ชื่อเรื่อง/โครงการวิจัย

โครงการวิจัยเรื่อง การพัฒนาระบบจำแนกผู้กระทำผิด ปีที่ 2

หน่วยงาน/ผู้วิจัย

รองศาสตราจารย์ ดร.อัคคกร ไชยพงษ์ และคณะ

ปีที่เผยแพร่

2566

แหล่งสืบค้น

ฐานข้อมูลงานวิจัยในกระบวนการยุติธรรม JKb

หมวดหมู่หัวข้องานวิจัย

ด้านกระบวนการยุติธรรม ทัณฑปฏิบัติ และการบริหารโทษ

ประเภท

งานวิจัย

บทคัดย่อ

วัตถุประสงค์

(1.) เพื่อทำการทดสอบค่าความน่าเชื่อถือของเครื่องมือที่ใช้จำแนกผู้กระทำความผิดที่ได้จากโครงการวิจัยเพื่อแก้ไขปัญหาการกระทำผิดซ้ำปีที่ 1, 2

(2.) เพื่อทำการทดสอบเครื่องมือกับกลุ่มเป้าหมายในความรับผิดชอบของกรมราชทัณฑ์กรมพินิจและคุ้มครองเด็กและเยาวชน และกรมคุมประพฤติ

(3.) เพื่อดำเนินการพัฒนาตัวแบบ (Model) ระบบจำแนกผู้กระทำความผิดที่เข้าสู่ระบบบำบัดพัฒนาพฤตินิสัยของกระทรวงยุติธรรมที่สามารถจำแนกความจำเป็นและความเสี่ยง (Risks & Needs) ในการบำบัดพัฒนาพฤตินิสัยเพื่อป้องกันและแก้ไขปัญหาการกระทำผิดซ้ำได้อย่างมีประสิทธิภาพ

วิธีการวิจัย

เป็นการวิจัยเอกสารการศึกษาภาคสนามโดยการสัมภาษณ์เชิงลึกและการสนทนากลุ่ม เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยคือ แบบสัมภาษณ์เชิงลึกและแบบประชุมกลุ่มย่อย และการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโมเดลการทำนาย (Predictive Model) ซึ่งใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence : AI) สาขาการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยใช้ข้อมูลขนาดใหญ่จากฐานข้อมูลผู้กระทำผิดของกระทรวงยุติธรรม (MOJ Data Lake) ในปี 2560 - 2564 จำนวน 2,035,991 ชุด มาดำเนินการทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) เหลือข้อมูล 1,384,998 ชุด นำมาทำการวิเคราะห์เพื่อหาค่าประสิทธิภาพของโมเดลและหาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการจำแนกลักษณะผู้กระทำผิด

ผลการวิจัยพบว่า

(1.) เมื่อทดสอบความเหมาะสมของเครื่องมือหรือตัวแปรที่ใช้เป็นเครื่องมือกลางจำแนกลักษณะผู้กระทำความผิด พบว่า มีตัวแปรจำนวน 28 ตัวแปร มีความเหมาะสมมากกว่าร้อยละ 50 มี 1 ตัวแปร มีความเหมาะสมร้อยละ 50 คือ มีอาการหลงลืมง่าย จนตนเองหรือเพื่อนผู้ต้องขังคนอื่นสังเกตเห็น และมี 1 ตัวแปรมีความเหมาะสมต่ำกว่า 50 คือ ตัวแปรความรู้สึกอ่อนเพลีย เหมือนคนไม่มีเรี่ยวแรง มีความเหมาะสม ร้อยละ44.44 ในส่วนของความน่าเชื่อถือของเครื่องมือกลางจำแนกผู้กระทำผิดซึ่งวัดจากค่าระดับคะแนน พบว่ามีตัวแปรที่มีค่าระดับคะแนน "มากที่สุด" จำนวน 7 ตัวแปร ค่าระดับคะแนน "มาก" จำนวน 18 ตัวแปร และค่าระดับคะแนน "ปานกลาง" จำนวน 5 ตัวแปร

(2.) การทดสอบเครื่องมือกับกลุ่มเป้าหมายในความรับผิดชอบของกรมราชทัณฑ์กรมพินิจและคุ้มครองเด็กและเยาวชนและกรมคุมประพฤติพบว่า มีตัวแปรที่นำมาใช้ในการจำแนกลักษณะผู้กระทำผิดกรมราชทัณฑ์ จำนวน 18 ตัวแปร กรมพินิจและคุ้มครองเด็กและเยาวชนจำนวน 23 ตัวแปร และกรมคุมประพฤติจำนวน 18 ตัวแปร

(3.) การพัฒนาตัวแบบ (Model) ระบบจำแนกผู้กระทำความผิดที่เข้าสู่ระบบบำบัดพัฒนาพฤตินิสัยของกระทรวงยุติธรรมได้สร้างโมเดลเพื่อการจำแนกแยกรายกลุ่มจำนวน 3 โมเดล โดยทั้ง 3 โมเดลใช้ข้อมูลที่ผ่านกระบวนการทำความสะอาดข้อมูลแล้วใช้อัลกอริทีม (Algorithm) เดียวกัน แต่ใช้ตัวแปรต่างกันกระบวนการสร้างโมเดลแบบเดียวกันคือ มีการแบ่งข้อมูลสำหรับการฝึกและทดสอบ (Train/Test Data) โดยใช้สัดส่วน 70:30 ใช้Classification Algorithm เทคนิค Gradient Boosting Classifier ประเมินค่าประสิทธิภาพของโมเดลด้วย Confusion Matrix และมีกระบวนการปรับจูน (Model Tuning) เพื่อหาค่าประสิทธิภาพที่ดีที่สุด ผลการทดสอบค่าความถูกต้อง (Accuracy) หลังการปรับจูนโมเดลได้ค่าความถูกต้องดังนี้ กรมพินิจและคุ้มครองเด็กและเยาวชนร้อยละ 80.07 กรมคุมประพฤติร้อยละ 85.03 และกรมราชทัณฑ์ร้อยละ 94.25 ในส่วนตัวแปรหรือปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการจำแนกสูงสุด ประกอบด้วย 4 กลุ่มข้อมูลคือ

(1.) กลุ่มข้อมูลพื้นฐานของผู้กระทำผิดคือ อายุ ระดับการศึกษา อาชีพ สถานะภาพสมรส

(2.) กลุ่มข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมคือ การใช้สารเสพติด การใช้ความรุนแรง การคบเพื่อน

(3.) กลุ่มข้อมูลเกี่ยวกับสถานภาพครอบครัวคือ ลักษณะที่อยู่อาศัย ฐานะบิดามารดา ประวัติการกระทำผิดของบุคคลในครอบครัว

(4.) กลุ่มข้อมูลเกี่ยวกับการกระทำความผิดคือ อัตราโทษ ประวัติการกระทำความผิดย้อนหลัง บทลงโทษที่ได้รับและระดับการควบคุม