ข้อมูลเกี่ยวกับ Signals
สำรวจข้อมูลเพื่อดูรูปแบบการใช้งาน ChatGPT ของผู้บริโภคทั่วโลก การกระจายตัวตามภูมิศาสตร์ และรูปแบบการใช้ทั้งในการทำงานและชีวิตส่วนตัว
หน้านี้รวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการนำ ChatGPT ไปใช้จริงของผู้บริโภค ซึ่งอัปเดตอย่างสม่ำเสมอโดยคำนึงถึงความเป็นส่วนตัว การวิเคราะห์นี้อิงจากตัวอย่างข้อความระหว่างเดือนกรกฎาคม 2567 ถึงเดือนมีนาคม 2569 ชุดข้อมูลนี้ครอบคลุมเฉพาะข้อความในบัญชี ChatGPT Free, Go, Plus และ Pro ซึ่งโดยทั่วไปแล้ว เป็นบัญชีที่บุคคลทั่วไปซื้อเอง ไม่ใช่สถาบันหรือองค์กร
ดาวน์โหลดข้อมูลตามช่วงเวลาสำหรับใช้ในงานวิจัยของคุณได้ ที่นี่
ผู้คนใช้ ChatGPT กันอย่างไร
ข้อมูลบนหน้านี้แสดงให้เห็นว่าผู้ใช้ ChatGPT ใช้งานในการทำงานและโปรเจกต์ส่วนตัวอย่างไร ข้อมูลนี้ครอบคลุมหัวข้อสนทนาหลักที่พบบ่อยที่สุด รวมถึงว่าผู้ใช้ส่งข้อความเพื่อขอให้แชตบอตทำงาน ถามคำถามหรือขอข้อมูล หรือใช้เพื่อแสดงออกด้านตัวตน ชุดข้อมูลนี้มีเฉพาะข้อความ ChatGPT ของผู้บริโภคเท่านั้น ไม่รวมขององค์กร ดังนั้นจึงอาจประเมินการใช้งานขององค์กรต่ำกว่าความเป็นจริง
การใช้งานโดยรวม
ส่วนนี้จะพิจารณาการใช้งาน ChatGPT โดยรวมทั้งในบริบทการทำงานและนอกการทำงาน ข้อมูลนี้แสดงว่าหัวข้อสนทนาบางเรื่อง เช่น การช่วยเหลือด้านเทคนิคและการเขียน มักพบมากในข้อความเกี่ยวกับงานมากกว่าข้อความที่ไม่เกี่ยวกับการทำงาน
ChatGPT ในการทำงาน
เนื้อหาส่วนนี้วิเคราะห์ว่าผู้บริโภคนำแพ็กเกจ ChatGPT ไปใช้กับงานอย่างไร โดยพิจารณาทั้งหัวข้อที่พูดถึงในข้อความเกี่ยวกับงาน และประเภทงานที่ขอให้ ChatGPT ทำ ทั้งนี้ เนื่องจากชุดข้อมูลนี้มีเฉพาะข้อความจากบัญชี ChatGPT สำหรับผู้บริโภค และไม่ได้รวมข้อความจากบัญชี Enterprise จึงอาจประเมินการใช้งาน ChatGPT ในที่ทำงานต่ำกว่าความเป็นจริง
แผนภูมินี้แสดงความน่าจะเป็นที่ข้อความจะเกี่ยวข้องกับการทำงาน โดยพิจารณาจากแพ็กเกจที่ใช้งาน ซึ่งช่วยให้เราเห็นแนวโน้มว่าผู้คนเลือกใช้โมเดลใดสำหรับงานมากกว่าการใช้งานทั่วไป สำหรับแผนภูมินี้ เริ่มเก็บข้อมูลตั้งแต่กันยายน พ.ศ. 2567 แทนที่จะเป็นกรกฎาคม พ.ศ. 2567
การถาม คือกรณีที่ผู้ใช้ต้องการค้นหาข้อมูลหรือขอให้ ChatGPT อธิบายให้ชัดขึ้น การกระทำ คือกรณีที่ผู้ใช้ต้องการให้ ChatGPT สร้างผลลัพธ์หรือทำงานบางอย่างให้ การแสดงออก คือกรณีที่ผู้ใช้แสดงความคิดเห็นหรือความรู้สึกกับ ChatGPT โดยไม่ได้ต้องการข้อมูลหรือให้ ChatGPT ทำสิ่งใดต่อ
