Datenjournalismus selbst probiert – zweiter Schritt: die richtigen Daten finden

So, nachdem ich im ersten Schritt mich mit Excel angefreundet habe, kommt jetzt das Basteln mit Daten. Doch wie geht man am besten vor? Gibt es einen Step-by-step-Plan zur perfekten Datenstory?

Den typischen Workflow bei einer Analyse hat Simon Rogers, ehemaliger Dateneditor beim Guardian, auf seiner Website aufgezeichnet (eine deutsche Übersetzung von David Bauer gibt es hier). Die Vorgehensweise ist wie bei jeder Recherche: Am Anfang steht eine klar formulierte Frage, von der aus nach verfügbaren Zahlen gesucht wird. Dann also losgekramt!

Erster Anlaufpunkt: offizielle Portale wie die Statistischen Landesämter und das Statistische Bundesamt, Industrie- und Handelskammern oder Verbände (das Datenjournal hat etliche hier am Ende der Seite zusammengefasst). International bieten die EU, die Weltbank und die UN Berge an Zahlen zu vielen Sachgebieten. Nebenher gibt es noch viele andere Quellen: datacatalogs, eine von Experten zusammengestellte weltweite Liste offener Datenkataloge; The Datahub, ein Katalog im Wikipedia-Stil; oder Seiten von professionellen Datenanbietern wie Datamarket oder Statista. Wer nicht weiß, ob und wo etwas zu finden ist – kein Problem, man kann andere um Hilfe bitten, etwa auf der Plattform getthedata.

Doch: Zweifle an allen Zahlen – mindestens einmal! Wir sollten immer erfragen, ob sie wirklich das erfassen, was wir suchen. Die Kriterien, nach denen z.B. Statistische Landesämter ihre Zahlen sortieren, sind häufig andere als die, die grad für unsere aktuelle Recherche wichtig sind. Ein simples Beispiel: Bei Wegzügen ins Ausland wird nicht unterschieden, ob jemand als Arbeitnehmer sein Bundesland verlässt oder als Student, um nur ein Auslandssemester zu machen. Für eine Geschichte über Auswanderer, die dauerhaft weggehen, wären diese Zahlen also zu unscharf.

„Einer von 15 Europäern kann nicht lesen und schreiben“ – auf den ersten Blick erschreckend, oder? Die blanken Zahlen mögen stimmen. Dennoch: Auf dem Weg zum Datengeek sollten wir lernen, solche Angaben besser einzuschätzen und auf ihre Aussagekraft hin abzuklopfen – dazu gibt Nicolas Kayser-Bril im Data Journalism Handbook gute Tipps. Und die Auflösung, warum dieser Fakt zum Lesen und Schreiben wahrscheinlich doch nicht so schlimm ist.  Das Handbook ist übrigens hervorragend verständlich geschrieben, selbst für Mathenieten wie mich.

Jetzt wissen wir ein wenig, wo man Zahlen findet und wie man sie kritisch prüfen sollte. Wie nun aus ihnen nun eine Story wird, beschreibt das Data-Blog der ZEIT: Hier gibt es eine Menge Best-Practice-Beispiele, wie man Daten in Beziehung zueinander setzen und so neue Zusammenhänge erkennen kann. Passend dazu zeigt auch Michael Kulmus bei seiner Ermittlung der Kneipendichte, was bei der Zahlensucherei zu beachten ist. Die Beispiele lassen aus meiner Sicht gut erkennen: So wie Recherchen von journalistischen Themen verlaufen auch die Entwicklungen von DDJ-Stories jeweils verschieden. Es gibt bestimmte Marksteine, doch kein einheitliches Strickmuster von Anfang bis Ende.

Hier nochmal wichtige Links zusammengefasst:

Wer von Euch hat Tipps für Tutorials oder versucht sich auch im Datenjournalismus? Schreibt mir: medienpraxis [kringel] gmx-topmail [punkt] de.

You can’t ignore the open data movement and you can’t stay any longer without these skills. (Marianne Bouchart, Datenjournalismus-Projektkoordinator Bloomberg News)

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