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{{Dialegd|Uff=Speyerisch}}{{DISPLAYTITLE:Medjebias}}
De '''Medjebias''' (a ''News-Bias'') (uff [[Englisch]] ''Media bias'') ischä medjale Vazerrung, wu bassierd, wonn [[Journalismus|Reborda]] äsaidisch, midd [[Politik|boldische]] [[Tendenz]]e, middna [[Falsche_Ausgewogenheit|falsche Ausg'wochehaid]] etc. b'rischdn<ref>vgl. Kunczik, M. & Zipfel, A. (2005): ''Publizistik'' (2. Auflage). Köln: Böhlau, S. 155.</ref>.
== Aade ==
Im „The Oxford Handbook of Political Communication“ vun 2017 bschraibd de S. Robert Lichter, dass in akademische Graise de Medjebias eja ä [[Hypothese|Hibothes]] zum erglere vun vaschiedene [[Muster|Muschda]] inde B'rischderschdadung isch als ä [[Theorie]], unn dass viele Aade vun [[Vorurteil|Voroig'nummehaid]] gewwe konn.<ref name=":1">S. Robert Lichter, Kate Kenski (Ed.), ''The Oxford Handbook of Political Communication'', 2018, Oxford University Press, Oxford Handbooks Online, Oxford; New York, S. 403, ISBN: 978-0-19-998435-0, Kabidl: Theories of Media Bias (Kathleen Hall Jamieson (Ed.)), DOI: 10.1093/oxfordhb/9780199793471.013.44, oclc: 959803808</ref>
* [[Werbevoreingenommenheit|Werwevoroig'nummehaid]], alla Voroig'nummehaid wesche [[Werbung|Werwung]], wonn Naijischkaide ausg'wehld odda dagschdelld werren, dassede Werwekunde gfallen.<ref>Jakob-Moritz Eberl, Markus Wagner, Hajo G. Boomgaarden, ''Party Advertising in Newspapers: A source of media bias?'', 2016, Journalism Studies 19(6), S. 782–802, DOI: 10.1080/1461670X.2016.1234356, s2cid: 151663981</ref>
* [[Wissenschaftsfeindlichkeit|Wisseschafdsfoindlische]] Voroig'nummehaid, wonn Naijischkaide [[Aberglaube|Awaglauwe]] odda allg'moin uwisseschafdlische Vorschdellunge unn [[Idee|Ideje]] ferdern.<ref name=":6">Martin Gardner, ''The Night Is Large: Collected Essays, 1938-1995'', Macmillan, 15.07.1997, ISBN: 978-0-312-16949-7</ref> S'hodd sisch g'zaischd, dass [[Medizin|medizinische]] unn wisseschafdlische Schdudje middna niedrische [[Evidenzhierarchie|Ewidenzhieraschie]] ä schdergari Medjebresens hawwen.<ref name="v234">Senthil Selvaraj, Durga S. Borkar, Vinay Prasad, [https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0085355 Media Coverage of Medical Journals: Do the Best Articles Make the News?], PLoS ONE 9(1), 2014, ISSN: 1932-6203, PMID: 24465543, PMC: 3894978, DOI: 10.1371/journal.pone.0085355</ref>
* De [[Big-News Bias|Big-News Bias]] isch ä Vazerrung, wu mehr iwwa die große Eraischnis brischd werd. Baischbielswais, wonn ebbes in viele gleene Schridd vabessad werd unn voro kummd, awwa bloß iwwa die Riggschlesch b'rischd werd, werd ä negdives Bild driwwa vamiddelt.<ref>Antonio Ciccone, Felix Rusche, [https://blogs.lse.ac.uk/medialse/2025/07/29/when-big-news-is-bad-news-uncovering-big-news-bias-in-financial-reporting/ When Big News is Bad News — uncovering big news bias in financial reporting], 29. Juli 2025</ref><ref>Antonio Ciccone, Felix Rusche, [https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5220729 Reporting Big News, Missing the Big Picture? Stock Market Performance in the Media], 2025, DOI: 10.2139/ssrn.5220729, ssrn: 5220729</ref>
== Gugschd a uff ==
* [[Falsche_Ausgewogenheit|Falschi Ausg'wochehaid]]
* [[Negativitätsbias|Negadiwidedsbias]]
== Vawais ==
<references />
[[Sachgrubb:Medie]]
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{{Dialegd|Uff=Speyerisch}}{{DISPLAYTITLE:Medjebias}}
De '''Medjebias''' (a ''News-Bias'') (uff [[Englisch]] ''Media bias'') ischä medjale Vazerrung, wu bassierd, wonn [[Journalismus|Reborda]] äsaidisch, midd [[Politik|boldische]] [[Tendenz]]e, middna [[Falsche_Ausgewogenheit|falsche Ausg'wochehaid]] etc. b'rischdn<ref>vgl. Kunczik, M. & Zipfel, A. (2005): ''Publizistik'' (2. Auflage). Köln: Böhlau, S. 155.</ref>.