หน้านี้ไม่ได้แสดงข้อมูลเกี่ยวกับสัดส่วนของข้อความ และสัดส่วนของข้อความที่เกี่ยวข้องกับงานตามกิจกรรมการทำงานระดับกลางของ O*NET ในแต่ละเดือน สามารถดาวน์โหลดข้อมูลดังกล่าวได้ที่หน้า ข้อมูลและระเบียบวิธี
การใช้งานในแต่ละภูมิภาค
ระดับโลก
การวิเคราะห์นี้จำกัดเฉพาะประเทศที่มีประชากร 5 ล้านคนขึ้นไป OpenAI ไม่ได้ให้บริการในเบลารุส จีน คิวบา อิหร่าน เกาหลีเหนือ รัสเซีย หรือเวเนซุเอลา
สหรัฐอเมริกา
การใช้งานโดยกลุ่มต่างๆ
ส่วนนี้นำเสนอข้อมูลว่าผู้ใช้กลุ่มต่างๆ ใช้ ChatGPT อย่างไร เราศึกษาสัดส่วนผู้ใช้ตามอายุที่พวกเขาระบุเอง และดูจากชื่อจริงที่มักบอกได้ว่าเป็นชื่อของผู้ชายหรือชื่อของหญิง พร้อมดูว่าหัวข้อไหนถูกพูดถึงมากหรือน้อยในแต่ละกลุ่มอายุหรือแต่ละประเภทชื่อ สิ่งนี้ทำให้เราเข้าใจรูปแบบการใช้งาน ChatGPT ของผู้บริโภคในแต่ละกลุ่มประชากร
การใช้งานตามอายุที่ผู้ใช้รายงานด้วยตนเอง
การวิเคราะห์นี้ครอบคลุมเฉพาะผู้ใช้ที่ระบุอายุของตนเองใน ChatGPT
การวิเคราะห์นี้ครอบคลุมเฉพาะผู้ใช้ที่ระบุอายุของตนเองใน ChatGPT
ผู้ใช้ที่มีชื่อที่สื่อว่าเป็นผู้หญิงหรือผู้ชาย
ข้อมูลนี้แสดงการประมาณการที่ดีที่สุดของเราว่ามีผู้ใช้ ChatGPT จำนวนเท่าใดที่ใช้ชื่อแบบที่มักพบในผู้หญิงหรือผู้ชาย เนื่องจากเราไม่ได้เก็บข้อมูลเพศของผู้ใช้
การวิเคราะห์นี้ไม่รวมข้อความจากชื่อที่ไม่ใช่ชื่อของผู้ชายหรือชื่อของผู้หญิงทัวไป หากต้องการทราบรายละเอียดวิธีการที่เราใช้ในการวิเคราะห์นี้ กรุณาอ่านวิธีการฉบับเต็มของเรา
การวิเคราะห์นี้ไม่รวมข้อความจากชื่อที่ไม่ใช่ชื่อของผู้ชายหรือชื่อของผู้หญิงทัวไป หากต้องการทราบรายละเอียดวิธีการที่เราใช้ในการวิเคราะห์นี้ กรุณาอ่านวิธีการฉบับเต็มของเรา
หากคุณดาวน์โหลดและใช้ข้อมูลนี้ โปรดอ้างอิงงานของเราด้วยการอ้างอิงที่แนะนำดังต่อไปนี้ Aaron Chatterji, Thomas Cunningham, David J. Deming, Zoe Hitzig, Christopher Ong, Carl Yan Shan และ Kevin Wadman, “How People Use ChatGPT,” NBER Working Paper 34255 (2025), https://doi.org/10.3386/w34255(เปิดในหน้าต่างใหม่))
ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติม
การค้นคว้าและการวิเคราะห์
งานวิจัยและการวิเคราะห์เกี่ยวกับการใช้ AI และผลกระทบต่อเศรษฐกิจและสังคม
ข้อมูลและวิธีการ
ดาวน์โหลดข้อมูลและศึกษากระบวนการที่เรานำมาใช้ในการเผยแพร่เนื้อหานี้
Signals B2B data
Learn how AI is accelerating enterprise advantage through deeper integration, agentic workflows, and scaled adoption.