Metodika 1.1.0

Jak MediaLens hodnotí jazyk a redakční práci

Popisujeme pozorovatelné formulace, rámování, práci se zdroji a kontextem a dokládáme je úryvky. Nehodnotíme, zda autor lže, co si skutečně myslí ani jaké má emoce.

Význam skóre

Stupnice intenzity, ne verdikt

Hodnota 0–100 vyjadřuje intenzitu pozorovaných jazykových znaků v analyzovaném textu. Není pravděpodobností, hodnocením kvality média ani měřením emocí, úmyslů nebo pravdivosti.

Rozhořčení

Silně odsuzující a hněvivě laděné formulace.

Frustrace

Jazyk bezmoci, podráždění a opakovaných stížností.

Sarkasmus / ironie

Ironický nebo posměšný kontrast ve formulacích.

Sugestivnost

Návodné otázky, insinuace a implikace bez doložení.

Konfliktnost

Osobní útoky, ostré konfrontace a dehonestace.

Věcnost

Konkrétní a ověřitelně formulované údaje; nikoli pravdivost.

Druhá vrstva analýzy

Pozorovatelná rizika redakční práce

Samostatně sledujeme, zda titulek a kompozice tlačí k závěru, zda sporné téma stojí hlavně na jedné straně, zda jsou tvrzení jasně přiřazena a podložena uvnitř článku a zda nechybí kontext potřebný k pochopení sporu.

Tlak rámování

Titulek, perex nebo kompozice předjímají emotivní či hodnotící závěr.

Jednostrannost zdrojů

Sporné téma stojí převážně na jedné straně bez relevantní odpovědi.

Nejasná atribuce

U důležitých tvrzení není dostatečně zřejmý původ nebo status tvrzení.

Tvrzení bez opory

Závažná tvrzení nemají v článku uvedený konkrétní podklad.

Kontextové mezery

Chybí informace potřebné k interpretaci popisovaného sporu.

Souhrnný ukazatel

Jak funguje rétorická intenzita

Rétorická intenzita shrnuje, jak výrazně se v článku objevuje pět sledovaných rétorických prvků. Nižší číslo znamená méně těchto prvků; není to špatná známka.

Hodnota je aritmetický průměr skóre rozhořčení, frustrace, sarkasmu či ironie, sugestivnosti a konfliktnosti. Věcnost se zobrazuje samostatně a do průměru nevstupuje.

Orientační slovní pásma

0–24

Nízká

Málo sledovaných rétorických prvků.

25–49

Mírná

Některé prvky jsou zřetelnější.

50–74

Zvýšená

Prvky se v textu objevují výrazně.

75–100

Vysoká

Prvky jsou v textu velmi výrazné.

Pásma jsou zatím pouze orientační a neprošla kalibrací na lidsky anotovaném korpusu. Ukazatel neověřuje fakta, důvěryhodnost zdroje ani celkovou kvalitu článku.

Od URL k výsledku

Šest kontrolovatelných kroků

  1. 01

    Bezpečné načtení

    URL, DNS i přesměrování projdou SSRF kontrolou; stahování má časový a velikostní limit.

  2. 02

    Extrakce článku

    Z HTML se oddělí hlavní text, nadpis a dostupná metadata bez spouštění skriptů stránky.

  3. 03

    Atribuce

    Segmenty jsou heuristicky označeny jako redakce, citovaná osoba, nadpis nebo nejasná atribuce.

  4. 04

    Strukturovaná analýza

    Provider vrací šest jazykových indikátorů, pět redakčních rizik, vysvětlení, krátké dokladové úryvky a míru jistoty.

  5. 05

    Technická kontrola

    Backend ověří schéma, rozsahy hodnot, offsety a přesnou shodu každého úryvku s extrahovaným textem.

  6. 06

    Verzovaný výsledek

    Uloží se původ, model, verze metodiky, čas a nejistoty; celý článek se veřejně nearchivuje.

Technický princip

Co se děje uvnitř analýzy

Aktuální verze skládá výsledek z bezpečného načtení, kontroly dostupnosti celého článku, normalizované extrakce, strukturovaného volání modelu a několika nezávislých validací.

  1. Načtení a přístupnost

    Nejdřív se zkouší úsporné HTTP načtení; při dynamickém obsahu může následovat izolovaný prohlížeč.

