Personalisasi Berdasarkan Minat
Setiap platform media sosial memanfaatkan data pengguna untuk mempersonalisasi konten yang ditampilkan. Jika seseorang sering menonton video tentang mode terbaru, algoritma akan memperlihatkan lebih banyak konten terkait tren mode, sehingga pengguna terus terlibat dalam minat tersebut. Fenomena ini dikenal sebagai “filter bubble”, di mana algoritma secara otomatis membatasi akses pengguna terhadap konten lain yang mungkin di luar minat mereka.
Sebagai contoh, pada Instagram, algoritma bekerja untuk menyarankan akun, hashtags, atau postingan yang relevan dengan minat pengguna. Hal ini membuat orang semakin sulit untuk menghindari tren tertentu yang terus-menerus muncul dalam feed mereka.
Sumber:
- Penjelasan tentang filter bubble
Fitur “Trending” atau “Explore”
Platform seperti Twitter dan YouTube memiliki fitur khusus untuk konten yang sedang tren. Bagian ini memungkinkan pengguna mengetahui topik atau video yang sedang ramai dibicarakan. Di Twitter, fitur “Trending Hashtags” secara langsung menunjukkan apa yang paling populer di berbagai lokasi geografis atau topik tertentu.
Di YouTube, video yang sedang tren dapat muncul di halaman utama, memicu rasa penasaran pengguna. Fitur ini, selain menjadi sumber hiburan, juga memperkuat budaya FOMO (Fear of Missing Out), di mana pengguna merasa perlu melihat apa yang sedang populer agar tidak tertinggal.
Sumber:
- Artikel tentang trending hashtags di Twitter
Efek Jaringan Sosial
Salah satu kekuatan algoritma media sosial adalah kemampuannya untuk memperkuat interaksi sosial. Apa yang disukai atau diikuti oleh teman-teman kita cenderung muncul di feed kita. Hal ini menciptakan efek domino, di mana kita merasa terdorong untuk mengikuti apa yang teman-teman kita lakukan.
Sebagai contoh, jika beberapa teman di media sosial berbagi video tantangan tarian tertentu, algoritma akan merekomendasikan video serupa kepada kita, sehingga memperbesar dampak tren tersebut dalam jaringan sosial kita.
Sumber:
- Studi tentang efek jaringan sosial di media digital
