แนวคิดการวิเคราะห์กฎความสัมพันธ์ด้วย Apriori Algorithm เพื่อศึกษาปัญหาทางสังคมของเด็กและเยาวชนด้อยโอกาสในประเทศไทย

1. ความรู้พื้นฐาน: Association Rule Mining
เป็นเทคนิคหนึ่งในกระบวนการ Data Mining ที่ใช้ค้นหารูปแบบหรือความสัมพันธ์ที่พบบ่อยในข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น “ถ้า A เกิด มักพบ B เกิดร่วมด้วย”
ในบริบททางสังคม ใช้เพื่อวิเคราะห์ "กลุ่มปัญหาที่เกิดร่วมกัน" ของเด็กและเยาวชนด้อยโอกาส เช่น ความยากจนร่วมกับการหลุดออกจากระบบการศึกษา



2. เครื่องมือหลัก: Apriori Algorithm
ใช้เพื่อค้นหาและสร้างกฎความสัมพันธ์ระหว่างปัญหาต่าง ๆ ของเด็กและเยาวชน โดยมีขั้นตอนหลัก 2 ขั้นตอน:
ขั้นตอนที่ 1: หา Frequent Itemsets (กลุ่มปัญหาที่พบบ่อย)
เริ่มจากการดูปัญหาเดี่ยว ๆ ที่พบบ่อย (เช่น ยากจน, ขาดเรียน, ถูกละเลย)
รวมเป็นชุด (เช่น “ยากจน + ขาดเรียน”) และประเมินด้วยค่า Support (ความถี่ในการเกิดร่วม)
หากค่า Support ต่ำกว่าค่าที่กำหนด (Minimum Support Threshold) จะถูกตัดออก

ขั้นตอนที่ 2: สร้าง กฎความสัมพันธ์ (Association Rules)
จาก Frequent Itemsets ที่ผ่านการคัดกรอง จะสร้างกฎในรูปแบบ “ถ้าพบ A แล้วมักพบ B”
ประเมินความน่าเชื่อถือด้วย 2 ค่าหลัก:
Confidence: ความน่าจะเป็นที่ B จะเกิดเมื่อ A เกิด
Lift: ระดับความสัมพันธ์ที่มากกว่าความบังเอิญ (Lift > 1 คือสัมพันธ์กันจริง)

3. การประยุกต์ใช้ในบริบทไทย
ช่วยจำแนกกลุ่มเด็กและเยาวชนที่มีปัญหาคล้ายกัน เช่น
กลุ่ม A: ยากจน + ขาดการศึกษา + พฤติกรรมเสี่ยง
กลุ่ม B: ความรุนแรงในบ้าน + ซึมเศร้า + ขาดผู้ดูแล
ข้อมูลเหล่านี้นำไปสู่การวางแผนช่วยเหลือเชิงนโยบายอย่างเหมาะสม เช่น:
กลุ่ม A → จัดสรรทุนการศึกษา
กลุ่ม B → ส่งต่อบริการสุขภาพจิต
แนวคิดนี้ถูกเสนอให้ใช้สร้างระบบ "กลุ่มปัญหาสังคมร่วม" เพื่อให้การช่วยเหลือมีประสิทธิภาพและเสมอภาคมากขึ้น

ข้อดีของแนวทางนี้
วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกแบบเครือข่าย แทนการดูปัญหาแยกส่วน
ช่วยวางแผนเชิงระบบ เพื่อออกแบบนโยบายและจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