Národohospodářská fakulta Vysoká škola ekonomická v Praze SOUTĚŽNÍ PRÁCE DO SOUTĚŽE O CENU DĚKANA Národohospodářské fakulty VŠE Kategorie: Práce studentů magisterského studia Katedra: Katedra hospodářské a sociální politiky Národohospodářské fakulty VŠE v Praze Název práce: OBJEKTIVITA ČESKÝCH MÉDIÍ (zkrácená verze diplomové práce) Autor: Zuzana Žiačiková únor 2012 1
ABSTRAKT Práce se zabývá sklonem k neobjektivnosti u vybraných českých deníků. Využívá upravenou metodu měření mediálního zkreslení, kterou navrhli Gentzkow a Shapiro (2010). Neobjektivitu zde chápeme jako politické zabarvení jazyka užívaného médií. Metoda je založena na komparaci jazyka představitelů politických stran s jazykem vybraných deníků na základě porovnání četnosti výskytu politicky zabarvených frází v projevech poslanců a v novinových článcích. Analýza statistické závislosti jazyka deníků a koalice resp. opozice naznačuje, že deníky Hospodářské noviny a Lidové noviny používají jazyk spíše koaliční. Mladá fronta Dnes, Blesk, Právo a Haló se jeví jako spíše opoziční. Klíčové slova: neobjektivita médií, české deníky, politicky zabarvená fráze, kategorizace textu JEL klasifikace: C100, D220 ABSTRACT The purpose of this thesis is to examine the media bias of the selected Czech newspapers. The study is conducted through a modified method for the measurement of the media bias, introduced by Gentzkow and Shapiro (2010). The media bias here means the use of the politically loaded language in the newspapers. The method is based on the comparison between the partisan language of the political parties represented in Parliament and language of the selected newspapers. This is carried out by comparing the phrases frequencies in the parliamentary speeches assigned to a coalition or an opposition and in the newspaper content. The analysis of the statistical dependence of newspaper s language and the partisan speech provides the evidence that Hospodářské noviny and Lidové noviny use language more similar to a coalition. Content of Mladá fronta Dnes, Blesk, Právo a Haló appear to be closer to an opposition parties. Keywords: media bias, Czech newspapers, politically loaded phrase, text categorization JEL classification: C100, D220 1 Děkuji vedoucímu mé diplomové práce Ing. Mgr. Petru Koblovskému, Ph.D. LLM za cenné rady a připomínky. Vděk patří také Mgr. Jozefovi Juríčkovi, M.Sc. za pomoc s užitím statistických metod a jejich interpretací a za práci spojenou se získáním dat pro analýzu. 2
I. ÚVOD Informace sehrávají v moderních společnostech bezesporu důležitou roli pro rozhodování jedinců v ekonomické, politické, osobní a jakékoliv jiné sféře. Spotřebitelé, výrobci, politici, voliči činí své volby na základě dostupných informací. Proto dostupnost informací a dostupnost úplných informací jsou klíčem k efektivnosti na ekonomických a politických trzích. Nejúčinnějším prostředkem pro šíření informací jsou média. Ve společnosti se drží zažitá představa o zodpovědnosti či povinnosti sdělovacích prostředků přinášet objektivní, vyvážené a nezaujaté informace. Není tomu vždy tak. To potvrzuje i teoretický a empirický výzkum na poli ekonomie. Jelikož šetření mediálního trhu v České republice se, pokud je nám známo, realizuje zejména v oblasti sociálních věd, považujeme za přínosné se zabývat otázkou tendenčnosti médií z této perspektivy. Práce zkoumá objektivitu resp. neobjektivitu českých médií. Pod pojmem neobjektivnost zde chápeme politické zabarvení jazyka vybraných novin. Pro účely měření tendenčnosti jsme využili index mediálního zkreslení, který navrhli Gentzkow a Shapiro v studii What Drives Media Slant? Evidence from U. S. Daily Newspapers (2010) V analýze jsme se zaměřili na celostátní tištěné deníky, jmenovitě: Hospodářské noviny, Lidové noviny, Mladá fronta Dnes, Blesk, Právo a Haló noviny. Statistická analýza porovnává jazyk politických stran s jazykem vybraných novin. Klíčovým momentem analýzy byla identifikace frází s politickým zabarvením odhalení slovních obratů spíše užívaných pravicovými (resp. koaličními) a spíše užívaných levicovými (resp. opozičními) politiky. Samotná analýza spočívala ve srovnání četnosti výskytu vybraných frází v projevech politiků na půdě Poslanecké sněmovny Parlamentu České republiky s četnosti výskytu frází v tisku. Sklony k neobjektivnosti v novinách jsme sledovali v časovém období od 22. června 2010 do 3. listopadu 2011. Začátek sledovaného období se shoduje s počátkem aktuálního volebního