Kami merasa dihargai dengan reaksi terhadap informasi yang kami bagikan, dan itu dapat mengarah pada kebiasaan baik dan buruk. Linka A Odom/DigitalVision melalui Getty Images

Apakah media sosial dirancang untuk menghargai orang karena bertindak buruk?

Jawabannya jelas ya, mengingat struktur penghargaan di platform media sosial bergantung pada popularitas, yang ditunjukkan dengan jumlah tanggapan – suka dan komentar – yang diterima sebuah postingan dari pengguna lain. Algoritma kotak hitam kemudian semakin memperkuat penyebaran postingan yang telah menarik perhatian.

Berbagi konten yang banyak dibaca, dengan sendirinya, bukanlah masalah. Tapi itu menjadi masalah ketika konten kontroversial yang menarik perhatian diprioritaskan oleh desain. Mengingat desain situs media sosial, pengguna membentuk kebiasaan untuk berbagi secara otomatis yang paling informasi yang menarik terlepas dari keakuratan dan potensi bahayanya. Pernyataan yang menyinggung, serangan terhadap kelompok luar dan berita palsu diperkuat, dan informasi yang salah sering menyebar lebih jauh dan lebih cepat dari kebenaran.

Kita berdua sosial psikolog dan sarjana pemasaran. Kami penelitian, disajikan pada KTT Hadiah Nobel 2023, menunjukkan bahwa media sosial sebenarnya memiliki kemampuan untuk menciptakan kebiasaan pengguna untuk membagikan konten berkualitas tinggi. Setelah beberapa penyesuaian pada struktur penghargaan platform media sosial, pengguna mulai berbagi informasi yang akurat dan berdasarkan fakta.

Masalah dengan berbagi informasi yang salah yang didorong oleh kebiasaan adalah signifikan. Penelitian Facebook sendiri menunjukkan bahwa kemampuan untuk membagikan konten yang sudah dibagikan dengan satu klik mendorong informasi yang salah. Tiga puluh delapan persen penayangan misinformasi teks dan 65% penayangan misinformasi fotografi berasal dari konten yang telah dibagikan ulang dua kali, yang berarti satu share dari satu share dari postingan asli. Sumber misinformasi terbesar, seperti Steve Bannon War Room, mengeksploitasi pengoptimalan popularitas media sosial untuk mempromosikan kontroversi dan misinformasi di luar audiens langsung mereka. Bagaimana algoritme media sosial mendorong informasi yang salah

Menargetkan ulang hadiah

Untuk menyelidiki efek dari struktur penghargaan baru, kami memberikan penghargaan finansial kepada beberapa pengguna karena membagikan konten yang akurat dan tidak membagikan informasi yang salah. Penghargaan finansial ini menyimulasikan umpan balik sosial yang positif, seperti suka, yang biasanya diterima pengguna saat mereka berbagi konten di platform. Intinya, kami membuat struktur penghargaan baru berdasarkan akurasi, bukan perhatian.

Seperti pada platform media sosial populer, peserta dalam penelitian kami mempelajari apa yang mendapat imbalan dengan berbagi informasi dan mengamati hasilnya, tanpa diberi tahu secara eksplisit tentang imbalan tersebut sebelumnya. Ini berarti intervensi tidak mengubah tujuan pengguna, hanya pengalaman online mereka. Setelah perubahan dalam struktur hadiah, peserta membagikan lebih banyak konten yang akurat secara signifikan. Hebatnya lagi, pengguna terus membagikan konten yang akurat bahkan setelah kami menghapus bonus untuk akurasi di putaran pengujian berikutnya. Hasil ini menunjukkan bahwa pengguna dapat diberikan insentif untuk berbagi informasi yang akurat sebagai kebiasaan.

Sekelompok pengguna yang berbeda menerima hadiah karena membagikan informasi yang salah dan karena tidak membagikan konten yang akurat. Anehnya, pembagian mereka paling mirip dengan pengguna yang berbagi berita seperti biasanya, tanpa imbalan finansial apa pun. Kemiripan yang mencolok antara kelompok-kelompok ini mengungkapkan bahwa platform media sosial mendorong pengguna untuk berbagi konten yang menarik perhatian yang melibatkan orang lain dengan mengorbankan keakuratan dan keamanan.

Keterlibatan dan intinya

Mempertahankan tingkat keterlibatan pengguna yang tinggi sangat penting untuk model keuangan platform media sosial. Konten yang menarik perhatian membuat pengguna tetap aktif pada platform. Kegiatan ini memberi perusahaan media sosial data pengguna yang berharga untuk sumber pendapatan utama mereka: iklan bertarget.

Dalam praktiknya, perusahaan media sosial mungkin khawatir dengan perubahan kebiasaan pengguna mengurangi keterlibatan pengguna dengan platform mereka. Namun, eksperimen kami menunjukkan bahwa mengubah hadiah pengguna tidak mengurangi pembagian secara keseluruhan. Dengan demikian, perusahaan media sosial dapat membangun kebiasaan untuk membagikan konten yang akurat tanpa mengorbankan basis penggunanya.

Platform yang memberikan insentif untuk menyebarkan konten yang akurat dapat menumbuhkan kepercayaan dan mempertahankan atau berpotensi meningkatkan keterlibatan dengan media sosial. Dalam penelitian kami, pengguna menyatakan keprihatinan tentang prevalensi konten palsu, menyebabkan beberapa orang mengurangi berbagi di platform sosial. Struktur penghargaan berbasis akurasi dapat membantu pemulihan memudarnya kepercayaan pengguna.

Melakukan yang benar dan melakukannya dengan baik

Pendekatan kami, menggunakan penghargaan yang ada di media sosial untuk menciptakan insentif untuk akurasi, menangani penyebaran informasi yang salah tanpa mengganggu model bisnis situs secara signifikan. Ini memiliki keuntungan tambahan untuk mengubah imbalan alih-alih memperkenalkan batasan konten, yang sering kontroversial dan mahal dalam keuangan dan istilah manusia.

Menerapkan sistem penghargaan yang kami usulkan untuk berbagi berita membutuhkan biaya minimal dan dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam platform yang ada. Ide utamanya adalah untuk memberikan penghargaan kepada pengguna dalam bentuk pengakuan sosial ketika mereka membagikan konten berita yang akurat. Ini dapat dicapai dengan memperkenalkan tombol respons untuk menunjukkan kepercayaan dan akurasi. Dengan memasukkan pengakuan sosial untuk konten yang akurat, algoritme yang memperkuat konten populer dapat dimanfaatkan Crowdsourcing untuk mengidentifikasi dan memperkuat informasi yang benar.

Kedua sisi lorong politik sekarang setuju bahwa media sosial memiliki tantangan, dan data kami menunjukkan dengan tepat akar masalahnya: desain platform media sosial.

Tentang Penulis

Ian Anderson, Ph.D. Mahasiswa Psikologi Sosial, Sekolah Tinggi Sastra, Seni dan Sains USC Dornsife; Gizem Ceylan, Associate Riset Postdoctoral, Sekolah Manajemen, Universitas Yale, dan Wendy Kayu, Rektor Profesor Emeritus Psikologi dan Bisnis, Sekolah Tinggi Sastra, Seni dan Sains USC Dornsife

Artikel ini diterbitkan kembali dari Percakapan di bawah lisensi Creative Commons. Membaca Artikel asli.