Srovnání vlivu internetového zpravodajství a sociálních sítí na volební preference politických stran v ČR v letech 2017-2025

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývala analýzou vlivu viditelnosti a sentimentu na sociálních sítích a zpravodajských webech na preference českých politických stran v období 2017-2025. Cílem práce bylo analyzovat tyto vlivy a konkrétně zjistit jejich existenci, směr a velikost. Pro účely analýzy vlivu byla zvolena korelační a panelová analýza. Na analýzu byla použita longitudální data z dvaceti nejčtenějších zpravodajských webů a třech nejužívanějších sociálních sítí. Celkem byla analyzována data pro devět parlamentních stran, 2 miliony zpravodajských článků a 1,5 milionu příspěvků z Facebooku, Instagramu a X. Data sentimentu byla generována modelem strojového učení. Výsledky naznačují statisticky signifikantní pozitivní vliv viditelnosti politických stran na volební preference. Vliv viditelnosti jako celku byl potvrzen u viditelnosti na sociálních sítích, ale u zpravodajských webů se tento vztah nepovedlo prokázat. Vliv sentimentu jako celku vykázal negativní vliv na preference. Proměnné sentimentu sociálních sítí a zpravodajských webů separovaně však nevyšly statisticky signifikantní. Absolutní síla vlivu viditelnosti vyšla násobně větší oproti vlivu sentimentu na volební preference stran. Dlouhodobý vlivy proměnných viditelnosti a tónu sentimentu se však nepovedlo jasně prokázat. Byla pozorována...

This bachelor thesis analyzed the influence of visibility and sentiment on social media and news websites on the preferences of Czech political parties in the period 2017-2025. The thesis aimed to analyze these influences and specifically to determine their existence, direction, and magnitude. Correlation and panel analysis were chosen for the purpose of analyzing the influence. Longitudinal data from the twenty most-read news websites and the three most-used social networks were used for the analysis. In total, data for nine parliamentary parties, 2 million news articles, and 1.5 million posts from Facebook, Instagram, and X were analyzed. Sentiment data was generated by a machine learning model. The results indicate a statistically significant positive influence of political party visibility on electoral preferences. The influence of visibility as a whole was confirmed for visibility on social networks, but this relationship could not be proven for news websites. The influence of sentiment as a whole had a negative effect on preferences. However, the sentiment variables of social networks and news websites separately were not statistically significant. The absolute strength of the influence of visibility was many times greater than the influence of sentiment on party voting preferences. However,...