Filter Bubble

Di era teknologi informasi yang sedang berkembang dengan masifnya, seperti sekarang ini, ternyata menimbulkan beberapa dampak negatif. Salah satunya yaitu filter bubble effect. dalam buku “The Filter Bubble: How The New Personalized Web is Changing What We Read and How We Think”, Eli Pariser menunjukan bagaimana algoritma internet “membentuk” manusia. Pada akhir 2016, sebanyak sekitar 726.000 penduduk Indonesia  mengakses internet lebih dari 6 jam sehari. Dengan durasi lebih dari seperempat hari, akan banyak sekali informasi yang diakses oleh pengguna internet.
Ketika mengakses internet, pernahkan kita memperhatikan bagaimana internet mengetahui hal yang ingin kita cari melalui rekomendasi-rekomendasinya? Rekomendasi tersebut muncul dari data pribadi kita sebagai pengguna internet. Konten-konten yang direkomendasikan kita berasal dari preferensi kita, kepercayaan kita, hal-hal mengenai diri kita, pendapat yang kita setujui, dan berbagai hal yang sesuai dengan diri kita. Kita selalu mendapatkan apa yang biasa kita baca sehar-hari dan informasi yang tidak sesuai dengan kita tidak akan dimunculkan karena dianggap tidak penting. Bukan preferensi kita. Fenomena tersebut bernama filter bubble atau gelembung penyaring yang merupakan penyortiran dan seleksi informasi berdasarkan pertimbangan kecocokan, relevansi, dan preferensi. Filter bubble mengisolasi informasi berdasarkan ketertarikan pengguna internet dan memberikan saran berdasarkan perhitungan asumsi dari ketertarikan tersebut (Lotan, 2014).
Namun hal tersebut justru berbahaya karena pengguna internet hanya terkungkung pada hal-hal yang dipercayai dan diminati saja. Mereka diarahkan kepada konten-konten yang diyakininya secara lebih presisi sehingga konten yang tidak menarik akan filtered out (Lotan, 2014). Konten yang muncul berulang-ulang akan membentuk keyakinan atas substansi konten tersebut sebagai kebenaran, meskipun status keyakinan tersebut masih berada pada titik abu-abu atau bahkan tidak benar.
Pengguna internet berkumpul pada satu gelembung atau preferensi yang sama sehingga menciptakan lingkaran pemahaman yang sama. Filter bubble mampu mengumpulkan pengguna internet sesuai dengan nilai dan suara informasi satu sama lain (Lotan, 2014). Terkadang hal tersebut tidak disadari karena memang kodrat manusia yang cenderung meniru dan berinteraksi secara intensif dengan orang yang memiliki preferensi sama.
Pengumpulan pengguna internet yang memiliki preferensi yang sama akan membuat mereka kebal terhadap informasi yang di luar preferensinya. Mereka hanya akan mempercayai sesuatu dengan sudut pandang mereka dan tidak terbuka dengan pendapat yang tidak sesuai dengan mereka. Sehingga muncul manusia-manusia fanatik yang hanya mencari pembenaran atas pendapat mereka, bukan kebenaran atas pendapat mereka. Masyarakat mempunyai akses wawasan yang luas namun dipaksa memiliki pemikiran yang sempit karena algoritma di internet.
Namun, fanatisme dan penyempitan pemikiran tersebut dapat ditekan apabila pengguna internet tidak hanya mencari informasi melalui internet, tapi juga meningkatkan kemampuan literasi intelejensi dalam memilih informasi. Selain itu, belum ada bukti empiris yang menjamin tentang adanya kekhawatiran atas gelembung filter, karena personalisasi pada situs berita masih dalam tahap awal dan konten yang dipersonalisasi bukan merupakan sumber informasi yang substansioal bagi warga negara.



Sumber:
Faruqi, Ismail. 2017. Filter Bubble EffectI dan Pengaruhnya Terhadap Kemunculan Fanatisme di Indonesia dalam https://medium.com/@wisanggeni/filter-bubble-effect-dan-pengaruhnya-terhadap-kemunculan-fanatisme-di-indonesia-7feeae30c309 diakses pada 17 Juni 2019 pukul 09:10 WIB
Graefe, Andreas. 2016. “Guide to Automated Journalism”. Clumbia Journalism School
Rifasya, Fawwaz. 2018. Echo Chamber dan Filter Bubble Penyebab Polarisasi Mayarakat dalam Media Sosial dalam https://medium.com/@fawwazrifasya/echo-chamber-dan-filter-bubble-penyebab-polarisasi-masyarakat-dalam-media-sosial-6617178c1c74 diakses pada 17 Juni 2019 pukul 09:55 WIB
Trilling, Damian et all. 2016. Should We Worry about Filter Bubbles?”. Internet Policy Review: Jurnal on Internet Regulation. Vol 5