ความขัดแย้งในโลกออนไลน์ไม่ควรถูกละเลย เพราะมันส่งผลต่อความรู้สึก ความกลัว และการตัดสินใจของผู้คนในโลกจริง
เราทำงานนี้เพื่อเปิดเผยอุณหภูมิของสังคม ให้หน่วยงาน องค์กร สื่อมวลชน และประชาชนทั่วไป สามารถมองเห็นความเสี่ยงได้ทันเวลา เพื่อร่วมกันออกแบบการสื่อสารที่ลดความเกลียดชัง สร้างความเข้าใจ และป้องกันไม่ให้ความรุนแรงเกิดขึ้น
เราเชื่อว่า ข้อมูล คือฐานรากของความเข้าใจและการสร้างความร่วมมือเพื่อสันติภาพในยุคดิจิทัล
Online conflict should not be ignored, as it shapes people’s emotions, fears, and real-world decisions.
We do this work to make visible the emotional temperature of society—so that institutions, organizations, the media, and the public can recognize emerging risks in time, and collaborate to design communication that reduces hate, fosters understanding, and prevents violence.
We believe that data is the foundation of shared understanding and collaboration—for peace in the digital age.
Methodology
การติดตามสถานการณ์ความตึงเครียดบริเวณชายแดนไทย-กัมพูชา ภายใต้โครงการ “Why Is There So Much Anger?: Exploring Emotional Landscapes and Online Narratives Amid Thailand–Cambodia Border Tensions” เป็นการติดตามและสำรวจภูมิทัศน์ทางอารมณ์และเรื่องเล่าที่เกิดขึ้นในสื่อสังคมออนไลน์
1. วิธีการเก็บข้อมูล
โครงการนี้เก็บรวบรวมข้อมูลความเห็นในสื่อสังคมออนไลน์ในแฟลตฟอร์ม X ด้วย keyword-based approach ครอบคลุมช่วงเวลาตั้งแต่วันที่ 13 พฤษภาคม ถึง 20 สิงหาคม 2025 โดยแบ่งเป็นการเก็บข้อมูล 6 ครั้ง ได้แก่
- ครั้งที่ 1 วันที่ 11 มิถุนายน ใช้คำสำคัญจำนวน 111 คำ
- ครั้งที่ 2 วันที่ 25 มิถุนายน ใช้คำสำคัญจำนวน 269 คำ
- ครั้งที่ 3 วันที่ 10 กรกฎาคม ใช้คำสำคัญจำนวน 290 คำ
- ครั้งที่ 4 วันที่ 24 กรกฎาคม ใช้คำสำคัญจำนวน 335 คำ
- ครั้งที่ 5 วันที่ 4 สิงหาคม ใช้คำสำคัญจำนวน 11 คำ
- ครั้งที่ 6 วันที่ 21 สิงหาคม ใช้คำสำคัญจำนวน 407 คำ
2. การวิเคราะห์ข้อมูล
ข้อมูลที่ได้จะถูกนำมาวิเคราะห์ทั้งในเชิงปริมาณและคุณภาพ โดยใช้กระบวนการวิเคราะห์แก่นสาร (Thematic analysis) ซึ่งกำหนดหน่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล (unit of analysis) คือ เนื้อหาของเรื่องเล่า เพื่อนำไปสู่การวิเคราะห์รูปแบบของเรื่องเล่าความรุนแรงบนสื่อสังคมออนไลน์ (Narrative of violence) ซึ่งเป็นกรอบการวิเคราะห์หลักในการศึกษาครั้งนี้
