การวิเคราะห์ความรู้สึกจากข้อความบนทวิตเตอร์เกี่ยวกับระบบการคัดเลือกกลางบุคคลเข้าศึกษาในสถาบันอุดมศึกษา - ภิรมย์สมบัติ, ชยุตม์; เล้าวงค์, ภัทรพร; ปวีณบำเพ็ญ, พวงผกา; สุจจิตร์จูล, วรรณี; ชาญวารินทร์, สุธิดา (Journal of Inclusive and Innovative Education, 2023)
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกจากข้อความบนทวิตเตอร์ของข้อความของผู้ใช้งานทวิตเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับระบบการคัดเลือกกลางบุคคลเข้าศึกษาในสถาบันอุดมศึกษา ในช่วง 6 ปีที่ผ่านมา (พ.ศ. 2561-2566) โดยใช้เทคนิคการจำแนกความรู้สึกผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ในกลุ่มของการเรียนรู้แบบมีการชี้แนะ (supervised learning) สำหรับกระบวนการวิจัยประกอบด้วย 4 ขั้นตอนดังนี้ 1) รวบรวมข้อมูลจากทวิตเตอร์ด้วยเทคนิคการดึงข้อมูล (data scraping) ผ่านแพลตฟอร์ม Apify โดยระบุและไม่ระบุแฮชแท็ก # (hashtag) 2) เตรียมข้อมูล โดยใช้กระบวนการตัดคำออกจากข้อความ กรองข้อมูล และการลบคำหยุด เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ในขั้นต่อไป 3) สร้างแบบจำลองโดยการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึก โดยใช้แนวทางการเรียนรู้แบบมีผู้สอน 4) ประเมินโดยการนำผลการทำนายเข้ากระบวนการประเมินโมเดลเพื่อวัดความแม่นยำ (accuracy) และพิจารณาค่าสัดส่วนระหว่าง ความแม่นยำ และค่าความระลึก (recall) ผลการวิเคราะห์พบว่า โมเดลมีความสามารถในทำนายที่ดี F1 score มีค่าสูง มีค่าอยู่ระหว่าง .60 – .98 ผลการวิเคราะห์ข้อมูลความรู้สึกจากข้อความบนทวิตเตอร์ของนักเรียนเกี่ยวกับระบบการคัดเลือกกลางบุคคลเข้าศึกษาในสถาบันอุดมศึกษา ในช่วง 6 ปีที่ผ่านมา (พ.ศ. 2561-2566) พบว่าข้อความที่วิเคราะห์ทั้งหมด 2,145 ข้อความ แสดงให้เห็นถึงความรู้สึกทางลบ จำนวน 2,098 ข้อความ (ร้อยละ 97.80) ในขณะที่ข้อความที่แสดงถึงความรู้สึกทางบวกมีจำนวน 47 ข้อความ (ร้อยละ 2.20)