Semua orang tampaknya setuju bahwa media sosial telah menjadi tempat pembuangan sampah, dengan gerombolan budaya pembatalan yang menegakkan kemurnian ideologis di satu sisi dan troll yang menyebarkan teori konspirasi di sisi lain.

X dan Facebook dituduh memperkuat kebencian dan konflik, dengan kerusuhan di Inggris Raya menyoroti bagaimana beberapa unggahan di media sosial dapat menyulut amarah dan kebencian yang membara.

Sebagai tanggapan, pemerintah di seluruh dunia menindak tegas kebebasan berbicara. Turki melarang Instagram, Venezuela melarang X, dan pemerintah Inggris telah memenjarakan orang-orang karena menghasut kekerasan dan dalam beberapa kasus, hanya karena memiliki pendapat yang buruk.

Tetapi ada cara yang lebih baik untuk memperbaiki media sosial daripada memblokir akun dan menyensor informasi yang salah.

Akar penyebab masalahnya bukanlah berita palsu pada setiap unggahan, melainkan bagaimana algoritma media sosial memprioritaskan konflik dan menyorot konten yang paling memecah belah dalam upaya untuk mendapatkan keterlibatan dan pendapatan iklan.

Ini mungkin terdengar sedikit gila, tetapi menurut saya perdebatan tentang kebebasan berbicara saat ini hanya akan mengalihkan perhatian, kata mantan bos Twitter Jack Dorsey di Forum Kebebasan Oslo pada bulan Juni. Menurut saya, perdebatan yang sebenarnya seharusnya adalah tentang kehendak bebas.

Pasar algoritma media sosial

Dorsey berpendapat bahwa algoritma media sosial black-box memengaruhi agensi kita dengan memutarbalikkan realitas dan meretas ruang pikiran kita. Ia yakin solusinya adalah memungkinkan pengguna untuk memilih di antara algoritma yang berbeda untuk memiliki kontrol yang lebih besar atas jenis konten yang mereka sajikan.

Berikan orang pilihan tentang algoritma apa yang ingin mereka gunakan, dari pihak yang mereka percaya, berikan orang pilihan untuk membangun algoritma mereka sendiri yang dapat mereka pasang di atas jaringan ini dan melihat apa yang mereka inginkan. Dan mereka dapat menggesernya juga. Dan berikan orang pilihan untuk memiliki, sungguh, pasar.

Ini adalah ide sederhana namun menarik, namun ada banyak sekali rintangan yang harus diatasi sebelum platform arus utama bersedia memberikan pilihan algoritma kepada pengguna.

Mengapa platform media sosial akan menolak pilihan algoritmik

Profesor ilmu komputer Princeton Arvind Narayanan telah meneliti secara mendalam dampak algoritma media sosial terhadap masyarakat. Ia mengatakan kepada Cointelegraph bahwa ide Dorsey memang hebat tetapi tidak mungkin terjadi pada platform besar.

Pasar algoritme merupakan intervensi penting. Platform media sosial terpusat tidak memungkinkan pengguna memiliki kontrol yang cukup atas umpan mereka, dan trennya semakin berkurang, karena algoritme rekomendasi memainkan peran yang lebih sentral, jelasnya.

Saya menduga platform terpusat tidak akan mengizinkan algoritme pihak ketiga karena alasan yang sama mengapa mereka tidak menyediakan kontrol pengguna sejak awal. Itulah mengapa media sosial terdesentralisasi sangat penting.

Ada beberapa percobaan awal pada platform terdesentralisasi seperti Farcaster dan Nostr, tetapi spinoff Twitter Bluesky adalah yang paling canggih dan sudah memiliki fungsi ini. Akan tetapi, sejauh ini hanya digunakan untuk umpan konten khusus.

Baca juga

Fitur Satoshi mungkin membutuhkan nama samaran, tetapi dapatkah kita mengatakan hal yang sama?

Fitur Mengapa penggemar kripto terobsesi dengan negara mikro dan seasteading?

Bluesky untuk uji coba pilihan algoritma

Namun Asisten Profesor Universitas Northwestern William Brady mengatakan kepada Cointelegraph bahwa dia akan menguji coba algoritma baru di Bluesky dalam beberapa bulan mendatang yang akan ditawarkan sebagai alternatif terhadap algoritma utama situs tersebut.

