ดร.ปฐมาภรณ์ เถาว์พัน อาจารย์ประจำหลักสูตรเทคโนโลยีบัณฑิต สาขาวิชาการจัดการหลักสูตรข้อมูลดิจิทัล คณะวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมา กล่าวถึงที่มาและวัตถุประสงค์งานวิจัยระบบเฝ้าระวังติดตามคอนเทนต์บนสื่อสังคมออนไลน์ที่เกี่ยวกับการค้ามนุษย์ ด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ว่า ปัจจุบันการค้าประเวณีเด็กมีรูปแบบที่ซับซ้อนและมีการหลบซ่อนมากขึ้น เช่น การขายบริการผ่านสื่อออนไลน์ ร้านเกมส์ เด็กกลุ่มเสี่ยงต่อการถูกล่อลวงเข้าสู่การค้าประเวณี ได้แก่ เด็กเร่ร่อน เด็กแรงงานต่างชาติ เด็กผู้ลี้ภัย เด็กชนกลุ่มน้อย และเด็กไร้สัญชาติ ขณะเดียวกันพบว่ามีเด็กจำนวนไม่น้อยที่เข้าสู่การค้าประเวณีโดยสมัครใจ และส่วนใหญ่มีอายุระหว่าง 15-17 ปี

คณะผู้วิจัยได้พัฒนาเครื่องช่วยตรวจจับคัดกรองคอนเทนต์และสื่อลามกอนาจาร ที่อาจมีส่วนเกี่ยวข้องกับการพัฒนาไปเป็นการค้าประเวณีในเด็ก ทั้งโดยสมัครใจ และไม่สมัครใจ ด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์บนสื่อสังคมออนไลน์ โดยคาดหวังว่าระบบที่พัฒนาขึ้นนี้ จะสามารถช่วยให้ประหยัดทั้งงบประมาณ กำลังพล และเป็นเครื่องมือแจ้งเตือนและตรวจสอบคอนเทนท์บนสื่อสังคมออนไลน์ต่างๆ ด้วยปัญญาประดิษฐ์ที่มีประสิทธิภาพ ประสิทธิผล สามารถวัดค่าและประเมินผลได้ ทำให้การค้าประเวณีและการค้ามนุษย์ในเด็กมีจำนวนลดลงอันจะส่งผลให้การจัดอันดับของประเทศไทยในรายงานสถานการณ์การค้ามนุษย์อยู่ในลำดับที่ดีขึ้น

งานวิจัยชิ้นนี้เริ่มต้นโดยการรวบรวมข้อความ โพสต์หรือแฮชแท็ก (Hashtag) ที่มีความเกี่ยวข้องและมีความสัมพันธ์กันในเชิงความหมายที่เกี่ยวกับคดีการค้ามนุษย์ จากทวิตเตอร์ (Twitter) และจากการสัมภาษณ์ตำรวจที่เกี่ยวกับคดีการค้ามนุษย์ จำนวน 30 นายหลังจากได้คัดเลือกเฉพาะ tweet ที่มีคำค้น (Keywords) ที่ได้มาจากการสัมภาษณ์กลุ่มเจ้าหน้าที่ตำรวจสืบสวนสอบสวน และผู้มีส่วนเกี่ยวข้องเกี่ยวกับคดีการค้ามนุษย์ทั้งสิ้น 261,022 tweets ที่รวบรวมได้จากคำค้นที่กำหนดไว้ใน Trafficking Thai Corpus และให้เจ้าหน้าที่ตรวจสอบอีกครั้ง เพื่อจัดกลุ่มประโยคในการค้าประเวณี โดยเจ้าหน้าส่วนใหญ่ระบุว่า เข้าข่ายการกระทำความผิดในมาตรา 6 ของพระราชบัญญัติป้องกันและปราบปรามการการค้ามนุษย์ พ.ศ.2551

ทั้งนี้ ผู้วิจัยได้นําเสนอการ จัดทำคลังคำศัพท์การค้าประเวณี (Thailand Trafficking Corpus) เพื่อช่วยให้ระบบการสืบค้นข้อมูลบนสื่อสังคมออนไลน์ เช่น Twitter มีประสิทธิภาพ ค้นหาข้อมูลได้ตรงจุดและสามารถตัดสินใจเพื่อวิเคราะห์ความรู้สึก โดยจำแนกข้อมูล tweets ที่สืบค้นมาได้ว่า เข้าข่ายคดีค้ามนุษย์รูปแบบใดแบบจำลองที่พัฒนาขึ้น มีความแม่นยำถึง 89% โดยใช้ข้อมูลเพียง 66,960 tweets ในการเทรนแบบจำลอง และใช้ข้อมูล 16,740 tweets ในการทดสอบประสิทธิภาพของแบบจำลอง และยังได้จัดทำระบบในการเฝ้าระวังติดตามคอนเทนต์บนสื่อสังคมออนไลน์ที่เกี่ยวกับการค้ามนุษย์ด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ เพื่อการประมวลผลภาษาธรรมชาติเชิงลึก ด้วยการพัฒนา Web Application ในลักษณะของ Dashboard ที่ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพ