Ada sesuatu yang rusak di sebagian besar media sosial. Meskipun jumlah pengguna meningkat dengan kecepatan yang sangat tinggi, dan tidak dapat disangkal kekuatannya dalam hal ini menyebarkan pesan dan informasi, media sosial belum tentu mencerminkan aspek terbaiknya bersosialisasi. Faktanya, untuk sesuatu yang memiliki miliaran pengguna, terkadang hal ini bisa menjadi sangat picik. Hal ini, pada gilirannya, dapat mengarah pada dunia terpolarisasi yang pertama kali diidentifikasi oleh Eli Pariser dalam bukunya Gelembung Filter.
Isi
- Masalah gelembung filter
- Memikirkan kembali media sosial
Namun masalah mendasar ini mungkin bisa diperbaiki. Para peneliti dari Denmark dan Finlandia telah menciptakan algoritma baru yang mereka percaya memberikan gambaran sekilas tentang bagaimana media sosial bisa – dan mungkin sebaiknya - bekerja. Ini dirancang untuk memunculkan gelembung filter, dan memaparkan orang pada konten yang lebih beragam.
Video yang Direkomendasikan
“Biasanya, tujuan platform media sosial adalah memaksimalkan keterlibatan pengguna,”
Ester Galbrun, seorang peneliti senior dalam ilmu data di Fakultas Komputasi Universitas Timur Finlandia, mengatakan kepada Digital Trends. “Hal ini bertujuan untuk memaksimalkan waktu yang dihabiskan orang di platform, karena hal tersebut dapat diubah menjadi pendapatan, misalnya melalui iklan. Selain mempromosikan konten yang menghasut atau clickbait, strategi untuk menjaga keterlibatan pengguna mungkin termasuk menyediakan lebih banyak konten yang mungkin mereka nikmati. Hal ini berarti mempersonalisasi konten dengan membangun profil pengguna, melacak apa yang mereka sukai dan minati, dan mencoba memberikan lebih banyak konten serupa kepada mereka. Hal ini juga dapat melibatkan interaksi yang mendorong dengan orang-orang yang memiliki sudut pandang yang sama.”Masalah gelembung filter
Personalisasi, dalam banyak kasus, bagus. Barista yang mengetahui pesanan kopi Anda, algoritme musik yang memutar lagu untuk Anda, mengetahui apakah Anda suka atau sedang mungkin Anda sukai, umpan berita yang hanya menampilkan berita yang menarik bagi Anda — semuanya menyanjung individu. Ini menghemat waktu di dunia di mana kita tampaknya memiliki waktu lebih sedikit dibandingkan sebelumnya meskipun ada ratusan perangkat penghemat waktu.
Namun, jika menyangkut personalisasi semacam ini di jejaring sosial, masalahnya adalah ide sering kali tidak tertandingi. Kita mengelilingi diri kita dengan orang-orang yang berpikiran seperti kita, dan ini mengarah pada titik buta yang sangat besar dalam pandangan kita terhadap dunia. Hal ini menjadi masalah karena, seperti yang disetujui sebagian besar orang, media sosial telah berkembang lebih dari sekadar meme basah dan foto bayi teman-teman kita. Platform media sosial menjanjikan (walaupun tidak selalu memberikan hasil) sebuah cara untuk membantu masyarakat tetap mendapatkan informasi dan berpartisipasi di ruang publik. Oleh karena itu, penting bagi kita untuk mendapatkan informasi yang tidak sekadar sejalan dengan mitologi pribadi kita. Ini harus menjadi pasar ide, bukan monolit pemikiran kelompok.
Penelitian baru ini — yang selain Galbrun, dilakukan oleh para peneliti Antonis Matakos, Aslay Cigdem, Dan Aristides Gionis — berupaya menciptakan algoritma yang memaksimalkan keragaman paparan di jaringan sosial. Abstrak yang menjelaskan catatan kerja:
“Kami merumuskan masalah dalam konteks penyebaran informasi, sebagai tugas merekomendasikan sejumlah kecil artikel berita kepada pengguna terpilih. Kami memperhitungkan konten dan kecenderungan pengguna, serta kemungkinan untuk membagikan artikel lebih lanjut. Model kami memungkinkan kami untuk mencapai keseimbangan antara memaksimalkan penyebaran informasi dan memastikan keterpaparan pengguna terhadap sudut pandang yang beragam.”
