Bagaimana Algoritma Media Sosial Menentukan Apa yang Dilihat Remaja Anda

Apa sebenarnya algoritma media sosial itu

Algoritma media sosial adalah sebuah sistem rekomendasi: perangkat lunak yang memprediksi unggahan, video, atau akun mana yang paling mungkin diajak berinteraksi oleh remaja Anda, lalu menyusun umpan mereka agar yang itu ditempatkan lebih dulu. Ketika orang berbicara tentang algoritma, biasanya yang mereka maksud adalah mesin di balik halaman «For You» atau umpan beranda yang diperingkat — hal yang memutuskan, dari jutaan kemungkinan unggahan, segelintir yang benar-benar dilihat remaja Anda berikutnya.

Tidak ada satu algoritma induk, dan bahkan tidak ada satu untuk tiap aplikasi. Seperti yang telah dijelaskan oleh kepala Instagram, Adam Mosseri, setiap bagian dari sebuah platform — Feed utama, Stories, Reels, Explore, Search — menjalankan sistem pemeringkatannya sendiri dengan tujuan dan sinyalnya sendiri. Jadi seorang remaja bisa memiliki halaman Explore yang tenang dan umpan Reels yang kacau pada akun yang sama persis, dan «memperbaiki algoritma» jarang berarti satu sakelar tunggal.

Yang dimiliki bersama oleh setiap versi adalah langkah dasarnya. Ia mengambil kumpulan besar kandidat unggahan, memprediksi skor untuk masing-masing — seberapa besar kemungkinan Anda menontonnya, menyukainya, mengomentari, atau membagikannya — dan menampilkan segelintir yang berskor tertinggi. Lalu ia melakukan semuanya lagi setiap kali layar menyegarkan, belajar dari apa yang baru saja terjadi. Umpan terasa personal karena memang begitu: ia dibangun kembali, detik demi detik, dari perilaku remaja Anda sendiri.

Itu menyisakan dua pertanyaan yang benar-benar penting bagi orang tua: apa yang dibaca algoritma tentang remaja saya, dan apa yang berusaha dicapainya? Jawaban yang jujur lebih spesifik — dan lebih berguna — daripada sekadar «ini bikin kecanduan».

Sinyal apa yang dibacanya tentang remaja Anda

Algoritma membaca dua jenis sinyal: hal-hal yang dilakukan remaja Anda dengan sengaja, dan hal-hal yang tidak mereka sadari mereka lakukan. Pada umpan video pendek yang disukai remaja, jenis kedua sering kali lebih penting daripada yang diperkirakan orang tua — terkadang lebih penting daripada suka dan ikutan itu sendiri. TikTok, dalam deskripsinya sendiri tentang umpan For You, mengelompokkan masukannya menjadi interaksi pengguna (suka, bagikan, ikutan, komentar), detail video (keterangan, suara, tagar), dan pengaturan akun (bahasa, negara, perangkat) — dan menyatakan dengan jelas bahwa semuanya tidak diberi bobot yang sama. Menyelesaikan sebuah video yang lebih panjang jauh lebih berarti daripada, katakanlah, berbagi negara yang sama dengan kreatornya.

Kolom kedua itulah bagian yang jarang dibayangkan orang tua. Ketika The Wall Street Journal menyelidiki algoritma TikTok pada 2021 menggunakan sekitar seratus akun otomatis, ia menemukan bahwa sinyal tunggal paling berpengaruh adalah durasi tonton — berapa lama sebuah akun berlama-lama, berhenti sejenak, atau menonton ulang — bekerja secara pasif, tanpa perlu menyukai atau mengikuti apa pun. Sebuah dokumen internal TikTok yang bocor, dilaporkan oleh The New York Times pada tahun yang sama, menggambarkan sistem yang menggabungkan prediksi suka, komentar, dan — yang krusial — durasi pemutaran menjadi satu skor untuk setiap video.

