Secara statistik, pengguna internet kita menghabiskan sekitar dua jam sehari di jejaring sosial. Inilah yang dia temukan “Indeks Web Global” untuk kuartal keempat tahun 2016. Dan selama ini tentunya kami akan memposting sebanyak-banyaknya. 1,2 miliar pengguna Facebook saja mengunggah 136.000 foto dan menulis 293.000 pembaruan status setiap menitnya, menurut pakar teknologi Bernard Marr Forbes sebelum. Antara lain, ia memberikan nasihat kepada perusahaan-perusahaan di bidang analisis dan metrik dan terutama berkaitan dengan “data besar”, yaitu data dalam jumlah besar – seperti yang dihasilkan setiap hari oleh Facebook.
Data pengguna adalah uang tunai – jika Anda bisa mengevaluasinya
Dan Marr juga mengetahui apa yang dilakukan Facebook dengan postingan Anda setelah Anda mempostingnya. Karena bagi perusahaan Amerika, penting untuk mengetahui apa yang Anda bicarakan, foto apa yang Anda bagikan atau sukai, dan tentang video apa yang Anda tonton. Karena jika Facebook mengetahui minat Anda, Facebook dapat menampilkan iklan yang lebih disesuaikan dengan kelompok sasaran Anda dan menghasilkan lebih banyak uang dalam prosesnya.
Anda memberi Facebook cukup data tentang Anda setiap hari. Hanya ada satu masalah: “Sebagian besar data ini sangat berantakan dan tidak terstruktur,” kata Marr dalam postingan tamunya untuk Forbes. Dengan beberapa pengecualian – seperti informasi di profil Anda — Oleh karena itu, sangat sulit bagi Facebook untuk mengekstrak informasi yang diperlukan dari kekacauan tersebut.
Facebook mengandalkan mesin pembelajaran
Namun untuk setiap masalah pasti ada solusinya, dan dalam hal ini disebut “pembelajaran mendalam”. Program yang menggunakan teknik pembelajaran mendalam menggunakan jaringan saraf tiruan. Anda bisa mendapatkan pengetahuan baru sendiri dan mentransfernya ke kasus lain. Misalnya, hal ini memungkinkan mereka untuk membawa data penting namun tidak terorganisir ke dalam struktur seragam yang dapat dipahami dan dievaluasi oleh alat analisis konvensional.
Dalam kasus Facebook, ini berarti bahwa program semacam itu terus-menerus memantau segala sesuatu, apa pun, yang Anda posting — dan belajar memahaminya dalam prosesnya.
Pemahaman teks yang luar biasa
Yang sangat mengesankan adalah seberapa baik mereka memahami artikel teks. Siapa pun yang pernah menggunakan Google Terjemahan tahu bahwa tidak semudah itu menggunakan komputer. Berkat program bernama “DeepText”, menurut Marr, Facebook dapat mengenali apa yang Anda bicarakan dalam konteks apa pun dan kemudian menampilkan iklan yang sesuai.
Sebuah video menunjukkan apa yang mungkin terjadi dengannya – dan itu hampir sedikit menakutkan. Dalam contoh dari Facebook Messenger ini, DeepText secara otomatis mengenali kapan orang yang diuji membutuhkan taksi dan kapan tidak – meskipun kata kunci yang cocok muncul di setiap kalimat, hanya dalam konteks yang berbeda.
Rupanya, mekanisme yang dipelajari dan digunakan oleh program ini sangat universal sehingga dapat ditransfer ke bahasa lain tanpa masalah. Jadi Facebook memahami Anda, terlepas dari apakah Anda memposting dalam bahasa Jerman, Inggris, atau Swahili.
Bukan hanya teks yang terus dianalisis
Seperti yang dijelaskan Marr, program semacam itu tidak hanya ada untuk teks, tapi juga untuk gambar. “DeepFace” bisa belajar mengenali, yang ada di dalam sebuah gambar lalu temukan gambar lain yang memperlihatkan orang, hewan, atau benda yang sama. Namun, program yang dikatakan lebih dapat diandalkan dibandingkan manusia dalam hal pengenalan wajah ini menjadi berita negatif beberapa tahun lalu dan dilarang di UE. Secara teoritis, hal ini dapat mengidentifikasi Anda di tengah kerumunan besar dan dengan demikian membatasi kebebasan pribadi Anda. Namun, Marr menduga Facebook belum menghentikan sepenuhnya alat tersebut karena reaksi negatif ini.
Pakar teknis tersebut berharap Facebook akan memperluas penggunaan pembelajaran mendalam lebih jauh lagi di masa depan. Saat ini, kita hanya dapat membayangkan apa yang dapat dilakukan jejaring sosial dengan postingan kita yang dipublikasikan.