Semantički indeks institucionalnog okruženja

Mjerenje kvalitete institucija kroz analizu medijskog diskursa

Author

GIMES Research

Published

2. siječnja 2026.

1 Uvod

U ovom dokumentu se konstruiraju semantički indeksi kvalitete institucionalnog okruženja temeljeni na analizi medijskog diskursa. Indeksima se mjeri percepcija korupcije, funkcioniranje pravosuđa, transparentnost vlasti i drugi aspekti institucionalnog funkcioniranja. Metodologija se temelji na brojanju pojmova iz unaprijed definirane semantičke taksonomije, pri čemu se za svaki članak zbrajaju pojavljivanja relevantnih pojmova, a zatim se provodi mjesečna agregacija i normalizacija.

Učitano 72446 članaka

Vremenski raspon: 2021-01-01 do 2024-01-08

2 Eksploratorni pregled

U ovom poglavlju se prikazuju osnovne deskriptivne statistike dataseta. Analizom se obuhvaćaju broj članaka, vremenski raspon, distribucija izvora i dinamika objavljivanja kroz vrijeme.

Osnovne statistike dataseta
Metrika	Vrijednost
Ukupan broj članaka	72,446
Vremenski raspon	01.01.2021 do 08.01.2024
Broj dana	1102
Prosječno članaka dnevno	65.74
Broj izvora	115
Medijan duljine članka	2,906

3 Semantička taksonomija

3.1 Hijerarhijska struktura pojmova

Semantička taksonomija se organizira u hijerarhijsku strukturu s makro kategorijama (npr. korupcija, pravosuđe) i meso kategorijama (npr. opća korupcija, trgovina utjecajem). Za svaku kategoriju se definira skup regularnih izraza (regex pattern) koji obuhvaćaju relevantne pojmove i njihove morfološke varijante.

Pojmovi se definiraju pomoću korijena riječi (stem) kako bi se osigurala šira morfološka pokrivenost. Na primjer, korijen “korupcij” će prepoznati “korupcija”, “korupcije”, “korupciju”, “korupcijom” itd.

Detaljna metodologija semantičke taksonomije

Princip konstrukcije taksonomije:

Makro kategorije predstavljaju široke institucionalne domene (npr. korupcija, pravosuđe, izvršna vlast)
Meso kategorije predstavljaju specifičnije podteme unutar makro kategorija
Regex uzorci se koriste za fleksibilno prepoznavanje morfoloških varijanti

Morfološka pokrivenost:

Za hrvatski jezik koji ima bogatu morfologiju, koriste se:

Korijenski oblici s opcionalnim nastavcima: korupcij[aeiou]? prepoznaje korupcija, korupcije, korupciji, korupciju
Alternativni oblici: (sud|tribunal) prepoznaje oba sinonima
Wildcard znakovi: .{0,10} dopušta do 10 bilo kojih znakova između riječi

Formula za brojanje:

\[ \text{count}_{c,d} = \sum_{p \in P_c} \text{matches}(p, d) \]

gdje je \(P_c\) skup regex uzoraka za kategoriju \(c\), a \(d\) je tekst dokumenta.

Kliknite za prikaz kompletne tablice semantičke taksonomije

Struktura semantičke taksonomije institucija
Makro_kategorija	Meso_kategorija	Broj_pojmova
korupcija	opca_korupcija	8
korupcija	trgovina_utjecajem	7
korupcija	pranje_novca	6
korupcija	organizirani_kriminal	5
korupcija	afere	5
pravosude	sudovi	9
pravosude	postupci	5
pravosude	presude	7
pravosude	optuznice	6
pravosude	odvjetnistvo	6
pravosude	efikasnost	6
izvrsna_vlast	vlada	7
izvrsna_vlast	ministarstva	4
izvrsna_vlast	smjene_ostavke	7
izvrsna_vlast	imenovanja	5
izvrsna_vlast	reforme	4
parlament	sabor	6
parlament	zakonodavstvo	7
parlament	odbori	4
parlament	rasprave	4
parlament	oporba	5
lokalna_samouprava	zupanija	4
lokalna_samouprava	gradovi	4
lokalna_samouprava	opcine	3
lokalna_samouprava	komunalni_poslovi	4
kontrolne_institucije	revizija	4
kontrolne_institucije	povjerenstva	4
kontrolne_institucije	pucki_pravobranitelj	3
kontrolne_institucije	informacijski_povjerenik	4
kontrolne_institucije	antikorupcijska_tijela	5
izbori_demokracija	izbori	6
izbori_demokracija	izborni_proces	6
izbori_demokracija	politicke_stranke	8
izbori_demokracija	kandidati	4
transparentnost	javnost_rada	4
transparentnost	informiranje	4
transparentnost	tajnost	5
transparentnost	e_uprava	4
javna_uprava	drzavni_sluzbenici	4
javna_uprava	zaposljavanja	4
javna_uprava	agencije	7
javna_uprava	birokratizacija	5
policija_sigurnost	policija	5
policija_sigurnost	kriminalistika	4
policija_sigurnost	sigurnosne_sluzbe	4
policija_sigurnost	javna_sigurnost	4
eu_medjunarodno	eu_institucije	6
eu_medjunarodno	eu_evaluacije	5
eu_medjunarodno	medjunarodne_organizacije	6
eu_medjunarodno	diplomatski_odnosi	5
mediji	sloboda_medija	4
mediji	javni_mediji	4
mediji	dezinformacije	4
mediji	medijski_pluralizam	3

3.2 Leksikoni sentimenta i kvalitete

Za mjerenje sentimenta i kvalitete institucija koriste se specijalizirani leksikoni. Leksikon sentimenta se dijeli na pozitivne i negativne institucionalne pojmove, dok leksikon kvalitete obuhvaća pojmove koji signaliziraju visoku ili nisku kvalitetu institucionalnog funkcioniranja. Svi pojmovi se definiraju pomoću korijena riječi (stem) kako bi se osigurala šira morfološka pokrivenost.

Detaljna metodologija leksikona

Pozitivni institucionalni sentiment se mjeri brojenjem pojmova koji signaliziraju dobro funkcioniranje, transparentnost i integritet. Koriste se korijenski oblici riječi poput transparent, učinkovit, pošten, reform, napred.

Negativni institucionalni sentiment se mjeri brojenjem pojmova koji signaliziraju disfunkcionalnost, korupciju i nepravilnosti. Koriste se korijenski oblici poput korupcij, nezakonit, afer, skandal, zlouporab.

Formula za neto sentiment:

\[ \text{Sentiment}_{net} = \text{Pozitivno} - \text{Negativno} \]

Formula za omjer sentimenta:

\[ \text{Sentiment}_{ratio} = \frac{\text{Pozitivno} - \text{Negativno}}{\text{Pozitivno} + \text{Negativno}} \]

Vrijednosti omjera se kreću od -1 (potpuno negativan sentiment) do +1 (potpuno pozitivan sentiment).

Kvaliteta institucija se mjeri omjerom pojmova koji signaliziraju visoku kvalitetu (reformirano, modernizirano, učinkovito) i nisku kvalitetu (korumpirano, nefunkcionalno, sporo).

Definirano 26 pozitivnih i 29 negativnih institucionalnih pojmova

Definirano 26 pojmova neizvjesnosti

Definirano 16 pojmova urgentnosti

Definirano 20 pojmova polarizacije

3.3 Brojanje pojmova

Za svaki članak se zbrajaju pojavljivanja pojmova iz svake kategorije. Brojanje se provodi korištenjem regularnih izraza (regex) koji prepoznaju morfološke varijante pojmova. Rezultati se agregiraju na razini makro kategorija zbrajanjem svih pripadajućih meso kategorija.

Izračunato 54 semantičkih varijabli

4 Konstrukcija indeksa

4.1 Mjesečna agregacija

Podaci se agregiraju na mjesečnoj razini kako bi se omogućila analiza vremenskih trendova. Za svaki mjesec se izračunavaju zbroji i prosjeci svih institucionalnih varijabli, te se dodaju pomoćne mjere poput broja članaka i prosječne duljine teksta.

Agregirano 37 mjeseci podataka

4.2 Definicija indeksa

U ovom poglavlju se definira deset institucionalnih indeksa. Svaki indeks se konstruira na temelju specifične kombinacije varijabli i normalizira se na skalu 0-100. Normalizacija se provodi korištenjem min-max skaliranja kako bi se omogućila usporedivost indeksa kroz vrijeme.

4.2.1 Pregled indeksa

PCA: PC1 objašnjava 55.2 % varijance

Konstruirano 10 indeksa

4.2.2 Detaljni opis indeksa

U nastavku se pruža detaljan opis svakog od deset konstruiranih indeksa. Za svaki indeks se navodi formula, interpretacija vrijednosti i praktična primjena.

