The Shaky Ground Truths of Wikipedia


Saya tidak pernah berpikir banyak tentang Wikipedia sampai halaman-halamannya mulai muncul di urutan teratas dalam pencarian Google — dan bukan hanya Google. Jika Anda mengajukan pertanyaan kepada Siri atau Alexa, kemungkinan besar sumber jawaban Anda adalah Wikipedia juga. Ratusan platform AI menggunakan data Wikipedia; pembelajaran mesin melatihnya. Jadi jika wanita hilang di sana, mereka akan hilang di tempat lain juga.

Wanita dalam sains menghilang jauh sebelum Wiki, tentu saja — dalam liputan pers, tagihan teratas di rapat, penampilan di panel. Mereka juga tidak banyak di radar saya ketika saya pertama kali mulai menulis tentang sains beberapa dekade yang lalu dan muncul untuk “pertemuan bulan Maret” dari American Physical Society. Pertemuan bulan Maret adalah kiblat nerd: Hampir 10.000 fisikawan berkumpul untuk mempresentasikan temuan dalam “materi terkondensasi,” mulai dari komputer kuantum hingga laser hingga materi cerdas. AI dan nano semuanya.

Seorang wanita kulit hitam yang ramah memperhatikan kebingungan saya yang jelas dan membantu membimbing saya melalui labirin pembicaraan, panel, sesi. Dia adalah Shirley Ann Jackson, yang kemudian saya ketahui adalah wanita kulit hitam pertama yang mendapatkan gelar doktor dalam teori fisika dari MIT (di mana, katanya, dia dikira sebagai pembantu). Dia membawa saya ke resepsi untuk wanita di bidang fisika. Saya sangat kagum. Lebih banyak fisikawan adalah wanita (dan sebaliknya) daripada yang pernah saya bayangkan. Kemana saja mereka? Kemana saja saya?

Beberapa dekade kemudian, saya mendapat peringatan serupa pada pertemuan eksklusif di Aspen dari fisikawan top dalam apa yang kemudian dikenal sebagai teori string — membahas pertanyaan paling mendasar tentang ruang, waktu, energi, barang. Saya berharap banyak materinya akan menjadi eksotis dan asing. Yang benar-benar tampak eksotis dan asing adalah tiga pria kulit hitam di antara kelompok elit kecil.

Bagi kebanyakan orang, deskripsi “fisikawan teoretis” tidak langsung memunculkan gambaran tentang orang kulit hitam. (Neil de Grasse Tyson hebat, tapi satu contoh tidak dihitung, dan dia bukan bagian dari suku tertentu ini.) Setelah pertemuan Aspen, kebenaran dasar saya berubah. Saya bisa membayangkan pria kulit hitam sebagai fisikawan teoretis tidak masalah karena saya bertemu mereka, mewawancarai mereka, bergaul.

Kemudian saya tersadar: Hampir setiap fisikawan wanita yang saya kenal, dan setiap fisikawan kulit hitam yang saya kenal, adalah orang yang saya temui secara langsung. Saya bahkan tidak menyadari ketidakhadiran mereka sampai kehadiran mereka menghantam wajah saya.

Portal saya tidak begitu beragam. Itulah sebabnya Wikipedia di zaman korona membuat saya khawatir.

Banyak orang mengatakan bahwa mereka menggunakan Wikipedia hanya sebagai titik awal, referensi pertama. Lagipula, semua orang tahu bahwa itu crowdsourced. Ini dengan bangga bukan ahli. Komunitas editor pada akhirnya mengatur apa yang masuk, apa yang keluar, apa yang penting, apa yang benar. Karena jumlahnya sangat banyak (250.000 edit sehari, menurut satu sumber), idenya adalah kebenaran yang akan keluar.

Namun peringkat teratas Wikipedia di Google memberinya kredibilitas dan otoritas yang keliru menggambarkan apa itu — sebuah konsensus komunitas. “Ini masalahnya,” menurut Atilus, perusahaan pemasaran digital terkemuka. Selama audit untuk klien yang menggunakan perangkat lunak SEO utama, Atilus menemukan Wikipedia di atau dekat bagian atas berulang kali, sering kali dengan bilah sisi yang menonjol. Di blognya, Atilus mengajukan pertanyaan yang tidak selalu hipotetis untuk menggambarkan masalahnya: Apakah Anda lebih suka memercayai dokter yang menjalani pelatihan ketat atau orang yang menghabiskan waktu di ruang obrolan terkait kesehatan atau magang yang menulis blog tentang kesehatan jantung? Itu terlalu menyederhanakan, mengingat entri Wiki seharusnya bersumber ganda dan diedit. Tetapi bahkan ketika itu berhasil, itu bahkan tidak mendekati kebenaran dasar.

Memang, Wikipedia bukanlah satu-satunya sumber konten yang menyusup ke dalam segala hal, ada di mana-mana dan tidak dapat dihindari. Bisa jadi ibumu atau The New York Times. Apa yang menjadikan Wikipedia sebagai tempat sentral di surga data adalah karena algoritme populer yang mengarahkan kita ke situs untuk belajar. AI memperkuat bias apa pun yang ada di depan mereka. “Proses big data menyusun masa lalu,” tulis Kathy O’Neil dalam bukunya Senjata Penghancur Matematika.

Diposting oleh : Toto HK