Membongkar Filter Bubble di Era Digital: Perspektif Ilmu Komunikasi dan Dampaknya Bagi Masyarakat

BANDUNG - InteraksiNews - Di era digital yang semakin terintegrasi dalam kehidupan sehari-hari, internet kerap digambarkan sebagai jendela tanpa batas menuju pengetahuan dan informasi. Namun di balik kemudahan tersebut, tersembunyi fenomena yang justru mempersempit wawasan pengguna: filter bubble. Konsep ini pertama kali dipopulerkan oleh Eli Pariser dalam bukunya The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding From You (2011), dan kini semakin relevan untuk dipahami di Indonesia. Pembahasan lengkap mengenai fenomena ini juga diangkat dalam video YouTube “Filter Bubble” yang dapat Anda tonton melalui kanal yang bersangkutan.

Fenomena filter bubble merujuk pada gelembung informasi pribadi yang dibentuk algoritma platform digital seperti Google, Facebook, Instagram, TikTok, dan YouTube. Algoritma tersebut menganalisis data pengguna—riwayat pencarian, komentar, durasi tontonan, lokasi—untuk menyajikan konten yang dianggap paling sesuai dengan preferensi individu. Akibatnya, pengguna hanya terpapar informasi sejenis yang memperkuat pandangan mereka, sementara konten dengan perspektif berbeda tersaring keluar.

Bayangkan seseorang yang sering membaca isu lingkungan: algoritma akan menyuguhkan berita serupa terus-menerus hingga menciptakan kesan bahwa isu tersebut mendominasi percakapan nasional, meski kenyataannya belum tentu demikian. Inilah yang disebut Fariz RM sebagai isolasi intelektual, ketika pengguna terjebak dalam gelembung yang menutup paparan terhadap ide baru.

Fenomena ini bukan hanya persoalan teknologi, tetapi juga tantangan etis dan sosial dalam kajian ilmu komunikasi—terutama dalam konteks Indonesia yang memiliki lebih dari 200 juta pengguna internet pada 2024. Filter bubble mempercepat polarisasi di tengah keragaman budaya dan politik.

Filter Bubble dalam Perspektif Teori Komunikasi

Secara teknis, filter bubble terbentuk melalui algoritma machine learning yang memprediksi preferensi berdasarkan perilaku pengguna. Namun secara teoretis, fenomena ini beririsan dengan berbagai teori klasik komunikasi:

1. Selective Exposure (1960-an)

Orang cenderung memilih media yang sesuai dengan keyakinan mereka untuk menghindari disonansi kognitif. Di era digital, kecenderungan ini diperkuat bukan hanya oleh pilihan manusia, tetapi oleh algoritma yang mengoptimalkan kenyamanan informasi.

2. Uses and Gratifications (Blumler & Katz, 1974)

Media memenuhi kebutuhan psikologis tertentu seperti hiburan, informasi, dan identitas sosial. Algoritma mempersempit kebutuhan tersebut menjadi ruang informasi yang semakin personal, sering kali mengutamakan konfirmasi bias ketimbang eksplorasi.

3. Agenda Setting (McCombs & Shaw, 1972)

Jika media sebelumnya membentuk agenda publik secara kolektif, kini algoritma menciptakan agenda personal yang sangat bervariasi, mempercepat polarisasi terutama selama Pemilu 2019 dan 2024.

4. Spiral of Silence (Noelle-Neumann, 1974)

Pengguna enggan menyuarakan opini minoritas dalam gelembung digital yang homogen.

5. Two-Step Flow (Lazarsfeld, 1944)

Informasi kini mengalir dari media melalui opinion leader digital seperti influencer, tetapi algoritma membatasi jangkauan opini tersebut.

6. Cultivation Theory (Gerbner)

Paparan jangka panjang terhadap satu jenis konten menciptakan persepsi realitas yang menyimpang—terjadi pada konsumsi dakwah, isu politik, atau identitas sosial di media sosial.

Temuan Penelitian Modern tentang Filter Bubble

Banyak penelitian kontemporer memperkuat fenomena ini:

Penelitian 2017 menemukan 64% pengguna jarang terpapar pandangan berlawanan.

Dirigen (2021) menyimpulkan algoritma mempercepat isolasi informasi jauh lebih cepat dibanding selective exposure tradisional.

Ruhiyat & Wahidin (2024) menunjukkan bagaimana TikTok selama kampanye Pilpres 2024 menciptakan polarisasi toksik.

Universitas Pamulang (2024) menganalisis 100 komentar Facebook soal “makan siang gratis” dan menemukan dominasi sentimen negatif akibat amplifikasi bias algoritmik.

Satriadi (2025) menemukan 70% pemilih muda di NTB terjebak dalam gelembung politik homogen di Instagram.

UIN Suska (2022) memperlihatkan bagaimana filter bubble membatasi paparan terhadap keragaman ulama dalam konten dakwah.

Di tingkat global, laporan dari berbagai lembaga penelitian menunjukkan perusahaan seperti Meta dan Google memprioritaskan profit melalui keterlibatan pengguna, meski harus mengorbankan keragaman informasi.

Dampak Filter Bubble pada Kehidupan Sehari-hari

Filter bubble tidak hanya mempengaruhi perilaku politik, tetapi juga:

Konsumsi berita → mempersempit sudut pandang

Belanja online → mengulang preferensi yang sama

Rekomendasi film & musik → mengurangi eksplorasi budaya

Interaksi sosial → memperbesar kesalahpahaman

Polarisasi agama → memperkuat narasi ekstrem atau intoleransi

Contohnya, seorang mahasiswa Bandung yang aktif di TikTok dan sering menonton konten lingkungan akan percaya bahwa itu agenda nasional, padahal gelembung lain mungkin didominasi isu ekonomi. Fenomena serupa terjadi saat pandemi Covid-19 ketika gelembung anti-vaksin menghambat upaya kesehatan publik.

Langkah Mengatasi Filter Bubble

Para ahli komunikasi merekomendasikan strategi berikut:

1. Diversifikasi sumber informasi

Ikuti akun dengan perspektif berbeda, gunakan mode incognito, atau RSS feed.

2. Tingkatkan literasi digital

Gunakan ekstensi seperti Escape Your Bubble untuk melihat bagaimana algoritma bekerja.

3. Rancang konten lintas gelembung

Kreator dianjurkan menciptakan konten yang mendorong dialog antar kelompok sosial.

4. Advokasi transparansi algoritma

Sejalan dengan usulan Kementerian Kominfo tentang regulasi transparansi platform digital.

Bozdag & Van Hoven (2015) menekankan pentingnya desain platform digital yang inklusif sebagai jalan memecah gelembung.***