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Redaktion | 29. März 2012

Datenjournalismus: Chance für den Journalismus von morgen

Für die Journalistik eröffnet sich ein interessantes Forschungsfeld

Von Annette Leßmöllmann

Die Erkenntnis kam dem praktischen Arzt Jeffrey Brenner in Camden, New Jersey, als er am Rechner „mit Daten herumspielte“ (Gawande 2011): Er hatte die Patientendaten aller medizinischer Einrichtungen in dem verarmten und von Verbrechen geplagten Ort gesammelt, systematisch Wohnblocks zugeordnet und mit Kosten korreliert, die durch Krankenhausaufenthalte entstanden waren. In seinen Excel-Tabellen und Balkendiagrammen fiel es ihm irgendwann auf: Die häufigsten und teuersten Klinikaufenthalte trafen Menschen, die in den ärmsten Hochhaussiedlungen lebten. Brenner wusste aus seiner Erfahrung, dass gerade Patienten, die häufiger per Notfall in die Klinik kamen, die schlechteste Versorgung erhielten – niemand kümmerte sich nachhaltig um ihre eigentliche, oft chronische Krankheit, oder auch um fatale Fehlernährungen. Die Daten und seine Schlussfolgerung überzeugten die Stadt Camden: Inzwischen finanziert sie Brenner ein Präventionsprogramm für diese Patienten. Ergebnis: Den Menschen geht es nachhaltig besser, die Notfall-Klinikaufenthalte sanken signifikant.

Jeffrey Brenner hat es als Arzt in diese Geschichte des New Yorker geschafft, nicht als Journalist. Doch er hat getan, was auch Datenjournalisten tun: Stories in Statistiken aufzuspüren.¹ Dazu gehört, Daten überhaupt erst einmal als relevant zu erkennen, in ihnen also eine Story zu erahnen, und sie dann so aufzubereiten, dass sie eine Geschichte preisgeben. Dazu gehört auch, sie mit anderen Daten, aber auch mit Kontextinformationen und Hintergrundwissen in Beziehung zu setzen, sie also einzuordnen – in Brenners Fall war das sein Wissen als praktizierender Arzt über den Behandlungsalltag –, um dann schließlich Schlüsse daraus zu ziehen, die gesellschaftlich relevant sind.

Auch der erste Schritt des Datenjournalisten ist es, Daten überhaupt als interessante Quelle zu erkennen, aufzuspüren und „journalistisch urbar“ zu machen, wie es Simon Rogers (2012) vom britischen Guardian nennt, der die datenjournalistischen Aktivitäten seiner Redaktion im Data Blog begleitet. Hier geht es auch um sensible Daten, also etwa Patienteninformationen. Datenjournalisten brauchen gute Kenntnisse der Datenschutzgesetze ihres Landes, haben es in einem Land mit strenger Gesetzgebung und restriktiver Handhabung wie Deutschland möglicherweise schwerer und müssen um ihr Recht auf Daten kämpfen.²

Der nächste Schritt ist die Aufbereitung für die Recherche. Hier hilft Software, auch schon der intelligente Umgang mit Excel, um die Daten eines Datensatzes zu korrelieren, Auffälligkeiten zu entdecken und daraus Schlüsse zu ziehen. Auch Datenjournalisten stoßen auf ihre Geschichten manchmal erst, wenn sie intensiv mit Daten herumspielen, auf die Gefahr hin, dass sie zwar viel Zeit investieren, aber nichts entdecken. Vielleicht ziehen sie dann aber eigene Schlüsse, die vor ihnen noch niemand gezogen hat. Datenjournalismus kann also immer auch investigativer Journalismus sein. Ein Beispiel: Christina Elmer, vormals Datenjournalistin bei dpa-RegioData, einem Vorreiter des Lokal-Datenjournalismus in Deutschland, arbeitet inzwischen im Inves­tigativ-Team des Stern.