cyklu. Naše výsledky naznačují, že existuje statistická závislost mezi slovníkem vybraných deníků a slovníkem představitelů současné koalice resp. opozice. Analýza umožnila rozlišit mezi deníky ty, které mluví spíše řečí koaličních politiků (Hospodářské noviny, Lidové noviny) a ty, které užívají spíše opoziční jazyk (Mladá fronta Dnes, Blesk, Právo a Haló noviny). Závěry analýzy můžeme považovat za podobné obecnému vnímání jednotlivých deníků veřejností. Určení Haló novin jako spíše opozičních je konzistentní s otevřenou podporou levice daného periodika. Práce pokračuje dále v této struktuře: v následující části se věnujeme přehledu literatury týkající se nastíněné problematiky. V třetí častí jsou rozpracovány východiska práce včetně 3
vzorového modelu od Gentzkowa a Shapira. Následuje sběr, čištění a samotná analýza dat. Ve čtvrté části se zaměříme na diskusi výsledků. Poslední, závěrečná část navrhuje další možné směry výzkumu v dané oblasti. II. PŘEHLED LITERATURY V institucionálním uspořádání společnosti, jak ji známe dnes, se na šíření informací významnou mírou podílejí média. V souvislosti s médii jako s prostředkem pro transfer informací se intenzivně diskutuje o jejich objektivitě (či neobjektivitě). Mediální prostředí poskytuje široký prostor pro manipulaci s informacemi (Ilowiecki a Žantovský, 2008). Otázkou zůstává, zda média skutečně manipulaci využívají a přinášejí neobjektivní zpravodajství. Současné studie mediálního trhu se vesměs shodují, že média ve věcech politických 2 objektivní nejsou. O pravicové zaujatosti amerických médií píšou v populárních knihách komentátoři Alterman (2003) a Franken (2003), kteří své argumenty staví na dlouholetých zkušenostech v žurnalistice. Stejnou metodu zvolili novináři Goldberg (2002) a Coulterová (2003), dospěli ovšem k opačnému názoru, a to, že americká média jsou levicově orientované. Zmiňované neekonomické práce vycházejí ze subjektivních postojů samotných autorů. Je známo, že posuzování tendenčnosti je značně ovlivněno polohou jednotlivce na pomyslné názorové osy pravice levice a nemůže být z povahy věci nezaujaté (Hamilton, 2003). Ekonomický výzkum mediálního trhu se zaměřuje na podání důkazu o neobjektivnosti pomocí exaktnějších než subjektivních metod. Empirické výzkumy se shodují v závěru, že americké média projevují sklony k politické tendenčnosti směrem doleva (Groseclose a Milyo, 2005; Lott a Hassett, 2004; Gentzkow a Shapiro, 2010 3 ) Za zásadní problém v souvislosti s neobjektivitou médií se obecně považuje manipulace se zpravodajskými útvary (názorové rubriky si ideologickou profilaci mnohdy vyžadují). Ideologické zaměření redakce se ale mnohdy promítá do (deklarativně objektivního) zpravodajství (Puglisi a Snyder, 2008; Larcinese, Puglisi, Snyder, 2011). Příčiny neobjektivity a zkreslování zpravodajství lze hledat jednak na straně nabídky a jednak na straně poptávky. Za zdroj zaujatosti vycházející z nabídky můžeme v zásadě považovat motivace novinářů, editorů a vlastníků mediálních organizací. Žurnalisté manipulují se zpravodajstvím z důvodu sledování vlastních kariérních zájmů (Baron, 2004; Dyck a Zingales, 2003) nebo také z důvodu lenosti či nekompetence (Dyck a Zingales, 2003) nebo pouze úmyslně či neúmyslně prezentují vlastní politické preference čtenářům, posluchačům a divákům 2 Práce se v empirické části zabývá manipulaci politického zpravodajství. Proto dále bude objektivita resp. neobjektivita vnímaná v tomto kontextu. 3 V analytické části se věnujeme aplikaci metody měření mediálního zkreslení od Gentzkowa a Shapira. Proto podrobný postup k stanovení politické zabarvenosti novin lze najít v další části této práce. 4
(Patterson a Donsbach, 1996). Převaha liberálně orientovaných jedinců v žurnalistické profesi (Weaver a Wilhoit, 1996; Povichová, 1996) je konzistentní s důkazy o levicovosti médií v USA. To může naznačovat, že se motivace novinářů skutečně podílejí na vzniku a přetrvávaní neobjektivnosti. Na mediální obsah vplývají také majitelé a jejich preference (Djankov a kol., 2003; Mullainathan a Shleifer, 2002), případně politici a vlády, kteří buď vystupují v pozici vlastníka média, nebo prostřednictvím korupce nepřímo rozhodují o výběru témat a jejich zpracování (Besley a Prat, 2006; McMillan a Zoido, 2004). Tendenčnost médií může vycházet ze strany poptávky, resp. ze snahy vyhovět poptávce spotřebitelů a inzerentů. Tradiční model poptávky po informacích (Coase, 1974) pracuje s hypotézou, že trh s myšlenkami se