“BIZCUIT ได้ดึงข้อมูลตัวอักษรจาก Social Media แพลตฟอร์มต่าง ๆ ด้วยวิธีการที่แตกต่างกัน เนื่องจากแต่ละแพลตฟอร์มมีเงื่อนไขการดึงข้อมูลมาสุ่มวิเคราะห์แตกต่างกัน และมีโครงสร้างข้อมูลของแพลตฟอร์มไม่เหมือนกัน ซึ่งประกอบด้วย Twitter, YouTube และ Facebook รวมกันมากกว่า 230,000 ข้อความ รวบรวมทั้งโพสต์, คอมเม้นท์, ทวีต เพื่อให้ได้ผลการวิเคราะห์ทั้งในแง่มุม Sentiment หรือ ความรู้สึก, Topic Classification หรือ การแยกประเภทสิ่งที่พูดถึง และ Intention หรือการแยกเจตนาการแสดงความเห็น ซึ่งให้ insight มากกว่าการวิเคราะห์โดยทั่วไป ที่สามารถวัดผลให้ทราบได้เพียงจำนวนข้อมูลและ Sentiment แต่เทคโนโลยี AI ด้าน Machine Learning สามารถวิเคราะห์ให้เราได้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลโซเชียลมีเดียอย่างเต็มประสิทธิภาพมากกว่า โดยไม่ต้องใช้มนุษย์มาลงแรงและเวลาในการทำ” นายสุทธิพันธุ์กล่าว
BIZCUIT ใช้ AI NLU ด้านการเลือกตั้งมาวิเคราะห์ผลจาก ใน Twitter ซึ่งเลือกดึงมาวิเคราะห์โดยใช้ Keyword และ แฮชแท็ก เป็นเงื่อนไขแรกในการดึงข้อมูลทั้งสิ้น 37,356 ข้อความ เข้ามาวิเคราะห์ ซึ่งรวมจำนวน tweet และ reply ตั้งแต่วันที่ 21 มี.ค. - 7 พ.ค. 2565 และจากกระแสในการดีเบตในวันที่ 28 เมษายน ก็ได้มีการเลือกดึงใน YouTube โพสต์ ของการดีเบตผู้สมัครผู้ว่าฯ กทม. ของ YouTube Channel 3 News โดยวิเคราะห์ความคิดเห็นที่มีมากกว่า 3,000 ความคิดเห็น และใน Facebook ได้เลือกดึงข้อมูลจากเพจข่าวต่าง ๆ และเพจของผู้สมัครเอง เพื่อดูปริมาณข่าวที่ถูกพูดถึงและการแสดงความคิดเห็นตั้งแต่วันที่ 21 มี.ค. – 6 พ.ค. 2565 โดยดึงจากเพจข่าวทั่วไป วิเคราะห์จำนวน 849 โพสต์และ 85,577 ความคิดเห็น และในส่วนของโพสต์จากเพจผู้สมัครเองจำนวน 499 โพสต์ ซึ่งมีผู้แสดงความคิดเห็นรวม 89,176 ความคิดเห็น ซึ่ง AI NLU สามารถที่จะบอกได้ว่าผู้สมัครแต่ละท่านกำลังถูกพูดถึงในแง่มุมไหน ด้วยความรู้สึกอย่างไร และมีเจตนาอยากสนับสนุนผู้สมัครหรือไม่