(บันทึกก่อนหน้า: ปฏิทินการเดินทาง, วันที่ 1 & 2, วันที่สาม, วันที่สี่, วันที่ห้า, วันที่หก, วันที่ 7 & 8, วันที่เก้า, วันที่สิบ, วันที่สิบเอ็ด, วันที่สิบสอง, วันที่สิบสาม, วันที่สิบสี่, วันที่สิบห้า, วันที่สิบหก, วันที่สิบเจ็ด, วันที่สิบแปด, วันที่สิบเก้า)
วันที่ยี่สิบ
แอตแลนต้า : 18/10/2013
วันนี้ไปงานสัมมนา Online News Association 2013 ต่อเป็นวันที่สอง วันนี้ถือเป็นไฮไลท์ของงานก็ว่าได้ เพราะมี Session ยอดฮิต รวมทั้งปาฐกถาโดย เนท ซิลเวอร์ (Nate Silver) นักข่าว/นักสถิติที่ดังที่สุดในประเทศ ไม่นับรายการอื่นๆ ในตาราง ก่อให้เกิดอาการรักพี่เสียดายน้อง อยากไปฟังหลายห้องพร้อมกันแต่ต้องตัดใจเลือก
Session 1: 10 Tech Trends for Journalists
Session แรกตอนเช้าเป็น Session สุดฮิตที่จัดติดกันมาแล้วหลายปี คนพูดคือ เอมี เว็บบ์ (Amy Webb) กี๊กสาว อดีตนักข่าวเทคโนโลยีผู้ผันตัวมาเปิดบริษัทที่ปรึกษา อ่านสไลด์ทั้งชุดของเธอได้จาก Slideshare
เอมีเก็งว่า กระแสเทคโนโลยี 10 อย่างที่จะส่งผลกระทบสูงสุดต่องานข่าวได้แก่ –
- การคำนวณเก็งความหมาย (แปลเอาเองจาก “Anticipatory Computing”) – ทุกวันนี้เสิร์ชเอ็นจิ้นอย่างกูเกิลตอบคำถามแบบตรงตัว โดยไม่รู้ว่าคนถามต้องการอะไร เช่น ช่วงนี้มีคนพิมพ์ถาม “what is a furlough?” ในกูเกิลเยอะมาก แต่ส่วนใหญ่ไม่ได้อยากรู้ความหมายของคำว่า “furlough” (แปลว่าให้ “พักงาน”) แต่อยากรู้ว่าผลกระทบจากการที่รัฐบาลให้ข้าราชการพักงานทั่วประเทศคืออะไร กูเกิลประกาศแล้วว่าไม่อยากทำธุรกิจเสิร์ชแบบดั้งเดิมอีกแล้ว อยาก “เดาแบบฉลาด” มากกว่าว่า คนที่มาเสิร์ชกูเกิลอยากรู้อะไรจริงๆ พูดง่ายๆ คือ รู้บริบทของการเสิร์ช ตัวอย่างของแอพที่ทำ anticipatory computing คือ MindMeld จากบริษัท Expert Labs – แอพนี้ดูเผินๆ เหมือนแอพแชทธรรมดา (WhatsApp หรือ LINE) แต่จะคอย “ฟัง” และ “ตีความ” สิ่งที่คนกำลังคุยกัน เพื่อป้อนข้อมูลที่เกี่ยวข้องให้โดยอัตโนมัติ เอมีมองว่าแอพแบบนี้คือ “สุดยอดเครื่องมือ” สำหรับนักข่าว เพราะช่วยหาข้อมูลเกี่ยวกับแหล่งข่าวที่กำลังสัมภาษณ์อยู่ หรือประเด็นข่าวที่กำลังคุยกันอยู่ให้โดยอัตโนมัติ
