คณะวิทยาการสารสนเทศ มหาวิทยาลัยบูรพา
ขอแสดงความยินดีกับทีมนักวิจัย
ผศ.อริย์ธัช ศิรภัทร์วงศ์กร
ดร.อธิตา อ่อนเอื้อนรศ.ดร.กฤษณะ ชินสารดร.ธนินทร์ เมธิโยธินและรศ.ดร.สุวรรณา รัศมีขวัญ
เนื่องในโอกาสที่ผลงานวิจัยได้รับการตีพิมพ์ในวารสารระดับ SJR Q1
ชื่อผลงาน เรื่อง Forecasting Thailand’s mobility trends using Feature Engineered XGBoost for pandemic crisis movement managementงานวิจัยดังกล่าวมุ่งศึกษาการคาดการณ์แนวโน้มการเคลื่อนที่ของประชากรในประเทศไทยในช่วงการแพร่ระบาดของโรค COVID-19 โดยอาศัยข้อมูลจาก Google Community Mobility Reports ซึ่งครอบคลุมพฤติกรรมการเดินทางใน 6 ประเภทสถานที่สำคัญ ได้แก่ แหล่งค้าปลีกและนันทนาการ ร้านขายของชำและร้านยา สวนสาธารณะ สถานีขนส่ง สถานที่ทำงาน และที่พักอาศัย
ในการดำเนินการวิจัย ได้มีการประยุกต์ใช้แบบจำลองทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง ได้แก่ ARIMA, Facebook Prophet และ Feature Engineered XGBoost โดยมีการผสานข้อมูลด้านมาตรการควบคุมโรคของภาครัฐและจำนวนผู้ติดเชื้อรายวัน เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์และพยากรณ์แนวโน้มการเคลื่อนที่ของประชากรในแต่ละช่วงของการระบาด
ผลการศึกษาพบว่า แบบจำลอง Feature Engineered XGBoost มีประสิทธิภาพสูงสุดในการพยากรณ์เมื่อเปรียบเทียบกับแบบจำลองอื่น อีกทั้งยังพบว่าพฤติกรรมการเคลื่อนที่ของประชากรมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับระดับความเข้มงวดของมาตรการภาครัฐและสถานการณ์การแพร่ระบาดของโรค ซึ่งสะท้อนถึงบทบาทสำคัญของข้อมูลเชิงพฤติกรรมในการสนับสนุนการบริหารจัดการสถานการณ์ด้านสาธารณสุข
ทั้งนี้ ผลการวิจัยสามารถนำไปประยุกต์ใช้เพื่อสนับสนุนการกำหนดนโยบาย การวางแผนบริหารจัดการทรัพยากร และการตอบสนองต่อสถานการณ์วิกฤตในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ อันจะช่วยยกระดับศักยภาพของประเทศในการรับมือกับสถานการณ์การแพร่ระบาดของโรคและภัยพิบัติด้านสาธารณสุขต่อไป
วารสาร PLOS One
นับเป็นอีกหนึ่งความภาคภูมิใจที่สะท้อนถึงศักยภาพด้านการวิจัยและการพัฒนาองค์ความรู้สู่ระดับสากลของคณะวิทยาการสารสนเทศ
