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Methodik

Methodik v1.0 — Provisorisch

Diese Methodik wird kontinuierlich auf Basis empirischer Daten verfeinert. Alle Änderungen werden versioniert und dokumentiert.

Wie das Rating funktioniert

Jeder analysierte Artikel eines Medienportals erhält einen individuellen Score. Die Artikel-Scores werden zu einem Gesamtrating für das Portal aggregiert. Der gesamte Prozess ist vollautomatisiert — ohne redaktionelle Einflussnahme oder portalspezifische Gewichtung.

1. Artikel-Score: Vier-Faktor-Modell

Jeder Text wird auf über 30 Überzeugungstechniken in 9 Kategorien analysiert. Der Score (0-100) setzt sich aus vier gewichteten Komponenten zusammen:

Dichte

max. 40 Punkte

Misst die Häufigkeit erkannter Techniken pro 100 Wörter. Verwendet logarithmische Skalierung (Zipf-Verteilung), sodass die ersten Techniken stärker ins Gewicht fallen als weitere Häufungen.

Intensität

max. 35 Punkte

Kombiniert den Schweregrad jeder Technik (gering/mittel/hoch) mit der Kategorie-Relevanz und der Position im Text. Techniken am Anfang und Ende eines Textes werden leicht stärker gewichtet (Primacy-Recency-Effekt).

Abdeckung

max. 15 Punkte

Misst die Vielfalt der eingesetzten Techniken mittels Shannon-Entropie. Ein Text, der viele verschiedene Kategorien nutzt, erhält einen höheren Abdeckungs-Score als einer, der nur eine Technik wiederholt.

Zusammenwirken

max. 10 Punkte

Erfasst Verstärkungseffekte, wenn mehrere Techniken in derselben Textpassage gemeinsam auftreten. Die Verstärkung wächst exponentiell mit der Gruppengröße.

Normalisierung

Der Roh-Score (0-100) wird mit einer Sigmoidfunktion transformiert: Score = 100 × (1 − e^(−Roh/50)). Dies erzeugt abnehmende Grenzwerte an den Extremen — ein moderater Anstieg der Techniken wirkt sich stärker aus als ein weiterer Anstieg bei bereits hoher Dichte.

2. Portal-Rating: Aggregation

Einzelne Artikel-Scores werden zum Gesamtrating eines Medienportals zusammengefasst:

1

Quellengewichtung

Jede Analyse erhält ein Vertrauensgewicht basierend auf der Quelle: Registrierte Nutzer (1.0), Automatisiert (0.8), Anonym (0.7), Seed-Daten (0.5).

2

Getrimmter Mittelwert

Bei 10 oder mehr Analysen werden die oberen und unteren 10 % der Scores ausgeschlossen, um Ausreißer-Resistenz zu gewährleisten. Unter 10 Analysen fließen alle Datenpunkte ein.

3

Invertierung

Der Composite-Score wird invertiert: Composite = 100 − Durchschnitt. Weniger erkannte Techniken = höherer Score = besseres Rating.

4

Vorläufig-Markierung

Ratings mit weniger als 10 Analysen werden als ‚vorläufig' gekennzeichnet, um auf die begrenzte Datenbasis hinzuweisen.

3. Bewertungsskala

Der Composite-Score wird einer Buchstabennote zugeordnet. Die Schwellenwerte sind so kalibriert, dass der B-Bereich — in dem die meiste Differenzierung stattfindet — den breitesten Bereich erhält.

GradeCompositeAvg. TechniquesBedeutung
A+≥ 97≤ 3 %Keine Überzeugungstechniken erkannt
A≥ 92≤ 8 %Nahezu frei von Überzeugungstechniken
A-≥ 85≤ 15 %Sehr wenige Überzeugungstechniken
B+≥ 78≤ 22 %Leichte Überzeugungstechniken
B≥ 72≤ 28 %Moderate Überzeugungstechniken
B-≥ 65≤ 35 %Merkliche Überzeugungstechniken
C+≥ 55≤ 45 %Deutliche Überzeugungstechniken
C≥ 46≤ 54 %Starke Überzeugungstechniken
C-≥ 38≤ 62 %Sehr starke Überzeugungstechniken
D≥ 18≤ 82 %Überwiegend persuasiv
F< 18> 82 %Fast vollständig persuasiv

4. Trend-Berechnung

Für jedes Portal werden 7-Tage- und 30-Tage-Trends berechnet. Diese vergleichen den quellengewichteten Durchschnitt der jüngsten Analysen mit dem aktuellen Composite-Score. Ein positiver Trend bedeutet Verbesserung (weniger Techniken erkannt), ein negativer bedeutet Verschlechterung.

5. Neutralitätsprinzipien

  • Vollautomatisiert — keine redaktionelle Einflussnahme auf Scores oder Ratings
  • Keine portalspezifische Gewichtung — jede Analyse wird identisch verarbeitet
  • Keine Vorannahmen — die Methodik bevorzugt oder benachteiligt kein Portal, unabhängig von dessen Ausrichtung oder Reputation
  • Nachvollziehbar — jedes Rating lässt sich auf die zugrundeliegenden Einzelanalysen zurückverfolgen
  • Versioniert — Methodikänderungen werden dokumentiert und veröffentlicht

6. Wissenschaftliche Grundlagen

Der Scoring-Algorithmus basiert auf etablierten Forschungsansätzen:

  • Propaganda-Analyse (Institute for Propaganda Analysis, 1937-1942) — Taxonomie der Überzeugungstechniken
  • Shannon-Informationstheorie (1948) — Entropie-basierte Diversitätsmessung
  • Psycholinguistik (Weber-Fechner, Zipf) — Logarithmische Wahrnehmungsskalierung
  • Gedächtnisforschung (Ebbinghaus, 1885) — Primacy-Recency-Effekte
  • Medienanalyse (Herman & Chomsky, 1988) — Propagandamodell und Framing

7. Rekalibrierung

Die aktuelle Bewertungsskala (v1.0) basiert auf domänengestützten Schätzungen. Sobald ausreichend empirische Daten vorliegen (Ziel: 500+ Analysen, 50+ Portale), wird die Skala auf Basis der tatsächlichen Score-Verteilung rekalibriert. Jede Rekalibrierung wird als neue Methodikversion veröffentlicht mit vollständigem Änderungsprotokoll.