- โปรแกรม “เลขาส่วนตัวเสมือน” (Smart Virtual Personal Assistant ย่อว่า SVPA) – ตอนนี้เป็นตลาดที่มีมูลค่าถึง $400 ล้านในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา แอพ SVPA ตอนนี้มีมากมาย อาทิ Donna, Osito, Tempo แอพแนวนี้ชื่อ Cue (เปลี่ยนชื่อจาก Greplin) เพิ่งถูกแอปเปิลซื้อกิจการไปเมื่อไม่นานมานี้ แอพพวกนี้ “ฉลาด” กว่าโปรแกรมบันทึกนัดธรรมดาเพราะ “พยากรณ์” ล่วงหน้าว่าข้อมูลไหนจะเป็นประโยชน์ เช่น ถ้าเรากำลังจะไปประชุมสายเพราะตอนนี้รถติดมาก แอพจะเตือนให้เรารีบออกจากบ้าน แสดงบทสนทนาสุดท้ายที่เราเคยคุยกับคนที่กำลังจะไปเจอ ฯลฯ เอมีบอกว่าทุกวันนี้คนเราไม่ได้ต้องการแต่ข้อมูล เราต้องการ ข้อมูลที่ถูกบริบท ซึ่ง สำคัญสำหรับเรา เอมีบอกว่าแอพแบบนี้เป็นประโยชน์อย่างชัดเจนกับนักข่าว แต่สื่อเองก็กระโดดเข้ามาเล่นในตลาด SVPA ได้ เช่น WSJ Digital แทนที่จะเผยแพร่ข่าวและบทความ ก็สามารถโค้ดให้นำส่งข้อมูลประกอบที่จำเป็นต่อนัดครั้งต่อไปของเรา (เช่น ข้อมูลราคาหุ้น พาดหัวล่าสุดเกี่ยวกับบริษัทหรือคนที่เราจะไปเจอ ฯลฯ)
- วีดีโอสนองรสนิยมของผู้ใช้ (personalized video) – เอมีสรุปแนวโน้มเกี่ยวกับวีดีโอในวงการข่าวว่า ในปี 2012 สื่อทุกค่ายตัดสินใจทำวีดีโอ ปี 2013 เริ่มลงทุนผลิตวีดีโอ พอถึงปี 2014 คนก็จะระลึกได้ว่ามีวีดีโอมากเกินไปแล้ว คุณจะแตกต่างจากคนอื่นอย่างไร? เอมีเก็งว่าจะต้องต่างด้วยการผลิตวีดีโอที่ตอบสนองต่อรสนิยมของคนดูเป็นหลัก หนังสือพิมพ์บางค่ายเริ่มขยับตัวไปในแนวนี้แล้ว อย่างเช่น Washington Post ซึ่งชนะรางวัล Emmy ทั้งที่ไม่ใช่สถานีโทรทัศน์ ตัวอย่างเช่น บริษัท Comcast มีข้อตกลงกับ Twitter เปลี่ยนทวิตเตอร์ให้เป็นรีโมทคอนทรอลทีวี ส่วน Gui.de รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ที่เราเลือกเอง ทั้งสื่อและโซเชียลมีเดีย “แปลง” ข้อมูลเหล่านั้นเป็นรายการส่วนตัวให้เราดู เป้าหมายสูงสุดของสื่อที่ทำแบบนี้คือ “บันเทิงเชิงข้อมูล” (infotainment)
- คอร์สอบรมออนไลน์เปิดขนาดใหญ่ (Massive Open Online Courses : MOOCs) – นี่ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่การจับมือเป็นพันธมิตรกับสื่อจะเป็นเรื่องใหม่ วันนี้เรารู้แล้วว่าคนรุ่นใหม่เสพติดการเรียนรู้แบบจานด่วน ชอบดูวีดีโอบนมือถือหรือแท็บเล็ต และคลิปวีดีโอสั้นๆ ที่เจ๋งจริงทำให้คนกดแชร์และไลค์ได้มหาศาล การเรียน MOOCs เปรียบได้กับการไปช็อปปิ้งโดยไม่ต้องรู้สึกว่าต้องซื้อของเยอะๆ เกรดไม่ใช่แรงจูงใจเพราะไม่มีเกรด ทำให้ลดอุปสรรคต่อการเรียนรู้ และเนื้อหาก็สนุกและ “ติด” ได้ไม่แพ้เกมดังอย่าง Angry Birds