Sistem ini bekerja dengan memberikan nilai numerik pada konten di media sosial dan penggunanya, berdasarkan peringkat mereka berdasarkan spektrum ideologi – misalnya, apakah mereka sayap kiri atau kanan. Algoritme kemudian mencari pengguna media sosial yang dapat menyebarkan konten tersebut secara optimal dengan efektivitas maksimal, sehingga meningkatkan skor keberagaman pengguna.
Seperti yang dicatat oleh para peneliti dalam makalah mereka, tantangannya dapat “dianggap sebagai memaksimalkan fungsi monoton dan submodular yang tunduk pada batasan matroid pada alokasi artikel kepada pengguna. Ini merupakan generalisasi yang menantang dari masalah pemaksimalan pengaruh. Namun, kami dapat merancang algoritme perkiraan yang dapat diskalakan dengan memperkenalkan perluasan baru pada gagasan himpunan acak yang dapat dijangkau secara terbalik. Kami secara eksperimental mendemonstrasikan efisiensi dan skalabilitas algoritme kami pada beberapa kumpulan data dunia nyata.”
Memikirkan kembali media sosial
Tentu saja, salah satu tantangan besar dalam hal seperti ini adalah bahwa hal ini akan membuat media sosial menjadi kurang menarik. Perusahaan media sosial mungkin tidak mencoba menjadikan berita palsu dan menyaring gelembung sebagai sesuatu karena alasan politik; mereka hanya mencari konten yang membuat orang bertahan lebih lama dan mengklik lebih banyak. Akibatnya, campur tangan dalam formula ini — meskipun demi kepentingan publik — dapat membuat orang menghabiskan lebih sedikit waktu di situs web dan aplikasi tersebut. Mungkin bagus untuk orang lain. Buruk bagi perusahaan.
“Ini adalah salah satu tantangan utama,” kata Galbrun. “Untuk mendiversifikasi konten yang terpapar pada pengguna jaringan, tanpa membombardir setiap pengguna dengan konten eksogen berdasarkan rekomendasi, kami masih perlu mengandalkan pengguna yang membagikan konten tersebut, sehingga konten tersebut dapat disebarkan lebih jauh ke seluruh dunia jaringan. Jika kami merekomendasikan kepada pengguna konten yang menyajikan opini yang bertentangan dengannya, paparannya akan terdiversifikasi, namun dia sangat kecil kemungkinannya untuk membagikan konten tersebut kepada kontaknya — dan hal itu tidak akan membantu mendiversifikasi paparan pengguna lain di dalamnya jaringan. Jadi kita perlu menemukan keseimbangan antara seberapa berbeda pendapat yang disajikan dengan pendapat pengguna, dan seberapa besar perbedaan ini mengurangi kemungkinan penyebarannya lebih jauh.”
Makalah ini, diterbitkan di jurnal IEEE (Institut Insinyur Listrik dan Elektronika) Transaksi Pengetahuan dan Rekayasa Data, dan baru-baru ini disorot oleh IEEE Spectrum, hanyalah salah satu metode di mana jaringan media sosial dapat mengubah cara mereka beroperasi untuk mendorong keberagaman semacam ini. Tentu saja, tidak ada jaminan bahwa hal ini akan terjadi — dan perlu dicatat bahwa ini adalah penelitian independen yang belum pernah dilakukan oleh raksasa media sosial mana pun saat ini.
Meskipun demikian, hal ini merupakan ilustrasi yang sangat penting tentang salah satu masalah besar yang perlu dipecahkan. Seringkali, media sosial dipandang sebagai salah satu penyakit terbesar masyarakat modern. Ada benarnya juga, namun hal ini juga mempunyai kemungkinan memberikan manfaat besar bagi peradaban, membuka perspektif dan pengalaman baru di luar diri manusia. Pertanyaannya adalah bagaimana mengkonfigurasi ulang agar sesuai dengan cita-cita tersebut.
Rekomendasi Editor
- Wawancara dengan Zach King, ilusionis favorit di internet
