนอินเทอร์เน็ตเล็งเห็นว่า ข้อมูลจำนวนมหาศาลหรือข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ที่ถูกสร้างขึ้นบนอินเทอร์เน็ต เมื่อนำมาเข้าสู่กระบวนการวิเคราะห์อย่างมีรูปแบบ เราจะสามารถนำผลลัพธ์ ผลสัมฤทธิ์ หรือนัยสำคัญจากการวิเคราะห์ข้อมูลนั้น มาสร้างคุณค่าเพื่อต่อยอดเป็นผลิตภัณฑ์ใหม่ รูปแบบบริการใหม่ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการทำงาน ขยายผลต่อยอดธุรกิจ หรือแม้แต่เปลี่ยนแปลงกลไกของสังคมในปัญหาน้อยใหญ่ที่มีอยู่ได้

GetStray เพื่อนรักจรจัด เป็นโครงการเพื่อการสำมะโมน้องหมา โดยเฉพาะสุนัขจรจัดหรือสุนัขที่ไม่มีเจ้าของ (ในประเทศไทย) ออกแบบและพัฒนาขึ้นเพื่อการสร้างความร่วมมือเชิงข้อมูล

ความร่วมมือเชิงข้อมูล?

GetStray ทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มกลางที่เชื่อมโยงข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล และส่งต่อข้อมูลที่มีคุณค่าไปยังผู้เกี่ยวข้อง สร้างโครงการขนาดย่อมในการทดลองแก้ไขปัญหาในจุดเล็กๆ แล้วสร้างแรงกระเพื่อมไปสู่การแก้ไขปัญหาวงกว้าง โดยอาศัยการสร้างข้อมูลจากอาสาสมัครจำนวนมาก ที่เรียกว่า แหล่งข้อมูลจากมนุษย์หรือ Crowdsourcing ในการส่งรายงานสุนัขจรจัดผ่านเทคโนโลยีในสมาร์ทโฟน ได้แก่ ภาพ พิกัดที่ตั้ง และข้อมูลอื่นๆ ที่มีนัยสำคัญต่อการให้ข้อเท็จจริงของสุนัขจรจัด ส่วนนี้แพลตฟอร์ม GetStray จะสร้างความร่วมมือกับผู้คนทั่วไปที่มีจิตอาสาในการช่วยส่งข้อมูล

จากนั้น GetStray จะนำข้อมูลที่ได้รับมาเข้าสู่การวิเคราะห์รูปภาพ วิเคราะห์พิกัดที่ตั้ง เทียบกับบริบทของพื้นที่จากแผนที่ที่มีความละเอียดของข้อมูล และวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติมอื่นๆ ที่ถูกส่งแนบมาพร้อมกับรูปภาพและพิกัด อาศัยการวิเคราะห์ภาพด้วยระบบอัตโนมัติ เราสามารถตรวจหาสุนัขในภาพ ซึ่งอาจรวมไปถึงจำนวนของสุนัข สีของสุนัข และสายพันธุ์ (หากมีข้อมูลเพียงพอในระบบ) และสภาพแวดล้อมอื่นๆ ในภาพได้ เหล่านี้เป็นรายละเอียดเล็กๆ ที่นำมาสร้างความน่าเชื่อถือให้กับข้อมูล ผ่านเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ นอกจากนั้น ยังมีทีมนักวิจัยที่ทำหน้าที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลอีกครั้งหนึ่งด้วย ส่วนนี้เรียกว่า ความร่วมมือระหว่างมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการสร้างความชอบธรรมให้กับข้อมูล

ต่อมา GetStray จะนำข้อมูลที่วิเคราะห์ได้จากระบบปัญญาประดิษฐ์และข้อมูลรายงานจากทีมวิจัย มาเข้าสู่การพัฒนาโมเดล Crowdsourcing ตามมาตรฐานที่ใช้งานกันในระดับสากล กล่าวคือ มีการนำข้อมูลจากความร่วมมือของผู้คนที่เข้าร่วมโครงการฯ ซึ่งผ่านการวิเคราะห์แล้ว มาประเมินผลกระทบ ประเมินความน่าเชื่อถือ และนำเสนอในรูปแบบที่มีคุณค่าต่อการนำไปสร้างผลกระทบเชิงบวกในการแก้ไขปัญหาสุนัขจรจัด ตามบริบทพื้นที่หรือข้อเท็จจริงของข้อมูล ในทางปฏิบัติ

