.webp)
Pernahkah detikers merasa linimasa media sosial kini dipenuhi dengan unggahan yang membuat kesal? Sebuah studi ungkap alasan kenapa alogoritma kita bisa berubah.
Sebelumnya, ada anggapan bahwa algoritma akan menyesuaikan konten-konten yang sering kita lihat. Namun, studi yang dipublikasikan di jurnal Proceedings of the National Academy of Sciences menemukan fakta lain.
Ternyata konten yang tidak kita sukai bisa sering muncul di linimasa karena kebiasaan kita. Kok bisa?
SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT
Munculnya Algoritma yang Tidak Sesuai
Peneliti melakukan penelitian di media sosial X (twitter) dengan melibatkan 715 pengguna di Amerika Serikat (AS). Hasilnya, peneliti menemukan bahwa algoritma lini masa X cenderung memperkuat unggahan tentang menjunjung tinggi tradisi, mengikuti aturan, atau menjaga keamanan masyarakat.
Sementara itu, unggahan yang bertema kepedulian terhadap sesama, pada orang di tempat jauh, sikap dapat diandalkan, dan perlindungan alam dinilai lebih sedikit ditemukan di linimasa X, demikian dilansir phys.org.
Peneliti juga menemukan bahwa algoritma X ternyata lebih sering mempromosikan unggahan yang justru bertentangan dengan nilai-nilai yang dianut pengguna, dibanding yang selaras. Ini kenapa, kita lebih sering menemukan konten yang tidak kita sukai.
Padahal, ditemukan bahwa sejak awal pengguna X cenderung mengikuti akun-akun yang sesuai dengan prinsip dan nilai yang mereka pegang.
Kenapa Konten yang Tidak Kita Sukai Bisa Muncul?
Dalam hipotesis yang digunakan peneliti, terdapat analisis jenis interaksi yang dilakukan pengguna, mulai dari like hingga komentar. Hasilnya, banyak pengguna menanggapi unggahan yang bertentangan dengan mereka.
Jenis interaksi ini penting karena X menangkap sinyal komentar lebih penting dari jumlah 'like'. Peneliti berpendapat bahwa algoritma X belajar paling kuat dari kolom komentar. Akibatnya, algoritma cenderung menampilkan unggahan yang bertolak belakang dengan preferensi pengguna.
Sebenarnya, Apa Itu Algoritma?
Mengutip Tech Times, algoritma merupakan model komputasi yang dirancang untuk memprediksi apa yang mungkin disukai pengguna berdasarkan pola data pengguna berupa riwayat tontonan, pencarian, hingga interaksi untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi.
Di balik media sosial, terdapat berbagai jenis algoritma yang masing-masing disesuaikan dengan jenis data dan pola perilaku pengguna. Terdapat setidaknya tiga jenis algoritma.
1. Penyaring Kolaboratif, mendasarkan rekomendasi pada kesamaan pengguna. Jika dua penonton menonton acara yang serupa, sistem akan merekomendasikan judul yang disukai satu orang kepada orang lainnya.
2. Penyaring Konten, berfokus pada atribut yang terdapat pada konten tersebut. Misalnya, Spotify merekomendasikan lagu-lagu dengan tempo yang mirip dengan yang sering didengar oleh pengguna.
3. Sistem hibrida, menggabungkan kolaboratif dan konten untuk meningkatkan akurasi. Sistem ini juga diklaim menciptakan rekomendasi yang lebih personal.
Penulis adalah peserta magangHub Kemnaker di detikcom.
