Visualization: ในโลกของ Big Data เราต้องการนักสร้างภาพจากมหาสมุทรข้อมูล

  • โจ้ ภูริพันธุ์ รุจิขจร Data Specialist แห่งบริษัท บุญมีแล็บ และอาจารย์ประจำคณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ที่สอนและเซียนด้าน visualization โดยเฉพาะจะมาอธิบายว่า visualization คืออะไร และสำคัญอย่างไร
  • visualization จะเน้นการสื่อสาร วิเคราะห์ข้อมูลด้วยภาพ หรือบางทีก็มีอนิเมชั่นด้วยก็ได้ เพื่อให้คนสนใจและเข้าใจง่าย
  • visualization เป็นศาสตร์ที่ต้องใช้หลายศาสตร์มาผสมกัน ไม่มีชื่อเรียกเฉพาะเจาะจง อย่างน้อยต้องเขียนโค้ดได้ เป็นโปรแกรมเมอร์ เรื่องออกแบบก็ต้องพอรู้บ้าง แล้วยังต้องมี soft skill ไว้คุยกับลูกค้าอีกด้วย

เรื่อง: กนกอร แซ่เบ๊, ณขวัญ ศรีอรุโณทัย
ภาพ: ณัฐชานันท์ กล้าหาญ

ในยุคที่ล้นไปด้วยข้อมูล ใครๆ ต่างตื่นตูมเรื่อง Big Data หากมีใครสักคนรวบรวมข้อมูล วิเคราะห์ แล้วนำเสนอออกมาในรูปแบบที่น่าสนใจ เข้าใจง่าย ก็คงจะช่วยบรรเทาอาการเวียนหัวเมาดาต้า และอาจช่วยให้เราเข้าใจประเด็นต่างๆ ร่วมกันได้มากขึ้น ซึ่งกระบวนการแปรข้อมูลมาเป็นภาพเพื่อการสื่อสารนี้ เป็นศาสตร์หนึ่งที่เรียกว่า visualization

เมื่อพูดถึง visualisation เรานึกถึง โจ้-ภูริพันธุ์ รุจิขจร Data Specialist แห่งบริษัท บุญมีแล็บ (Boonmee Lab) เพราะโปรเจ็คท์น่าสนใจต่างๆ ที่บุญมีแล็บทำ เช่น เว็บ elect.in.th ที่ให้ข้อมูลเรื่องการเลือกตั้ง และหมวกอีกใบคือบทบาทการเป็นอาจารย์ประจำคณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ที่สอนด้าน visualization โดยเฉพาะ จะมาอธิบายแบบชัดเจนว่า visualization คืออะไร ทำอย่างไร และสำคัญอย่างไร

บุญมีแล็บ คืออะไร

บุญมีแล็บ คือบริษัทดีไซน์เทคโนโลยี หลักๆ คือออกแบบและพัฒนาระบบ ทำทั้งสองอย่าง จะเรียกว่าครบวงจรก็ไม่เชิง แต่ถ้าให้เราดีไซน์อย่างเดียวเราก็ไม่ทำ ให้พัฒนาระบบอย่างเดียวเราก็ไม่ทำ เรามักทำทั้งหมด งานที่เราทำเยอะคือเรื่องข้อมูล เช่น มีข้อมูลอยู่ชุดหนึ่ง อยากจะนำเสนอออกมา จะนำเสนออย่างไรดี เราก็ออกแบบ แล้วก็พัฒนาเป็นระบบด้วย

ส่วนใหญ่ผลลัพธ์ออกมาจะไม่ได้เป็นภาพนิ่งๆ หรือเป็นโปสเตอร์อย่างเดียว มักเป็นเว็บที่ใช้งานได้ interactive ได้

คุณโจ้ทำหน้าที่อะไร แล้วต้องใช้ทักษะอะไรในการทำงาน

ที่บริษัทจะมีคนก่อตั้งสามคน ฐิติพงษ์ เหลืองอรุณเลิศ, รพี สุวีรานนท์ แล้วก็มีผม ฐิติพงศ์จะเน้นเรื่องออกแบบ รพีจะเน้นเรื่อง tech ส่วนผม เป็น Data Specialist ที่เน้นส่วนข้อมูลมากกว่า เช่น ข้อมูลเหล่านี้ควรจะเล่าเป็นอย่างไร ใช้ ชาร์ตประเภทไหนถึงจะเหมาะสม แล้วผมจะโค้ดเองบางส่วนด้วย เพราะว่า การโค้ดส่วน visualisation นั้นจะต้องใช้ความเชี่ยวชาญคนละประเภทกับส่วนอื่นๆ