นอกจากนั้น เพื่อให้เข้าใจภูมิทัศน์ทางอารมณ์ที่ลึกขึ้น ทีมวิจัยยังมุ่งวิเคราะห์ 1) อารมณ์ (Sentiment Analysis) เพื่อจำแนกข้อความตามโทนอารมณ์ ได้แก่ เชิงบวก เชิงลบ และเป็นกลาง รวมถึงการตรวจจับข้อความที่เข้าข่าย Hate Speech และ 2) การสร้างแบบจำลองหัวข้อ (Topic Modeling) เพื่อค้นหาและจัดกลุ่มประเด็นหลักและประเด็นที่เกิดขึ้นใหม่ ซึ่งสะท้อนความกังวลของสังคมออนไลน์ต่อประเด็นความขัดแย้งทางการเมือง และความสัมพันธ์ระหว่างประเทศ โดยมีรายละเอียดดังนี้
2.1 Narrative of violence
ในปี 1969 โยฮัน กัลตุง นักสังคมวิทยาชาวนอร์เวย์เสนอกรอบแนวคิดความรุนแรงไว้สองประเภท ได้แก่ 1) ความรุนแรงระดับบุคคลหรือความรุนแรงทางตรง (personal/indirect violence) ซึ่งมักจะเป็นความรุนแรงทางกายภาพที่มีผู้กระทำ การกระทำ และผู้ถูกกระทำชัดเจน (subject-action-object) และ 2) ความรุนแรงเชิงโครงสร้างหรือความรุนแรงทางอ้อม (structural/indirect violence) ที่ปรากฏในรูปแบบความอยุติธรรมทางสังคมหรือเหลื่อมล้ำทางสังคมนั่นเอง (Galtung, 1969)[1]
ถึงแม้ความรุนแรงเชิงโครงสร้างจะส่งผลกระทบในระดับบุคคลด้วย แต่ผู้ได้รับผลกระทบอาจไม่รับรู้ว่าตนเองเป็นเหยื่อของโครงสร้างทางสังคมหรือที่เรียกกันว่า “จิตสำนึกลวง” (false consciousness) (Engels, 1968 [1893])[2] (Lukács, 1972)[3] จิตสำนึกลวงไม่สามารถเกิดขึ้นได้หากปราศจากกระบวนการที่เรียกกันว่า “ความรุนแรงทางวัฒนธรรม” (Cultural Violence) ซึ่งเป็นกรอบแนวคิดความรุนแรงที่กัลตุงเสนอเพิ่มเติมในภายหลังเพื่ออธิบายกระบวนการทำงานทางความคิดที่ส่งเสริมค้ำจุนให้ความเหลื่อมล้ำดำรงอยู่ต่อไปได้
กัลตุงให้คำนิยาม “ความรุนแรงทางวัฒนธรรม” ไว้ว่า “แง่มุมใด ๆ ของวัฒนธรรมที่ถูกใช้เพื่อสร้างความชอบธรรมให้แก่ความรุนแรงทางตรงและความรุนแรงเชิงโครงสร้าง” (Galtung, 1990, p. 291)[4] เนื่องจากความรุนแรงทางวัฒนธรรมเป็นการทำงานในระดับอุดมการณ์ มันจึงมักปรากฏในปริมณฑลทางวัฒนธรรม เช่น สื่อ ภาษา ศิลปะ ศาสนา วิทยาศาสตร์เชิงประจักษ์หรือกระบวนการทางสัญญะต่าง ๆ
สำหรับโครงการนี้ ทีมวิจัยได้หยิบยกเอาแง่มุมทาง “เรื่องเล่า” (narrative) ในวัฒนธรรมมาเพื่อใช้ในการศึกษากระบวนการสร้างความชอบธรรมให้แก่ความรุนแรงทางตรงและความรุนแรงเชิงโครงสร้างผ่านเรื่องเล่าที่ไหลเวียนอยู่ในวัฒนธรรมนั้น ๆ ในแวดวงทฤษฎีการสื่อสารทางสังคม เป็นที่ยอมรับกันว่า เรื่องเล่าไม่ได้ทำหน้าที่เป็นภาพแทนความจริงเท่านั้น แต่ยังประกอบสร้างความจริงอีกด้วย และเนื่องจากว่าไม่มีใครสามารถยืนอยู่นอกเหนือเรื่องเล่าเพื่อสังเกตการณ์มันอย่างไร้อคติได้ (Baker, 2006, p. 5)[5] เรื่องเล่าจึงเป็นพื้นฐานสำคัญต่อการสร้างโลกและทำความเข้าใจสภาวการณ์ของโลกที่ล้อมรอบตัวเรา ท่ามกลางสถานการณ์ “ความขัดแย้ง” เรื่องเล่าที่เราเลือกรับเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในการทำความเข้าใจโลกรอบตัวเราจึงมีบทบาทสำคัญเป็นอย่างมากต่อการทำความเข้าใจและ “เลือกข้าง” ในความขัดแย้ง