Pregled konstruiranih institucionalnih indeksa
Indeks	Naziv	Opis
IAI	Institutional Attention Index	Ukupna medijska pozornost na institucije normalizirana po broju članaka
CPI	Corruption Perception Index	Intenzitet medijskog izvještavanja o korupciji i aferama
JEI	Judicial Efficiency Index	Fokusiranost diskursa na pravosuđe i sudske procese
GQI	Governance Quality Index	Kompozit izvršne vlasti, transparentnosti i javne uprave s prilagodbom za sentiment
ISI	Institutional Sentiment Index	Neto sentiment o institucijama (pozitivno vs negativno izvještavanje)
IUI	Institutional Uncertainty Index	Razina neizvjesnosti i nedorečenosti u institucionalnom diskursu
PPI	Political Polarization Index	Intenzitet političke polarizacije i sukoba u medijskom prostoru
IQC	Institutional Quality Composite	Omjer pozitivnih i negativnih signala o kvaliteti institucija
URI	Urgency Index	Urgentnost i intenzitet institucionalnog diskursa
PCI	Principal Component Index	Prva glavna komponenta svih makro kategorija

4.2.2.1 Institutional Attention Index (IAI)

IAI mjeri ukupnu razinu medijske pozornosti usmjerene na institucionalne teme. Indeks se izračunava kao zbroj svih institucionalnih pojmova normaliziran po broju članaka u danom mjesecu. Viša vrijednost ukazuje na intenzivnije pokrivanje institucionalnih tema u medijima.

\[ \text{IAI}_t = \text{normalize}_{0-100}\left(\frac{\sum_{c \in C} \text{count}_{c,t}}{N_t}\right) \]

gdje je \(C\) skup svih institucionalnih kategorija, \(\text{count}_{c,t}\) zbroj pojmova kategorije \(c\) u mjesecu \(t\), a \(N_t\) broj članaka u mjesecu \(t\).

Tehnička metodologija IAI

Normalizacija: Koristi se min-max skaliranje na raspon 0-100:

\[ \text{normalize}(x) = \frac{x - \min(x)}{\max(x) - \min(x)} \times 100 \]

Interpretacija vrijednosti:

0-25: Niska medijska pozornost na institucije
25-50: Umjerena medijska pozornost
50-75: Povišena medijska pozornost
75-100: Visoka medijska pozornost (razdoblja institucionalnih kriza ili reformi)

Prednosti i ograničenja:

Obuhvaća sve institucionalne teme jednako
Normalizacija po broju članaka kontrolira za varijacije u volumenu vijesti
Ne razlikuje pozitivno od negativnog izvještavanja o institucijama

4.2.2.2 Corruption Perception Index (CPI)

CPI mjeri intenzitet medijskog izvještavanja o korupciji i povezanim aferama. Indeks se temelji na makro kategoriji korupcija koja obuhvaća opću korupciju, trgovinu utjecajem, pranje novca, organizirani kriminal i afere. Viša vrijednost ukazuje na intenzivnije pokrivanje korupcijskih tema.

\[ \text{CPI}_t = \text{normalize}_{0-100}\left(\frac{\text{Korupcija}_t}{N_t}\right) \]

Tehnička metodologija CPI

Komponente makro kategorije korupcija:

Opća korupcija: korupcija, mito, podmićivanje, pronevjera
Trgovina utjecajem: zlouporaba položaja, pogodovanje, nepotizam
Pranje novca: sumnjive transakcije, offshore, porezna evazija
Organizirani kriminal: mafijaške strukture, klanovi
Afere: skandali, istrage

Interpretacija:

Visoki CPI može signalizirati izbijanje novih afera ili pojačanu istraživačku aktivnost
Padajući CPI može ukazivati na smirivanje situacije ili pomak fokusa na druge teme
CPI treba interpretirati zajedno s ISI za razumijevanje tona izvještavanja

4.2.2.3 Judicial Efficiency Index (JEI)

JEI mjeri fokusiranost medijskog diskursa na pravosuđe i sudske procese. Indeks obuhvaća sudove, postupke, presude, optužnice, odvjetništvo i efikasnost pravosuđa. Viša vrijednost ukazuje na veću medijsku pažnju posvećenu pravosudnim temama.

\[ \text{JEI}_t = \text{normalize}_{0-100}\left(\frac{\text{Pravosuđe}_t}{N_t}\right) \]

Tehnička metodologija JEI

Komponente makro kategorije pravosuđe:

Sudovi: Vrhovni sud, županijski sudovi, općinski sudovi, Ustavni sud
Postupci: kazneni postupci, parnični postupci
Presude: pravomoćne i nepravomoćne presude, osude, oslobođenja
Optužnice: optuženi, okrivljenici, osumnjičenici
Odvjetništvo: DORH, USKOK, tužiteljstvo
Efikasnost: trajanje postupaka, zaostali predmeti

Primjena:

JEI je koristan za praćenje ciklusa velikih sudskih procesa i reformi pravosuđa. Naglo povećanje JEI često signalizira početak značajnih sudskih postupaka.

