Research
Discussion Paper
PIERspectives
aBRIDGEd
PIER Blog
Events
Conferences
Research Workshops
Policy Forums
Seminars
Exchanges
Research Briefs
Community
PIER Research Network
Visiting Fellows
Funding and Grants
About Us
Our Organization
Announcements
PIER Board
Staff
Work with Us
Contact Us
TH
EN
Research
Research
Discussion Paper
PIERspectives
aBRIDGEd
PIER Blog
Efficiency at a Cost: How a Fiscal Rule on Disbursement Timelines Shifted Public Investment Toward Repairs
Discussion Paper ล่าสุด
Efficiency at a Cost: How a Fiscal Rule on Disbursement Timelines Shifted Public Investment Toward Repairs
อารมณ์ บุคลิกภาพ และการตกเป็นผู้เสียหายกลโกงออนไลน์
aBRIDGEd ล่าสุด
อารมณ์ บุคลิกภาพ และการตกเป็นผู้เสียหายกลโกงออนไลน์
Events
Events
Conferences
Research Workshops
Policy Forums
Seminars
Exchanges
Research Briefs
BIS x PIER Policy Forum on “Economics of Life Insurance”
งานประชุมเชิงนโยบายล่าสุด
BIS x PIER Policy Forum on “Economics of Life Insurance”
ย้อนมอง 16 ความคิดเพื่อชีวิตคนไทย: สำรวจความคืบหน้าและทางออกที่ต้องเร่งทำ
PIER Research Brief ล่าสุด
ย้อนมอง 16 ความคิดเพื่อชีวิตคนไทย: สำรวจความคืบหน้าและทางออกที่ต้องเร่งทำ
สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์
สถาบันวิจัยเศรษฐกิจ
ป๋วย อึ๊งภากรณ์
Puey Ungphakorn Institute for Economic Research
Community
Community
PIER Research Network
Visiting Fellows
Funding and Grants
PIER Research Network
PIER Research Network
Funding & Grants
Funding & Grants
About Us
About Us
Our Organization
Announcements
PIER Board
Staff
Work with Us
Contact Us
Staff
Staff
ประกาศรายชื่อผู้ได้รับทุนสถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์ ประจำปี 2568 รอบที่ 2
ประกาศล่าสุด
ประกาศรายชื่อผู้ได้รับทุนสถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์ ประจำปี 2568 รอบที่ 2
aBRIDGEdabridged
Making Research Accessible
QR code
Year
2026
2025
2024
2023
...
Topic
Development Economics
Macroeconomics
Labor and Demographic Economics
Monetary Economics
...
/static/4f5ef7e2063d7443b1e233155663961e/41624/cover.jpg
18 กุมภาพันธ์ 2569
20261771372800000

อารมณ์ บุคลิกภาพ และการตกเป็นผู้เสียหายกลโกงออนไลน์

เมื่อ “ความโลภ” เพิ่มความเสี่ยงต่อการตกเป็นเหยื่อมิจฉาชีพออนไลน์
ณัฏฐณิชา ฉายรัศมีกนกวรรณ จันทร์เจริญชัยภัทราภา ตังทัตสวัสดิ์
อารมณ์ บุคลิกภาพ และการตกเป็นผู้เสียหายกลโกงออนไลน์
excerpt

จากข้อมูลของกองบัญชาการตำรวจสืบสวนสอบสวนอาชญากรรมทางเทคโนโลยี พบว่า ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม ถึง 26 มีนาคม 2568 มีคดีออนไลน์เกิดขึ้นมากถึง 75,728 คดี รวมมูลค่าความเสียหายถึง 6,550 ล้านบาท ซึ่งเฉลี่ยแล้วมีคดีเกิดขึ้น 874 คดีต่อวัน (Thumma, 2025) ซึ่งปัญหาอาชญากรรมการเงินออนไลน์ถือเป็นส่วนหนึ่งของภัยคุกคามรูปแบบใหม่ที่กระทบต่อความมั่นคงของประเทศ “หน่วยงานที่เกี่ยวข้องในประเทศไทยมีการเผยแพร่ข่าวสารและการประชาสัมพันธ์เกี่ยวกับมิจฉาชีพออนไลน์อย่างต่อเนื่อง แต่ทำไมยังมีประชาชนตกเป็นผู้เสียหายได้?” เป็นคำถามที่ผู้วิจัยสนใจในการศึกษาครั้งนี้ และมุ่งเน้นศึกษาปัจจัยทางจิตวิทยา ได้แก่ อารมณ์ และบุคลิกภาพของบุคคล