== Aade ==
Im „The Oxford Handbook of Political Communication“ vun 2017 bschraibd de S. Robert Lichter, dass in akademische Graise de Medjebias eja ä [[Hypothese|Hibothes]] zum erglere vun vaschiedene [[Muster|Muschda]] inde B'rischderschdadung isch als ä [[Theorie]], unn dass viele Aade vun [[Vorurteil|Voroig'nummehaid]] gewwe konn.<ref name=":1">S. Robert Lichter, Kate Kenski (Ed.), ''The Oxford Handbook of Political Communication'', 2018, Oxford University Press, Oxford Handbooks Online, Oxford; New York, S. 403, ISBN: 978-0-19-998435-0, Kabidl: Theories of Media Bias (Kathleen Hall Jamieson (Ed.)), DOI: 10.1093/oxfordhb/9780199793471.013.44, oclc: 959803808</ref>
* [[Werbevoreingenommenheit|Werwevoroig'nummehaid]], alla Voroig'nummehaid wesche [[Werbung|Werwung]], wonn Naijischkaide ausg'wehld odda dagschdelld werren, dassede Werwekunde gfallen.<ref>Jakob-Moritz Eberl, Markus Wagner, Hajo G. Boomgaarden, ''Party Advertising in Newspapers: A source of media bias?'', 2016, Journalism Studies 19(6), S. 782–802, DOI: 10.1080/1461670X.2016.1234356, s2cid: 151663981</ref>
* [[Wissenschaftsfeindlichkeit|Wisseschafdsfoindlische]] Voroig'nummehaid, wonn Naijischkaide [[Aberglaube|Awaglauwe]] odda allg'moin uwisseschafdlische Vorschdellunge unn [[Idee|Ideje]] ferdern.<ref name=":6">Martin Gardner, ''The Night Is Large: Collected Essays, 1938-1995'', Macmillan, 15.07.1997, ISBN: 978-0-312-16949-7</ref> S'hodd sisch g'zaischd, dass [[Medizin|medizinische]] unn wisseschafdlische Schdudje middna niedrische [[Evidenzhierarchie|Ewidenzhieraschie]] ä schdergari Medjebresens hawwen.<ref name="v234">Senthil Selvaraj, Durga S. Borkar, Vinay Prasad, [https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0085355 Media Coverage of Medical Journals: Do the Best Articles Make the News?], PLoS ONE 9(1), 2014, ISSN: 1932-6203, PMID: 24465543, PMC: 3894978, DOI: 10.1371/journal.pone.0085355</ref>
* De [[Big-News Bias|Big-News Bias]] isch ä Vazerrung, wu mehr iwwa die große Eraischnis brischd werd. Baischbielswais, wonn ebbes in viele gleene Schridd vabessad werd unn voro kummd, awwa bloß iwwa die Riggschlesch b'rischd werd, werd ä negdives Bild driwwa vamiddelt.<ref>Antonio Ciccone, Felix Rusche, [https://blogs.lse.ac.uk/medialse/2025/07/29/when-big-news-is-bad-news-uncovering-big-news-bias-in-financial-reporting/ When Big News is Bad News — uncovering big news bias in financial reporting], 29. Juli 2025</ref><ref>Antonio Ciccone, Felix Rusche, [https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5220729 Reporting Big News, Missing the Big Picture? Stock Market Performance in the Media], 2025, DOI: 10.2139/ssrn.5220729, ssrn: 5220729</ref>
* [[Concision Bias]] isch ä Vazerrung, wu dursch die [[Tendenz]] kummd, iwwa Theme, Oischde etc. zu b'rischde, wu sisch efach zommefasse lossen unn kompexe, ukonvendzonelle etc. Theme wegzulosse, wus viel Erglerunge brauche dedn. Dodursch krischn bschdimmde Theme ä Iwwag'wischd.<ref>{{Cite web |last=Lu |first=Marcus |date=2020-05-07 |title=11 Cognitive Biases That Influence Political Outcomes |url=https://www.weforum.org/stories/global-cooperation/11-cognitive-biases-that-influence-political-outcomes/ |accessdate=2026-09-19 |website=Visual Capitalist |language=en-US}}</ref>
== Gugschd a uff ==
* [[Falsche_Ausgewogenheit|Falschi Ausg'wochehaid]]
* [[Negativitätsbias|Negadiwidedsbias]]
== Vawais ==
<references />
[[Sachgrubb:Medie]]
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De '''Medjebias''' (a ''News-Bias'') (uff [[Englisch]] ''Media bias'') ischä medjale Vazerrung, wu bassierd, wonn [[Journalismus|Reborda]] äsaidisch, midd [[Politik|boldische]] [[Tendenz]]e, middna [[Falsche_Ausgewogenheit|falsche Ausg'wochehaid]] etc. b'rischdn<ref>vgl. Kunczik, M. & Zipfel, A. (2005): ''Publizistik'' (2. Auflage). Köln: Böhlau, S. 155.</ref>.
