Analysoi Mediat Aiheet Politiikka Koosta Päivän otos Palaute
← Etusivu

Analyysi artikkelista: Tekoäly tunnistaa ilmakuvista haapoja ja pystyyn kuolleita puita

Maaseudun Tulevaisuus Uutinen 10.12.2025
Pisteet
93
Versio 2.0 Laskettu raadin pisteistä

Composite-pistemäärä lasketaan tuomariraadin (3 kielimallia) antamista osapisteistä painotetulla kaavalla. Versio 2.0.

Yhdistää sisällön, omaperäisyyden, JSN-laadun sekä vinouman, klikkiotsikoinnin ja polarisaation puuttumisen.
Vinouma
5
  • Gemini 3.1 Flash Lite0
  • GPT-5.6 Luna5
  • Mistral Small10

Näytetty luku on raadin (3 kielimallia) antamien pisteiden mediaani — keskimmäinen annetuista pisteistä, ei keskiarvo.

Vinoumapisteet 0–100: matala on neutraalia, korkea voimakkaasti vinoutunutta.
JSN-laatu
98
  • Gemini 3.1 Flash Lite100
  • GPT-5.6 Luna92
  • Mistral Small98

Näytetty luku on raadin (3 kielimallia) antamien pisteiden mediaani — keskimmäinen annetuista pisteistä, ei keskiarvo.

JSN-laatu 0–100: kuinka hyvin artikkeli noudattaa Journalistin Ohjeita.
Tunnelma ja kehystys Tunnelma Asiapohjainen Kehystys Keskusta Tunnelma: tekoälyn arvio artikkelin tunnesävystä — millaisia tunteita artikkeli herättää, ei artikkelin aihetta. Kehystys: artikkelin näkökulmapainotus poliittisella akselilla. Ei tarkoita puoluekannatusta.

Artikkeli raportoi Helsingin yliopiston tutkimusryhmän kehittämästä tekoälymenetelmästä, joka helpottaa metsien monimuotoisuuden seurantaa. Teksti keskittyy teknologiseen innovaatioon ja sen hyötyihin ekologisessa kartoituksessa ilman piilotettuja agendoja.

Uutinen Maaseudun Tulevaisuus Sami Suojanen · 10.12.2025 Lue alkuperäinen artikkeli ↗

Tarkista tiedot alkuperäisestä lähteestä.

Artikkelin nakokulma: asiantuntija

Artikkeli tarkastelee aihetta tutkijoiden ja kehitetyn teknologian näkökulmasta.

5
/100
Vähäinen vinouma
Vinoumapisteet (0-100)

Artikkeli on neutraali ja faktapohjainen tiedeuutinen, joka ei sisällä vinoumia.

Poliittinen kehystys Keskusta

Artikkeli käsittelee teknistä ja tieteellistä aihetta neutraalisti ilman poliittista latausta.

Todellisuustarkistus

Tarkemmat havainnot

1 Tunnevetoaminen ja tekniikat

Tunnevetoaminen Artikkelin tunnevetoamisen keinot ja tunnetekniikat

Artikkeli ei sisällä tunnevetoamista.

2 Otsikkoanalyysi ja kärjistys Tarkka, klikki 3/100, kärjistys 2

Otsikkoanalyysi Otsikon kohta-kohdalta tarkastelu: vastaako sisaltoa, klikkihoukutus, sananvalintojen lataus. Otsikolla on suuri vaikutus — moni lukija ei pääse sisältöön asti.

Otsikko vs. sisältö: Tarkka

Otsikko vastaa täysin artikkelin sisältöä.

Klikkihoukutus: 3/100
  • Gemini 3.1 Flash Lite0
  • GPT-5.6 Luna3
  • Mistral Small10

Näytetty luku on raadin (3 kielimallia) antamien pisteiden mediaani — keskimmäinen annetuista pisteistä, ei keskiarvo.

Otsikko on informatiivinen ja kuvaa suoraan artikkelin aiheen.

Otsikon lataus: Neutraali

Otsikko on neutraali ja asiallinen.

Kärjistys: 2/100
  • Gemini 3.1 Flash Lite0
  • GPT-5.6 Luna2
  • Mistral Small5

Näytetty luku on raadin (3 kielimallia) antamien pisteiden mediaani — keskimmäinen annetuista pisteistä, ei keskiarvo.

Artikkeli ei sisällä vastakkainasettelua.

Populismi: 0/100
  • Gemini 3.1 Flash Lite0
  • GPT-5.6 Luna0
  • Mistral Small0

Näytetty luku on raadin (3 kielimallia) antamien pisteiden mediaani — keskimmäinen annetuista pisteistä, ei keskiarvo.

Artikkeli ei sisällä populistisia rakenteita.

3 Kuultiinko kohdetta Ei sovellu

Ei sovellu JSN 21-22: kielteisen julkisuuden kohteelle on annettava mahdollisuus vastata samanaikaisesti. Mittaa onko nimettya kritiikin tai puolustuksen kohdetta kuultu artikkelissa. — Artikkeli on tieteellinen uutinen, jossa ei ole kritiikin kohteita.

4 JSN-arvio 98/100 · 3 vahvuutta

JSN-arvio Arvio Journalistin ohjeiden (JSN) noudattamisesta

98
/100 JSN-vaatimustenmukaisuus
Hyvä

Journalistin ohjeet →

Vahvuudet

  • JO 7: Pyrkimys totuudenmukaiseen tiedonvälitykseen.
  • JO 10: Alkuperäinen lähde (Helsingin yliopisto) on mainittu.
  • JO 15: Otsikolla on kate jutun sisällössä.

Heikkoudet

Ei havaittuja heikkouksia.

5 Omaperäisyys 80/100
80/100 Kuinka paljon artikkeli tuo uutta sisältöä ja omaa analyysiä

Artikkeli raportoi ajankohtaisesta tiedotteesta asiallisesti.

6 Rivien välistä

Artikkeli raportoi Helsingin yliopiston tutkimusryhmän kehittämästä tekoälymenetelmästä, joka helpottaa metsien monimuotoisuuden seurantaa. Teksti keskittyy teknologiseen innovaatioon ja sen hyötyihin ekologisessa kartoituksessa ilman piilotettuja agendoja.

7 Tilastokytkos 85/100, 2 tilastoaihetta
85/100 Tekoäly tunnistaa missä artikkeli hyötyisi virallisten tilastojen ristiintarkistamisesta. Korkea pistemäärä = virallinen data toisi tärkeää kontekstia.

Artikkeli sisältää tilastollisia arvioita tunnistustarkkuudesta, mutta ne ovat osa tutkimustulosten raportointia.

  • Gemini 3.1 Flash Lite85
  • GPT-5.6 Luna82
  • Mistral Small90

Näytetty luku on raadin (3 kielimallia) antamien pisteiden mediaani — keskimmäinen annetuista pisteistä, ei keskiarvo.

Hyödylliset tilastoaiheet

  • metsien monimuotoisuus
  • tekoäly kaukokartoituksessa

Suositellut lähteet

  • Helsingin yliopisto
Aiheet ja lähteet ovat tekoälyn ehdotuksia. Linkitys virallisten datojen pariin tulossa.
8 Ketkä saavat äänen Avaa nähdäksesi ketkä saavat jutussa äänen
Katso miten Maaseudun Tulevaisuus kehystaa muita uutisia → Katso aiheen tiede laajempi kuva → Katso kirjoittajan Sami Suojanen muut analyysit →
tiede ympäristö Samuli Junttila Helsingin yliopisto Global Ecosystem Health Observatory
Lähteen asiasanat — median oma luokitus
  • Metsä
  • haapa
  • Metsät
  • Luonto
  • Tekoäly

Tiedot tästä analyysistä

Uusi menetelmä pystyi tunnistamaan haapapuut [...169 sanaa...] menetelmää pystyynkuolleiden puiden tunnistamiseksi ilmakuvista.

Sisältö haettu
12.9.2026

Haluatko analysoida toisen uutisen?

analysoi.media tarkistaa uutisten kehystyksen ja vinouman tekoalylla. Ala anna tunteiden ohjata uutislukemistasi.

Kokeile itse →