ประสบการณ์ร่วมงาน #สืบงบ 67

ผมไม่ได้ไปร่วมงาน hackathon ในฐานะผู้ร่วมงานมานานมากแล้ว คราวนี้อยากไปร่วมเพราะเห็นโจทย์ที่ชัดเจน คือการวิเคราะห์ข้อมูลงบประมาณรายจ่าย ที่เพิ่งผ่านการอภิปรายไปสดๆ ร้อนๆ สัปดาห์นี้เอง และนึกในใจว่ามีข้อมูลให้เล่น ให้ดูแน่ๆ และอยากไปเจอคนที่สนใจคล้ายๆ กันด้วย

กิจกรรมจัดโดยคณะกรรมาธิการติดตามงบประมาณ ก็เลยจัดกันที่อาคารรัฐสภา และคงมีลักษณะกึ่งทางการเล็กน้อยเป็นการสัมนาเชิงปฎิบัติการ

ช่วงเช้าก็ค่อนข้างกระชับมีหัวข้อน่าสนใจประกอบด้วย

• เปิดงานสั้นๆ ที่มาที่ไป เห็นได้ว่ามีหลายส่วนที่ลงแรงช่วยเหลือกัน เพื่อให้มีข้อมูลที่สามารถเปิดให้ผู้ที่สนใจมาวิเคราะห์กันดูได้ ทั้ง WeVis กับกลุ่มก้าว Geek และเขาก็ทำกันมาก่อนหน้านี้แล้ว พอเข้าไปดูเว็บของ WeVis ก็พบว่ามีข้อมูลน่าสนใจหลายเรื่องเลยทีเดียว https://wevis.info/downloads/
• ตัวแทน WeVis มาอธิบายกระบวนการในการจัดทำร่างพ.ร.บ.งบประมาณ ซึ่งช่วยให้เห็นภาพกระบวนการได้ชัดเจน
• ตัวแทน UNDP (United Nation Development Program) หรือสำนักงานโครงการพัฒนาแห่งสหประชาชาติ ซึ่งเป็นผู้สนับสนุนของรางวัลกิจกรรม Hackathon ก็มาเล่าให้ฟังเรื่องแนวทางการผลักดัน Digital Parliament https://wevis.info/parliament-website/ ซึ่งใช้โมเดลอธิบายของภูเขาน้ำแข็ง โดยมียอดบนสุดคือ Policies, Processes, Platforms and Apps ซึ่งการ implement สิ่งเหล่านี้เป็นเพียงแค่ยอดภูเขาน้ำแข็งเท่านั้น มันไม่สามารถผลักดันให้เกิด digitalization ได้จริงๆ เพราะเบื้องล่างถัดจากยอดไป ยังมีอีกหลายชั้น อาทิเช่น ชั้น Structure & System ถัดลงไปอีกก็เป็น Discourse และลึกที่สุดคือ Myths & Metaphor ต้องไปถาม Bard เอาถึงรู้ว่าโมเดลนี้เรียกว่า Causal Layered Analysis (CLA)
• มีการอธิบายข้อมูลที่มีให้ว่ามีลักษณะอย่างไร

หลังเบรคก็มีการแบ่งกลุ่มกัน คนมาร่วมประมาณร้อยกว่าคน ค่อนข้างคึกคักทีเดียว แบ่งเป็น 16 กลุ่มตามหัวข้อที่สนใจ ส่วนใหญ่ก็เป็นกระทรวง หรือเป็นหัวข้อ hot hit อื่นๆ อย่างเช่น สวัสดิการ ซอฟต์พาวเวอร์ สังคมสูงวัย การศึกษา การเกษตร ประมาณนี้

ผมเองไม่ได้มีหัวข้อมาก่อนในใจ คิดแต่ง่ายๆ ว่าอยากลองประเมินดูแนวทางว่าจะเอา NLP มาช่วยได้อย่างไรเท่านั้น ก็เลยเลือกชวนน้องๆ ที่มาด้วยกันไปร่วมกับกลุ่มคนที่สนใจกระทรวง อว. หรือกระทรวงวิทยาศาสตร์

กลุ่มเรามีกันประมาณ 8 คน มาจากสามกลุ่มย่อยที่มารวมกัน ก็มีโอกาสได้เจอและรู้จักน้องๆ ที่มีพื้นฐานแตกต่างกัน กว่าจะแนะนำตัวเสร็จเริ่มวางโครงคัดเลือกโจทย์ปัญหาก็พักเที่ยงพอดี

มีเวลาลงมือทำข้อมูลจริงๆ แค่ซักชั่วโมงนิดๆ เท่านั้น แต่ก็ทำ EDA ออกมาได้ประมาณนึง ไปดูได้ที่นี่นะครับ

แต่พระเอกตัวจริงของกลุ่มเรา ไม่ใช่ data visualization เลยครับ กลับกลายเป็น business domain expert ความเข้าใจที่มาที่ไปของหน่วยงาน ความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงาน บทบาทหน้าที่ของหน่วยงาน คนที่มองเห็นจุดที่ควรเพ่งเล็งเป็นพิเศษ ที่ช่วยให้เราเลือกถูก ว่าควรจะมองไปที่จุดไหนของข้อมูล เพื่อยืนยันถึงปัญหาที่อาจจะซ่อนอยู่

เรากลับมารวมกลุ่มนำเสนอกันตอนประมาณบ่ายสามครึ่ง แล้วก็นำเสนอกันกลุ่มละ 5 นาที มี insights ที่น่าสนใจ (และน่าตกใจ) หลายอย่าง ที่ก็เห็นทางคณะกรรมาธิการจดไว้เป็นประเด็นที่ต้องไปทำงานต่อ

Key Takeaway ของผมในวันนี้ประกอบด้วย

• Data Analytics ยังเป็นทักษะที่ขาดแคลนอยู่มาก โดยองค์ประกอบหลักคือความสามารถในการ coding การทำ visualization ประกอบกับความรู้ทาง business domain ต้องมีร่วมกันเพื่อให้ครบสมบูรณ์
• ทักษะในการเล่าเรื่องแบบ storytelling และความสามารถในการนำเสนอ สามารถสร้างความแตกต่างได้อย่างมาก
• รู้สึกดี ที่ได้เห็นคนที่มีความตั้งใจ กระตือรือล้น ที่จะมีส่วนร่วมในการพัฒนา บรรยากาศโดยรวมดี และหวังว่าจะช่วยดึงดูดให้มีคนมาเข้าร่วมกิจกรรมแบบนี้เพิ่มมากขึ้นอีก

ใครสนใจติดตาม ใช้ hashtag #สืบงบ67 ก็น่าจะเห็นรายละเอียดอื่นๆ เพิ่มเติมนะครับ เป็นว่ามี การ live ใน facebook เอาไว้ด้วย