== Aade ==
Im „The Oxford Handbook of Political Communication“ vun 2017 bschraibd de S. Robert Lichter, dass in akademische Graise de Medjebias eja ä [[Hypothese|Hibothes]] zum erglere vun vaschiedene [[Muster|Muschda]] inde B'rischderschdadung isch als ä [[Theorie]], unn dass viele Aade vun [[Vorurteil|Voroig'nummehaid]] gewwe konn.<ref name=":1">S. Robert Lichter, Kate Kenski (Ed.), ''The Oxford Handbook of Political Communication'', 2018, Oxford University Press, Oxford Handbooks Online, Oxford; New York, S. 403, ISBN: 978-0-19-998435-0, Kabidl: Theories of Media Bias (Kathleen Hall Jamieson (Ed.)), DOI: 10.1093/oxfordhb/9780199793471.013.44, oclc: 959803808</ref>
* [[Werbevoreingenommenheit|Werwevoroig'nummehaid]], alla Voroig'nummehaid wesche [[Werbung|Werwung]], wonn Naijischkaide ausg'wehld odda dagschdelld werren, dassede Werwekunde gfallen.<ref>Jakob-Moritz Eberl, Markus Wagner, Hajo G. Boomgaarden, ''Party Advertising in Newspapers: A source of media bias?'', 2016, Journalism Studies 19(6), S. 782–802, DOI: 10.1080/1461670X.2016.1234356, s2cid: 151663981</ref>
* [[Wissenschaftsfeindlichkeit|Wisseschafdsfoindlische]] Voroig'nummehaid, wonn Naijischkaide [[Aberglaube|Awaglauwe]] odda allg'moin uwisseschafdlische Vorschdellunge unn [[Idee|Ideje]] ferdern.<ref name=":6">Martin Gardner, ''The Night Is Large: Collected Essays, 1938-1995'', Macmillan, 15.07.1997, ISBN: 978-0-312-16949-7</ref> S'hodd sisch g'zaischd, dass [[Medizin|medizinische]] unn wisseschafdlische Schdudje middna niedrische [[Evidenzhierarchie|Ewidenzhieraschie]] ä schdergari Medjebresens hawwen.<ref name="v234">Senthil Selvaraj, Durga S. Borkar, Vinay Prasad, [https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0085355 Media Coverage of Medical Journals: Do the Best Articles Make the News?], PLoS ONE 9(1), 2014, ISSN: 1932-6203, PMID: 24465543, PMC: 3894978, DOI: 10.1371/journal.pone.0085355</ref>
* De [[Big-News Bias|Big-News Bias]] isch ä Vazerrung, wu mehr iwwa die große Eraischnis brischd werd. Baischbielswais, wonn ebbes in viele gleene Schridd vabessad werd unn voro kummd, awwa bloß iwwa die Riggschlesch b'rischd werd, werd ä negdives Bild driwwa vamiddelt.<ref>Antonio Ciccone, Felix Rusche, [https://blogs.lse.ac.uk/medialse/2025/07/29/when-big-news-is-bad-news-uncovering-big-news-bias-in-financial-reporting/ When Big News is Bad News — uncovering big news bias in financial reporting], 29. Juli 2025</ref><ref>Antonio Ciccone, Felix Rusche, [https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5220729 Reporting Big News, Missing the Big Picture? Stock Market Performance in the Media], 2025, DOI: 10.2139/ssrn.5220729, ssrn: 5220729</ref>
