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Radar+

Comprendre ce que les médias mettent (vraiment) de l’avant.

TL;DR

Radar+ archive les pages d’accueil de 15 grands médias canadiens et américains toutes les 10 minutes depuis septembre 2019, en série continue depuis le 17 avril 2023. Pour chaque sujet — Donald Trump, l’immigration, le climat, Hydro-Québec — un indice de saillance combine trois choses : combien de médias le mettent en Une, combien d’articles ils y consacrent, combien de temps il y reste. Le résultat : une carte vivante des priorités médiatiques, qui permet de voir comment un événement monte, dure, puis disparaît — et de comparer les choix d’un média à ceux d’un autre. Radar+ fait partie de la Vitrine démocratique, un projet de la CLESSN (Université Laval) qui mesure le pouls de la démocratie sous trois angles : médias, opinion publique et promesses électorales. Les données sont ouvertes, la méthode est documentée, et l’outil est utilisable par tout le monde.

Pour tout savoir

1. Pourquoi mesurer la saillance médiatique?

Depuis les travaux fondateurs de McCombs et Shaw, on sait que les médias ne disent pas seulement quoi penser : ils disent surtout à quoi penser 1. Plus un sujet revient en grands titres, plus il a de chances de devenir une priorité dans l’esprit du public. C’est l’effet d’agenda-setting, étudié et confirmé dans une multitude de contextes, y compris au Canada 2.

Or, dans un environnement médiatique de plus en plus fragmenté 3, les publics ne consomment plus tous les mêmes nouvelles. Ils s’exposent surtout à des sources qui confirment leurs vues 456, ce qui alimente une polarisation politique et même affective — une hostilité qui dépasse le simple désaccord d’opinions 78. Cette dynamique fragilise ce que Habermas appelait la sphère publique : un espace partagé où les citoyens débattent à partir d’une réalité commune 9.

Pour étudier ce phénomène sérieusement, il faut des données systématiques sur ce que chaque média met en avant, à quel moment, et pendant combien de temps. C’est exactement ce que Radar+ fournit.

2. Comment Radar+ mesure

Capture continue. Toutes les 10 minutes, depuis septembre 2019, Radar+ photographie la page d’accueil de chaque média suivi. Aucune interruption, aucun jour manqué — près de sept ans d’archive et plus de 5 millions de captures cumulées sur 15 médias.

Identification automatique des objets. Sur chaque capture, deux modèles d’intelligence artificielle tournant localement entrent en action : un premier repère les entités nommées présentes (personnes, lieux, organisations, enjeux), un second les normalise et les harmonise entre français et anglais. Aucun dictionnaire fermé : le système peut détecter des objets émergents qu’aucun chercheur n’aurait pensé à inclure d’avance.

Trois dimensions de la saillance. Pour chaque objet identifié, on mesure :

  • la position sur la page (haut, milieu, bas);
  • la taille du traitement (gros titre, photo principale, simple brève);
  • la durée de présence (quelques minutes, plusieurs heures, des journées entières).

Deux indices. Ces trois dimensions se combinent en deux indicateurs :

  • l’indice absolu, cumulatif, qui mesure la saillance totale d’un sujet sur une période;
  • l’indice relatif, normalisé entre 0 et 100, qui permet de comparer des périodes ou des médias entre eux.

3. Ce qu’on peut faire avec Radar+

  • Suivre la trajectoire d’un sujet dans le temps : son ascension, son sommet, son déclin.
  • Comparer deux médias sur une même période : qui parle de quoi, quand, et pendant combien de temps.
  • Repérer les angles morts : sujets qu’un média ignore alors qu’un autre les met en avant.
  • Quantifier les asymétries entre univers médiatiques (par exemple, Fox News c. CNN aux États-Unis 10).
  • Documenter des moments démocratiques majeurs : élections, crises, débats publics. Les élections fédérales canadiennes de 2021 et de 2025, ainsi que l’élection québécoise de 2022, ont été parmi les premiers grands bancs d’essai publics de l’outil.