เอมีบอกว่าลองดูตัวอย่าง Khan Academy ซึ่งตอนนี้จับมือเป็นพันธมิตรกับ Bank of America เรื่องการศึกษาทางการเงิน ตัวอย่าง MOOCs เจ้าอื่นได้แก่ General Assembly, Curious และ themuse (เว็บหลังเน้นคลิปวีดีโอสั้นช่วยคนสมัครงาน) ทุกวันนี้มีโอกาสส่งมอบความรู้ขนาด “ของทานเล่น” มากมาย สื่อน่าจะใช้โอกาสนี้ให้เป็นประโยชน์
- ช่องแสดงความคิดเห็น (Comments) – ไม่ใช่เรื่องใหม่อีกเช่นกัน แต่ถึงเวลาแล้วที่จะคิดใหม่ทำใหม่ เอมียกตัวอย่างว่าครั้งหนึ่งเธอเขียนเรื่อง “We Post Nothing About Our Daughter Online” ลงคอลัมน์ในนิตยสาร Slate ได้ดอกไม้น้อยแต่ก้อนหินเพียบ หลายคนเข้ามาเกรียน มีคนแสดงความคิดเห็นทั้งหมดหลายพันคน ประเด็นอยู่ที่ว่าจะ “แสดง” ความคิดเห็นจากคนอ่านอย่างไรในทางที่ไม่ทำให้ใครรำคาญ และไม่ทำให้สื่อเสียเวลามานั่งตรวจสอบความคิดเห็น เพราะถ้าห้ามไม่ให้ใครแสดงความเห็นเลย แบบที่ Popular Science ทำ ก็จะถูกรุมด่าและเป็นวิธี “สุดขั้ว” เกินไป ตอนนี้มีตัวอย่างน่าสนใจหลายกรณี เช่น Quartz แสดงผลความคิดเห็นทางขวามือ ราวกับเป็น “เชิงอรรถ” ของเนื้อหา แต่เอมีอยากให้คิดลึกกว่านั้น เธอบอกว่าความคิดเห็นเปรียบเสมือนบทสนทนาที่งานเลี้ยงค็อกเทล เราอยากคุยกับคนที่เรารู้จัก หรือคนที่เราคิดว่าน่าสนใจ คนอื่นเราไม่สน สื่อต้องไปลองคิดดูว่าจะโค้ดกลไกความคิดเห็นให้สนองความต้องการนี้ได้หรือไม่
- ต้องเลือกเอาว่าจะเป็นอะไร ระหว่าง “เวที” (platform) กับ “ผู้พิมพ์ผู้โฆษณา” (publisher) – เอมีเชื่อว่าปีหน้า (2014) ทุกคนต้องเลือกแล้วว่าจะเป็นอะไรกันแน่ เพราะทำทั้งสองอย่างไม่ได้ ปีที่แล้ว BuzzFeed ประสบปัญหาเพราะพยายามทำทั้งสองอย่าง สรุปความแตกต่างหลักๆ คือ “เวที” ต้องเน้นเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างเอง ตัวเวมีคอยรวบรวมเนื้อหา เน้นการลงทุนในเทคโนโลยี และเติบโตทาง “กว้าง” (breath คือครอบคลุมหัวข้อที่แตกต่างหลากหลาย) ในขณะที่โมเดล “ผู้พิมพ์ผู้โฆษณา” เน้นการสร้างเนื้อหาเองของกองบรรณาธิการ เน้นการลงทุนในทรัพยากรบุคคล เติบโตทาง “ลึก” มากกว่าทางกว้าง และเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่แคบกว่าโมเดลเวที – สองโมเดลนี้ไม่มีโมเดลใดดีกว่าอีกโมเดลโดยอัตโนมัติ ประเด็นสำคัญคือต้อง “เลือก” ว่าจะเป็นอะไร ไม่ใช่เหยียบเรือสองแคม
