Bagaimana Algoritma TikTok Memproses Umpan Balik Negatif?
Halaman For You Page (FYP) di TikTok adalah layar utama untuk pengguna platform berbagi video ini. Ini adalah umpan konten yang dipersonalisasi dan didorong oleh algoritma, tetapi pendekatannya berbeda dari media sosial lainnya karena algoritma TikTok sangat mengandalkan sinyal implisit - seperti berapa lama pengguna menonton video tertentu - serta sinyal eksplisit seperti suka atau mengikuti. Dan secara umum, algoritma tersebut sangat baik dalam memprediksi video mana yang akan menarik perhatian pengguna tertentu.
Kekhawatiran Pengguna tentang Algoritma TikTok
Beberapa pengguna telah mengungkapkan kekhawatiran bahwa algoritma TikTok tidak sepenuhnya menerima umpan balik negatif. Bahkan ketika mereka tidak menonton video yang disarankan atau mengklik fitur "tidak tertarik", mereka terus melihat video tersebut di FYP mereka. Ilmuwan komputer dari Universitas Northwestern menguji kecurigaan tersebut. Menurut makalah terbaru mereka, sinyal keterlibatan memang memiliki efek, tetapi hanya sementara. Kemudian algoritma secara bertahap kembali ke keadaan sebelumnya kecuali jika pengguna secara konsisten memberikan umpan balik yang sama berulang-ulang.
Penelitian tentang Algoritma TikTok
Grup penelitian ini mengkhususkan diri dalam "audit algoritma" untuk lebih memahami platform online: "bagaimana mereka bekerja, bagaimana mereka gagal, kapan mereka gagal, bagaimana mereka merugikan individu dan masyarakat." Dalam hal ini, mereka ingin melihat lebih dekat ke agency pengguna setelah mendengar banyak laporan anekdot dari pengguna TikTok bahwa umpan balik negatif mereka - menanggapi prompt dengan menunjukkan bahwa mereka tidak tertarik atau ingin melihat lebih sedikit jenis video tertentu - tidak sepertinya menghapus postingan tersebut dari FYP mereka. "Di sisi lain, tidak jelas mengapa platform menawarkannya jika tidak berfungsi," kata Piotr Sapiezynski, salah satu penulis makalah tersebut.