Détection de bruit Suisse
Ce que montre cette page
Imaginez que le prix de l’essence augmente de 30 pour cent — mais que le journal télévisé n’en parle pas. Ou l’inverse : les taux d’intérêt ne bougent pas, mais la couverture médiatique explose. Les deux sont mesurables. Et les deux révèlent quelque chose sur la qualité de l’information publique.
Le Suppression Index compare ce qui se passe dans le monde réel avec ce qui passe à la télévision. Les données proviennent de sources officielles — la Banque nationale suisse, l’Office fédéral de la statistique, MétéoSuisse, les statistiques routières. Les temps d’antenne sont extraits de plus de 19 000 émissions SRF transcrites.
Quand un événement réel est important mais que la couverture est faible, on parle de suppression : un sujet important est négligé. Quand la couverture est importante mais que l’événement réel est mineur, on parle de bruit : quelque chose est gonflé au-delà de ce que les faits justifient.
Les deux peuvent avoir des causes légitimes. Toute suppression n’est pas intentionnelle, et tout bruit n’est pas manipulateur. Mais un schéma récurrent sur des années et des formats différents n’est pas un hasard. C’est un comportement systémique — et c’est précisément ce que montrent les graphiques ci-dessous.
Ces mesures sont permanentes. Elles sont mises à jour chaque mois, mais le principe reste le même : l’information doit suivre la réalité, pas l’inverse. Que vous soyez chercheur ou agriculteur — si les prix du lait montent et que la télévision se tait, cela apparaît ici.
The Suppression Index S measures whether Swiss public television (SRF) coverage is proportional to real-world developments. It compares official statistics (SNB, BFS, MeteoSwiss, ASTRA) with the airtime share devoted to each topic.
Reading guide: Grey bars = outcome change (left axis), red line = airtime share (right axis). When bars are high but the line is low → suppression (topic is ignored). When the line is high but bars are low → noise (disproportionate coverage).
Scientific Paper
Schlaepfer, David (2026). Systematic AI-Assisted Analysis of Public Broadcaster Impartiality: A Scalable Methodological Framework for Measuring Structural Bias in Public Service Media.
SSRN: ssrn.com/abstract=6688478 · DOI: 10.2139/ssrn.6688478
Interest Rates & Monetary Policy
Data source: SNB Policy Rate
Comparison of SNB policy rate development with airtime for interest rate topics. The Credit Suisse effect (Feb. 2023) shows massive overcoverage despite unchanged rates.
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Currency & Exchange Rates
Data source: SNB EUR/CHF
EUR/CHF exchange rate vs. coverage volume. Currency topics are often driven by individual events rather than exchange rate trends.
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Swiss Financial Sector
Data source: SNB SMI Index
Stock market index (SMI) vs. financial sector coverage. Significant correlation (r = 0.21).
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Purchasing Power & Consumer Prices
Data source: BFS Consumer Price Index
Consumer Price Index (CPI) vs. purchasing power coverage. Significant correlation (r = 0.18).
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Energy (General)
Data source: BFE Energy Price Index
BFE energy price index vs. airtime for energy topics. Strongest correlation across all clusters (r = 0.51).
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Oil & Fuel
Data source: BFE Fuel Prices
BFE fuel prices vs. coverage. Moderate correlation (r = 0.29).
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Traffic Safety
Data source: ASTRA Accident Statistics
ASTRA accident statistics vs. traffic accident coverage. Decoupled (r = 0.02) — coverage responds to individual events, not statistical trends.
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Climate & Nature
Data source: MeteoSwiss Monthly Mean Temperature
MeteoSwiss temperature development vs. climate coverage. Significant correlation (r = 0.24).
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Democracy & Referendums
Data source: Swissvotes Referendum Calendar
Swissvotes referendum data vs. coverage. Smallest cluster (referendum months only).
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SRF Arena
Method: Suppression Index S = z(outcome) − z(airtime). Data: 19,000+ SRF broadcasts (2018–2026). Updated monthly.