สมัยเรียนผมเรียนด้านวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ไม่ได้มีความรู้เรื่องออกแบบโดยเฉพาะ แต่มาเรียนต่อปริญญาเอกด้าน visualization โดยตรง ซึ่งจะเน้นการทำวิจัย เช่น ทดสอบว่าทำชาร์ตหรือแผนภูมิแบบนี้ไป จะอ่านง่ายหรืออ่านยาก

พอทำไปสักพัก อ่านงานวิจัยไปสักพัก ผมก็พอรู้แพทเทิร์นบางอย่าง เหมือนกฎอะไรง่ายๆ ว่าทำแบบนี้แล้วพออ่านได้หรือไม่ได้ การใช้สี ฯลฯ เราก็พยายามหลีกเลี่ยงทางที่อ่านยาก แล้วก็ทำให้อ่านง่าย

ศาสตร์ที่ใช้ก็คิดว่าต้องผสมๆ กัน ไม่มีชื่อเรียกเฉพาะเจาะจง อย่างน้อยต้องเขียนโค้ดได้ ต้องเป็นด้านโปรแกรมมิ่ง เรื่องออกแบบก็ต้องพอรู้บ้าง พวกหลักการออกแบบพื้นฐาน ออกแบบอย่างไรให้อ่านง่าย แล้วถ้าคุยกับลูกค้าก็ต้องมีทักษะ soft skill ต่างๆ จะคุยกับเขาอย่างไร

อย่างเราอยากนำเสนอแบบนี้ เราคิดว่าอ่านง่าย ชัดเจน แต่บางทีลูกค้าไม่ได้อยากได้แบบนี้ เพราะความรู้สึกว่าไม่หวือหวา ไม่ตื่นเต้น เราก็ต้องพยายามคิดว่าต้องทำอย่างไรถึงน่าสนใจ และอ่านง่ายด้วย เราก็ต้องพยายามคุยกับเขา บอกว่าให้อ่านง่ายด้วยนะ ส่วนใหญ่ลูกค้าไม่ค่อยสนใจเรื่องอ่านง่าย อย่างชาร์ตไหนดูตื่นตาตื่นใจมากๆ มีอนิเมชั่นจะว้าว จะชอบ

Visualization ต่างจาก Infographic อย่างไร

จริงๆ ไม่ได้มีคำนิยามตายตัว แต่เชื่อว่าคนส่วนใหญ่เมื่อพูดว่า infographic ก็มักเข้าใจว่าเป็นภาพนิ่ง แต่ visualization มีความหมายกว้างกว่าคือไม่จำเป็นต้องเป็นภาพนิ่ง อาจเป็นระบบหนึ่งซึ่งคนทำอะไรบางอย่างกับมันได้ เลือกดูเฉพาะสิ่งที่ต้องการได้ รวมทั้งมีเกมที่เป็น visualization ก็มี

ช่วงนี้คนอาจได้ยินคำว่า big data บ่อยๆ เขาก็จะสนใจเรื่องข้อมูล หลังๆ มีกระแสเรื่องเปิดเผยข้อมูล (open data) เขาก็เอามาใช้ หรือเอามาเป็นเหตุผลในการทำ visualization

ผลงานที่ผ่านมามีอะไรบ้าง

อย่างของศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค-สวทช.) เขามีข้อมูลเกี่ยวกับรายได้ประชากร คนจน บัตรคนจน เขาต้องการให้คนทั่วไปรับรู้เรื่องนี้ เขามีข้อมูลเยอะ อยากเผยแพร่สู่สาธารณะ แต่ไม่รู้ว่าจะทำรูปแบบไหน บางครั้งออกมาเป็นรายงาน เป็นเอกสารเฉยๆ ก็ไม่มีคนสนใจ เราก็ไปช่วยคิดว่าจะทำอย่างไรดี

