Saat ini semakin banyak peneliti sosial dan media menggunakan kedua situs tersebut untuk mengumpulkan informasi tentang pandangan publik dan berbagai kepentingan. Namun para ilmuwan komputer di McGill University Montreal dan Carnegie Mellon University di Pittsburgh memperingatkan bahwa data dari situs tersebut menghilangkan pendapat sebagian besar penduduk yang kurang terwakili atau yang memilih untuk tidak terlibat dalam media sosial.
Salah satu masalah utama situs seperti Twitter, Pinterest atau Facebook adalah population bias di mana platform tersebut akan diisi oleh bagian yang sangat sempit di masyarakat.
Para peneliti mengklaim bahwa cara bagaimana situs mengarahkan pengguna untuk langsung ke link juga bias kepentingan. Desain sebuah platform dapat menentukan bagaimana pengguna berperilaku dan oleh karena itu akan membatasi perilaku yang dapat diukur. Spammer dan bot yang menyamar sebagai pengguna normal pada media sosial bisa keliru dimasukkan ke dalam pengukuran dan prediksi perilaku manusia.
Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian telah mengklaim kemampuan untuk memprediksi segala sesuatu, mulai dari film musim panas yang meledak sampai dengan fluktuasi di pasar saham melalui media sosial. Beberapa peneliti mengatakan adalah mungkin untuk memetakan penyebaran penyakit melalui media sosial.
Namun, para ilmuwan komputer mengklaim kelemahan dalam big data sets untuk penelitian bisa memiliki implikasi besar. Akibatnya, kini ada ribuan makalah penelitian setiap tahun berdasarkan informasi miring yang diambil dari media sosial. Banyak dari makalah ini digunakan untuk menginformasikan dan membenarkan keputusan dan investasi antara masyarakat dan industri dan pemerintah.
Intinya karena banyaknya kelemahan yang terdapat dalam media sosial seperti Twitter dan Facebook, media sosial ini tidak layak untuk dijadikan sampel data dalam penelitian. Terlebih lagi penelitian tersebut disebarkan dan menjadi pertimbangan dalam berbagai pengambilan keputusan.
Sumber: Internet Sehat
Tidak ada komentar:
Posting Komentar