In den drei Wochen seit der Wahl hat sich die politische Berichterstattung verdoppelt und die voreingenommene Einstufung verdreifacht [OC]

Einige von euch erinnern sich vielleicht an meine früherer Beitrag über Fil-Qosor, das lokale Nachrichtenprojekt, das ich aufgebaut habe. Ich teile jetzt einige Daten daraus, da der Wahlzyklus einige Wochen Zeit hatte, da die Verschiebung um den 27. April stärker war, als ich erwartet hatte.

Jeder Artikel, der in Fil-Qosor erscheint, wird nach Thema getaggt und erhält eine Bias-Level-Bewertung zwischen NIEDRIG, MITTEL und HOCH, basierend darauf, wie Nachrichtenmedien über dieselbe Geschichte berichten und wie sich ihre Gestaltung unterscheidet. Vergleich der 22 Tage vor dem Aufruf der Kampagne mit den 22 Tagen seitdem:

• Artikel mit dem Tag „Politik“: 30,1 % → 67,3 % der Gesamtberichterstattung
• Artikel mit mittlerem oder hohem Bias-Level: 8,6 % → 24,1 %
• Artikel mit einem HOHEN Bias-Level: 0 → 7

Was auffiel, war eher die Geschwindigkeit als das Ausmaß des Wandels. In der Woche vom 20. April machte die Politik 31 % der indexierten Berichterstattung aus, und in der Woche, in der die Kampagne aufgerufen wurde, waren es 81 %. Die Aktie ist seither in keiner der Wochen wieder auf das Niveau vor der Kampagne zurückgefallen.

Der Bias-Level ist Fil-Qosors eigene Klassifizierung, die sich aus der Divergenz zwischen den indizierten Verkaufsstellen ergibt, und stellt kein Urteil über eine einzelne Verkaufsstelle dar. Die Methodik wird unter erklärt Wie in Kürze funktioniertund der zugrunde liegende Datensatz kann von heruntergeladen werden Datentransparenz Seite, wenn jemand die Zahlen in diesem Beitrag selbst reproduzieren möchte.

Veröffentlichen Sie dies jetzt und nicht kurz vor der Wahl, da diese Art von Daten den Eindruck vermittelt, dass sie versuchen, das Ergebnis zu beeinflussen, je näher der Wahltag rückt.

Die meisten Menschen in Malta spürten, dass sich der Nachrichtenzyklus über Nacht änderte, als die Kampagne aufgerufen wurde. Es war immer noch beeindruckend zu sehen, wie es so sauber in den Daten landete.