4.2.2.4 Governance Quality Index (GQI)

GQI mjeri percepciju kvalitete upravljanja kroz kombinaciju izvršne vlasti, transparentnosti i javne uprave, uz prilagodbu za sentiment. Indeks integrira kvantitativnu mjeru (frekvenciju pojmova) s kvalitativnom mjerom (sentiment omjer).

\[ \text{GQI}_t = \text{normalize}_{0-100}\left(\frac{\overline{\text{Governance}}_t}{N_t} \times (1 + \text{Sentiment}_{ratio,t})\right) \]

gdje je \(\overline{\text{Governance}}_t\) prosjek vrijednosti kategorija izvršna_vlast, transparentnost i javna_uprava.

Tehnička metodologija GQI

Komponente:

Izvršna vlast: Vlada, ministarstva, smjene, imenovanja, reforme
Transparentnost: javnost rada, informiranje, e-uprava
Javna uprava: državni službenici, agencije, birokratizacija

Sentiment prilagodba:

Multiplikator \((1 + \text{Sentiment}_{ratio})\) povećava ili smanjuje indeks ovisno o tonu izvještavanja:

Pozitivan sentiment (ratio > 0): povećava GQI
Negativan sentiment (ratio < 0): smanjuje GQI
Neutralan sentiment (ratio ≈ 0): bez promjene

Interpretacija:

GQI kombinira količinu i kvalitetu izvještavanja, pružajući sveobuhvatniju mjeru percepcije kvalitete upravljanja.

4.2.2.5 Institutional Sentiment Index (ISI)

ISI mjeri neto sentiment o institucijama, odnosno prevladava li pozitivno ili negativno izvještavanje. Indeks se temelji na omjeru pozitivnih i negativnih institucionalnih pojmova, transformiranom na skalu 0-100.

\[ \text{ISI}_t = \text{normalize}_{0-100}\left(\text{Sentiment}_{ratio,t} + 1\right) \]

Tehnička metodologija ISI

Transformacija:

Originalni sentiment ratio se kreće od -1 do +1. Dodavanjem 1 dobiva se raspon 0-2, koji se zatim normalizira na 0-100.

Referentna vrijednost:

ISI = 50: neutralan diskurs (jednaka zastupljenost pozitivnih i negativnih pojmova)
ISI > 50: dominira pozitivan sentiment o institucijama
ISI < 50: dominira negativan sentiment o institucijama

Primjena:

ISI je posebno koristan za praćenje promjena u percepciji institucija nakon reformi, afera ili promjena vlasti.

4.2.2.6 Institutional Uncertainty Index (IUI)

IUI mjeri razinu neizvjesnosti i nedorečenosti u institucionalnom diskursu. Indeks se temelji na frekvenciji pojmova koji signaliziraju nesigurnost, uvjetnost i neodređenost. Viša vrijednost ukazuje na veću neizvjesnost oko institucionalnih pitanja.

\[ \text{IUI}_t = \text{normalize}_{0-100}\left(\frac{\text{Neizvjesnost}_t}{N_t}\right) \]

Tehnička metodologija IUI

Kategorije neizvjesnosti:

Eksplicitna neizvjesnost: “neizvjesno”, “nesigurno”, “upitno”
Neriješenost: “neriješeno”, “sporno”, “kontroverzno”
Uvjetnost: “možda”, “eventualno”, “ako”, “ukoliko”
Status: “čeka se”, “odgođeno”, “u proceduri”

Interpretacija:

Visoki IUI prije važnih odluka: neizvjesnost oko ishoda
Visoki IUI nakon događaja: nesigurnost oko posljedica
Niski IUI: jasna situacija ili konsenzus

4.2.2.7 Political Polarization Index (PPI)

PPI mjeri intenzitet političke polarizacije i sukoba u medijskom prostoru. Indeks obuhvaća pojmove koji signaliziraju konfrontaciju, kritiku i političke podjele. Viša vrijednost ukazuje na polariziranije političko ozračje.

