ทำไมต้องขยายมิติของตัวชี้วัด?why expand the social indicators?

ปัจจุบันรายงานภาวะสังคมของ สศช. ครอบคลุม 6 ด้านที่มีข้อมูลรายไตรมาส ทำให้สามารถติดตามได้สม่ำเสมอ — แต่ยังไม่สะท้อนการเปลี่ยนแปลงในมิติอื่นที่มีนัยสำคัญต่อคุณภาพชีวิตของคนไทย เช่น สิ่งแวดล้อม · การศึกษา · ที่อยู่อาศัย · ครอบครัว

วัตถุประสงค์โครงการ — 3 เป้าหมาย3 project objectives

งานจ้างที่ปรึกษามี 3 เป้าหมายหลัก — ศึกษากรอบ · รวบรวมข้อมูลและตัวชี้วัด · เสนอรูปแบบรายงานใหม่ · พร้อม ถ่ายทอดองค์ความรู้ผ่านการอบรม

กรอบแนวคิด — Evidence Spheretriangulation framework

สศช. ใช้ "การยืนยันข้ามแหล่ง" (triangulation) ระหว่าง กรอบสากล × กรอบไทย × รายงาน สศช. เดิม — มิติที่ปรากฏซ้ำใน ≥ 2 แหล่ง จะถือว่ามีหลักฐานสนับสนุนเพียงพอที่จะเป็น "แกนกลาง" ของตัวชี้วัด

กรอบสากล — OECD · SDR · SGI · NZ Wellbeing4 global frameworks

แต่ละกรอบเน้น "มิติ" ต่างกัน — ตั้งแต่คุณภาพชีวิตประชากร · ความยั่งยืน · ธรรมาภิบาลภาครัฐ — รวมกันสะท้อนภาพรวมของ "ความเป็นอยู่"จากหลายมุมมอง

ทบทวนรายงานในประเทศไทยdomestic precedents

ดูรายงานที่มีอยู่แล้วในไทย เพื่อเรียนรู้ "รูปแบบที่ใช้ได้จริง" และระบุ "ช่องว่าง" ที่งานนี้จะมาเติม — ทั้งด้านมิติที่ครอบคลุม · วิธีการคำนวณ · และวิธีนำเสนอ

สังเคราะห์เป็น 10 มิติแกนกลาง10 core dimensions

จากการ "ยืนยันข้ามแหล่ง" (triangulation) ระหว่างกรอบสากล + ไทย + รายงานเดิม — ได้ 10 มิติแกนกลางที่ผ่านการตรวจสอบว่ามี ข้อมูลสนับสนุนในประเทศไทยและตอบโจทย์การเฝ้าระวังภาวะสังคม

แหล่งข้อมูลที่ใช้จริงใน Dashboardlive sources by dimension

import requests

# 1) หาสถานี PM2.5 ในไทย (parameters_id=2 คือ PM2.5)
locs = requests.get(
    "https://api.openaq.org/v3/locations",
    headers={"X-API-Key": OPENAQ_KEY},
    params={"iso": "TH", "parameters_id": 2},
).json()["results"]

# 2) ดึงค่ารายวัน 1 ปี ของแต่ละสถานี
for loc in locs:
    sid = loc["sensors"][0]["id"]
    daily = requests.get(
        f"https://api.openaq.org/v3/sensors/{sid}/days",
        params={"date_from": "2024-01-01",
                "date_to":   "2024-12-31"},
    ).json()["results"]

import requests

# Open-Meteo Archive — ไม่ต้องใช้ API key
# ตัวอย่าง: จังหวัดนครศรีธรรมราช (8.9°N, 99.0°E)
r = requests.get(
    "https://archive-api.open-meteo.com/v1/archive",
    params={
        "latitude":   8.9034,
        "longitude":  99.0129,
        "start_date": "2020-01-01",
        "end_date":   "2024-12-31",
        "daily":      "rain_sum",
        "timezone":   "Asia/Bangkok",
    },
).json()

dates = r["daily"]["time"]
rain  = r["daily"]["rain_sum"]

ทำความสะอาดและรวบรวมข้อมูล

ขั้นที่ 1-2 · เปลี่ยนข้อมูลดิบรายไตรมาสให้เป็นอัตราเติบโตปีต่อปี (%YoY)

