ทำไมเราถึงชอบเห็นคอนเทนต์ Drama บนหน้า Feed โซเซียลที่ไม่มีประโยชน์อะไรกับชีวิต ชวนเข้าใจ Algorithms ผ่านคณิตฯ ง่าย ๆ

หนังสือเล่มใหม่ที่ผมกำลังอ่านอยู่ตอนนี้ชื่อ Robin Hood Math (2025) เขียนโดย Noah Giansiracusa อาจารย์สอนคณิตศาสตร์ เรียนจบ PhD จาก Brown University แวะไปสอน Harvard เป็นครั้งคราว สุดยอด!

ซึ่งในหนังสือมีบทหนึ่งคือ “สูตรลับของโซเชียลมีเดีย” ตอบคำถามว่า ทำไมเราถึงชอบเห็นคอนเทนต์ดราม่าบนหน้าฟีด แล้วเฟซบุ๊ก ติ๊กต๊อก เลือกส่งคอนเทนต์มาให้เราดูยังไง สรุปออกมาได้ 15 ไอเดียสำคัญคือ

1. เริ่มกันที่ชื่อหนังสือ Noah

ใช้คำว่า “Robin Hood Math” เพราะอยากสื่อว่าคณิตศาสตร์ไม่ใช่เรื่องยาก แต่ยากมาก เดี๋ยววว 555+ (แซวเล่น) Noah บอกว่า เราไม่ต้องเป็นอัจฉริยะ เกรดเฉลี่ย 3.99 เชี่ยวชาญเรื่อง Algebra ก็สามารถเข้าใจคณิตศาสตร์ได้ หัวใจของคณิตศาสตร์คือ “การคิดอย่างเป็นระบบ” ใช้ตรรกะ ยึดมั่นในเหตุและผล

2. “ทุกวันนี้ .. ชีวิตของพวกเรากลายเป็นแค่ตัวเลข”

ผ่านกระบวนการ “Numerification” สิ่งนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่ปัจจุบันทุกบริษัทพยายามจะทำสิ่งนี้กันแบบยับๆ (จ้างทีม Data เข้าไปเพื่อสิ่งนี้)

3. อธิบายแบบง่ายฝุด ๆ Numerification

คือการใส่ค่าตัวเลขหนึ่งๆลงไปที่กิจกรรมทุกอย่างของชีวิต รวมถึงมูลค่าของ “ชีวิต” คนๆหนึ่งด้วย เช่น ตัวเลข Net Worth ของเศรษฐี หรือ Credit Score เวลาไปกู้เงินธนาคาร

ตัวเลข → กิจกรรมต่างๆในชีวิต

4. ผมคิดว่า “สมองมนุษย์” โคตรเก่งกับการทำสิ่งนี้

Complex Numerification คำนวณตัวเลขพวกนี้ในเสี้ยววินาที ใส่ลงไปที่วัตถุ กิจกรรม ทุกอย่างที่ชีวิตเราสัมผัส

5. ตกผลึก 4 ขั้นตอนคร่าวๆหลักการทำ Numerification ในสมอง คือ ..

1. สมองเรียนรู้เหตุการณ์นั้น ๆ ในอดีต จากประสบการณ์ของตัวเราเอง รวมถึงประสบการณ์ของคนอื่น ๆ ที่เราเคยเห็นหรือสัมผัสมา (Learning Algorithm)
2. สมองคำนวณตัวเลขใส่ไปที่ทุก ๆ กิจกรรมที่เราสามารถทำได้ ณ เวลานั้น ๆ ตัวเลขนี้สะท้อนคุณค่าที่ชีวิตเราได้กลับมาจากการทำกิจกรรมนั้น ๆ (Numerification Algorithm)
3. เรียงลำดับกิจกรรมตามตัวเลขที่สมองคำนวณขึ้นมาจากสูงไปต่ำ (Ranking Algorithm)
4. ตัดสินใจว่าจะ “เลือก” ทำกิจกรรมไหน (Decision Algorithm)

