Manifesto Coding
Manifesto coding is the quantitative content-analysis methodology of the Comparative Manifesto Project (CMP/MARPOR) for measuring parties' policy preferences from their election manifestos. Trained coders break each manifesto into quasi-sentences and assign every unit to one of a fixed set of policy categories. Counting how often each category appears yields salience measures, and combining pro- and anti- categories produces position scores such as the left–right RILE index, giving comparable estimates of party positions across more than fifty democracies since 1945.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- Budge, I., Klingemann, H.-D., Volkens, A., Bara, J., & Tanenbaum, E. (2001). Mapping Policy Preferences: Estimates for Parties, Electors, and Governments 1945–1998. Oxford: Oxford University Press. ISBN: 9780199244003
- Volkens, A., Bara, J., Budge, I., McDonald, M. D., & Klingemann, H.-D. (Eds.) (2013). Mapping Policy Preferences from Texts: Statistical Solutions for Manifesto Analysts. Oxford: Oxford University Press. ISBN: 9780199640041
- Lowe, W., Benoit, K., Mikhaylov, S., & Laver, M. (2011). Scaling Policy Preferences from Coded Political Texts. Legislative Studies Quarterly, 36(1), 123–155. DOI: 10.1111/j.1939-9162.2010.00006.x ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 22). Manifesto Coding (Comparative Manifesto Project Content Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/political-science/manifesto-coding
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Expert SurveyPolitical Science↔ vergelijken
- Ideal Point EstimationPolitical Science↔ vergelijken
- Wordfish ScalingPolitical Science↔ vergelijken
- WordscoresPsychometrie↔ vergelijken
Geciteerd door
Vergelijkbare methoden
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →