MASYARAKAT ERA DIGITAL DALAM PERSPEKTIF STUDI RISIKO DAN PELUANG ALGORITMA MEDIA SOSIAL

  • Sri Riski Wulandari Universitas Hasanuddin
  • Andi Alimuddin Unde Universitas Hasanuddin
  • Muliadi Mau Universitas Hasanuddin
Keywords: Media Sosial, Algoritma, Resiliensi

Abstract

Media sosial telah mengambil tempat dan menyita perhatian masyarakat dalam proporsi yang cukup besar. Media sosial menjadi bagian dari rutinitas masyarakat. Tentu masyarakat, terkhusus khalayak pengguna media sosial harus siap terhadap berbagai efek dari penggunaan media sosial. Efek ini dapat sama ataupun berbeda pada masing-masing khalayak. Untuk bisa menghadapi berbagai efek ini (termasuk efek yang mungkin ditimbulkan oleh sistem algoritma media sosial), diperlukan kemampuan resiliensi yang memadai. Fakta terkait masih banyaknya khalayak pengguna media sosial yang tidak mampu mengidentifikasi dan membedakan informasi hoaks, mudah terpengaruh oleh ujaran kebencian yang tersebar luas, dan meyakini kebenaran suatu hal lebih kuat didasarkan pada keyakinan personalnya berdasarkan preferensi tertentu dibandingkan kenyataan sebenarnya mengindikasikan kemungkinan adanya permasalahan yang belum mampu diatasi oleh khalayak pengguna media sosial. Penelitian ini menggunakan metode literature review dengan menganalisis berbagai artikel terkait algoritma media sosial, risikonya, dan resiliensi sebagai kebutuhan untuk menghadapi segala tantangan, dan segala efek yang mungkin ditimbulkan. Hasil penelitian menunjukkan adanya risiko polarisasi dan ruang gema oleh sistem personalisasi algoritma media sosial dan adanya kesempatan yang belum dimanfaatkan secara maksimal oleh pengguna untuk tidak terjebak dalam personalisasi tersebut guna menghindari efek bias yang dapat ditimbulkan.

References

Amrollahi, A., & McBride, N. (2019). How to burst the bubble in social networks? 24th UK Academy for Information Systems International Conference. Oxford, UK.
Barker, C. (2005). Cultural Studies: Teori dan Praktik. Yogyakarta: PT Bentang Pustaka.
Bozdag, E. (2013). Bias in algorithmic filtering and personalization. Ethics Inf Technol SPRINGER, 209– 227.
Ciampaglia, G. L., & Menczer, F. (2019). Retrieved from theconversation.com: http://theconversation.comooper, H. (2003). Psychological Bulletin. Editorial. Psychological Bulletin, 3-9.
Finn, E. (2017). What Algorithms Want: Imagination in the Age of Computing. Dialogia.
Foucault, M. (1982). The Subject and Power. Critical Inquiry.
Glotfelter, A. (2019). Algorithmic Circulation: How Content Creators Navigate the Effects of Algorithms on Their Work. Computers and Composition ELSEVIER, http://elsevier.com/locate/co mpcom.
Harari, Y. N. (2018). Homo Deus: Masa Depan Umat Manusia. Jakarta: PT Pustaka Alvabet.
Harker, R., Mahar, C., & Wilkes, C. (2009). (Habitus x Modal) + Ranah = Praktik: Pengantar Paling Komprehensif kepada Pemikiran Pierre Bourdieu. Yogyakarta: Jalasutra.
Hidayah, A. R. (2018). Persecution Act as Filter Bubble Effect:. Jurnal Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas Gadjah Mada, 112-126.
KEMENKOMINFO. (2019). Retrieved from aptika.kominfo.go.id: htttp://aptika.kominfo.go.id
Lim, M. (2017). Freedom to hate: social media, algorithmic enclaves, and the rise of tribal nationalism in Indonesia. Critical Asian Studies, http://www.tandfonline.com/l oi/rcra20.
Lotan, G. (2018). Retrieved from medium.com:
http://medium.com
McQuail, D. (2010). Mass
Communication Theory 6th Edition. London: SAGE Publications.
Mulawarman, & Nurfitri, A. D. (2017). Perilaku Pengguna Media Sosial beserta Implikasinya Ditinjau dari Perspektif Psikologi Sosial Terapan. Buletin Psikologi, Vol. 25, No. 1.
Nasrullah, R. (2015). Media Sosial Perspektif Komunikasi, Budaya, dan Sosioteknologi. Jakarta: Simbiosa Rekatama Media.
Nugroho, H. d. (2019). Membongkar Delusi Subyek-Subyek Algoritmik Dalam Masyarakat Digital: Prospek Emansipasi, Keadilan dan Inklusi Sosial dalam Ruang Kecepatan. Yogyakarta: Makalah Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik UGM.
Nur, W., & Kayano, S. (2020). Kuasa Algoritmik dalam Masyarakat Digital (Interpretasi Pandangan Foucault Atas Teknologi). Jurnal Teknosains UIN Alauddin Makassar, Vol. 14 No. 1.
Piliang, Y. A., & Jaelani, J. (2018).
Teori Budaya Kontemporer: Penjelajahan Tanda dan Makna. Yogyakarta: Cantrik Pustaka.
Rahmawati, D. (2018). Risiko Polarisasi Algoritma Media Sosial: Kajian terhadap Kerentanan Sosial dan Ketahanan Bangsa. . Jurnal Kajian LEMHANNAS RI, Edisi 33.
Rifasya, F. (2020). Retrieved from medium.com:
https://medium.com/@fawwa zrifasya/echo-chamber-dan- filter-bubble-penyebab- polarisasi-masyarakat-dalam- media-sosialSeargeant, P., & Tagg, C. (2018). Social media and the future of open debate: A user-oriented approach to Facebook’s filter bubble conundrum. Discourse, Context & Media ELSEVIER, http://www.elsevier.com/loca te/dcm.
Social, W. A., & Hootsuite. (2020). Retrieved from wearesocial. com; hootsuite.com: http://www.wearesocial.com ; http://hootsuite.com
Staubhaar, J. D., & Rose, R. L. (2006). Communications Media in The Information Age Second Edition. Belmont: Wadsworth.
Suyanto. (2019). Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung: Informatika.
Tempo.co. (2018). Retrieved from Tempo.co: http://tempo.co
Viner, R. M., Aswathikutty-Gireesh, A., Stiglic, N., Hudson, L. D., Goddings, A.-L., Ward, J. L., & Nicholls, D. E. (2019). Roles of cyberbullying, sleep, and physical activity in mediating the effects of social media use on mental health and wellbeing among young people in England: a secondary analysis of longitudinal data. Lancet Child Adolscent Health, www.thelancet.com/child-adolescent.
Published
2021-03-05
How to Cite
Wulandari, S., Unde, A., & Mau, M. (2021). MASYARAKAT ERA DIGITAL DALAM PERSPEKTIF STUDI RISIKO DAN PELUANG ALGORITMA MEDIA SOSIAL. DIALEKTIKA, 8(1), 36-55. https://doi.org/10.32816/dialektika.v8i1.1954
Section
Articles