Data storytelling about covid-19 and the new normal of people in the Bangkok metropolitan region
Issued Date
2022
Issued Date (B.E.)
2565
Available Date
Copyright Date
Resource Type
Series
Edition
Language
eng
File Type
application/pdf
No. of Pages/File Size
285 leaves
ISBN
ISSN
eISSN
Other identifier(s)
b216671
Identifier(s)
Access Rights
Access Status
Rights
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Rights Holder(s)
Physical Location
National Institute of Development Administration. Library and Information Center
Bibliographic Citation
Citation
Kittikun Khakhai (2022). Data storytelling about covid-19 and the new normal of people in the Bangkok metropolitan region . Retrieved from: https://repository.nida.ac.th/handle/662723737/6723.
Title
Data storytelling about covid-19 and the new normal of people in the Bangkok metropolitan region
Alternative Title(s)
การเล่าเรื่องด้วยข้อมูลเกี่ยวกับไวรัสโควิด-19 และการดำเนินชีวิตแบบปรกติใหม่ (New Normal) ของประชาชนในเขตกรุงเทพมหานคร
Author(s)
Advisor(s)
Editor(s)
item.page.dc.contrubutor.advisor
Advisor's email
Contributor(s)
Contributor(s)
Abstract
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ได้แก่ 1) เพื่อศึกษาการเล่าเรื่องด้วยข้อมูลเกี่ยวกับไวรัสโควิด-19 ของศูนย์ข้อมูลโควิด-19 และศูนย์บริหารสถานการณ์โควิด-19 2) เพื่อพัฒนาโมเดลปัจจัยเชิงสาเหตุที่ส่งผลต่อการดำเนินชีวิต แบบปรกติใหม่ และ 3) เพื่อตรวจสอบความสอดคล้องของโมเดลปัจจัยเชิงสาเหตุที่ส่งผลต่อการดำเนินชีวิตแบบปรกติใหม่กับข้อมูลเชิงประจักษ์ โดยเป็นงานวิจัยแบบผสมผสาน (Mixed Method Research) มีระเบียบวิธีวิจัย 2 ส่วน ได้แก่ 1) ระเบียบวิธีวิจัยเชิงคุณภาพ ศึกษาการเล่าเรื่องด้วยข้อมูลเกี่ยวกับไวรัสโควิด-19 ผ่านเฟซบุ๊ก เพจศูนย์ข้อมูลโควิด-19 ในช่วงเดือนตุลาคม 2564 - เมษายน 2565 โดยมีการเก็บรวมข้อมูลโพสต์บนเพจเฟซบุ๊กเป็นประจำทุกวัน และใช้การวิเคราะห์ตัวบท (Textual Analysis) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ยังสัมภาษณ์ผู้ที่เกี่ยวข้องกับการสื่อสารข้อมูลไวรัสโควิด-19 เพื่อยืนยันความสอดคล้องของข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ตัวบท จากนั้นจึงนำนำเสนอผลการวิเคราะห์ในรูปแบบพรรณนาวิเคราะห์ 2) ระเบียบวิธีวิจัยเชิงปริมาณ พัฒนาโมเดลปัจจัยเชิงสาเหตุที่ส่งผลต่อการดำเนินชีวิตแบบปรกติใหม่ เลือกกลุ่มตัวอย่างเป็นประชาชนในเขตกรุงเทพมหานคร จำนวน 285 คน ตัวแปรที่ใช้ในการศึกษา ได้แก่ รูปแบบการดำเนินชีวิต การแสวงหาข้อมูล การรับรู้ความง่าย การรับรู้ประโยชน์ การรับรู้ข้อมูลไวรัสโควิด-19 ความพึงพอใจ และการดำเนินชีวิตแบบปรกติใหม่ โดยนำผลวิจัยของการเล่าเรื่องด้วยข้อมูลไวรัส-19 ในส่วนของประเภทเนื้อหาการเล่าเรื่องด้วยข้อมูลเกี่ยวกับไวรัสโควิด-19 มาพัฒนาเป็นข้อคำถามเพื่อใช้วัดตัวแปรการรับรู้ข้อมูลไวรัสโควิด-19 และนำผลการวิจัยในส่วนของวัตถุประสงค์การเล่าเรื่องด้วยข้อมูลไวรัสโควิด-19 กับประเภทเนื้อหาการเล่าเรื่องด้วยข้อมูลไวรัสโควิด-19 มาประยุกต์ใช้เป็นข้อคำถามเพื่อใช้วัดตัวแปรการรับรู้ความง่าย การรับรู้ประโยชน์ เครื่องมือที่ใช้เก็บรวมรวมข้อมูลคือแบบสอบถาม และวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคสมการเชิงโครงสร้าง (Structure Equation Model)
