Wahlkampf-Medieninhaltsanalyse, Fernsehen und Printmedien, Kumulation 2009-2017 (GLES) Campaign Media Content Analysis, TV and Print Media, Cumulation 2009-2017 (GLES)

DOI

Content coding

Inhaltsanalyse von Fernsehnachrichten und Printmedien

Content analysis of TV news and print media

Fernsehberichterstattung und Berichterstattung der Printmedien im Erhebungszeitraum

News coverage of TV and print media during the field period

Nicht-Wahrscheinlichkeitsauswahl: Bewusste Auswahl; Auswahlverfahren Kommentar: Auswahlverfahren Fernsesendungen: Hauptnachrichtensendungen von ARD, ZDF, RTL und Sat.1. Auswahlverfahren Zeitungen: Mehrstufige Stichprobe aus den Tageszeitungen Frankfurter Rundschau (FR), Süddeutsche Zeitung (SZ), Frankfurter Allgemeine Zeitung (FAZ), Die Welt (Welt) und die Tageszeitung (TAZ). Als (Boulevard)zeitung wurde die BILD ausgewählt. Die Artikel mussten auf der Titelseite oder im Meinungsteil sein und über einen Bezug zur deutschen Bundespolitik verfügen.

Identifier
DOI https://doi.org/10.4232/1.13373
Metadata Access https://api.datacite.org/dois/10.4232/1.13373
Provenance
Creator GLES
Publisher GESIS Data Archive
Contributor Rattinger, Hans; Roßteutscher, Sigrid; Schmitt-Beck, Rüdiger; Schoen, Harald; Weßels, Bernhard; Wolf, Christof; Staudt, Alexander; Ellerbrock, Simon; Krewel, Mona; Schackmann, Lena Marie; Schäfer, Anne; Schmidt, Sebastian; Walter, Stefanie; Stroppe, Anne-Kathrin; Universität Mannheim-Lehrstuhl Für Politische Wissenschaft I (2013-2017) GöfaK Medienforschung, Potsdam (2009)
Publication Year 2019
Rights Alle im GESIS DBK veröffentlichten Metadaten sind frei verfügbar unter den Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication. GESIS bittet jedoch darum, dass Sie alle Metadatenquellen anerkennen und sie nennen, etwa die Datengeber oder jeglichen Aggregator, inklusive GESIS selbst. Für weitere Informationen siehe https://dbk.gesis.org/dbksearch/guidelines.asp?db=d; All metadata from GESIS DBK are available free of restriction under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication. However, GESIS requests that you actively acknowledge and give attribution to all metadata sources, such as the data providers and any data aggregators, including GESIS. For further information see https://dbk.gesis.org/dbksearch/guidelines.asp
OpenAccess true
Representation
Language German
Resource Type Dataset
Version 1.0.0
Discipline Social Sciences
Spatial Coverage Germany