Real-Time Context .. มันเป็นเรื่องของเวลา

วันหยุดสุดสัปดาห์ นอกจากผู้คนที่ตั้งหน้าตั้งตารอละครดังออนแอร์ ยังคงมีเหล่านักการตลาดที่จะต้องคอยจับตามองกระแสที่โหมขึ้นมาพรึ่บพั่บ เพื่อเตรียมนำข้อมูลยอดนิยมผนวกกับความคิดสร้างสรรค์ไปสร้าง Real-time content ที่ทันแก่ “เทรนด์”

บริบทของ REAL-TIME เป็นอย่างไร?

หากพูดถึงคำว่า Real-time อย่างที่ในวงการโฆษณากำลังยกขึ้นมาประชันฝีมือและความเร็ว ในการนำเสนอแบรนด์ให้เข้ากับกระแสต่างๆใน Social media แบบวันต่อวัน คำ ๆ นี้ ในความหมายที่เราเข้าใจ นั้นเป็นส่วนหนึ่งของการทำการตลาดที่ผสมผสาน Creative บน Social media ต่างๆ

ภาพจาก Facebook : Tops Thailand และ ชาตรามือ

แต่บนโลกของเทคโนโลยีและอนาคตที่กำลังเติบโตเข้าสู่ยุค The Third era of Computering คำว่า Real-time มีบทบาทอย่างมากในการพัฒนาความสามารถของคอมพิวเตอร์ แล้วบริบทของคำว่า Real-time สามารถไปอยู่ในจุดใดของธุรกิจได้บ้างและ Real-time marketing จะพัฒนาไปในรูปแบบไหน ?
การผสมคำว่า Real-time เข้ากับ context อื่นๆ คงจะหนีไม่พ้นเรื่องข้อมูลและเทคโนโลยีที่น่าสนใจที่อยากจะยกขึ้นมาพูดถึง

REAL-TIME MACHINE LEARNING

Machine Learning คือรูปแบบของระบบหนึ่งที่ใช้อัลกอริทึ่มในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมากเพื่อที่จะจัดการกับ task ปริมาณมหาศาลแทนมนุษย์
งานวิจัยใหม่ๆมากมายแสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ที่จะสร้างความเคลื่อนไหวที่ต่อเนื่องของข้อมูล (continual flow) ที่แลกเปลี่ยนอยู่ในระบบและจัดการเป็นโมเดลต่างๆได้แบบทันทีทันใด ตัวอย่างการทำงาน เช่น การที่คอมพิวเตอร์สามารถแปลสุนทรพจน์เป็นภาษาต่างๆแบบอัตโนมัติโดยทันที และถอดออกมาจำนวนหลายภาษาพร้อมกัน

ในส่วนของการตลาดเรียลไทม์ จะไม่เกิดกับแค่ข้อมูลที่สัมพันธ์กับ events หรือกระแสที่เกิดขึ้นในขณะนั้นอย่างเดียวอีกแล้ว แต่จะรวมถึงการนำข้อมูลมา จัดกลุ่ม (classification) และคาดการณ์ (predictions) ด้วย ดังนั้นพอรวมเทคโนโลยีเข้าไว้ด้วยแล้ว นั่นหมายความว่าเราจะสามารถคาดการณ์ Real-time content ที่จะเกิดในอนาคต ผ่านการทำงานของระบบที่วิเคราะห์ข้อมูล เพื่อช่วยให้เหล่า content creator สามารถสร้างสรรค์คอนเท้นท์ไปยังกลุ่มลูกค้านั้นได้แม่นยำขึ้น มากกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลจากใน history เพียงอย่างเดียว

แล้วจะเรียกว่าเรียลไทม์ได้อย่างไรนะ? …ลองตัวอย่างง่ายๆ เช่น

เดิมเราอาจรู้ว่า กลุ่ม User x ตอนนี้ความสนใจเรื่องดนตรีแจ๊สจึงป้อน content เกี่ยวกับดนตรีแจ๊สที่กำลัง trending ให้ User กลุ่มนั้นในขณะนั้น

แต่ Real-time Machine learning อาจแนบการวิเคราะห์บริบทของข้อมูลจาก User x ได้ในทันทีว่าเมื่อเขาสนใจดนตรีแจ๊สแล้วเป็นไปได้ว่า ถัดไปในอีก 7 วัน User x อาจเข้ามาในระบบผ่าน journey แบบนึง ในช่วงเวลาหนึ่ง และวินาทีนั้นเค้าจะสนใจส่วนลดตั๋วคอนเสิร์ตของศิลปินแจ๊สด้วย ดังนั้นเป็นไปได้ว่าเราจะวางแผน content ที่จะเกิดขึ้นเป็น real-time content ในอีก 7 วัน ไว้ล่วงหน้าได้

เมื่อมองดูระบบ Machine learning ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เป็นไปได้ว่า predictions กำลังมีความแม่นยำขึ้นเรื่อยๆ การ classify และ scenarios จะซับซ้อนทวีคูณ เราจะได้รับความช่วยเหลือจาก machine มาประมวลผลข้อมูลที่มากขึ้นในระยะเวลาที่สั้นลง ..

