Methode

 
Wie leest en kijkt wat in de krant, op televisie en online? Welke politici weten hun weg naar de media het gemakkelijkst te vinden en met welke onderwerpen? En heeft dat invloed op wat er in het stemhokje gebeurt bij de Tweede Kamerverkiezingen 2017? Dit onderzoeken de media-onderzoekers van MediaPolitiek in opdracht van het Stimuleringsfonds voor de Journalistiek (SVDJ). We updaten de site dagelijks met nieuwe analyses en inzichten.
 
Op zoek naar actuele feitjes en cijfers over de stand van het politieke nieuws?
  • Toppers op Twitter. Wie heeft de meeste volgers en wie weet ze vast te houden?
  • Facebook-fanaten. Welke partijleiders worden het meest geliked, geshared of ge-angry’d?
  • Post van de week. Welke politieke social media post veroorzaakte per week de meeste reuring?
  • Issues van de week. Welke onderwerpen stonden per week centraal op tv, in de krant en online?
  • In het hoofd van de kiezer. Gesprekken met kiezers op straat over hun nieuwsconsumptie
 
Op zoek naar analyses, achtergronden en doorleesmateriaal?
  • Welke nieuwsbronnen zijn populair onder verschillende type kiezers?
  • Over welke issues wordt nieuws gebracht en is er onderscheid tussen mediabronnen?
  • Op welke issues profileren de politieke partijen zich het sterkst?
  • In hoeverre krijgen politieke partijen hun issues in het nieuws?
  • Welke issues spelen de hoofdrol in de verkiezingsstrijd en verandert dit over tijd?
  • Wat voor effect heeft het raadplegen van nieuwsbronnen op specifieke kiezersgroepen?
  • Hoe snel verspreidt nep-nieuws zich en op welke manier?
  • Hoe kijken kiezersgroepen naar de waarde van nieuws, betrouwbaarheid en impact van nieuws?
 
Download hier een gedetailleerde uitleg van de opzet van het onderzoek. 
 
Icon Onderzoeksopzet (395,8 KB)
 

De stappen in het verkiezingsonderzoek worden uitgevoerd door middel van verschillende methodes: online survey middels Kieskompas-stemhulp tijdens de campagne, panelonderzoek onder een grote groep kiezers voorafgaand en gedurende de campagne, automatische inhoudsanalyse van het campagne-nieuws in traditionele en nieuwe media en diepte-interviews met verschillende groepen kiezers.

 

Gedetailleerde toelichting methode

 

Dataverzameling

We verzamelen alle politieke berichtgeving vanaf 1 januari 2017. Dit betekent al het nieuws waarin een van de partijen en/of de lijsttrekkers genoemd worden. Er worden drie corpora van media geanalyseerd (zie tabel 1):

 
1. Twitter data wordt verzameld in samenwerking met BuzzCapture/BrandMonitor;
2. Facebook data wordt verzameld via de API van Facebook;
3. Inhoud van traditionele media (Kranten, radio en TV) door MediaDistillery (met nieuwe technieken om ook visuele/video en audio data te  ‘scrapen’), aangevuld met de data die dagelijks al worden verzameld.

 

Schermafbeelding 2017-02-21 om 15.46.08.png


Op basis van verschillende vragenrondes in het panel zullen we vaststellen welke offline media-bronnen en online websites worden geraadpleegd door de diverse groepen burgers in de samenleving. Deze zullen ook worden ‘gescraped’ door LJS Nieuwsmonitor. Indien nodig worden deze bronnen aangevuld met online platforms die specifieke niche-groepen bezoeken.
 

Panelonderzoek

Voorafgaand aan de campagne voor de Tweede Kamer wordt het panel van Kieskompas, bestaande uit 120.000 personen waarvan een kwart jonger dan 24 jaar, gevraagd naar hun mediagebruik, steun voor de democratische processen en instituties en mate van politiek ongenoegen. Tijdens de verkiezingscampagne (vanaf januari tot en met 15 maart), en direct na de verkiezingen, zal hen worden gevraagd naar hun mediagebruik, hun democratische denkbeelden, politieke opinies, emoties en natuurlijk hun partijvoorkeur. Op basis van deze gegevens kunnen we nauwkeurig in kaart brengen in hoeverre de pluriformiteit en frequentie het mediagebruik nu daadwerkelijk verschilt tussen de diverse bevolkingsgroepen en welk effect dit heeft op hun democratisch burgerschap. Daarnaast kunnen we in kaart brengen in hoeverre de berichtgeving van de diverse media effect hebben op de politieke denkbeelden van de diverse groepen in de samenleving en in hoeverre dit ook van invloed is op hun stemgedrag.

 

Automatische inhoudsanalyse

De inhoud van de verschillende media zal worden geanalyseerd door middel van diverse technieken van automatische inhoudsanalyse. Een extensieve, gespecialiseerde computerinfrastructuur genaamd AmCAT (Amsterdam Content Analysis Toolkit) vormt hierbij de basis (Van Atteveldt 2008).
 

Bottom-up topic modelling

 
Deze methode bestaat uit een automatische, exploratieve analyse van het vocabulaire en de frames die gebruikt worden in de onderzoeksdata. Hiervoor maken we gebruik van de Latent Dirichlet Analysis (LDA). De methode werkt als volgt. Alle teksten worden in de computer geladen. De computer bekijkt per artikel/item hoe vaak een woord voorkomt en maakt een woordenlijst per artikel. Deze woordenlijst wordt gereduceerd tot een lijst van lemma’s (woordstammen). Per lemma wordt bekeken hoe vaak het voorkomt in het artikel. De computer berekent vervolgens welke woorden vaak samen voorkomen in de artikelen. Deze zogenaamde clustering is te vergelijken met factoranalyse. De gevonden woorden vormen samen een cluster, oftewel een (deel)onderwerp, in de berichtgeving.
Tevens wordt deze analyse gebruikt voor het construeren van een begrippenkader waarmee specifiekere analyses top down kunnen worden uitgevoerd. Dit begrippenkader zal ook worden aangevuld met uitkomsten uit de diepte-interviews die worden gehouden voorafgaand en tijdens de verkiezingscampagne.
 

Top-down analyse

 
Een begrippenkader vormt het uitgangspunt bij een automatische inhoudsanalyse. Voor elk concept uit het begrippenkader worden search strings opgesteld waarbij de uitkomsten van de bottom-up analyse worden gebruikt als input. Het opstellen van de search strings bestaat uit het formuleren van trefwoorden, met synoniemen en extra condities. De search strings kunnen ook worden gebruikt om verhaalstructuren te traceren in de berichtgeving. Alle search strings worden iteratief gecontroleerd en aangevuld tot voldoende betrouwbaarheid wordt bereikt.
De uitkomsten van deze beide analyses geven een duidelijk inzicht in de het voorkomen van elk van de actoren, (deel)onderwerpen  en verhaalstructuren in elk van de artikelen of nieuwsitems uit de populatie. Op basis van deze gegevens kunnen we verder analyseren in hoeverre deelonderwerpen, verhaalstructuren, stakeholders etc voorkomen over tijd en in de verschillende media(groepen).
 

Diepte-interviews

Voor een reconstructie-analyse van de invloed van de media op het stemgedrag van de kiezers zullen we van de verschillende groepen uit de samenleving steeds een aantal diepte-interviews houden over de afgelopen verkiezingscampagne en met name het nieuws zoals zij hebben gevolgd en beleefd. In de diepte-interviews wordt mensen gevraagd naar hun gedrag ten aanzien van hun nieuwsconsumptie en –voorkeuren, maar wordt ook gekeken naar welke overtuigingen en aannames hier achter schuil lijken te gaan. Vindt men zelf dat ze op zoek gaan naar nieuws dat afwijkt van hun eigen belevingswereld? Waarom wel of waarom niet? Zien zij zelf het belang in van pluriformiteit in berichtgeving? En in hoeverre stroken hun overtuigingen met hun gedrag?
 
Het resultaat van deze interviews is inzicht in:
 
  1. redenen om deze media te volgen
  2. meningen over deze media en hun berichtgeving
  3. redenen om andere media te negeren of juist toch op te zoeken
  4. de issues die men noemt als doorslaggevend voor hun stemgedrag en in hoeverre zij vinden dat de politiek deze issues succesvol aanpakt of kan aanpakken
  5. emoties die worden geuit t.a.v. democratische rechtsstaat en de genoemde issues
  6. wat men ervaart bij de verschillende manieren van berichtgeving (verschillende media-vormen en stijlen van verslaggeving (van extreem emotioneel tot heel zakelijk) en wat dit met hen doet

Onze partners