* [[Concision Bias]] isch ä Vazerrung, wu dursch die [[Tendenz]] kummd, iwwa Theme, Oischde etc. zu b'rischde, wu sisch efach zommefasse lossen unn kompexe, ukonvendzonelle etc. Theme wegzulosse, wus viel Erglerunge brauche dedn. Dodursch krischn bschdimmde Theme ä Iwwag'wischd.<ref>{{Cite web |last=Lu |first=Marcus |date=2020-05-07 |title=11 Cognitive Biases That Influence Political Outcomes |url=https://www.weforum.org/stories/global-cooperation/11-cognitive-biases-that-influence-political-outcomes/ |accessdate=2026-09-19 |website=Visual Capitalist |language=en-US}}</ref>
* [[Content Bias]] isch ã inhaldlisch ãsaidischi B'rischderschaddung, wonn alla zum Baisbiel vun [[Partei|Badaije]] in [[Politik|bolidische]] [[Konflikt|Konfliggd]] bloß iwwa ã Said b'rischd werd.<ref name=":2">Robert M. Entman, [https://www.researchgate.net/publication/227831662_Framing_Bias_Media_in_the_Distribution_of_Power Framing Bias: Media in the Distribution of Power], 2007, Journal of Communication 57(1), S. 163–173, DOI: 10.1111/j.1460-2466.2006.00336.x, s2cid: 43280110</ref>
* [[Corporate bias]] isch ã Vazerrung, wuma Theme fa die B'rischdserschaddung so auswehle odda daschdelld, dasses dem [[Eigentum|Aischedimma]] vum [[Medienunternehmen|Medjehaus]] basse dud.<ref>Simi Kedia, Gunchang Kim, [https://www.ssrn.com/abstract=3773240 Impact of Media Ownership on News Coverage], 2021, SSRN Electronic Journal, DOI: 10.2139/ssrn.3773240, ISSN: 1556-5068</ref><ref>Simi Kedia, Gunchang Kim, [https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3773240 Impact of Media Ownership on News Coverage], 2021, Forthcoming Management Science, doi: 10.2139/ssrn.3773240, ssrn: 3773240</ref>
* [[Coverage Bias]] isch ã Vazerrung, wu Medije endschaidn, nur schleschde Nochrischde iwwa z. B. ã Badai odda [[Ideologie]] zu b'rischde.<ref name=":0">J.-M. Eberl, H. G. Boomgaarden, M. Wagner, [https://www.researchgate.net/publication/284169613_One_Bias_Fits_All_Three_Types_of_Media_Bias_and_Their_Effects_on_Party_Preferences One Bias Fits All? Three Types of Media Bias and Their Effects on Party Preferences], 2015, Communication Research 44(8), S. 1125–1148, DOI: 10.1177/0093650215614364, s2cid: 1574634</ref><ref name=":8">D. D'Alessio, M. Allen, [https://www.semanticscholar.org/paper/Media-bias-in-presidential-elections%3A-a-D%27Alessio-Allen/635b34a21993ea6fbc06c1ddc67e14693bf8422e Media bias in presidential elections: a meta-analysis], 2000, Journal of Communication 50(4), S. 133–156, DOI: 10.1111/j.1460-2466.2000.tb02866.x, ISSN: 1460-2466</ref>
== Gugschd a uff ==
* [[Falsche_Ausgewogenheit|Falschi Ausg'wochehaid]]
* [[Negativitätsbias|Negadiwidedsbias]]
== Vawais ==
<references />
[[Sachgrubb:Medie]]
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De '''Medjebias''' (a ''News-Bias'') (uff [[Englisch]] ''Media bias'') ischä medjale Vazerrung, wu bassierd, wonn [[Journalismus|Reborda]] äsaidisch, midd [[Politik|boldische]] [[Tendenz]]e, middna [[Falsche_Ausgewogenheit|falsche Ausg'wochehaid]] etc. b'rischdn<ref>vgl. Kunczik, M. & Zipfel, A. (2005): ''Publizistik'' (2. Auflage). Köln: Böhlau, S. 155.</ref>.