- การคำนวณไร้จอ (screenless computing) – ปีนี้และปีต่อๆ ไปเราจะใช้คอมพิวเตอร์หลายรูปแบบ บางแบบอาจไม่มีจอ อาจเป็นแว่น แหวน ฯลฯ ก็ได้ ดูตัวอย่างแว่นแปลภาษา DoCoMo Translator Goggles หรือ Space Glasses แนวโน้มนี้สำคัญสำหรับนักข่าวเพราะต้องพยายามทำความคุ้นเคยกับเทคโนโลยี พยายามคิดค้นเรื่องราวชนิดใหม่ๆ ที่ใช้เทคโนโลยีนี้
- ข้อมูล (Data) – ปี 2014 จะเป็นปีที่ข้อมูลกลายเป็นกระแสหลักอย่างเต็มตัว นักข่าวทุกคนควรมีทักษะการรวบรวม ตีความ และวิเคราะห์ข้อมูลขั้นพื้นฐาน
- อากาศยานไร้คนขับ (Drones) – ตรงนี้เอมีแนะนำ แมทท์ เวท (Matt Waite) ผู้อำนวยการห้องแล็บอากาศยานไร้คนขับสำหรับงานข่าวแห่งเดียวในอเมริกา ชื่อ Drone Journalism Lab เขาขึ้นเวทีมาพร้อมกับ drone (ดูไฮโซกว่าเครื่องบินบังคับวิทยุ) หนึ่งลำ เล่าว่าตอนนี้ drone ราคา $500 แบบนี้จัดว่าเป็น “อากาศยานสาธารณะ” ในกฎหมายอเมริกา ดังนั้นใครที่อยากใช้ต้องผ่านกระบวนการขอใบอนุญาตไม่ต่างจากถ้าจะขับเครื่องบินทิ้งระเบิด วันนี้มีคนเพียงสองกลุ่มเท่านั้นในอเมริกาที่ขับ drone ได้ คือเจ้าหน้าที่รัฐ กับนักขับเครื่องบินบังคับเท่านั้น แมทท์เคยได้จดหมายข่มขู่ให้หยุดบินจากรัฐบาล ห้องแล็บเคยถูกสั่งปิดหลังจากทำข่าวเรื่องภัยแล้งโดยขับ drone เป็นเครื่องมือถ่ายรูป ตอนนี้เขากำลังดำเนินการขอใบอนุญาตจากรัฐ เล่าเสร็จแมทท์ก็ขับเจ้า drone ขึ้นบินให้ดูเป็นขวัญตา
- ฮาร์ดแวร์ – ในปี 2014 คอมพิวเตอร์ที่เราสวมใส่ได้และอุปกรณ์ใหม่ๆ จะทำให้เราทุกคนเป็น “ผู้ผลิต” ได้ สร้างความหมายใหม่ๆ ให้กับคำว่า “เนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างเอง” (user-generated content) ตอนนี้เครื่องพิมพ์สามมิติเริ่มมีราคาถูกลง เช่น MakerBot Replicator เอมีเชิญ แมทท์ เบอร์เกอร์ (Matt Berger) ขึ้นเวทีมาสาธิตปากกาสามมิติยี่ห้อ 3Doodler ให้ดู นอกจากนี้ยังมีสื่อจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ที่ใช้ฮาร์ดแวร์รวบรวมข้อมูลและรายงานข่าว อาทิ Cicada Trackers เซ็นเซอร์ตรวจจับจั๊กจั่นซึ่งจะบอกได้ถึงความผิดปกติของสภาพภูมิอากาศ
Session 2: Rise of the New Revenue Models
Session ที่สองเข้าเรื่อง “โมเดลรายได้ใหม่” แต่ฟังไปไม่นานก็รู้สึกว่าถูกหลอกมาฟัง จอห์น โฟร์แมน (John Foreman) จาก MailChimp (บริการอีเมลซึ่งตอนนี้เป็นบริการ mailing list ที่ใหญ่ที่สุดในโลก) มาโม้ให้ฟังว่า MailChimp เจ๋งยังไงมากกว่า เลยไม่ได้จดโน้ตมามาก สรุปเนื้อหาที่ไม่เกี่ยวกับการโม้มาได้ว่า โมเดลรายได้ของสื่อดิจิตอลปัจจุบันแบ่งได้เป็น 6 ประเภทใหญ่ๆ สิ่งที่ทุกประเภทมีเหมือนกันคือ ต้องใช้ ข้อมูล การเสพข่าวของคนอ่านมาปรับโมเดลรายได้ให้เวิร์ค ตรงกับพฤติกรรมและความต้องการของคนอ่าน
