Opini Jurnal Web Intelligence on the Social Web

Pada kesempatan kali ini, kita akan membahas tentang Kecerdasan Web di Media Sosial. Pembahasan ini akan diambil berdasarkan jurnal dengan judul “Web Intelligence on the Social Web” yang disusun oleh Sebasti’an A. R’ios dan Felipe Aguilera.

Di zaman seperti sekarang, hampir semua orang mengakses internet sehingga tidak sedikit orang akan menggunakan web untuk melakukan berbagai aktivitas seperti berhubungan dengan orang  lain, membaca berita, berbelanja, dan  lain – lain. Terdapat beberapa aspek sosial di dalamstruktur sosial diantaranya adalah jejaring sosial, komunitas virtual, komunitas praktik virtual, dan lain sebagainya. Dengan adanya perkembangan internet yang pesat menjadikan pertumbuhan dari komunitas virtual juga meningkat.

Komunitas virtual adalah sekelompok orang yang menggunakan multimedia untuk berkomunikasi satu sama lain. Hal ini merujuk kepada keadaan dimana lingkungan yang diperoleh oleh seorang individu melalui hubungan antara dirinya ke komputer dan internet. Suatu komunitas virtual dapat dinyatakan sebagai komunitas semua namun interaksi antara anggota komunitas yang terjadi di dalamnya merupakan suatu interaksi yang nyata.

Terdapat tiga jenis komunitas yang dibahas pada jurnal tersebut, diantaranya:

• Komunitas yang dimintai merupakan komunitas dimana anggotanya memiliki minat yang sama dalam topik apapun dan cenderung memiliki latar belakang yang sama.
• Komunitas praktik merupakan komunitas dimana para anggotanya berbagi profesi atau aktivitas yang sama dan cenderung banyak terlibat dengan masyarakat.
• Komunitas tujuan merupakan komunitas dimana para anggotanya memiliki tujuan yang sama dan cenderung memiliki masa yang jangka pendek.

Komunitas virtual biasa menggunakan multimedia seperti web sebagai sarana mereka untuk berkomunikasi. Saat ini para pengembang web diharuskan memahami 3 literatur penambangan web yaitu web text mining (WTM), web structure mining (WSM) dan web usage mining (WUM) untuk mendapatkan web yang berguna dan banyak digunakan. WTM adalah teknik di mana algoritma penambangan data digunakan untuk melakukan klasifikasi teks atau pengelompokan teks untuk menemukan kata kunci (misalnya, WTM digunakan untuk indeksasi halaman web). WSM  mencoba menemukan hal yang menarik pola dari tautan internal dan eksternal di halaman web. Gagasan utama WSM adalah menemukan struktur tautan untuk menemukan pola halaman web yang paling sering dijelajahi (aplikasi WSM adalah untuk menemukan jalur terpendek antara dua halaman dengan tinggi jumlah kunjungan). WUM adalah studi tentang perilaku penelusuran pengunjung saat mencari informasi di situs web. WUM mungkin yang paling cara penambangan web yang terkenal, karena, hasilnya memungkinkan organisasi atau perusahaan untuk lebih memahami pengunjung atau pelanggannya.

Setiap pola kegiatan yang biasa dilakukan, minat serta tujuan dari setiap orang yang menggunakan internet dapat dengan mudah diketahui jika menggunakan BIG Data dimana setiap data – data tersebut nantinya dapat digunakan sebagai informasi yang bermanfaat untuk mengoptimalkan proses pengambilan keputusan agar dapat memaksimalkan keuntungan yang tercapai dan memaksimalkan tingkat kepuasan layanan ke pada pelanggannya.

BIG Data merupakan kumpulan data yang berukuran sangat besar dan kompleks sehingga tidak memungkinkan untuk diproses menggunakan perangkat pengelola database konvensional ataupun aplikasi pemroses data lainnya. Menurut Menurut Hilbert dan Lopez, ada tiga hal utama yang memicu perkembangan teknologi BIG Data, diantaranya:

• Pesatnya pertambahan kemampuan penyimpanan data.

Grafik Pertumbuhan Data Storage

• Pesatnya pertambahan kemampuan mesin pemrosesan data.

Grafik Pertumbuhan Kapasitas Komputasi

• Ketersediaan data yang melimpah.

Grafik Ketersediaan Data dari Berbagai Sektor di AS

Sumber:

J.D. Vel ́asquez and L.C. Jain (Eds.): Advanced Techniques in Web Intelligence — 1, SCI 311, pp. 225–249. Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010.