4. Une histoire qui commence en 2018

Le développement de Radar+ commence en septembre 2018 à l’Université Laval, dans une équipe de chercheurs en sciences sociales numériques qui se demande comment documenter, de façon rigoureuse et continue, ce que les médias choisissent de mettre en avant. Pendant un an, le scraper est conçu, testé et raffiné en coulisse.

Septembre 2019 — le premier grand rendez-vous public. Radar+ est déployé pour couvrir l’élection fédérale canadienne. La CLESSN lance un site web dédié et publie sur ses réseaux sociaux six fois par jour, chaque jour de la campagne, des analyses tirées en direct de la saillance des partis, enjeux et personnalités sur les pages d’accueil des grands médias canadiens. C’est la naissance publique de l’outil — et l’épreuve du feu.

Le succès de la couverture 2019 donne à l’équipe la confiance d’aller plus loin. L’élection fédérale de 2021 devient le deuxième grand terrain, suivie l’année d’après par l’élection québécoise de 2022, puis par l’élection fédérale de 2025 dont les données alimentent plusieurs publications scientifiques sur la mesure de la saillance médiatique.

Pendant que l’équipe scientifique extrait des analyses de l’archive, l’infrastructure technique mûrit. Plusieurs refontes successives — chacune apportant plus de fiabilité, plus de couverture et plus de précision — culminent en 2024 avec une migration vers le nuage informatique (Amazon Web Services) et l’introduction de modèles de langage locaux pour la reconnaissance et la normalisation des entités. Radar+ atteint alors un taux de fiabilité supérieur à 95 % sur 15 médias actifs.

En 2026, après huit ans depuis les premières lignes de code et près de sept ans d’archivage continu, Radar+ s’ouvre pleinement au public. Le site radarplus.org rend les indices, les unes archivées et les outils d’analyse consultables par tout le monde — chercheurs, journalistes, étudiants, citoyens. La même année, un postdoctorat à UCLA sous la supervision de Stuart Soroka — l’un des grands noms de l’agenda-setting au Canada et aux États-Unis 1112 — inaugure une nouvelle phase consacrée à l’expansion de la couverture américaine et à la comparaison des univers médiatiques nord-américains.

5. Radar+ dans la Vitrine démocratique

Radar+ est l’un des trois piliers de la Vitrine démocratique, un projet structurant de la CLESSN (Chaire de leadership en enseignement des sciences sociales numériques) sous la direction de Yannick Dufresne, à l’Université Laval. Les trois modules couvrent les trois sommets du triangle démocratique :

  • Polimètre+ suit les promesses électorales et leur accomplissement;
  • Radar+ mesure la saillance médiatique des sujets dans la couverture;
  • Agora+ capte l’opinion publique sur les enjeux clés.

Ensemble, ces trois modules permettent une innovation méthodologique inédite : pondérer les promesses politiques par leur saillance — une première mondiale dans le domaine du suivi des promesses gouvernementales. Le projet est porté en collaboration avec d’autres centres affiliés à l’Université Laval (GRCP, CAPP, CRDIP, CSDC) et s’inscrit dans une démarche d’ouverture des données au service de la recherche, du journalisme et du débat citoyen.

6. L’équipe

Radar+ est une œuvre collective. Depuis 2018, le projet rassemble des chercheurs, développeurs, analystes et collaborateurs qui ont contribué à le faire grandir.

