ปัญญาประดิษฐ์สามารถวิเคราะห์ความรู้สึกของประชาชน
ที่แสดงความคิดเห็นในสื่อสังคมออนไลน์ต่อสถานการณ์ COVID-19 ได้หรือไม่
งานศึกษาฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ในการสร้างแบบจำลอง Logistic Regression สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) ของประชาชนในประเทศไทยที่มีต่อสถานการณ์ COVID-19 ระหว่างวันที่ 1 สิงหาคม 2564 ถึง 28 พฤศจิกายน 2564 ควบคู่ไปกับการสร้างแบบจำลองเชิงเส้นอย่างง่าย (Simple Regression) สำหรับการทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างความรู้สึกของประชาชนและเครื่องชี้ทางเศรษฐกิจและสังคม เช่น ดัชนีความเคลื่อนไหว (Google Mobility Index) เครื่องชี้การท่องเที่ยว (Travel Insights with Google) และจำนวนผู้ติดเชื้อ COVID-19 รายใหม่รายวัน ผลการศึกษาพบว่า แบบจำลอง Logistic Regression เมื่อนำข้อมูลมาฝึกฝน (Train) ให้โปรแกรมเรียนรู้ว่าข้อความประเภทใดควรจะจัดให้อยู่ในการแสดงความรู้สึกทางบวกหรือทางลบ จะสามารถอธิบายข้อมูลที่ต้องการทดสอบ (Test) ได้ถูกต้องและแม่นถึงร้อยละ 90 และในส่วนของการทดสอบด้วยแบบจำลองเชิงเส้นอย่างง่าย พบว่า จำนวนความรู้สึกมีความสัมพันธ์ในทางตรงกันข้ามกับดัชนีความเคลื่อนไหวของ (Google Mobility Index) และเครื่องชี้การท่องเที่ยว (Travel Insights with Google) ขณะที่มีความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกันกับจำนวนผู้ติดเชื้อ COVID-19 รายวัน ไม่ว่าจะทดสอบในภาพรวมหรือจำแนกตามประเภทสื่อสังคมออนไลน์