neliší od jakéhokoliv jiného trhu se zbožím a službami. Za předpokladu, že spotřebitele vyžadují pravdivé a přesné informace poskytuje mediální organizace objektivní zpravodajství. K manipulaci s informacemi ovšem dochází v případě, že samotní spotřebitelé poptávají zkreslené výstupy, které nevyvrací, resp. potvrzují jejich názory a firma zároveň maximalizuje profit (Mullainathan a Shleifer, 2005; Gentzkow a Shapiro, 2006; Gentzkow a Shapiro, 2010). Odlišný pohled na poptávku po mediálních výstupech vychází ze skutečnosti, že média nenabízejí pouze informace, ale také reklamní prostor; prodávají se dvakrát. Noviny se snaží vytvářet obsah, který zaujme dostatečně velkou cílovou skupinu, čímž zvyšují atraktivitu pro zadavatele reklamy. Inzerenti tak ovlivňují obsah novin, ale pouze nepřímo. (Gabszewicz a kol., 1999). Neobjektivita médií se skloňuje zejména v souvislosti s dopadem na názory široké veřejnosti a účast a rozhodování ve volbách a občanskou participaci. Sdělovací prostředky formují politické postoje svých čtenářů, diváků a posluchačů, čímž ovlivňují výsledky veřejné volby na regionální i celonárodní úrovni (Gerber, Karlan, Bergan, 2006; DellaVigna a Kaplan, 2007; Gentzkow,2006). Platí, že dopady médií na názory a postoje veřejnosti závisí zejména od důvěryhodnosti zdroje informací. Méně důvěryhodné média nemají tak zásadní vliv na názory spotřebitelů. Důvěryhodné (a skrytě neobjektivní média) mají proto největší potenciál ovlivnit názory široké veřejnosti (Knight a Chiang, 2008). 5
III. MODEL Naše analýza objektivnosti vybraných deníků je v podstatě modifikovanou aplikací přístupu k měření mediálního zkreslování, který navrhli Gentzkow a Shapiro (2010) na české podmínky. Neobjektivitu zde chápeme jako politické zabarvení jazyka užívaného vybranými novinami. Srovnáme jazyk deníků s jazykem politických stran zastoupených v Poslanecké sněmovně Parlamentu České republiky (PSP ČR). 4 Sklony k neobjektivnosti v novinách budeme sledovat v časovém období od 22. června 2010 do 3. listopadu 2011. Začátek vymezeného období se shoduje se zahájením činnosti současné PSP ČR - se začátkem aktuálního volebního cyklu. Analýza se soustřeďuje na český mediální trh, konkrétně jde o tituly vydávané s denní periodicitou a s celoplošnou působností. V České republice aktuálně funguje celkem 10 deníků. 5 Pro účely analýzy jsme vybrali tyto periodika: Hospodářské noviny, Lidové noviny, Mladá fronta Dnes, Blesk, Právo a Haló noviny. Výběr deníku vhodných pro šetření objektivity není náhodný. Hospodářské noviny, Lidové noviny, Mladou frontu Dnes a Právo lze považovat za seriózní tisk s výrazným dopadem na tvorbu veřejného mínění. Zmiňované noviny deklarují snahu o objektivitu, nezaujatost, neutrálnost. Prezentují se vyváženým, přesným a pravdivým zpravodajstvím. Naproti tomu Haló noviny se zcela otevřeně hlásí k podpoře levicových politik. Bulvární Blesk byl vybrán jako představitel nejčtenějšího tištěného média v České republice se zásahem největší cílové skupiny. Před vlastní analýzou zde uvádíme nástin postupu, který navrhli autoři studie What Drives Media Slant? Evidence from U. S. Daily Newspapers publikované v roce 2010. Jedná se o metodu moderní a zároveň velice smysluplnou. Index mediálního zkreslení zjednodušeně srovnává jazyk médií s jazykem politiků. Porovnání umožňuje určit, zda je jazyk novin podobný spíše republikánskému nebo spíše demokratickému slovníku a zprostředkovaně tak stanovit politickou orientaci konkrétního média (poskytnout tak důkaz (evidence) o neobjektivnosti). Smysluplnost metody naznačují výsledky konzistentní s obecním vnímáním konkrétních médií veřejností. Zároveň se autorům podařilo identifikovat jazyk (fráze) republikánské resp. demokratické, které skutečně užívají politici ze strategických důvodů s cílem manipulovat a přesvědčit. Výběr slov u politiků není náhodný a slouží svému účelu. Jako příklad poslouží fráze war on terror (válka proti teroru), která se ukázala jako výrazně republikánská a fráze war in Iraq (válka v Iráku), s oblibou užívaná demokraty. Naše práce se inspirovala metodou Gentzkowa a Shapira zejména ve fázi identifikace politické zabarvenosti jednotlivých frází, při 4 Jedná se Občanskou demokratickou stranu (ODS), stranu TOP 09, Věci veřejné (VV), Českou stranu sociálně demokratickou (ČSSD) a Komunistickou stranu Čech a Moravy (KSČM). 5 Jmenovitě jde o tituly: Aha!, Blesk, Haló noviny, Hospodářské noviny, Lidové noviny, Metro, Mladá fronta Dnes, Právo, Sport, Deník Česká republika 6
