{"id":30158,"date":"2023-08-18T22:12:21","date_gmt":"2023-08-18T20:12:21","guid":{"rendered":"https:\/\/pwiweb.uzh.ch\/wordpress\/?p=30158"},"modified":"2024-10-14T21:06:21","modified_gmt":"2024-10-14T19:06:21","slug":"schweizer-skimeisterinnen-und-skimeister-ueberzeugen-sowohl-auf-der-piste-als-auch-in-den-medien","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pwiweb.uzh.ch\/wordpress\/blog\/2023\/08\/18\/schweizer-skimeisterinnen-und-skimeister-ueberzeugen-sowohl-auf-der-piste-als-auch-in-den-medien\/","title":{"rendered":"Schweizer Skimeisterinnen und Skimeister \u00fcberzeugen sowohl auf der Piste als auch in den Medien"},"content":{"rendered":"\n

SkifahrerInnen stehen in der Schweiz st\u00e4ndig in den Schlagzeilen. Eine Analyse von 35’701 Medienberichten enth\u00fcllt ein Gender-Gap: Mehr Artikel widmen sich M\u00e4nnern als Frauen. Interessanterweise entsprechen aber die Beschreibungen der SportlerInnen nicht den g\u00e4ngigen Geschlechterklischees.<\/em><\/p>\n\n\n\n

\u00abStarke Leistungen \u2013 unsichtbare Frauen\u00bb ist eine Realit\u00e4t f\u00fcr viele Sportlerinnen. Trotz globaler Fortschritte und der sich wandelnden Wahrnehmung, dass Sport nicht mehr ausschliesslich eine M\u00e4nnerdom\u00e4ne ist, sind weibliche Athletinnen immer noch benachteiligt, unter anderem hinsichtlich ihrer Medienpr\u00e4senz. Untersuchungen<\/a> zeigen, dass sich \u00fcber 85 % der Artikel auf m\u00e4nnliche Sportler konzentrieren [1]. Zudem werden Sportlerinnen durch Stereotypisierung immer noch als das \u00abandere\u00bb Geschlecht dargestellt [2]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Skifahrerinnen geniessen, verglichen mit anderen Sportlerinnen, deutlich mehr mediale Aufmerksamkeit, und zwar so sehr, dass in den Wintermonaten der Frauenanteil in der gesamten Sportberichterstattung deutlich ansteigt [3]<\/a>. Doch \u00abbesser\u00bb bedeutet nicht automatisch \u00abgut\u00bb. Es stellt sich die Frage: Gibt es auch geschlechtsspezifische Unterschiede in der Berichterstattung des alpinen Skisports?<\/p>\n\n\n\n

Eine Analyse der Medienberichterstattung \u00fcber den alpinen Skisport zeigt, dass ein Gender-Gap besteht, da die Mehrheit der ver\u00f6ffentlichten Artikel \u00fcber M\u00e4nner berichtet. Allerdings entsprechen die Begriffe, die zur Beschreibung erfolgreicher SkifahrerInnen verwendet werden, nicht unbedingt den geschlechtsspezifischen Stereotypen. Der Fokus der Datenanalyse liegt auf den SkimeisterInnen der letzten 20 Jahren, bestehend aus 42 M\u00e4nnern und 46 Frauen [4]<\/a> [5]<\/a>. Zur Vereinfachung wird im Folgenden der Begriff SkifahrerIn gleichgesetzt mit SkimeisterIn. F\u00fcr die Analyse wurden 35’701 Beitr\u00e4ge aus 30 Schweizer Medien im Zeitfenster von 2003-2023 untersucht [6]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

