Zusammenfassung
Auch wenn Datenjournalismus als eine junge Disziplin gilt, wurde das Handwerk bereits häufig im 20. Jahrhundert angewandt. Besonders bei Wahl-Umfragen waren Daten-Aufbereitungen und -Visualisierungen beliebt. Aber Datenjournalist*innen arbeiten mit mehr als nur Prozentzahlen, letztlich können Daten alles sein, was mess- und zählbar ist. Wie hat sich die Sprache im Parlament im Lauf der Jahrzehnte verändert? Welche Sportart wird im Norden häufiger ausgeübt als im Süden? In welchem Wohngebiet der Stadt passieren die meisten Unfälle?
Datenjournalismus meint im Wesentlichen, dass journalistisch mit Daten gearbeitet wird. Im Englischen ist auch vom „Daten getriebenen Journalismus“ (Data Driven Journalism) die Rede. Es werden Informationen recherchiert, gegengecheckt, sortiert und aufbereitet. Die Hauptquelle, quasi die Ansprechpartner*innen, die kritisch befragt werden, sind aber keine Personen, sondern Datensätze.
Um richtig mit ihnen umgehen zu können, müssen Datenjournalist*innen den Umgang mit verschiedenen Dateiformaten und Grundlagen der Statistik kennen. Auch darum geht es in diesem Kapitel.
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Notes
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Dies ist ein Maß für die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten. Eine Arbeit sollte mit selbem Messverfahren und selber Untersuchungsgruppe dieselben Ergebnisse hervorbringen.
Quellen
Bradshaw, P. (2012). What is Data Journalism? In: Bounegru, L.; Chambers, L.; Gray, J. (Hg.). The Data Journalism Handbook. Online: https://datajournalism.com/read/handbook/one/introduction/what-is-data-journalism, zuletzt am 1. Mai 2022.
Bradshaw, P. (2018). The Online Journalism Handbook. Skills to Survive and Thrive in the Digital Age. Abingdon und New York: Routledge.
datascience@berkeley (2019, 11. April). Big Data Isn’t a Concept – It’s a Problem to Solve. Online: https://datascience.berkeley.edu/blog/what-is-big-data/, zuletzt am 15. Juli 2020.
Dietrich, D. (2011, 26. Oktober). Was sind offene Daten? Online: https://www.bpb.de/gesellschaft/digitales/opendata/64055/was-sind-offene-daten, zuletzt am 1. Mai 2022.
Dinklage, F.; Ehmann, A.; Faigle, P.; Vu, V.; Blickle, P.; Stahnke, J. (2020, 14. Juli). Das obere Prozent. Online: https://www.zeit.de/wirtschaft/2020-07/vermoegensverteilung-deutschland-diw-studie-ungleichheit, zuletzt am 1. Mai 2022.
Haarkötter, H. (2019). Journalismus.Online. Das Handbuch zum Online-Journalismus. Köln: Herbert von Halem Verlag.
Haller, M. (2017). Methodisches Recherchieren. Konstanz und München: UVK.
Kaiser, M. (2015). Recherchieren. Klassisch – online – crossmedial. Wiesbaden: Springer VS.
Kornfeld, H. (2020). Datenjournalismus wird zur Kerndisziplin. Journalist, 70 (Nr. 6), 40–45.
Kütting, H.; Sauer, M. (2014). Elementare Stochastik. Mathematische Grundlagen und didaktische Konzepte. Berlin Heidelberg: Springer Verlag.
Mainzer, K. (2017). Big Data und die Macht der Algorithmen. In: Schröder, M.; Schwanebeck, A. (Hg.). Big Data – In den Fängen der Datenkraken (49–70).
Maas, Marco (2014). Wie Daten Geschichten erzählen – Neue Perspektiven für den Journalismus. Online: http://www.lpr-forum-medienzukunft.de/files/5_maas_marco_datenjournalismus_lpr-forum-medienzukunft_2014_03_27.pdf, zuletzt am 15. Juli 2020.
Matzat, L. (2016). Datenjournalismus. Methode einer digitalen Welt. Konstanz und München: UVK.
Matzat, L. (2018). 10 Jahre Datenjournalismus: Gemischte Gefühle. Online: https://www.datenjournalist.de/10-jahre-datenjournalismus-gemischte-gefuehle/, zuletzt am 1. Mai 2022.
Oswald, B. (2015). Datenjournalismus. In: Kaiser, M. (Hg.). Innovation in den Medien. Crossmedia – Storywelten – Change Management (91–100). München: MedienNetzwerk.
Oswald, B. (2019). Digitaler Journalismus. Ein Handbuch für Recherche, Produktion und Vermarktung. Zürich: Midas.
Schwanebeck, A. (2017). Gefangen im Netz. In: Schröder, M.; Schwanebeck, A. (Hg.). Big Data – In den Fängen der Datenkraken (9–38).
Schories, M. (2020). So haben wir den Bundestag ausgerechnet. Online: https://projekte.sueddeutsche.de/artikel/politik/so-haben-wir-den-bundestag-ausgerechnet-e893391/, zuletzt am 1. Mai 2022.
Torinus, G. (2016, 14. Juli). Die Entschlüsselung der Panama Papers. Online: https://www.heise.de/tp/features/Die-Entschluesselung-der-Panama-Papers-3267916.html, zuletzt am 1. Mai 2022.
Weinacht, S.; Spiller, R. (2014). Datenjournalismus in Deutschland. Eine explorative Untersuchung zu Rollenbildern von Datenjournalisten. Publizistik, 59 (Nr. 4), 411–433.
Weigert, M. (2012). Die dritte Phase der Vernetzung: Das Internet der Dinge wird Realität. In: Kappes, C.; Krone, J.; Novy, L. (Hg.). Medienwandel kompakt 2011–2013 (23–26).
Weinacht, S.; Spiller, R. (2013, 1. Januar). Wie wissenschaftlich ist Datenjournalismus? Ergebnisse einer bundesweiten Befragung. Online: https://www.wpk.org/quarterly/einzelartikel/wie-wissenschaftlich-ist-datenjournalismus.html, zuletzt am 15. Juli 2020.
Wörpel, S. (2016, 19. Dezember). Datenjournalismus für Lokalreporter. Online-Kurs mit YouTube-Videos: https://correctiv.org/bildung/ddj/datenjournalismus-fuer-lokalreporter/, zuletzt am 1. Mai 2022.
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Osing, T. (2022). Definition & Geschichte. In: Digitaler Journalismus in der Praxis. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-39105-8_9
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