== Aade ==
Im „The Oxford Handbook of Political Communication“ vun 2017 bschraibd de S. Robert Lichter, dass in akademische Graise de Medjebias eja ä [[Hypothese|Hibothes]] zum erglere vun vaschiedene [[Muster|Muschda]] inde B'rischderschdadung isch als ä [[Theorie]], unn dass viele Aade vun [[Vorurteil|Voroig'nummehaid]] gewwe konn.<ref name=":1">S. Robert Lichter, Kate Kenski (Ed.), ''The Oxford Handbook of Political Communication'', 2018, Oxford University Press, Oxford Handbooks Online, Oxford; New York, S. 403, ISBN: 978-0-19-998435-0, Kabidl: Theories of Media Bias (Kathleen Hall Jamieson (Ed.)), DOI: 10.1093/oxfordhb/9780199793471.013.44, oclc: 959803808</ref>
* [[Werbevoreingenommenheit|Werwevoroig'nummehaid]], alla Voroig'nummehaid wesche [[Werbung|Werwung]], wonn Naijischkaide ausg'wehld odda dagschdelld werren, dassede Werwekunde gfallen.<ref>Jakob-Moritz Eberl, Markus Wagner, Hajo G. Boomgaarden, ''Party Advertising in Newspapers: A source of media bias?'', 2016, Journalism Studies 19(6), S. 782–802, DOI: 10.1080/1461670X.2016.1234356, s2cid: 151663981</ref>
* [[Wissenschaftsfeindlichkeit|Wisseschafdsfoindlische]] Voroig'nummehaid, wonn Naijischkaide [[Aberglaube|Awaglauwe]] odda allg'moin uwisseschafdlische Vorschdellunge unn [[Idee|Ideje]] ferdern.<ref name=":6">Martin Gardner, ''The Night Is Large: Collected Essays, 1938-1995'', Macmillan, 15.07.1997, ISBN: 978-0-312-16949-7</ref> S'hodd sisch g'zaischd, dass [[Medizin|medizinische]] unn wisseschafdlische Schdudje middna niedrische [[Evidenzhierarchie|Ewidenzhieraschie]] ä schdergari Medjebresens hawwen.<ref name="v234">Senthil Selvaraj, Durga S. Borkar, Vinay Prasad, [https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0085355 Media Coverage of Medical Journals: Do the Best Articles Make the News?], PLoS ONE 9(1), 2014, ISSN: 1932-6203, PMID: 24465543, PMC: 3894978, DOI: 10.1371/journal.pone.0085355</ref>
* De [[Big-News Bias|Big-News Bias]] isch ä Vazerrung, wu mehr iwwa die große Eraischnis brischd werd. Baischbielswais, wonn ebbes in viele gleene Schridd vabessad werd unn voro kummd, awwa bloß iwwa die Riggschlesch b'rischd werd, werd ä negdives Bild driwwa vamiddelt.<ref>Antonio Ciccone, Felix Rusche, [https://blogs.lse.ac.uk/medialse/2025/07/29/when-big-news-is-bad-news-uncovering-big-news-bias-in-financial-reporting/ When Big News is Bad News — uncovering big news bias in financial reporting], 29. Juli 2025</ref><ref>Antonio Ciccone, Felix Rusche, [https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5220729 Reporting Big News, Missing the Big Picture? Stock Market Performance in the Media], 2025, DOI: 10.2139/ssrn.5220729, ssrn: 5220729</ref>
* [[Concision Bias]] isch ä Vazerrung, wu dursch die [[Tendenz]] kummd, iwwa Theme, Oischde etc. zu b'rischde, wu sisch efach zommefasse lossen unn kompexe, ukonvendzonelle etc. Theme wegzulosse, wus viel Erglerunge brauche dedn. Dodursch krischn bschdimmde Theme ä Iwwag'wischd.<ref>{{Cite web |last=Lu |first=Marcus |date=2020-05-07 |title=11 Cognitive Biases That Influence Political Outcomes |url=https://www.weforum.org/stories/global-cooperation/11-cognitive-biases-that-influence-political-outcomes/ |accessdate=2026-09-19 |website=Visual Capitalist |language=en-US}}</ref>
* [[Content Bias]] isch ã inhaldlisch ãsaidischi B'rischderschaddung, wonn alla zum Baisbiel vun [[Partei|Badaije]] in [[Politik|bolidische]] [[Konflikt|Konfliggd]] bloß iwwa ã Said b'rischd werd.<ref name=":2">Robert M. Entman, [https://www.researchgate.net/publication/227831662_Framing_Bias_Media_in_the_Distribution_of_Power Framing Bias: Media in the Distribution of Power], 2007, Journal of Communication 57(1), S. 163–173, DOI: 10.1111/j.1460-2466.2006.00336.x, s2cid: 43280110</ref>