\[ \text{PPI}_t = \text{normalize}_{0-100}\left(\frac{\text{Polarizacija}_t}{N_t}\right) \]

Tehnička metodologija PPI

Kategorije polarizacije:

Konfrontacija: sukob, svađa, podjela, konfrontacija
Kritika: napada, optužuje, proziva, kritizira
Negacija: osporava, demantira, pobija, negira
Politički spektar: lijevo, desno, konzervativno, liberalno, ekstremno

Interpretacija:

Visoki PPI u izbornim razdobljima: pojačana politička konfrontacija
Visoki PPI izvan izbora: politička kriza ili duboke podjele
Niski PPI: konsenzus ili smirivanje političkih tenzija

4.2.2.8 Institutional Quality Composite (IQC)

IQC je kompozitni indeks koji mjeri omjer pozitivnih i negativnih signala o kvaliteti institucija. Indeks se temelji na leksikonu kvalitete koji razlikuje signale visoke kvalitete (reformirano, učinkovito) od signala niske kvalitete (korumpirano, nefunkcionalno).

\[ \text{IQC}_t = \text{normalize}_{0-100}\left(\frac{\text{Visoka kvaliteta}_t - \text{Niska kvaliteta}_t}{\text{Visoka kvaliteta}_t + \text{Niska kvaliteta}_t + 1} + 1\right) \]

Tehnička metodologija IQC

Signali visoke kvalitete:

Reformirano, modernizirano, digitalizirano
Transparentno, učinkovito, brzo
Neovisno, nepristrano, pravedno

Signali niske kvalitete:

Korumpirano, nefunkcionalno, sporo
Pristrano, politizirano, netransparentno
Birokratizirano, blokirano, paralizirano

Referentna vrijednost:

IQC = 50: jednak broj pozitivnih i negativnih signala
IQC > 50: prevladavaju pozitivni signali
IQC < 50: prevladavaju negativni signali

4.2.2.9 Urgency Index (URI)

URI mjeri urgentnost i intenzitet institucionalnog diskursa. Indeks se temelji na pojmovima koji signaliziraju hitnost, kritičnost i izvanrednost. Viša vrijednost ukazuje na percepciju hitnosti institucionalnih pitanja.

\[ \text{URI}_t = \text{normalize}_{0-100}\left(\frac{\text{Urgentnost}_t}{N_t}\right) \]

Tehnička metodologija URI

Kategorije urgentnosti:

Hitnost: hitno, odmah, žurno
Kritičnost: kritično, alarmantno, dramatično
Eskalacija: eskalira, pogoršava, intenzivira
Izvanrednost: rekordno, povijesno, bez presedana

Primjena:

URI je koristan za identifikaciju kriznih razdoblja i situacija koje zahtijevaju hitnu intervenciju.

4.2.2.10 Principal Component Index (PCI)

PCI se konstruira korištenjem analize glavnih komponenata (PCA) na svim makro kategorijama. Prva glavna komponenta se koristi kao sintetički indeks koji maksimalno objašnjava varijabilitet svih institucionalnih tema.

\[ \text{PCI}_t = \text{normalize}_{0-100}\left(\sum_{i=1}^{k} w_i \cdot z_{i,t}\right) \]

gdje su \(w_i\) težine iz prve glavne komponente, a \(z_{i,t}\) standardizirane vrijednosti makro kategorija.

Tehnička metodologija PCI

Postupak konstrukcije:

Standardizacija svih makro kategorija (z-score)
Izračun kovarijacijske/korelacijske matrice
Dekompozicija na svojstvene vrijednosti i vektore
Odabir prve glavne komponente
Projekcija podataka na prvu komponentu
Normalizacija na skalu 0-100

Prednosti:

Objektivno ponderiranje tema prema njihovom doprinosu varijabilnosti
Reducira dimenzionalnost na jednu sintetičku mjeru
Koristi informaciju iz svih tema

Ograničenja:

Interpretacija ovisi o strukturi podataka
Težine se mogu mijenjati s novim podacima

5 Vizualizacija indeksa

5.1 Glavni indeksi

Na sljedećim grafikonima se prikazuje dinamika glavnih institucionalnih indeksa kroz vrijeme. IAI, CPI i JEI prikazuju pozornost na institucije, korupciju i pravosuđe, ISI prikazuje sentiment, a IUI prikazuje neizvjesnost.

