Der Einfluss redaktioneller Konvergenz auf die Vielfalt der Berichterstattung im deutschen Nachrichten- und Informationsjournalismus

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Der vorliegende Datensatz und das dazugehörige Codebuch sind Teil einer Studie zum Einfluss redaktioneller Konvergenz auf die Vielfalt der Berichterstattung im deutschen Nachrichtenjournalismus. Konkret beziehen sich die Daten auf letztere Vielfalt zu zwei Zeitpunkten T0 (vorkonvergent, je nach Medium zwischen 1999 und 2008) und T1 (konvergent, im Jahr 2019). Dazu wurde die Berichterstattung dreier Medienhäuser in Ostbayern untersucht (Mittelbayerische, Passauer Neue Presse, Straubinger Tagblatt), die sich durch unterschiedliche Konvergenzentwicklungen auszeichnen. Forschungsfragen des übergeordneten Projekts: FF1: Wie ist der Stand der redaktionellen Konvergenz der untersuchten Medien und wie hat er sich über die Zeit entwickelt? FF2: Wie hat sich die Vielfalt der Berichterstattung der Medienunternehmen auf Meso- und Mikroebene über den gleichen Zeitraum verändert? FF3: Gibt es einen Zusammenhang zwischen der Entwicklung der redaktionellen Konvergenz und der Vielfalt der Berichterstattung? Der vorliegende Datensatz dient dabei der Beantwortung der FF2. Die Berichterstattung der drei Medien wurde innerhalb der fünf klassischen Ressorts – Politik, Wirtschaft, Kultur, Sport und Lokales – sowie der Titelseite der Printausgaben auf ihre strukturelle (Darstellungsform, Ressort, Quelle) und inhaltliche Vielfalt (Hauptthema, Hauptakteur, Haupthandlungsort, Perspektiven) hin analysiert. Die Daten zeigen gleichbleibend hohe Vielfaltswerte in allen drei Medien, es sind aber durchaus Schwerpunktverschiebungen zu beobachten, etwa (im Fall der PNP) weg von Lokaljournalismus hin zu überregionalem Politik- und Wirtschaftsjournalismus.

Nicht-WahrscheinlichkeitsauswahI - Bewusste Auswahl

Inhaltscodierung

Identifier
DOI https://doi.org/10.7802/2393
Source https://search.gesis.org/research_data/SDN-10.7802-2393?lang=de
Metadata Access https://datacatalogue.cessda.eu/oai-pmh/v0/oai?verb=GetRecord&metadataPrefix=oai_ddi25&identifier=91fb1bce57241debedd7c072adf562e11d384077f51afb33104a6d363c3a952c
Provenance
Creator Sengl, Michael; Lehner, Lea Sophia; Hohlfeld, Ralf
Publisher GESIS Data Archive for the Social Sciences; GESIS Datenarchiv für Sozialwissenschaften
Publication Year 2022
Rights Free access (without registration) - The research data can be downloaded directly by anyone without further limitations. CC BY-SA 4.0: Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.de); Freier Zugang (ohne Registrierung) - Die Forschungsdaten können von jedem direkt heruntergeladen werden. CC BY-SA 4.0: Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.de)
OpenAccess true
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Discipline Social Sciences
Spatial Coverage Deutschland; Deutschland