* [[Corporate bias]] isch ã Vazerrung, wuma Theme fa die B'rischdserschaddung so auswehle odda daschdelld, dasses dem [[Eigentum|Aischedimma]] vum [[Medienunternehmen|Medjehaus]] basse dud.<ref>Simi Kedia, Gunchang Kim, [https://www.ssrn.com/abstract=3773240 Impact of Media Ownership on News Coverage], 2021, SSRN Electronic Journal, DOI: 10.2139/ssrn.3773240, ISSN: 1556-5068</ref><ref>Simi Kedia, Gunchang Kim, [https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3773240 Impact of Media Ownership on News Coverage], 2021, Forthcoming Management Science, doi: 10.2139/ssrn.3773240, ssrn: 3773240</ref>
* [[Coverage Bias]] isch ã Vazerrung, wu Medije endschaidn, nur schleschde Nochrischde iwwa z. B. ã Badai odda [[Ideologie]] zu b'rischde.<ref name=":0">J.-M. Eberl, H. G. Boomgaarden, M. Wagner, [https://www.researchgate.net/publication/284169613_One_Bias_Fits_All_Three_Types_of_Media_Bias_and_Their_Effects_on_Party_Preferences One Bias Fits All? Three Types of Media Bias and Their Effects on Party Preferences], 2015, Communication Research 44(8), S. 1125–1148, DOI: 10.1177/0093650215614364, s2cid: 1574634</ref><ref name=":8">D. D'Alessio, M. Allen, [https://www.semanticscholar.org/paper/Media-bias-in-presidential-elections%3A-a-D%27Alessio-Allen/635b34a21993ea6fbc06c1ddc67e14693bf8422e Media bias in presidential elections: a meta-analysis], 2000, Journal of Communication 50(4), S. 133–156, DOI: 10.1111/j.1460-2466.2000.tb02866.x, ISSN: 1460-2466</ref>
* [[Decision-making Bias]] isch ã Vazerrung, wu die [[Motivation|Modiwadzjone]], [[Meinung|Mänunge]], [[Überzeugung|Iwwazaischunge]], Gaischdeshaldunge etc. vunde [[Journalismus|Reborda]] Ofluss uff ihr B'rischdserschaddung hawwen.<ref name=":2" />
* [[Demand-driven Bias]] isch ã Vazerrung, wu die [[Nachfrage|Nochfroch]] nochna bschdimme Aad vun [[Voreingenommenheit|Voroig'nummehaid]] vunde [[Konsument|Konsumende]] vonde Medje a [[Befriedigung|b'riedischd]] werd. Die Medje b'rischdn, wies die Laid winschen.<ref name=":5">Simon P. Anderson, Joel Waldfogel, David Strömberg (edt.), [https://www.sciencedirect.com/handbook/handbook-of-media-economics/vol/1/suppl/C Handbook of Media Economics], 01.01.2015, North-Holland, volume=1, ISBN: 978-0-444-63691-1, Matthew Gentzkow, Jesse M. Shapiro, Daniel F. Stone, [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780444636850000140 Chapter 14 – Media Bias in the Marketplace: Theory], S. 623–645, DOI: 10.1016/b978-0-444-63685-0.00014-0, s2cid: 8736042</ref>
== Gugschd a uff ==
* [[Falsche_Ausgewogenheit|Falschi Ausg'wochehaid]]
* [[Negativitätsbias|Negadiwidedsbias]]
== Vawais ==
<references />
[[Sachgrubb:Medie]]
a99tla1izv5pkzw6d6myhm4v8a1s5rb
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93818
2026-09-19T09:08:25Z
Manuae
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/* Aade */
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wikitext
text/x-wiki
{{Dialegd|Uff=Speyerisch}}{{DISPLAYTITLE:Medjebias}}
De '''Medjebias''' (a ''News-Bias'') (uff [[Englisch]] ''Media bias'') ischä medjale Vazerrung, wu bassierd, wonn [[Journalismus|Reborda]] äsaidisch, midd [[Politik|boldische]] [[Tendenz]]e, middna [[Falsche_Ausgewogenheit|falsche Ausg'wochehaid]] etc. b'rischdn<ref>vgl. Kunczik, M. & Zipfel, A. (2005): ''Publizistik'' (2. Auflage). Köln: Böhlau, S. 155.</ref>.
