การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เพื่อสร้างสรรค์คอนเทนต์บน YouTube และ TikTok
คำสำคัญ:
ปัญญาประดิษฐ์, การวิเคราะห์ข้อมูล, การสร้างสรรค์คอนเทนต์, จริยธรรมดิจิทัล, เศรษฐกิจสร้างสรรค์บทคัดย่อ
ในยุคเศรษฐกิจสร้างสรรค์ (Creator Economy) ที่ขับเคลื่อนด้วยแพลตฟอร์มวิดีโอออนไลน์ การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) ได้กลายเป็นหัวใจสำคัญในการผลิตและเผยแพร่คอนเทนต์บน YouTube และ TikTok บทความวิชาการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษารูปแบบการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดังกล่าวในการสร้างสรรค์คอนเทนต์ และเพื่อวิเคราะห์ผลกระทบและความท้าทายด้านจริยธรรมที่เกิดขึ้นควบคู่กัน
ผลการวิเคราะห์ชี้ให้เห็นว่าระบบนิเวศคอนเทนต์ดิจิทัลเป็นสมรภูมิที่เกิดจาก ความตึงเครียดระหว่างทฤษฎีต่างๆ กล่าวคือ ด้านหนึ่ง ทฤษฎีการใช้ประโยชน์และความพึงพอใจ (U&G) และ ทฤษฎีการยอมรับเทคโนโลยี (TAM) อธิบายการที่ผู้สร้างคอนเทนต์ใช้เครื่องมือวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจและตอบสนองความต้องการของผู้ชม แต่อีกด้านหนึ่ง ทั้งหมดนี้ดำเนินอยู่ภายใต้แรงกดดันของ ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ความสนใจ (Attention Economy) ซึ่งเป็นเป้าหมายหลักของแพลตฟอร์มที่มุ่งเน้นการช่วงชิงความสนใจของผู้ชมให้นานที่สุด ปัญญาประดิษฐ์จึงทำหน้าที่เป็นกลไกที่เชื่อมโยงและขยายผลความขัดแย้งนี้ให้รุนแรงขึ้นผ่านระบบแนะนำคอนเทนต์ที่ทรงพลัง
กรณีศึกษาจากผู้สร้างคอนเทนต์ในประเทศไทยได้ฉายภาพให้เห็นถึงพลวัตสองด้านที่เกิดขึ้นจริง ด้านหนึ่งคือผู้สร้างที่ประสบความสำเร็จสามารถใช้ "ผลการวิเคราะห์ข้อมูล" เป็นผู้ช่วยเสริมความคิดสร้างสรรค์โดยไม่สูญเสียตัวตน ในขณะที่อีกด้านหนึ่ง การมุ่งตอบสนองอัลกอริทึมที่อยู่ภายใต้ตรรกะของเศรษฐศาสตร์ความสนใจ นำไปสู่ความท้าทายเชิงจริยธรรมอย่างการสร้างคอนเทนต์ล่อคลิก (Clickbait) การเกิดฟองสบู่แห่งการกรองข้อมูล (Filter Bubble) และภาวะเหนื่อยหน่ายของผู้สร้าง (Creator Burnout) บทความนี้จึงสรุปว่าความท้าทายสำคัญที่สุดอยู่ที่การสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีและความรับผิดชอบเชิงจริยธรรม เพื่อส่งเสริมระบบนิเวศสื่อดิจิทัลที่ยั่งยืนและสร้างสรรค์ต่อไป
เอกสารอ้างอิง
กัญญารัตน์ โคจร, จิราวรรณ สุขเกษม, และ ปิยะฉัตร จิตต์ธรรม. (2564). ปัจจัยเชิงสาเหตุที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจรับชมไลฟ์สตรีมมิงผ่านเฟซบุ๊กของผู้บริโภคในเขตกรุงเทพมหานคร. วารสารบริหารธุรกิจและสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง, 4(2), 1-17.
ณัฐพล ภูมิลา. (2562). กลยุทธ์การสื่อสารเพื่อสร้างตราสินค้าบุคคลของยูทูบเบอร์สายท่องเที่ยวในประเทศไทย [วิทยานิพนธ์นิเทศศาสตรมหาบัณฑิต, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย].
พิรงรอง รามสูต. (2563). ภูมิทัศน์สื่อใหม่ในระบอบอำนาจนิยม: ข้อท้าทายของเทคโนโลยี พลเมือง และการกำกับดูแล. ในเอกสารประกอบการประชุมวิชาการระดับชาติ เวทีวิจัยมนุษยศาสตร์ไทย ครั้งที่ 14 (น. 1-20). คณะมนุษยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่.
Bishop, S. (2019). Algorithmic experts: Selling expertise in a world of misinformation. First Monday, 24(3). https://doi.org/10.5210/fm.v24i3.9554
Bonini, T.,& Gandini, A. (2020). The field asa Black Box: Ethnographic Research in the Age of Platforms. Social Media + Society, 6(4), 2056305120984477.
Burgess, J., & Green, J. (2018). YouTube: Online video and participatory culture (2nd ed.). Polity Press.
Chen, H., Chiang, R. H., & Storey, V. C. (2012). Business intelligence and analytics: From big data to big impact. MIS Quarterly, 36(4), 1165–1188.
Davenport, T. H., & Beck, J. C. (2001). The attention economy: Understanding the new currency of business. Harvard Business School Press.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.
Katz, E., Blumler, J. G., & Gurevitch, M. (1973). Uses and gratifications research. Public Opinion Quarterly, 37(4), 509–523.
Klug, D., Qin, Y., & Evans, H. (2021). Trick and treat: A mixed-methods study of TikTok’s algorithm and its impact on user experience. In Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-15). ACM.
Kumar, S., & Krishna, C. R. (2022). Big data analytics in digital marketing. In Big Data Analytics in Intelligent Systems and Computing (pp. 127-142). Springer.
Liusvia, A. R., Ida, R., & Mustain, M. (2021). Burnout phenomenon among Indonesian beauty vloggers on YouTube. Journal Sosiologi Dialektika, 16(1), 1-11.
Marwala, T.,(2021). Rational machines and artificial intelligence. Academic Press.
O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.
Simon, H. A. (1971). Designing organizations for an information-rich world. In M. Greenberger (Ed.), Computers, communications, and the public interest (pp. 37-72). The Johns Hopkins Press.
Sundar, S. S., & Limperos, A. M. (2013). Uses and grats 2.0: New gratifications for new media. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 57(4), 504–525.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478.
Zhao et. al, (2023). Effect of Acceptance and Commitment Therapy for depressive disorder : a meta-analysis.
Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.