stanovovaní ideologické zabarvenosti novin jsme přistoupili k pozměnění jejich postupu z důvodu absence dat v českých podmínkách. Prvním krokem při určování mediálního zkreslení deníků v USA byla analýza řeči kongresmanů. Pro tento účel využili Gentzkow a Shapiro záznam z jednání Kongresu v roce 2005. Výstupem z první fáze byl soubor dat s četnostmi výskytu všech dvou a trojslovných frází dle řečníka a strany. Jelikož se množství frází užitých za rok v Kongrese počítá na miliony, provedli redukci dat vstupujících do další části analýzy. Vybrali fráze silně politicky zabarvené. Politickou zabarvenost každé fráze stanovili pomocí Pearsonově χ statistiky. Poté přistoupili k arbitrárním škrtům: na základě četnosti výskytu frází v novinových titulcích vyloučili fráze užívané příliš málo, nebo naopak příliš často, čím vyřadili slova pravděpodobné neužitečná pro stanovení zkreslení. Dle hodnot Pearsonově χ statistiky pak vybrali 500 liberálních a 500 konzervativních dvou a tří slovních frází. Další část analýzy spočívala v určení ideologie jednotlivých členů Kongresu na základě jejich stranické příslušnosti a dle volebního zisku George Bushe v prezidentském klání v roce 2005 ve volebním distriktu příslušného kongresmana (větší volební zisk pro George Bushe indikuje více republikánsky okrsek a tedy více republikánského kongresmana). Poté autoři zobrazili fráze do ideologie. Odhadli vztah mezi pozorovanou ideologii kongresmana a jeho sklonem k užívání konkrétní fráze, čím, jednoduše řečeno, ještě lépe detekovali zabarvenost fráze. V závěrečné fázi stanovili politickou orientaci novin. Zodpovídali otázku, zda jednotlivé noviny více používají fráze, které používají více republikánští členové Kongresu. Přesněji formulováno: kdyby dané noviny byly kongresmanem, jak republikánsky by byl jemu přislouchající distrikt? Z důvodů odlišnosti českého a anglického jazyka z výpočetního hlediska a z důvodů absence dat, na základě kterých bychom stanovili ideologii politiků tak jak to udělali Gentzkow a Shapiro jsme pro účely této práce upravili jejich přístup k měření mediálního zkreslení. O úpravách podrobně pojednává nadcházející kapitola práce. 7
A. VÝZKUMNÁ OTÁZKA V analytické části se pokusíme zodpovědět zde specifikovanou výzkumnou otázku. Statistická analýza si klade za cíl porovnat výskyt frází 6 používaných poslanci PSP ČR a vybranými celostátními tištěními deníky. Přesněji, porovnávány budou četnosti vybraných frázi, které užívají řečníci jednotlivých politických stran na půdě Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR s četnostmi novinových článků v jednotlivých denících, v kterých byly fráze v daném období použity. Výzkumnou otázku pak můžeme formulovat takto: Je možné na základě dat statisticky významně rozlišit mezi vybranými deníky ty, které ve svých článcích používají spíše fráze používané koaličními řečníky v PSP ČR a ty, které ve svých článcích používají spíše fráze používané opozičními řečníky? Při řešení nastolené otázky budeme postupovat v 5 krocích: příprava dat: výpočet četností frází použitých politiky jednotlivých stran během schůzí poslanecké sněmovny v období od 22. 6. 2010 do 3. 11. 2011, získáme tak, jednoduše řečeno, kolikrát vyslovil konkrétní řečník jakou frázi a kolikrát tuto frázi vyslovila politická strana výběr relevantních frází: očištění dat od politicky nezabarvených frází 7 získání četností článků ve vybraných denících, které obsahují relevantní fráze za dané období statistická analýza: statistické porovnání jazyka PSP ČR a jazyka vybraných deníků interpretace výsledků B. DATA Do statistické analýzy budou vstupovat data o četnostech výskytu jednotlivých frázi ve všech projevech řečníků (poslanců a členů vlády), kteří vystoupili v PSP ČR v sledovaném období. Ve sněmovně od 22. 6. 2010 do 3. 11. 2011 proběhlo celkem 17 209 vystoupení. Ze souboru dat vypadlo 104 projevů. Šlo o vystoupení řečníků nepřirazených k politickým stranám, např. proslovy prezidenta, guvernéra ČNB, senátorů a představitelů z třetího sektoru. Analyzovali jsme tedy 17 105 proslovů od 207 řečníků. V PSP ČR zasedá 200 poslanců a 5 náhradníků. Před členy dolní komory Parlamentu ČR vystoupilo i 5 ministrů bez poslaneckého 6 Pojem fráze bude vymezen v další části práce. 7 Termín politická zabarvená/nezabarvená fráze bude blíže specifikován v další části práce. 8