ในโครงการนี้ทีมวิจัยนำการจัดประเภทเรื่องเล่าในฐานะความรุนแรงทางวัฒนธรรมที่ส่งเสริมความรุนแรงทางตรงและความรุนแรงเชิงโครงสร้างของเทย์เลอร์ โอ’คอนเนอร์ (O’Connor, 2020)[6] มาเป็นกรอบการศึกษาหลัก โดยมีรายละเอียดดังนี้
| เรื่องเล่าในฐานะความรุนแรงทางวัฒนธรรม | |
|---|---|
| เรื่องเล่าที่สร้างความชอบธรรมให้แก่ความรุนแรงทางกายภาพ (ความรุนแรงทางตรง) |
เรื่องเล่าที่ส่งเสริมความอยุติธรรมและความไม่เท่าเทียม (ความรุนแรงเชิงโครงสร้าง) |
|
|
2.2 Sentiment Analysis
แนวทางการวิเคราะห์อารมณ์ของข้อความ (sentiment analysis) แบ่งออกเป็น 3 กลุ่ม ดังนี้
- ข้อความเชิงบวก (Positive) ข้อความที่มีเนื้อหาแสดงความเห็นอกเห็นใจ ความห่วงใย สนับสนุนสันติภาพ ความร่วมมือระหว่างประเทศ สิทธิมนุษยชน รวมถึงการส่งเสริมประชาธิปไตยและเสรีภาพในการแสดงออก
- ข้อความเชิงลบ (Negative) ข้อความที่มีเนื้อหาแสดงความวิตกกังวล ความไม่สบายใจ ความกลัว ความหวาดระแวง การไม่ไว้วางใจ การโจมตีความเชื่อหรือวิถีชีวิต การดูหมิ่น การเหยียดเชื้อชาติ/ชาติพันธุ์ ความเกลียดชัง หรือเสียดสีรุนแรงโดยไม่มีเหตุผลสนับสนุน
- ข้อความเป็นกลาง (Neutral) ข้อความที่มีเนื้อหาข้อมูล ข่าว ข้อเท็จจริง หรือประสบการณ์ส่วนตัวโดยไม่มีอารมณ์หรือการตัดสิน รวมถึงเนื้อหาที่คลุมเครือ (เช่น ถ้อยคำประชดประชัน เสียดสี) ให้พิจารณาเจตนา บริบท และผลกระทบทางสังคมที่อาจเกิดขึ้น หากเนื้อหานั้นยังสามารถถกเถียงได้หรือมีลักษณะเปิดกว้างในการตีความจะจัดว่าเป็นกลาง ไม่ตัดสินว่าเป็นข้อความเชิงบวกหรือลบหากยังไม่มีบริบทที่ชัดเจนเพียงพอ
2.3 Hate Speech
แนวทางการวิเคราะห์ Hate Speech แบ่งออกเป็น 5 ประเภท ดังนี้
- ประเภทที่ 1 การด่าด้วยถ้อยคำหยาบคาย การดูหมิ่นสติปัญญา การแบ่งเขาแบ่งเรา และการสร้างความเป็นอื่น
- ประเภทที่ 2 การเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล การข่มขู่ และการคุกคาม
- ประเภทที่ 3 การเหมารวม การแปะป้าย การลดทอนคุณค่า การลดทอนความเป็นมนุษย์ และการทำให้เป็นปีศาจ
- ประเภทที่ 4 การเลือกปฏิบัติด้วยเหตุแห่งเชื้อชาติ/ชาติพันธุ์ ความเชื่อ หรือความคิดเห็น
- ประเภทที่ 5 การยุยง การยกย่อง การสนับสนุน การให้ความชอบธรรม และการนำเสนอภาพของความรุนแรง
3. วิธีวิเคราะห์ข้อมูล
โครงการนี้ใช้แนวทางการวิเคราะห์แบบผสมผสานระหว่างมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ (Human–AI Collaborative Analysis) เพื่อประมวลและตีความข้อมูลจากสื่อสังคมออนไลน์ที่มีความซับซ้อนและอ่อนไหวต่อบริบททางสังคมและการเมือง โดยมุ่งเน้นทั้งความรวดเร็วในการจัดการข้อมูลจำนวนมาก และความแม่นยำในการตีความสารที่แฝงอยู่ในเนื้อหา โดยมีวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลดังนี้