ผลการวิจัยเชิงคุณภาพพบว่า 1) การเล่าเรื่องด้วยข้อมูลเกี่ยวกับไวรัสโควิด-19 มีจำนวน 725 โพสต์ โดยมีลำดับการเล่าเรื่องที่มีลักษณะเป็นโครงสร้าง 2) วัตถุประสงค์ในการเล่าเรื่องด้วยข้อมูล ได้แก่ การให้ข้อมูลเกี่ยวกับไวรัสโควิด-19 ขอความร่วมมือให้ประชาชนปฏิบัติตามมาตรการของภาครัฐ และสร้างความเชื่อมั่นในการดำเนินงานในมาตรการของภาครัฐ 3) ประเภทเนื้อหาการเล่าเรื่องด้วยข้อมูล ได้แก่ สถานการณ์ไวรัสโควิด-19 มาตรการภาครัฐ และวัคซีนไวรัสโควิด-19 4) ประเภทการเล่าเรื่องด้วยข้อมูล เป็นประเภทผู้เล่าเรื่องขับเคลื่อนข้อมูล และสามารถแบ่งประเภทตามเกณฑ์เนื้อหาสาร ได้แก่ การเปรียบเทียบและขัดแย้งรวมกับการเปลี่ยนแปลงเวลา การเปรียบเทียบและขัดแย้ง การแสดงทิศทางไปข้างหน้า และการเปลี่ยนแปลงเวลา 5) โครงเรื่องการเล่าเรื่องด้วยข้อมูล เป็นโครงเรื่องแบบ Data Storytelling Arc ทั้งหมด 6) เทคนิค Data Visualization มีการใช้ทฤษฎีเกสตัลท์ในสร้าง จินตทัศน์ และเลือกใช้แผนภูมิ จำนวน 14 รูปแบบ 7) เครื่องมือและโปรแกรมที่ใช้ในการเล่าเรื่องด้วยข้อมูล ได้แก่ Tableau Adobe Illustrator และ Microsoft Excel
ผลการวิจัยเชิงปริมาณพบว่าโมเดลปัจจัยเชิงสาเหตุที่ส่งผลต่อการดำเนินชีวิตแบบปรกติใหม่มีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ โดยพิจารณาจากค่าดัชนีความสอดคล้อง ได้แก่ ได้แก่ Relative Chi-Square = 2.955, GFI = 0.901, CFI = 0.959, NFI = 0.940, NNFI = 0.934, IFI = 0.960 และ RFI = 0.904 ซึ่งผ่านเกณฑ์ที่กำหนดทั้งสิ้น 7 ดัชนี จากทั้งหมด 11 ดัชนี ทั้งนี้ยังพบว่าทุกตัวแปรในโมเดลมีอิทธิพลต่อการดำเนินชีวิตแบบปรกติใหม่ โดยตัวแปรความพึงพอใจมีอิทธิพลทางตรงเชิงบวกต่อการดำเนินชีวิตแบบปรกติใหม่ และตัวแปรการรับรู้ประโยชน์เป็นตัวแปรที่มีค่าอิทธิพลโดยรวมสูงสุดต่อการดำเนินชีวิตแบบปรกติใหม่
The primary objective of this study is three-fold: 1) to investigate the use of data storytelling about COVID-19 by the COVID-19 Information Center and the Center of COVID-19 Situations Administration (CCSA), 2) to develop a causal model that affects the transition to the New Normal, and 3) to examine the correlation between the developed causal model and empirical data. This mixed-methods study includes two methodologies: 1) Qualitative research which involves analyzing COVID-19 data storytelling on the Facebook Page of the COVID-19 Information Center from October 2021 to April 2022, as well as interviewing individuals involved in communicating COVID-19 information. 2) Quantitative research, which involves developing a causal model that influences the New Normal and surveying 285 individuals in the Bangkok Metropolitan Region. The study variables include lifestyle, information-seeking behavior, perceived ease, perceived benefits, perceived COVID-19 information, satisfaction, and the New Normal. Data was analyzed using a Structural Equation Model. The qualitative research results demonstrate that there were 725 structured posts of data storytelling about COVID-19 on the Facebook Page of the COVID-19 Information Center. The primary objectives of data storytelling were to provide information about COVID-19, request people's cooperation in complying with government measures, and reassure people of the government's implementation of plans and measures. The topics of the data storytelling included COVID-19 situations, government measures, and COVID-19 vaccination. The styles of data storytelling included author-driven content categorized into "Compare and Contrast Combined Change over Time," "Compare and Contrast," "Project Forward," and "Change Over Time." The data storytelling structure was primarily based on the Data Storytelling Arc, and 14 charts and visuals based on the principles of Gestalt Theory were used for data visualization. The tools and programs used for data storytelling were Tableau, Adobe