In den schweizerischen Medien wird h\u00e4ufiger \u00fcber Skifahrer als \u00fcber Skifahrerinnen berichtet<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Im Bereich des alpinen Skisports l\u00e4sst sich feststellen, dass die Schweizer Medien in den letzten 20 Jahren insgesamt h\u00e4ufiger \u00fcber die Skifahrer als \u00fcber die Skifahrerinnen berichtet haben. 51 % der Artikel handeln ausschliesslich von m\u00e4nnlichen Skimeistern, w\u00e4hrend Skimeisterinnen in 35 % der Artikel auf sich vereinigen. In 14 % der Artikel finden beide Geschlechter Erw\u00e4hnung. Vergleicht man nun die Artikel, die entweder Frauen oder M\u00e4nner im Skisport thematisieren, zeigt sich ein Gender-Gap von 16 %.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 1<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Abbildung 2 zeigt die zeitliche Entwicklung des Gender-Gaps seit 2003. Der Unterschied variiert zwar \u00fcber die Zeit, aber eine abnehmende Tendenz ist nicht zu erkennen. Ein m\u00f6glicher Grund daf\u00fcr k\u00f6nnte sein, dass die m\u00e4nnlichen Athleten international oft besser abschnitten. Im alpinen Skiweltcup konnten Frauen nur in den Jahren 2013, 2014, 2016, 2017 und 2018 mehr Top-10-Platzierungen erreichen als M\u00e4nner [7]<\/a>. Bez\u00fcglich der Erstrangplatzierungen waren Frauen in den Jahren 2006, 2014, 2015, 2016, 2017 und 2021 st\u00e4rker als M\u00e4nner. In genau diesen Jahren ist der Geschlechterunterschied in der medialen Repr\u00e4sentation nicht mehr so deutlich. Dennoch bleibt 2016 das einzige Jahr, in dem mehr \u00fcber Frauen als \u00fcber M\u00e4nner berichtet wurde. Die Differenz fiel jedoch eher gering aus mit nur 6 % mehr Artikeln \u00fcber Skimeisterinnen. In diesem Jahr gewann Lara Gut-Behrami die grosse Kristallkugel. Ein Erfolg, den die Medien auch Jahre sp\u00e4ter in Erinnerung rufen [8]<\/a> [9]<\/a>. Das Beispiel von Lara Gut zeigt, dass einzelne SportlerInnen die Medienberichterstattung stark pr\u00e4gen k\u00f6nnen, sei es durch ihre Leistungen oder Pers\u00f6nlichkeit.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 2<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Schweizer SkifahrerInnen sind laut Medien erfolgreich und FavoritInnen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Anhand des Wortschatzes der gebraucht wird, um SportlerInnen zu beschreiben, k\u00f6nnen die geschlechtsspezifische Unterschiede weiter analysiert werden. Inspiriert von der Exploristas-Studie<\/a> wurden Adjektive ausgew\u00e4hlt, welche typischerweise SportlerInnen in den Medien zugeschrieben werden [3]. Abbildung 3 setzt f\u00fcr jedes Geschlecht die zugewiesenen Adjektive in Relation zueinander. Summiert man die Prozentzahlen der Attribute f\u00fcr jedes Geschlecht, erh\u00e4lt man 100 % der diesem Geschlecht zugewiesenen W\u00f6rter. Von den gew\u00e4hlten Adjektiven ist \u00aberfolgreich\u00bb am