== Aade ==
Im „The Oxford Handbook of Political Communication“ vun 2017 bschraibd de S. Robert Lichter, dass in akademische Graise de Medjebias eja ä [[Hypothese|Hibothes]] zum erglere vun vaschiedene [[Muster|Muschda]] inde B'rischderschdadung isch als ä [[Theorie]], unn dass viele Aade vun [[Vorurteil|Voroig'nummehaid]] gewwe konn.<ref name=":1">S. Robert Lichter, Kate Kenski (Ed.), ''The Oxford Handbook of Political Communication'', 2018, Oxford University Press, Oxford Handbooks Online, Oxford; New York, S. 403, ISBN: 978-0-19-998435-0, Kabidl: Theories of Media Bias (Kathleen Hall Jamieson (Ed.)), DOI: 10.1093/oxfordhb/9780199793471.013.44, oclc: 959803808</ref>
* [[Werbevoreingenommenheit|Werwevoroig'nummehaid]], alla Voroig'nummehaid wesche [[Werbung|Werwung]], wonn Naijischkaide ausg'wehld odda dagschdelld werren, dassede Werwekunde gfallen.<ref>Jakob-Moritz Eberl, Markus Wagner, Hajo G. Boomgaarden, ''Party Advertising in Newspapers: A source of media bias?'', 2016, Journalism Studies 19(6), S. 782–802, DOI: 10.1080/1461670X.2016.1234356, s2cid: 151663981</ref>
* [[Wissenschaftsfeindlichkeit|Wisseschafdsfoindlische]] Voroig'nummehaid, wonn Naijischkaide [[Aberglaube|Awaglauwe]] odda allg'moin uwisseschafdlische Vorschdellunge unn [[Idee|Ideje]] ferdern.<ref name=":6">Martin Gardner, ''The Night Is Large: Collected Essays, 1938-1995'', Macmillan, 15.07.1997, ISBN: 978-0-312-16949-7</ref> S'hodd sisch g'zaischd, dass [[Medizin|medizinische]] unn wisseschafdlische Schdudje middna niedrische [[Evidenzhierarchie|Ewidenzhieraschie]] ä schdergari Medjebresens hawwen.<ref name="v234">Senthil Selvaraj, Durga S. Borkar, Vinay Prasad, [https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0085355 Media Coverage of Medical Journals: Do the Best Articles Make the News?], PLoS ONE 9(1), 2014, ISSN: 1932-6203, PMID: 24465543, PMC: 3894978, DOI: 10.1371/journal.pone.0085355</ref>
* De [[Big-News Bias|Big-News Bias]] isch ä Vazerrung, wu mehr iwwa die große Eraischnis brischd werd. Baischbielswais, wonn ebbes in viele gleene Schridd vabessad werd unn voro kummd, awwa bloß iwwa die Riggschlesch b'rischd werd, werd ä negdives Bild driwwa vamiddelt.<ref>Antonio Ciccone, Felix Rusche, [https://blogs.lse.ac.uk/medialse/2025/07/29/when-big-news-is-bad-news-uncovering-big-news-bias-in-financial-reporting/ When Big News is Bad News — uncovering big news bias in financial reporting], 29. Juli 2025</ref><ref>Antonio Ciccone, Felix Rusche, [https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5220729 Reporting Big News, Missing the Big Picture? Stock Market Performance in the Media], 2025, DOI: 10.2139/ssrn.5220729, ssrn: 5220729</ref>
* [[Concision Bias]] isch ä Vazerrung, wu dursch die [[Tendenz]] kummd, iwwa Theme, Oischde etc. zu b'rischde, wu sisch efach zommefasse lossen unn kompexe, ukonvendzonelle etc. Theme wegzulosse, wus viel Erglerunge brauche dedn. Dodursch krischn bschdimmde Theme ä Iwwag'wischd.<ref>{{Cite web |last=Lu |first=Marcus |date=2020-05-07 |title=11 Cognitive Biases That Influence Political Outcomes |url=https://www.weforum.org/stories/global-cooperation/11-cognitive-biases-that-influence-political-outcomes/ |accessdate=2026-09-19 |website=Visual Capitalist |language=en-US}}</ref>
