Mengerti.id - Penelitian terbaru dari Ohio State University mengungkap bahwa algoritma rekomendasi personal yang digunakan platform seperti YouTube dapat mengganggu proses belajar dan menumbuhkan rasa percaya diri berlebihan pada informasi yang keliru. Studi ini dipublikasikan pekan ini dalam Journal of Experimental Psychology: General.
Dalam penelitian tersebut, algoritma mengendalikan informasi yang dilihat 346 partisipan dalam tugas pembelajaran. Dampaknya, partisipan mengerucutkan fokus hanya pada sebagian kecil data yang tersedia. Meskipun banyak dari mereka menjawab pertanyaan tes secara keliru, para partisipan justru menunjukkan tingkat keyakinan tinggi terhadap jawaban yang salah tersebut.
"But our study shows that even when you know nothing about a topic, these algorithms can start building biases immediately and can lead to a distorted view of reality," kata Giwon Bahg, peneliti yang memimpin studi ini sebagai bagian dari disertasi doktoralnya di Ohio State dan kini menjadi postdoctoral scholar di Pennsylvania State University.
Studi ini menggunakan eksperimen berupa pengenalan makhluk fiksi "alien mirip kristal" dengan enam fitur variabel. Partisipan harus belajar mengidentifikasi jenis alien tanpa mengetahui jumlah kategorinya. Fitur alien disembunyikan di balik kotak abu-abu yang hanya bisa dibuka jika diklik.
Ketika algoritma personalisasi mengarahkan fitur mana yang terlihat—mendorong pengulangan pada fitur yang sama sambil melewatkan aspek lain—para partisipan pada akhirnya mempelajari lebih sedikit fitur secara keseluruhan. Saat diuji dengan objek baru yang belum pernah mereka lihat, partisipan sering membuat pengkategorian keliru yang berlandaskan informasi terbatas.
"They were even more confident when they were actually incorrect about their choices than when they were correct, which is concerning because they had less knowledge," ujar Bahg dalam temuan penelitian tersebut.
Profesor psikologi Ohio State, Brandon Turner, yang juga merupakan rekan penulis studi, mengatakan bahwa orang cenderung mengambil potongan informasi terbatas dari algoritma lalu membangun generalisasi yang terlalu luas. "People miss information when they follow an algorithm, but they think what they do know generalizes to other features and other parts of the environment that they've never experienced," katanya.
Temuan ini memiliki implikasi penting terutama bagi anak-anak yang belajar tentang dunia melalui platform yang sangat bergantung pada algoritma. Turner menegaskan bahwa konsumsi konten yang seragam tidak selaras dengan proses pembelajaran yang sehat. "Consuming similar content is often not aligned with learning. This can cause problems for users and ultimately for society," ujarnya.
Penelitian ini turut menambah bukti mengenai pengaruh algoritma personalisasi dalam menciptakan bias persepsi dan ruang gema informasi, yang sebelumnya banyak dikaitkan dengan topik sosial dan politik. Studi ini juga melibatkan profesor psikologi lainnya, Vladimir Sloutsky, sebagai rekan penulis.***