Penelitian telah menunjukkan bahwa hingga 90% konten politik yang kita lihat daring berasal dari sebagian kecil pengguna yang sangat termotivasi dan partisan. Jadi, mencoba mengurangi sebagian pengaruh mereka adalah salah satu ciri utama, katanya.

Algoritma diversifikasi representatif bertujuan untuk lebih mewakili pandangan yang paling umum daripada pandangan yang paling ekstrem tanpa menjadikan umpan biasa saja.

Kami sebenarnya tidak menyingkirkan opini moral atau politik yang kuat, karena kami pikir itu penting bagi demokrasi. Namun, kami menyingkirkan sebagian konten paling beracun yang kami tahu dikaitkan dengan orang-orang paling ekstrem dalam distribusi itu.

Buat algoritma yang dipersonalisasi menggunakan AI

Mendekati subjek dari sudut pandang yang berbeda, peneliti dan teknisi Groq AI Rick Lamers baru-baru ini mengembangkan ekstensi peramban sumber terbuka yang berfungsi di desktop dan seluler. Ekstensi ini memindai dan menilai kiriman dari orang yang Anda ikuti dan menyembunyikan kiriman secara otomatis berdasarkan konten dan sentimen.

Lamers mengatakan kepada Cointelegraph, ia menciptakannya agar ia bisa mengikuti orang-orang di X untuk mengetahui unggahan mereka tentang AI, tanpa harus membaca konten politik yang bersifat provokatif.

Saya memerlukan sesuatu di antara berhenti mengikuti dan mengikuti semua konten, yang mengarah pada penyembunyian kiriman secara selektif berdasarkan topik dengan LLM/AI.

Penggunaan model bahasa besar (LLM) untuk memilah konten media sosial membuka kemungkinan menarik untuk merancang algoritma yang dipersonalisasi yang tidak mengharuskan platform sosial untuk menyetujui perubahan.

Namun, menata ulang konten di umpan Anda adalah tantangan yang jauh lebih besar daripada sekadar menyembunyikan kiriman, kata Lamers, jadi kami belum sampai di sana.

Bagaimana algoritma media sosial memperbesar konflik

Ketika media sosial pertama kali dimulai pada awal tahun 2000-an, konten ditampilkan secara kronologis. Namun pada tahun 2011, umpan berita Facebook mulai memilih Berita Utama untuk ditampilkan kepada pengguna.

Twitter mengikuti hal yang sama pada tahun 2015 dengan fitur While You Were Away dan beralih ke garis waktu algoritmik pada tahun 2016. Dunia yang kita kenal berakhir.

Meskipun semua orang mengaku membenci algoritma media sosial, sebenarnya algoritma tersebut sangat berguna dalam membantu pengguna menjelajahi lautan konten untuk menemukan kiriman yang paling menarik dan memikat.

Dan Romero, pendiri platform terdesentralisasi Farcaster, mengarahkan Cointelegraph ke utas yang ditulisnya mengenai topik tersebut. Ia mengatakan bahwa setiap aplikasi konsumen kelas dunia menggunakan umpan berbasis pembelajaran mesin karena itulah yang diinginkan pengguna.

“Ini adalah preferensi konsumen yang paling banyak terungkap dalam hal waktu yang dihabiskan,” katanya.

Sayangnya, algoritma dengan cepat mempelajari bahwa konten yang paling mungkin diminati orang adalah konten yang melibatkan konflik dan kebencian, pandangan politik yang terpolarisasi, teori konspirasi, kemarahan, dan penghinaan di depan umum.

Anda membuka umpan dan Anda dibanjiri dengan hal yang sama, kata Dave Catudal, salah satu pendiri platform SocialFi Lyvely.

Saya tidak ingin dibombardir dengan Yaman, Iran, Gaza, Israel, dan sebagainya […] Mereka jelas-jelas mendorong semacam konflik politik yang mengganggu, yang mereka inginkan adalah konflik.

Studi menunjukkan bahwa algoritma secara konsisten memperkuat konten moral, emosional, dan berbasis kelompok. Brady menjelaskan bahwa ini merupakan adaptasi evolusioner.

