LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie analysiert Zehntausende Artikel aus großen US-Zeitungen zur Präsidentschaftswahl 2024 und zeigt eine klare Verschiebung hin zu Strategie, Kontroversen und Rechtsstreitigkeiten. Politikthemen wie nationale Gesetzgebung und Regulierung treten im Verlauf der Wahlphase messbar zurück. Zugleich bleibt die Berichterstattung über Donald Trump über weite Strecken negativ, während Kamala Harris nach ihrer Nominierung vorübergehend positiver ausfällt. Methodisch stützt sich die Untersuchung auf Topic Modeling und Sentiment-Analyse, um Themenanteile und emotionale Tonalität automatisch zu erfassen.
Die Ergebnisse einer neuen Untersuchung zur Berichterstattung über die US-Präsidentschaftswahl 2024 liefern weniger ein Urteil über „gute“ oder „schlechte“ Medien, sondern zeigen ein strukturelles Muster: In großen Zeitungen wurde deutlich häufiger über Wahlkampfstrategie, Konfliktlinien und rechtliche Kontroversen geschrieben als über konkrete Politikfelder. Der Hintergrund passt zu einem bereits lange beobachteten Spannungsfeld zwischen politischer Polarisierung und journalistischer Auswahl: Wenn Leser in Wahljahren stärker nach Orientierung suchen, geraten für die Darstellung häufig besonders dynamische Narrative in den Vordergrund. In dieser Logik wird Politik dann nicht nur als Programm, sondern als laufendes Duell inszeniert.
Die Autoren verorten ihre Ausgangslage in der Wahlkampf-Kommunikation: Eine 2011 veröffentlichte Übersichtsarbeit zur politischen Kommunikation beschreibt, wie Medien Wahlen gern als „horse race“ rahmen – also als Rennen um Momentum, Taktik und Umfragegewinne statt als Debatte über substanzielle Regierungsansätze. Genau an diesem Punkt setzt die Studie an und fragt, wie sich die Tonalität und die thematische Gewichtung verändern, wenn die politischen Ereignisse im Wahlkampf besonders sprunghaft ausfallen. Der Wahlzyklus 2024 bot dafür ungewöhnlich viele Trigger: ein Attentatsversuch, der späte Rückzug von Joe Biden und schließlich die schnelle Nominierung von Kamala Harris. Solche Schocks verändern nicht nur Inhalte, sondern oft auch die emotionale Dramaturgie, die eine Schlagzeile „tragen“ soll.
Methodisch werteten die Forschenden um Ayse D. Lokmanoglu von der Boston University große Mengen Text aus. Sie analysierten Artikel aus fünf stark auflagenrelevanten Print-Titeln: USA Today, The Washington Post, The New York Times, die Los Angeles Times und The Boston Globe. Erfasst wurden Beiträge mit Veröffentlichungsdatum zwischen dem 1. Januar 2024 und dem 31. Januar 2025. Ausgehend von zunächst über 500.000 Artikeln reduzierten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler den Korpus mit Keyword-Filtern: Entscheidend war, ob in der Headline oder im ersten Auszug direkt „Joe Biden“, „Donald Trump“ oder „Kamala Harris“ genannt wurden. Übrig blieb ein Datensatz aus 37.321 Volltextartikeln – groß genug, um Muster statistisch stabil zu erkennen, und zugleich spezifisch genug, um Kandidatenfokussierung als Messgröße nutzbar zu machen.
Um die Texte nicht manuell durchzuarbeiten, kombinierten die Forschenden automatisierte Verfahren aus dem Bereich Natural-Language-Processing. Für die Themenextraktion kam Topic Modeling zum Einsatz, das Wortgruppen identifiziert, die häufig gemeinsam auftreten, sodass sich übergreifende Themencluster ableiten lassen. Für die emotionale Einordnung nutzten sie Sentiment-Analyse über ein Wörterbuchprinzip: Dabei zählt das System positive und negative Wörter und leitet daraus einen Gesamtwert für die Tonalität ab. Die Ergebnisse ordneten sich in fünf große Themenblöcke ein: Wahlkampf- und Kampagnenrahmen, rechtliche Themen rund um die Familie Trump, innenpolitische Fragen und Regulierung, Außenpolitik und Ideologie sowie Regierung und Gesetzgebung. Mit Fortschreiten des Wahlkampfs stieg der Anteil der Artikel zu „Wahlen und Kampagnenrahmen“ stark an, besonders rund um große politische Ereignisse wie Bidos Rückzug aus dem Rennen und die Democratic National Convention.
