Masterarbeit, 2023
114 Seiten, Note: 2,3
Die Masterarbeit untersucht die Veränderung der Berichterstattung deutscher Leitmedien in der Corona-Krise. Sie analysiert, ob und in welcher Weise sich die Mediensprache im Zeitraum der Pandemie im Vergleich zu den Jahren davor verändert hat. Der Fokus liegt dabei auf der Neutralität der Berichterstattung.
Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die die Forschungsfrage und den Aufbau der Arbeit erläutert. Im zweiten Kapitel wird der Medienbegriff definiert und das Konzept der Medienwirkung vorgestellt. Anschließend wird die Medienkrise in Deutschland beleuchtet. Das dritte Kapitel beschreibt das methodische Vorgehen, wobei die Auswahl der Untersuchungsgegenstände, die Festlegung des Zeitraums und die Verwendung der Sentiment-Analyse erläutert werden. Im vierten Kapitel werden die rechtlichen Aspekte der Datenerhebung und -analyse im Kontext des Urheberrechts dargestellt. Das fünfte Kapitel widmet sich dem Webscraping, der Methode zur automatisierten Datenerhebung aus den Archiven der Leitmedien. Im sechsten Kapitel wird die Sentiment-Analyse mit dem Lexikon GerVader erläutert und die Ergebnisse anhand ausgewählter Beispiele vorgestellt. Das siebte Kapitel zeigt die Visualisierung der Daten mit Hilfe von Plots und Wordclouds. Im achten Kapitel werden die Ergebnisse der Sentiment-Analyse anhand von Grafiken und statistischen Kennzahlen präsentiert. Abschließend werden die Hypothesen überprüft und ein Fazit gezogen, das die Ergebnisse der Arbeit zusammenfasst und einen Ausblick auf weitere Forschungsfragen gibt.
Medien, Medienwirkung, Medienkrise, Sentiment-Analyse, GerVader, Wordclouds, Polarisierung, Coronapandemie, Leitmedien, Deutschland, Journalismus, Neutralität, Statistische Kennzahlen, Hypothesen.
Die Arbeit untersucht mittels Sentiment-Analyse, ob die Berichterstattung deutscher Leitmedien an Neutralität verloren hat und ob dies den Unmut der Bürger erklärt.
Untersucht wurden ausgewählte Leitmedien wie die Bild-Zeitung, die FAZ, der Spiegel und die Süddeutsche Zeitung.
GerVader ist ein lexikonbasiertes Tool für Natural Language Processing (NLP), das speziell zur Sentiment-Analyse deutschsprachiger Texte eingesetzt wird.
Webscraping wurde genutzt, um automatisiert Online-Zeitungsartikel aus einem Zeitraum von 5,5 Jahren für die Analyse zu sammeln.
Die Arbeit nennt Vertrauensverlust, sinkende Qualität, Missmanagement der Verlage und den Wandel im Medienkonsum als zentrale Faktoren.
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