เปิดภารกิจฟื้นฟูการท่องเที่ยวเมืองรองด้วย Mobility Data กับ dtac และสถาปัตย์ จุฬาฯ

ช่วง 10 ปีที่ผ่านมา ประเทศไทยมีการสนับสนุนการท่องเที่ยวเมืองรอง เพื่อกระจายรายได้สู่ทุกจังหวัด ไม่กระจุกตัวแค่จังหวัดยอดนิยม ผ่านการจัดกิจกรรมส่งเสริมการท่องเที่ยว และมาตรการลดหย่อนทางภาษี เป็นต้น

กระบวนการดังกล่าวช่วยกระจายนักท่องเที่ยวเข้าไปสู่เมืองรองได้จริง แต่จะดีกว่าหรือไม่ถ้ามีการนำเทคโนโลยียกระดับการท่องเที่ยวเมืองรองให้มีประสิทธิภาพ และช่วยเมืองเหล่านั้นเติบโตได้อย่างยั่งยืนในอนาคต

Brand Inside ชวนมาทำความรู้จักงานวิจัย ศักยภาพการท่องเที่ยวจังหวัดเมืองรองจาก Mobility Data ที่ dtac ร่วมมือกับ สดช., สถาปัตย์ จุฬาฯ และบุญมีแล็บ ผ่านการนำข้อมูลการใช้งานโทรศัพท์มือถือมาวิเคราะห์ พร้อมแนะแนวทางในการสนับสนุนการท่องเที่ยวเมืองรองให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด ดังนี้

dtac

ใช้ข้อมูลใช้งานมือถือยกระดับท่องเที่ยว

ณัฐพงศ์ พันธ์น้อย ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ประจำภาควิชาการวางแผนภาค และเมือง คณะสถาปัตยกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เล่าให้ฟังว่า การระบาดของโรคโควิด-19 ทำให้ภาคการท่องเที่ยวของไทยประสบปัญหาอย่างหนัก จึงต้องการเข้าไปช่วยเหลือผ่านการสร้างพื้นฐาน และชี้แนะวิธีพัฒนาการท่องเที่ยวอย่างยั่งยืนหลังจากนี้

“เราอยากเอาข้อมูลต่าง ๆ มายกระดับเรื่องการท่องเที่ยว ผ่านการประยุกต์จากการใช้ Mobility Data หรือข้อมูลการใช้งานโทรศัพท์มือถือเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมการท่องเที่ยวของคนไทย เพิ่มความแม่นยำมากกว่าใช้แรงคน หรือเซ็นเซอร์ต่าง ๆ ซึ่งในการทำครั้งนี้ได้รับความร่วมมือจาก dtac ในการสนับสนุนข้อมูล”

จากความตั้งใจข้างต้นจึงเกิดเป็น โครงการศักยภาพการท่องเที่ยวจังหวัดเมืองรองจาก Mobility Data ที่อาศัยการทำงานร่วมกันของ dtac ร่วมมือกับ สดช., สถาปัตย์ จุฬาฯ และบุญมีแล็บ ซึ่งข้อมูลดังกล่าวมีการควบคุมอย่างเข้มงวดโดย dtac และเป็นชุดข้อมูลที่ไม่สามารถระบุตัวตนได้ทั้งทางตรง และทางอ้อม

เรียนรู้ และยกระดับได้อย่างมีประสิทธิภาพ

“การใช้ข้อมูลโครงข่ายโทรศัพท์มือถือทำให้เรารู้ว่าใครไปไหนบ้าง รู้รูปแบบการเดินทาง และการกระจุกตัวของคนในแต่ละเวลา และสามารถประยุกต์กับการใช้งานอื่น ๆ ได้ เช่น โอกาสการระบาดของโรคโควิด-19 และการย้ายถิ่นฐานเป็นต้น”

สำหรับ โครงการศักยภาพการท่องเที่ยวจังหวัดเมืองรองจาก Mobility Data จะมองผู้ใช้งานโทรศัพท์มือถือเป็นนักท่องเที่ยวก็ต่อเมื่อช่วงสุดสัปดาห์ หรือวันหยุดนักขัตฤกษ์มีการย้ายถิ่นฐานไปอยู่จังหวัดอื่น และกลับมาที่เดิมภายใน 24 ชม. หรือไปอยู่นานกว่านั้น โดยตัวข้อมูลสามารถแสดงได้ตั้งแต่ระดับจังหวัด จนลงถึงระดับอำเภอ

“จากเดิมที่ การท่องเที่ยวแห่งประเทศไทย รู้ว่า ใครมาเที่ยวจังหวัดไหนบ้างผ่านการลงสำรวจ แต่ตอนนี้เรารู้ว่า คนในจังหวัดนี้ชอบไปเที่ยวที่จังหวัดใดบ้าง ทั้งวิเคราะห์การจัดอีเวนต์ในพื้นที่ต่าง ๆ ได้เช่นกัน ซึ่งชุดข้อมูลดังกล่าวได้เริ่มต้นนำมาวิเคราะห์เพื่อยกระดับการท่องเที่ยวเมืองรอง เพื่อเพิ่มรายได้ให้พื้นที่เหล่านั้นแล้ว”

dtac

55 จังหวัดเมืองรองต้องมีศักยภาพมากขึ้น

โครงการศักยภาพการท่องเที่ยวจังหวัดเมืองรองจาก Mobility Data จะคัดเลือก 55 จังหวัดเมืองรอง มาคำนวณเพื่อสร้างรูปแบบการท่องเที่ยวที่เหมาะสมที่สุด ต่างจากเดิมที่ภาครัฐใช้กลยุทธ์แบบ One Sized Fit All เช่น โครงการเที่ยวไทยเท่ เป็นต้น เพราะในบางครั้งอาจไม่เหมาะกับบางจังหวัด

