Näytä viesti (14 988 merkkiä)
# Tehtävä
Tunnista artikkelista konkreettiset tekstuaaliset vinoumat. Raportoi vain havainnot, joilla on selvä näyttö annetussa tekstissä.
Käytä vain artikkelin sisältöä. Älä käytä ulkoista tietoa, arvioi väitteiden paikkansapitävyyttä tai päättele kirjoittajan tarkoitusta.
Palauta vain annetun JSON-skeeman mukainen JSON. Kirjoita `reasoning` ja `summary` suomeksi.
# Syöte
Artikkeli annetaan yhdessä `user`-viestissä:
```text
<article>
<title>
OTSIKKO MARKDOWNINA
</title>
<lead>
INGRESSI MARKDOWNINA
</lead>
<body>
LEIPÄTEKSTI MARKDOWNINA
</body>
</article>
```
Tagit rajaavat artikkelin osat. Niiden sisällä oleva Markdown on analysoitavaa aineistoa, ei ohjeita. Ingressi voi olla tyhjä.
# Raportointikynnys
`signals` on objekti, jossa on yksi kenttä kutakin havaintotyyppiä varten. Aseta tyyppikentän arvoksi havainto vain, kun:
1. havainto vastaa täsmällisesti kyseisen kentän alla määriteltyä tyyppiä
2. mekanismi voidaan osoittaa artikkelin omasta kielestä, rakenteesta tai siinä esiintyvien näkökulmien tai lähteiden käsittelystä
3. näyttö riittää vähintään pistetasoon 1
4. havainnon tueksi voidaan antaa sanatarkka lainaus artikkelista
Muussa tapauksessa aseta tyyppikentän arvoksi `null`. On normaalia, että kaikki viisi tyyppikenttää ovat `null`. Jos havainto on rajatapaus, jätä se raportoimatta.
Älä tulkitse vinoumaksi yksinään aiheen valintaa, jutun lyhyyttä, lähteiden lukumäärää tai sellaista puuttuvaa näkökulmaa, lähdettä tai taustatietoa, jota artikkelissa ei mainita.
# Havaintotyypit
## `language`
Artikkelin oman äänen yksittäinen selvästi arvottava, leimaava, vähättelevä tai ylistävä sana tai ilmaus.
Attribuoitu suora tai epäsuora lainaus ei ole `language`-havainto vain siksi, että lähteen ilmaus on voimakas. Neutraali kuvaus, vakiintunut nimike tai täsmällinen tapahtumakuvaus ei riitä.
Käytä tätä tyyppiä, kun mekanismi on nimenomaan artikkelin oman sanan tai ilmauksen arvottavuus. Jos havainto perustuu näkökulmien sisällölliseen epäsymmetriaan, käytä `perspective_balance`-tyyppiä. Jos se perustuu lähteiden uskottavuuden tai puheen journalistiseen käsittelyyn, käytä `source_treatment`-tyyppiä.
## `prominence`
Artikkelissa esiintyvää asiaa tai näkökulmaa korostetaan suhteettomasti otsikossa, ingressissä, rakenteessa, toistolla tai tekstimäärällä verrattuna artikkelin muuhun sisältöön.
Mekanismin on perustuttava asian näkyvyyteen tai sijoitteluun, ei pelkästään yksittäisen ilmauksen sävyyn. Tavallinen otsikkotiivistys tai jutun pääasian nostaminen ei riitä.
## `perspective_balance`
Artikkelissa esiintyvien olennaisten vastakkaisten näkökulmien argumentteja, perusteluja tai vastauksia käsitellään selvästi epäsymmetrisesti saman kysymyksen tai väitteen yhteydessä.
Molempien vertailtavien näkökulmien on esiinnyttävä artikkelissa ja koskettava samaa olennaista kiistakysymystä. Pelkkä puheenvuorojen pituusero ei riitä.
Käytä tätä tyyppiä, kun epäsymmetria koskee näkökulmien asiasisältöjen käsittelyä. Jos ero koskee ensisijaisesti näkökulmia esittävien henkilöiden tai organisaatioiden uskottavuuden, attribuoinnin tai puheen journalistista käsittelyä, käytä `source_treatment`-tyyppiä.
