Big Data and Anti-Corruption: A case study with mobile phone usage data

Authors

  • AM Thanapant Raicharoen, Ph.D. Office of the National Broadcasting and Telecommunications Commission

Keywords:

Big data,, Classification,, Outlier Detection,, Digital finance

Abstract

การศึกษาข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อต่อต้านการทุจริต ในบทความวิชาการนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) ศึกษาข้อมูลการใช้งานโทรศัพท์มือถือของประเทศไทยที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล Big Data กับการต่อต้านการทุจริต (2) วิเคราะห์ข้อมูล Big Data
และเทคนิคที่เหมาะสมกับการต่อต้านการทุจริตจากข้อมูลการใช้งานโทรศัพท์มือถือ และ (3) เสนอแนวทางในการปฏิบัติสำหรับการใช้เทคโนโลยี Big Data จากข้อมูลการใช้งานโทรศัพท์มือถือเพื่อใช้งานจริง ผลการศึกษาทำให้ได้รูปแบบข้อมูลการใช้งานโทรศัพท์มือถือ
ของประเทศไทย ที่จะนำมาใช้ประโยชน์ในการต่อต้านการทุจริต โดยมีวิธีการวิเคราะห์และเรียนรู้ข้อมูล ด้วยวิธีการจัดกลุ่มข้อมูล (Classification) และวิธีการดูความผิดปกติของข้อมูล (Outlier Detection) เพื่อให้ได้แนวทางในการทำนาย (Prediction) บุคคลที่มีแนวโน้ม
อาจก่อการทุจริต จากการใช้งานโทรศัพท์มือถือ ข้อเสนอแนะ หน่วยงานภาครัฐต้องมีบุคลากรที่มีความรู้ความเข้าใจ เป็นลำดับแรก และต้องมีการจัดเก็บข้อมูล Big Data ในรูปแบบที่ต้องการ มีระบบรักษาความปลอดภัย เพื่อให้สามารถนำมาใช้งานได้อย่างถูกต้อง และสามารถแบ่งปัน (Share) ข้อมูลร่วมกับหน่วยงานภาครัฐอื่นที่เกี่ยวข้อง สิ่งสำคัญ คือ การออกกฎ ระเบียบรองรับการใช้ข้อมูล เพื่อให้มีอำนาจและไม่เป็นการละเมิดสิทธิข้อมูลส่วนบุคคล และสุดท้ายหากมีการจัดเก็บข้อมูล โดยเฉพาะเรื่องการเงินดิจิทัล จะทำให้เกิดความโปร่งใส ตรวจสอบได้ และลดการทุจริตคอร์รัปชันของประเทศ (More Digitalization, Less Corruption)

References

จารุวรรณ สุขุมาลพงษ์. (2556). แนวโน้มของคอรัปชั่นในประเทศไทย. ค้นเมื่อ 21 พฤษภาคม 2561, จาก https://www.parliament.go.th/ewtadmin/ewt/elaw_parcy/ ewt_dl_link.php?nid=1484

ปริเวท. (2559). Big Data in Healthcare. ค้นเมื่อ 21 พฤษภาคม 2561, จาก http://bigdataexperience.org/big-data-freight-transport/

สำนักงาน กสทช. (2560). ผลการศึกษามูลค่าตลาดสื่อสารของประเทศไทยประจำปี 2559 และผลการศึกษามูลค่าตลาดสื่อสารของประเทศไทยประมาณการปี 2560. ค้นเมื่อ 21 พฤษภาคม 2561, จาก https://www.nbtc.go.th/Business/commu/telecom/informatiton/research/document/ ดัชนีชี้วัดในกิจการโทรคมนาคม /28718.aspx

สำนักงานคณะกรรมการป้องกันและปราบปรามการทุจริตแห่งชาติ. (2561). Info graphic: CPI สื่อประชาสัมพันธ์ดัชนีการรับรู้การทุจริตของสำนักงานคณะกรรมการป้องกันและปราบปรามการทุจริตแห่งชาติ. ค้นเมื่อ 21 พฤษภาคม 2561, จาก https://www.nacc.go.th/ewt_news.php?nid=17611&filename=index

สำนักงานรัฐบาลอิเล็กทรอนิกส์. (2558). สำนักงานรัฐบาลอิเล็กทรอนิกส์ ประกาศแผนทำบิ๊กดาต้าภาครัฐไทย. ค้นเมื่อ 21 พฤษภาคม 2561, จาก http://www.ega.or.th/th/content/913/4192/

อานนท์ ศักดิ์วรวิชญ์. (2559). เราใช้ความรู้ด้านสถิติและวิเคราะห์ธุรกิจตรวจจับการทุจริตได้หรือไม่. ค้นเมื่อ 21 พฤษภาคม 2561, http://businessanalyticsnida.wordpress.com/2016/04/09/เราใช้ความรู้ด้านสถิติGood Factory Team Follow. (2559). Big Data คืออะไร. ค้นเมื่อ 21 พฤษภาคม 2561, จาก http://blog.goodfactory.co/big-data-คืออะไร-8ebf3a1a0050

Saibal Dasgupta. (2017). Chinese Firms Help Government Monitor Citizens with Big Data ค้นเมื่อ 21 พฤษภาคม 2561, จาก https://www.voanews.com/a/china-monitor-citizens- data/3888748.html

Downloads

Published

18-12-2020

How to Cite

AM Thanapant Raicharoen, Ph.D. (2020). Big Data and Anti-Corruption: A case study with mobile phone usage data. Journal of Digital Communications, 4(4), 56–71. Retrieved from https://so04.tci-thaijo.org/index.php/NBTC_Journal/article/view/247589

Issue

Vol. 4 No. 4 (2020): December 2020

Section

Special article

License

     The Office of the NBTC holds the copyright of articles appearing in the journal. The Office of the NBTC allows the public or individuals to distribute, copy, or republish the work under a Creative Commons license (CC), with attribution (BY), No Derivatives (ND) and NonCommercial (NC); unless written permission is received from the Office of the NBTC.

     Text, tables, and figures  that appear in articles accepted for publication in this journal are personal opinion and responsibility of the author, and not binding on the NBTC and the Office of the NBTC. In case of errors, each author is solely responsible for their own article, and not concerning the NBTC and the NBTC Office in any way.