ทำไมความแตกต่างด้านอารมณ์และบุคลิกภาพจึงอาจมีผลต่อความเสี่ยงในการตกเป็นผู้เสียหาย?

จากการสรุปงานวิจัยที่ผ่านมาโดย Norris & Brookes (2021) พบว่า มิจฉาชีพออนไลน์นิยมใช้อารมณ์กลัวของผู้เสียหายในการหาประโยชน์มากกว่าร้อยละ 60 ซึ่งสูงกว่าการใช้อารมณ์รูปแบบอื่น (Kim & Kim, 2013) โดยช่วงเวลาที่เผชิญกับมิจฉาชีพออนไลน์นั้น คนส่วนใหญ่จะตอบสนองหรือตัดสินใจอย่างรวดเร็ว อัตโนมัติ และใช้อารมณ์นำทาง (การตัดสินใจแบบ system 1) มากกว่าการคิดวิเคราะห์และตัดสินใจอย่างรอบคอบ (การตัดสินใจแบบ system 2) (Kahneman & Tversky, 1974) เช่น เมื่อเวลาที่คนส่วนใหญ่เจอเหตุการณ์ที่คิดว่าเป็นภัยหรือไม่ปลอดภัยต่อตนเอง (เช่น การคุกคาม การข่มขู่ เป็นต้น) สมองจะทำงานและส่งผลต่อการตัดสินใจของคนในช่วงระยะเวลาสั้น ๆ ได้ในทันที หรือสมองจะมีการหลั่งฮอร์โมนที่สัมพันธ์กับอารมณ์ของคน ซึ่งส่งผลให้คน ๆ นั้นมีพฤติกรรมกล้าที่จะเสี่ยงหรือสามารถยอมรับความเสี่ยงได้มากขึ้น รวมถึงมีพฤติกรรมที่ไม่สามารถคาดเดาได้ (O’Neill, 2019)

คนส่วนใหญ่มีประสบการณ์หรือตกเป็นผู้เสียหายกลโกงออนไลน์แบบใดบ้าง

ในการศึกษาระยะแรก ผู้วิจัยได้เก็บรวบรวมข้อมูลด้วยแบบสอบถามจากกลุ่มตัวอย่างในกรุงเทพมหานครและปริมณฑลจำนวน 200 คน จากรูปที่ 1 พบว่า ผู้ตอบแบบสอบถามมากกว่าร้อยละ 90 มีประสบการณ์ถูกหลอกให้ซื้อ/ขายสินค้าหรือบริการ ซึ่งเป็นสัดส่วนสูงที่สุดเมื่อเทียบกับการหลอกประเภทอื่น และผู้ที่เคยถูกหลอกให้ซื้อ/ขายสินค้าหรือบริการนี้ยังตกเป็นผู้เสียหายในสัดส่วนที่สูงที่สุดคิดเป็นประมาณมากกว่าร้อยละ 50

ผู้ที่มีประสบการณ์โดนหลอกให้ซื้อ/ขายสินค้าหรือบริการ หลอกให้ลงทุน หลอกหางาน และหลอกให้กู้เงิน มักเจอกลโกงผ่านช่องทางเว็บไซต์ หรือ social media (เช่น Facebook และ Tiktok) ซึ่งเป็นช่องทางที่พวกเขาเข้าหามิจฉาชีพด้วยตนเอง ในขณะที่การหลอกติดตั้งแอพพลิเคชัน หลอกแจ้งว่ากระทำผิดกฎหมาย และหลอกว่าได้รับผลประโยชน์นั้น มักเกิดจากการติดต่อโดยตรงจากมิจฉาชีพผ่านช่องทางอีเมล์ ข้อความ แอพพลิเคชันต่าง ๆ (เช่น Line และ Tinder เป็นต้น) และผ่านโทรศัพท์ (หรือ call center)