Direction et coordination

  • Yannick Dufresne — direction scientifique (CLESSN, Université Laval)
  • Adrien Cloutier — chargé de projet
  • Étienne Proulx — gestion de projet (Vitrine démocratique)

Développement actuel

  • Patrick Poncet — développement principal (infrastructure AWS, versions récentes)

Développement (équipe d’origine et refontes successives)

  • Olivier Banville — développement fondateur (premières versions, 2019–2023)
  • Marc-Antoine Rancourt — équipe fondatrice (web scraping, théorie de la visualisation)
  • William Poirier — équipe fondatrice
  • Camille Tremblay-Antoine — équipe fondatrice
  • Clément Cadieux — développement

Recherche, analyses et raffinement

  • Jérémie Drouin
  • Alexandre Fortier-Chouinard
  • Jérémy Gilbert
  • Antoine Lemore
  • Hubert Cadieux
  • Hugues-Étienne Moisan-Plante
  • Benjamin Carignan
  • Karine Dufresne
  • Alexandre Bouillon
  • Arnaud Beaulé

Ce projet existe aussi grâce à toutes les personnes qui, à un moment ou un autre, ont contribué à valider, annoter, déboguer ou penser Radar+. Merci à toute l’équipe — actuelle et d’époque.

Sources

  1. McCombs, M. E., & Shaw, D. L. (1972). The agenda-setting function of mass media. Public Opinion Quarterly, 36(2), 176–187. https://doi.org/10.1086/267990↩︎

  2. Soroka, S. N. (2002). Agenda-setting dynamics in Canada. UBC Press. https://www.ubcpress.ca/agenda-setting-dynamics-in-canada↩︎

  3. Mancini, P. (2013). Media fragmentation, party system, and democracy. The International Journal of Press/Politics, 18(1), 43–60. https://doi.org/10.1177/1940161212458200↩︎

  4. Stroud, N. J. (2010). Polarization and partisan selective exposure. Journal of Communication, 60(3), 556–576. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.2010.01497.x↩︎

  5. Stroud, N. J. (2011). Niche news: The politics of news choice. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199755509.001.0001↩︎

  6. Prior, M. (2013). Media and political polarization. Annual Review of Political Science, 16, 101–127. https://doi.org/10.1146/annurev-polisci-100711-135242↩︎

  7. Iyengar, S., Sood, G., & Lelkes, Y. (2012). Affect, not ideology: A social identity perspective on polarization. Public Opinion Quarterly, 76(3), 405–431. https://doi.org/10.1093/poq/nfs038↩︎

  8. Iyengar, S., Lelkes, Y., Levendusky, M., Malhotra, N., & Westwood, S. J. (2019). The origins and consequences of affective polarization in the United States. Annual Review of Political Science, 22, 129–146. https://doi.org/10.1146/annurev-polisci-051117-073034↩︎

  9. Habermas, J. (1991). The structural transformation of the public sphere: An inquiry into a category of bourgeois society. MIT Press. https://mitpress.mit.edu/9780262581080/the-structural-transformation-of-the-public-sphere/↩︎

  10. Iyengar, S., & Hahn, K. S. (2009). Red media, blue media: Evidence of ideological selectivity in media use. Journal of Communication, 59(1), 19–39. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.2008.01402.x↩︎

  11. Soroka, S. N. (2002). Agenda-setting dynamics in Canada. UBC Press. https://www.ubcpress.ca/agenda-setting-dynamics-in-canada↩︎

  12. Soroka, S. (2014). Negativity in democratic politics: Causes and consequences. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781107477971↩︎

TL;DR

Radar+ archives the home pages of 15 major Canadian and U.S. news outlets every 10 minutes since September 2019, as a continuous series since 17 April 2023. For every topic — Donald Trump, immigration, climate, Hydro-Québec — a saliency index combines three things: how many outlets put it on their front page, how many articles they devote to it, and how long it stays there. The result: a living map of media priorities, showing how an event rises, lasts, then fades — and letting one outlet’s choices be compared with another’s. Radar+ is part of the Democratic Showcase, a CLESSN (Université Laval) project measuring the pulse of democracy from three angles: media, public opinion and electoral promises. Data is open, the methodology is documented, and the tool is usable by anyone.

