Logistic Regression กับการตัดสินใจ จากกรณีการคัดคนเข้าประเทศ
7 พฤศจิกายน 2566 - เวลาอ่าน 1 นาที
ในช่วง 2 ถึง 3 วันมานี้มีกระแสสังคมที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจคัดเลือกนักท่องเที่ยวในการเข้าประเทศของตำรวจตรวจคนเข้าเมือง ซึ่งส่งผลให้นักท่องเที่ยวไม่สามารถเข้าประเทศแม้ว่าจะเดินทางไปถึงประเทศปลายทางแล้วก็ตาม
ตำรวจตรวจคนเข้าเมือง หรือ ตม. ทำหน้าทีในการตัดสินใจว่าจะอนุญาตให้นักท่องเที่ยวหนึ่งคนสามารถเข้าประเทศได้หรือไม่ อันเนื่องมาจากการป้องกันการลักลอบเข้าเมืองเพื่อกระทำการที่ไม่ตรงจุดประสงค์ของการเข้าประเทศ อย่างเช่น การทำงานอย่างผิดกฎหมาย หรือการขนส่งสารเสพติด เป็นต้น
ปัญหาที่มักจะพบของตม. คือการตัดสินใจที่ผิดพลาดในหลายกรณี ทำให้บุคคลที่ต้องการไปท่องเที่ยวในประเทศปลายทางนั้นจะไม่สามารถเข้าประเทศได้และได้รับการส่งตัวกลับประเทศต้นทาง
เพื่อเป็นการแก้ไขปัญหาดังกล่าวจึงต้องเริ่มจากการทำความเข้าใจเรื่องการตัดสินใจของว่ามีรูปแบบและผลของการตัดสินใจเป็นอย่างไร
| ทางเลือกของการตัดสินใจตัดสินใจ \ ผลที่เกิดขึ้นตามมา | กระทำการตามจุดประสงค์ของการเข้าประเทศ | กระทำการที่ไม่ตรงกับจุดประสงค์ในการเข้าประเทศและผิดกฎหมาย |
| อนุญาตให้เข้าประเทศ | ตัดสินใจถูกต้อง(True Positive) | ตัดสินใจผิดโดยการอนุญาตคนที่ไม่ควรอนุญาต (False Positive) |
| ปฏิเสธไม่ให้เข้าประเทศ | ตัดสินใจผิดโดยการปฏิเสธคนที่ไม่ควรปฏิเสธ(False Negative) | ตัดสินใจถูกต้อง(True Negative) |
ด้วยข้อมูลประวัติการเข้าประเทศที่มีการเก็บตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบัน อย่างเช่น จำนวนครั้งในการเดินทางไปยังต่างประเทศ การเดินทางเป็นครอบครัวหรือไม่ ผู้ร่วมเดินทางเป็นเด็กหรือผู้สูงอายุหรือไม่ เดินทางพร้อมกับทัวร์หรือไม่ เป็นต้น ข้อมูลหรืออาจเรียกได้ว่าตัวแปรเหล่านี้สามารถนำมาใช้ในการทำนายโอกาสในการกระทำตามจุดประสงค์ของการเข้าประเทศมากน้อยเพียงใด มีวิธีการทางสถิตมากมาที่สามารถทำได้ โดยวิธีการที่ได้รับความนิยมมากที่สุด คือ การวิเคราะห์ถดถอยแบบลอจิสติก (Logistic Regression)
เมื่อการวิเคราะห์ผลเสร็จสิ้นแล้วได้ผลที่เป็นตัวเลขว่านักท่องเที่ยวหนึ่งคนมีโอกาสในการกระทำตามจุดประสงค์ของการเข้าประเทศมากน้อยเพียงใด ตัวเลขจะสามารถสร้างเป็นเส้นหรือจุดตัดที่ช่วยให้การตัดสินใจง่ายขึ้น
เพราะฉะนั้นอีกปัจจัยหนึ่งที่อาจแทรกซ้อนการตัดสินใจอาจเป็นผลจากนโยบายการอนุญาตนักท่องเที่ยวด้วยเช่นกัน เช่น ในกรณีสมมติหากผลการคำนวณรายงานว่านักท่องเที่ยวคนหนึ่งมีแนวโนมในการไม่ทำตามจุดประสงค์ของการเข้าประเทศที่ 40% แต่ประเทศปลายทางนโยบายมีความรัดกุมสูงมาก จึงมีจุดตัดในการคัดเลือกเข้าประเทศอยู่ที่ 10% ซึ่งอาจส่งผลให้การตัดสินใจผิดโดยการปฏิเสธคนที่ไม่ควรปฏิเสธ (False Negative) สูงขึ้น
ในอีกกรณีหนึ่งที่ประเทศปลายทางมีนโยบายมีความอิสระมากขึ้นจุดตัดในการคัดเลือกเข้าประเทศอยู่ที่ 90% ซึ่งอาจส่งผลให้การตัดสินใจผิดโดยการอนุญาตคนที่ไม่ควรอนุญาต (False Positive) สูงขึ้น
เพราะฉะนั้นจากกระแสที่เกิดขึ้นในสังคมซึ่งพบว่ามีการตัดสินใจไม่อนุญาตให้เข้าประเทศในอัตราที่สูงถึงแม้ว่านักท่องเที่ยงหลายคนจะมีการให้หลักฐานที่ครบถ้วนสมบูรณ์ การใช้โมเดลในการทำนายนี้จะช่วยเป็นอย่างมากในการตัดสินใจโดยปราศจากอคติหรือการเหมารวมของตม.ที่ประเทศปลายทาง แต่ในท้ายที่สุดหากนโยบายที่มีอคติต่อการอนุญาตเข้าประเทศยังเป็นตัวกำหนดจุดตัดของการตัดสินใจ โมเดลทางสถติใด ๆ ก็ไม่อาจช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างถูกต้องใช้ได้
ผู้เขียน