รูปที่ 1: สัดส่วนของผู้มีประสบการณ์ และผู้เสียหาย จำแนกตามประเภทกลโกง

สัดส่วนของผู้มีประสบการณ์ และผู้เสียหาย จำแนกตามประเภทกลโกง

ที่มา: คำนวณโดยผู้วิจัย ข้อมูลจากแบบสอบถามของผู้วิจัย

ในงานวิจัย กลุ่มตัวอย่างที่เคยมีประสบการณ์ต่อกลโกงออนไลน์ถูกสอบถามให้ระบุรายละเอียดเกี่ยวกับกลโกงออนไลน์ที่เคยเจอ โดยผู้วิจัยได้วิเคราะห์คำตอบและ แสดงคำตามจำนวนความถี่ (รูปที่ 2) และพบว่า ข้อความหรือรูปภาพของกลโกงที่มีความถี่สูงสามารถจำแนกออกได้เป็น 4 กลุ่ม ได้แก่ คำที่เกี่ยวข้องกับ

  1. เงิน/ราคา เช่น บาท ค่า และถูก
  2. การได้รับเงิน เช่น ได้เงิน ทำงาน ลงทุน และรายได้ดี
  3. เวลา เช่น นาที
  4. ข้อความกระตุ้นอารมณ์ เช่น พิเศษ รวมถึงสะท้อนถึงช่องทางและรูปแบบในการเผชิญกับกลโกงออนไลน์ เช่น คำว่า Line Facebook Tiktok ข้อความ และรูป
รูปที่ 2: word cloud แสดงคำที่มีความถี่ค่อนข้างสูงจากประสบการณ์ถูกโกงออนไลน์ของผู้เสียหาย

word cloud แสดงคำที่มีความถี่ค่อนข้างสูงจากประสบการณ์ถูกโกงออนไลน์ของผู้เสียหาย

คนส่วนใหญ่ที่ตกเป็นผู้เสียหายจากกลโกงออนไลน์ มีอารมณ์และบุคลิกภาพแบบใด?

การศึกษาในระยะที่สองต่อยอดข้อมูลจากการศึกษาในระยะแรกเพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่ทำให้คนตกเป็นเหยื่อมิจฉาชีพออนไลน์ โดยใช้การเก็บรวบรวมข้อมูลผ่านแพลตฟอร์ม “ว่าง” ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มออนไลน์ที่เปิดให้สมาชิกคนไทยตอบแบบสอบถามออนไลน์ได้ ซึ่งผู้เข้าร่วมการทดลองในการศึกษาระยะที่สองยังคงเป็นกลุ่มตัวอย่างในกรุงเทพมหานครและปริมณฑลจำนวนทั้งสิ้น 1,292 คน

การทดลองในระยะที่สองนี้ใช้การออกแบบการทดลอง (framing) ผ่านอารมณ์โลภ และการกดดันด้วยระยะเวลา ซึ่งเป็นอารมณ์ที่พบเจอได้บ่อยขณะที่เผชิญกับมิจฉาชีพออนไลน์ โดยการสร้าง pop-up ข้อความปรากฏที่หน้าจอที่เลียนแบบสิ่งที่คนทั่วไปมีโอกาสเจอในขณะที่กำลังเปิดเว็บไซต์ต่าง ๆ หรือผ่าน social media ในชีวิตประจำวัน

