การใช้ Social Listening Tool กรณีศึกษาเคส Hacker “9 near”

บทความนี้ทีมงาน Mandala AI จะพาผู้อ่านทุกคนมารู้จักกับกรณีศึกษาแฮกเกอร์ "9near" ว่าเราสามารถประยุกต์ใช้เครื่องมือ Social listening tool ของ Mandala AI นี้อย่างไรได้บ้างในการศึกษากระแสที่เกิดขึ้น พร้อมกับความเห็นในแง่มุมต่าง ๆ ที่น่าสนใจที่เกิดขึ้นกับกรณีดังกล่าว โดยบทความนี้จะแบ่งประเด็นออกเป็น 3 ส่วนคือ 1. จุดเริ่มต้นของกระแส 2. ช่วงที่ 9near กำลังจะปล่อยข้อมูลคนไทยที่มีในมือ และ 3. ช่วงที่ 9near ถูกจับกุม

เนื้อหาบทความ

• จุดเริ่มต้นของกระแส
• ก่อน 9near จะปล่อยข้อมูลไทย
• ช่วง 9near ถูกจับกุม
  
  

จุดเริ่มต้นของกระแส

จุดเริ่มต้นของกระแสเริ่มต้นเกิดขึ้นเมื่อวันที่ 29 – 31 มีนาคม เมื่อคุณอ๊อฟ ชัยนนท์ ได้โพสต์ลงบน Facebook Page “Off Chainon” และ Twitter “OFF CHAINON” ว่าตนได้รับ SMS ที่มีข้อมูลครบถ้วนทั้งชื่อ-นามสกุล วันเดือนปีเกิด ที่อยู่ เลขบัตรประชาชน ฯลฯ แต่ที่ทำให้กระแสของ 9near ได้รับความสนใจในสังคมไทยมากขึ้นคงเป็นการที่ คุณสรยุทธ สุทัศนะจินดา ได้โพสต์เนื้อหาลงบน Facebook Page “สรยุทธ สุทัศนะจินดา กรรมกรข่าว” ในทำนองเดียวกับคุณอ๊อฟ ซึ่งมี Engagement ไปเกือบ 80,000 (นี่ยังไม่รวมยอดผู้ชมของรายการเรื่องเล่าเช้านี้บน YouTube กว่า 840K) 

    อย่างไรก็ตาม จากการใช้ Social Listening Tool เราจะเห็นได้ว่า ข่าวคราวของ 9near นั้นถูกนำเสนออยู่แล้วก่อนหน้านั้นในช่วงกลางเดือนโดยมาจากสำนักข่าวประชาไท, Blognone, Extreme IT, สำนักข่าว Voice TV ที่เป็นช่องทางหลักในการนำเสนอภัยร้ายแรงที่กำลังเกิด แต่จากกราฟด้านล่างกลับแสดงให้เราเห็นว่า เรื่องของ 9near นั้นมาได้รับความสนใจอย่างจริงจังก็ตอนที่บุคคลที่มีชื่อเสียงได้รับ SMS นั่นเอง

กราฟการกล่าวถึง 9near ระหว่างวันที่ 1 – 31 มีนาคม ซึ่งเป็นช่วงที่กระแสกำลังก่อตัวขึ้น

    ในช่วงนี้นอกจากจะเป็นช่วงที่กระแสกำลังก่อตัวแล้วนั้นยังเป็นช่วงรอยต่อระหว่างช่วงที่ 9near จะปล่อยข้อมูลคนไทยกว่า 55 ล้านรายชื่อ แน่นอนว่านี่คือช่วงที่ค่อนข้างโกลาหลสำหรับคนไทยเป็นอย่างมาก หนึ่งคำสำคัญที่ถูกใช้มากที่สุดในการพูดคุยเกี่ยวกับ 9 near คือคำว่า “หน่วยงาน” นั่นไม่ใช่เพียงเพราะคำขู่จากมือแฮกเกอร์ที่ว่า จะปล่อยข้อมูลสำคัญออกมาว่าหน่วยใดเป็นสปอนเซอร์หลักที่ทำให้ข้อมูลของคนไทยจำนวนมหาศาลหลุดรอดออกมา ถ้าไม่ยอมซื้อข้อมูลก่อนวันที่ 5 เมษายน หากแต่ประชาชนเองต่างก็พากันคาดเดาไปต่าง ๆ นานาว่า “หน่วยงาน” ที่ว่านั้นคือหน่วยงานใด 