mandátu. 8 Za více než 16 měsíců nevystoupili ani jednou 3 poslanci. Z jednání PSP ČR se pořizují doslovné přepisy dokumentující jeho průběh. Stenoprotokoly jsou veřejně dostupné na internetových stránkách PSP ČR 9 a využili jsme je pro vydolování frází vyslovených na půdě parlamentu. Předmětem analýzy budou dvouslovné fráze, 10 které použili ve větách poslanci a ministři. Pojem slovo bude označovat sekvenci po sobě jdoucích hlásek, oddělených čárkou, tečkou anebo mezerou. Za větu budeme považovat sekvenci slov oddělených čárkou (v rámci souvětí) anebo tečkou. Pod termínem dvouslovná fráze budeme tedy rozumět 2 slova skládající se z alespoň 5 hlásek vyskytující se v sekvenci po sobě jdoucích slov jedné věty, z nichž právě 2 slova mají alespoň 5 hlásek. Omezení na slova tvořeny alespoň 5 hlásky má očistit fráze od předložek (pro, za, ), spojek (a, aby, ), pomocních a modálních sloves (jsem, měl, ) a podobně. 11 Celkové počty řečníků, vystoupení a frází v časovém období od 22. 6. 2010 do 3. 11. 2011 na půdě Poslanecké sněmovny PSP ČR uvádí tabulka. Strana Počet řečníků Počet projevů Počet frází TOP 09 40 3 175 186 514 ODS 56 5 923 364 372 VV 26 2 398 109 176 ČSSD 59 4 490 497 615 KSČM 26 1 119 182 690 Celkem 207 17 105 1 340 367 Tab. 1: Četnost řečníků, projevů a frází celkem za stranu a celkem. 12 8 Ministři byly přirazeni k politické straně, která je na ministerský post nominovala 9 http://www.psp.cz/eknih/2010ps/stenprot/ 10 Práce s trojslovnými frázemi (podle vzoru původní studie Getzkowa a Shapira) by byla z výpočetního hlediska mimořádně zdlouhavá. 11 Názorné příklady identifikace, slov, vět a frází lze najít v původní diplomové práci dostupné z ISIS. 12 Poslancům byla přirazena strana, za kterou kandidovali, resp. kterou zastupují v parlamentu. 9
V sledovaném období přibližně 16 měsíců vyslovilo 207 vystupujících v 17 105 projevech 1 340 367 dvouslovných frází. Slovník poslanců a ministrů bez poslaneckého mandátu pozůstává z celkem 571 214 různých frází, které vznikly kombinací celkem 27 223 různých alespoň 5 - hláskových slov. 13 Slova považujeme za stejné, pokud: mají délku 5 až 8 hlásek a prvních 5 hlásek je stejných mají délku 9 až 12 hlásek a prvních 7 hlásek je stejných mají délku alespoň 13 hlásek a prvních 9 hlásek je stejných 14 Popsaný algoritmus má seskupit slova se stejným slovotvorným základem. 15 Důvodem k vytvoření takového algoritmu je skutečnost, že dostupní počítačový software nedokáže pracovat se skloňovanými českými slovy (minimálně ne tak efektivně jako je to v případě angličtiny) a odhalovat slova se stejným kořenem. Postup tedy detekuje a seskupuje slova se stejným základem. Fráze považujeme za různé, pokud se liší alespoň v jednom slově. Fráze se seskupují, pokud obsahují slova se stejnými základy. 16 To umožnilo napočítat četnost užívání konkrétní fráze jednotlivými řečníky, potažmo politickými stranami. C. ČIŠTĚNÍ DAT Jak jsme již uvedli, politici řekli v daném období celkem 1 340 367 dvouslovných frází, přičemž počet různých frází čítal 571 214. Kdybychom pracovali se všemi různými frázemi a jejich četnostmi, analýza by se zcela jistě ukázala jako neprůkazná, a to z důvodu podstatného výskytu frází, které se jeví jako politicky neutrální. Například spojení jako dobré odpoledne, hlasování číslo, poslanecká sněmovna nejsou politicky zabarvené. Další fráze jsme vyloučili z důvodu velmi malých četností. Šlo o fráze s četností výskytu v projevech poslanců nižší než 10. Počet všech různých frází, kterých celková četnost byla alespoň 10, činí 13 662 jedná se o fráze politicky zabarvené i neutrální. Do finálního seznamu frází jsme vybrali 200 slovních spojení, které vykazovali politické zabarvení a v projevech koaličních a opozičních řečníků se vyskytovaly alespoň desetkrát; 100 pravicových a 100 levicových frází. V následující části práce se zaměříme na politické zabarvení jednotlivých frází. Pro účely analýzy použijeme následující úmluvy a značení. 13 Slovník PSP ČR obsahuje celkový počet 77 724 slov délky alespoň 5 hlásek před seskupením, jedná se tedy i o slova považované za stejné. 14 Slova nesplňující tyto kritéria jsou pak považovány za různé. 15Pojem slovotvorní základ užívaný zde úplně neodpovídá oficiální definicí téhož pojmu v české lingvistice. 16 Názorní příklad seskupování slov a frází lze najít v původní diplomové práci dostupné z ISIS. 10
