Zivilgesellschaftliche und politische Akteure in der österreichischen Tagespresse 2016-2021
Bibliographic record
Abstract
Wie häufig wird über Zivilgesellschaftliche Bewegungen in österreichischen Tageszeitungen berichtet? Wie verhält sich das zu den politischen Parteien? Dazu haben Julia Litofcenko und Michael Meyer fast 260.000 innenpolitische Artikel von neun österreichischen Tageszeitungen analysiert. Die Innenpolitik-Beiträge aller Zeitungen stammen aus dem Archiv der APA (nicht inkludiert werden konnte die Gratiszeitung Österreich, weil sie den Zugang über das APA-Archiv gesperrt hat). Neben den im Nationalrat vertretenen Parteien wurde die Berichterstattung über die Hilfe für Geflüchtete, die Klimabewegung, die Identitären und die Impfkritiker*innen analysiert. Dabei zeigt sich zum einen, dass diese Bewegungen deutlich weniger Raum bekommen als die klassischen Parteien, deren Medienpräsenz proportional zu ihrer politischen Stärke ist. Über Regierung wird mehr berichtet als über die Opposition. Das Sentiment-Umfeld ist dabei sehr unterschiedlich: Besonders negativ ist die Tonalität der Berichterstattung in Zusammenhang mit den Impfgegner*innen und Identitären. Auch die FPÖ bewegt sich mit ihren Themen in einem negativ gefärbten Berichtsumfeld. Bei den Parteien ist die Konnotation in der Berichterstattung wie folgt: Grundsätzlich sind die Grünen am positivsten, die FPÖ am negativsten konnotiert. Nur in der Gratiszeitung Heute ist die SPÖ am positivsten konnotiert. Im Bericht finden sich detaillierte Analysenzu Unterschieden im Zeitablauf und zwischen den einzelnen Tageszeitungen.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.005 |
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".