Clustering Information Exposure Behavior the Welfare State Needs Among Older Adults in Thailand
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This research has organized data on exposure to welfare state information among senior citizens in Thailand.The K-means algorithm was used to study the media consumption behavior of the seniors. Data derived from the Public Relations Policy and Planning Development Office of the Public Relations Department, covering the period from February 6, 2023 to February 24, 2023 and involving 1,314 participants. The optimal number of clusters was determined through the application of the Elbow method. The results of the clustering analysis, based on the survey of the elderly behavior, led to the identification of three and four distinct groups, respectively. Furthermore, the researchers used the analysis results to recommend publicizing welfare news for the older adults in Thailand, aiming to further enhance the efficiency of public relations.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
นิภาพรรณ เจนสันติกุล. 2565. รัฐสวัสดิการ : การนำไปปฏิบัติในบริบทสังคมไทยเพื่อความครอบคลุมทางสังคม. วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มมร วิทยาเขตอีสาน, 3(3), 20-37. [Nipapan Jensantikul. 2022. Welfare State: Implementation in the Thai Social Context for Social Inclusion. Journal of Humanities and Social Sciences Mahamakut Buddhist University Isan Campus, 3(3), 20-37. (in Thai)]
Maimon, O. and Rokach, L. 2010. Data mining and knowledge discovery handbook. 2nd ed., Springer, New York.
Syakur, M.A., Khotimah, B.K., Rochman, E.M.S. and Satoto, B.D. 2018. Integration k-means clustering method and elbow method for identification of the best customer profile cluster. IOP conference series: materials science and engineering, 336, 1-6, https://doi.org/10.1088/1757-899X/336/1/012017.
ทิพยา ถินสูงเนิน, มาโนช ถินสูงเนิน, กิตติศักดิ์ เกิดประสพ และนิตยา เกิดประสพ. 2561. การตรวจสอบความเหมาะสมของการจัดกลุ่มข้อมูลอนุกรมเวลา. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี, 20(2), 127-147. [Tippaya Thinsungnoen, Manoch Thinsungnoen, Kittisak Kerdprasop and Nittaya Kerdprasop. 2018. The Consideration of Proper Time-serier Clustering. Journal of Science and Technology Ubon Ratchathani University, 20(2), 127-147. (in Thai)]
Cui, M. 2020. Introduction to the k-means clustering algorithm based on the elbow method. Accounting, Auditing and Finance, 1(1), 5-8, https://dx.doi.org/10.23977/accaf.2020.010102.
Duarte-Duarte, J.B., Talero-Sarmiento, L.H. and Rodríguez-Padilla, D.C. 2021. Methodological proposal for the identification of tourist routes in a particular region through clustering techniques. Heliyon, 7(4), 1-9, https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e06655.
ณรรฐคุณ วิรุฬห์ศรี, ลัทธพล โชครัตน์ประภา, ณัฐณิชา ศรีสมาน และพรทิพย์ เดชพิชัย. 2565. การวิเคราะห์แบ่งกลุ่มลูกค้าโดยใช้พฤติกรรมการซื้อเชิงลึก : กรณีศึกษาบริษัทผู้ผลิตอาหารสัตว์เลี้ยงแห่งหนึ่ง. วารสารวิทยาศาสตร์ลาดกระบัง, 31(1), 103-119. [Nathakhun Wiroonsri, Latthapol Chokratprapa, Natnicha Srisamarn and Porntip Dechpichai. 2022. Clustering Customers Using Their In-Depth Buying Behavior: A Pet Food Manufacturing Company Case Study. Journal of Science Ladkrabang, 31(1), 103-119. (in Thai)]
วุฒิชาติ สุนทรสมัย. 2564. การวิเคราะห์ปัจจัยและจำแนกกลุ่มนักท่องเที่ยวตามภาพลักษณ์แหล่งท่องเที่ยวจังหวัดชลบุรีเพื่อเลือกตลาดเป้าหมายที่ตั้งใจกลับมาเที่ยวซ้ำ. วารสารวิชาการมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา, 29(1), 123-148. [Vuttichat Soonthonsmai. 2022. A Factor and Cluster Analysis of Chon Buri Destination for Market Targeting with Tourists’ Revisit Intention. Journal of Humanities and Social Sciences Burapha University, 29(1), 123-148. (in Thai)]
เจนจิรา สุกใส และนิภาพร ชนะมาร. 2566. การจัดกลุ่มข้อมูลเศรษฐกิจครัวเรือนด้วยการประยุกต์ใช้เทคนิคการจัดกลุ่ม. วารสารวิทยาศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏเลย, 3(1), 18-31. [Janejira Suksai and Nipaporn Chanamarn. 2023. Clustering of Household Economic Data Using K-Means Clustering Techniques. Journal of Science, Engineering and Technology Loei Rajabhat University, 3(1), 18-31. (in Thai)]
สำนักพัฒนานโยบายและแผนการประชาสัมพันธ์. 2566. ปีงบประมาณ พ.ศ. 2566 การพัฒนาการสื่อสารจากความต้องการรัฐสวัสดิการของกลุ่มเปราะบาง (กลุ่มผู้สูงอายุ คนพิการ และผู้มีรายได้น้อย). แหล่งข้อมูล : https://plan.prd.go.th/th/content/category/detail/id/15/iid/173214. ค้นเมื่อวันที่ 24 เมษายน 2566.
ภคภูมิ สารพัฒน์. 2563. อีกขั้นของ k-means algorithm ที่สามารถแบ่งกลุ่มข้อมูลได้ทุกประเภท. แหล่งข้อมูล : https://bigdata.go.th/big-data-101/k-means-algorithm-for-clustering-large-data-sets-with-categorical-values/. ค้นเมื่อวันที่ 26 กันยายน 2566.
เชฏฐเนติ ศรีสอ้าน. 2564. การหาค่า k ของ Kmeans ด้วยวิธี Elbow Method. แหล่งข้อมูล : https://chetnetisrisaan.medium.com/. ค้นเมื่อวันที่ 25 สิงหาคม 2566.