- Paywalls (ให้คนจ่ายค่าอ่าน) ไปได้ดีสำหรับ New York Times คาดว่าถึงสิ้นปีนี้จะมีคนจ่ายเงินอ่านข่าวถึง 1 ล้านคน
- โมเดลไม่แสวงกำไร (Nonprofit) อาศัยเงินบริจาคและเงินอุดหนุนเป็นหลัก
- ธุรกิจจัดอีเว้นท์ – เป็นธุรกิจยอดนิยมสำหรับสื่อมากขึ้นเรื่อยๆ
- แอพมือถือที่ให้คนจ่ายเงินซื้อหรือใช้ (paid applications)
- ขายของว่าง อาหาร ฯลฯ – เช่น The Guardian หนังสือพิมพ์ยักษ์ใหญ่จากอังกฤษ เพิ่งเปิดร้านกาแฟในลอนดอนเมื่อเดือนพฤษภาคม 2013
- เนื้อหามีสปอนเซอร์ (sponsored content) – กลายเป็นโมเดลปกติของสื่อรวมถึงไทยไปแล้ว ที่สื่อไทยแย่กว่าประเทศอื่นมากคือ ไม่ระบุอย่างชัดเจนว่าเนื้อหาส่วนไหนเป็นข่าวจริง ส่วนไหนมีสปอนเซอร์จ่าย
Session 3: Nate Silver’s Keynote Speech: แปดเรื่องเจ๋งที่นักข่าวต้องรู้เกี่ยวกับสถิติ
โปรแกรมหลังเที่ยงเริ่มต้นด้วยปาฐกถาของ Nate Silver นักข่าว/นักสถิติชื่อดัง ผู้เขียนหนังสือเบสต์เซลเลอร์เรื่อง The Signal and the Noise ก่อนหน้านี้ Silver ดังเป็นพลุแตกจากการพยากรณ์ผู้ชนะเลือกตั้งในการชิงตำแหน่งประธานาธิบดีปี 2008 ถูกต้องทั้ง 50 มลรัฐของอเมริกา ปัจจุบันเขาและบล็อก FiveThirtyEight.com ของเขาทำงานให้กับ ESPN ค่ายสื่อกีฬายักษ์ใหญ่ของอเมริกา
ที่มาภาพ: https://pbs.twimg.com/media/BW4NMyXIgAAQnzz.jpg
เนทเปิดว่า “คนเรียกผมว่า “นักสถิติ/นักข่าว” ผมยินดีมากที่จะรับเอาเครื่องหมาย / ในนิยามนี้ ทุกวันนี้เราไม่ขาดแคลนข้อมูลดิบหรือข้อมูลอื่นๆ อีกต่อไป ความท้าทายที่แท้จริงอยู่ที่ว่า เราจะทำอย่างไรกับข้อมูลทั้งหลายแหล่”
ในสปิริตของงานนี้ ผมขอเสนอ 8 เรื่องเจ๋งที่นักข่าวจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับสถิติ –
- สถิติไม่ใช่แค่ตัวเลข (statistics aren’t just numbers) หากแต่เป็นวิทยาศาสตร์แขนงหนึ่ง นักข่าวต้องให้ความสำคัญกับที่มาของตัวเลข และ “อ่าน” สถิติให้เป็น