และจากการคำนวณพบว่า การสนับสนุนท่องเที่ยวจังหวัดเมืองรองสามารถแบ่งได้ 3 ประเภทคือ เช้าไปเย็นกลับ, พักค้างคืน และเที่ยวแบบกลุ่มจังหวัด โดยบางจังหวัดจะมีการทับซ้อนของแต่ละประเภทข้างต้น และบางจังหวัดอาจใช้อานิสงส์ในการอยู่ใกล้จังหวัดใหญ่มาช่วยขับเคลื่อนการท่องเที่ยวได้เช่นกัน

“เที่ยวแบบเช้าไปเย็นกลับ เราใช้แนวคิด Micro Tourism ที่เคยมีในญี่ปุ่น เดินทาง 1-2 ชม. ระยะทาง 150 กม. เน้นส่งเสริมให้เกษตรกรรายย่อยในแต่ละถิ่นสร้างรูปแบบการท่องเที่ยวของตัวเอง จูงใจนักท่องเที่ยวด้วยวัฒนธรรมท้องถิ่น ส่วนการท่องเที่ยวแบบกลุ่มจังหวัด เรามองว่าการทำแบบนี้จะทำให้จังหวัดรองยิ่งดึงดูดได้ดีกว่าเดิม”

นักท่องเที่ยว
ภาพจาก Shutterstock

วิเคราะห์นักท่องเที่ยวต่างชาติในอนาคต

ณัฐพงศ์ เสริมว่า จากการวิเคราะห์ข้อมูลนักท่องเที่ยวชาวไทย ในอนาคตทางทีมงานมีแผนวิเคราะห์ข้อมูลนักท่องเที่ยวต่างชาติด้วยวิธีดังกล่าว แต่อาจต้องอาศัยการให้ความยินยอมใช้ข้อมูลของนักท่องเที่ยวที่ใช้ Travel Sim เพื่อนำไปออกแบบรูปแบบการสนับสนุนการท่องเที่ยวในแต่ละจังหวัดเช่นกัน

“ในต่างประเทศมีการนำ Mobility ของนักท่องเที่ยวต่างชาติมาวิเคราะห์พื้นที่ท่องเที่ยว เช่น ประเทศสโลวาเกีย รับรู้ว่าในแต่ละจุดท่องเที่ยวมีคนชาติใดไปเที่ยวบ้าง ทำให้ผู้ค้า และทางการสามารถวางแผนเพื่อสนับสนุนการท่องเที่ยวที่เหมาะกับชนชาตินั้น ๆ ได้อย่างแม่นยำ”

สำหรับตัวอย่างในต่างประเทศที่น่าสนใจอื่น ๆ เช่น ประเทศฝรั่งเศส มีการนำข้อมูล Mobility Data มาช่วยวิเคราะห์การคำนวณค่าทางด่วนให้คุ้มค่าที่สุด และ ประเทศสวีเดน มีการนำข้อมูล Mobility Data มาออกแบบเรื่องการจัดอีเวนต์กิจกรรมในพื้นที่ต่าง ๆ เป็นต้น

สรุป

เมื่อสามารถรู้ว่าแต่ละคนอยู่จุดไหนของประเทศ การนำข้อมูลนี้มาวิเคราะห์เพื่อยกระดับเรื่องต่าง ๆ ย่อมเป็นไปได้ ซึ่งการท่องเที่ยวเมืองรองภายใต้งานวิจัย ศักยภาพการท่องเที่ยวจังหวัดเมืองรองจาก Mobility Data ถ้าหากมีการนำข้อมูลนี้ไปประยุกต์ใช้อย่างถูกต้อง ย่อมสร้างประโยชน์ให้กับเมืองรองเหล่านั้นได้แน่นอน

หมายเหตุ: ข้อมูลที่ถูกนำไปวิเคราะห์นี้ หรือ Mobility Data สามารถระบุช่วงเวลาการใช้งาน รูปแบบการใช้งาน รวมถึงตำแหน่งของการใช้งาน ซึ่งก่อนจะนำไปวิเคราะห์ ซึ่ง dtac ได้ทำให้ข้อมูลไม่สามารถระบุตัวตน ผ่านเทคนิค Data anonymization (One-way Hashing with SHA-256)

ทำให้ข้อมูลระหว่างเดือน มิ.ย. 2563 ถึง ต.ค. 2564 ที่มีขนาดนับ “หมื่นล้านชุด” ถูกจัดทำให้อยู่ในระดับ “ตำบล” เมื่อทำการนิรนามข้อมูลและสุ่มกลุ่มตัวอย่างให้อยู่ปริมาณที่สามารถดำเนินการวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพแล้ว จึงนำข้อมูลส่งต่อนักวิจัยผ่านโครงข่ายส่วนตัว (Private network) เพื่อนำไปวิเคราะห์ต่อไป

อ้างอิง // dtac

อ่านเพิ่มเติม

ติดตามข่าวสารจาก Brand Inside ได้จาก Facebook ของเรา