GetStray จะออกรายงานเปิดผนึก (จดหมายเปิดผนึก) ส่งถึงผู้เกี่ยวข้องทุกฝ่ายโดยมีการคิด ออกแบบ และจัดสรรรายชื่อผู้เกี่ยวข้องไว้ล่วงหน้าแล้ว (โมเดลนี้เรียกว่า Level of Involvement) เพื่อสร้างความตระหนักต่อปัญหาโดยที่มีข้อมูลเป็นตัวอ้างอิงอย่างแท้จริง และสร้างคำมั่นสัญญาว่า หากข้อมูลหรือข้อเท็จจริงมีจำนวนมากเพียงพอ (มีผลกระทบจริงตามบริบทตรวจสอบได้) ผู้เกี่ยวข้องทั้งหมด (ทั้ง Spply Chain) จะต้องมาร่วมกันสร้างแคมเปญขนาดย่อม หรือ Micro-campaign เพื่อทดลองสร้างกิจกรรมการแก้ไขปัญหาสุนัขจรจัดในพื้นที่ที่มีศักยภาพมากที่สุดหรือมีปัญหาน่าสนใจมากที่สุด

นั่นคือ สิ่งที่จะเติมเต็มกลับไปที่จิตอาสาที่ส่งข้อมูลมาให้ว่า ส่งข้อมูลรายงานมาแล้ว ได้อะไร? เขามีส่วนในการแก้ไขปัญหาอย่างไร? มันคือ Reward ทางใจและทางกายภาพที่เขามองเห็นได้

ส่วนสุดท้ายนี้ เรียกว่า ความร่วมมือระหว่าง GetStray กับผู้เกี่ยวข้อง เป็นการตอบโจทย์และสร้างคุณค่ากลับไปยังผู้รายงาน เหนือสิ่งอื่นใด สุนัขจรจัดจะได้รับการเหลียวแลและแก้ไขปัญหาโดยมีข้อมูล (บริบท ข้อเท็จจริง) เป็นตัวตั้ง ไม่ใช่การนั่งเทียน หรือคิดแก้ปัญหาแบบ CRS มาแล้วไป จับต้องเป็นครั้งคราว แบบที่เคยเป็น

GetStray ไม่ใช่แพลตฟอร์มที่จะแก้ไขทุกปัญหา ทุกมิติ หรือทุกประเด็นได้ในความซับซ้อนของการจัดการสุนัขจรจัด และ GetStray คงไม่ใช่แอปพลิเคชันอันสมบูรณ์แบบที่จะเปลี่ยนแปลงทัศนคติหรือ Mindset ของทุกคนได้ แต่ GetStray มุ่งมั่นพยายามใช้ข้อมูลจากมือของทุกคน มาทดลองสร้างคุณค่า ร่วมกับผู้ที่เห็นคุณค่าของมันร่วมกัน แบ่งปันคุณค่าระหว่างกัน ตั้งแต่ผู้รายงาน ตัวกลาง และผู้เกี่ยวข้อง แล้วย้อนกลับไปสู่การนำข้อมูลไปทดลองสร้างการแก้ไขปัญหา โดยเริ่มจากจากจุดเล็กๆ

ถ้าเราคิดถูก ถึงจุดนี้ คุณอาจจะพอจับความเชื่อมโยงได้ว่า ข้อมูลจะสร้างคุณค่าได้จริง

ถ้าหากเราคิดผิด เราก็จะลองลงมือทำ เพราะเรายังเชื่อในคุณค่าของข้อมูลเสมอ

ไม่ใช่เพียงเราที่คิดได้ ยังมีแพลตฟอร์มอีกมากมายในโลกที่ใช้วิธีคิดและสร้างคุณค่าที่แท้จริงจากคุณค่าของข้อมูลดิจิทัลเช่นเดียวกันกับเรา