- ข้อมูลต้องมีบริบท (data requires context) ยกตัวอย่างเช่น หนังสือพิมพ์ New York Times ในข่าวชิ้นหนึ่งเรียกจีนว่า “เศรษฐกิจใหญ่อันดับสองของโลก” ประเด็นคือถึงแม้เศรษฐกิจของจีนจะใหญ่จริงๆ ตัวเลขรายได้ต่อหัวก็ยังต่ำ คืออยู่อันดับที่ 93 ของโลก ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยโลกมาก ในบริบทของข่าวชิ้นนี้ ตัวเลขที่สำคัญกว่าขนาดของเศรษฐกิจคือตัวเลขรายได้ต่อหัว เพราะบทความนี้พูดถึงมาตรฐานความเป็นอยู่ในประเทศจีน การอ้างขนาดเศรษฐกิจจึงทำให้คนอ่านพลาดสาระสำคัญ – เราเข้าใจดีว่า “คำพูดต้องมีบริบท” แต่ข้อมูลก็ต้องการบริบทเช่นเดียวกัน
- ความเกี่ยวโยงไม่เท่ากับความเป็นเหตุเป็นผล (correlation is not causation) บางครั้งตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธ์ทางสถิติ (statistical relationship) โดยไม่มีความสัมพันธ์เชิงโครงสร้าง (structural relationship) คือไม่ใช่ว่าตัวแปรตัวแรก “ก่อให้เกิด” ตัวที่สอง ยกตัวอย่างเช่น ทั้งฆาตกรรมและยอดขายไอศกรีมต่างพุ่งสูงกว่าปกติในฤดูร้อน แต่ไม่ได้แปลว่าไอศกรีม “ทำให้” คนฆ่าคนมากขึ้น บางครั้งความที่นักข่าวอยากเล่า “เรื่องราว” ทำให้ยากที่จะแยกแยะระหว่างความเกี่ยวโยงกับความเป็นเหตุเป็นผล นักข่าวคุ้นเคยกับการตั้งคำถามต่อแหล่งข่าว แต่ควรตั้งคำถามต่อข้อมูลต่างๆ ด้วย
- หาค่าเฉลี่ยเถอะนะ (take the average, stupid) ผมรู้สึกเซ็งกับวิธีที่สื่อมวลชนแสดงผลโพลต่างๆ ยกตัวอย่างเช่น สมมุติมี 19 โพลบอกว่า โอบามามีคะแนนนำ แต่โพลที่ 20 บอกว่า รอมนีย์มีคะแนนนำในรัฐเดียวกัน สื่อจะชอบพาดหัวว่า “รอมนีย์กำลังตีตื้น” หรืออะไรทำนองนี้ ทั้งที่ผลโพลที่ 20 โพลเดียวไม่ค่อยสำคัญเมื่อเทียบกับอีก 19 โพล อีกตัวอย่างคือ ไม่นานมานี้สื่อพาดหัว “คุ้กกี้โอรีโอได้รับการพิสูจน์ว่าเสพติดกว่าโคเคน” ซึ่งพาดแบบนี้ย่อมดึงดูดคนอ่านมาก แต่นั่นไม่ใช่ผลการวิจัย – นักข่าวส่วนใหญ่ดิ้นรนหา “ทางสายกลาง” ในกรณีที่หลักฐานส่วนใหญ่ชี้ไปทางเดียวกัน มีหลักฐานเพียงส่วนน้อยที่ชี้ไปอีกทาง (ฟัง Silver พูดตรงนี้ผู้เขียนนึกถึงเรื่อง climate change ทันที) นักข่าวบางคนไม่อยากให้คนมองว่าตัวเองเลือกข้างหรือมีข้อสงสัย แต่นักข่าวจำเป็นจะต้องใช้ข้อมูลให้เป็น
- สัญชาตญาณวัดความน่าจะเป็นได้แย่มาก (intuition is a poor judge of probability) นักข่าวต้องรู้ว่าสัญชาตญาณของคนเรามีจุดอ่อนและจุดบอดมากมาย ขอแนะนำให้ทุกคนอ่านหนังสือเรื่อง Thinking, Fast and Slow โดย Daniel Kahneman (นักเศรษฐศาสตร์พฤติกรรมคนโปรดของผู้เขียน :))