Der Datenjournalist kümmert sich nun um die Aufbereitung als Story und um die Wahl der passenden Darstellungsform. Hier geht der Datenjournalismus eine fruchtbare Verbindung mit der Infografik ein. Schon Florence Nightingale wurde vom Data Team des Guardian als eine Vertreterin ihrer Zunft identifiziert (Rogers 2010): Mit einer eindrücklichen Tortengrafik über die Todesraten in der Britischen Armee im Krimkrieg warb sie für eine bessere Gesundheitsversorgung der Soldaten. Über die Visualisierung werden Daten attraktiv, mit Überzeugungskraft ausgestattet, manchmal sogar suggestiv. Sie können ihre Kernaussage auf einen Blick vermitteln – „im Januar starben in der Armee die meisten Soldaten“ lässt sich aus Nightingales Grafik rasch ablesen. Datenjournalismus ist, was die journalistische Darstellungsform betrifft, nicht auf das Medium Online beschränkt; im Gegenteil: Die preisgekrönte Infografik-Seite im Ressort Wissen der Zeit zeigt, dass Printredaktionen die grafische Informationsvermittlung (wieder)entdecken. Online sind die Möglichkeiten aber immens, was Erklärtiefe und narrative Kraft von Infografiken betrifft.

Ein inzwischen schon ikonisches Beispiel dafür ist ein Ausschnitt aus dem Leben des Grünen-Abgeordneten Malte Spitz, dessen Bewegungen und Aktivitäten die Zeit Online-Redaktion allein aus seinen Handydaten rekonstruieren konnte. Spitz hatte diese bei der Telekom eingeklagt und der Redaktion zur Verfügung gestellt. Der User sieht, wie sich ein Punkt durch Deutschland bewegt, annotiert mit Tätigkeiten – und begreift schnell, wie eng Datenschutz und Persönlichkeitsschutz zusammenhängen.

Und noch eine Möglichkeit bietet der Online-Datenjournalismus: Er regt zum Mitmachen an, was einerseits heißen kann, dass der User selbst bestimmt, wie tief er in ein Thema einsteigen will. Ein Beispiel sind die berühmten afghanischen War Logs, durch WikiLeaks an die Öffentlichkeit gelangte Militärdaten und aufbereitet vom Guardian, die dem Datenjournalismus 2010 zum Durchbruch verhalfen. Sie überlassen dem User, ob er einfach nur Art und Umfang von Kampfhandlungen in einer interaktiven Grafik nachvollziehen will oder die Logs im Detail liest. Andererseits bekommt der User selbst die Möglichkeit, Werkzeuge zu nutzen, um auf Recherche zu gehen: So stellt der Guar­dian ihm im „Data Store“ Regierungsdaten aus vielen Ländern zur Verfügung. Auch hier waltet ein aufklärerischer Impetus.

Spröde Excel-Zahlen als interessante und relevante „Tatsachenträger“ zu erkennen, ist erst einmal eine journalistische Leistung, die allerdings mathematischen und statistischen Wissens bedarf – aber natürlich nicht nur das. Ein Statistiker ist noch kein Datenjournalist, auch reines Computer Assisted Reporting (CAR) ist noch kein Datenjournalismus. Journalistisch am Datenjournalismus ist, dass er Themen aufgespürt, Relevanz im Sinne von Nachrichtenwerten entdeckt oder erzeugt und mit journalistischen Darstellungsformen aufbereitet. Vernachlässigen Datenjournalisten eines dieser Kriterien, dann sind sie keine Journalisten, sondern Sozialwissenschaftler, Statistiker oder Infografikdesigner. Allerdings müssen sie über Kompetenzen aus den genannten Disziplinen verfügen. Sie wenden statistisches Wissen an und wissen über Erhebungsmethoden Bescheid, um die Verlässlichkeit von Daten beurteilen zu können. Ihre Vorgehensweise ist demnach eine forschende – sie berichten nicht nur, sondern schaffen Erkenntnisse auf der Basis wissenschaftlicher Methoden. Ihre redaktionelle Rolle ist also die der „Präzisionsjournalisten“ (vgl. Meier 2011: 186).