ขั้นที่ 1 ข้อความทั้งหมดที่เก็บรวบรวมได้จากแพลตฟอร์ม X จะถูกนำเข้าสู่การจำแนกเบื้องต้นด้วยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model: LLM) เพื่อวิเคราะห์ Sentiment รวมถึงการตรวจจับข้อความที่เข้าข่าย Hate Speech ตามแต่ละประเภท และสร้างแบบจำลองหัวข้อ
โดยโมเดลที่ใช้ ผ่านการทดสอบความแม่นยำด้วยการประเมิน confusion matrix โดยอิงจากการสุ่มตัวอย่างข้อความและเปรียบเทียบผลการจำแนกของโมเดลกับการจำแนกโดยนักวิจัย ซึ่งจะเป็นเกณฑ์อ้างอิง (ground truth) สำหรับวัดผลการทำงานของโมเดล ผลการประเมินพบว่าโมเดลสามารถจำแนกได้ด้วยความแม่นยำเฉลี่ยที่ 66% (ที่ระดับความเชื่อมั่น 98% และค่าคลาดเคลื่อน ±2%)
ขั้นที่ 2 หลังจากยอมรับระดับความแม่นยำของแบบจำลอง ทีมวิจัยจึงนำโมเดลไปใช้สำหรับการจำแนกข้อความในทุกชุดข้อมูลที่เก็บมา เพื่อให้สามารถประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งนี้ เพื่อเพิ่มความสม่ำเสมอของผลลัพธ์และลดความคลาดเคลื่อนในการตีความ ทีมวิจัยได้ออกแบบโครงสร้างของ prompt อย่างเป็นระบบเพื่อชี้นำการจำแนกของโมเดลให้สอดคล้องกับบริบททางการเมืองและความอ่อนไหวของประเด็นที่ศึกษา
ขั้นที่ 3 สรุปผลการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ จากการจำแนกเนื้อหาโดยโมเดล
ขั้นที่ 4 ขณะเดียวกัน การวิเคราะห์และตีความเรื่องเล่าความรุนแรงบนสื่อสังคมออนไลน์ (Narrative of Violence) ซึ่งเป็นกรอบวิเคราะห์หลักของโครงการ จะดำเนินการโดยนักวิจัยทั้งหมด ผ่านกระบวนการวิเคราะห์แก่นสาร (Thematic Analysis) เพื่อให้สามารถตีความนัยเชิงอุดมการณ์ โครงสร้างของเรื่องเล่า และพลวัตทางอารมณ์ได้อย่างลุ่มลึกและรอบด้าน
ขั้นที่ 5 สรุปผลการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณและข้อมูลเชิงคุณภาพ พร้อมทั้งสรุปและจัดทำรายงานผลการวิเคราะห์
4. รายการอ้างอิง
- Johan Galtung, “Violence, Peace, and Peace Research,” Journal of Peace Research 6, no. 3 (1969): 167–191.
- Friedrich Engels, Engels to Franz Mehring (New York: International Publishers, 1968 [1893]).
- Georg Lukács, History and Class Consciousness: Studies in Marxist Dialectics (London: The Merlin Press, 1972).
- Johan Galtung, “Cultural Violence,” Journal of Peace Research 27, no. 3 (1990): 291–305, https://doi.org/10.1177/0022343390027003005.
- Mona Baker, Translation and Conflict: A Narrative Account (Oxon: Routledge, 2006).
- Tim O’Connor, “A Typology of Violence,” Everyday Peacebuilding, 2020, https://everydaypeacebuilding.com/a-typology-of-violence/.