Parallel dazu entwickelte sich ein zweites, für die Interpretation wichtiges Bild. Die Berichterstattung zu den rechtlichen Themen um Trump nahm zwar zeitweise besonders dynamisch zu und erreichte ihren Höhepunkt Ende Dezember und Anfang Januar, als sich in verschiedenen Gerichtsverfahren neue Entwicklungen abzeichneten. Dagegen sank die Menge an Beiträgen zu innenpolitischen Fragen und Regulierung kontinuierlich, je näher die Wahl rückte. Das wird in der Studie als Verdrängungseffekt („displacement effect“) beschrieben: Kampagnenrhetorik und juristische Schlagzeilen drängen sachlichere Politikdiskussionen aus dem unmittelbaren Aufmerksamkeitsfenster. Auch emotional betrachtet näherten sich die fünf Zeitungen in den Grundmustern an: Der Mediansentiment-Wert lag insgesamt leicht unter neutral. Allerdings gab es spürbare Unterschiede je nach Kandidatenbezug.
Artikel, in denen Trump vorkam, blieben laut Studie über den weitaus größten Teil der Vorwahlphase hinweg konsistent negativ. Beiträge mit Harris-Referenzen – oder solchen, die Biden und Harris gemeinsam erwähnten – zeigten dagegen eine leicht positive Tendenz. Besonders auffällig war ein temporärer positiver Ausschlag für Harris nach der Democratic National Convention sowie nach der Vizepräsidentschaftsdiskussion. Das wird als „post-nomination honeymoon effect“ eingeordnet: Sobald eine neue Kandidatin auf dem nationalen Ticket auftaucht, erhalten ihre ersten Stationen oft eine optimistischere, weniger skeptische Berichterstattung. Interessant ist außerdem der Befund, dass Artikel, die gleichzeitig demokratische und republikanische Kandidaten erwähnten, dauerhaft stärker negativ waren. Das interpretieren die Forschenden als Hinweis darauf, dass dann eher parteipolitische Konflikte und wechselseitige Angriffe in den Vordergrund treten.
Für die Einordnung der Ergebnisse ist gleichzeitig entscheidend, was die Studie bewusst nicht abbildet. Der Datensatz beschränkt sich auf fünf große Zeitungen, die tendenziell eher im politischen Zentrum oder auf der zentristischen bzw. zentristisch-linken Seite verortet werden; dadurch kann die „Mediendiät“ in den USA insgesamt – insbesondere jenseits solcher Print-Ökosysteme – nur teilweise erfasst sein. Zudem arbeitet die Sentiment-Analyse mit einem Wörterbuchansatz. Das erhöht zwar die Skalierbarkeit, kann aber sprachliche Nuancen wie Sarkasmus, Untertöne oder strategische Unklarheiten übersehen. Auch die Filterlogik kann Effekte erzeugen: Beiträge über Programme und Politik, die ohne direkte Nennung von Biden, Harris oder Trump auskommen, fielen aus dem Korpus heraus. In der Folge könnte die gemessene Politikdichte stärker unterschätzt sein als inhaltlich tatsächlich vorhanden.
Gleichzeitig liefert die Untersuchung für die Praxis eine handfeste Perspektive darauf, wie digitale und automatisierte Auswertung Medieninhalte strukturell sichtbar machen kann. Unternehmen, die Wahlkommunikation, Public Affairs oder politische Risikoanalyse betreiben, erhalten damit einen messbaren Bezugspunkt: Nicht nur „was“ steht in Artikeln, sondern „wie“ wird es gerahmt – und wie schnell verschwinden Politikdetails zugunsten von Konflikt- und Strategieerzählungen. Die DOI-Veröffentlichung des Journal of Political Marketing unter Journal of Political Marketing sowie die zitierte Grundlage zur politischen Kommunikation unter A 2011 review of political communication machen deutlich, dass es hier nicht nur um eine Einzelfallbeobachtung geht. Vielmehr zeigt sich ein wiederkehrendes Kommunikationsmuster, das in Wahlphasen mit hoher Ereignisdichte besonders stark wirkt – und das sich künftig noch besser untersuchen lässt, wenn fortgeschrittene Sprachmodelle Kontext und Rhetorik robuster erfassen.
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