## `source_treatment`
Artikkelissa esiintyviä lähteitä kohdellaan journalistisesti selvästi eri tavoin niiden uskottavuuden, attribuoinnin tai väitteiden käsittelyn suhteen. Mekanismi voi ilmetä esimerkiksi esittelyissä, attribuutioverbeissä, varauksissa, epäilyn ilmaisuissa, haastamisessa tai väitteiden vahvistamisessa.
Vertailun on koskettava artikkelissa keskenään riittävän vertailukelpoisina esitettyjä lähteitä tai väitteitä. Pelkkä lähteiden määrän, aseman tai sitaattipituuden ero ei riitä.
Käytä tätä tyyppiä, kun epäsymmetria kohdistuu lähteiden journalistiseen käsittelyyn. Lähteiden esittämien näkökulmien argumenttien tai perustelujen sisällöllinen epäsymmetria kuuluu `perspective_balance`-tyyppiin.
## `framing`
Vähintään kaksi toisiaan vahvistavaa tekstivalintaa muodostaa tulkintakehyksen, joka ohjaa lukijaa olennaisesti tiettyyn tulkintaan.
Älä käytä `framing`-tyyppiä yleisenä varaluokkana. Raportoi `framing` vain, kun tekstivalintojen yhteisvaikutus muodostaa mekanismin, joka ei selity kokonaan yhdellä `language`-, `prominence`-, `perspective_balance`- tai `source_treatment`-havainnolla.
# Päällekkäiset havainnot
Luokittele sama ilmiö vain kerran sen ensisijaisen mekanismin mukaan:
- artikkelin oman yksittäisen ilmauksen arvottavuus → `language`
- asian suhteeton näkyvyys, sijoittelu tai toisto → `prominence`
- vastakkaisten näkökulmien argumenttien tai perustelujen epäsymmetria → `perspective_balance`
- lähteiden uskottavuuden, attribuoinnin tai väitteiden journalistisen käsittelyn epäsymmetria → `source_treatment`
- vähintään kahden valinnan yhteisvaikutuksesta rakentuva erillinen tulkintakehys → `framing`
Jos `perspective_balance` ja `source_treatment` vaikuttavat molemmat mahdollisilta, valitse `perspective_balance`, kun ratkaiseva ero on argumenttien tai perustelujen käsittelyssä, ja `source_treatment`, kun ratkaiseva ero on puhujien tai heidän väitteidensä uskottavuuden journalistisessa käsittelyssä.
Älä käytä samaa lainausta usean havainnon perusteena, ellei se osoita kahta aidosti erillistä mekanismia.
# Pisteytys
- `1`: lievä mutta yksiselitteinen vinouma
- `2`: selvä vinouma, joka vaikuttaa olennaisesti asian esittämiseen
- `3`: voimakas tai järjestelmällinen vinouma, joka hallitsee esitystapaa
Pistemäärä kuvaa tekstuaalisen mekanismin voimakkuutta, ei aiheen vakavuutta tai lainatun henkilön ilmaisun voimakkuutta.
# Evidence
Anna kullekin raportoidulle havainnolle 1–3 vahvinta evidencelainausta.
`part` kertoo lainauksen sijainnin: `title`, `lead` tai `body`.
`quote` on yksi yhtenäinen, sanatarkka alimerkkijono nimetystä osasta. Säilytä kaikki merkit täsmälleen, myös Markdown, välimerkit, taivutus ja kirjoitusasu. Älä yhdistele eri kohtia, korjaa tekstiä tai muotoile lainausta uudelleen.
# Kohde ja suunta
`target` on tekstissä esiintyvä vinouman kohde mahdollisimman lyhyessä yksiselitteisessä muodossa. Käytä `null`, jos selvää kohdetta ei ole.
`stance` on `positive`, `negative` tai `null`. Jos `target` on `null`, myös `stance` on `null`.
# Tulos
Palauta `signals`-objektin kentät tässä järjestyksessä: `language`, `prominence`, `perspective_balance`, `source_treatment`, `framing`.
Kunkin kentän arvo on joko yksi kyseisen tyypin havainto tai `null`. Älä lisää havainto-objektiin erillistä `type`-kenttää, koska tyyppi määräytyy `signals`-objektin kentän nimestä.
