Cara Bikin Portfolio Data Science Mudah di Docker

Berkat perkembangan ilmu data science, media sosial kini tidak hanya digunakan untuk saling berinteraksi jarak jauh, namun memiliki peran yang lebih penting seperti mengidentifikasi sentimen masyarakat, topik yang sedang trending, dan bahkan untuk prediksi di masa mendatang. Berubahnya peran media sosial ini tentunya membuat fitur yang ada juga semakin kompleks. Peranan data science terutama Artificial Intelligence membantu media sosial semakin berkembang sesuai kebutuhan.

Data science di bidang media sosial banyak digunakan karena operasi kerja media sosial itu sendiri juga berdasarkan data yang dikumpulkan. Seperti foto, suara, identitas pengguna, bahkan minat pengguna merupakan satu dari sekian banyaknya data yang bisa diolah menggunakan data science. Seperti apa peranan dan pentingnya data science untuk pengembangan media sosial? Simak pembahasan berikut ini!

1. Instagram

Melalui penggunaan tag dan informasi yang sedang tren, pengguna Instagram dapat menemukan foto-foto untuk aktivitas, topik, acara, restoran, dan tempat di seluruh dunia yang sedang tren. Fungsi tag sebagai penanda dapat menjadi alat pencarian yang membantu pengguna Instagram menemukan hal-hal yang menarik di antara jutaan gambar yang diunggah. Sistem machine learning berfungsi untuk meningkatkan pengalaman pengguna dengan cara mempelajari konten-konten seperti apa yang disukai pengguna.

Selain itu, Instagram juga menggunakan artificial intelligence (AI) untuk fungsi keamanan seperti filter spam dan menghapus komentar ofensif. Filter spam dapat menghapus pesan palsu yang ditulis dalam sembilan bahasa, termasuk Inggris, Cina, Rusia, Arab, dan banyak lagi. Setelah pesan terdeteksi, pesan akan dihapus secara otomatis.

Baca juga : Contoh Penerapan Data Science di Dunia Kesehatan 

2. Facebook

Media sosial Facebook menggunakan text analysis AI berupa DeepText yang mampu memahami konteks pesan yang hampir sama baiknya dengan manusia untuk menyaring konten-konten spam dan ofensif. Fitur ini juga diterapkan pada Instagram untuk menghapus pesan spam. Fitur ini sangat membantu meningkatkan fungsi privasi dan keamanan penggunanya.

Facebook bergantung pada pengguna untuk melaporkan bahasa yang kasar. Ini membantu DeepText untuk mempelajari, mengidentifikasi, kemudian menghilangkan komentar yang melanggar. Jika sistem menemukan sesuatu yang menyinggung, maka secara otomatis konten tersebut akan hilang dari laman tampilan pengguna.

3. TikTok

Sistem machine learning dapat dimanfaatkan pada fitur filter wajah media sosial TikTok untuk mengenali objek dalam gambar. Filter wajah TikTok dapat menyaring dan melacak aktivitas wajah sekaligus titik-titik batas dimensi wajah yang terpantul melalui kamera, sehingga memungkinkan animasi atau topeng digital filter tersebut mengikuti gerak wajah penggunanya.

Selain itu, sistem AI aplikasi ini juga serupa dengan Instagram dan Facebook, yaitu mempelajari jenis-jenis konten yang disukai atau tidak disukai oleh penggunanya. Faktor-faktor pertimbangan didapat dari berapa lama pengguna melihat konten tersebut dan kata kunci pencarian yang diinputkan. Ketika pengguna melihat suatu konten cukup lama, sistem akan mengidentifikasi konten tersebut dan selanjutnya akan menampilkan konten serupa, sehingga seolah aplikasi bisa mengerti apa saja yang disukai penggunanya.

Baca juga : Kenali dan Pahami Fungsi Data Science dalam Industri Finance 

4. Twitter

Twitter menjadi platform yang mungkin tidak akan kehabisan pengguna karena fiturnya yang kompleks. Selain fitur tweet, retweet, quote tweet, unggah foto dan video, Twitter juga menjadi media sosial yang lebih up-to-date daripada aplikasi lainnya. Hal ini tidak lepas dari sistem trending topic melalui hashtags pada Twitter yang tentu saja menggunakan sistem AI.  AI dapat mengidentifikasi sesuatu yang banyak mendapatkan atensi dari pengguna melalui jumlah kata kunci yang berulang dan hashtags. Setelah terdeteksi, sistem akan meletakkan topik tersebut sebagai sesuatu yang sedang trending.

Tidak hanya berperan penting di bidang media sosial, data science juga banyak penerapannya di bidang lain apalagi bisnis. Semakin penasaran bagaimana data science membantu segala sektor industri? Nah, kalian bisa mulai mempelajarinya di DQLab nih. Modul pembelajaran yang lengkap, penjelasan yang mudah dipahami, Live Code Editor yang membuat pemula secara langsung dapat praktik di website, serta komunitas yang bisa kalian ajak diskusi, semuanya bisa didapatkan di sini. 

Tunggu apalagi? Nikmati kemudahan belajar data science di DQLab dengan langsung Sign Up. Kalian juga bisa mencoba modul gratis terlebih dahulu, loh! Yuk, siapkan diri untuk menjadi seorang praktisi data profesional!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya