Bisnis.com
Epaper Bisnis Indonesia BIGStore Koran Bisnis Indonesia Bisnis Indonesia Group

Awas, dari Postingan di Medsos Prestasi Siswa bisa Diintip

Bahkan, postingan di media sosial juga bisa dimanfaatkan untuk menganalisis prestasi akademis mahasiswa serta siswa sekolah.
Gombang Nan Cengka
Gombang Nan Cengka - Bisnis.com 25 Oktober 2020  |  10:08 WIB
Ilustrasi - timeshighereducation
Ilustrasi - timeshighereducation

Bisnis.com, JAKARTA - Sadar atau tidak sadar, informasi yang diposting secara terbuka di media sosial (medsos) seperti Facebook, Twitter, Instagram akan menggambarkan watak, preferensi, dan kepribadian pemilik akun medsos.

Sudah bukan menjadi rahasia lagi kalau bagian SDM (sumber daya manusia) selalu meminta akun medos pelamar. Tujuannya tak lain adalah untuk memantau kepribadian pelamar dari postingan mereka, dalam rangka proses rekrutmen.

Bahkan, postingan di media sosial juga bisa dimanfaatkan untuk menganalisis prestasi akademis mahasiswa serta siswa sekolah.

Posting dan peri laku lainnya di media sosial dapat memberikan banyak informasi tentang seseorang. Para peneliti sudah lama mengetahui bahwa gaya hidup, ciri demografi (umur, gender, pendapatan dan lain-lain), bahkan keadaan kejiwaan bisa dideteksi dari informasi media sosial.

Sebagai contoh, menyukai suatu posting di Facebook bisa mengungkapkan pandangan keagamaan, politik, dan orientasi seksual seseorang. Komentarnya bisa menunjukkan tingkat agresivitasnya. Kicauan di Twitter bisa menunjukkan apakah seseorang terindikasi depresi atau tidak.

Ivan Smirnov dari Higher School of Economics (HSE), Rusia, mencoba meneliti hubungan posting media sosial dengan prestasi di sekolah.

Topik yang diselidiki oleh peneliti dari Laboratorium Ilmu Sosial Komputasional di Institut Pendidikan HSE ini cukup menarik, karena studi tentang hubungan kesuksesan akademik atau prestasi sekolah dengan posting media sosial masih jarang.

Salah satu penyebab jarangnya penelitian tentang hubungan prestasi dan media sosial adalah karena prestasi sekolah adalah ciri kompleks yang tergantung kepada banyak faktor. Kemampuan belajar seseorang tidak hanya dipengaruhi oleh karakter seseorang, tetapi juga keadaan psikologisnya.

Secara intuitif, kita bisa menyimpulkan siswa yang memposting topik-topik seperti mekanika kuantum, Nabokov, atau Shakespeare paling tidak punya motivasi untuk belajar. Sebaliknya, siswa yang sering mengirim posting tentang zodiak atau sering salah ejaan dan tata bahasa kemungkinan merupakan siswa dengan kemampuan akademik rendah.

Dari hasil studinya, Smirnov menemukan bahwa penggunaan emoji, tanda seru, dan kata-kata dalam huruf besar berkorelasi negatif dengan prestasi sekolah.

Prestasi akademik juga berkorelasi dengan kosa kata seseorang. Antara lain, posting dengan kosa kata terkait dengan sastra atau fisika, serta yang menyangkut proses berpikir (mengingat, menghafal, berpikir) berkorelasi dengan prestasi baik. Kosa kata seperti nama gim komputer dan zodiak (misalnya Sagitarius, Aries) berkorelasi dengan prestasi buruk.

Pembelajaran Mesin

Untuk meneliti hubungan posting media sosial dan prestasi, Smirnov mengumpulkan data dari media sosial yang populer di Rusia, VK. Data pesan dari VK kemudian dikorelasikan dengan data hasil tes PISA (Program for International Students Assessment) para siswa sekolah menengah atas. Smirnov menerapkan metode pembelajaran mesin (machine learning) terhadap data siswa yang dikumpulkan secara nasional.

Hasilnya adalah model yang dapat digunakan untuk menentukan prestasi akademik seseorang dari posting media sosialnya. Model tersebut dapat membedakan siswa berprestasi baik dan buruk dengan akurasi hingga 94%.

Smirnov kemudian menerapkan model pembelajaran mesin yang diperolehnya untuk meramalkan prestasi dari siswa dan mahasiswa dari 914 sekolah menengah atas dan 100 universitas di Rusia.

Menurut Smirnov dalam laporannya yang berjudul Estimating educational outcomes from students’ short texts on social media, model ini bisa diterapkan tidak hanya untuk posting di VK, tetapi juga kicauan di Twitter. Laporan ini telah diterbitkan di jurnal EPJ Data Science pada tanggal 1 September 2020 lalu. (k8)

Simak berita lainnya seputar topik artikel ini, di sini :

media sosial Medsos
Editor : Sutarno
Bisnis Indonesia bersama 3 media menggalang dana untuk membantu tenaga medis dan warga terdampak virus corona yang disalurkan melalui Yayasan Lumbung Pangan Indonesia (Rekening BNI: 200-5202-055).
Ayo, ikut membantu donasi sekarang! Klik Di Sini untuk info lebih lengkapnya.

Bergabung dan dapatkan analisis informasi ekonomi dan bisnis melalui email Anda.

Artikel Terkait



Berita Terkini Lainnya

Terpopuler

Download Aplikasi E-Paper sekarang dan dapatkan FREE AKSES selama 7 hari!
qrcode bisnis indonesia logo epaper

BisnisRegional

To top