ผู้เข้าร่วมการทดลองจะเริ่มต้นจากการตอบคำถามทั่วไปเกี่ยวกับประสบการณ์ต่อกลโกงออนไลน์ และในระหว่างนั้นผู้เข้าร่วมการทดลองทุกคนจะเผชิญกับข้อความ pop-up (รูปที่ 3) ที่แสดงข้อความที่กระตุ้นอารมณ์ “โลภ” โดยการใช้คำว่า “ผู้โชคดี” และมีมูลค่าของรางวัลที่ชัดเจน ได้แก่ รางวัล 50 บาท และ 500 บาท ซึ่งจะถูกสุ่มให้แก่ผู้เข้าร่วมการทดลองแต่ละคน นอกจากนี้ ข้อความ pop-up มีการกดดันด้วยระยะเวลาในการรับสิทธิ์รางวัลที่ระบุว่า “รับสิทธิ์ได้แค่วันนี้วันเดียวเท่านั้น”

รูปที่ 3: ข้อความ pop-up ที่ปรากฏในการทดลอง

ข้อความ pop-up ที่ปรากฏในการทดลอง

หากผู้เข้าร่วมการทดลองต้องการรับรางวัล จะต้องกดเปิดข้อความ pop-up และกรอกข้อมูลส่วนบุคคลที่มีความอ่อนไหว โดยเริ่มต้นจากข้อมูลส่วนบุคคลที่มีความอ่อนไหวระดับต่ำ (ชื่อ-นามสกุล และอีเมล์) ต่อมาเป็นข้อมูลที่มีความอ่อนไหวระดับกลาง (เบอร์โทรศัพท์ และที่อยู่) และความอ่อนไหวระดับสูง (หมายเลขบัตรประชาชน) ตามลำดับ ซึ่งผู้เข้าร่วมการทดลองสามารถเลือกออกจากการกรอกข้อมูลส่วนบุคคลได้ตลอดเวลา

อย่างไรก็ตาม หากผู้เข้าร่วมการทดลองกดเปิดข้อความ pop-up แต่ไม่กรอกข้อมูลส่วนบุคคล หรือเลือกกดปิดข้อความ pop-up ทันที จะถือว่าไม่ต้องการรับสิทธิ์รางวัลดังกล่าว

ดังนั้น ผู้วิจัยสามารถแบ่งพฤติกรรมที่ผู้เข้าร่วมการทดลองตอบสนองต่อข้อความ pop-up ได้เป็น 3 กลุ่มหลัก ได้แก่

  1. กลุ่มที่กดปิดข้อความ pop-up ทันที
  2. กลุ่มที่กดเปิดข้อความ pop-up แต่ไม่กรอกข้อมูลส่วนบุคคล
  3. กลุ่มที่กดเปิดข้อความ pop-up และกรอกข้อมูลส่วนบุคคลที่ระดับความอ่อนไหวแตกต่างกันไป

โดยพฤติกรรมข้างต้นทั้ง 3 กลุ่มสามารถสะท้อนให้เห็นถึงโอกาสในการตกเป็นผู้เสียหายให้แก่กลโกงออนไลน์ได้ ดังแสดงในรูปที่ 4

รูปที่ 4: ความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมการตอบสนองต่อข้อความ pop-up และระดับความเสี่ยงในการตกเป็นผู้เสียหาย

ความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมการตอบสนองต่อข้อความ pop-up และระดับความเสี่ยงในการตกเป็นผู้เสียหาย