pr\u00e4sentesten, sowohl bei M\u00e4nnern mit 47 % wie auch bei Frauen mit 53 %. \u00abBescheiden\u00bb kommt mit 13 % bei Frauen und 15 % bei M\u00e4nnern an zweiter Stelle. Bei den Athleten taucht \u00abaggressiv\u00bb mit 9 % am drittmeisten auf. Bei den Athletinnen kommen \u00abaggressiv\u00bb und \u00abselbstbewusst\u00bb mit 6 % an der dritten Stelle. Aggressivit\u00e4t ist eine verbale Charakterisierung, die stereotypischerweise M\u00e4nnern zugeschrieben wird. \u00abFair\u00bb wird \u00f6fter den Skifahrern zugeschrieben. Die weiteren Attribute finden seltener Anwendung und zeigen keine gr\u00f6sseren geschlechtsspezifischen Unterschiede. Bei beiden Geschlechtern werden die negativen Eigenschaften wie \u00abdumm\u00bb, \u00abunfair\u00bb, \u00abfaul\u00bb und \u00abnaiv\u00bb viel seltener als die positiven Merkmale verwendet.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 3<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Nicht nur Adjektive, sondern auch Substantive k\u00f6nnen viel aussagen. Anhand von Keyness-Analysen wurden elf aussagekr\u00e4ftige W\u00f6rter ausgew\u00e4hlt, welche in Abbildung 4 aufgef\u00fchrt sind. Die Darstellung zeigt, wie oft diese Bezeichnungen in der unmittelbaren N\u00e4he der Namen der SkifahrerInnen vorkommt. Bei beiden Geschlechtern heben sich \u00abFavoritIn\u00bb, \u00abSpezialistIn\u00bb und \u00abLeaderIn\u00bb von den anderen ab. \u00abFavoritIn\u00bb und \u00abSpezialistIn\u00bb tritt h\u00e4ufiger bei den M\u00e4nnern auf. \u00abLeaderIn\u00bb andererseits ist bei den Frauen pr\u00e4senter als bei den M\u00e4nnern, was den geschlechtsspezifischen Stereotypen widerspricht. An vierter Stelle bei den M\u00e4nnern steht die Bezeichnung \u00abHeldIn\u00bb, welche bei den Frauen erst an der sechsten Stelle liegt. Demnach werden Skifahrer h\u00e4ufiger als Helden beschrieben als Skifahrerinnen. Skifahrerinnen werden aber h\u00e4ufiger als Dominatorinnen beschrieben.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 4<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Ein Gender-Gap aber wenig Klischees<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die vorliegende Analyse zeigt, dass die Medien h\u00e4ufiger \u00fcber M\u00e4nner als \u00fcber Frauen berichten, auch wenn im Vergleich zu anderen Sportarten der Gender-Gap im alpinen Skisport geringer ausf\u00e4llt. Was die Sprache betrifft, so werden sowohl Frauen als auch M\u00e4nner sehr positiv und mit kraftvollen W\u00f6rtern beschrieben. Begriffe zur Beschreibung erfolgreicher SkifahrerInnen entsprechen meist nicht den geschlechtsspezifischen Stereotypen. Kommen dennoch stereotypische Bezeichnungen vor, lassen sich diese mit Humor kontern. Auf die Frage der Schweizer Illustrierten<\/a>, ob sie eine Leaderin, eine Zicke oder ein Goldschatz sei, antwortete Lara Gut-Behrami \u00abIch wurde Lara getauft\u00bb [10].<\/p>\n\n\n\n