5.2 Governance Quality Index

Na sljedećem grafikonu se prikazuje GQI koji kombinira izvršnu vlast, transparentnost i javnu upravu s prilagodbom za sentiment.

Governance Quality Index s kliznim prosjekom

5.3 Institutional Quality Composite

IQC prikazuje omjer pozitivnih i negativnih signala o kvaliteti institucija. Vrijednosti iznad 50 ukazuju na prevladavanje pozitivnih signala.

6 Sektorska analiza

6.1 Konstrukcija sektorskih indeksa

Sektorski indeksi se konstruiraju za svaku od 12 makro kategorija semantičke taksonomije. Za svaki sektor se izračunava mjesečni zbroj pojmova, koji se zatim normalizira na skalu 0-100 korištenjem min-max skaliranja unutar svakog sektora.

Sektorski indeksi omogućuju praćenje dinamike specifičnih institucionalnih tema neovisno o ostalim temama. Na primjer, sektor “pravosuđe” može rasti dok sektor “korupcija” pada, što bi signaliziralo pomak fokusa s afera na sudske procese.

Tehnička metodologija sektorskih indeksa

Formula za sektorski indeks:

\[ \text{Sektor}_{s,t} = \text{normalize}_{0-100}\left(\text{macro}_{s,t}\right) \]

gdje je \(\text{macro}_{s,t}\) zbroj svih pojmova iz makro kategorije \(s\) u mjesecu \(t\).

Napomena o normalizaciji:

Sektorski indeksi se normaliziraju unutar svakog sektora, što znači da vrijednosti različitih sektora nisu izravno usporedive. Vrijednost 80 u sektoru “pravosuđe” ne znači nužno veću aktivnost od vrijednosti 60 u sektoru “korupcija” - znači da je aktivnost u pravosuđu visoka u odnosu na povijesne vrijednosti tog sektora.

Primjena LOESS izglađivanja:

Na grafikonima se koristi LOESS (Locally Estimated Scatterplot Smoothing) za prikaz trenda. LOESS koristi lokalno ponderirane regresije za izglađivanje podataka, što omogućuje vizualizaciju srednjoročnih trendova bez pretpostavki o funkcionalnom obliku.

6.2 Dinamika sektorskih indeksa

Na sljedećim grafikonima se prikazuje dinamika 10 ključnih institucionalnih sektora kroz vrijeme. Svaki panel prikazuje normalizirani indeks za jedan sektor, zajedno s LOESS trendom koji izglađuje kratkoročne fluktuacije.

Dinamika institucionalnih sektora kroz vrijeme

6.3 Heatmapa sektorske aktivnosti

Heatmapa pruža vizualni pregled intenziteta svih sektorskih indeksa kroz vrijeme na jednom grafikonu. Svaki redak predstavlja jedan sektor, svaki stupac predstavlja jedan mjesec, a boja ćelije predstavlja normalizirani intenzitet aktivnosti u tom sektoru za taj mjesec.

Toplije boje (žuta, narančasta) označavaju veći intenzitet aktivnosti, dok hladnije boje (ljubičasta, tamno plava) označavaju manji intenzitet. Heatmapa omogućuje brzu identifikaciju razdoblja pojačane aktivnosti u specifičnim sektorima i usporedbu dinamike različitih sektora.

Tehnička metodologija heatmape

Konstrukcija heatmape:

Za svaki sektor se uzimaju mjesečne normalizirane vrijednosti (0-100)
Podaci se organiziraju u matricu (sektori × mjeseci)
Vrijednosti se mapiraju na kontinuiranu skalu boja (plasma paleta)

Interpretacija:

Horizontalni uzorci: promjene aktivnosti jednog sektora kroz vrijeme
Vertikalni uzorci: usporedba aktivnosti različitih sektora u istom mjesecu
Dijagonalni uzorci: prijenos fokusa s jednog sektora na drugi

Plasma paleta:

Koristi se Viridis plasma paleta koja je dizajnirana za:

Perceptualnu uniformnost (jednake razlike u vrijednosti = jednake vizualne razlike)
Pristupačnost za osobe s poremećajima razlikovanja boja
Čitljivost i na zaslonu i u ispisu

Heatmapa institucionalne medijske aktivnosti

6.4 Korelacijska struktura

Korelacijska matrica prikazuje međusobne odnose između svih konstruiranih indeksa i sektorskih kategorija. Pozitivna korelacija (crvena) ukazuje na to da dva indeksa/sektora tendiraju rasti i padati zajedno, dok negativna korelacija (plava) ukazuje na obrnuti odnos.