หลังจากเห็นข้อความ pop-up แล้วนั้น ผู้เข้าร่วมการทดลองจะกลับเข้าสู่แบบสอบถามที่มีคำถามเพื่อวัดอารมณ์ของตนเองขณะเจอกับข้อความ pop-up ซึ่งเป็นคำถามแบบ likert scale 5 ระดับดัดแปลงจาก Fischer et al. (2013) โดยสามารถวัดได้ทั้งอารมณ์โลภทางบวก (คะแนนสูงขึ้นแสดงถึงความโลภมากขึ้น) ยกตัวอย่างคำถามเช่น ท่านเริ่มคิดถึงสิ่งที่ท่านอยากจะทำเมื่อได้รับเงินรางวัลนั้น และอารมณ์โลภทางลบ (คะแนนสูงขึ้นแสดงถึงความโลภที่น้อยลง) ยกตัวอย่างคำถามเช่น ท่านรู้สึกเบื่อมากเมื่อเห็นข้อความเชื้อเชิญ รวมถึงอารมณ์ที่เกี่ยวข้องกับความกดดัน ความสงสัย และความเชื่อมั่นในสถาบัน ซึ่งในที่นี้ได้ดัดแปลงเป็นความเชื่อมั่นในแพลตฟอร์ม “ว่าง” ที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูล ยกตัวอย่างคำถามเช่น ท่านรู้สึกว่าข้อความกดดันให้ท่านต้องกรอกรับสิทธิ์ ณ ขณะนั้น หรือท่านคิดว่าข้อความดังกล่าวเป็นของ platform ว่าง เป็นต้น

ผลการศึกษาในระยะที่สองพบว่า ผู้ที่มีคะแนนระดับอารมณ์โลภทางบวกสูงก็มักจะมีโอกาสกรอกข้อมูลที่อ่อนไหวมากยิ่งขึ้น การทดสอบ t-test ระหว่างกลุ่มแสดงให้เห็นว่า ค่าเฉลี่ยอารมณ์โลภทั้งทางบวกและทางลบแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างผู้ที่ปิดข้อความทันทีและผู้ที่เปิดข้อความ pop-up (รูปที่ 5 a-b) และเป็นที่น่าสังเกตว่าคะแนนเฉลี่ยอารมณ์ความโลภทางบวกของกลุ่มผู้ที่เปิดข้อความ pop-up ไม่มีความแตกต่างกันระหว่างกลุ่มที่ไม่กรอกข้อมูลส่วนบุคคล และกลุ่มผู้ที่กรอกข้อมูลส่วนบุคคล หรืออาจกล่าวแบบง่ายๆ ได้ว่า กลุ่มผู้ที่กดเปิดข้อความ pop-up ทั้งหมดมีความโลภไม่แตกต่างกัน

ในขณะที่ความกดดันขณะที่เผชิญกับข้อความก็มีคะแนนเฉลี่ยที่แตกต่างกันระหว่างกลุ่มผู้ที่ไม่กรอกข้อมูลและผู้ที่กรอกข้อมูล ส่วนความสงสัยตอนเห็นข้อความ pop-up นั้นไม่มีความแตกต่างกันระหว่างกลุ่ม แต่กลุ่มผู้ที่กรอกข้อมูลอ่อนไหวระดับต่ำมีแนวโน้มที่จะมีคะแนนความสงสัยค่อนข้างสูงกว่ากลุ่มอื่น อาจเป็นเพราะเริ่มไม่วางใจต่อข้อความ pop-up เมื่อต้องกรอกข้อมูลอ่อนไหวในระดับสูงขึ้น (รูปที่ 5 c-e)

นอกจากนี้ ความเชื่อว่าข้อความ pop-up มาจากแพลตฟอร์ม “ว่าง” ที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูลก็มีคะแนนเฉลี่ยที่แตกต่างกันระหว่างกลุ่ม สะท้อนให้เห็นว่า กลุ่มผู้เข้าร่วมการทดลองที่เชื่อใจว่าข้อความ pop-up มาจากแพลตฟอร์มจะมีแนวโน้มกรอกข้อมูลที่อ่อนไหวสูงขึ้น

รูปที่ 5: คะแนนเฉลี่ยความโลภ ความกดดัน ความสงสัย และความเชื่อ จำแนกตามพฤติกรรมการกรอกข้อมูลอ่อนไหว

คะแนนเฉลี่ยความโลภ ความกดดัน ความสงสัย และความเชื่อ จำแนกตามพฤติกรรมการกรอกข้อมูลอ่อนไหว

หมายเหตุ: *** แสดงถึงความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่มที่มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.01 โดยเส้นแนวนอนสะท้อนคู่ของกลุ่มที่มีความแตกต่างกันดังกล่าว