Referenzen<\/strong>

[1] Katsarova, I. (2019). Gender equality in sport: Getting closer every day, EPRS: European Parliamentary Research Service, Belgium. CID: 20.500.12592\/d5g7rz, https:\/\/policycommons.net\/artifacts\/1335190\/gender-equality-in-sport\/1941491\/<\/a>[14.06.2023]

[2] Jorid Hovden, J. & von der Lippe,G. (2019). The gendering of media sport in the Nordic countries. Sport in Society, 22:4, 625-638, DOI: 10.1080\/17430437.2017.1389046

[3] Rundfunk und Telekom Regulierungs-GmbH. (2021). Genderbalance in der Sportberichterstattung? Studie \u00fcber Pr\u00e4senz & Inszenierung von Sportlerinnen und Sportlern in \u00f6sterreichischen Medien (Jahresstudie 2019\/2020). Exploristas, https:\/\/www.exploristas.at\/die-studie\/<\/a> [15.05.2023]

[4] Liste der Schweizer Meister im alpinen Skisport (n.d.). Wikipedia, https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Liste_der_Schweizer_Meister_im_alpinen_Skisport<\/a>[01.04.2023]

[5] Resultate (n.d.). Swissski,  https:\/\/www.swiss-ski.ch\/resultate<\/a>[01.04.2023]

[6] Swissdox@LiRI (n.d.). Linguistic Research Infrastructure (LiRI) & Schweizer Mediendatenbank (SMD), https:\/\/www.liri.uzh.ch\/en\/services\/swissdox.html<\/a> [08.03.2023]

[7] Statistics, Positions (n.d.). International Ski and Snowboard Federation (FIS), https:\/\/www.fis-ski.com\/DB\/general\/statistics.html?statistictype=positions&positionstype=nation-position&sectorcode=AL&seasoncode=&categorycode=WC&disciplinecode=&gendercode=W&competitornationcode=<\/a>[11.06.2023]

[8] n.d. (2021). Gut-Behrami so stark unterwegs, dass Erinnerungen an den Gesamtweltcup-Sieg wach werden. Watson, https:\/\/www.watson.ch\/sport\/ski\/811672739-ski-alpin-gut-behrami-so-stark-wie-beim-gesamtweltcup-sieg-2016<\/a>[11.06.2023]

[9] Hauri, R. (2023). Lara Gut-Behrami holt die Kristallkugel \u2013 und spricht \u00fcber R\u00fccktrittsgedanken. Tages-Anzeiger, https:\/\/www.tagesanzeiger.ch\/kroent-sich-gut-behrami-zur-koenigin-des-super-g-136116201102<\/a>[12.06.2023]

[10] Breitenstein, E. (2014). Leaderin? Zicke? Goldschatz? \u00abIch wurde Lara getauft!\u00bb. Schweizer Illustrierte, https:\/\/www.schweizer-illustrierte.ch\/stars\/schweiz\/ski-rennfahrerin-lara-gut-ueber-erfolg-zicke-olympia-sotschi-rolle-als-aussenseiterin<\/a> [15.06.2023]<\/p>\n\n\n\n

Daten, Methode und Validit\u00e4t<\/strong><\/strong><\/strong>

Die Daten stammen von Swissdox@Liri. Diese Datenbank umfasst Millionen publizierter Artikel aus einer Vielzahl von Schweizer Medien. F\u00fcr meine Analyse wurden alle deutschsprachigen Artikel zwischen 2003 und M\u00e4rz 2023 heruntergeladen. Anhand des Dictionary-Ansatzes wurden die Artikel \u00fcber Ski Alpin herausgefiltert. Daf\u00fcr wurde die Liste der Namen der SkimeisterInnen der letzten 20 Jahren (Kategorien: Abfahrt, Super-G, Riesenslalom, Slalom und (Super-)Kombination) verwendet. Um einen m\u00f6glichen Bias aufgrund lokaler Medien zu reduzieren, bei denen potenziell h\u00e4ufiger und positiver \u00fcber SkifahrerInnen ihrer Region berichtet wird, wurde das Mediensample weiter reduziert. Die gleichen Medien wie im \u00abJahrbuchs Qualit\u00e4t der Medien\u00bb vom Forschungszentrum \u00d6ffentlichkeit und Gesellschaft (f\u00f6g) plus Schweizer Illustrierte wurden miteinbezogen. Das Mediensample umfasst insgesamt 20 Print- und Online-Medien.

Da f\u00fcr das Filtern der Artikel zwei Dictionaries gebraucht wurden (ein f\u00fcr Frauen und ein f\u00fcr M\u00e4nner) konnten Variablen erstellt werden, die darauf hinweisen, ob ein Mann, eine Frau oder beide in einem Artikel vorkommen. Somit konnte die erste Abbildung, die zeigt wie viele Artikel Skimeisterinnen vs. Skimeister erw\u00e4hnen, geplottet werden. F\u00fcr die zweite Abbildung, in der der Anteil nach Jahr berechnet wurde, wurden die Artikel welche Frauen und M\u00e4nner gemeinsam zitieren entfernt (d.h. die Schnittmenge). Denn es k\u00f6nnte sein, dass trotz der Zitierung beider Geschlechter der Artikel haupts\u00e4chlich auf das eine Geschlecht fokussiert ist.

