Media Cloud

NFL coverage volume

This plot shows the number of stories per week between January and August 2026 mentioning terms related to teams in the NFL: Chiefs, Niners, Patriots

The data were extracted from Media Cloud queries and analyzed using R.

Code

Here is the R code that produced the plot.

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# Load packages
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library(tidyverse)
library(plotly)

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# Import the three datasets
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Chiefs <- read_csv("Chiefs.csv")
Niners <- read_csv("Niners.csv")
Patriots <- read_csv("Patriots.csv")

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# Add team names
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Chiefs <- Chiefs %>%
  mutate(Topic = "Chiefs")

Niners <- Niners %>%
  mutate(Topic = "Niners")

Patriots <- Patriots %>%
  mutate(Topic = "Patriots")

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# Combine datasets
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MediaCloudData <- bind_rows(
  Chiefs,
  Niners,
  Patriots
)

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# Create Monday-based week
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MediaCloudData <- MediaCloudData %>%
  mutate(
    Week = floor_date(
      date,
      unit = "week",
      week_start = 1
    )
  )

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# Calculate weekly story totals
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MediaCloudWeekly <- MediaCloudData %>%
  group_by(Week, Topic) %>%
  summarize(
    Stories = sum(count, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  )

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# Remove partial weeks
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MediaCloudWeekly <- MediaCloudWeekly %>%
  filter(
    Week > min(Week),
    Week < max(Week)
  )

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# Create tooltip
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MediaCloudWeekly <- MediaCloudWeekly %>%
  mutate(
    Tooltip = paste0(
      "Team: ", Topic,
      "<br>Week Beginning: ",
      format(Week, "%Y-%m-%d"),
      "<br>Stories: ",
      Stories
    )
  )

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# Create interactive graph
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Plot <- plot_ly(
  data = MediaCloudWeekly,
  x = ~Week,
  y = ~Stories,
  color = ~Topic,
  type = "scatter",
  mode = "lines+markers",
  text = ~Tooltip,
  hoverinfo = "text"
) %>%
  layout(
    title = "Weekly Story Counts: Chiefs vs. Niners vs. Patriots",
    xaxis = list(
      title = "Week Beginning"
    ),
    yaxis = list(
      title = "Story Count"
    ),
    legend = list(
      title = list(
        text = "Team"
      )
    )
  )

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# Display graph
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Plot