Media sosial kini menjadi ruang utama bagi masyarakat untuk berbagi informasi, berdiskusi, hingga menyampaikan opini. Berbagai isu dapat dengan cepat menjadi perbincangan publik di platform seperti Facebook, Instagram, dan Twitter, termasuk isu politik seperti pemilihan presiden.

Namun, tidak semua percakapan di media sosial mencerminkan opini masyarakat secara murni. Dalam banyak kasus, diskusi online juga dipengaruhi oleh keberadaan buzzer, yaitu akun yang secara sengaja digunakan untuk memperkuat pesan tertentu.

Lalu, bagaimana cara mengenali buzzer di media sosial? Penelitian dari Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) memberikan sejumlah indikator yang dapat membantu mengidentifikasinya. Dilansir dari laman brin.go.id, berikut penjelasan selengkapnya.

Apa Itu Buzzer di Media Sosial?

Buzzer merupakan individu atau kelompok yang sengaja menciptakan percakapan atau sensasi mengenai suatu topik, isu, atau produk di media sosial dengan tujuan memengaruhi opini publik.

Peneliti Pusat Riset Sains Data dan Informasi BRIN, Dian Isnaeni, menjelaskan bahwa buzzer sering kali bekerja secara terkoordinasi. Beberapa karakteristik umum buzzer, antara lain:

• Biasanya bekerja untuk memperkuat pesan tertentu atau mempromosikan agenda tertentu.
• Dapat berupa akun bot atau pengguna yang dibayar (paid user).
• Menggunakan akun dengan banyak pengikut agar pesan yang disampaikan lebih cepat menyebar.
• Sering terlibat aktif dalam diskusi online untuk memperkuat narasi tertentu.

Karena aktivitas tersebut, konten yang disebarkan buzzer tidak selalu mencerminkan opini masyarakat secara luas.

Penelitian BRIN untuk Mengidentifikasi Buzzer

Untuk memahami pola aktivitas buzzer, BRIN melalui Pusat Riset Sains Data dan Informasi melakukan penelitian berjudul “Seleksi Fitur dan Performa Model Klasifikasi Buzzer pada Data Twitter.”

Penelitian yang dilakukan oleh Dian Isnaeni bersama tim Natural Language Processing ini bertujuan untuk mengklasifikasikan akun Twitter yang terindikasi buzzer dan yang bukan buzzer.

Beberapa hal penting dalam penelitian tersebut, antara lain:

• Dataset berasal dari 306 akun Twitter.
• Terdiri dari 130 akun buzzer dan 176 akun non-buzzer.
• Penelitian menggunakan algoritma machine learning untuk melakukan klasifikasi.
• Analisis juga menggunakan teknik seleksi fitur untuk menemukan indikator paling relevan.

Seleksi fitur ini dilakukan untuk meningkatkan performa model klasifikasi sekaligus mengurangi waktu komputasi. Metode seleksi fitur yang digunakan dalam penelitian ini meliputi:

• Spearman Correlation
• Pearson Correlation
• Chi Square Test

Indikator untuk Mengidentifikasi Buzzer

Dari total 24 fitur yang dianalisis dalam penelitian, terdapat 11 fitur utama yang dinilai paling berpengaruh dalam mengidentifikasi akun buzzer.

Beberapa indikator tersebut dapat digunakan sebagai panduan untuk mengenali aktivitas buzzer di media sosial.

1. Pola Konten dan Aktivitas Tweet

Beberapa indikator berkaitan dengan pola unggahan akun, antara lain:

• Kesamaan antar tweet (avg_similarity) yang tinggi, menunjukkan konten yang sering diulang.
• Jumlah tweet yang sangat banyak dalam waktu tertentu.
• Total tweet keseluruhan (all_tweets) yang tinggi.

Pola ini biasanya menunjukkan aktivitas akun yang digunakan untuk menyebarkan pesan tertentu secara masif.

2. Penggunaan Hashtag, Mention, dan Balasan

Aktivitas interaksi juga menjadi indikator penting dalam mengenali buzzer. Beberapa cirinya, antara lain:

• Jumlah hashtag (count_hashtags) yang tinggi dalam setiap unggahan.
• Frekuensi mention (count_mentions) yang cukup sering untuk memancing percakapan.
• Banyak balasan tweet (count_reply_to) untuk ikut terlibat dalam diskusi tertentu.

Aktivitas ini bertujuan memperluas jangkauan percakapan dan memperkuat narasi tertentu.

3. Konten Media dan Tautan

Buzzer juga sering memanfaatkan konten visual dan tautan untuk meningkatkan penyebaran informasi. Beberapa indikatornya meliputi:

• Jumlah foto atau media dalam tweet (count_photos dan all_media).
• Jumlah URL dalam tweet (count_urls) untuk mengarahkan pengguna ke konten tertentu.

Penggunaan media biasanya bertujuan menarik perhatian dan meningkatkan interaksi pengguna.

4. Pola Waktu dan Umur Akun

Selain konten, pola aktivitas akun juga dapat menjadi indikator. Beberapa hal yang diperhatikan, antara lain:

• Interval waktu antar tweet (TIE_diff_interval) yang tidak wajar atau terlalu teratur.
• Umur akun sejak dibuat (days_created), terutama jika akun masih baru tetapi sangat aktif.

Pola ini sering ditemukan pada akun yang digunakan secara sistematis untuk menyebarkan pesan tertentu.

Itulah beberapa indikator untuk mengenali buzzer yang menjamur di jagat maya. Jika Anda menemukan unggahan yang mengikuti pola-pola di atas, jangan terkecoh untuk menaggapinya. Bijaklah dalam bermedia sosial!