"The Social Dilemma", Tak Ada yang Gratis di Dunia?

Media sosial itu membuat netizen teradiksi, mereka bisa menghabiskan waktu sekian lama hanya untuk berinteraksi dan bermain di ranah media sosial. Dari yang tujuannya mendekatkan dan lebih tersosialisasi, media sosial malah membuat penggunanya lebih suka mengisolasi diri dan bergaul dengan orang-orang di dunia maya dari pada di dunia nyata. 

Tristan mengaku ia sangat suka memeriksa e-mail. Bahkan setiba di rumah ia masih juga memeriksa e-mail. Hal ini juga sama seperti yang dirasakan oleh Tim Kendall, yang berupaya untuk menjauhkan kebiasaan buruk memeriksa ponsel tersebut di rumah dan lebih mendekatkan diri ke keluarganya. 

Aktivitas bermedsos direkam untuk dianalisa (sumber: IMDb/Netflix)

Adiksi tersebut juga salah satunya dipengaruhi oleh algoritma dalam media sosial tersebut. Aktivitas netizen menggunakan media sosial tersebut direkam dan kemudian dianalisis. Semakin lama penggunaannya, maka data yang dikumpulkan akan semakin baik dan akurat. Data tersebut kemudian dijadikan dianalisis untuk diketahui preferensinya, siapakah dia, asal negaranya, apa minatnya, apa preferensi politiknya, siapa saja teman-temannya. 

Ketika hasil analisa tersebut didapatkan, maka laman platform akan menampilkan hal-hal yang kiranya menarik minatnya. Jika prediksi mereka benar dan netizen tersebut memilih dan mengklik tayangan atau iklan yang ditampilkan, maka data pribadi netizen tersebut akan semakin akurat. 

Algoritma, artificial intelligence, data mining, dan machine learning adalah teknologi yang menyertai perkembangan platform media sosial tersebut. 

Data adalah bahan utama dari machine learning. Semakin banyak data yang didapat dari aktivitas media sosial seseorang, maka akan sangat membantu membuat profil pengguna tersebut, dan tentunya prediksi preferensinya akan semakin akurat. 

Data mining diperlukan untuk menambang data-data dari pengguna yang ukurannya bisa mencapai tera atau lebih perharinya. Di dalam data mining terdapat kecerdasan buatan yang terdiri atas algoritma dalam bentuk kode-kode. Machine learning kemudian menggunakan data untuk menjadi bahan pembelajarannya, ia terus belajar dari mengolah data hingga tingkat akurasinya semakin tinggi. 

Data mining memiliki banyak manfaat, termasuk dalam bidang membuat profil pelanggan dan target pasar. Tapi apakah etis menggunakan data pribadi pengguna untuk kemudian dijual ke para industri sebagai target pasar? Apakah etis data pribadi tersebut dijual untuk keperluan riset politik? Hal-hal inilah yang membuat Tristan dkk merasa muak. Ia menganggap penyalahgunaan data pengguna tersebut sudah melampaui kode etik. 

Data pengguna medsos adalah harta karun (sumber: Netflix/IMDb)

Target Pasar, Manipulasi Politik, Polarisasi, Target Hoaks, dan Realitas 
Ya, pengguna media sosial itu menjadi target pasar. Data itulah yang menjadi komoditas. Ia adalah harta karun yang bisa didapatkan secara gratis via media sosial. 

Data tersebut bisa dijual, apakah para pengguna akan dijadikan target iklan produk, apakah mereka akan coba diarahkan untuk memilih calon tertentu, dan sebagainya. 

Setiap netizen punya profilnya masing-masing. Semakin aktif bermedsos, maka profil tersebut akan semakin komplet. Misalnya A menyukai drama Korea, ia sering mencari foto-foto dan berita tentang drakor dan bintang film Korea. Maka laman media sosialnya akan dipenuhi iklan dan informasi tentang film Korea, produk Korea, dan sebagainya. Tabiat kita diprediksi dengan semakin banyak kita melakukan pencarian tertentu, me-'like' sesuatu dan sebagainya.