The full picture

1. Why measure media saliency?

Since the foundational work of McCombs and Shaw, we have known that the media don’t just tell us what to think: they mostly tell us what to think about1. The more a topic returns in headlines, the more likely it is to become a public priority. This is the agenda-setting effect, studied and confirmed across many contexts including Canada2.

In an increasingly fragmented media environment3, audiences no longer consume the same news. They mostly expose themselves to sources confirming their views456, fueling political and even affective polarization — a hostility that goes beyond simple disagreement78. This dynamic weakens what Habermas called the public sphere: a shared space where citizens debate from a common reality9.

To study this seriously, you need systematic data on what each outlet puts forward, when, and for how long. That is exactly what Radar+ provides.

2. How Radar+ measures

Continuous capture. Every 10 minutes, since September 2019, Radar+ has photographed the home page of each tracked outlet. No interruption, no missed days — close to seven years of archive and more than 5 million captures across 15 outlets.

Automatic object identification. On each capture, two AI models running locally come into action: one detects the named entities present (people, places, organizations, issues), a second normalizes and harmonizes them across French and English. No closed dictionary: the system can detect emerging objects that no researcher would have thought to include in advance.

Three saliency dimensions. For each identified object, we measure:

  • the position on the page (top, middle, bottom);
  • the size of the treatment (banner headline, lead photo, plain blurb);
  • the duration of presence (a few minutes, several hours, full days).

Two indices. These three dimensions combine into two indicators:

  • the absolute index, cumulative, measuring an object’s total saliency over a period;
  • the relative index, normalized between 0 and 100, allowing comparisons across periods or outlets.

3. What Radar+ enables

  • Track an object’s trajectory over time: its rise, its peak, its decline.
  • Compare two outlets over the same period: who covers what, when, and for how long.
  • Spot blind spots: topics one outlet ignores while another foregrounds them.
  • Quantify asymmetries between media universes (e.g. Fox News vs. CNN in the U.S.10).
  • Document major democratic moments: elections, crises, public debates. The 2021 and 2025 Canadian federal elections, along with the 2022 Quebec election, were among the first major public test beds for the tool.

4. A story that begins in 2018

Radar+ development started in September 2018 at Université Laval, in a digital social science research team asking how to document, in a rigorous and continuous way, what the media chooses to put forward. For a year, the scraper was designed, tested and refined behind the scenes.

September 2019 — the first major public moment. Radar+ is deployed to cover the Canadian federal election. CLESSN launches a dedicated website and publishes on its social media six times a day, every day of the campaign, live analyses drawn from the saliency of parties, issues and personalities on the home pages of major Canadian outlets. This was the public birth of the tool — and trial by fire.

The success of the 2019 coverage gave the team confidence to go further. The 2021 federal election became the second major field, followed the next year by the 2022 Quebec election, then by the 2025 federal election whose data feeds several scientific publications on the measurement of media saliency.

While the scientific team extracted analyses from the archive, the technical infrastructure matured. Several successive overhauls — each bringing more reliability, coverage and precision — culminated in 2024 with a migration to cloud computing (Amazon Web Services) and the introduction of local language models for entity recognition and normalization. Radar+ then reached a reliability rate above 95% across 15 active outlets.

In 2026, eight years after the first lines of code and nearly seven years of continuous archiving, Radar+ opens fully to the public. The radarplus.org site makes indices, archived front pages and analytical tools accessible to everyone — researchers, journalists, students, citizens. The same year, a postdoctoral fellowship at UCLA under the supervision of Stuart Soroka — one of the leading names in agenda-setting in Canada and the United States1112 — opens a new phase devoted to expanding U.S. coverage and comparing North American media universes.

5. Radar+ within the Democratic Showcase

Radar+ is one of three pillars of the Democratic Showcase, a structuring CLESSN project (Chair of Leadership in the Teaching of Digital Social Sciences) under the direction of Yannick Dufresne, at Université Laval. The three modules cover the three vertices of the democratic triangle:

  • Polimètre+ tracks electoral promises and their fulfilment;
  • Radar+ measures media saliency of topics in coverage;
  • Agora+ captures public opinion on key issues.