* [[Content Bias]] isch ã inhaldlisch ãsaidischi B'rischderschaddung, wonn alla zum Baisbiel vun [[Partei|Badaije]] in [[Politik|bolidische]] [[Konflikt|Konfliggd]] bloß iwwa ã Said b'rischd werd.<ref name=":2">Robert M. Entman, [https://www.researchgate.net/publication/227831662_Framing_Bias_Media_in_the_Distribution_of_Power Framing Bias: Media in the Distribution of Power], 2007, Journal of Communication 57(1), S. 163–173, DOI: 10.1111/j.1460-2466.2006.00336.x, s2cid: 43280110</ref>
* [[Corporate bias]] isch ã Vazerrung, wuma Theme fa die B'rischdserschaddung so auswehle odda daschdelld, dasses dem [[Eigentum|Aischedimma]] vum [[Medienunternehmen|Medjehaus]] basse dud.<ref>Simi Kedia, Gunchang Kim, [https://www.ssrn.com/abstract=3773240 Impact of Media Ownership on News Coverage], 2021, SSRN Electronic Journal, DOI: 10.2139/ssrn.3773240, ISSN: 1556-5068</ref><ref>Simi Kedia, Gunchang Kim, [https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3773240 Impact of Media Ownership on News Coverage], 2021, Forthcoming Management Science, doi: 10.2139/ssrn.3773240, ssrn: 3773240</ref>
* [[Coverage Bias]] isch ã Vazerrung, wu Medije endschaidn, nur schleschde Nochrischde iwwa z. B. ã Badai odda [[Ideologie]] zu b'rischde.<ref name=":0">J.-M. Eberl, H. G. Boomgaarden, M. Wagner, [https://www.researchgate.net/publication/284169613_One_Bias_Fits_All_Three_Types_of_Media_Bias_and_Their_Effects_on_Party_Preferences One Bias Fits All? Three Types of Media Bias and Their Effects on Party Preferences], 2015, Communication Research 44(8), S. 1125–1148, DOI: 10.1177/0093650215614364, s2cid: 1574634</ref><ref name=":8">D. D'Alessio, M. Allen, [https://www.semanticscholar.org/paper/Media-bias-in-presidential-elections%3A-a-D%27Alessio-Allen/635b34a21993ea6fbc06c1ddc67e14693bf8422e Media bias in presidential elections: a meta-analysis], 2000, Journal of Communication 50(4), S. 133–156, DOI: 10.1111/j.1460-2466.2000.tb02866.x, ISSN: 1460-2466</ref>
* [[Decision-making Bias]] isch ã Vazerrung, wu die [[Motivation|Modiwadzjone]], [[Meinung|Mänunge]], [[Überzeugung|Iwwazaischunge]], Gaischdeshaldunge etc. vunde [[Journalismus|Reborda]] Ofluss uff ihr B'rischdserschaddung hawwen.<ref name=":2" />
* [[Demand-driven Bias]] isch ã Vazerrung, wu die [[Nachfrage|Nochfroch]] nochna bschdimme Aad vun [[Voreingenommenheit|Voroig'nummehaid]] vunde [[Konsument|Konsumende]] vunde Medje a [[Befriedigung|b'friedischd]] werd. Die Medje b'rischdn, wies die Laid winschen.<ref name=":5">Simon P. Anderson, Joel Waldfogel, David Strömberg (edt.), [https://www.sciencedirect.com/handbook/handbook-of-media-economics/vol/1/suppl/C Handbook of Media Economics], 01.01.2015, North-Holland, volume=1, ISBN: 978-0-444-63691-1, Matthew Gentzkow, Jesse M. Shapiro, Daniel F. Stone, [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780444636850000140 Chapter 14 – Media Bias in the Marketplace: Theory], S. 623–645, DOI: 10.1016/b978-0-444-63685-0.00014-0, s2cid: 8736042</ref>
== Gugschd a uff ==
* [[Falsche_Ausgewogenheit|Falschi Ausg'wochehaid]]
* [[Negativitätsbias|Negadiwidedsbias]]
== Vawais ==
<references />
[[Sachgrubb:Medie]]
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