判定基準

1. 「右寄り」「左寄り」の意味について

本サイトにおける「右寄り」「左寄り」は、記事の真偽・品質・善悪を評価するものではありません。政治的・社会的な論点において、その記事がどの価値観や立場を相対的に強調しているかを示す便宜的な分類です。

ただし、左右の意味は論点によって変わります。たとえば、安全保障・経済政策・憲法・歴史認識・移民・ジェンダー・労働・福祉・皇室・原発などでは、 同じ「右寄り」「左寄り」でも意味合いが異なる場合があります。 経済では再分配を重視する立場が左寄りとされやすい一方、安全保障では防衛力の強化が右寄りとされやすい—— というように、左右は1本の物差しでは足りません。そのため本サイトでは、単語だけで機械的に判定せず、 記事がどの論点を強調し、どの視点を中心に構成されているかを重視します。

なお、本サイトにおける「中立」は、完全に偏りが存在しないという意味ではありません。左右どちらかの価値観を強く押し出していない、 または事実関係の整理を中心にしている状態を示します。 中立が「正解」で左右が「間違い」なのではなく、どれも報道の一つのあり方です。

2. バイアススコアとは

各記事に -2.0（左寄り）〜 +2.0（右寄り）のスコアを付け、5段階のラベルで表示します。 「左右」は善悪ではなく、報道の傾きの方向を示すだけです。

3. 誰が判定しているか（3つの層）

当サイトの判定には3つの層があり、どの層による判定かを必ず表示上で区別しています。

4. AIが見る6つの観点

以下はAIへ渡している指示文そのものです（要約ではありません）。

1. ①

   見出しの語彙選択

   同じ事実にどの言葉を選んだか。例：「死亡」と「犠牲」、「容疑者」と「男」では読者の受ける印象が変わる。

2. ②

   扇動的・感情的表現

   「断固」「暴挙」「悲痛」など、事実の伝達を超えて感情を動かす言葉の使用。

3. ③

   論点の選択

   同じ出来事の中で、何を報じ、何を省いたか。強調と省略は最も見えにくいバイアス。

4. ④

   引用元・登場人物の偏り

   誰の声を載せたか。政府側だけ、被害者側だけ、専門家の人選など。

5. ⑤

   事実と意見の区別

   報道記事の中に書き手の評価・解釈が混ざっていないか。

6. ⑥

   反対意見・両論の併記

   対立する立場がある問題で、もう一方の言い分に触れているか。

5. 「事実」と「論調」を分ける

バイアスの可視化とは、「どの社が嘘をついているか」を探すことではありません。 各トピックでAIは、全社が共通して伝えている事実と、各社ごとの切り口（何を強調し、どんな言葉を選んだか）を分けて抽出します。事実は共有し、解釈は並べる——比較ページの3列表示もこの考え方に基づいています。

6. この判定の限界（正直に）

• ・AIは誤ります。スコアは統計的な参考値であり、記事の価値や真偽の判定ではありません。
• ・分析対象は主に見出しと冒頭の概要です。本文全体・紙面での扱い・写真の選択までは評価できていません。
• ・媒体基準値（~）は媒体全体の傾向であり、個々の記事や記者の傾向を意味しません。
• ・「左右」という一軸は単純化です。争点ごとに立場が異なる媒体を1つの数字に要約する以上、必ず情報が失われます。

7. その他の判定基準

• 信頼性グレード（A〜F）の基準

  バイアスとは別軸の「事実に忠実か」の評価。誤報訂正の透明性・所有関係の開示・報道と意見の区別・一次情報の参照、の4基準。各媒体の個別評価根拠つき。

• 報道の盲点の判定式

  一方の陣営が40%以上報道し、もう一方が20%未満のトピックを「盲点」と判定。ページ内に計算基準を明記。

ギャップ指数：トピック内の記事スコアの最大差（bias_spread、0〜4.0）を0〜100に換算した値。メディア間の論調の開きを示します。