สุดท้ายออกมาเป็นเว็บไซต์หนึ่งที่สามารถดูจำนวนคนยากจนในแต่ละพื้นที่ เพื่อให้แต่ละพื้นที่เอาไปปรับปรุง แต่ละที่เขาก็จะมี feedback ตลอดเวลาว่าคนจนเพิ่มขึ้นน้อยลงอย่างไรเมื่อเทียบกับปี 59 60 61 ก็จะสามารถเห็นความเปลี่ยนแปลง

ที่ออกแบบออกมา สัญลักษณ์มีลักษณะเป็นดาว แต่ละดวงจะแหว่งๆ ถ้าดาวเต็มแสดงว่าไม่มีคนจน นี้คือคิดเผื่อเขาจะเอาไว้ใช้อวด เอาไว้ปรินท์โปสเตอร์แปะที่อำเภอได้ว่าเราดาวเต็มเลย อันที่ดาวแหว่งๆ เขาก็อาจค่อยๆ พัฒนาให้ดาวมันเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ (สามารถดูรายละเอียดได้ที่ www.tpmap.in.th)

อีกชิ้นหนึ่งคือ Elect เป็นปฏิทินที่บอกว่า เลือกตั้งครั้งที่ผ่านมาเกิดขึ้นเมื่อไหร่บ้าง เคยมีกบฏ ปฏิวัติ หรือรัฐประหารกันวันไหน (ดูรายละเอียดและดาวน์โหลดปฏิทินได้ฟรี ที่ elect.in.th/democracy-calendar)

ผมมองว่าข้อมูลการเมืองของไทย ไม่ค่อยมีการนำเสนอในรูปแบบอื่นนอกจากเป็นตัวเลข อย่างเช่นวันสำคัญหนึ่งวัน เราจะพูดถึงเหตุการณ์ที่เกี่ยวกับวันนั้น แต่ไม่มีการเชื่อมโยง ไม่มีการนำเสนอข้อมูลในเชิงปริมาณ บางครั้งก็จะมีบ้าง อย่างการนับความถี่ เช่นเรามีรัฐประหารมากี่ครั้ง แต่ไม่เห็นอยู่ดีว่ารัฐประหารที่เกิดขึ้นมันถี่ขนาดไหน พอเราไปดูย้อนหลังก็รู้สึกว่ามันมีอะไรน่าสนใจดี อย่างเช่นรัฐประหารก่อนหน้าครั้งล่าสุดก็น่าสนใจในแง่ที่ว่า มันเกิดขึ้นหลังจากที่ไม่เกิดขึ้นมานานแล้ว ซึ่งผมก็คิดว่า visualisation ช่วยให้เห็นภาพและดึงความน่าสนใจขึ้นมาได้

เราทำออกมาในรูปแบบปฏิทิน เราก็ไม่รู้ว่าแต่ละวันแต่ละปีมีเหตุการณ์สำคัญอะไรบ้าง เรารู้แค่วันสำคัญทางศาสนา หรือวันที่รัฐบังคับให้ต้องรู้ อันอื่นที่ไม่มีมันก็ไม่มีจริงๆ เช่น บางทีเราก็อยากรู้ว่าเดือนไหนเกิดรัฐประหารบ่อยครั้งที่สุด ก็ดูน่าสนใจ อยากรู้ว่า circle ของมันคืออะไร

หรืองานของที่อื่นๆ ที่เคยทำเกี่ยวกับเรื่องรัฐประหาร ว่าแต่ละครั้ง รัฐประหารห่างกันเท่าไหร่ เราก็ทำแบบเป็นกราฟแท่ง ทำให้เห็นว่าแท่งค่อยๆ ห่างขึ้นเรื่อยๆ ช่วงแรกๆ ที่มีประชาธิปไตย จะมีรัฐประหารถี่ๆ แล้วก็ห่างขึ้นๆๆๆ แล้วพอเราพล็อตเหตุการณ์สำคัญลงไป อย่างเรื่องการเลือกตั้ง เราจะเห็นว่า เฮ้ย รัฐประหารหลายๆ ครั้งเกิดขึ้นหลังจากเลือกตั้ง ซึ่งก็เป็นเรื่องน่าสนใจ เราก็ไม่เคยรู้มาก่อนว่ามันเกิดขึ้นอย่างนั้น ถ้าเราไม่เอาข้อมูลทั้งหลายพล็อตมันออกมา