อย่างไรก็ดี เมื่อเปรียเทียบบุคลิกภาพที่วัดจากแบบทดสอบ big five personality traits แบบย่อ โดยอ้างอิงจาก Donnellan et al. (2006) ซึ่งสามารถจำแนกผู้ตอบแบบสอบถามออกเป็น 5 บุคลิกภาพ ได้แก่

  1. การเปิดรับประสบการณ์ (openness to experience)
  2. การมีวินัยในตนเอง (conscientiousness)
  3. การชอบเข้าสังคม (extraversion)
  4. ความเป็นมิตร (agreeableness)
  5. ความมั่นคงทางอารมณ์ (stability)

ซึ่งจากผลการศึกษาแสดงในรูปที่ 6 พบว่า คะแนนเฉลี่ยแต่ละบุคลิกภาพไม่มีความแตกต่างกันระหว่างกลุ่มผู้ที่กรอกข้อมูล

รูปที่ 6: คะแนนเฉลี่ยบุคลิกภาพ จำแนกตามพฤติกรรมการกรอกข้อมูลอ่อนไหว

คะแนนเฉลี่ยบุคลิกภาพ จำแนกตามพฤติกรรมการกรอกข้อมูลอ่อนไหว

ดังนั้น ผลการศึกษาสามารถสรุปได้ว่า อารมณ์ โดยเฉพาะความโลภ มีบทบาทสำคัญต่อการตกเป็นผู้เสียหายจากอาชญากรรมทางการเงินออนไลน์

ข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย

เนื่องจากการให้ความรู้เรื่องอารมณ์และอคติอาจไม่สามารถทำให้คนหลุดพ้นจากการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนโดย system 1 ได้อย่างมีประสิทธิผล (Kahneman & Tversky, 1974) ดังนั้น การแก้ไขปัญหาอาชญากรรมทางการเงินออนไลน์ควรมุ่งเน้นที่การสร้างระบบเพื่อป้องกันหรือเตือนให้ประชาชนรู้ตัวก่อนที่จะตกเป็นผู้เสียหาย โดยสามารถสรุปเป็นข้อเสนอแนะได้ ดังนี้

  1. การใช้ behavioral design ปรับ user experience/user interfere บนแพลตฟอร์มเพื่อเตือนภัยอย่างทันเวลา

การสร้างมาตรการควบคุมการแสดงข้อความ pop-up ในเว็บไซต์หรือ social media ที่เป็นที่นิยม รวมถึงสร้างมาตรการป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ (cyber attack) เนื่องจากผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่า กลุ่มตัวอย่างที่กรอกข้อมูลอ่อนไหวเป็นกลุ่มที่เชื่อถือว่าข้อความ pop-up มีที่มาจากแหล่งที่น่าเชื่อถือได้ ดังนั้น การคัดกรองข้อความ pop-up ในเว็บไซต์หรือตาม social media จะสามารถลดโอกาสในการเข้าถึงอาชญากรรมทางการเงินออนไลน์ได้

นอกจากนี้ การพิจารณาปรับให้โปรแกรมมีการตั้งระบบ block pop-up เป็น default หรือการแจ้งเตือนผู้ใช้บริการในกรณีที่ข้อความ pop-up มีความเสี่ยงที่จะเป็นอาชญากรรมการเงินออนไลน์ อย่างไรก็ตาม มาตรการดังกล่าวอาจก่อให้เกิดผลเสียได้เช่นกัน เนื่องจากข้อความ pop-up ที่ไม่ใช่อาชญากรรมทางการเงินออนไลน์จะถูกปิดกั้นจากระบบดังกล่าว