    นอกจากนี้ ความน่าสนใจคือนอกจากจะเป็นเรื่องของการเล่นเกมทายชื่อหน่วยงานแล้วนั้น เรื่องสำคัญที่หายไปอย่างสิ้นเชิงคือ การที่เราแทบจะไม่มีการพูดถึงประเด็น PDPA กันเสียเท่าไหร่ในช่วงนี้ตาม Word Cloud ที่ได้แสดงข้างล่างซึ่งเป็นเรื่องที่สำคัญไม่แพ้กันในฐานะที่ PDPA เป็นกฎหมายที่ออกมาเพื่อคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของประชาชน อีกทั้งในช่วงนี้เว็บไซต์ของ 9near เองก็ยังไม่ถูกปิดกั้นการเข้าถึงจากรัฐบาลทำให้หลายคนนำภาพตัวอย่างข้อมูลจากเว็บไซต์ดังกล่าวมาลงเตือนภัยในโซเชียลมีเดียเป็นจำนวนมาก โดยทีมงาน Mandala AI พบการตระหนักถึงเรื่อง PDPA ไม่กี่ Mentions เท่าไหร่นัก

เส้นตายก่อนที่ 9near จะปล่อยข้อมูลไทย

    อย่างที่ได้กล่าวไปแล้วว่า ช่วงนี้เป็นช่วงรอยต่อที่สำคัญมากเกี่ยวกับความคิดเห็น อารมรณ์ และความรู้สึกของคนไทยเกี่ยวกับเส้นตายที่กำลังเข้าใกล้เข้ามา แม้จะเป็นช่วงสั้น ๆ คือระหว่างวันที่ 31 มีนาคม – 6 เมษายน 

จากกราฟเราจะเห็นว่าข้อมูลที่กล่าวถึง 9near นั้นลดลงอย่างมากจากวันที่ 31 มีนาคม แต่ค่อย ๆ ไล่เพิ่มระดับไปถึงวันที่ 3 เมษายน ที่เป็นจุดที่พีคที่สุดของช่วงนี้ จากการใช้ Social Listening Tool ทีมงาน Mandala AI สังเกตได้ถึงบรรยากาศการพูดคุยที่เปลี่ยนไปเกี่ยวกับ 9near อย่างสิ้นเชิง โดยต่างมุ่งเน้นไปที่การวิพากษ์วิจารณ์การทำงานของหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง

นอกจากนี้ ในช่วงระยะเวลานี้เองที่เรามักจะเห็น Insights ต่าง ๆ ที่น่าสนใจเป็นจำนวนมากจากประชาชนในการติเตียนการรักษาข้อมูลส่วนตัวของประชาชนจากภาครัฐ ที่ไม่ได้เน้นไปที่ตัวบุคคลหรือหน่วยงานแต่เป็นเรื่องของโครงสร้างพื้นฐานที่เรามักละเลยว่าอาจจะไม่เกี่ยวข้องกับการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล ดังตัวอย่างจากโพสต์ด้านล่างนี้

    มากไปกว่านั้นการที่วันที่ 3 เมษายน เป็นจุดพีคที่สุดของช่วงนี้คือการที่ 9arm ยูทูปเปอร์ชื่อดังด้านไอที (ที่ไม่ได้เกี่ยวข้องกับ 9near แม้แต่น้อย) ได้ลงคลิปเกี่ยวกับภัยอันตรายที่เราได้เรียนรู้จากเคส 9near ซึ่งมียอดผู้รับชมกว่า 640K ทำให้วันนี้นอกจากจะเป็นวันที่เข้าใกล้เส้นตายแล้วนั้น ยังเป็นวันที่คนกลับออกมาพูดคุยเกี่ยวกับเรื่อง 9near อีกครั้งจากคลิปของ 9arm นั่นเอง