Feedback ที่ได้เป็นอย่างไร

ก็มีคนสนใจระดับหนึ่ง เพียงแต่ว่าโดยส่วนตัวรู้สึกว่าเรื่องการเมืองเป็นเรื่องที่คนจะไม่อยากแชร์ออกนอกหน้า คนไม่แชร์เรื่องนี้ออนไลน์ เขาอาจจะรู้สึกว่าไม่อยากยุ่งเกี่ยวกับมิติเรื่องการเมือง เราก็พยายามทำให้กลางๆ คือทำให้รู้สึกว่าเป็นเรื่องประวัติศาสตร์ไทยที่สำคัญ เป็นข้อมูล ไม่ได้มีน้ำเสียงหรืออารมณ์ รัฐประหารอาจดูเป็นเรื่องที่หนักหน่อย แต่การเมืองในประเด็นอื่นๆ อาจสนใจก็ได้ เช่น เรื่องนโยบาย

อีกเรื่องที่อยากทำก็คือว่า เนื่องจากทุกคนก็มีประวัติศาสตร์ส่วนตัว ก็อยากให้ลองแมตช์กับเรื่องของตัวเอง อย่างปฏิทิน เชื่อว่าทุกคนพอเห็นครั้งแรก เราจะหาวันเกิดเราว่าเกิดอะไรขึ้นบ้าง มีรัฐประหารไหม ซึ่งผมคิดว่าเป็นเรื่องปกติ ถ้ามัน success อีกสักนิด ให้ใส่วันเกิดของตัวเอง ก็บอกขึ้นมาเลยว่าวันนั้นเกิดอะไรขึ้นบ้าง มันสามารถทำได้หลายแนว เพราะตัวมันไม่ได้เป็นแค่ภาพอย่างเดียว มันควรเอื้อต่ออะไรหลายๆ อย่าง แล้วพอเอาข้อมูลส่วนตัวที่มันเป็นประวัติศาสตร์ส่วนตัวไปด้วย ก็จะน่าสนใจมากขึ้น เขาอาจจะยินยอม หรือสนใจเรื่องการเมืองมากขึ้นโดยที่ไม่ต้องพูดเรื่องหนักๆ อย่างเดียว

ระหว่างการทำงานมีปัญหาอะไรบ้าง

ปัญหาเรื่องข้อมูลถือว่าเป็นปัญหาใหญ่ สมมุติลูกค้าบางคนคิดว่าข้อมูลเขาดีแล้ว เยอะแล้ว เก็บเรียบร้อยแล้ว แต่ในความเป็นจริงมันอาจไม่ได้ละเอียดพอ หรือเก็บในรูปแบบที่ไม่เหมาะสม บางทีเราคิดว่าจะทำสิ่งหนึ่งได้ แต่พอมาดูแล้วก็ทำไม่ได้

ช่วงนี้เราอาจเคยได้ยินคำว่า big data บ่อย มันคือข้อมูลขนาดใหญ่ ถ้าให้ผมบอกคือส่วนใหญ่ไม่น่าจะมีองค์กรไหนในไทยที่มีข้อมูลใหญ่ขนาดนั้น ยกเว้นพวกธนาคาร แต่องค์กรทั่วๆ ไป แม้กระทั่งงานของเนคเทคเองเรียกได้ค่อนข้างยากว่าเป็น big data เขามีข้อมูลคนจนทั้งประเทศ แต่คนในประเทศไทยก็มีแค่ 70 ล้านคน ประชากรทั้งหมดก็มีแค่หลัก 10 ล้าน 100 ล้าน ไม่ได้เยอะขนาดนั้น

โดยทั่วไป ถ้าใหญ่ต้องใหญ่ขนาดเก็บใน data base ก้อนเดียวไม่ได้ เช่นข้อมูลการซื้อขายหุ้นที่เกิดขึ้นเยอะและถี่ สมมุติซื้อขายกันวันละเป็นหมื่นเป็นแสนครั้ง ต่อปีก็หลายล้าน ซึ่งอย่างนี้ก็น่าจะเยอะกว่าถ้าสะสมไปเยอะๆ