Bei der Durchf\u00fchrung der ersten Analysen wurde folgendes Problem ersichtlich: Es werden h\u00e4ufig weitere SkifahrerInnen erw\u00e4hnt, darunter auch Nicht-MeisterInnen oder AthletInnen aus anderen L\u00e4ndern. F\u00fcr die W\u00f6rterbasierte-Analyse stellt dies ein Problem dar, da auf Artikelebene nicht eindeutig festgestellt werden kann, ob eine Frau oder ein Mann beschrieben wird. Um diesbez\u00fcglich Pr\u00e4zision zu gewinnen, wurde anhand des Key-Word-in-Context-Ansatzes (KWIC) neue Datens\u00e4tze erstellt. Genauer heisst das, dass jeweils die 30 W\u00f6rter um den Namen der SkifahrerInnen selektiert worden sind (also 15 W\u00f6rter vorher und 15 W\u00f6rter nachher). Dementsprechend sind die Beobachtungen in den neuen Datens\u00e4tzen auf Erw\u00e4hnungsebene (d.h. jedes Mal, dass ein SkifahrerIn in einem Artikel zitiert ist). Die damit gewonnene Pr\u00e4zision rechtfertigt den Verlust von Informationen, umso mehr, da der Datensatz extrem gross ist. Um die Validit\u00e4t dieser Methode zu st\u00fctzen, wurde die Analyse auch mit einer Begrenzung auf 20 W\u00f6rter durchgef\u00fchrt was \u00e4hnliche Resultate lieferte.

Ein weiteres Problem tauchte auf: Die hohe Pr\u00e4senz an Eigennamen (z.B. Skigebiete, L\u00e4ndernamen usw.) beeintr\u00e4chtigte die induktive Analyse. Aus diesem Grund wurden Eigennamen anhand von parts-of-speech-tags (POS) entfernt, um neue Datens\u00e4tze f\u00fcr die induktive Analyse zu erstellen. Sowohl Udpipe als auch SpaCyr wurden getestet, jedoch wurde letztendlich SpaCyr angewendet, da es sich um die strengere Variante handelte. Es ist jedoch zu beachten, dass diese Methode nicht perfekt ist, da auch gewisse W\u00f6rter entfernt wurden, die keine Eigennamen sind. Die \u00dcberpr\u00fcfung aller einzelnen W\u00f6rter h\u00e4tte bei der grossen Datenmenge zu viel Zeit in Anspruch genommen.

Um herauszufinden, welche Themen in der Berichterstattung pr\u00e4sent sind und wie diese sich nach Geschlecht unterscheiden, wurden Structured-Topic-Models (STM) angewendet. Diese Methode wurde auf unterschiedliche Datens\u00e4tze (Artikel- und Erw\u00e4hnungsebene), mit unterschiedlicher Strenge im Preprocessing und mit unterschiedlichen Anzahlen an Topics angewendet. Jedoch erwies sich diese Methode als nicht erfolgreich, da die Topics weder sinnvoll noch aussagekr\u00e4ftig waren. 

Weiter wurden Keyness-Statistiken\/Feature-Scores angewendet, um h\u00e4ufige W\u00f6rter in Dokumenten f\u00fcr beide Geschlechtergruppen zu identifizieren. Die Ergebnisse dieser Analysen wurden nicht so pr\u00e4sentiert, da das Stemming nicht optimal funktioniert hat. Dennoch erm\u00f6glichte diese Analyse das Identifizieren von Substantiven, die als Grundlage f\u00fcr weitere Untersuchungen dienten. Zus\u00e4tzlich wurden Feature-Scores mit einem supervised Modellansatz durchgef\u00fchrt, jedoch waren auch hier die Ergebnisse nicht zufriedenstellend.