    ทริคเล็กน้อยสำหรับมือใหม่ในการใช้ Social Listening Tool คือ ให้เราสังเกตการขึ้นและลงของกราฟที่มีการพูดถึงในเรื่องที่เราสนใจก่อนก็ได้ครับ หากกราฟอยู่ ๆ มีการพุ่งขึ้นมาจากที่ประเด็นนั้น ๆ เงียบหายไปพักนึง หรือมันค่อย ๆ เพิ่มขึ้นแล้วอยู่ ๆ มาเพิ่มขึ้นแบบผิดปกติ แสดงว่าต้องมี Hero Content อย่างแน่นอนที่จุดประกายให้คนหันมาสนใจหรือพูดคุยเรื่องนั้น ๆ อีกครั้ง อย่างกรณีนี้คือคลิปของ 9arm นั่นเอง 

ช่วงที่ 9near ถูกจับกุม

    หลังจากที่มีข่าวว่าเจ้าหน้าที่ได้เบาะแสของแฮกเกอร์ 9near แล้วนั้น นี่เป็นช่วงที่ผู้คนต่างตั้งคำถามในประเด็นต่อเนื่องจากช่วงที่ 2 อย่างหนักข้อขึ้นไปอีกขั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งการทำงานของเจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้อง ในการปล่อยปะละเลยให้ข้อมูลสำคัญของประชาชนที่อยู่บนหมอพร้อมสามารถเข้าถึงได้โดยง่าย จนถึงขั้นมีมุขตลกที่ว่า รหัสผ่านของหมอพร้อมคือ Admin*1234 รวมถึง การตั้งคำถามที่ว่า ทำไมหน่วยงานที่เกี่ยวข้องถึงปล่อยปะละเลยให้ทหารยศระดับสิบเอก สามารถเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลของคนไทยได้ถึงเพียงนี้ 

    จากกราฟจะเห็นว่า ในช่วงนี้มี 2 ประเด็นสำคัญเกี่ยวกับเคส 9near คือ 1. หลังจากที่เจ้าหน้าที่จับกุมทหารยศสิบเอกได้แล้ว พร้อมรับสารภาพว่าได้ข้อมูลมาจากหมอพร้อมที่ตนมีรหัสผ่านเพราะแฟนสาวเป็นพยาบาล ในช่วงนี้ทีมงาน Mandala AI พบว่า PDPA กลับมาถูกพูดถึงอีกครั้งแต่ในฐานะข้อกฎหมายที่สิบเอกรายนี้จะโดนตั้งข้อหา แต่น้อยมากที่ PDPA จะถูกนำมาพูดถึงในฐานะที่หน่วยงานรัฐหรือส่วนอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องจำเป็นจะต้องรักษาข้อมูลไม่ให้ผู้อื่นนำไปใช้ประโยชน์ได้โดยที่เจ้าของข้อมูลไม่ยินยอม 2. วันที่ 12 เมษายน ควรจะเป็นวันที่คนไทยเตรียมตัวเดินทางเพื่อไปพักผ่อนในช่วงเทศกาลสงกรานต์ แต่กลับต้องมาพบถกเถียงอีกครั้งเกี่ยวกับเคส 9near เมื่อคดีกลับพลิกว่า ข้อมูลที่ 9near ได้มานั้นไม่ใช่มาจากหมอพร้อม แต่มาจากการซื้อขายในตลาดมืด แน่นอนว่ามันได้สร้างความสับสนให้กับประชาชนเป็นจำนวนมากว่า ท้ายที่สุดข้อมูลคนไทยกว่า 55 ล้านคนนั้นหลุดรอดมาจากแหล่งใดกันแน่ แต่ที่สร้างประเด็นให้เรา ๆ นั้นได้ติดตามกันต่อคือ “ปลั๊กไฟปริศนา” ที่หลายช่องต่างนำไปลงข่าวว่า ปลั๊กไฟดังกล่าวเป็นรุ่นยอดนิยมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในหน่วยงานราชการ 

    ท้ายที่สุดแล้วเรื่องราวของ 9near จะมีข้อสรุปอย่างไร? ข้อมูลกว่า 55 ล้านรายชื่อหลุดรอดมาจากอะไรกันแน่? ทีมงาน Mandala AI จะนำมาสรุปให้กับผู้อ่านทุกท่านได้อ่านต่อไปครับ

สามารถทดลองใช้งานเครื่องมือ Mandala Analytics ในการศึกษาเคสตัวอย่าง 15 วันได้ที่นี่เลย