Sering Muncul Konten yang Kamu Suka? Ini Cara Algoritma Media Sosial Bekerja-Melek Teknologi

Jakarta: Pernah merasa media sosial seperti tahu apa yang sedang ingin kita lihat? Deretan konten yang muncul di layar biasanya memang disesuaikan dengan minat dan kebiasaan pengguna. Di balik rekomendasi tersebut, ada algoritma yang terus mempelajari pola perilaku pengguna.

Melansir portal resmi Kementerian Komunikasi dan Digital (Komdigi), algoritma adalah langkah-langkah terstruktur yang digunakan untuk menyelesaikan masalah atau mencapai tujuan tertentu.

Pada media sosial, algoritma merupakan sistem otomatis yang dapat memprediksi konten yang kemungkinan menarik bagi pengguna. Prediksi tersebut terbentuk dari pola perilaku selama menggunakan aplikasi media sosial tertentu. Tujuannya adalah membuat pengalaman pengguna menjadi lebih personal.

Namun, yang menjadi pertanyaan, apakah algoritma hanya mengikuti apa yang kita sukai, atau justru perlahan dapat memengaruhi apa yang kita sukai? Simak penjelasannya berikut ini.
 

 

Algoritma dan Pengguna Tidak Selalu Berjalan Satu Arah

Penelitian yang diterbitkan dalam Information Processing & Management pada 2025 memperkenalkan konsep algorithmic drift, yaitu perubahan perilaku dan preferensi pengguna yang dapat terjadi seiring interaksi mereka dengan sistem rekomendasi.

Peneliti mengembangkan kerangka simulasi untuk mengukur sejauh mana sistem rekomendasi dapat memengaruhi pilihan pengguna dari waktu ke waktu.

Artinya, hubungan antara pengguna dan algoritma tidak selalu berjalan satu arah. Pengguna memang memberikan sinyal melalui aktivitasnya, tetapi rekomendasi yang diterima kemudian dapat memengaruhi konten yang mereka konsumsi berikutnya.

Fenomena ini juga berkaitan dengan filter bubble atau ruang informasi yang semakin dipersonalisasi. Ketika algoritma terus memberikan konten yang memiliki kemiripan dengan apa yang sebelumnya kita sukai, keberagaman informasi yang kita temui berpotensi menjadi lebih terbatas.

Algoritma Menentukan Rekomendasi pada Tayangan Video Pendek

Salah satu penelitian pada 2025 bahkan menemukan kaitan antara algoritma rekomendasi dan terbentuknya echo chamber pada platform video pendek. Penelitian tersebut menganalisis lebih dari 62 ribu pengguna dan 67 juta catatan perilaku selama dua tahun.

Hasilnya menunjukkan bahwa pengguna lebih sering mendapatkan rekomendasi dari komunitas video yang memiliki pandangan serupa dengan pandangan mereka sebelumnya.

Peneliti juga menemukan bahwa pengguna memberikan 70 persen lebih banyak komentar pada video dengan pandangan yang paling mirip dibandingkan video dengan pandangan yang paling berbeda.

Dalam penelitian tersebut, algoritma rekomendasi dikaitkan dengan terbentuknya ruang diskusi yang disebut echo chamber, yaitu kondisi ketika pengguna lebih banyak berinteraksi dengan pandangan yang sejalan dengan dirinya.

Meski begitu, bukan berarti setiap rekomendasi otomatis akan mengubah pandangan seseorang. Penelitian tentang algorithmic drift menggunakan simulasi untuk mengukur pengaruh sistem rekomendasi, sedangkan penelitian mengenai polarisasi mengakui bahwa data observasional tidak cukup untuk membuktikan hubungan sebab-akibat secara mutlak.
 

Nah, algoritma rekomendasi memang dirancang untuk membuat kita lebih mudah menemukan konten yang dianggap relevan. Namun, semakin lama kita berinteraksi dengan sistem tersebut, semakin banyak pula sinyal yang digunakan untuk menentukan apa yang akan muncul di layar berikutnya. Karena itu, apa yang kita lihat di media sosial bukan hanya dipengaruhi oleh apa yang kita sukai, tetapi juga oleh pola interaksi kita dengan algoritma.

Jangan lupa saksikan MTVN Lens lainnya hanya di Metrotvnews.com.

(Eunike Michelle Gultom)