REAL-TIME COMMUNICATION (RTC)

เดิม RTC ถูกใช้ในบทบาทของ WebRTC อันเป็นเทคโนโลยีที่ถูกใช้บน Web browser ต่างๆ เพื่อสื่อสารข้อมูลเรียลไทม์ โดยยิงผ่าน devices ของเราขึ้นไปบน browser / platform ที่รองรับ RTC-enabled component ซึ่งจะช่วยแปลง HTML แสดงผลแบบ ณ นาทีนั้น ในตอนนั้นมันถูกใช้สื่อสารแบบง่ายๆ (ลองดูที่ https://webrtc.org/)

แต่ในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นสิ่งที่เราคุ้นชินอย่าง Google Hangouts หรือ Facebook Messenger หรือแม้กระทั่ง Alexa ล้วนต้องใช้เทคโนโลยี RTC นี้ทั้งสิ้น

ในกาลข้างหน้าไม่ว่าจะถูกนำไปผูกกับเทคโนโลยีเพื่อสิ่งใดก็ตาม ประสิทธิภาพและความสามารถของ RTC จำเป็นต้องครอบคลุมถึง การพัฒนาในด้านความปลอดภัย (Security) และ ความสามารถในการรองรับข้อมูลที่ขยายตัวขึ้น (scalability)

REAL-TIME FACT CHECKING FOR AI

หลายๆคนอาจจะมองว่าเมื่อเทคโนโลยีเข้ามา สื่อในรูปแบบเก่ากำลังจะหายไป แต่ความจริงแล้วในระยะไม่กี่ปีที่ผ่านมาองค์กรต่างๆมีการพัฒนาเทคโนโลยีควบคู่ไปกับการใช้ความสามารถของมนุษย์เข้าร่วมกัน ในระยะเวลาอันใกล้อาชีพที่ดูเผินๆแล้วอาจจะต้องหายไปเพราะปัญญาประดิษฐ์ อาจจะไม่ได้หายไปจริงๆ และกลับกันความสามารถในการทำงานอาจจะมีมากขึ้นหากเรานำปัญญาประดิษฐ์และสมองมนุษย์มาผนวกกำลัง
อาชีพนักข่าวเป็นอีกอาชีพนึงที่ต้องปรับตัวเยอะเมื่อเทคโนโลยีขั้นสูงเข้ามามีอิทธิพล ในโลกของดิจิตอลทุกคนสามารถรายงานข่าวได้อย่างทันทีและทุกที่ ในขณะเดียวกันทั้งผู้ใช้ทั่วไปและสำนักข่าวจะต้องเจอการหลั่งไหลของข้อมูลจำนวนมากในนาทีหนึ่งๆ การนำเทคโนโลยี เรียลไทม์ มาใช้กับ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อสามารถวิเคราะห์เทรนด์ ความปกติของข้อมูล จนสามารถตรวจสอบได้ว่าข่าวสารใดจริงหรือเท็จนั้น

อาจมีประโยชน์กับสำนักข่าวมากในการต่อสู้กับข่าวจำนวนมหาศาล ปัญหาการนำเสนอข่าวเท็จจนลดความน่าเชื่อถือของสำนักข่าวไป หรือแม้กระทั่งการตรวจเช็คข่าวลวงที่อาจส่งผลกระทบต่อตลาดหุ้นหรือเศรษฐกิจได้ด้วย

ทั้งนี้ จากบทบาทอันน่าสนใจที่ Real-time จะเข้าไปผนวกกับเทคโนโลยีต่างๆ แม้ผลลัทธ์จะออกมามีประสิทธิภาพและความแม่นยำมากขึ้น ระบบทั้งหลายยังไม่สามารถ “จบ” ผลสรุปและ action ได้ด้วยตัวของมันเองอย่างสิ้นเชิง

ทั้งนี้ จากบทบาทอันน่าสนใจที่ Real-time จะเข้าไปผนวกกับเทคโนโลยีต่างๆ แม้ผลลัทธ์จะออกมามีประสิทธิภาพและความแม่นยำมากขึ้น ระบบทั้งหลายยังไม่สามารถ “จบ” ผลสรุปและ action ได้ด้วยตัวของมันเองอย่างสิ้นเชิง

ตราบใดที่เรากีดกั้นความคิดสร้างสรรค์กับมนุษย์ออกจากกันไม่ได้ฉันใด หากเราจะเอาเทคโนโลยีมาใช้กับมนุษย์
ก็ต้องเรียนรู้การทำงานระหว่างเทคโนโลยีร่วมกับความคิดสร้างสรรค์ ฉันนั้น

อ้างอิง nojitter