สิ่งที่เรารู้ตอนนี้คือสมองเรียนรู้จากประสบการณ์ ตรวจหา Patterns และประยุกต์ใช้ Patterns เหล่านั้นกับเหตุการณ์ใหม่ ๆ คำนวณค่าต่าง ๆ ผ่าน Algorithms ที่ซับซ้อนแต่มีประสิทธิภาพมาก ๆ

6. สรุปกระบวนการนี้ในหนึ่งประโยคสั้น ๆ

สมองเรียนรู้ → คำนวณค่า → จัดอันดับ → เลือก ว่าจะทำกิจกรรมใด ณ เวลานั้น เพื่อให้ได้คุณค่าบางอย่างกลับมาสู่ชีวิตมากที่สุด

• ง่วงก็นอน หิวก็กิน อยากมีเงินก็ทำงาน .. เบื่อก็เล่นโซเชียลมีเดีย เสพย์ข่าวดราม่าที่ไม่ได้ช่วยให้ชีวิตเราดีขึ้นเลย แบบนี้หรอ 555+ ทำไมไม่ไปอ่านหนังสือ โอ้ มาย ก๊อดดด
• แอดว่าขั้นตอนแรกที่สมองทำ Numerification สำคัญที่สุดเลย จังหวะที่เราใช้ Learning Algorithm สมองเราเปลี่ยนทุกครั้งที่เราบริโภคคอนเทนต์
• ถ้าเราเรียนรู้มาแบบผิด ๆ ทุกอย่างก็พังเลย เช่น การติดตามอ่านคอนเทนต์ของคนที่พูดไปเรื่อย ถูกบ้าง ผิดบ้างปนๆกันไป แยกไม่ออกแล้วว่าอันไหนจริง อันไหนปลอม ยั๊งงง 555+

7. ไฮไลท์คือ Social Media Algorithms มีกระบวนการทำงานคล้ายสมองเรา

สิ่งที่เฟซบุ๊ก ติ๊กต๊อก และโซเชียลทุกเจ้าพยายามทำอยู่ตอนนี้คือ การคำนวณตัวเลข Value หรือ Point (แต้ม) ผูกติดกับทุกๆกิจกรรมที่ Users ทำบนแพลตฟอร์ม

เช่น Like 1 แต้ม, Comment 5 แต้ม, Save 12 แต้ม, Share 20 แต้ม Noah เรียกสิ่งนี้ว่า Engagement Numerification และเค้าพยายามศึกษา แกะสูตร Algorithms นี้มาหลายปี

8. ขอเล่าสรุปแบบรวบรัด จากเอกสารภายในที่หลุดออกมา

เอกสารจาก FB ในปี 2021, คู่มือการทำงานของ TikTok Algo 101 และโค้ดของ Twitter (X) ที่ Elon Musk เปิดเผยในปี 2023 Noah และเพื่อนนักข่าวรวบรวมเอกสารทั้งหมด นั่งอ่านโค้ด แล้วแกะสูตรลับของ Social Media ออกมาได้สำเร็จ ตื่นเต้นนน 555+

9. สูตรลับ

เอ้ย ไม่ลับ เพราะทุกคนกำลังจะได้เห็นแล้ว 555+ Social Media Formula ที่ทุกๆแพลตฟอร์มใช้คือ ..

Score = V.like * P.like + V.love * P.love + V.angry * P.angry + V.comment * P.comment + V.share * P.share

โดยที่ V คือ “Value” หรือแต้มที่แพลตฟอร์มคำนวณขึ้นมาเหมือนที่แอดเขียนอธิบายในข้อ [7] ส่วน P คือ “Probability” หรือค่าความน่าจะเป็นที่ User คนนั้นจะ Engage (ไลค์ แชร์ คอมเมนต์) กับคอนเทนต์ที่แพลตฟอร์มส่งมาให้ ในทางคณิตศาสตร์เรียกสมการนี้ว่า “Weighted Sum” ขนลู๊กกก