  1. Design nudges ที่ทำให้การตัดสินใจช้าลง เพื่อลดการตัดสินใจแบบ system 1 เช่น

บังคับให้มี ขั้นตอนยืนยันหลายชั้น หรือ delay time ในธุรกรรมที่เข้าข่ายเสี่ยง เช่น แอปธนาคารอาจให้ “ระยะเวลารอ 24 ชั่วโมง” ในการโอนเงินไปยังบัญชีใหม่ที่มีความเสี่ยงสูง หรือจำนวนวงเงินในการโอนไปยังบัญชีใหม่ที่ไม่เคยมีการทำธุรกรรมร่วมกันมาก่อน นอกจากนี้ ยังสามารถสร้างระบบที่มีการเตือนซ้ำ (repeated warning nudges) เช่น ทุกครั้งที่ผู้ใช้คลิกผ่านลิงก์หรือลงทุน ต้องมี pop-up แจ้งเตือนแบบชัดเจน และใช้สีที่ดึงดูดอารมณ์ เช่น สีแดง เครื่องหมายตกใจ

อย่างไรก็ตาม การสร้างภูมิต้านทานให้แก่ประชาชนก็ยังเป็นสิ่งที่หน่วยงานที่เกี่ยวข้องสามารถดำเนินการได้ เช่น การสร้าง workshop/simulation สอนการรู้ทันกลโกง โดยให้ผู้เข้าอบรม ได้ลองตัดสินใจในสถานการณ์จำลอง หรือการทำแบบสอบถามเพื่อวัดให้เห็นถึงระดับความ “โลภ” และ “ตกหลุม” กลโกงออนไลน์รูปแบบต่าง ๆ เพื่อสร้างความตระหนักเชิงพฤติกรรมให้แก่ประชาชน รวมถึงการฝึกให้ประชาชนแยกแยะ emotional triggers เช่น “ข้อความเร่งด่วน” หรือ “รายได้ดีเกินจริง”

เอกสารอ้างอิง

Donnellan, M. B., Oswald, F. L., Baird, B. M., & Lucas, R. E. (2006). The mini-IPIP scales: Tiny-yet-effective measures of the Big Five factors of personality. Psychological Assessment, 18(2), 192–203.
Fischer, P., Lea, S. E., & Evans, K. M. (2013). Why do individuals respond to fraudulent scam communications and lose money? The psychological determinants of scam compliance. Journal of Applied Social Psychology, 43(10), 2060–2072.
Kahneman, D., & Tversky, A. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185(4157), 1124–1131.
Kim, D., & Kim, J. (2013). Understanding persuasive elements in phishing e-mails: A categorical content and semantic network analysis. Online Information Review, 37(6), 835–850.
Norris, G., & Brookes, A. (2021). Personality, emotion and individual differences in response to online fraud. Personality and Individual Differences, 169, 109847.
O’Neill, P. H. (2019). How phishing attacks trick our brains. MIT Technology Review.
Thumma, N. (2025). เปิดสถิติ 5 อันดับคดีออนไลน์ ที่คนไทยถูกหลอกมากสุด ปี 68. Thai PBS Verify.
ณัฏฐณิชา ฉายรัศมี
ณัฏฐณิชา ฉายรัศมี
มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
กนกวรรณ จันทร์เจริญชัย
กนกวรรณ จันทร์เจริญชัย
มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
ภัทราภา ตังทัตสวัสดิ์
ภัทราภา ตังทัตสวัสดิ์
ธนาคารแห่งประเทศไทย
Topics: Behavioral economics
Tags: emotionpersonalitydecision-makingonline scams
ข้อคิดเห็นที่ปรากฏในบทความนี้เป็นความเห็นของผู้เขียน ซึ่งไม่จำเป็นต้องสอดคล้องกับความเห็นของสถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์

สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์

273 ถนนสามเสน แขวงวัดสามพระยา เขตพระนคร กรุงเทพฯ 10200

โทรศัพท์: 0-2283-6066

Email: pier@bot.or.th

เงื่อนไขการให้บริการ | นโยบายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล

สงวนลิขสิทธิ์ พ.ศ. 2569 สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์

เอกสารเผยแพร่ทุกชิ้นสงวนสิทธิ์ภายใต้สัญญาอนุญาต Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported license

Creative Commons Attribution NonCommercial ShareAlike

รับจดหมายข่าว PIER

Facebook
YouTube
Email