Literasi & Etika AIMenengahFase D–FE3E2

FYP yang Menyempit

Algoritma rekomendasi belajar dari apa yang kamu tonton, lalu menampilkan lebih banyak hal serupa — perlahan mempersempit ragam konten yang kamu lihat. Inilah filter bubble atau echo chamber.

Contoh kasus

Tonton beberapa video game yang sama, dan dalam sehari seluruh FYP-mu jadi game itu saja — kamu berhenti melihat hal lain.

Silabus

Feed-mu bukan cermin dunia; ia cermin kebiasaanmu — dan makin lama makin sempit.

Tujuan Belajar

·Memahami cara algoritma rekomendasi belajar dari perilakumu
·Menyadari efek filter bubble pada cara pandang
·Terbiasa sengaja mencari sudut pandang berbeda

Cara Kerja

·Tiap tontonan menaikkan bobot topik itu
·Konten serupa muncul lebih sering, yang lain memudar
·Lama-lama ragam konten menyempit ke satu tema

Prasyarat

·Terbiasa memakai media sosial / aplikasi video

Contoh Nyata

·FYP TikTok/Reels
·Rekomendasi YouTube & toko online
·Timeline berita

Pesan kunci Rekomendasi mempersempit; sengaja jelajahi hal baru untuk melawannya.