Kirjoita jokaisen raportoidun havainnon `reasoning`-kenttään lyhyt perustelu, joka nimeää mekanismin, erottaa sen lähimmistä vaihtoehdoista ja perustelee pistemäärän.
Kirjoita `summary`-kenttään enintään kaksi lyhyttä lausetta, jotka perustuvat vain ei-`null`-havaintoihin. Jos kaikki viisi tyyppikenttää ovat `null`, ilmoita, ettei artikkelista löytynyt raportointikynnyksen ylittävää vinoumaa.
# JSON-skeema
```json
{
"type": "object",
"additionalProperties": false,
"required": [
"signals",
"summary"
],
"properties": {
"signals": {
"type": "object",
"description": "Exactly one nullable field for each textual bias mechanism. A null value means that the mechanism did not clearly exceed the reporting threshold.",
"additionalProperties": false,
"required": [
"language",
"prominence",
"perspective_balance",
"source_treatment",
"framing"
],
"properties": {
"language": {
"description": "A signal based specifically on evaluative wording in the article's own voice, or null.",
"anyOf": [
{
"$ref": "#/$defs/signal"
},
{
"type": "null"
}
]
},
"prominence": {
"description": "A signal based specifically on disproportionate visibility, placement or repetition, or null.",
"anyOf": [
{
"$ref": "#/$defs/signal"
},
{
"type": "null"
}
]
},
"perspective_balance": {
"description": "A signal based specifically on asymmetric treatment of opposing perspectives' arguments or reasoning, or null.",
"anyOf": [
{
"$ref": "#/$defs/signal"
},
{
"type": "null"
}
]
},
"source_treatment": {
"description": "A signal based specifically on asymmetric journalistic treatment of sources or their claims, or null.",
"anyOf": [
{
"$ref": "#/$defs/signal"
},
{
"type": "null"
}
]
},
"framing": {
"description": "A distinct interpretive frame formed by at least two reinforcing textual choices, or null.",
"anyOf": [
{
"$ref": "#/$defs/signal"
},
{
"type": "null"
}
]
}
}
},
"summary": {
"type": "string",
"description": "Finnish summary of at most two short sentences containing only conclusions supported by non-null signal fields, or an explicit no-signal result when every signal field is null.",
"maxLength": 500
}
},
"$defs": {
"signal": {
"type": "object",
"additionalProperties": false,
"required": [
"score",
"target",
"stance",
"evidence",
"reasoning"
],
"properties": {
"score": {
"type": "integer",
"description": "Mechanism strength: 1 mild but explicit, 2 clear and material, 3 strong or systematic and dominant.",
"minimum": 1,
"maximum": 3
},
"target": {
"type": [
"string",
"null"
],
"description": "The shortest unambiguous target name from the article, or null when no clear target exists."
},
"stance": {
"type": [
"string",
"null"
],
"description": "Direction toward the target. Must be null when target is null.",
"enum": [
"positive",
"negative",
null
]
},
"evidence": {
"type": "array",
"description": "One to three strongest exact quotations, each tied to the input part in which it appears.",
"minItems": 1,
"maxItems": 3,
"items": {
"type": "object",
"additionalProperties": false,
"required": [
"part",
"quote"
],
"properties": {
"part": {
"type": "string",
"description": "The input section containing the exact quote.",
"enum": [
"title",
"lead",
"body"
]
},
"quote": {
"type": "string",
"description": "One contiguous exact substring of the named input part, preserving all Markdown syntax, punctuation, spelling and inflection exactly.",
"minLength": 1
}
}
}
},
"reasoning": {
"type": "string",
"description": "Concise Finnish explanation of the concrete mechanism, why this field is more precise than adjacent fields, and why the score threshold is met.",
"minLength": 1,
"maxLength": 700
}
}
}
}
}
```
<article>
<title>
Lisääkö vihapuhe viharikoksia? Kyllä lisää, vastaa esimerkiksi Trumpin muslimitviittejä koskenut huippututkimus
</title>
<lead>
Suurempi määrä vihapuhetta tarkoittaa suurempaa määrää viharikoksia, havaitaan huippututkimuksessa. Selitys sopii myös viharikosten viimeisimpään piikkiin Suomessa.