10. ลองคำนวนให้ดู

สมมติเช้านี้เราเปิดเฟซบุ๊ก มีคอนเทนต์สองอันที่ระบบกำลังเลือกให้เราดู อันหนึ่งเป็นคอนเทนต์น้องหมาน่ารักๆ อีกอันเป็นรูปภูเขาไฟฟูจิ ระบบจะใช้สูตรเมื่อกี้คำนวณ Score

• เพื่อความง่าย ขอใช้แค่ Like=1, Comment=5, Share=20 สามกิจกรรมพอนะค้าบ
• Score = V.like * P.like + V.comment * P.comment + V.share * P.share
• เพราะฉะนั้น Score = 1 * P.like + 5 * P.comment + 20 * P.share

ขั้นตอนถัดไป ระบบจะคำนวณ P ความน่าจะเป็นที่เราจะ Engage กับคอนเทนต์นั้นๆ สมมติว่า P ของรูปน้องหมา Like, Comment, Share = [50%, 20%, 20%] ส่วนภูเขาไฟฟูจิคือ [80%, 5%, 10%] ตามลำดับ

แทนค่าในสมการ จะได้ Score.Dog = 5.50 และ Score.Fuji = 3.05

สรุปหน้าฟีดเราจะเลือกรูปน้องหมาขึ้นมาก่อนรูปภูเขาไฟฟูจิ (Score.Dog > Score.Fuji) ง่ายจนงง 555+

สรุปสิ่งที่อัลกอริทึมทำคือ เรียนรู้พฤติกรรมของเราบนแพลตฟอร์ม คำนวณค่า V (คงที่) และ P (เปลี่ยนไปตามคอนเทนต์) เสร็จแล้วคำนวณค่า Final Score ของทุก ๆ คอนเทนต์ แล้วเรียงลำดับคอนเทนต์บนหน้าฟีด Score สูงอยู่บน Score ต่ำอยู่ล่าง หรืออาจจะไม่ถูกแสดงเลย

ซึ่ง Noah บอกว่าสมการที่แพลตฟอร์มใช้คำนวณค่าพวกนี้ ซับซ้อนกว่าที่อธิบายในบทความนี้มาก แต่ทุกคนเข้าใจพื้นฐานของระบบแล้ว คือการ Assign Value (Numerification) ไปที่ทุกอย่างที่เราทำบนแพลตฟอร์ม

11. ครั้งหนึ่ง Elon Musk

เรียกประชุมทีมเดฟให้ปรับสมการ เพิ่ม Value ให้กับโพสต์ของเค้าหน่อย เหมือนได้ค่าบัฟพิเศษ X ต้องดันโพสต์เค้าอยู่เหนือ Users คนอื่นๆ อันนี้เรื่องจริง ไม่มุก 555+ สมการของ Elon หน้าตาคร่าวๆประมาณนี้ ..

Score.Elon = [สมการปกติ] + V.elon เป็นค่าคงที่ 999 ยั๊งงงง

12. การใส่ค่า Adjustment เหล่านี้

ในสมการเป็นกฎที่ทีม Engineering และ Marketing คิดมาอย่างดีแล้ว เช่น รูปโพสต์สมาชิกครอบครัว จะได้ V.family เพิ่มขึ้น ให้สูงกว่ารูปน้องหมา หรือเพจที่เรากดชอบ See First จะได้ V.favorite บวกเพิ่ม

13. You and The Algorithm: It Takes Two to Tango

ปี 2021 Nick Clegg ผู้บริหารของเฟซบุ๊ก เขียนบทความชื่อ “You and The Algorithm: It Takes Two to Tango” อธิบายหลักการทำงานของอัลกอริทึมว่า คอนเทนต์บนหน้าฟีดไม่ได้เกิดจากการทำงานของอัลกอริทึมอย่างเดียว เพราะการทำ Numerification บนฟีดต้องการของสองอย่าง ตามชื่อบทความ “It Takes Two to Tango” ถ้าเราไม่ Engage กับคอนเทนต์อัลกอริทึมก็จะไม่มีทางรู้ว่า P ของเราเป็นเท่าไหร่ เหยยย ก็จริง 555+