ค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ขั้นที่ 3a · สร้าง "ค่ามาตรฐาน" จากช่วงอ้างอิง 8 ไตรมาสล่าสุด

Z-Score

ขั้นที่ 3b · แปลงค่าเป็น "หน่วยมาตรฐาน" เพื่อเทียบข้ามตัวชี้วัดได้

Percentile และระดับสัญญาณ

ขั้นที่ 3c · แปลง Z-Score เป็น Percentile และระดับสัญญาณ

ผลลัพธ์ในระบบจริง live dashboard

ทุกขั้นจากสไลด์ 3.2 – 3.5 ถูกประมวลผลอัตโนมัติในระบบ NESDC Social Pulse

ลองคำนวณ "สัญญาณ" จากข้อมูลจริง

ตัวชี้วัด: จำนวนวันที่ PM2.5 ≤ 25 µg/m³ ต่อไตรมาส (วันอากาศดี) · ทิศทาง: สูง = ดี (positive) · ข้อมูล 8 ไตรมาสย้อนหลัง 2 ปี — ลองทายว่าค่าปัจจุบันเข้าโซนสัญญาณไหน

n8n — Workflow Engine

"เครื่องมือต่อ workflow แบบ drag-and-drop" — ลากกล่องงานเชื่อมเป็น flow แล้วระบบรันเองอัตโนมัติ

คืออะไร

Open-source workflow automation — เปิดให้ทำงานต่อ ๆ กันโดยไม่ต้องเขียนโค้ดเอง ใช้ "node" (กล่อง) แทนแต่ละขั้นตอน ลากเชื่อมกันเป็น flow บนหน้าจอ

ทำงานยังไง

Schedule Trigger → HTTP Request → AI Agent → Upload to Drive — ทุก node ส่งข้อมูลให้ node ถัดไป รันตามที่ตั้ง cron ไว้

เหมือน

Zapier หรือ Make.com — แต่ self-hosted (เก็บข้อมูลในเซิร์ฟเวอร์ของเรา) + open-source (ไม่ต้องจ่ายรายเดือน)

ใช้ทำอะไร

ระบบเราใช้ n8n orchestrate ทั้ง pipeline — ดึงข่าว, ส่งให้ Gemini, รับผลลัพธ์, เขียนกลับ Data Table, ส่งขึ้น Drive

live n8n workflow editor — News Classify pipeline

Google Gemini — Multimodal LLM

"AI ที่อ่านข้อความและดูรูปได้ในตัวเดียวกัน" — เหมาะกับการจัดมิติข่าวที่มีทั้งหัวข้อ + เนื้อหา + รูปประกอบ

LangChain Agent — AI ที่มี Role

"ห่อ LLM ให้ทำงานคงเส้นคงวา" — รวม system prompt + LLM + memory + tools เข้าด้วยกันเป็น "พนักงาน" หนึ่งคน

System Prompt — คู่มือของ AI

"คำสั่งและกฎ" ที่ AI อ่านทุกครั้งก่อนเริ่มงาน — กำหนดบทบาท ขั้นตอนคิด รูปแบบผลลัพธ์ และข้อห้าม

Schedule Trigger — ระบบรันตอนไหน?

ขั้นที่ 01 · ใช้ cron ตั้งเวลาให้ workflow รันทุกเช้า — ไม่ต้องมีคนกดเอง

ดึงข่าวจากเว็บข่าว — RSS + Scraping

ขั้นที่ 02 · เรียกอ่านข่าวจากเว็บข่าวประมาณ 50 แห่งพร้อมกัน ส่วนใหญ่ผ่าน RSS feed

ดึงโพสต์จาก Social — รูป + caption + ปฏิสัมพันธ์

ขั้นที่ 03 · เก็บโพสต์สาธารณะที่มี รูปประกอบ พร้อมตัวเลข likes/comments/shares

ดึงสถิติทางการ — API จากหน่วยราชการ

ขั้นที่ 04 · เรียก API ของ สสช, ธปท, ฯลฯ เพื่อนำตัวเลขจริงมาเทียบกับกระแสในข่าว

รวมทุกแหล่งเป็น Data Table

ขั้นที่ 05 · เขียนทุกแถวเข้าตาราง n8n schema เดียวกัน — พร้อมส่งต่อให้ CLASSIFY

จัดข่าวเข้า 10 มิติด้วย AI

ขั้นที่ 02 · ใช้ Google Gemini (multimodal AI) อ่านทั้งข้อความและรูปประกอบ แล้วระบุว่าข่าวเข้ามิติไหนของภาวะสังคม สศช.