    • URL, DNS i každé přesměrování prochází SSRF kontrolou a síťovými limity.
    • V čistém browser contextu se přednostně hledá odmítnutí cookies; jednoznačný souhlas je až záložní možnost.
    • Nevyřešený banner, přihlášení nebo neúplný paywallový text analýzu zastaví.
  2. Extrakce a příprava

    Readability-v2 vybere hlavní obsah a před analýzou se kontroluje, zda jde o úplný článek.

    • Odstraňuje se navigace, reklama, cookie rozhraní a nesouvisející obsah.
    • Normalizovaný text dostane stabilní offsety; redakční hlas a citace zůstávají rozlišené.
    • Kanonická URL a hash obsahu slouží k detekci duplicit a pozdější změny článku.
  3. Strukturovaná AI analýza

    Model vrací pouze předem definovaný JSON; článek se považuje za nedůvěryhodný vstup, ne za instrukce.

    • Výstup obsahuje šest jazykových indikátorů a pět oddělených redakčních rizik.
    • Každý nález vyžaduje kategorii, vysvětlení, krátký úryvek, atribuci, offsety a jistotu.
    • Analýza neposuzuje pověst média, externí pravdivost ani skrytý úmysl autora.
  4. Ověření a publikace

    Výsledek se zveřejní až po kontrole schématu, rozsahů a všech textových dokladů.

    • Úryvky musí přesně odpovídat normalizovanému textu na uvedených offsetech.
    • Deduplikační klíč zahrnuje obsah, metodiku, provider a model; souběžné kopie se nesmí účtovat dvakrát.
    • Cookies a browser storage se zahodí, BYOK klíč se neukládá a celý článek se veřejně nearchivuje.

Ověřování kvality

Jak metodiku testujeme

Oddělujeme automatické technické kontroly, které už běží, od metodologické validace, kterou teprve připravujeme.

✓

Implementováno

Technické kontroly

  • Validace kompletního výstupu sdíleným runtime schématem.
  • Přesná kontrola úryvků a jejich offsetů proti normalizovanému textu.
  • Oddělené zobrazení redakčního hlasu, citovaných osob a nejasné atribuce.
  • Bezpečnostní testy interních adres, přesměrování, timeoutů a nadměrných odpovědí.
  • Deduplikace podle obsahu, metodiky a modelu, aby stejná analýza neběžela souběžně vícekrát.
→

Plán validace

Lidské hodnocení a kalibrace

  1. Sestavit žánrově pestrý český referenční korpus se zprávami, komentáři, rozhovory, titulky a negativními příklady.
  2. Připravit anotátorský manuál a nechat každý vzorek nezávisle označit nejméně dvěma lidmi.
  3. Měřit shodu hodnotitelů, falešně pozitivní nálezy, přesnost atribuce a úspěšnost extrakce.
  4. Kalibrovat stupnici a její slovní interpretaci až podle výsledků lidského hodnocení.
  5. Používat stejný korpus jako regresní test při každé změně promptu, modelu, extraktoru nebo metodiky.
  6. Zveřejnit velikost a složení testovací sady, metriky, datum měření a známá selhání bez šíření plných chráněných článků.

Hranice interpretace

Co z výsledku nelze vyvodit

MediaLens zůstává u jazyka konkrétního textu. Nenahrazuje fact-checking, psychologické hodnocení ani čtení širšího společenského kontextu.

  • Pravdivost a důvěryhodnost

    MediaLens neověřuje faktickou správnost ani pověst zdroje. Hodnotí pouze oporu, atribuci, vyváženost a kontext viditelné v článku.

  • Osobnost, motivy a emoce

    Z textu neodvozujeme osobnost, duševní stav, skryté motivy ani skutečné emoce autora nebo mluvčího.

  • Ironie a širší kontext

    Ironie, nepřímá řeč a chybějící kontext mohou vést k nejistému nebo chybnému výsledku.

  • Kvalita extrakce

    Automatická extrakce může selhat u paywallu, dynamického webu nebo neobvyklé struktury stránky.

  • Stav výsledku

    Technicky zkontrolováno

    Výsledek prošel automatickými technickými kontrolami, ale nebyl nezávisle metodologicky posouzen člověkem.

Transparentní vývoj

Metodika se bude verzovat

Změna modelu, promptu nebo pravidel může změnit výsledek. Proto u každé analýzy zobrazujeme její technický původ a starší výsledky tiše nepřepisujeme.

Vyzkoušet MediaLens