Inilah sebabnya waktu mencermati begitu berpengaruh: ia jujur. Remaja Anda mungkin tidak pernah menyukai video tentang perasaan tak berharga, tetapi jika mereka melambat dan menontonnya dua kali, umpan sudah punya jawabannya. Platform lain bekerja dengan cara yang sama — Instagram memeringkat Reels sebagian berdasarkan seberapa besar kemungkinan Anda menonton sampai habis, dan sistemnya juga bersandar pada orang-orang seperti Anda, merekomendasikan apa yang ditonton penonton serupa berikutnya. Keraguan remaja Anda sedang diukur, dan mereka sama sekali tidak tahu bahwa itu diperhitungkan.

Apa sebenarnya yang dioptimalkannya

Apa yang dioptimalkan algoritma adalah keterlibatan — membuat remaja Anda tetap di aplikasi — bukan kebahagiaan mereka, nilai-nilai mereka, atau kebenaran. Pembedaan itulah inti dari segalanya. Sebuah dokumen internal TikTok tahun 2021 yang diperoleh The New York Times menggambarkan tujuannya dengan kata-kata perusahaan itu sendiri: sistem disetel untuk dua metrik inti, «retention» (apakah Anda kembali) dan «time spent» — sasaran yang berada di bawah batas keamanan dan kualitas yang ditumpangkan platform di atasnya. Umpan yang dibangun untuk memaksimalkan keduanya tidak sedang berbohong kepada remaja Anda; ia hanya memiliki tujuan yang berbeda dari mereka.

Sebagian besar waktu, «apa yang membuat Anda terus menonton» dan «apa yang baik bagi Anda» mengarah ke arah yang kurang lebih sama. Masalahnya adalah celah di antara keduanya — dan konten yang sarat emosi hidup di celah itu. Konten yang sarat emosi secara andal memenangkan perhatian. Khusus pada unggahan politik, satu studi besar terhadap 2,7 juta unggahan menemukan bahwa unggahan tentang kelompok-luar politik dibagikan sekitar dua kali lebih sering daripada unggahan tentang pihak sendiri, dan menarik jauh lebih banyak reaksi «marah» — dan sebuah sistem yang menghargai keterlibatan akan, tanpa niat jahat sama sekali, cenderung memperkuat apa pun yang menggugah amarah.

Platform sudah mengetahui ini selama bertahun-tahun. Ketika pengungkap aib Frances Haugen membocorkan ribuan dokumen internal Meta pada 2021, satu rangkaian menunjukkan bahwa perubahan tahun 2018 yang dimaksudkan untuk mendorong interaksi yang «bermakna» justru, menurut analisis perusahaan itu sendiri, memperkuat kemarahan dan konten yang memecah belah — dan bahwa staf yang menandainya diberi tahu bahwa perbaikan yang mungkin menggerus keterlibatan sulit untuk disetujui. Satu memo internal menyampaikan efek sampingnya dengan blak-blakan:

Misinformasi, ketoksikan, dan konten kekerasan luar biasa lazimnya di antara unggahan yang dibagikan ulang.

— memo riset internal Facebook, 2021, dilaporkan oleh The Wall Street Journal

Tak satu pun dari ini berarti algoritma dirancang untuk menyakiti remaja Anda, atau bahwa pemakaian yang lebih berat secara langsung menyebabkan kerugian. Kaitan itu benar-benar diperdebatkan. Eksperimen besar tahun 2023 yang menukar umpan algoritmik dengan umpan kronologis mengubah apa yang dilihat orang tetapi tidak secara terukur menggeser sikap mereka, dan peneliti perkembangan seperti Candice Odgers mengingatkan bahwa bukti untuk krisis kesehatan mental remaja yang dipicu layar bersifat «campuran antara tidak ada, kecil, dan beragam». Rangkuman yang adil lebih sempit, dan tetap layak untuk ditindaklanjuti: umpan dibangun untuk menahan perhatian, ia dapat memperkuat yang merugikan semudah yang tak berbahaya, dan riset perusahaan-perusahaan itu sendiri telah lama menunjukkannya.