workflow News & Image Dimension Classifier · Schedule + Loop + AI Agent

01

AI เห็นอะไรบ้างinput

ข่าว 1 ชิ้นประกอบด้วย หัวข่าว · เนื้อข่าวสรุป · URL รูปประกอบ — AI อ่านทั้ง 3 อย่าง พร้อมกัน ไม่ใช่แค่จับคู่ keyword

02

AI คิดยังไงmultimodal

"Vision" = ดูรูปเข้าใจเนื้อหาเหมือนคนดู (เห็นคน/สถานที่/อารมณ์) · "LLM" = อ่านข้อความเข้าใจบริบทและนัยยะ — Gemini ทำ ทั้ง 2 อย่างใน model เดียว เทียบกับ นิยาม 10 มิติ ที่อยู่ใน system prompt

03

AI ตอบอะไรกลับJSON

ส่งคืน JSON: type = ชื่อมิติ · confidence = ความมั่นใจ (0–1) · reasoning = ทำไมเลือกมิตินี้ — ทุกค่า บันทึกกลับ Data Table เพื่อให้ขั้นถัดไปใช้ต่อ

อ่านข่าวแล้วเลือก "มิติ" — ก่อนดูว่า AI ตอบอะไร

จัดข่าวเข้า 10 มิติของ สศช. · ทดลอง 8 ข่าวจริงที่ AI Agent ของเราเคย classify

สรุปเป็น digest ด้วย LLM Agent

ขั้นที่ 03 · ให้ Google Gemini "เขียน" บทความสรุปข่าวเองอัตโนมัติ — แทนคนที่ต้องนั่งอ่านข่าวทั้งวันแล้วเขียนสรุป

daily Daily Social News Article Writer · chunk + merger pattern

DAILY Chunk Analyzer + Merger

ข่าว 1 วันมีเยอะมาก (100–500 ชิ้น) — ถ้าส่งทั้งหมดให้ Agent ครั้งเดียวจะเกินขีดจำกัด (context window) เราจึงแบ่งเป็น "ก้อนเล็ก ๆ" (chunks) ให้ Chunk Analyzer สรุปทีละก้อน แล้วส่งสรุปย่อยทั้งหมดให้ Merger รวมเป็นบทความเดียว

weekly Weekly Social Pulse Analyst · single-agent synthesis

WEEKLY Single-Agent Synthesis

รายสัปดาห์อินพุตน้อยกว่า — แค่ digest 7 วัน (ที่ AI สรุปย่อให้แล้ว) ใส่ครั้งเดียวให้ Agent ตัวเดียว วิเคราะห์ "Story Clustering" เพื่อรวมเรื่องเดียวกันข้ามวัน + จับ "เส้นเรื่อง เริ่ม-พีก-แผ่ว" ของสัปดาห์

ส่งออกผ่าน 3 ช่องทาง

ขั้นที่ 04 · AI digest "กระจาย" ไปยัง 3 ช่องทางพร้อมกัน ตามบทบาทผู้ใช้

ลากบล็อกให้ตรงลำดับ — ออกแบบ Pipeline เหมือน n8n

มี 5 บล็อกใน palette — ลากลง "ช่อง pipeline" ให้ถูกลำดับการทำงาน (trigger → ingest → process → format → publish)

Daily Digest — รายงานรายวัน

ทุกเย็น AI สร้างรายงานสรุปข่าวเป็น Markdown เก็บใน Google Drive — เป็น "วัตถุดิบ" ของ Weekly Pulse

Weekly Pulse Analyst — AI Agent ที่สังเคราะห์

ทุกวันจันทร์เช้า AI Agent อ่าน digest 7 วัน ที่ผ่านมา แล้วเขียน "รายงานกระแสโซเชียลประจำสัปดาห์"