14. อธิบายด้วยปรัชญาสโตอิก

ถึงแม้เราจะเปลี่ยน V ในสมการนี้ไม่ได้ แต่เราสามารถเปลี่ยน P ได้วันนี้เลย ด้วยการลด ละ เลิก ไม่เสพย์ และไม่ Engage กับคอนเทนต์ที่มันแย่ๆ

คำถามสำคัญคือคอนเทนต์ไหน “ดี” หรือ “แย่” ตัวเราต้องเป็นคนตอบเรื่องนี้ด้วยตนเอง ซีเดียวที่แอดชอบดูคือ Ceemeagain ยั๊งงง 555+ (แอด Bias อ่าาาาา แซววว 555+)

15. Noah ปิดท้ายบทนี้ได้ดีมาก

แกบอกว่า “Social Media ก็เหมือนเราเดินไปกินร้าน Fast Food” ถ้ากินมากเกินไปก็ทำร้ายสุขภาพ ทุกคนรู้หมดแต่หยุดไม่ได้

วันแรกเราต้องใช้เวลาเดินไป 10 นาทีกว่าจะถึงร้าน Fast Food นั้น แต่ทุกๆวันที่เราไปกินไก่ทอด ร้านจะขยับเข้ามาใกล้เราเรื่อยๆ จากสิบเป็นเก้า จากเก้าเป็นแปด .. จนมันย้ายมาอยู่ติดข้างบ้านเราเลย เช้าตื่นมาก็หยิบไก่ทอดเข้าปาก กลางวัน เย็น ก่อนนอนก็ฟาดไก่ทอด

และนี่คือหลักการทำงานพื้นฐานของอัลกอริทึม ยิ่งเราเล่นมันมากขึ้นเท่าไหร่ มันยิ่งคำนวณค่า P.engagement ได้ดียิ่งขึ้นเท่านั้น จนเราเสพย์ติด และหนีมันไม่พ้น

เผื่อใครยังไม่รู้ว่า Social Media มันไม่ได้เกิดมาเพื่อทำให้ชีวิตเราดีขึ้นเลย เวลามี Viral บนโลกโซเชียล ผู้ชนะที่แท้จริงคือ “แพลตฟอร์ม” ผู้เล่นบนนี้เป็นแค่หมากตัวเล็กๆของเค้าเท่านั้น แฮร่

สรุปรอบสุดท้าย Scores ทั้งหมดบน Feed ถูกคำนวณขึ้นมาเพื่อผลกำไรของแพลตฟอร์ม ไม่ได้ช่วยให้ชีวิตพวกเราดีขึ้น ฟาดดด

Robin Hood Math (2025) เต็มสิบไม่หัก เนื้อหาอ่านง่ายขั้นสุด ของดีต้องมีติดเชลฟ์ ขอบคุณ อ. Noah มากๆสำหรับความรู้เน้นๆคร้าบบบ

PodDash – One Lesson At A Time

ปล. เมื่อวานแอดเห็น KFC เพิ่งเปิดตัว Art Toy ผู้พันแซนเดอร์สแบบใหม่ แบบสับ น่าร้ากกก เดี๋ยววันนี้โดนแอดแน่ ไปซื้อ เหมา! กินไก่ทอดเป็นโลก็ยอม ยั๊งงง 555+

ปล. ส่วนเหตุผลที่เราเห็นคอนเทนต์ดรามาบนหน้าฟีดเยอะๆ เพราะคอนเทนต์ดรามามัน Viral ง่าย แอดเดาว่าแพลตฟอร์มจะใส่ V.viral_content เพิ่มให้กับคอนเทนต์ที่กำลังเป็นกระแสในช่วงนั้นด้วย ขนลู๊กกก

บทความนี้เผยแพร่ครั้งแรกบนเฟซบุ๊กของคุณกษิดิศ สตางค์มงคล