Themen-spezifische komparative Visualisierung von Wortverwendungen zwischen Nachrichtenmedien

Abstract

In Zeiten immer größer werdender Informationsflut aus aller Welt wird Nachrichtenmedien immer wieder fehlende Neutralität bei ihrer Berichterstattung vorgeworfen. Wie kann die Beeinflussung der Berichterstattung, falls diese vorliegt, erkannt und nachgewiesen werden, ohne komplizierte und aufwendige Analysen der Daten durchführen zu müssen? In dieser Arbeit ging es darum ein Konzept und einen Prototypen zu entwickeln, der für definierte Themen oder Suchwörter eine automatisierte Auswertung der Daten von verschiedenen Nachrichtenmedien vornimmt. Aus diesen verarbeiteten Daten sollen Ergebnisse entstehen, mit deren Hilfe anhand der Visualisierung deutliche Unterschiede bei den Nachrichtenmedien für Wortverwendungen sichtbar werden und durch die Nutzer daraufhin ein Framing Bias nachgewiesen werden kann. Anhand der Ergebnisse zu den in der Arbeit genannten Anwendungsfällen kann gesagt werden, dass der Prototyp für die Erkennung von Frames verwendet werden kann, je nach Thema und Datensatz können die Ergebnisse besser oder schlechter ausfallen. Bei großen Datensätzen können Unterschiede in der Masse verloren gehen, durch eine spezifischere Definition des Themas und Zeitraums, sowie der anderen Parameter kann das Ergebnis verbessert werden.