Leijonia rahalla tai ilmaiseksi : mediakonseptianalyysi jääkiekon MM-kisoista 2013 MTV3-kanavalla
Bibliographic record
Abstract
Jääkiekon MM-kisat ovat suosittu tapahtuma, jota katsoo televisiosta vuosittain Suomen otteluiden osalta miljoonasta kahteen miljoonaa suomalaista. MM-kisojen lähetysoikeudet siirtyivät MTV3:lle vuodeksi 2012, ja vuonna 2013 kanava lähetti toisen kerran MM-kisat. Yhteiskunnallisesti merkittävien tv-tapahtumien listan vuoksi MTV3 joutui lähettämään Suomen ottelut sekä kisojen ratkaisuottelut ilmaisella kanavalla, vaikka pyrki muuten toimimaan maksukanavapainotteisesti. Tässä pro gradu -tutkielmassa tarkastelen vuoden 2013 MM-kisoja Merja Helteen kehittäämn mediakonseptin käsitteen avulla. Analyysin lähtökohtana on Helteen vuonna 2010 julkaistu väitöskirja Toimitustyö muutoksessa. Analysoin mediakonseptin avulla sekä verkossa että televisiossa julkaistua materiaalia MM-kisoista. Käsittelyssä oli verkossa julkaistuja uutisia, ilmaisen kanavan Tulosruutu-lähetyksiä sekä maksukanavan ottelulähetykset kolmesta Suomen pelaamasta pelistä. Lisäksi taustoittavana materiaalina käytin MM-kisoja koskevia artikkeleita. Keskeisinä päätelminä esitän, että MTV:n MM-kisojen ympärille rakentui mediakonsepti, joka oli oletukseni mukaisesti vahvasti Suomi-keskeinen, mutta tarvittaessa myös kriittinen Suomen maajoukkuetta kohtaan. MTV rakensi tuotettaan harvojen ruutukasvojen varaan. Eräs keskeinen ero ilmaisen ja maksullisen aineiston välillä oli se, että maksullisella puolella sai kuulla Antero Mertarannan selostusta. Ilmaisella puolella myös studio-osuudet jäivät lyhyemmiksi. Eri välineitä MTV hyödynsi siten, että verkossa luotettiin nopeuteen, maksullinen kanava kattavuuteen ja Tulosruutua ilmaisella puolella käytettiin ennen kaikkea päivän tapahtumien kertaamiseen. Lisäksi MTV käytti sosiaalista mediaa.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.089 | 0.027 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".