Bewertungsmethodik

1. Wie Beiträge gruppiert werden

Berichte über dasselbe reale Ereignis werden zweimal täglich automatisch zu einem Beitrag zusammengefasst. Die Gruppierung verknüpft zunächst Artikel, die konkrete benannte Entitäten teilen — Personen, Orte, Organisationen; generische Begriffe werden ignoriert —, anschließend führt ein mehrsprachiges semantisches Modell Gruppen zusammen, die dasselbe Ereignis in verschiedenen Sprachen beschreiben. Artikel, die sich als unpassend für ihre Gruppe erweisen, werden entfernt und neu zugeordnet. Ein Beitrag zeigt daher ein Ereignis, wie es viele Medien in mehreren Sprachen über ein Fenster von einigen Tagen abdecken.

Die Gruppierung ist vollständig automatisch und nicht perfekt: Gelegentlich verschmelzen zwei verwandte Ereignisse, oder ein Ereignis teilt sich in zwei. Da die Neuzuordnung mit jeder Aktualisierung läuft, lösen sich solche Fälle in der Regel innerhalb eines Tages auf.

2. Eigentumsart

Wir stufen jedes Medium als Unabhängig (in Privatbesitz, ohne direkte staatliche oder parteipolitische Kontrolle), Staatlich (ein öffentlich-rechtlicher Sender oder ein staatseigenes bzw. staatlich finanziertes Medium) oder Parteinah (im Besitz einer politischen Partei oder Interessengruppe bzw. eng mit ihr verbunden) ein. Dies beruht auf öffentlichen Eigentumsregistern, behördlichen Eintragungen und seriöser Berichterstattung darüber, wem das Medium gehört und wer es finanziert. Die Einstufung wird von Hand gepflegt und regelmäßig anhand aktueller Quellen erneut geprüft, und die Seite jedes Mediums zeigt die konkrete Grundlage seiner Einstufung. Wenn Sie der Ansicht sind, dass die Eigentumsverhältnisse eines Mediums falsch erfasst sind, teilen Sie es uns über das untenstehende Formular mit.

3. Redaktionelle Ausrichtung

Die Schätzung der Ausrichtung spiegelt die allgemeine redaktionelle Tendenz eines Mediums auf dem Spektrum von progressiv bis konservativ wider. Es handelt sich um eine Schätzung der redaktionellen Tendenz, nicht um eine Aussage über einen einzelnen Artikel oder Journalisten. Wir kombinieren drei Signale:

• Unsere Einschätzung: eine fundierte redaktionelle Annahme auf Grundlage des Rufs und der Geschichte des Mediums.
• Gemessene Rahmung: eine automatisierte Analyse der Rahmung der Berichterstattung des Mediums im Zeitverlauf, die Wortwahl, Schwerpunktsetzung und Quellenangaben beurteilt und nicht das Thema, das ein Artikel behandelt.
• Beiträge der Community: aggregierte Tendenz-Stimmen der Leserinnen und Leser.

4. Ausrichtung einzelner Berichte und politische Aufladung

Unabhängig von der Schätzung auf Medienebene erhält jeder analysierte Artikel eine eigene Rahmungsbewertung auf dem Spektrum von progressiv bis konservativ. Bewertet wird, wie der Artikel geschrieben ist — Wortwahl, Schwerpunktsetzung, Quellenangaben —, nicht sein Thema; die Bewertung ist eine Aussage über diesen einzelnen Artikel, nicht über seinen Autor oder sein Medium.

Jeder Artikel wird außerdem auf politische Aufladung bewertet: wie politisch umstritten sein Gegenstand ist. Nur politisch aufgeladene Artikel zählen für den Tendenzbalken eines Beitrags und die gemessene Ausrichtung eines Mediums — Sportergebnisse und Wetterberichte ziehen die Werte daher nicht zur Mitte.

5. Faktentreue und Objektivität

Für jeden Beitrag vergleicht ein KI-Modell jeden Artikel mit der zitierten Primärquelle und dem Konsens der übrigen Berichterstattung und bewertet die sachliche Richtigkeit (Faktentreue) und die neutrale, nicht-redaktionelle Rahmung (Objektivität) von 0 bis 100. Diese fassen wir zu einer Angabe auf Medienebene zusammen. Dies sind KI-gestützte Schätzungen, die bei einem einzelnen Artikel falsch sein können.

Die beiden Werte werden bewusst getrennt gehalten: Ein Artikel kann korrekt und dennoch gefärbt sein, oder neutral im Ton und dennoch falsch. Jeder Wert wird mit einer kurzen Begründung veröffentlicht, übersetzt in alle Sprachen der Oberfläche, damit Sie nachvollziehen können, warum ein Bericht so bewertet wurde.

6. Die neutrale Zusammenfassung und ihre Quellen

Für jeden Beitrag, den mindestens zwei Medien abdecken, erstellen wir aus dem Volltext der zugrunde liegenden Berichte eine eigene neutrale Zusammenfassung. Sie muss eigenständig formuliert sein — Sätze aus den Quellartikeln werden nie übernommen —, und Beiträge mit zu wenig Material werden ausgelassen statt aufgefüllt, damit die Zusammenfassung nicht ins Erfinden abgleiten kann. Bei größeren Beiträgen extrahieren wir zusätzlich die zentralen Tatsachenbehauptungen, mit der Zahl der verschiedenen Medien, die eine Behauptung stützen oder bestreiten, sowie eine kurze Notiz je Seite des Spektrums, was diese betont oder ausgelassen hat.

