fbpx
data science media sosial

Bagaimana Data Science Digunakan dalam Media Sosial?

11 Maret 2022

Aplikasi media sosial yang memungkinkan pengguna saling berinteraksi telah berkembang sebagai media yang mampu melakukan penemuan, pengumpulan, analisis, dan prediksi data. Kompleksitas kemampuan tersebut didukung oleh Artificial Intelligence (AI). Lalu, bagaimana implementasi data science AI dalam media sosial? Simak uraian berikut ini!

Data Science dalam Media Sosial

Pertumbuhan media sosial telah membuka potensi baru untuk analisis dan penemuan pola yang memberikan wawasan tentang tren, pengaruh, prediksi, dan perubahan pasar. Arus penggunaan pun semakin besar. Oleh sebab itu, media sosial memiliki peran sangat menguntungkan jika penggunanya mampu mengeksplorasi lebih jauh lagi. Peran AI di sini adalah sebagai penggerak data yang meliputi analisis data besar, data mining, dan machine learning.

Begitu pula platform Instagram, Facebook, dan LinkedIn yang menggunakan machine learning, AI, dan Natural Language Processing (NLP) untuk mempersonalisasi pengalaman pengguna, menguraikan volume data yang sangat besar, mengenali orang dalam gambar, dan memandu pengembangan konten. Pengembangan produk bisnis dan optimasi pemasaran pun sangat memungkinkan diambil alih oleh media sosial.

1. Instagram

Melalui penggunaan tag dan informasi yang sedang tren, pengguna Instagram dapat menemukan foto-foto untuk aktivitas, topik, acara, restoran, dan tempat di seluruh dunia yang sedang tren. Fungsi tag sebagai penanda dapat menjadi alat pencarian yang membantu pengguna Instagram menemukan hal-hal yang menarik di antara jutaan gambar yang diunggah. Sistem machine learning berfungsi untuk meningkatkan pengalaman pengguna dengan cara mempelajari konten-konten seperti apa yang disukai pengguna.

Selain itu, Instagram juga menggunakan artificial intelligence (AI) untuk fungsi keamanan seperti filter spam dan menghapus komentar ofensif. Filter spam dapat menghapus pesan palsu yang ditulis dalam sembilan bahasa, termasuk Inggris, Cina, Rusia, Arab, dan banyak lagi. Setelah pesan terdeteksi, pesan akan dihapus secara otomatis.

2. Facebook

Media sosial Facebook menggunakan text analysis AI berupa DeepText yang mampu memahami konteks pesan yang hampir sama baiknya dengan manusia untuk menyaring konten-konten spam dan ofensif. Fitur ini juga diterapkan pada Instagram untuk menghapus pesan spam. Fitur ini sangat membantu meningkatkan fungsi privasi dan keamanan penggunanya.

Facebook bergantung pada pengguna untuk melaporkan bahasa yang kasar. Ini membantu DeepText untuk mempelajari, mengidentifikasi, kemudian menghilangkan komentar yang melanggar. Jika sistem menemukan sesuatu yang menyinggung, maka secara otomatis konten tersebut akan hilang dari laman tampilan pengguna.

3. Dating Apps

Dating apps seperti Tinder juga menggunakan AI untuk memaksimalkan sistem, terutama pada analisis prediktif. Data profil yang dimasukkan oleh pengguna memungkinkan perusahaan untuk menetapkan, dengan kepastian mencapai 80%, kriteria profil calon pasangan yang akan sesuai dengan karakteristik pengguna.

Pada awalnya, pengguna akan memilah profil-profil lawan jenis berdasarkan foto dan aktivitas mereka. Pada saat inilah sistem machine learning AI mempelajari karakteristik yang disukai oleh pengguna. Ketika menyukai satu profil, pengguna tinggal menggesernya ke kanan, sedangkan geser ke kiri untuk tidak suka. Dengan begitu, sistem tidak akan menampilkan lagi profil-profil yang tidak disukai oleh pengguna.

4. Twitter

Twitter menjadi platform yang mungkin tidak akan kehabisan pengguna karena fiturnya yang kompleks. Selain fitur tweet, retweet, quote tweet, unggah foto dan video, Twitter juga menjadi media sosial yang lebih up-to-date daripada aplikasi lainnya. Hal ini tidak lepas dari sistem trending topic melalui hashtags pada Twitter yang tentu saja menggunakan sistem AI. 

