Haberde Toplumsal Cinsiyet
Medyanın dilini dönüştürmeyi hedefleyen, teorik ve pratik bir kütüphane sunan özgün bir mecradır. Şiddet haberlerinde etik dil kullanımı ve hak haberciliği üzerine sağladığı rehberler, Türkiye'de medyanın feminist dönüşümü için kritiktir.
- Etik habercilik kılavuzları
- Toplumsal cinsiyet kütüphanesi
- Şiddetle mücadele rehberleri

Haberde Toplumsal Cinsiyet, akademik tasarım denetiminde 74/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (93) ve görsel kararlılık (91); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (44) ve teknik altyapı (50).
Haberde Toplumsal Cinsiyet, tarafından tasarlanan bu Feminist Medya & Platform platformu olarak 74/100 skorla "Üst Düzey" düzeyine ulaşmıştır. Görsel tutarlılık ve teknik performans temel kriterleri karşılamakta; okuyucuların genel beklentilerine yanıt verebilmektedir. içerik keşif ve okunabilirliği daha da güçlendirmek için renk hiyerarşisi, tipografik ölçek ve etkileşim noktalarında odaklanılmış iyileştirmeler etkili olacaktır.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Kırmızı enerji, aciliyet ve güçlü eylem çağrısı iletir. E-ticaret ve sağlık sektörlerinde dikkat çekici etkisi deneysel psikoloji çalışmalarıyla kanıtlanmıştır. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Dengeli sıcak palet güven ve yakınlık hissi veriyor; kullanıcıyla duygusal bağ kurma potansiyeli yüksek."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Feminist Medya & Platform
Haberde Toplumsal Cinsiyet bu kategoride 24 puan üzerinde — sektör ortalaması 50/100. En iyi %10 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

