เมื่อแผนที่มีเวลา: วิเคราะห์เชิงสาเหตุในมิติพื้นที่และกาลเวลา
วิเคราะห์เชิงสาเหตุในมิติพื้นที่และกาลเวลา หรือ Spatiotemporal Causal Analysis
Spatiotemporal Causal Analysis คืออะไร?
Spatiotemporal Causal Analysis คือการวิเคราะห์เพื่อหาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ (Causal Relationship) ระหว่างเหตุการณ์หรือปัจจัยต่างๆ ที่เปลี่ยนแปลงทั้งในเชิง ตำแหน่ง (Spatial) และ เวลา (Temporal) โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อเข้าใจว่า “อะไรเป็นสาเหตุของอะไร” ภายใต้บริบทของ พื้นที่และเวลา
องค์ประกอบสำคัญ
1) Spatial Dimension (มิติด้านพื้นที่):
- ข้อมูลต้องอ้างอิงพิกัดภูมิศาสตร์ เช่น พื้นที่เกิดไฟป่า, เขตอุตสาหกรรม, เมือง ฯลฯ
2) Temporal Dimension (มิติด้านเวลา):
- ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงตามเวลา เช่น รายวัน รายเดือน รายปี
3) Causal Inference (การหาเหตุและผล):
- ใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อตอบว่า ตัวแปรหนึ่งส่งผลต่ออีกตัวแปรหนึ่งหรือไม่ เช่น การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินทำให้เกิดน้ำท่วมมากขึ้นหรือไม่
ตัวอย่างการใช้งาน
|
กรณีศึกษา |
คำถามเชิงเหตุและผล |
|
ภัยแล้งและการใช้ที่ดิน |
การตัดป่ามีผลให้เกิดภัยแล้งในพื้นที่ภายใน 3 ปีหรือไม่? |
|
มลพิษในอากาศ |
เขตโรงงานปล่อยมลพิษมีผลต่อสุขภาพในรัศมี 10 กม. ภายใน 6 เดือนหรือไม่? |
|
การเติบโตของเมือง |
ระบบขนส่งสาธารณะใหม่ส่งผลให้เมืองขยายตัวในทิศทางใด? |
เทคนิคที่ใช้ใน Spatiotemporal Causal Analysis
- Difference-in-Differences (DiD) แบบมีพื้นที่:เปรียบเทียบพื้นที่ที่ได้รับการเปลี่ยนแปลงกับพื้นที่ที่ไม่ได้รับ (control zone)
- Granger Causality with Spatial Lag:ตรวจสอบว่าเหตุการณ์ในพื้นที่หนึ่งเป็นตัวทำนายในอนาคตของอีกพื้นที่ได้หรือไม่
- Spatiotemporal Bayesian Networks:ใช้กราฟความน่าจะเป็นเพื่อระบุเส้นทางเชิงสาเหตุที่เกี่ยวข้องกับเวลาและพื้นที่
- Causal Impact with Geospatial Data:ใช้โมเดลแบบ counterfactual เพื่อประเมินผลกระทบของนโยบายหรือเหตุการณ์ในพื้นที่เฉพาะ
ภาพรวมแบบเข้าใจง่าย
“Spatiotemporal Causal Analysis คือการใช้แผนที่ + ไทม์ไลน์ เพื่อหาคำตอบว่า อะไรในพื้นที่นี้ ทำให้ อะไรเกิดขึ้นในเวลานั้น”
Blog นี้ เขียน ✍🏼 ร่วมกับ ChatGPT โดยใช้ Prompt
หากคุณเป็น Geo spatial scientist ช่วยอธิบาย Spatiotemporal Causal Analysis ด้วยครับ