เรามีข้อมูลเยอะๆ แบบนั้นไปทำอะไร

สมมุติเป็นธนาคาร เราสามารถหาพฤติกรรมบางอย่างของลูกค้า เช่นว่า คนมักจะทำสิ่งหนึ่ง แล้วจะทำสิ่งหนึ่งต่อไปด้วย อย่างดูหนังแล้ว ช็อปปิ้งต่อ ถ้าเจอพฤติกรรมแบบนั้น ธนาคารเองก็สามารถเอาไปทำอย่างอื่นได้ต่อ ถ้าเราดูหนังปุ๊บ เขาอาจจะส่งโปรโมชั่นการซื้อของในซูเปอร์ฯ มาให้เรา ซึ่งเราอาจมองว่ามันไม่เกี่ยวข้องกัน มันเป็นพฤติกรรมที่เราทำไปโดยไม่รู้ตัว

คิดว่าอะไรเป็นต้นเหตุที่ทำให้ข้อมูลไม่พร้อม หรือไม่มีข้อมูล

ถ้าเป็นเอกชนเขาไม่มีความจำเป็นต้องให้อยู่แล้ว กฎหมายไม่ได้บังคับ สองคือ ถึงเป็นรัฐ ข้อมูลที่มีอยู่ก็อยู่ในฟอร์แมทที่ไม่เหมาะสมบ้าง ไม่ละเอียดพอบ้าง ซึ่งอันนี้ก็ไม่ได้มีกฎหมายบังคับ DGA (สํานักงานพัฒนารัฐบาลดิจิทัล Digital Government Development Agency) พยายามกระตุ้นให้เกิดการเปิดเผยข้อมูล ซึ่งหน่วยงานรัฐของเรา ผมว่าจริงๆ ก็ไม่ได้แย่มากถึงขั้นไม่มีข้อมูลเลย เพียงแต่ว่าบางครั้งได้ข้อมูลที่ไม่มีประโยชน์มา หรือได้ข้อมูลที่ม่ละเอียดพอ หรือฟอร์แมทไม่ดี เช่น ถ้ามาเป็นกระดาษก็ไม่มีประโยชน์ สแกนมาเป็นภาพดิจิตอลก็จริง แต่ไม่สามารถเอาไปทำเป็นอะไรได้ ก็ต้องมาพิมพ์อีกครั้ง นี่เป็นปัญหาคลาสสิก

ส่วนเรื่องการเปิดเผยข้อมูล ในแง่ของรัฐคือ ข้อมูลนั้นเป็นของเราอยู่แล้ว เป็นของประชาชนอยู่แล้ว เราเป็นคนจ่ายภาษีสร้างข้อมูลนั้นขึ้นมา ส่วนเอกชนจะถูกบังคับให้เปิดเผยข้อมูลในระดับหนึ่งอยู่แล้ว เช่น ถ้าอยู่ในตลาดหุ้น ยังไงก็ต้องเปิด เพราะเป็นความโปร่งใส แล้วเขาก็ต้องให้ข้อมูลเพื่อจะผู้ที่สนใจจะลงทุนกับบริษัทเขา

 

ทราบมาว่าคุณโจ้ยังเป็นอาจารย์อีกด้วย?

งานหลักจริงๆ ของผมคือเป็นอาจารย์ประจำคณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ปีหนึ่งผมสอนหลายวิชา แต่วิชาที่สอนโดยตรงคือวิชา visualisation ที่จะเปิดสอนปีละหนึ่งครั้ง ในระดับปริญญาตรี คือ เอาข้อมูลมาแปลงเป็นภาพได้อย่างไรให้อ่านเข้าใจง่าย สื่อสารได้ ตรงวัตถุประสงค์