Bagaimana umpan belajar — dan menyempit

Karena ia belajar dari perilaku secara waktu-nyata, umpan tidak sekadar mencerminkan minat remaja Anda — ia membentuknya, melalui sebuah lingkar umpan balik. Setiap video yang dicermati lama oleh remaja Anda memberi tahu sistem «lebih banyak yang seperti ini», sehingga ia menyajikan lebih banyak yang seperti ini, yang memberinya lebih banyak kesempatan untuk menemukan apa yang menahan mereka, dan begitu seterusnya. Eksperimen bot dari Journal menemukan bahwa halaman For You dapat memastikan minat sejati sebuah akun dalam waktu kurang dari dua jam, lalu menyalurkannya ke «lubang kelinci» konten terkait erat yang kian menyempit.

Lingkar itu cenderung menyempit alih-alih melebar. Seorang remaja yang berhenti sejenak, sekali pun, pada konten tentang kesepian, diet, atau mencela diri telah menyerahkan sinyal kepada algoritma — dan tugas algoritma adalah bertindak atas sinyal, bukan bertanya apakah bertindak atas yang satu ini bijaksana. Ia tidak bisa membedakan antara «saya ingin lebih banyak ini» dan «saya tidak bisa berpaling dari ini». Bagi sistem, keduanya identik.

Inilah mekanisme di balik pengalaman yang diperhatikan orang tua: seorang remaja yang menonton beberapa video sedih pada satu malam yang buruk, dan kini sepertinya tak bisa lepas dari umpan yang penuh dengannya. Ini bukan paranoia, dan bukan hukuman. Ini adalah mesin rekomendasi yang melakukan persis apa yang dibangun untuk dilakukannya — dan seorang remaja yang sedang berkembang, yang sangat peka terhadap umpan balik sosial, memasok sinyal yang menjadi bahan bakarnya. Panduan pilar kami membahas lebih dalam tentang bagaimana algoritma memutuskan dan lubang kelinci yang bisa diciptakannya.

Ketika lingkar itu berubah merugikan

Bagi sebagian besar remaja, hampir sepanjang waktu, ini tidak berbahaya — umpan yang berlebihan menyajikan klip memasak atau sorotan sepak bola. Ia berubah berbahaya ketika konten yang dikunci oleh lingkar itu sendiri merugikan, dan ketika remaja yang menerimanya sudah rentan. Bukti paling otoritatif di sini bukan berasal dari kampanye advokasi; ia berasal dari ruang sidang. Pada 2022, seorang koroner di London memutuskan bahwa Molly Russell yang berusia 14 tahun meninggal akibat «tindakan menyakiti diri sembari menderita depresi dan dampak negatif konten daring», dan menemukan bahwa algoritma yang digerakkan keterlibatan telah merekomendasikan volume materi memilukan yang kian meningkat yang tidak pernah ia cari.

Kelompok-kelompok kampanye telah berupaya mengukur seberapa cepat itu bisa terjadi, menggunakan akun uji yang menyamar sebagai anak berusia 13 tahun. Dalam sebuah studi tahun 2022, Center for Countering Digital Hate melaporkan bahwa akun «remaja» baru disajikan konten bunuh diri dalam waktu kurang dari tiga menit dan konten gangguan makan dalam waktu delapan menit, dan bahwa akun yang nama penggunanya mengisyaratkan pergulatan citra tubuh menerima dua belas kali lebih banyak rekomendasi menyakiti diri dan bunuh diri daripada akun standar. Amnesty International, dalam sebuah eksperimen tahun 2023, secara serupa menemukan bahwa setelah lima hingga enam jam, kira-kira separuh dari satu umpan uji berkaitan dengan kesehatan mental, sebagian besar berpotensi merugikan.

Baca angka-angka itu dengan cermat. Angka-angka itu berasal dari akun otomatis yang sengaja merekayasa sinyal — berhenti sejenak pada dan menonton ulang konten sedih — bukan dari remaja pada umumnya, dan TikTok berargumen bahwa angka-angka itu tidak mencerminkan tontonan sungguhan. Kritik itu wajar. Apa yang ditunjukkan studi-studi itu bukanlah bagaimana umpan setiap remaja berperilaku; melainkan apa yang mampu dilakukan mesin itu ketika diberi sinyal yang keliru. Dan seorang remaja yang sedang kesulitan, yang melambat pada konten yang mencerminkan perasaannya, sedang mengirim persis sinyal itu tanpa berniat melakukannya.