Pro stanovení polohy strany v politickém spektru pravice v. levice resp. koalice v. opozice jsme použili škálu 17 : pravicovost o, o, o pravice, středu a levice je definována na škále: o = 1, o = 0, o = 1 četnost výskytu fráze f v projevech všech řečníků za stranu p je značena n, četnost výskytu fráze f v projevech všech řečníků za koalici, pravici, střed a opozici/levici jsou definovány: n, = n, + n, + n, n, = n, + n, n, = n, n, = n,č + n,č celková četnost výskytu fráze f v projevech všech řečníků všech stran: n, = n, celková četnost výskytu všech frází v projevech všech řečníků za stranu p: n, = n, celková četnost výskytu všech frází v projevech všech řečníků za koalici, pravici, střed a opozici/levici: n, = n, n, = n, n, = n, n, = n, celková četnost výskytu všech frází v projevech všech řečníků za všechny strany: n, =, n, = 1 340 367 očekávána četnost výskytu fráze f v projevech všech řečníků za pravici, střed=vv a opozici=levici (za předpokladu, že všechny n, by byly stejné a rovné skutečné celkové četnosti n, = 1340367) 18 n, = n,,, n, = n, n, = n,,, 17 Modifikace oproti původní studii: ideologie byla danému poslanci přirazena pouze dle jeho stranické příslušnosti, v českých podmínkách nelze získat informace o ideologii politika tak, jak to udělali Gentzkow a Shapiro. 18 Tento předpoklad se dá interpretovat tak, že by všechny strany mluvily v PSP ČR stejně často a mnoho. 11
Politická zabarvenost fráze pak byla měřena pomocí Pearsonovho výběrového korelačního koeficientu r, mezi očekávanými četnostmi n,, n,, n, výskytu fráze f a pravicovostí o, o, o 19 : 3 {,,} n, o {,,} n, o r, = 3 {,,} {,,} n, 3 {,,} o o n, ; r, {,,} = r, Hodnota r, blízká 1 indikuje pravicovost fráze f. Hodnota r, blízká -1 indikuje levicovost fráze f. Hodnota r, blízká 1 indikuje politickou zabarvenost fráze f. Hodnota r, blízká 0 indikuje politickou nezabarvenost fráze f. 20 pravicové fráze n f, TOP09 n f, ODS n f, VV n f, ČSSD n f, KSČM r o,f ochrana utajovaných 16 41 6 4 3 0.9997 soukromé právo 1 7 1 3 0 0.9994 obchodní zákon 3 34 6 24 6 0.9994 dvojí zdanění 23 8 4 4 4 0.9977 rozvoj obchodu 7 2 1 2 1 0.9932 Tab. 2: 5 vybraných pravicových frází dle hodnoty r,. Čím blíže k 1, tím pravicovější. levicové fráze n f, TOP09 n f, ODS n f, VV n f, ČSSD n f, KSČM r o,f sociální soudržnost 1 0 1 11 0-0.9999 základní životní 0 0 1 7 6-0.9997 veřejné vysoké 0 1 4 51 2-0.9988 důvěra občanů 0 2 3 25 7-0.9984 mladé rodiny 0 0 1 9 5-0.9980 Tab. 3: 5 vybraných levicových frází dle hodnoty r,. Čím blíže k -1, tím levicovější. 19 Pro určení politické zabarvenosti fráze jsme využili kromě zde uváděného Pearsonovho výběrového korelačního koeficientu také Pearsonovou χ, statistiku testu dobré shody rozdělení výskytu fráze f v projevech řečníků koalice a opozice. Jelikož se seřazení frází dle politické zabarvenosti podle jednotlivých statistik příliš neliší, fráze jsme seřadili podle hodnoty Pearsonovho výběrového korelačního koeficientu r, mezi očekávanými četnostmi n,, n,, n, výskytu fráze f a pravicovostí o, o, o, podle r,. Výhoda indikátoru spočívá v jeho jednodušším použití v porovnání s χ,. Kromě detekce zabarvenosti poskytuje k hodnotě i znaménko: pravice (+) a levice (-). Různé míry politické zabarvenosti byly napočteny z důvodu ujištění se o nezávislosti analýzy na zvolené metodice. 20 Hodnoty r o,f vybraných frází naleznete na odkazu: http://dl.dropbox.com/u/64934530/fraze_zabarvenost.pdf 12
D. VÝSKYT VYBRANÝCH FRÁZÍ V DENÍCÍCH V dalším kroku práce jsme zjišťovali četnosti výskytu vybraných 200 frází, kterých seznam naleznete na odkazu http://dl.dropbox.com/u/64934530/vybrane_fraze.pdf, ve vybraných médiích. Pro vyhledávání jsme využili neveřejnou databázi Anopress IT, kterou Vysoká škola ekonomická v Praze zpřístupňuje svým studentům. Anopress IT monitoruje média v České republice a vytváří archiv plných textů novinových článků (mimo jiného) od roku 1996. Po přihlášení do univerzitní sítě je přístupná na adrese www.anopress.cz.ezproxy.vse.cz. Databáze umožňuje vyhledávat slova v skloňovaných tvarech případně v jiném pořadí slov dvouslovní fráze. Vyhledávání pak probíhalo například takto: dvouslovní frázi popla zdravotni jsme nahradili slovním spojením poplatky zdravotnictví a zjišťovali četnost výskytu upravené klíčové fráze. Pro každou frází jsme získali četnost výskytu v každém z 6 deníků v období 22. června 2010 do 3. listopadu 2011. Četnost výskytu fráze znamená, v kolika článcích se konkrétní slovné spojení objevilo. Zde uvádíme 5 a 5 vybraných frází a jejich zastoupení v novinách. Četnost výskytu fráze v deníku d je značena N,. 21 pravicové fráze N f, HN N f, LN N f, MFD N f, Blesk N f, Právo N f, Haló ochrana utajovaných 1 7 3 0 2 3 soukromé právo 12 31 11 2 11 8 obchodní zákon 2 4 4 0 1 0 dvojí zdanění 27 5 27 0 12 8 rozvoj obchodu 24 7 16 0 7 2 Tab. 4: Četnost výskytu (podle počtu článků) vybraných pravicových frází v denících. levicové fráze N f, HN N f, LN N f, MFD N f, Blesk N f, Právo N f, Haló sociální soudržnost 5 10 6 0 16 17 základní životní 12 21 63 14 37 109 veřejné vysoké 24 65 65 2 40 29 důvěra občanů 12 21 27 0 27 50 mladé rodiny 20 42 237 20 67 114 Tab. 5: Četnost výskytu (podle počtu článků) vybraných levicových frází v denících. 21 Četnost výskytu všech frázi v denících naleznete na odkazu: http://dl.dropbox.com/u/64934530/fraze_deniky.pdf 13
