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Topic-Analyse · 30 Tage

verkehr

4 StoriesØ Score 23L · M · R 20 · 30 · 50
Lager-Verteilung über 30 Tage4 Stories
Links
20%
Mitte
30%
Rechts
50%

Polarisierungs-Verlauf

Tägliche Durchschnitts-Divergenz aller Stories zu „verkehr". Balken zeigen Anzahl Stories pro Tag.

4 Datenpunkte
025507510018.0619.0621.0622.06

Dominante Outlets

Welche Medien greifen das Thema am häufigsten auf.

  1. 01
    Kronen Zeitung140
  2. 02
    ORF109
  3. 03
    Heute77
  4. 04
    Tiroler Tageszeitung68
  5. 05
    Servus TV60
  6. 06
    Kurier58

Wiederkehrende Frame-Aspekte

Welche Vergleichs-Dimensionen die KI in den Stories immer wieder identifiziert hat — strategisch relevant für Framing-Berater.

  • Einordnung der Demo als Ereignis1× erkannt
  • Dramatisierung vs. Sachlichkeit bei Stau-Prognosen1× erkannt
  • Fokus: Bürgerbeschwerden vs. Reiserinnen-Perspektive1× erkannt
  • Bewertung der Blockade als Mittel1× erkannt
  • Kontext zur ÖBB-Sparbudgetierung1× erkannt
  • Darstellung der Sicherheitskritik1× erkannt

Blinde Flecken im Diskurs

Sätze, die die KI als „nicht erfasst" im Lager-Vergleich markiert hat — potentielle ungenutzte Narrative.

  • Links lässt Kritik von Transit-Befürwortern und Wirtschaft kaum zu Wort kommen. Rechts ignoriert die strukturellen Gründe der Beschwerde aus dem Wipptal (Lärmbelastung, Luftverschmutzung, Infrastrukturmängel).
  • Trend lässt den Inhalt der schwedischen Kritik (Geschwindigkeitsüberschreitung) aus und bietet keine eigene Analyse. Beide Medien thematisieren nicht Teslas Gegenargumente oder technische Details des Systems.
  • Keine Lager behandeln Ursachen des Unfalls oder mögliche Versäumnisse im Tierschutz während des Transports.
  • Rechts-Medien berichten nicht. Keine kritischen Perspektiven zu Sicherheitsauswirkungen oder Kostenfragen erkennbar.

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