- จงรู้สมมุติฐานของตัวเอง (know thy priors – aka Know Your Assumptions) ทฤษฎีเบยส์ (Bayes Theorem) พิสูจน์ว่าเราทุกคนมี “ความเชื่อล่วงหน้า” (prior belief) ซึ่งถูกตีกรอบโดยค่าความน่าจะเป็น นักข่าวต้องยอมรับว่าเราทุกคนมองโลกผ่านกรอบที่เราตีมาแล้วล่วงหน้า ทฤษฎีเบส์ช่วยให้เราเข้าใจเรื่องความลำเอียงและความเป็นภววิสัยของสื่อ
- ลัทธิเชื่อคนวงในคือศัตรูของความเป็นภววิสัย (insiderism is the enemy of objectivity) คนเรามักจะเชื่อเอาเองว่าข้อมูลที่ได้จาก “วงใน” คือข้อมูลที่ถูกต้องเที่ยงตรง แต่ข้อเท็จจริงอาจไม่ใช่อย่างนั้นก็ได้ เช่น ผลการวิจัยพบว่าลิงปาเป้าเลือกหุ้นได้ ‘เก่ง’ กว่านักวิเคราะห์หลักทรัพย์ นักข่าวต้องตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวเอง อย่าเชื่อคนวงในเพียงเพราะเขาเป็นคนวงใน
- การพยากรณ์ช่วยเพิ่มความรับผิด (making predictions improve accountability) เพราะอนาคตจะบอกว่าคุณทายถูกหรือผิด นักเศรษฐศาสตร์คนหนึ่งกล่าวว่า “การวางเดิมพันคือภาษีความตอแหล” (A bet is a tax on bullshit)
วรรคทองของ Silver ที่ผู้เขียนชอบมากคือ “นักข่าวควรห่วงเรื่องความจริง ไม่ใช่หน้าตา” (Journalists ought to be concerned with truth, not appearances)
Session 4 The $ Word: Advertorial, Native Advertising
Session สุดท้ายของวันนี้ที่ไปนั่งฟัง เดวิด สปีเกล (David Spiegel) ซีอีโอของ BuzzFeed สื่อแทรกเนื้อหาโฆษณาชื่อดัง พูดเรื่องการทำ “advertorial” (เนื้อหาที่สปอนเซอร์ภาคธุรกิจจ้างให้ทำ) บนเว็บไซต์ของเขา มี โจ เว็บสเตอร์ (Joe Webster) ผู้อำนวยการฝ่ายการตลาดของ SmartBrief มาดำเนินรายการ
ราวกับจะรู้ว่าคนฟัง (นักข่าว) ส่วนใหญ่คลางแคลงใจว่าการแทรกโฆษณาในสื่อมากๆ อย่างที่ BuzzFeed ทำ จะดีต่อวงการสื่อได้อย่างไร เดวิดเปิดฉากด้วยประโยคเด็ดของ แอนดรูว์ ซัลลิแวน (Andrew Sullivan) บล็อกเกอร์และนักเขียนชื่อดัง เขากล่าวว่า “ถ้าหากคนไม่เข้าใจว่าการทำข่าวแตกต่างจากโฆษณาอย่างไร ก็แปลว่าข่าวได้สูญเสียบางสิ่งที่สำคัญยิ่งต่อสังคมประชาธิปไตยไปแล้ว”
เดวิดเล่าว่า ที่จริงแบรนด์ต่างๆ พยายามเล่า “เรื่องราว” ที่คิดว่าคนสนใจ มีประโยชน์กับคนอ่านมานานแล้ว สื่อต้านทานการทำแบบนี้มานานแล้วเหมือนกัน เขายกตัวอย่างกรณีที่ Esquire ตีพิมพ์เนื้อหาซึ่งสปอนเซอร์โดยบริษัท Xerox และถูกประณามจากบทบรรณาธิการทั่วประเทศ (Sullivan เองก็เคยเขียนถึงเรื่องนี้ด้วย)