Story Clustering — รวมเรื่องเดียวกันข้ามวัน

เทคนิคที่ AI ใช้ลดข่าวซ้ำ + เห็นว่า "เรื่องเดียวกันมีจุดเริ่ม-พีก-แผ่ว" ตอนไหน

Topic Radar 10 มิติ

AI Agent ระบุว่าแต่ละโพสต์เข้ามิติไหน แล้วรวมเป็น trendScore ต่อมิติ ต่อวัน

Weekly Pulse · ผลลัพธ์ที่ได้

AI Agent ส่งคืนเป็น Markdown ตาม template — มีหัวข้อแน่นอน อ่านง่าย + อ้างอิงลิงก์หลักฐานทุกประเด็น

Social Pulse — หน้าจริงในระบบ

เปิด /pulse ปุ๊บ เห็น Topic Radar + เรื่องเด่นรายวัน + storyline พร้อมหลักฐานทันที

รายงานรายสัปดาห์ — ทุกสัปดาห์อยู่ในที่เดียว

หน้า /weekly เก็บ Weekly Social Pulse Report ทุกฉบับ — คลิกเข้าฉบับใดเพื่อดูรายงานเต็มที่ AI Agent เขียน

ลองคำนวณ trendScore ของโพสต์เอง

เลื่อน slider ปรับ likes / comments / shares · ดูสูตร = likes + 2×comments + 3×shares ทำงานสด ๆ

เครื่องมือใน SD Stack

ทำ System Dynamics ได้ตั้งแต่ "ดินสอ + กระดาษ" ไปจนถึง software simulator เต็มรูปแบบ — เลือกตามความซับซ้อนของโจทย์

ทำไมต้องสร้าง Model?

เพราะ "Mental Model" ในหัวเรา ไม่ใช่ความจริง — เป็นการตีความส่วนตัวที่อาจผิดได้

ประเภทของ Model

มี model หลายประเภท — แต่ละแบบเหมาะกับโจทย์ต่างกัน · เราเลือก System Dynamics เพราะ "จับ feedback loops ได้"

8 ทักษะ Systems Thinking

ก่อนสร้าง model ต้อง "คิดเชิงระบบ" — ฝึก 8 ทักษะนี้ ใช้ได้ทุกวันแม้ไม่สร้าง model

Stocks — สิ่งที่ "สะสม" ในระบบ

Stock คือสิ่งที่ "นับได้ ณ จุดเวลาหนึ่ง" — เป็น คำนาม เสมอ · เช่น น้ำในอ่าง · เงินในบัญชี · ประชากร

Flows — อัตราการเปลี่ยนแปลงของ Stock

Flow คือสิ่งที่ "เปลี่ยน stock" ในแต่ละช่วงเวลา — เป็น คำกริยา เสมอ + ต้องมีหน่วย /เวลา

ลองปรับ Inflow / Outflow — ดูพฤติกรรมของ Stock

เลื่อน slider ปรับอัตราเข้า/ออก · ระบบรัน 10 วัน ต่อรอบ แสดงระดับน้ำในอ่าง + กราฟ stock ตามเวลา

ทดสอบความเข้าใจ — แต่ละคำเป็น Stock หรือ Flow?

กฎจำง่าย: Stock = นาม วัดได้ ณ จุดเวลาหนึ่ง · Flow = กริยา + มีหน่วย /เวลา

Units — เช็คโมเดลด้วยหน่วย

ทุกตัวแปรใน model ต้องมี "หน่วย" — ใช้ debug model ได้อย่างน่าทึ่ง · ถ้าหน่วยไม่ตรง = สมการผิด

Behavior Over Time + Reference ModeBOTG

BOTG = วาดกราฟ "พฤติกรรมของ stock" ตามเวลา — ใช้เป็น reference mode ที่ model ต้องสามารถ reproduce ได้ · วาด BOTG ก่อนสร้าง model เสมอ เพื่อใช้เป็นเข็มทิศ

Causal Loop Diagrams — R + B

CLD = แผนภาพแสดง feedback loops · มี 2 ชนิด — R (เร่ง) · B (สมดุล) — ทุกระบบประกอบจากการรวมกันของ 2 ชนิดนี้

Workshop — หนี้ครัวเรือน · ทำไมไม่ลด?

3 ขั้น: เลือกตัวแปร → เชื่อมลูกศร + ขั้ว → ระบุ R หรือ B