Together, these three modules enable an unprecedented methodological innovation: weighting political promises by their saliency — a world first in the field of government promise tracking. The project is carried out in collaboration with other Université Laval-affiliated centres (GRCP, CAPP, CRDIP, CSDC) and is part of an open-data approach in service of research, journalism and citizen debate.

6. The team

Radar+ is a collective work. Since 2018, the project has brought together researchers, developers, analysts and collaborators who have helped grow it.

Direction and coordination

  • Yannick Dufresne — scientific direction (CLESSN, Université Laval)
  • Adrien Cloutier — project lead
  • Étienne Proulx — project management (Democratic Showcase)

Current development

  • Patrick Poncet — lead development (AWS infrastructure, recent versions)

Development (founding team and successive overhauls)

  • Olivier Banville — founding development (early versions, 2019–2023)
  • Marc-Antoine Rancourt — founding team (web scraping, visualization theory)
  • William Poirier — founding team
  • Camille Tremblay-Antoine — founding team
  • Clément Cadieux — development

Research, analysis and refinement

  • Jérémie Drouin
  • Alexandre Fortier-Chouinard
  • Jérémy Gilbert
  • Antoine Lemore
  • Hubert Cadieux
  • Hugues-Étienne Moisan-Plante
  • Benjamin Carignan
  • Karine Dufresne
  • Alexandre Bouillon
  • Arnaud Beaulé

This project also exists thanks to everyone who, at some point, contributed to validate, annotate, debug or shape Radar+. Thank you to the entire team — current and past.

Sources

  1. McCombs, M. E., & Shaw, D. L. (1972). The agenda-setting function of mass media. Public Opinion Quarterly, 36(2), 176–187. https://doi.org/10.1086/267990↩︎

  2. Soroka, S. N. (2002). Agenda-setting dynamics in Canada. UBC Press. https://www.ubcpress.ca/agenda-setting-dynamics-in-canada↩︎

  3. Mancini, P. (2013). Media fragmentation, party system, and democracy. The International Journal of Press/Politics, 18(1), 43–60. https://doi.org/10.1177/1940161212458200↩︎

  4. Stroud, N. J. (2010). Polarization and partisan selective exposure. Journal of Communication, 60(3), 556–576. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.2010.01497.x↩︎

  5. Stroud, N. J. (2011). Niche news: The politics of news choice. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199755509.001.0001↩︎

  6. Prior, M. (2013). Media and political polarization. Annual Review of Political Science, 16, 101–127. https://doi.org/10.1146/annurev-polisci-100711-135242↩︎

  7. Iyengar, S., Sood, G., & Lelkes, Y. (2012). Affect, not ideology: A social identity perspective on polarization. Public Opinion Quarterly, 76(3), 405–431. https://doi.org/10.1093/poq/nfs038↩︎

  8. Iyengar, S., Lelkes, Y., Levendusky, M., Malhotra, N., & Westwood, S. J. (2019). The origins and consequences of affective polarization in the United States. Annual Review of Political Science, 22, 129–146. https://doi.org/10.1146/annurev-polisci-051117-073034↩︎

  9. Habermas, J. (1991). The structural transformation of the public sphere: An inquiry into a category of bourgeois society. MIT Press. https://mitpress.mit.edu/9780262581080/the-structural-transformation-of-the-public-sphere/↩︎

  10. Iyengar, S., & Hahn, K. S. (2009). Red media, blue media: Evidence of ideological selectivity in media use. Journal of Communication, 59(1), 19–39. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.2008.01402.x↩︎

  11. Soroka, S. N. (2002). Agenda-setting dynamics in Canada. UBC Press. https://www.ubcpress.ca/agenda-setting-dynamics-in-canada↩︎

  12. Soroka, S. (2014). Negativity in democratic politics: Causes and consequences. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781107477971↩︎

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