Erlita Tanaya Bungarindra
Bias Algoritma Media Sosial dan Pengaruhnya terhadap Analisis Data Pengguna
Teknologi | 2025-11-21 01:12:22Media sosial kini menjadi “ladang data” yang sangat besar. Hampir semua aktivitas digital mulai dari klik, komentar, hingga durasi menonton secara otomatis terekam dan berubah menjadi data yang dapat diteliti. Namun ada satu hal penting yang sering luput disadari yaitu data dari media sosial sebenarnya tidak murni.
Konten yang muncul di timeline pengguna, interaksi yang terlihat ramai, bahkan tren yang tiba-tiba viral, semuanya dipengaruhi oleh algoritma platform. Dengan kata lain, data yang kita analisis bukan hanya cerminan perilaku manusia, tetapi juga hasil campur tangan sistem rekomendasi.
Inilah yang disebut bias algoritma, dan pengaruhnya terhadap analisis data jauh lebih besar dari yang dibayangkan.
1. Algoritma Menentukan Data Apa yang Kita Lihat
Setiap platform punya mekanisme yang berbeda untuk mengatur konten yang muncul di layar pengguna. Ada yang memprioritaskan konten dengan engagement tinggi, ada yang mengutamakan durasi tonton, ada pula yang mengangkat percakapan aktif.
Artinya, sebelum kita sebagai peneliti melihat datanya, algoritma sudah lebih dulu memilihkan data mana yang boleh tampil dan mana yang disembunyikan.
Ini menyebabkan data yang terkumpul:
- tidak acak,
- tidak merata,
- dan tidak sepenuhnya menggambarkan perilaku pengguna sebenarnya.
Misalnya, konten yang “aman” atau informatif mungkin tenggelam, sedangkan yang memicu emosi kuat cenderung naik ke permukaan karena dianggap lebih menguntungkan bagi platform.
2. Echo Chamber: Gelembung Informasi yang Mempengaruhi Pola Data
Saat algoritma terus menampilkan hal-hal yang serupa dengan minat pengguna, terbentuklah ruang informasi yang homogen, atau yang sering disebut echo chamber.
Jika seorang peneliti mengumpulkan data dari akun tertentu, besar kemungkinan:
- opini yang muncul cenderung searah,
- diskusi tidak mencerminkan pandangan publik secara luas,
- dan data tampak “ekstrem” padahal hanya terjadi dalam kelompok tertentu.
Akibatnya, analisis sentimen atau topik bisa terlihat berat sebelah tanpa disadari.
3. Tidak Semua Konten Punya Peluang yang Sama untuk Tampil
Selain echo chamber, ada juga visibility bias, yaitu kondisi saat algoritma memilih konten tertentu untuk ditampilkan lebih sering dibanding konten lainnya.
Beberapa sinyal yang mempengaruhi ranking konten antara lain:
- jumlah bagikan,
- durasi tonton,
- jumlah komentar,
- retweet atau reply,
- frekuensi disimpan (save).
Karena algoritma hanya mendorong konten yang memenuhi sinyal-sinyal tersebut, data yang masuk ke peneliti cenderung berat pada konten yang “berisik”, bukan konten yang benar-benar penting.
4. Interaksi Buatan: Ketika Angka Tidak Lagi Mewakili Realitas
Tren di media sosial tidak selalu muncul secara organik. Ada banyak faktor yang membuat data tampak meningkat, padahal tidak sepenuhnya natural, seperti:
- bot,
- pembelian like atau komentar,
- akun konten spam,
- aktivitas influencer yang dibayar untuk menaikkan topik tertentu,
- engagement farming.
Fenomena ini menciptakan inflasi interaksi sehingga angka-angka di media sosial tidak dapat langsung dianggap sebagai representasi opini publik.
Bagi peneliti data, tanpa pembersihan yang tepat, hasil analisis bisa melenceng cukup jauh.
5. Bias dalam Pengambilan Sampel Data
Banyak penelitian mengambil data berdasarkan:
- hashtag,
- kata kunci,
- tren viral,
- topik rekomendasi platform.
Namun, rekomendasi tersebut juga dihasilkan oleh algoritma. Hasilnya, sampel riset tidak benar-benar acak dan bisa sangat berat pada kelompok tertentu.
Jika peneliti tidak memahami cara kerja platform, data yang dikumpulkan bisa tampak “lengkap”, padahal hanya mencakup sebagian kecil kelompok yang terekspos algoritma.
6. Dampak Bias Algoritma terhadap Analisis Data
Ada beberapa implikasi serius dari bias algoritma:
a. Kesimpulan riset dapat salah arah
Data yang tampak negatif atau positif bisa jadi hanya hasil dari gelembung algoritmik.
b. Model prediktif mudah rusak
Jika data awal sudah bias, model prediksi cepat mengalami ketidakstabilan atau drift.
c. Representasi opini publik menjadi tidak akurat
Tren yang terlihat ramai belum tentu mencerminkan pendapat mayoritas.
d. Kebijakan atau strategi yang dibuat bisa keliru
Jika hasil analisis dipakai untuk keputusan publik, dampaknya bisa merugikan kelompok tertentu atau mengaburkan fakta sebenarnya.
7. Aspek Etika dalam Menggunakan Data Media Sosial
Bias algoritma menimbulkan pertanyaan penting:
- Apakah kita adil jika mengambil kesimpulan dari data yang sudah “dipilihkan”?
- Bagaimana memastikan hasil analisis tidak memperkuat bias yang ada?
- Haruskah peneliti memberi disclaimer bahwa data berasal dari sistem yang sudah difilter?
Etika menjadi hal yang krusial, karena data media sosial sering digunakan dalam isu besar seperti perilaku masyarakat, opini politik, dan kesehatan publik.
8. Cara Mengurangi Dampak Bias Algoritma
Beberapa langkah yang bisa dilakukan antara lain:
1. Mengumpulkan data dari beberapa platform, bukan satu sumber saja.
2. Memeriksa metadata untuk mencari anomali.
3. Menggunakan teknik sampling yang lebih luas.
4. Menyaring akun bot atau aktivitas tidak wajar.
5. Memahami konteks algoritma sebelum mulai menganalisis.
Semakin dalam peneliti memahami cara kerja platform, semakin kecil risiko bias yang memengaruhi analisis.
Disclaimer
Retizen adalah Blog Republika Netizen untuk menyampaikan gagasan, informasi, dan pemikiran terkait berbagai hal. Semua pengisi Blog Retizen atau Retizener bertanggung jawab penuh atas isi, foto, gambar, video, dan grafik yang dibuat dan dipublished di Blog Retizen. Retizener dalam menulis konten harus memenuhi kaidah dan hukum yang berlaku (UU Pers, UU ITE, dan KUHP). Konten yang ditulis juga harus memenuhi prinsip Jurnalistik meliputi faktual, valid, verifikasi, cek dan ricek serta kredibel.