AI dapat mengidentifikasi sesuatu yang banyak mendapatkan atensi dari pengguna melalui jumlah kata kunci yang berulang dan hashtags. Setelah terdeteksi, sistem akan meletakkan topik tersebut sebagai sesuatu yang sedang trending.

Berbagai akun juga dapat memanfaatkan aplikasi ini untuk keperluan mereka, misalnya seperti akun bisnis, politik, jurnalis, dan bahkan BUMN. Info tentang gempa bumi pun paling cepat didapatkan dari akun Twitter BMKG. Hanya berjarak beberapa detik setelah peristiwa gempa, hashtags gempa sudah menjadi trending topic teratas di Twitter.

5. TikTok

Sistem machine learning dapat dimanfaatkan pada fitur filter wajah media sosial TikTok untuk mengenali objek dalam gambar. Filter wajah TikTok dapat menyaring dan melacak aktivitas wajah sekaligus titik-titik batas dimensi wajah yang terpantul melalui kamera, sehingga memungkinkan animasi atau topeng digital filter tersebut mengikuti gerak wajah penggunanya.

Selain itu, sistem AI aplikasi ini juga serupa dengan Instagram dan Facebook, yaitu mempelajari jenis-jenis konten yang disukai atau tidak disukai oleh penggunanya. Faktor-faktor pertimbangan didapat dari berapa lama pengguna melihat konten tersebut dan kata kunci pencarian yang diinputkan. Ketika pengguna melihat suatu konten cukup lama, sistem akan mengidentifikasi konten tersebut dan selanjutnya akan menampilkan konten serupa, sehingga seolah aplikasi bisa mengerti apa saja yang disukai penggunanya.

Kesimpulan

Itulah beberapa contoh implementasi data science pada media sosial. Sistem AI dapat membantu untuk menampilkan konten-konten yang menghibur, menghilangkan foto dan tulisan yang melanggar pedoman, serta untuk mendapatkan berita secara cepat.

Tertarik untuk mendalami lebih jauh lagi tentang data science pada media sosial? Anda dapat mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School. Algoritma Data Science School menyediakan berbagai kelas data science yang mengakomodasi berbagai kebutuhan maupun level expertise Anda.

Referensi:

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

The last comment needs to be approved.

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Aplikasi media sosial yang memungkinkan pengguna saling berinteraksi telah berkembang sebagai media yang mampu melakukan penemuan, pengumpulan, analisis, dan prediksi data. Kompleksitas kemampuan tersebut didukung oleh Artificial Intelligence (AI). Lalu, bagaimana implementasi data science AI dalam media sosial? Simak uraian berikut ini!

Data Science dalam Media Sosial

Pertumbuhan media sosial telah membuka potensi baru untuk analisis dan penemuan pola yang memberikan wawasan tentang tren, pengaruh, prediksi, dan perubahan pasar. Arus penggunaan pun semakin besar. Oleh sebab itu, media sosial memiliki peran sangat menguntungkan jika penggunanya mampu mengeksplorasi lebih jauh lagi. Peran AI di sini adalah sebagai penggerak data yang meliputi analisis data besar, data mining, dan machine learning.

Begitu pula platform Instagram, Facebook, dan LinkedIn yang menggunakan machine learning, AI, dan Natural Language Processing (NLP) untuk mempersonalisasi pengalaman pengguna, menguraikan volume data yang sangat besar, mengenali orang dalam gambar, dan memandu pengembangan konten. Pengembangan produk bisnis dan optimasi pemasaran pun sangat memungkinkan diambil alih oleh media sosial.

1. Instagram

Melalui penggunaan tag dan informasi yang sedang tren, pengguna Instagram dapat menemukan foto-foto untuk aktivitas, topik, acara, restoran, dan tempat di seluruh dunia yang sedang tren. Fungsi tag sebagai penanda dapat menjadi alat pencarian yang membantu pengguna Instagram menemukan hal-hal yang menarik di antara jutaan gambar yang diunggah. Sistem machine learning berfungsi untuk meningkatkan pengalaman pengguna dengan cara mempelajari konten-konten seperti apa yang disukai pengguna.

Selain itu, Instagram juga menggunakan artificial intelligence (AI) untuk fungsi keamanan seperti filter spam dan menghapus komentar ofensif. Filter spam dapat menghapus pesan palsu yang ditulis dalam sembilan bahasa, termasuk Inggris, Cina, Rusia, Arab, dan banyak lagi. Setelah pesan terdeteksi, pesan akan dihapus secara otomatis.