ตอนแรกก็จะพูดถึง introduction คร่าวๆ ก่อน แล้วก็ถัดมาก็จะพูดถึงข้อมูลแต่ละชนิด ปกติในทางวิชาการจะแบ่งข้อมูลเป็น 1 2 3 4 มิติ เรื่อยๆ จาก excel มาเป็นกราฟแท่ง แล้วจะขยายเป็นมิติถัดไปอย่างไร เอามาซ้อนกันก็ได้ เอามาวางข้างๆ ก็ได้ ถัดจากนั้นก็มีเทคนิคอื่นๆ อีกมากมาย ถ้ามันเป็นสามมิติขึ้นไปก็จะเป็นอนิเมชั่น แล้วสุดท้ายก็ให้นิสิตทำโปรเจ็คท์

การทำโปรเจ็คท์ นิสิตจะทำอะไรก็ได้ตามใจ เอาข้อมูลมา แล้วก็เอามาแสดงผล จริงๆ ฟีดแบ็คก็โอเคนะ ทำให้เขาได้เห็นในสิ่งที่เขาไม่เห็นมาก่อน

แต่เวลานิสิตทำโปรเจ็คท์ก็จะมีปัญหาอยู่บ้าง เช่น ข้อมูลไม่ละเอียดพอ ยกตัวอย่างข้อมูลโรคพิษสุนัขบ้า หาได้จากกรมควบคุมโรค แต่บางทีเขาสรุปมาให้แล้วว่าภาคเหนือมีเท่าไหร่ ซึ่งไม่เห็นถึงระดับจังหวัด ไม่เห็นถึงแพทเทิร์นบางอย่าง ฉะนั้นข้อมูลที่ดีควรละเอียด ซึ่งนิสิตจะหากันไม่ค่อยได้ บางทีเรื่องรถไฟฟ้า บีทีเอส กับ เอ็มอาร์ที เสียกี่ครั้ง เราไม่มีวันรู้ได้จากการขอเขา ซึ่งจริงๆ ก็ควรจะเปิดเผย

อีกปัญหาหนึ่งคือสื่อในไทยไม่ค่อยมีตัวอย่างแบบซับซ้อนให้เขาดู ถ้าดูสื่อต่างประเทศเยอะก็จะรู้ว่าเขาจริงจังกับเรื่องพวกนี้พอสมควร เขาผลิตชิ้นงานประเภทนี้ขึ้นบ่อยๆ อาจจะไม่ได้มีทุกวัน แต่อย่างน้อยทุกอาทิตย์ ที่ไทยอาจไม่ค่อยเห็น อย่างที่ทำ elect หรืองานอื่นๆ เราก็ใช้เป็นตัวอย่างในชั้นเรียนด้วย เพราะเขาเห็นอะไรที่ใกล้ตัวเขามากขึ้น เช่น ข้อมูลบัตรคนจน ว่ามันมาเอาแสดงผลได้ด้วย

ทำไมวิชานี้ถึงอยู่ในคณะบัญชี

ที่จุฬาฯ จะมีสอนคอมพิวเตอร์อยู่สามที่ มีที่คณะวิศวกรรมศาสตร์ วิทยาศาสตร์ แล้วก็บัญชี ทั้งสามที่ก็เรียนคล้ายๆ กัน ต่างกันที่ว่าคณะบัญชีจะเน้นวิชาธุรกิจมากกว่า หลังๆ เรียนเรื่อง data science คือเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่ง visualisation เป็นส่วนหนึ่งในการวิเคราะห์ข้อมูล มักเป็นตอนต้นกับตอนท้าย

ตอนต้นคือ เมื่อเราได้ข้อมูลมา เราอาจยังไม่มีไอเดียเลยว่าจะทำอะไรกับข้อมูลเหล่านี้ เรามักจะนำมาแสดงผลก่อน เช่น ทำชาร์ต เพื่อดูว่าจะเห็นแพทเทิร์นอะไรบางอย่างหรือเปล่า แล้วค่อยเอาไปคิดโมเดล หรือเอาไปทำอะไรต่อ

กับตอนท้าย สมมุติคิดมาได้แล้ว เราอยากแสดงผลออกมาแล้วให้คนคล้อยตาม ก็ใช้ visualisation ในการทำให้คนคล้อยตามประเด็นที่เราจะสื่อสาร ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลมันก็เลยอยู่ในคณะบัญชี แต่ก็มีนิสิตคณะอื่นมาลงเรียนนะ