Basierend auf der \u00f6sterreichischen Exploristas-Studie, die eine Analyse der Geschlechterbalance in der Sportberichterstattung ist, wurde eine Liste von Attributen ausgew\u00e4hlt, die typischerweise SportlerInnen zugeschrieben werden. F\u00fcr die dritte Abbildung wurde das gleiche Vorgehen wie in der Exploristas-Studie auf dem KWIC-Datensatz (in dem auch die Eigennamen enthalten sind) angewendet. Es wurde berechnet, wie oft die einzelnen Adjektive in Relation zueinander vorkommen. Summiert man die Prozentzahlen der Attribute f\u00fcr jedes Geschlecht, erh\u00e4lt man demnach 100% der diesem Geschlecht zugewiesenen W\u00f6rter. Hierbei wurden die verschiedenen Flexionsformen der Adjektive ber\u00fccksichtigt. Obwohl die Analyse auf dem KWIC-Datensatz angewendet wurde, bestehen gewisse Limiten. Es besteht die Unsicherheit, ob die Adjektive tats\u00e4chlich die SportlerInnen beschreiben. Ein fiktives Beispiel daf\u00fcr w\u00e4re: \u00abBeat Feuz\u2019 Fans sind extrem aggressiv\u00bb). Auch bei Negationen besteht eine gewisse Unsch\u00e4rfe, insbesondere wenn ein \u00abnicht\u00bb vor dem Adjektiv steht. In solchen F\u00e4llen w\u00e4re die Interpretation, ob es sich um eine positive oder negative Beschreibung handelt, nicht mehr eindeutig korrekt. Ein fiktives Beispiel daf\u00fcr w\u00e4re: \u00abCamille Rast ist nicht selbstbewusst\u00bb. Um diese Ungenauigkeiten zu beseitigen, w\u00e4re eine detailliertere Analyse erforderlich. Aufgrund der enormen Datenmenge w\u00fcrde dies jedoch den zeitlichen Rahmen sprengen. Zus\u00e4tzlich best\u00e4tigt eine durchgef\u00fchrte Sentimentanalyse anhand von NRC- und LSD-Dictionaries, dass die Texte gr\u00f6\u00dftenteils positive Emotionen vermitteln.

Anhand der Ergebnisse der Keyness-Statistiken wurde eine Liste mit elf aussagekr\u00e4ftigen Substantiven erstellt. F\u00fcr die vierte Abbildung wurde die Gesamtanzahl der Erw\u00e4hnungen dieser W\u00f6rter f\u00fcr jedes Geschlecht berechnet. Dabei wurden verschiedene Formen des Wortes, wie z.B. die Pluralform und die weibliche Deklination, sowie \u00e4hnliche Begriffe wie \u00abTopfavorit\u00bb oder \u00abPublikumsfavorit\u00bb ber\u00fccksichtigt. Da die Worth\u00e4ufigkeit anhand des KWIC-Datensatzes (einschliesslich Eigennamen) berechnet worden sind, bedeutet das, dass die Vorkommen wahrscheinlich untersch\u00e4tzt werden,  unter anderem weil diese Nomen auch als Substitut f\u00fcr die Namen der SkifahrerInnen gebraucht werden k\u00f6nnen. Jedoch kann das aber auch auf eine st\u00e4rkere Bedeutung hinweisen. Zum Beispiel \u00abBeat Feuz, der Ski-Held\u00bb k\u00f6nnte als Bedeutungsvoller betrachtet werden, als wenn \u00abSki-Held\u00bb als Substitut f\u00fcr \u00abBeat Feuz\u00bb 10 S\u00e4tze sp\u00e4ter vorkommt.  Nichtsdestotrotz ist auch hier die Aussagekraft der Analyse limitiert, denn obwohl das Wort in unmittelbarer N\u00e4he eines Namens der SkifahrerInnen vorkommen muss, kann man sich nicht sicher sein, dass auch wirklich diese Person damit gemeint ist. Ausserdem wurden die Plots in der vierten Abbildung so skaliert, dass die Proportionen nicht irref\u00fchrend sind, da insgesamt mehr Skifahrer als Skifahrerinnen in den Artikeln erw\u00e4hnt worden sind (153’242 Erw\u00e4hnungen von M\u00e4nnern vs. 121’276 Erw\u00e4hnungen von Frauen). Demnach entsprechen gleich grosse Balken ungef\u00e4hr dem gleichen Prozentsatz.

