พฤติกรรมส่วนเกินในสังคมออนไลน์สามารถนำมาประมวลผลเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตได้ พฤติกรรมส่วนเกิน หมายถึง พฤติกรรมที่นอกเหนือไปจากพฤติกรรมปกติของบุคคลหรือกลุ่มบุคคล เช่น การโพสต์ข้อความหรือรูปภาพในสื่อสังคมออนไลน์บ่อยครั้ง การกดไลค์หรือแชร์เนื้อหาในสื่อสังคมออนไลน์จำนวนมาก การเข้าร่วมกิจกรรมในสื่อสังคมออนไลน์อย่างกระตือรือร้น เป็นต้น พฤติกรรมเหล่านี้อาจสะท้อนถึงความสนใจ ความต้องการ หรือความปรารถนาของบุคคลหรือกลุ่มบุคคลได้

เมื่อนำพฤติกรรมส่วนเกินเหล่านี้มาประมวลผลด้วยวิธีต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) หรือการวิเคราะห์เครือข่าย (Network Analysis) จะสามารถระบุรูปแบบหรือแนวโน้มของพฤติกรรมได้ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตได้ เช่น

• คาดการณ์ว่าบุคคลหรือกลุ่มบุคคลจะสนใจหรือให้ความสำคัญกับประเด็นหรือเหตุการณ์ใดในอนาคต
• คาดการณ์ว่าบุคคลหรือกลุ่มบุคคลจะมีส่วนร่วมในกิจกรรมใดในอนาคต
• คาดการณ์ว่าบุคคลหรือกลุ่มบุคคลจะมีทัศนคติหรือความคิดเห็นอย่างไรในอนาคต

ตัวอย่างการนำพฤติกรรมส่วนเกินในสังคมออนไลน์มาคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคต เช่น

• บริษัทวิจัยการตลาดใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อคาดการณ์ว่าผู้บริโภคจะสนใจสินค้าหรือบริการใดในอนาคต
• หน่วยงานราชการใช้การวิเคราะห์เครือข่ายเพื่อคาดการณ์ว่าเหตุการณ์ใดมีโอกาสเกิดขึ้นในอนาคต
• หน่วยงานด้านความมั่นคงใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อคาดการณ์การก่ออาชญากรรมในอนาคต

อย่างไรก็ตาม การคาดการณ์พฤติกรรมด้วยพฤติกรรมส่วนเกินในสังคมออนไลน์มีข้อจำกัดบางประการ เช่น

• พฤติกรรมส่วนเกินอาจสะท้อนถึงอารมณ์หรือความรู้สึกในช่วงเวลาหนึ่งเท่านั้น ไม่ได้สะท้อนถึงพฤติกรรมจริงในระยะยาว
• พฤติกรรมส่วนเกินอาจเกิดจากปัจจัยอื่นๆ เช่น การโฆษณาหรือกลยุทธ์ทางการตลาด
• พฤติกรรมส่วนเกินอาจถูกบิดเบือนโดยบุคคลหรือกลุ่มบุคคลที่มีเจตนาร้าย

ดังนั้น การใช้พฤติกรรมส่วนเกินในสังคมออนไลน์มาคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตจึงควรพิจารณาข้อจำกัดเหล่านี้ประกอบไปด้วย

มีหนังสือหลายเล่มที่กล่าวถึงพฤติกรรมส่วนเกินในสังคมออนไลน์และการนำพฤติกรรมส่วนเกินมาคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคต ตัวอย่างหนังสือ ได้แก่

• “Social Media Analytics: Understanding Human Behavior in the Digital Age” โดย Michael Kaplan และ Michael Haenlein (2010) กล่าวถึงการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จากสื่อสังคมออนไลน์เพื่อเข้าใจพฤติกรรมของมนุษย์ในยุคดิจิทัล
• “Predicting the Future: The Role of Social Media in Social Prediction” โดย Michael D. Smith และ Philip N. Howard (2013) กล่าวถึงการนำข้อมูลจากสื่อสังคมออนไลน์มาใช้ในการคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคต
• “The Power of Big Data: How Analytics Are Changing the World” โดย John G. Halvey (2014) กล่าวถึงการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อแก้ไขปัญหาต่างๆ รวมถึงการคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคต

หนังสือเหล่านี้นำเสนอแนวคิดและวิธีการต่างๆ ในการประมวลผลพฤติกรรมส่วนเกินในสังคมออนไลน์เพื่อคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคต ผู้ที่สนใจศึกษาเกี่ยวกับพฤติกรรมส่วนเกินในสังคมออนไลน์และการนำพฤติกรรมส่วนเกินมาคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตสามารถศึกษาจากหนังสือเหล่านี้ได้

นอกจากนี้ ยังมีบทความวิชาการและงานวิจัยมากมายที่กล่าวถึงพฤติกรรมส่วนเกินในสังคมออนไลน์และการนำพฤติกรรมส่วนเกินมาคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคต ผู้สนใจสามารถศึกษาเพิ่มเติมจากบทความวิชาการและงานวิจัยเหล่านี้ได้เช่นกัน

Google, Facebook และ Twitter ได้นำแนวคิดนี้มาใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ ดังนี้

• Google: Google ใช้ข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้จากผลิตภัณฑ์ต่างๆ เช่น Google Search, Google Maps และ YouTube เพื่อคาดการณ์ความสนใจของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น Google สามารถใช้ข้อมูลการค้นหาของผู้ใช้เพื่อคาดการณ์ว่าผู้ใช้จะสนใจสินค้าหรือบริการใดในอนาคต หรือ Google สามารถใช้ข้อมูลการค้นหาของผู้ใช้เพื่อคาดการณ์ว่าผู้ใช้จะเดินทางไปยังสถานที่ใดในอนาคต
  เปิดในหน้าต่างใหม่www.reddit.com

  โลโก้ Google
• Facebook: Facebook ใช้ข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้จากแพลตฟอร์มของตนเพื่อคาดการณ์ความสนใจของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น Facebook สามารถใช้ข้อมูลการกดไลค์หรือแชร์ของผู้ใช้เพื่อคาดการณ์ว่าผู้ใช้จะสนใจเนื้อหาใดในอนาคต หรือ Facebook สามารถใช้ข้อมูลการมีส่วนร่วมของผู้ใช้เพื่อคาดการณ์ว่าผู้ใช้จะมีส่วนร่วมในกิจกรรมใดในอนาคต
  เปิดในหน้าต่างใหม่th.m.wikipedia.org

  โลโก้ Facebook
• Twitter: Twitter ใช้ข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้จากแพลตฟอร์มของตนเพื่อคาดการณ์ความสนใจของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น Twitter สามารถใช้ข้อมูลการทวีตของผู้ใช้เพื่อคาดการณ์ว่าผู้ใช้จะสนใจประเด็นหรือเหตุการณ์ใดในอนาคต หรือ Twitter สามารถใช้ข้อมูลการมีส่วนร่วมของผู้ใช้เพื่อคาดการณ์ว่าผู้ใช้จะมีส่วนร่วมในกิจกรรมใดในอนาคต
  เปิดในหน้าต่างใหม่teen.mthai.com

  โลโก้ Twitter

นอกจากนี้ Google, Facebook และ Twitter ยังใช้ข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อวัตถุประสงค์อื่นๆ เช่น

• การโฆษณา: Google, Facebook และ Twitter ใช้ข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อแสดงโฆษณาที่ตรงกับความสนใจของผู้ใช้
• การวิจัยตลาด: Google, Facebook และ Twitter ใช้ข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อศึกษาพฤติกรรมของผู้บริโภค
• ความปลอดภัย: Google, Facebook และ Twitter ใช้ข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อตรวจจับกิจกรรมที่ผิดปกติหรืออาจเป็นอันตราย

การใช้พฤติกรรมส่วนเกินในสังคมออนไลน์มาคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตเป็นแนวคิดที่มีศักยภาพสูง อย่างไรก็ตาม การใช้แนวคิดนี้ก็มีความเสี่ยงเช่นกัน เช่น ความเสี่ยงในการละเมิดความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ความเสี่ยงในการถูกบิดเบือนข้อมูล และความเสี่ยงในการนำไปใช้ในทางที่ผิด ดังนั้น การใช้แนวคิดนี้จึงควรพิจารณาความเสี่ยงเหล่านี้ประกอบไปด้วย