2. Facebook

Media sosial Facebook menggunakan text analysis AI berupa DeepText yang mampu memahami konteks pesan yang hampir sama baiknya dengan manusia untuk menyaring konten-konten spam dan ofensif. Fitur ini juga diterapkan pada Instagram untuk menghapus pesan spam. Fitur ini sangat membantu meningkatkan fungsi privasi dan keamanan penggunanya.

Facebook bergantung pada pengguna untuk melaporkan bahasa yang kasar. Ini membantu DeepText untuk mempelajari, mengidentifikasi, kemudian menghilangkan komentar yang melanggar. Jika sistem menemukan sesuatu yang menyinggung, maka secara otomatis konten tersebut akan hilang dari laman tampilan pengguna.

3. Dating Apps

Dating apps seperti Tinder juga menggunakan AI untuk memaksimalkan sistem, terutama pada analisis prediktif. Data profil yang dimasukkan oleh pengguna memungkinkan perusahaan untuk menetapkan, dengan kepastian mencapai 80%, kriteria profil calon pasangan yang akan sesuai dengan karakteristik pengguna.

Pada awalnya, pengguna akan memilah profil-profil lawan jenis berdasarkan foto dan aktivitas mereka. Pada saat inilah sistem machine learning AI mempelajari karakteristik yang disukai oleh pengguna. Ketika menyukai satu profil, pengguna tinggal menggesernya ke kanan, sedangkan geser ke kiri untuk tidak suka. Dengan begitu, sistem tidak akan menampilkan lagi profil-profil yang tidak disukai oleh pengguna.

4. Twitter

Twitter menjadi platform yang mungkin tidak akan kehabisan pengguna karena fiturnya yang kompleks. Selain fitur tweet, retweet, quote tweet, unggah foto dan video, Twitter juga menjadi media sosial yang lebih up-to-date daripada aplikasi lainnya. Hal ini tidak lepas dari sistem trending topic melalui hashtags pada Twitter yang tentu saja menggunakan sistem AI. 

AI dapat mengidentifikasi sesuatu yang banyak mendapatkan atensi dari pengguna melalui jumlah kata kunci yang berulang dan hashtags. Setelah terdeteksi, sistem akan meletakkan topik tersebut sebagai sesuatu yang sedang trending.

Berbagai akun juga dapat memanfaatkan aplikasi ini untuk keperluan mereka, misalnya seperti akun bisnis, politik, jurnalis, dan bahkan BUMN. Info tentang gempa bumi pun paling cepat didapatkan dari akun Twitter BMKG. Hanya berjarak beberapa detik setelah peristiwa gempa, hashtags gempa sudah menjadi trending topic teratas di Twitter.

5. TikTok

Sistem machine learning dapat dimanfaatkan pada fitur filter wajah media sosial TikTok untuk mengenali objek dalam gambar. Filter wajah TikTok dapat menyaring dan melacak aktivitas wajah sekaligus titik-titik batas dimensi wajah yang terpantul melalui kamera, sehingga memungkinkan animasi atau topeng digital filter tersebut mengikuti gerak wajah penggunanya.

Selain itu, sistem AI aplikasi ini juga serupa dengan Instagram dan Facebook, yaitu mempelajari jenis-jenis konten yang disukai atau tidak disukai oleh penggunanya. Faktor-faktor pertimbangan didapat dari berapa lama pengguna melihat konten tersebut dan kata kunci pencarian yang diinputkan. Ketika pengguna melihat suatu konten cukup lama, sistem akan mengidentifikasi konten tersebut dan selanjutnya akan menampilkan konten serupa, sehingga seolah aplikasi bisa mengerti apa saja yang disukai penggunanya.

Kesimpulan

Itulah beberapa contoh implementasi data science pada media sosial. Sistem AI dapat membantu untuk menampilkan konten-konten yang menghibur, menghilangkan foto dan tulisan yang melanggar pedoman, serta untuk mendapatkan berita secara cepat.

Tertarik untuk mendalami lebih jauh lagi tentang data science pada media sosial? Anda dapat mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School. Algoritma Data Science School menyediakan berbagai kelas data science yang mengakomodasi berbagai kebutuhan maupun level expertise Anda.

Referensi:

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya
The last comment needs to be approved.