Ada perubahan penting dalam cara pemerintah mendengar rakyat. Jika dulu aspirasi publik dibaca melalui survei, media massa, forum warga, lembaga perwakilan, demonstrasi, atau pengaduan resmi, kini satu unggahan di media sosial dapat memaksa sebuah persoalan masuk ke ruang kekuasaan. Sebuah video menjadi viral, jutaan orang menonton, ribuan komentar bermunculan, influencer ikut berbicara, media memberitakan, lalu pemerintah dituntut segera merespons.
Sekilas, ini adalah kemajuan demokrasi. Warga memiliki akses langsung kepada kekuasaan. Pemerintah pun dapat mengetahui persoalan publik dengan lebih cepat. Namun, di balik kecepatan tersebut terdapat persoalan yang tidak boleh dianggap sepele: apakah sesuatu yang viral benar-benar mewakili apa yang diinginkan masyarakat? Jawabannya tidak selalu.
Media sosial bukan ruang publik yang sepenuhnya netral. Apa yang muncul di layar kita telah melewati mekanisme algoritma yang menentukan konten mana yang dianggap menarik, relevan, atau berpotensi menghasilkan interaksi. Konten yang kontroversial, emosional, mengejutkan, atau memancing kemarahan cenderung lebih mudah memperoleh perhatian. Akibatnya, sesuatu yang terlihat sangat besar di media sosial belum tentu sebesar itu dalam kehidupan nyata.
Jumlah tayangan bukan jumlah orang yang setuju. Jumlah komentar bukan ukuran representasi. Sentimen negatif bukan otomatis bukti kegagalan kebijakan. Dan sebuah tagar yang menjadi trending topic tidak otomatis mencerminkan suara mayoritas masyarakat.
Di sinilah pemerintah harus membedakan tiga hal yang sering tercampur: viralitas, popularitas, dan representasi. Viralitas adalah kemampuan sebuah isu memperoleh perhatian. Popularitas adalah tingkat penerimaan atau dukungan. Sedangkan representasi menyangkut sejauh mana suara tersebut benar-benar mencerminkan kepentingan masyarakat secara lebih luas. Ketiganya tidak identik. Masalah muncul ketika viralitas mulai dianggap sebagai legitimasi.
Ketika Algoritma Menjadi Kompas Kebijakan
Kita perlu mulai mencermati fenomena yang dapat disebut sebagai algorithmic policymaking. Bukan berarti algoritma secara langsung membuat kebijakan pemerintah. Yang lebih subtil adalah ketika logika algoritma perlahan memengaruhi cara pemerintah menentukan apa yang dianggap penting.
Polanya mudah ditemukan. Sebuah isu menjadi viral. Media mengangkatnya. Tokoh publik ikut bersuara. Percakapan semakin besar. Tekanan kepada pemerintah meningkat. Pejabat kemudian memberikan respons, melakukan evaluasi, atau bahkan mengubah kebijakan.
Dalam situasi tertentu, respons cepat memang diperlukan. Pemerintah tidak boleh mengabaikan keluhan masyarakat. Tetapi respons cepat tidak selalu berarti keputusan harus dibuat cepat. Di sinilah perbedaan antara responsive government dan reactive government menjadi penting.
Pemerintahan responsif mendengar, memeriksa, kemudian bertindak. Pemerintahan reaktif melihat tekanan, kemudian bertindak. Perbedaannya tampak kecil, tetapi dampaknya besar. Kebijakan publik menyangkut kehidupan banyak orang. Karena itu, keputusan tidak semestinya ditentukan oleh seberapa besar sebuah isu mendapatkan perhatian di media sosial.
Percakapan mengenai Makan Bergizi Gratis, misalnya, menunjukkan betapa cepat pengalaman di lapangan dapat menjadi perdebatan nasional. Kritik mengenai kualitas makanan, distribusi, tata kelola, pembiayaan, hingga pelaksanaan program dapat dengan cepat beredar. Hal serupa terjadi dalam pembahasan mengenai Koperasi Desa yang memunculkan pertanyaan publik tentang kesiapan kelembagaan, pembiayaan, tata kelola, dan keberlanjutan.
Semua percakapan tersebut penting. Tetapi media sosial bukan sensus. Satu video yang menunjukkan persoalan dalam pelaksanaan MBG adalah alasan untuk melakukan pemeriksaan, bukan otomatis bukti bahwa keseluruhan program gagal. Begitu pula kritik terhadap Koperasi Desa harus dibaca bersama data kelembagaan, kemampuan fiskal, kesiapan desa, serta kondisi masyarakat yang menjadi sasaran kebijakan.
Pemerintah harus menjadikan viralitas sebagai alarm, bukan sebagai kesimpulan. Ketika sebuah isu viral, pertanyaan pemerintah seharusnya bukan “apa yang harus segera kita ubah?”, melainkan “apa sebenarnya yang sedang terjadi?”
Seberapa luas masalahnya? Siapa yang terdampak? Apakah persoalannya bersifat sistemik atau kasuistik? Apakah ada data lain yang mendukung? Siapa yang tidak terdengar dalam percakapan digital? Dan apakah solusi yang sedang didorong publik benar-benar menyelesaikan akar masalah?
Pertanyaan-pertanyaan tersebut membawa pemerintah dari politik reaksi menuju kebijakan berbasis bukti. Sebuah isu viral seharusnya menghasilkan policy alert, bukan otomatis menghasilkan policy change.
Policy alert berarti pemerintah mendapatkan sinyal bahwa sesuatu perlu diperiksa. Policy change berarti pemerintah memiliki cukup bukti untuk mengubah keputusan. Jika keduanya dicampur, pemerintah akan mudah terjebak dalam viral-based policymaking.
Bahaya model tersebut bukan hanya kebijakan menjadi reaktif. Lebih jauh, masyarakat dan kelompok kepentingan dapat belajar bahwa cara tercepat memengaruhi pemerintah bukan melalui argumentasi kebijakan, melainkan melalui kemampuan menciptakan ledakan perhatian. Pada titik itu, politik kebijakan berubah menjadi kompetisi mendapatkan viralitas.
Kelompok yang memiliki influencer besar, jaringan digital kuat, kemampuan produksi konten, dan sumber daya komunikasi akan memiliki daya tekan lebih besar. Sebaliknya, kelompok yang tidak memiliki akses digital akan semakin sulit masuk ke agenda pemerintah.
Ini menciptakan bentuk baru ketimpangan: ketimpangan perhatian kebijakan. Kelompok paling rentan justru sering menjadi kelompok yang paling tidak terlihat di ruang digital. Warga miskin, lansia, masyarakat di wilayah dengan akses internet terbatas, pekerja informal, dan kelompok dengan literasi digital rendah mungkin menghadapi masalah serius tanpa pernah menjadi viral.
Jika pemerintah hanya membaca apa yang ramai di layar, mereka berisiko menjadi warga yang tidak terlihat. Padahal negara tidak boleh hanya mendengar suara yang paling keras. Negara harus memastikan suara yang paling lemah tetap mendapatkan tempat.
Karena itu, media sosial seharusnya diperlakukan sebagai sensor, bukan sensus. Media sosial dapat membantu pemerintah menemukan gejala. Tetapi ia tidak cukup untuk menyimpulkan masalah. Percakapan digital harus dipertemukan dengan data administrasi, survei masyarakat, pengaduan resmi, penelitian lapangan, data spasial, evaluasi program, dan dialog langsung dengan warga. Social listening harus bertemu dengan policy listening. Dengan cara ini, pemerintah tidak perlu memilih antara data digital dan data konvensional. Keduanya justru harus saling melengkapi.