ถ้าหากเด็กๆ อยากทำงานด้าน visualisation ต้องทำอย่างไรบ้าง

ต้องมีความสนใจหลายด้าน เพราะอย่างที่เล่าไปว่ามันใช้ศาสตร์จากหลายๆ วิชา ต้องปะติดปะต่อเอา ซึ่งทุกวันนี้ผมเข้าใจว่าเด็กส่วนใหญ่มีความสนใจรอบด้านอยู่แล้ว ผมเห็นว่าเด็กหลายคนก็จะไปลงวิชาคณะอื่น ซึ่งผมคิดว่าคนที่มีความสนใจรอบด้านก็จะทำงานด้านนี้ได้ อย่างที่บอกว่ามันไม่ใช่เรื่องเทคนิคหรือโค้ดล้วนๆ จะต้องมีการการคิดประเด็นด้วย ว่าทำอย่างไรถึงน่าสนใจ ต้องมีการออกแบบเล็กๆ น้อยๆ นอกจากนั้นก็มีเรื่องของการเขียนโปรแกรม

ถ้าใครสนใจก็เรียนต่อเลย ที่ต่างประเทศมีด้านนี้โดยตรง อย่างเช่นอเมริกา มีหลักสูตรที่สอนแบบนี้เยอะ เรียนทั้งเขียนโปรแกรม ทั้งดีไซน์ ภายในหลักสูตรเดียว ซึ่งผมคิดว่าน่าสนใจสำหรับคนที่จะเรียนต่อ

นอกจากนี้มีหนังสือเยอะแยะ หาอ่านได้ แต่ก็จะกระจัดกระจายหน่อย เพราะงานด้านนี้ค่อนข้างใหม่ อย่างแม้กระทั่งที่อเมริกาเอง ทำด้านนี้แบบจริงจังก็แค่ประมาณ 10 ปีมานี่เอง ก็ไม่แปลกที่จะไม่มีหนังสือที่อ่านจบปุ๊บแล้วครอบคลุมเลย

แล้วอีกอย่างเทคโนโลยีเปลี่ยนไปเร็วมาก 10 ปีที่ผ่านมา เครื่องมือที่ใช้เขียนโปรแกรมเปลี่ยนไปเป็นสิบเครื่องมือแล้ว ฉะนั้นเราก็ต้องอัพเดทเรื่อยๆ

ที่สำคัญ คือต้องยอมรับว่าในไทยยังไม่มีงานด้านนี้โดยตรง เพราะว่าถ้าเราจะทำด้านนี้ จะไปทำที่ไหน จะได้เงินอย่างไร ก็ไม่ค่อยชัดเจน ในขณะที่บางสายชัดเจน อย่างโปรแกรมเมอร์ก็ชัดเจนว่าไปทำงานสายไอทีทั่วๆ ไป เรียนนิเทศน์ก็ไปทำข่าว แต่ visualisation ไม่ค่อยชัด แต่ในอเมริกาเขาค่อนข้างโอเค เราอาจจะต้องสร้างงานพวกนี้ด้วย ซึ่งอาจต้องใช้เวลาสักพัก

เรียนจบ visualisation แล้วมีงานทำไหม

แต่ผมเชื่อว่าอาชีพนี้กำลังจะเป็นที่นิยม เพราะถ้าเรียนมาทางด้าน visualisation ในแง่ธุรกิจก็หาโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ ได้ หรือไว้อธิบายข้อมูลต่างๆ ได้ทุกวันนี้บริษัทหลายที่อาจมีคนทำงานนี้อยู่แล้ว แต่อาจจะชื่อตำแหน่งอื่น เช่น data scientist หรือ analyst เพียงแต่ visualization specialist จะเน้นแต่เฉพาะการสื่อสารหรือวิเคราะห์ข้อมูลด้วยภาพ

และในแง่ demand หลายบริษัทมีขนาดใหญ่ขึ้น มีข้อมูลมากขึ้น (ทั้งจากขนาดและการเก็บข้อมูลดีขึ้น) ตำแหน่งงานด้านข้อมูลรวมทั้งด้าน visualization ก็น่าจะเยอะขึ้นด้วย