เดวิดยืนกรานว่า “เราไม่ปล่อยให้ BuzzFeed กลายเป็นกระบอกเสียงประชาสัมพันธ์ของบริษัทเป็นอันขาด สิ่งที่เราทำคือ ยอมให้แบรนด์มีความหมายกับคนอ่าน เป็น “มนุษย์” มากที่สุดเท่าที่จะมากได้” ด้วยการสร้างเนื้อหาให้แบรนด์ แต่เขียนบอกใน byline ว่าแบรนด์นั้นๆ เป็นผู้สร้างเนื้อหา คนอ่านจะได้ไม่มีวันสับสนระหว่างเนื้อหาที่เขียนโดยบรรณาธิการของ BuzzFeed กับเนื้อหาที่มีสปอนเซอร์ (ดูตัวอย่าง) ตัวอย่างแบรนด์ที่ทำงานด้วยอาทิ Naked Juice, NOLA Tourism, Virgin Mobile
เดวิดสาธยายว่า ทีมครีเอทีฟของ BuzzFeed จะไปรับบรีฟจากบริษัท นำมาสร้างกลยุทธ์และผลิตเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์นั้นๆ โดยเป็นการทำงานร่วมกันกับบริษัท เขาบอกว่าถ้าทีมงาน “ฟัง” แบรนด์สั่งอย่างเดียว งาน 90% จะออกมาพลาดเป้า มีแต่การทำงานร่วมกันเท่านั้นที่จะทลายกำแพงและอคติส่วนตัวของทั้งสองฝ่าย
ทุกวันนี้คนอ่าน 50% ของ BuzzFeed อ่านบนมือถือ คาดว่าปลายปีนี้ส่วนใหญ่จะมาจากมือถือ ตอนนี้ทีมงานมีบรรณาธิการ 120 คน หลายคนบอกว่าโมเดลธุรกิจของ BuzzFeed ก่อให้เกิดข้อครหาได้ง่ายว่าเป็นอิสระแค่ไหน แต่เดวิดอ้างว่า ข้อเท็จจริงคือเรากำลังเน้นการลงทุนไปกับการทำข่าวจริงๆ เพราะมันสำคัญสำหรับเรา
แบรนด์ชอบการทำเนื้อหาแบบนี้เพราะคนทั่วไปไม่เข้าเว็บไซต์ของแบรนด์ต่างๆ ยกเว้นจะหาข้อมูลสำหรับนักลงทุน BuzzFeed ไม่เขียนข่าวให้กับแบรนด์ แต่ผลิตเนื้อหาเพื่อความบันเทิงเป็นหลัก คนเข้ามาที่เว็บ BuzzFeed เพราะอยากหาเนื้อหาเด็ดๆ ไปแชร์
เดวิดสรุปสามข้อของ “หลักปฏิบัติที่ดี” สำหรับกองบรรณาธิการที่อยากทำเนื้อหามีสปอนเซอร์ ข้อแรก ต้องแยกฝ่ายธุรกิจออกจากฝ่ายข่าว (เสมือนแยก “ศาสนา” ออกจาก “รัฐ”) ออกจากกัน ดังที่ BuzzFeed แยกฝ่ายข่าว (กองบรรณาธิการ) ออกจากฝ่ายครีเอทีฟ (ผลิตเนื้อหาให้สปอนเซอร์) อย่างชัดเจน ข้อสอง อย่ากลัวที่จะตอบปฏิเสธหรือไม่เห็นด้วยกับลูกค้า (แบรนด์) ต้องทำตัวเป็นกองบรรณาธิการที่ดีให้ (เพราะคนจากแบรนด์หลายคนเขียนหนังสือไม่เป็น หรือสื่อสารไม่เก่ง แต่เอาแต่ใจตัวเอง) และข้อสาม ผลิตเนื้อหาที่มั่นใจได้ว่า เป็น “ของแท้” และมีความหมายสำหรับแบรนด์ คนอ่าน และกองบรรณาธิการเอง
ตอนเย็นเต๋า (ณัฐฐา) ไปกินข้าวที่ร้านอาหารจีนแถวโรงแรมด้วยกัน นัยว่าฉลองวันเกิดของผู้เขียน สั่งเป็ดปักกิ่งมาแบ่งกัน อร่อยดีและเอาไปทำอาหารได้ตั้งสามจาน ไม่ใช่สองจานแบบเมืองไทย