7 Korupcijski fokus

7.1 Dinamika korupcijskog diskursa

U ovom poglavlju se detaljnije analizira struktura korupcijskog diskursa. Prikazuje se zastupljenost pojedinih podkategorija korupcije (opća korupcija, trgovina utjecajem, pranje novca, organizirani kriminal, afere) kroz vrijeme.

Detaljnija analiza korupcijskog diskursa

8 Sentiment analiza

8.1 Konstrukcija sentiment indeksa

Sentiment analiza u institucionalnom kontekstu se fokusira na razlikovanje pozitivnog i negativnog izvještavanja o institucijama. Za svaki članak se broje pojmovi iz pozitivnog leksikona (transparentnost, učinkovitost, reforma, napredak) i negativnog leksikona (korupcija, skandal, zlouporaba, nefunkcionalnost).

Na temelju ovih brojeva se izračunavaju tri mjere:

Neto sentiment: razlika između pozitivnih i negativnih pojmova
Omjer sentimenta: normalizirana razlika na skalu -1 do +1
ISI (Institutional Sentiment Index): transformirani omjer na skalu 0-100

Tehnička metodologija sentiment analize

Formule:

\[ \text{Neto sentiment}_t = \sum_{p \in P} \text{count}_{p,t} - \sum_{n \in N} \text{count}_{n,t} \]

gdje je \(P\) skup pozitivnih pojmova, a \(N\) skup negativnih pojmova.

\[ \text{Omjer sentimenta}_t = \frac{\text{Pozitivno}_t - \text{Negativno}_t}{\text{Pozitivno}_t + \text{Negativno}_t} \]

Signali kvalitete:

Dodatno se mjere signali kvalitete institucija korištenjem leksikona kvalitete:

Visoka kvaliteta: “reformirano”, “modernizirano”, “učinkovito”, “transparentno”
Niska kvaliteta: “korumpirano”, “nefunkcionalno”, “sporo”, “blokirano”

\[ \text{Kvaliteta}_{net,t} = \text{Visoka}_t - \text{Niska}_t \]

9 Volatilnost i momentum

9.1 Konstrukcija mjera volatilnosti i momenta

Volatilnost i momentum se koriste za procjenu stabilnosti i smjera kretanja institucionalnih indeksa. Volatilnost mjeri koliko indeks varira u kratkom roku, dok momentum mjeri smjer i intenzitet promjene.

Volatilnost se izračunava kao standardna devijacija indeksa u kliznom prozoru od 3 mjeseca. Viša volatilnost ukazuje na nestabilniji institucionalni kontekst s čestim promjenama intenziteta.

Momentum se izračunava kao razlika između trenutne vrijednosti i vrijednosti u prethodnom razdoblju. Pozitivan momentum ukazuje na rastući trend, dok negativan momentum ukazuje na padajući trend.

Tehnička metodologija volatilnosti i momenta

Formula za volatilnost (3M rolling SD):

\[ \text{Vol}_{t} = \sqrt{\frac{1}{2}\sum_{i=t-2}^{t}(x_i - \bar{x}_{t-2:t})^2} \]

gdje je \(\bar{x}_{t-2:t}\) prosjek vrijednosti u prozoru od 3 mjeseca.

Formula za mjesečni momentum:

\[ \text{Mom}_{1M,t} = x_t - x_{t-1} \]

Formula za tromjesečni momentum:

\[ \text{Mom}_{3M,t} = x_t - x_{t-3} \]

Interpretacija:

Visoka volatilnost + pozitivan momentum: brzi rast s nestabilnošću
Visoka volatilnost + negativan momentum: brzi pad s nestabilnošću
Niska volatilnost + pozitivan momentum: stabilan rast
Niska volatilnost + negativan momentum: stabilan pad

Primjena:

Kombinacija volatilnosti i momenta omogućuje razlikovanje:

Strukturnih promjena (trajni pomaci u razini aktivnosti)
Cikličkih fluktuacija (povratne oscilacije oko trenda)
Šokova (nagle kratkotrajne promjene)

10 Koncentracija tema

10.1 Konstrukcija mjera koncentracije

Koncentracija tema mjeri koliko je medijski diskurs fokusiran na mali broj tema nasuprot disperziji na mnogo tema. Za mjerenje koncentracije koristi se Herfindahl-Hirschman indeks (HHI).

