Evaluatie project Versterking lokale journalistiek door samenwerking

In een tweejarige pilot werden 63 vaak jonge journalisten gestationeerd bij 41 lokale omroepen, met de opdracht om samen met de regionale omroep en de NOS grotere online verhalen te maken. De evaluatie concludeert dat er nu een basis voor samenwerking ligt waar die eerder vaak volledig ontbrak, maar dat inhoudelijk samenwerken lastig blijft. De uitwisseling van content steeg van 25 à 30 procent bij de start naar 35 à 40 procent; het streven dat regionale omroepen de helft van de lokale content overnemen is niet gehaald. Van de deelnemende journalisten stroomde 60 procent door naar een baan in de journalistiek. Of de samenwerking beklijft is onzeker, omdat lokale omroepen twijfelen of zij er middelen voor hebben.

Personeel, diversiteit en behoud van talentCommunicatie, reputatie en stakeholdersFinanciële, liquiditeits- en insolventierisico's

Waarom deze indeling: Talentontwikkeling is een van de vier doelen: 63 vaak jonge journalisten werden opgeleid en 60 procent stroomde door naar een functie in de sector, terwijl lokale omroepen na jaren bezuinigingen moeite houden mensen vrij te spelen. De inzet is de kwaliteit en het bereik van lokale nieuwsvoorziening en de impact van verhalen op lokale, regionale en landelijke politiek. Of de samenwerking beklijft hangt volgens de lokale projectleiders vooral af van de beperkte financiele ruimte bij de lokale omroepen.

Toegekend met een AI-model (Opus 5) op basis van de zestien thema's van Risk in Focus; niet door mensen gevalideerd. Om de labels beter te onderbouwen gaan we ze gefaseerd herbeoordelen met een tweede, onafhankelijk model van een andere aanbieder (OpenAI naast Anthropic); vanwege tokenlimieten gebeurt dat stapsgewijs. Ziet u een fout? Laat het weten.

Ministerie

Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap

Bron

Onderzoeken en evaluaties: Bertijn van der Steenhoven, onafhankelijk onderzoeker

Toegepaste standaard

Extern onderzoek

Datum

2023-06-06

Het rapport zelf

originele publicatie

Omschrijving

samenvatting door een AI-model (Opus 5) op basis van de publicatie

Risicolabels

toegekend met een AI-model (Opus 5) volgens de zestien thema's van Risk in Focus (ECIIA), niet door mensen gevalideerd

Bijgewerkt

augustus 2026