Obwohl die Analyse auf Geschlechtsebene durchgef\u00fchrt wurde, k\u00f6nnen einzelne SkifahrerInnen die Resultate beeinflussen, zum Beispiel wenn viel h\u00e4ufiger \u00fcber sie in den Medien geschrieben wird. Zudem l\u00e4sst die Analyse nicht ausschliessen, dass es gr\u00f6ssere geschlechtsspezifische Unterschiede in der Berichterstattung \u00fcber SkifahrerInnen gibt. H\u00e4tte man sich ausschliesslich auf die Boulevardpresse fokussiert oder nicht-erfolgreiche SkifahrerInnen miteinbezogen, h\u00e4tten die Ergebnisse deutlich variieren k\u00f6nnen. Schlussendlich, da der Schwerpunkt der Analyse deskriptiv ist, k\u00f6nnen keine kausale Zusammenh\u00e4nge nachgewiesen werden. Die Datenanalyse wurde mithilfe von Python und R durchgef\u00fchrt, und die entsprechenden Codes und weitere Details k\u00f6nnen hier abgerufen werden:

\u25aa\ufe0f code_firsttry<\/a>
\u25aa\ufe0f code_datawrangling<\/a>
\u25aa\ufe0f code_frequency<\/a> (Abbildung 1 und 2)
\u25aa\ufe0f code_kwic<\/a>
\u25aa\ufe0f code_wordtags<\/a>
\u25aa\ufe0f code_stm<\/a>
\u25aa\ufe0f code_keyness<\/a>
\u25aa\ufe0f code_attribute<\/a> (Abbildung 3)
\u25aa\ufe0f code_nomen<\/a> (Abbildung 4)
\u25aa\ufe0f code_sentiment<\/a>
\u25aa\ufe0f package_citation <\/a>

\u00dcberarbeitete Version 20.08.2023<\/strong>
Die absolute Werte der vierten Abbildung wurden durch relative H\u00e4ufigkeiten ersetzt. Berechnet wurde folgendes: Wie oft eine Bezeichnung bei Skifahrerinnen vorkommt geteilt durch wie oft Skifahrerinnen erw\u00e4hnt wurden. Bei den M\u00e4nnern wurde derselbe Ansatz verfolgt. Dabei ist zu beachten, dass diese Prozents\u00e4tze zwar klein sind, dies aber nicht heisst, dass sie unbedeutend sind. Besonders in der Sportberichterstattung werden oft nur die Ergebnisse beschrieben, ohne spezifischer auf die SkifahrerInnen einzugehen, was einen grossen Einfluss auf diese Zahlen hat. Zudem muss die Bezeichnung in unmittelbarer N\u00e4he der Namen der SportlerInnen vorkommen um in der Analyse einzufliessen.

Alte Grafik (absolute Werte):<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Informationen<\/strong>

<\/strong>Autorin: Marie Arnold
E-Mail: marieclaire.arnold@uzh.ch<\/a>
Abgabedatum: 02.07.2023 (\u00fcberarbeitete Version 20.08.2023)
Wortanzahl: 844
Vorlesung: Forschungsseminar Politischer Datenjournalismus
Dozierende: Alexandra Kohler, Bruno W\u00fcest und Valeria Vuk<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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