E. ANALÝZA DAT Zvolená metoda statistické analýzy dat porovnává rozdělení četnosti N, výskytu článků obsahujících vybrané fráze f ve vybraných denících d s rozdělením: očekávaných koaličních četností N,, výskytu článků obsahujících vybrané fráze f v denících d za předpokladu, že by se řídily rozdělením četnosti u řečníků koalice ( F zde označuje vybranou podmnožinu 200 frází) N,, = n, F N, F n, očekávaných opozičních četností N,, výskytu článků obsahujících vybrané fráze f v denících d za předpokladu, že by se řídily rozdělením četností u řečníků opozice (levice): N,, = n, F N, F n, pak spočítáme Pearsonove χ, statistiky testů dobré shody rozdělení četnosti N, a N,,, které měří vzdálenost rozdělení četnosti N, od rozdělení očekávaných koaličních četností N,, : χ, = N, N,, F N,, spočítáme Pearsonove χ, statistiky testů dobré shody rozdělení četnosti N, a N,,, které měří vzdálenost rozdělení četnosti N, od rozdělení očekávaných opozičních četností N,, : χ, = N, N,, F N,, Pokud χ, < χ, uzavřeme, že deník d má blíž ke slovníku koaličních řečníků. Pokud χ, < χ, uzavřeme, že deník d má blíž ke slovníku opozičních řečníků. 14
Výsledky analýzy v tabulce níže. Deník χ 2 d,g χ 2 d,l závěr HN 22715.1370 32527.1453 spíš koaliční LN 30622.2182 47886.9092 spíš koaliční MFD 335438.2108 101774.4271 spíš opoziční Blesk 751.0111 163.4516 spíš opoziční Právo 39625.9325 36583.8993 spíš opoziční Haló 44135.5839 26622.7485 spíš opoziční Tab. 6: Analýza statistické závislosti jazyka deníků a koalice resp. opozice F. DISKUSE VÝSLEDKŮ Z výsledků analýzy vyplývá, že existuje závislost mezi slovníkem deníku a slovníkem koaličních resp. opozičních řečníků v PSP ČR za sledované období od 22. června 2010 do 3. listopadu 2011. Můžeme tedy zodpovědět námi položenou výzkumnou otázku: na základě dat můžeme rozlišit mezi vybranými deníky ty, které ve svých článcích používají spíše fráze používané koaličními řečníky v PSP ČR a ty, které ve svých článcích používají spíše fráze používané opozičními řečníky. Závěry analýzy můžeme považovat za podobné obecnímu vnímání jednotlivých deníků. Nicméně všechny plátky, vyjma Haló novin se prezentují jako zdroj objektivních, nezaujatých a nestranných informací. Vzhledem k absenci podobných prácí, které by se zabývali politickou zabarveností jazyka médií v České republice (nebo celkově jejich objektivitou), mimo výzkumu na poli sociální věd, ovšem nemůžeme správnost závěrů porovnat a podložit závěry z jiných studii. Ačkoli určení Haló novin jako spíše levicových je konzistentní s otevřenou podporou levice daného periodika. 22 Výsledky studie naznačují podobnost jazyka politických představitelů a médií, což můžeme interpretovat jako náznak neobjektivity vybraných novin. 22 Podtitul Haló novin zní: český levicový deník. 15
IV. ZÁVĚR Práce zkoumala politickou tendenčnost českých deníků pomocí upraveného indexu mediálního zkreslení navrženého Gentzkowem a Shapirem (2010). Na základě statistické analýzy závislosti jazyka novin a politiků jsme mohli rozlišit mezi novinami, které mluví spíše řečí levicově orientovaných poslanců (Mladá fronta Dnes, Blesk, Právo a Haló noviny) a těmi, které užívají spíše pravicové slovní obraty (Hospodářské noviny a Lidové noviny). Výsledky naznačují, že vybrané české média nejsou nezaujaté a nestranné. Hlavní příspěvek práce spočívá ve využití exaktních a moderních metod k stanovení neobjektivity médií. Navíc, identifikace pravicových a levicových frází v českém jazyce, která nevychází ze subjektivního hodnocení, otevírá prostor pro další rozšíření šetření v oblasti tuzemského mediálního trhu. Možnosti pro rozšíření bádaní vidíme v aplikaci postupu pro vícero médií, vzhledem k dostupnosti přepisů mediálních výstupů v námi používané databázi pro tištěné, rozhlasové i televizní sdělovací prostředky lze tuto metodu v podstatě využít