<![CDATA[Transformasi digital mengubah mekanisme gatekeeping dalam komunikasi massa melalui sistem rekomendasi yang mempersonalisasi informasi berdasarkan perilaku dan preferensi pengguna. Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan antara akurasi personalisasi AI, transparansi algoritma, diversitas informasi, perubahan pola konsumsi berita, dan pembentukan opini publik. Penelitian menggunakan mixed-method explanatory sequential dengan komponen kuantitatif berbasis SEM-PLS dan komponen kualitatif melalui observasi serta wawancara semi-terstruktur. Data kuantitatif berasal dari 420 responden yang dipilih secara purposif. Hasil yang tersedia menunjukkan nilai R² sebesar 0,418 untuk diversitas informasi, 0,674 untuk perubahan pola konsumsi berita, dan 0,596 untuk pembentukan opini publik; seluruh nilai Q² yang dilaporkan lebih besar dari nol. Ukuran efek f² yang tersedia adalah 0,381 pada jalur akurasi personalisasi AI–perubahan pola konsumsi, 0,229 pada transparansi algoritma–perubahan pola konsumsi, 0,318 pada akurasi personalisasi AI–diversitas informasi, 0,287 pada diversitas informasi–perubahan pola konsumsi, dan 0,463 pada perubahan pola konsumsi–pembentukan opini publik. Temuan tersebut menunjukkan bahwa model memiliki daya jelas dan relevansi prediktif pada konstruk endogen yang dilaporkan. Namun, nilai koefisien jalur, t-statistic, p-value, dan indirect effect tidak tersedia dalam naskah sumber sehingga signifikansi individual dan efek mediasi tidak dinyatakan dalam versi revisi. Secara konseptual, penelitian menempatkan AI sebagai bagian dari mekanisme algorithmic gatekeeping dan menegaskan perlunya menyeimbangkan relevansi personalisasi dengan keberagaman informasi.]]>
Copyrights © 2026