Apa yang bisa Anda lakukan terhadapnya

Anda tidak bisa mematikan algoritma — pada sebagian besar aplikasi, di luar Uni Eropa, tidak ada «mati» yang sesungguhnya untuk pemeringkatan — tetapi Anda memiliki pengaruh jauh lebih besar daripada yang terasa. Tujuannya bukan mengalahkan umpan; melainkan memahaminya, mengaturnya ulang saat menyimpang, dan mengarahkannya bersama remaja Anda alih-alih mengawasinya di belakang punggung mereka. Bayangkan perancah, bukan pengawasan.

• Jelaskan cara kerjanya. Salah satu hal yang paling melindungi adalah seorang remaja yang tahu bahwa umpan dibangun untuk menahan perhatian mereka dan belajar dari setiap jeda. Seorang remaja yang bisa melihat mesinnya jauh lebih sulit dijebak di dalamnya — dan percakapan itu lebih penting daripada pengaturan apa pun.
• Atur ulang umpan saat menyimpang. TikTok memungkinkan Anda menyegarkan umpan For You Anda agar rekomendasi dimulai dari awal; Instagram memiliki opsi «Reset suggested content»; pada YouTube, menghapus dan menjeda riwayat tontonan menghilangkan beranda yang dipersonalisasi. Tidak satu pun bersifat permanen — umpan terbangun kembali — tetapi pengaturan ulang memutus pusaran yang buruk.
• Latih ia dengan sengaja. Gunakan «Not interested», berhenti mengikuti dan bisukan dengan leluasa, dan gulir cepat melewati konten yang tak ingin Anda lihat lebih banyak. Karena berlama-lama adalah sebuah suara, dengan sengaja tidak berlama-lama adalah alat yang nyata — tunjukkan kepada remaja Anda cara memakainya.
• Coba umpan hanya-ikutan atau kronologis. Umpan Following di Instagram dan Subscriptions di YouTube menampilkan unggahan dalam urutan waktu alih-alih diperingkat, Favorites di Instagram menyempitkan umpan ke segelintir akun yang dipilih remaja Anda, dan tab Following TikTok membatasinya pada akun yang mereka pilih — semuanya lebih tenang daripada For You, meski aplikasi cenderung membuka kembali pada umpan algoritmik secara bawaan.
• Gunakan filter dan pengaturan bawaan untuk remaja. Filter kata kunci dan Restricted Mode di TikTok, serta Sensitive Content Control di Instagram, memangkas seluruh kategori konten. Instagram Teen Accounts menerapkan pengaturan bawaan konten dan kontak yang lebih ketat dengan batas notifikasi pada malam hari, dan TikTok menetapkan bawaan 60 menit per hari untuk yang berusia di bawah 18 tahun — lebih merupakan hambatan daripada penghentian total, kecuali Anda menetapkan batas yang lebih tegas melalui TikTok Family Pairing.
• Lindungi tidur dan jaga dunia di luar umpan tetap kaya. Sebagian besar cengkeraman algoritma sebenarnya hanyalah peluang — gulir tanpa henti, larut malam. Ponsel di luar kamar tidur, dan kehidupan yang layak untuk menengadah, lebih berarti daripada sakelar tunggal mana pun.

Perhatikan apa yang tidak ada dalam daftar itu: aplikasi pemantauan rahasia, atau larangan mendadak yang mendorong aktivitas nyata remaja Anda menjauh dari pandangan. Tujuannya adalah seorang remaja yang memahami sistem dan akan datang kepada Anda ketika ia menyajikan sesuatu yang menakutkan bagi mereka — bukan remaja yang telah belajar bersembunyi. Untuk gambaran yang lebih luas, lihat panduan kami tentang media sosial dan kesehatan mental remaja dan panduan pilar tentang apa yang bisa dilakukan orang tua.

Pertanyaan yang sering diajukan