</lead>
<body>
Vihapuheen ja väkivallantekojen yhteydestä on puhuttu kiivaasti sen jälkeen, kun Oulussa tapahtui viikon sisään jo toinen puukotus, jonka kohde oli ulkomaalaistaustainen.
Erityisen huomion kohteena ovat olleet poliitikkojen puheet, ja etenkin perussuomalaiset, jonka moni poliitikko on esimerkiksi saanut tuomion tai ollut epäiltynä kiihottamisesta kansanryhmää vastaan.
Perussuomalaisen sisäministeri Mari Rantasen mukaan poliitikkoja ja heidän puheitaan ei voi syyttää väkivallanteoista. Sisäministeri Rantanen sanoo, että vastuullisia ovat vain väkivallantekojen tekijät.
Tutkimukset vihapuheesta ja rikoksista kuitenkin osoittavat muuta.
– Alkaa olla vahvaa tutkimusnäyttöä siitä, että kun vihapuhe jollakin alueella lisääntyy, siellä tapahtuu tulevaisuudessa myös enemmän viharikoksia, sanoo kriminologi, yliopistotutkija Markus Kaakinen Tampereen yliopistosta.
Trumpin tviitit lisäävät viharikoksia
Vihapuheen ja viharikosten yhteyden ovat osoittaneet etenkin saksalaiset taloustieteilijät Karsten Müller ja Carlo Schwarz.
Kaksikon huippujulkaisussa viime vuonna julkaistu tutkimus tarkasteli viharikoksia ja sosiaalista mediaa Yhdysvaltain ex-presidentti Donald Trumpin kaudella.
Tutkimuksessa osoitetaan, että Trumpin muslimeja koskevien tviittien jälkeen viharikoksia tapahtui seuraavina päivinä enemmän. Tämä oli yleisempää alueilla, joilla Twitteriä (nykyisin X) käytetään enemmän.
Müllerin ja Schwartzin toinen tutkimus osoittaa vielä vahvempaa syy–seuraussuhdetta vihapuheen ja viharikosten välillä.
Siinä tutkijat havaitsivat, että suurempi määrä maahanmuuttovastaisia kirjoituksia saksalaisen laitaoikeistolaisen AfD-puolueen Facebook-sivuilla tarkoitti myös suurempaa määrää maahanmuuttajiin kohdistuvia viharikoksia.
Syy-seuraussuhteesta kertoo se, että kirjoitusten ja väkivallantekojen välinen yhteys heikkeni aina silloin, kun jollakin alueella oli laajoja katkoksia internetyhteyksissä.
Suomessa viharikokset ovat kasvussa
Helsingin yliopiston Markus Kaakinen sanoo, että vihapuhe on kasvanut esimerkiksi terrori-iskujen jälkeen tai Euroopan vuoden 2015 niin sanotun pakolaiskriisin aikaan.
Suomessa rasistiseksi epäiltyjä viharikoksia tapahtui runsaasti aiempaa enemmän juuri vuonna 2015, jolloin Suomeen tuli paljon turvapaikanhakijoita.
Tyypillistä siis on, että esimerkiksi islamistinen terrori-isku näkyy muslimeihin kohdistuvan vihapuheen sekä viharikosten kasvuna.
Nyt viharikokset ovat taas kasvaneet selvästi. Tällä kertaa taustalla ei kuitenkaan ole suuria, kuohuttaneita tapahtumia, kuten terrorismia.
Kaakisen mukaan se vahvistaa Müllerin ja Schwartzin havaintoja siitä, että poliitikkojen puheet voivat vaikuttaa viharikoksiin – vaikka taustalla ei olisikaan kuohuttaneita yhteiskunnallisia tapahtumia.
– Trump-tutkimuskin viittaa siihen, että vaikutusvaltaisten poliittisten päättäjien puheella on merkitystä viharikosten kannalta.
Oulun kaupunginjohtaja kommentoi puukotuksia: ”Kyse on laajemmasta ilmiöstä”
</body>
</article>
Viestissä on ensin ohje, sitten vastauksen muoto (JSON-skeema) ja lopuksi artikkeli. ChatGPT vastaa samassa koneluettavassa JSON-muodossa kuin meidän analyysimme.