Cílem této práce je kvantitativní výzkum zaměřen na indikátory bulvarizace v deníku Wall Street Journal během období 2000-2020 na základě vzorku překračujícího 750 000 článků. Práce využívá programovacího jazyka Python ke sběru dat v optimalizované podobě a následně využívá druhý analyzační program napsaný v totožném jazyce ke zpracování různých parametrů indikující bulvarizaci. Výsledek je prezentován ve formě bodového grafu a interpretován.This thesis represents a quantitative research focused on indicators of tabloidization within Wall Street Journal during the period of 2000 - 2020 based on the dataset of more than 750,000 articles. The objective of the thesis was to programmatically collect the data in as optimized way as possible and subsequently process them with an analyzer written in python processing various parameters looking for indicators of tabloidization. The results are then presented in a form of a run chart and interpreted.