JAKARTA (TEROPONGSENAYAN) --Beberapa tahun terakhir, pilihan tontonan kita semakin variarif. Drama Korea sudah lama memiliki penonton setia. Potongan drama China atau dracin makin mudah ditemukan di media social, ceritanya tidak jauh-jauh dari pernikahan kontrak, berebut warisan, jatuh cinta dengan CEO, ditambah dengan “bumbu” episode yang berhenti sebelum rahasia terbongkar elakangan, AI juga mulai ikut meramaikan tontonan semacam ini.

Karakter digital dan adegan buatan AI mulai muncul dalam mikrodrama di layar hp. Kalau dipikir-pikir, kebiasaan ini cukup menarik. Kita dapat ikut kesal, sedih, atau penasaran pada tokoh yang hidup dalam bahasa dan kebiasaan yang berbeda.

Perbedaan budaya tetap ada, tetapi tidak selalu menghalangi keterlibatan emosi. Dikutip dari laporan Netflix untuk Januari-Juni 2026 mencatat lebih dari 97 miliar jam tonton.

Tayangan berbahasa non-Inggris menyumbang lebih dari sepertiga jumlah tersebut, dengan produksi Korea Selatan termasuk dalam daftar yang banyak ditonton. Data ini memang sebatas aktivitas di Netflix.

Skalanya tetap memberi gambaran bahwa bahasa asing sudah semakin mudah dilewati oleh penonton. Perubahan yang lebih baru terlihat pada drama buatan AI.

Xinhua, dengan mengutip data dari DataEye, melaporkan bahwa lebih dari 10.000 microdrama animasi berbasis AI tayang setiap bulan sejak awal 2026 di China. Pada 5 April 2026, sebuah microdrama produksi AI bahkan memuncaki peringkat popularitas di Hongguo Short Drama, platform milik ByteDance.

Yang menarik, perhatian penonton mulai beralih dari kekurangan teknis ke kualitas cerita dan cara drama dibawakan. Pertanyaannya sederhana, apa yang membuat penonton bertahan?

Walter Fisher menawarkan cara membacanya melalui Narrative Paradigm. Menurut Fisher, audiens selalu menguji cerita, sering kali tanpa sadar. Ada dua pertanyaan dasar: apakah ceritanya nyambung dan terasa masuk akal bagi kita?Pertanyaan pertama disebut narrative coherence.

Tokoh perlu bertindak sesuai karakter yang sudah dibangun. Konflik harus punya sebab dan akibat. Pertanyaan kedua disebut narrative fidelity.

Cerita akan lebih mudah diterima ketika emosi, pilihan, dan nilai di dalamnya terasa dekat dengan pengalaman penonton. Karena itu, kita tetap bisa mengikuti drama kerajaan China tanpa memahami seluruh aturan istananya.

Kita juga bisa memahami tekanan kerja atau tuntutan keluarga dalam drama Korea, meski kehidupan tokohnya berbeda dari kehidupan kita. Penonton mengenali rasa diperlakukan tidak adil, cinta yang terhalang status, kehilangan, ambisi, dan keinginan memperbaiki hidup.

Pola cerita yang sudah familiar biasanya lebih gampang menarik perhatian penonton. Misalnya, ada CEO yang dingin, orang kaya yang menyamar jadi orang miskin, cerita balas dendam, atau tokoh yang mendapat kesempatan kedua.

Dari situ, penonton setidaknya punya gambaran cerita ini akan dibawa ke mana. Tapi, pola seperti ini saja belum cukup. Kalau karakter dan konfliknya tidak kuat, penonton juga bisa cepat bosan.

Penelitian Ryan Boyd, Kate Blackburn, dan James Pennebaker pada 2020 menganalisis sekitar 40.000 cerita, termasuk novel dan naskah film, serta sekitar 20.000 teks lainnya. Mereka menemukan bahwa banyak cerita memiliki tiga proses yang sama: penonton diperkenalkan pada dunia cerita, alurnya mulai berkembang, lalu ketegangannya meningkat.

Namun, mengikuti pola tersebut ternyata tidak otomatis membuat sebuah cerita menjadi populer. Temuan ini membantu menjelaskan kenapa dua drama dengan pola yang mirip bisa mendapat respons yang sangat berbeda.

Kalau pola saja sudah cukup, semua drama tentang orang kaya yang menyamar sebagai orang miskin seharusnya sama-sama sukses. Padahal, penonton juga memperhatikan apakah tokohnya konsisten, konfliknya berkembang, dan detail ceritanya membuat dunia drama terasa hidup.

Drama AI membuat persoalan ini kelihatan lebih jelas. Dengan AI, latar kerajaan, monster, sampai efek visual bisa dibuat lebih cepat dan murah. Tapi kalau wajah tokohnya terlihat datar atau tibatiba bertindak tanpa alasan yang jelas, penonton bisa langsung merasa ada yang janggal.

Perhatian mereka pun berpindah dari cerita ke keanehan teknologinya. Teori Uses and Gratifications membantu kita memahami alasan orang memilih tontonan.

Mereka bisa mencari hiburan, ingin melepas penat, mengambil jeda dari rutinitas, atau bahkan mencari informasi. Ada yang menonton dracin setelah pulang kerja untuk bersantai.

Ada juga yang mengikuti drakor karena ingin ikut merasakan perjalanan para tokohnya. Sementara itu, penonton drama AI mungkin awalnya tertarik karena teknologinya, tetapi akan terus menonton kalau ceritanya memang menarik.

Platform dan AI akan terus mengubah cara cerita dibuat dan sampai kepada penonton. Tapi kebutuhan kita sebagai penonton tidak banyak berubah.

Kita tetap ingin tahu apa yang diinginkan tokoh, apa yang menghalangi mereka, dan mengapa kita perlu peduli. Ceritanya bisa datang dari China, Korea, atau dibuat dengan bantuan AI.

Selama tokohnya terasa hidup dan ceritanya membuat kita ingin tahu kelanjutannya, perbedaan bahasa dan teknologi tidak lagi terasa begitu jauh.

Source: Netflix - What We Watched the First Half of 2026. https://about.netflix.com/en/news/what-wewatched-the-first-half-of-2026

Xinhua - China"s micro-drama boom meets AI as industry shifts toward https://english.news.cn/20260421/478dab52b4a147ae800b2dbb64bf7626/c.html

University of Minnesota - Narrative Paradigm theory. https://open.lib.umn.edu/commpractice/chapter/narrative-paradigm-theory/.

Boyd, Blackburn, dan Pennebaker (2020) - The Narrative Arc. https://research.lancasteruniversity.uk/en/publications/the-narrative-arc-revealing-core-narrative-structures-through-tex.

University of Nevada, Reno - media effects theories.https://unr.pressbooks.pub/intromediasociety/chapter/2-2/