Datenjournalismus & Open Data: Überblick, Beispiele und Quellen für Journalisten

written by ska on November 6, 2011 in Datenjournalismus and Dortmund with no comments

Open Data und Datenjournalismus sind derzeit zwei der meist diskutierten Themen, wenn es um Online-Journalismus geht. Datenjournalismus meint dabei nicht nur die Visualisierung von Daten, sondern im Idealfall das Erzählen einer eigenen, interaktiven Geschichte durch diese Visualisierung – als eigenes Stück oder als Mehrwert zu einem Beitrag oder Themenkomplex. Guter Datenjournalismus zeigt nicht bildlich, was schon im Text steht, sondern bietet dem Leser oder Nutzer echten Mehrwert. Eigentlich.

Open Data, sprich die öffentliche Zugänglichkeit von Daten zum Beispiel von Institutionen und Städten, ist neben anderen Faktoren eine wichtige Voraussetzung für guten Datenjournalismus. Dieser steht und fällt (unter anderem) mit einer präzisen, verlässlichen und zugänglichen Datenbasis. Open Data setzt sich in Deutschland jedoch nur langsam durch.

Opendata und Journalismus: Präsentation bei Slideshare

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Präsentation unter CC-Lizenz (by-sa).

Open Data: Dortmund vs. Berlin

Auf der Suche nach Daten bezogen auf Dortmund war ich neulich erfreut, wie viele Daten die Stadt tatsächlich öffentlich – gar online – zugänglich anbietet. Im Stadtportal finden sich unzählige Daten zur Bevölkerungsstruktur und -entwicklung, zu Bau- und Wohnthemen, zur Sozialstruktur und zum Arbeitsmarkt, zu Wirtschaft, Kultur, Verkehr, Wahlen… Und das sogar oftmals kleinteilig nach Stadtbezirken aufgeschlüsselt. Große Schwäche allerdings: Sämtliche Daten liegen im PDF-Format vor. Eine Aufbereitung zu Datenjournalismus ist dadurch sehr aufwändig und umständlich, weil die Daten per Hand übertragen werden müssten.

 

 

 

 

 

Vorbildlich ist dieses Problem für berlinbezogene Daten gelöst. Die Plattform „Berlin Open Data“ (Beta) des Landes Berlin bietet eine wunderbare, übersichtliche, obendrein optisch ansprechende Quelle von lokalen Daten. Diese sind teilweise unter Creative Commons Lizenz weiterverwendbar, die Datensätze können kommentiert werden und unter „Anwendungen und Mashups“ werden Beispiele der Aufbereitung gezeigt – und ist daher höchst interessant für Journalisten. Ideal zur Aufbereitung: Die Datensätze stehen auf Berlin Open Data unter anderem als Excel-Dateien zur Verfügung. Das vereinfacht die Visualisierung mit Tools wie Google Maps und Google Fusion Tables ganz enorm. Treffenderweise heißt es daher auf der Startseite der Plattform: „Offene Daten lesbar für Mensch und Maschine. Das ist das Ziel.“ Bleibt zu hoffen, dass solche Plattformen deutschlandweit aus dem Boden schießen.

Datenjournalismus in der Praxis

Lorenz Matzat ist Journalist und beschäftigt sich auf diversen Kanälen mit den Themen Open Data und Datenjournalismus, darunter im „Data Blog“ der ZEIT, bei der noch sehr jungen Internetsendung „Datenschau“ und als „Datenjournalist“ in seinem eigenen Blog. Mehr Tipps, Anleitungen und Trends gibt es außerdem zum Beispiel bei Journalism.co.uk.

Unter den internationalen Medien hat vor allem der Guardian auf Datenjournalismus gesetzt. Auch dort gibt es ein Blog zum Thema: „Data Store„. Simon Rogers hat in einem 10-Punkte-Guide anschaulich dargestellt, wie der Guardian Datenjournalismus definiert und für sich nutzt – ein beeindruckendes Stück, das zeigt, was alles möglich wäre.

Datenjournalismus „mal eben nebenbei“?

Eigentlich? Wäre? Ja. Denn der deutsche Datenjournalismus steckt noch in den Kinderschuhen. Das liegt sicher unter anderem  daran, dass Datenjournalismus – selbst in kleinem Stil – sehr zeitaufwändig und somit „mal eben nebenbei“ nur sehr eingeschränkt möglich ist. Auch erfordert er in größerem Stil eine Zusammenarbeit zwischen Redaktion, Entwicklerteam und Grafikern – was zusätzliche Ressourcen bindet. Überlastete Redaktionen und Redakteure sind sicher nicht gerade förderlich für eine raketenartige Entwicklung in Sachen Datenjournalismus.

Allerdings muss es ja auch nicht gleich das Wahnsinns-Datenprojekt sein. Ohnehin besteht die Gefahr, sich im Detail zu verlieren und am Ende ein unübersichtliches Statistik-Grafik-Monstrum zu schaffen, das quasi unbedienbar oder unverständlich ist und somit eher abschreckend wirkt.  Datenjournalismus verstehe ich zudem als (Lern-)Prozess:  Man muss sich – ob nun als Journalist, Grafiker oder Entwickler – rantasten an das Thema, es gibt sehr viele Tools und Möglichkeiten, Zeit und Ressourcen sind eingeschränkt.

Ein paar Beispiele

Dennoch gibt es gute Beispiele für Datenjournalismus. In den oben genannten Quellen sind davon etliche zu finden. Ein paar Beispiele: Was Datenjournalismus an Informationen aufschlüsseln kann, hat Christiane Schulzki-Haddouti kürzlich anhand eines (erschreckenden) Beispiels aus der deutschen Entwicklungshilfe im Hyperland-Blog dokumentiert. Ein weiteres aufrüttelndes Beispiel zur Bankenkrise in Frankreich zeigt Markus Heidmeier im „Data Blog“ der ZEIT. Aktuell hat das „Future Journalism Project“ die Daten zur Bevölkerungsentwicklung bis hin zum Erreichen der Grenze von sieben Milliarden Menschen in der vergangenen Woche aufbereitet – in Form eines Videos:

Datenvisualisierung im Lokaljournalismus

Auch im Lokaljournalismus findet Datenjournalismus immer häufiger statt. Meist geschieht dies in Form von Google Maps. Das liegt vermutlich nicht nur darin begründet, dass Google Maps eine vergleichsweise einfache Aufbereitung ermöglicht, sondern auch darin, dass es im Lokalen nun einmal um ortsbezogene Themen geht.