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Was ist Datenjournalismus? Warum Datenjournalismus? Beispiele Ressourcen Programme und Werkzeuge Weiterführende Links
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Aus Daten Geschichten machen
Wie man Zahlen in interaktive Geschichten ummünzt
Präsentation von Bernd Oswald für die Fachtagung Medien des MedienCampus Bayern e.V.
17. April 2012, Wildbad Kreuth
Dienstag, 17. April 12
Agenda
1. Was ist Datenjournalismus?
2. Warum Datenjournalismus?
3. Beispiele
4. Ressourcen
5. Programme und Werkzeuge
6. Weiterführende Links
Dienstag, 17. April 12
1. Was ist Datenjournalismus?
Dienstag, 17. April 12
Quelle: NDR-Sendung ZAPP: Datenjournalismus http://www.youtube.com/watch?v=poUa8Wu9eTk
Dienstag, 17. April 12
„Datenjournalismus setzt auf Datensätze nicht nur als Recherchequelle, sondern macht die Daten zum zentralen Gegenstand der Geschichte und deren Präsentation. Dabei liegt er in der Schnittmenge von drei Bereichen: erstens visueller Journalismus oder Infografiken, zweitens multimediales und interaktives Storytelling und drittens investigativer Journalismus.“
Lorenz Matzat, www.datenjournalist.de
Definition
Dienstag, 17. April 12
Technische Merkmale
• Daten liegen maschinenlesbar vor
• Es geht um öffentliche bzw. öffentlich zugängliche Daten
• Rohdaten werden Nutzern über eine offene Schnittstelle zur Verfügung gestellt (journalistische Transparenz)
Dienstag, 17. April 12
2. Warum Datenjournalismus?
Dienstag, 17. April 12
Stärken des Datenjournalismus
• Erschließung von Fakten, die in Datensätzen verborgen liegen
• Kann komplizierte Zusammenhänge erklären, vor allem durch Visualisierung
• Skalierbar, Nutzer können Anwendungen selbst durchsuchen
• Schafft Transparenz, vor allem, wenn öffentliche Daten ausgewertet werden
Dienstag, 17. April 12
Konzeption
• Arbeitsthese entwickeln: Was will ich damit sagen? Ziel: Aus Daten eine klar definierte Geschichte destillieren
• Journalistische Leistung auch hier: Gewichtung und Analyse, zusätzlich:
• Ansprechende Visualisierung
• Auf gute Usability achten: leicht verständliches Navigationskonzept, mit dem der Nutzer die gewünschte Informationstiefe steuern kann
• An Nutzereinbindung denken
Dienstag, 17. April 12
Recherche und Produktion
• Daten(bank) finden
• Daten auslesen (scrapen)
• Daten filtern
• Daten reduzieren: irrelevante Aspekte weglassen
• Visualisieren
• Publizieren
Dienstag, 17. April 12
3. Beispiele
Dienstag, 17. April 12
Sie kennen Datenjournalismus schon lang
Dienstag, 17. April 12
Guardian: Afghan War Logs
http://www.guardian.co.uk/world/datablog/interactive/2010/jul/26/ied-afghanistan-war-logs
Dienstag, 17. April 12
Guardian: MP Expenses
http://mps-expenses.guardian.co.uk/Dienstag, 17. April 12
Zeit: Verräterisches Handy
http://www.zeit.de/datenschutz/malte-spitz-vorratsdatenDienstag, 17. April 12
Open Knowledge Foundation Deutschland: Frankfurt gestalten
http://www.frankfurt-gestalten.de/Dienstag, 17. April 12
Taz: Fluglärm-Karte BBI
http://www.taz.de/Fluglaerm-BBI/!t195/Dienstag, 17. April 12
SZ: Zugmonitor
• Offene Daten
http://zugmonitor.sueddeutsche.de/Dienstag, 17. April 12
4. Ressourcen
Dienstag, 17. April 12
• Datenjournalismus ist Teamwork von Journalisten, Programmierern und Designern
• Journalist als treibende Schnittstelle
• Journalist muss nicht programmieren können, aber wissen, was technisch möglich ist und welchen Aufwand das bedeutet
Dienstag, 17. April 12
• Auch kleine Redaktionen können Datenjournalismus betreiben
• Projekte gezielt auswählen: Thema, das länger aktuell ist
• Projekte so konzipieren, dass man sie aktualisieren kann
Dienstag, 17. April 12
5. Programme und Werkzeuge
Dienstag, 17. April 12
• Microsoft Excel: Tabellenkalkulation
• Google Spreadsheets: Excel-Pendant von Google
• Google Fusion Tables: Grafiken, Diagramme und Karten erstellen
• Google Refine: säubert und vereinheitlicht Datensätze in Tabellen
• Many Eyes: Tool zum Visualisieren von Daten in interaktiven Grafiken und Kartensätzen
Dienstag, 17. April 12
• Wordle visualisiert Worthäufigkeiten in Texten
• Tableau Public: Datenvisualisierungs-Tool
• Datawrapper: Datenvisualsierungs-Tool des ABZV
• Yahoo Pipes filtert Texte und RSS-Feeds automatisiert nach Stichworten
• Scraper Wiki: Plattform auf der Programmierer ihre Dienste für Datenextraktion anbieten
Dienstag, 17. April 12
Weiterführende Links
Dienstag, 17. April 12
• www.datenjournalist.de: Blog von Lorenz Matzat über praktische Fragen des Datenjournalismus
• http://blog.zeit.de/open-data/: Zeit stellt neue Open-Data-Initiativen und -Beispiele vor
• www.guardian.co.uk/news/datablog: ähnlich wie der Zeit Open-Data-Blog, bloß internationaler
• www.opendata-network.org: Verein für Open Data, Transparenz und Partizipation
• https://www.facebook.com/data.driven.journalism: Datenjournalismus-Links gesammelt vom European Journalism Center
Dienstag, 17. April 12
• http://www.diigo.com/user/berndoswald/datenjournalismus: Meine Links mit dem Schlagwort Datenjournalismus
• Twitter: #ddj. Abkürzung für data driven journalism, Hashtag für Tweets zum Thema Datenjournalismus
• Data Journalism Handbook: Grundlagen-Buch, das gerade via Crowdsourcing entsteht
• Journalisten-Werkstatt Datenjournalismus (Beilage zum medium magazin, 4,90 Euro)
Dienstag, 17. April 12
• Blog: www.journalisten-training.de
• Twitter: @berndoswald und @jt_muenchen
• Facebook: www.facebook.com/oswaldsbernd
• Google+: www.gplus.to/berndoswald
• Storify: www.storify.com/berndoswald
• Diigo: www.diigo.com/user/berndoswald
• Slideshare: www.slideshare.net/berndoswald
Vernetzung gewünscht?
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