Illustrator, and Microsoft Excel. Based on the quantitative research findings, the developed causal model that affects the New Normal appears to align with the empirical data, as evidenced by 7 out of 11 indices meeting the predetermined criteria. These indices include Relative Chi-Square = 2.955, GFI = 0.901, CFI = 0.959, NFI = 0.940, NNFI = 0.934, IFI = 0.960, and RFI = 0.904. Additionally, the study found that all model variables have an impact on the New Normal, with satisfaction variables having a positive direct effect and perceived benefits variables having the largest effect size on the New Normal.
The primary objective of this study is three-fold: 1) to investigate the use of data storytelling about COVID-19 by the COVID-19 Information Center and the Center of COVID-19 Situations Administration (CCSA), 2) to develop a causal model that affects the transition to the New Normal, and 3) to examine the correlation between the developed causal model and empirical data. This mixed-methods study includes two methodologies: 1) Qualitative research which involves analyzing COVID-19 data storytelling on the Facebook Page of the COVID-19 Information Center from October 2021 to April 2022, as well as interviewing individuals involved in communicating COVID-19 information. 2) Quantitative research, which involves developing a causal model that influences the New Normal and surveying 285 individuals in the Bangkok Metropolitan Region. The study variables include lifestyle, information-seeking behavior, perceived ease, perceived benefits, perceived COVID-19 information, satisfaction, and the New Normal. Data was analyzed using a Structural Equation Model. The qualitative research results demonstrate that there were 725 structured posts of data storytelling about COVID-19 on the Facebook Page of the COVID-19 Information Center. The primary objectives of data storytelling were to provide information about COVID-19, request people's cooperation in complying with government measures, and reassure people of the government's implementation of plans and measures. The topics of the data storytelling included COVID-19 situations, government measures, and COVID-19 vaccination. The styles of data storytelling included author-driven content categorized into "Compare and Contrast Combined Change over Time," "Compare and Contrast," "Project Forward," and "Change Over Time." The data storytelling structure was primarily based on the Data Storytelling Arc, and 14 charts and visuals based on the principles of Gestalt Theory were used for data visualization. The tools and programs used for data storytelling were Tableau, Adobe Illustrator, and Microsoft Excel. Based on the quantitative research findings, the developed causal model that affects the New Normal appears to align with the empirical data, as evidenced by 7 out of 11 indices meeting the predetermined criteria. These indices include Relative Chi-Square = 2.955, GFI = 0.901, CFI = 0.959, NFI = 0.940, NNFI = 0.934, IFI = 0.960, and RFI = 0.904. Additionally, the study found that all model variables have an impact on the New Normal, with satisfaction variables having a positive direct effect and perceived benefits variables having the largest effect size on the New Normal.