Doch das ist nicht alles. Sie brauchen außerdem Wissen über Usability und Nutzbarkeit interaktiver Infografiken, sie müssen wissen, wie man mit diesen Geschichten erzählt und was im Kopf eines Betrachters passieren (soll), der sich durch eine komplexe Grafik klickt – siehe zum Beispiel die Darstellung „How Class works“ der New York Times, in der Merkmale wie Einkommen, Bildung, Sozialprestige verknüpft werden können, dem User Einblick in seine eigene Position erlauben, wenn er diesen Merkmalen glaubt, aber auch einen erhellenden sozialwissenschaftlichen Blick auf die Klassenstrukturen der USA geben. Ohne den kompetenten Umgang mit multimedialen narrativen Strukturen wird der User im Wust bunter Kästchen untergehen. Gleichzeitig zeigt dieses Beispiel, dass Datenjournalismus in der Lage ist, eine eigenständige Geschichte zu erzählen, die mehr ist als Beiwerk.

Das Arbeitsfeld ist also äußerst komplex, weswegen Datenjournalisten immer im Team arbeiten sollten: Beispiele sind die New York Times, der Guardian, die dpa oder der Stern. Hier bilden sich sowohl Redaktionsstrukturen heraus als auch Geschäftsmodelle von Freien, die sich für Aufträge zu verteilt arbeitenden Teams zusammenfinden.

Datenjournalismus wäre nicht denkbar, ohne weitere Trends mitzudenken: Da ist zunächst die durch die Open Data-Bewegung angestoßene Praxis von Behörden und Regierungen, Rohdaten zu publizieren (z. B. das Datenportal „Opening up government“ von Großbritannien, in Deutschland eher zögerlich gefolgt etwa von „Open Data Berlin“, das seit September 2011 online ist). Enthüllungsplattformen wie Wiki­Leaks veröffentlichen ihrerseits Daten und stoßen überdies einen Diskurs über Datentransparenz an, der wiederum auf diejenigen einwirkt, die Daten besitzen. Damit bekommt der Datenjournalismus in seinem Tun, aber auch durch seine Themenwahl teilweise einen aufklärerischen Impetus, der sich auf die Seite der Bürgerrechte schlägt – etwa, wenn der Guardian seine Leser auffordert, die Spesenabrechnungen ihrer Parlamentsabgeordneten zu prüfen, die so via Crowdsourcing zusammengetragenen Ergebnisse datenjournalistisch aufzubereiten und damit den britischen Parlamentsspesenskandal mit aufzudecken (vgl. Hencke 2009).

Substrat des Datenjournalismus sind zudem zugängliche und bezahlbare Softwaretools, ohne die eine automatisierte Suche und Aufbereitung nicht möglich wäre, zudem Visualisierungswerkzeuge, aber auch Redaktionstools, die Daten in wenigen Schritten visuell ansprechend auf Webseiten einbinden.

Der wichtigste Trend ist aber, dass der Journalismus insgesamt interaktiver geworden ist – der Leser/User ist es gewöhnt, eigene Inhalte beizusteuern. Der flankierende Trend ist, dass auch hier der Journalismus keine Gatekeeper-Rolle mehr hat – die Softwareindustrie vertreibt bereits einfache Applikationen für den Umgang mit Daten, die von jedem Besitzer eines Computers oder Smartphones verwendet werden können. Der Journalismus muss also auch hier zeigen, dass er besser, interessanter und relevanter arbeitet, um für User von Interesse zu sein. Übrigens wenden Datenjournalisten ihr Transparenzgebot auch auf sich selbst an: So ist es typisch, dass sie ihre Arbeit in Blogs dokumentieren, diskutieren und problematisieren. Ein Beispiel aus Deutschland ist das Data Blog, das Lorenz Matzat für die Zeit führt, zudem sein Blog Datenjournalist mit zahlreichen Werkstattberichten.