na celý český trh. Pro další rozšíření práce bychom mohli použít delší časové období a také více volebních cyklů. V práci jsme za účelem stanovení četnosti výskytu frází v novinách využili četnost výskytu podle počtu článků, ovšem tyto četnosti by šlo určit i podle skutečného výskytu fráze. Zajímavým směrem výzkumu by mohlo být pátraní po příčinách a důsledcích neobjektivity na českém trhu. Stojí za pravicovostí Hospodářských novin jejich pravicoví čtenáři nebo snad vliv majitele? Řídí se rozhodování o zkreslení v Mladé frontě Dnes snahou zaujmout co největší masu a ovládnout trh inzerce? Nebo prostě vždy zbrojí proti aktuální vládě? Nakolik ovlivňují deníky Blesk a Haló noviny názory svých čtenářů? Zodpovědění těchto otázek může přispět k objasnění příčin a důsledků zkreslení v obecní rovině. 16
V. POUŽITÁ LITERATURA Alterman, E. What Liberal Bias? The Truth About Bias and the News. New York: Basics Books, 2003. Baron, D. Persistent Media Bias. Graduate School of Business Research Papers: No. 1845, Stanford University 2004. Besley, T., Prat, A. Handcuffs for the Grabbing Hand? Media Capture and Government Accountability. The American Economic Review, Volume 96, Number 3, 2006: 720-736. Coase, R. H. The Market for Goods and the Market for Ideas. The American Economic Review, Vol. 64, No. 2, 1974: 384-391. Coulter, A. Slander: Liberal lies about the American Right. New York: Three Rivers, 2003. Della Vigna, S., Kaplan, E. The Political Impact of Media Bias. 2007. www.elsa.berkeley.edu (cit. 6.. 1. 2012). Dyck, A., Zingales, L. The Media and Asset Prices. 2003. http://www.anderson.ucla.edu (cit. 6.. 1. 2012). Franken, A. Lies and the lying liars who tell them: A fair and balanced look at the Right. New York: Dutton & Company, 2003. Gabszewicz, J. J., Laussel, D., Sonnac, N. Does Press Advertising Foster the Penssee Unique? 1999. ucl.ac.be. Gentzkow, M. Television and Voter Turnout. The Quarterly Journal of Economics, 2006: 931-972. Gentzkow, M., Glaeser E. L., Goldin, C. The Rise of the Fourth Estate How Newspapers Became Informative and Why It Mattered. NBER Working Paper 10791, 2004. Gentzkow, M., Shapiro, J. M. Media Bias and Reputation. Journal of Political Economy, April 2006: 280-316.. " What Drives Media Slant? Evidence From U.S. Daily Newspapers." Econometrica, vol. 78, 2010: 35-71.. Media, Education and Anti-Americanism in the Muslim World. Journal of Economic Perspectives Volume 18, Number 3, 2004: 117 133. Gerber, A., Karlan D. S., Bergan, D.. Does the Media Matter? A Field Experiment Measuring the Effect of Newspapers on Voting Behavior and Political Opinions. Yale Economic Applications and Policy Discussion Paper No. 12, 2006. Goldberg, B. Bias: A CBS insider exposes how the media distort the news. Washington, DC: Regency Publishing, 2002. Groseclose, T., Milyo, J. A Measure of Media Bias. The Quaterly Journal of Economics, Vol. CXX, Issue 4, 2005: 1191-1236. Hamilton, J. T. All the news that's fit to sell: How the market transforms information into news. Princeton: Princeton University Press, 2003. 17
McMillan, J., Zoido, P. How to Subvert Democracy: Montesinos in Peru. The Journal of Economic Perspectives, Vol. 18, No. 4, 2004: 69-92. Knight, B. G., Chiang, C. Media Bias and Influence: Evidence from Newspaper Endorsements. NBER Working Paper No. 14445, 2008. Larcinese, V., Puglisi, R., Snyder, J. M.. Partisan bias in economic news: Evidence on the agendasetting behavior of U.S. newspapers. Journal of Public Economics Volume 95, Issues 9 10, 2011: 1178-1189. Lott, J. R., Hassett, K. A. Is Newspaper Coverage of Economic Events Politically Biased?: Reagan to Bush II. 2004. www.econ.sfu.ca. Mullainathan, S., Shleifer, A. Media Bias. NBER Working Paper No. 9295, 2002.. The Market for News. The American Economic Review, Vol. 95, No. 4, 2005: 1031-1053. NPatterson, T. E., Donsbach, W. News Decisions: Journalists as Partisan Actors. Political Communication, 1996: 455-468. Povich, E. Partners and Adversaries: The Contentious Connection Between Congress and the Media. Arlington: VA: Freedom Forum, 1996. Puglisi, R., Snyder J. M. Media Coverage of Political Scandals. NBER Working Paper No. 14598, 2008. Djankov, S., McLiesh, C., Nenova, T., Shleifer, A. Who Owns the Media?. Journal of Law and Economics, Vol. 46, No. 2, 2003: 341-382. Weaver, D. H., Wilhoit, G. C. American Journalist in the 1990s. 43. Anual Meeting of the International Communication Association. Washington DC, 1996. 18