Für das Feld „Primärquellen" unter einem Beitrag gelten drei feste Regeln:

• Echt: Ein Link wird nur angezeigt, wenn er tatsächlich im Text eines der zugrunde liegenden Artikel vorkommt — ein Link, an den sich die KI lediglich „erinnert", wird verworfen.
• Konkret: Bloße Startseiten werden abgelehnt; ein Link muss auf das tatsächlich zitierte Dokument oder die zitierte Seite zeigen.
• Funktionierend: Jeder Link wird geprüft und entfernt, sobald er endgültig tot ist, und regelmäßig erneut geprüft.

7. Übersehene Beiträge

Ein Beitrag wird als übersehen markiert, wenn ihn mindestens zwei Medien abdecken, die gesamte Berichterstattung jedoch auf einer Seite des Spektrums liegt und Berichterstattung aus der Mitte fehlt — oder wenn er kaum Berichterstattung erhalten hat. Der Bereich „Übersehen" und die Kennzeichnung auf der Beitragsseite machen diese blinden Flecken sichtbar.

8. Übersetzungen

Die Oberfläche und alle redaktionellen Inhalte existieren in sieben Sprachen (Englisch, Slowenisch, Deutsch, Kroatisch, Italienisch, Spanisch und Französisch). Artikelüberschriften und -zusammenfassungen, unsere neutralen Beitragszusammenfassungen, Bewertungsbegründungen, Behauptungen und Wissenschaftszusammenfassungen werden vorab maschinell übersetzt — mit Übersetzungsmodellen, die wir selbst betreiben, und einem kommerziellen Dienst als Ausweichlösung. Links führen stets zum unübersetzten Originalbericht. Maschinelle Übersetzung ist nicht perfekt; wo es auf Nuancen ankommt, ziehen Sie das Original heran.

9. Sozialer Puls und wissenschaftliche Studien

Das Feld „Sozialer Puls" eines Beitrags zeigt öffentliche Posts zu diesem Beitrag von X und Bluesky. Posts werden vor der Anzeige gefiltert: Beiträge ohne Bezug zum Thema, wahrscheinlich automatisierte Posts und Posts von Organisations- oder Markenkonten werden entfernt; der Rest wird je Sprache mit einer Gesamtstimmung zusammengefasst. Die Filterung ist auf Präzision ausgelegt und behält im Zweifel echte menschliche Posts.

Der Bereich Wissenschaft ist von der Nachrichtenberichterstattung getrennt: Er listet neue Forschung aus einer festen Liste führender Fachzeitschriften (Nature, Science, The Lancet und weitere), zusammengeführt aus den eigenen Feeds der Zeitschriften und der Datenbank OpenAlex. Editorials und Korrekturen werden herausgefiltert; jede Studie erhält eine verständliche Zusammenfassung, eine Notiz „warum es wichtig ist" und einen Link zur Originalarbeit. Studien werden nie erzeugt oder verändert — nur ausgewählt und zusammengefasst.

10. KI-Einsatz und menschliche Pflege

Sämtliche Analysen auf dieser Website — Artikelanalyse, Gruppierung, Zusammenfassungen, Bewertungen, Übersetzungen — entstehen zweimal täglich im Stapelbetrieb auf unserer eigenen Hardware, mit offenen KI-Modellen, die wir selbst betreiben. Nichts von dem, was Sie lesen, wird live beim Surfen erzeugt, es werden keine Leserdaten an KI-Anbieter übermittelt, und jede folgenreiche KI-Ausgabe (Eigentumsbegründung, Quellenlinks, Behauptungen) ist wie oben beschrieben an überprüfbare Eingaben gebunden.

Menschen bleiben dort eingebunden, wo das Urteil am meisten zählt: Die Eigentumseinstufung und die redaktionelle Ausgangs-Schätzung werden von Hand mit belegten Quellen gepflegt, und jede Korrekturanfrage wird von einem Menschen geprüft.

11. Grenzen

• Unsere Bewertungen sind KI-gestützte und von Menschen gepflegte Schätzungen, keine Aussagen über absolute Tatsachen (Eigentum ausgenommen).
• Gemessene Signale hängen davon ab, wie viel Berichterstattung wir analysiert haben und welche Themen in einem bestimmten Zeitraum aufkamen, sodass kurzfristige Werte verrauscht sein können.
• Beitragsgruppierung und maschinelle Übersetzung sind automatisiert und können gelegentlich falsch sein; beide werden laufend aktualisiert.
• Wir verfeinern unsere Methoden im Laufe der Zeit, daher können sich Bewertungen ändern.
• Bewertungen sind eine Hilfe für Ihr eigenes Urteil, kein Ersatz dafür.

12. Korrekturen

Wir möchten, dass unsere Bewertungen fair und korrekt sind, und begrüßen Korrekturen, insbesondere von den Medien selbst. Wenn Sie meinen, dass eine Eigentumseinstufung, eine Ausrichtungs-Schätzung oder eine Bewertung falsch ist, nutzen Sie das untenstehende Formular oder schreiben Sie an corrections@objective-news.org mit Angabe des Mediums und dessen, was geändert werden sollte. Wir prüfen jede Anfrage und aktualisieren unsere Bewertungen, wenn es gerechtfertigt ist.