Kita cenderung memerhatikan jenis konten ini karena dalam kelompok kecil, hal ini sebenarnya memberi kita keuntungan, katanya. Jika Anda memerhatikan konten emosional di lingkungan Anda, hal itu membantu Anda bertahan dari ancaman fisik dan sosial.

Baca juga

Fitur Dapatkan Bitcoin atau mati mencoba: Mengapa bintang hip hop menyukai kripto

Tujuan bos Socios? Untuk mengalahkan kripto

Gelembung media sosial bekerja secara berbeda

Konsep lama tentang gelembung media sosial di mana pengguna hanya mendapatkan konten yang mereka setujui tidaklah sepenuhnya akurat.

Meskipun gelembung memang ada, penelitian menunjukkan bahwa pengguna kini lebih banyak terpapar opini dan ide yang mereka benci daripada sebelumnya. Itu karena mereka lebih cenderung terlibat dengan konten yang membuat mereka marah, baik dengan terlibat dalam pertengkaran, mencelanya dalam tweet kutipan, atau melalui hujatan.

Konten yang Anda benci bagaikan pasir hisap, semakin Anda melawannya, semakin banyak pula algo yang muncul. Namun, konten tersebut tetap memperkuat keyakinan dan ketakutan tergelap orang-orang dengan menyoroti pandangan terburuk dari pihak lain.

Seperti perusahaan rokok pada tahun 1970-an, platform sangat menyadari bahaya yang ditimbulkan oleh fokus pada keterlibatan terhadap individu dan masyarakat, tetapi tampaknya terlalu banyak uang yang dipertaruhkan untuk mengubah arah.

Meta menghasilkan pendapatan iklan sebesar $38,32 miliar pada kuartal terakhir (98% dari total pendapatannya), dengan kepala keuangan Meta, Susan Li, mengaitkan sebagian besar pendapatan ini dengan penempatan iklan yang digerakkan oleh AI. Facebook telah menguji coba penggunaan algoritma penghubung, yang bertujuan untuk menyatukan orang-orang daripada memecah belah mereka, tetapi memilih untuk tidak memproduksinya.

Bluesky, Nostr dan Farcaster: Pasar algoritma

Dorsey juga menyadari bahwa ia tidak akan mampu membawa perubahan yang berarti bagi Twitter, jadi ia menciptakan Bluesky dalam upaya membangun alternatif yang terdesentralisasi dan bersumber terbuka. Namun, karena kecewa dengan Bluesky yang melakukan banyak kesalahan yang sama seperti Twitter, ia kini mendukung Nostr yang ramah terhadap Bitcoin.

Jaringan yang terdesentralisasi memungkinkan pengguna memilih klien dan relai mana yang akan digunakan, yang berpotensi menawarkan berbagai pilihan algoritma kepada pengguna.

Namun, satu masalah besar bagi platform yang terdesentralisasi adalah bahwa membangun algoritma yang layak merupakan pekerjaan besar yang mungkin berada di luar kemampuan komunitas.

Sebuah tim pengembang membangun pasar umpan terdesentralisasi untuk Farcaster untuk hackathon Paradigm Oktober lalu, tetapi tampaknya tidak ada yang tertarik.

Alasannya, menurut Romero, adalah bahwa umpan yang dibuat komunitas tidak mungkin berkinerja dan cukup ekonomis untuk UX konsumen modern berskala besar. Mungkin berfungsi sebagai klien tipe open source yang dihosting sendiri.

Membuat umpan pembelajaran mesin yang baik itu sulit dan memerlukan sumber daya yang signifikan agar berkinerja dan real-time, katanya di utas lain.

Jika Anda ingin membuat feed marketplace dengan UX yang bagus, Anda mungkin perlu membuat back-end tempat pengembang mengunggah model mereka dan klien menjalankan model tersebut di [infrastruktur] mereka. Hal ini jelas memiliki masalah privasi, tetapi mungkin saja bisa.

Akan tetapi, masalah yang lebih besar adalah masih belum jelas apakah konsumen bersedia membayar untuk algoritma Anda.

Berlangganan

Bacaan paling menarik tentang blockchain. Disampaikan seminggu sekali.

Alamat email

BERLANGGANAN