Visoki HHI (bliže 1) ukazuje na fokus medija na jednu ili nekoliko dominantnih tema, što je tipično za razdoblja velikih afera ili institucionalnih kriza kada jedna tema dominira.

Niski HHI (bliže 0) ukazuje na disperziju pažnje na mnogo tema, što je tipično za mirnija razdoblja ili višestruke istovremene institucionalne teme.

Tehnička metodologija koncentracije tema

Herfindahl-Hirschman Index (HHI):

\[ \text{HHI}_t = \sum_{s=1}^{S} \left(\frac{x_{s,t}}{\sum_{s=1}^{S} x_{s,t}}\right)^2 \]

gdje je \(x_{s,t}\) vrijednost sektora \(s\) u mjesecu \(t\), a \(S\) broj sektora.

Interpretacija HHI:

HHI = 1: potpuna koncentracija (samo jedna tema)
HHI = 1/S: potpuna disperzija (sve teme jednako zastupljene)
Za S = 12 sektora, minimalni HHI ≈ 0.083

Broj aktivnih tema:

Dodatno se prati broj sektora s pozitivnom aktivnošću:

\[ \text{Aktivne teme}_t = \sum_{s=1}^{S} \mathbb{1}(x_{s,t} > 0) \]

Primjena:

Rastući HHI: fokusiranje pažnje na dominantnu temu (npr. velika afera)
Padajući HHI: disperzija pažnje ili pojava novih tema
Nagli skok HHI: izbijanje nove dominantne institucionalne krize

11 Korelacije između indeksa

U sljedećoj tablici se prikazuje korelacijska matrica svih konstruiranih institucionalnih indeksa. Korelacije omogućuju razumijevanje međusobnih odnosa između različitih aspekata institucionalnog funkcioniranja.

Korelacijska matrica institucionalnih indeksa
	IAI	CPI	JEI	GQI	ISI	IUI	PPI	IQC	URI	PCI
IAI	1.000	0.119	0.686	0.032	0.241	0.372	0.344	0.164	-0.079	-0.328
CPI	0.119	1.000	-0.073	-0.114	-0.509	0.011	-0.003	-0.076	0.112	-0.400
JEI	0.686	-0.073	1.000	-0.282	0.079	-0.032	0.141	0.250	-0.085	0.072
GQI	0.032	-0.114	-0.282	1.000	0.573	0.316	0.246	-0.129	0.264	0.015
ISI	0.241	-0.509	0.079	0.573	1.000	0.400	0.318	0.066	0.147	0.064
IUI	0.372	0.011	-0.032	0.316	0.400	1.000	0.377	-0.287	0.167	-0.524
PPI	0.344	-0.003	0.141	0.246	0.318	0.377	1.000	-0.019	-0.059	-0.006
IQC	0.164	-0.076	0.250	-0.129	0.066	-0.287	-0.019	1.000	-0.153	0.111
URI	-0.079	0.112	-0.085	0.264	0.147	0.167	-0.059	-0.153	1.000	-0.198
PCI	-0.328	-0.400	0.072	0.015	0.064	-0.524	-0.006	0.111	-0.198	1.000

12 Export

Excel exportiran: C:/Users/lsikic/Luka C/GIMES/GIMES_HR-inflacija/output/semantic_institutions_indices.xlsx

13 Sažetak

U ovoj analizi je konstruirano deset institucionalnih indeksa temeljenih na semantičkoj analizi medijskog diskursa. Indeksi obuhvaćaju različite aspekte institucionalnog funkcioniranja: ukupnu pozornost (IAI), percepciju korupcije (CPI), pravosuđe (JEI), kvalitetu upravljanja (GQI), sentiment (ISI), neizvjesnost (IUI), polarizaciju (PPI), kompozitnu kvalitetu (IQC), urgentnost (URI) i sintetičku mjeru temeljenu na PCA (PCI).

Sažetak institucionalne analize
Metrika	Vrijednost
Broj analiziranih članaka	72,446
Vremenski raspon	01/2021 - 01/2024
Broj semantičkih kategorija	54
Broj makro sektora	12
Broj konstruiranih indeksa	10
Prosječni IAI	62.2
Prosječni institucionalni sentiment ratio	-0.447
Prosječni CPI	46.6
Prosječni IUI	48.3

Izvještaj generiran: 2026-01-02 10:25:04.176118

GIMES Research | Semantički indeks institucionalnog okruženja v2.0