Fazit: Vielleicht war die dpa mit ihrem Konzept regioData etwas zu früh dran, denn die Lokalredaktionen in Deutschland übernahmen die intelligent aufbereiteten Geschichten der Agentur zu selten für ein tragfähiges Geschäftsmodell. Aber die Idee geht in die richtige Richtung und wird mit Projekten wie „Frankfurt gestalten“, in denen Bürger Daten und Informationen einstellen, um Einfluss auf ihre städtische Umgebung zu nehmen, inzwischen jenseits der etablierten Redaktionen umgesetzt: Datenjournalismus antwortet auf eine verdatete Welt, die ihre gesellschaftlichen Prozesse häufig in Datensätzen dokumentiert und ablegt – ein Fundus für relevante journalistische Geschichten („Datenberge sind ein Rohstoff“, vgl. Matzat 2011). Hier kann der Journalismus sein eigentliches Alleinstellungsmerkmal ausbauen, nämlich seine Relevanz unterstreichen, die ihn von anderen, partikularen oder interessengetriebenen Publikationsformen fürs Publikum erkennbar unterscheiden sollte. Er kann bürgernah arbeiten und auf echte Interessen seines Publikums antworten, das zum Beispiel wissen will, was mit seinen Steuergeldern passiert (wie es etwa die Website „Where does my money go?“ vormacht, die eine Stiftung betreibt). Interaktive Infografiken, aber auch Crowdsourcing via Internetschnittstelle und andere im Datenjournalismus genutzte Formen des Internetjournalismus aktivieren bislang ungenutzte Potenziale in diesem Bereich – sie könnten Qualität und Relevanz des Online-Journalismus unterstützen.

Zentral für den Erfolg des Datenjournalismus sind allerdings veränderte Ausbildungsinhalte für den journalistischen Nachwuchs, andere Geschäftsmodelle, ein einigermaßen freier Datenzugang und das Interesse von Journalisten, sich sozialwissenschaftlich, investigativ, softwaregestützt, visuell und interaktiv dem journalistischen Storytelling zu nähern – und im Team zu arbeiten. Zudem brauchen Datenjournalisten eine extrem knappe Ressource: Zeit. Sie wird neben ökonomischen Beschränkungen einer der limitierenden Faktoren sein, was die Ausweitung dieses journalistischen Tätigkeitsfeldes in der Zukunft betrifft.

Für die Journalistik eröffnet sich ein interessantes Forschungsfeld, das sich insbesondere um die veränderte Rolle sowohl der Journalisten als auch der Nutzer kümmern sollte: Journalisten als sozialwissenschaftliche Forscher, Nutzer als Datensammler und Gestalter – und insbesondere die Zusammenarbeit zwischen ihnen. Zudem verändern sich die redaktionellen Arbeitsprogramme in Redaktionen und in freien, verteilt arbeitenden Teams durch den Datenjournalismus. Und nicht zuletzt gibt es auch noch Analysepotenziale, was den Umgang des Nutzers mit datenjournalistischen Infografiken und ihrer narrativen Kraft betrifft. Insgesamt lohnt sich die Untersuchung, ob der Journalismus angemessen auf die Herausforderung durch Daten reagiert.

Literatur:

Fußnoten:

  1. Zum Weiterlesen sei das medienjournalistische Dossier „Datenjournal“ empfohlen, das Online-Journalisten der Hochschule Darmstadt in einem Seminar von meinem Kollegen Lorenz Lorenz-Meyer und mir erstellt haben.
  2. So hatte etwa der Dienst Mapnificent, der Usern die besten Transportmöglichkeiten mit öffentlichen Verkehrsmitteln in den Städten der Welt anzeigen soll, in Deutschland große Schwierigkeiten, die entsprechenden Daten zu erhalten.

Foto: himberry/photocase.com


2 Responses to “Datenjournalismus: Chance für den Journalismus von morgen”

  1. Datenjournalismus: Chance für den Journalismus von morgen Says:
    Mai 10th, 2012 at 10:03 pm

    [...] das Journalistik Journal 15 (1) 2012 habe ich einen Überblick über aktuelle Entwicklungen in Sachen Datenjournalismus verfasst – [...]

  2. Einstieg in den Journalismus | BGFW Says:
    September 11th, 2013 at 2:58 pm

    [...] der Masse der Mitbewerber abzusetzen. Wer weiß zum Beispiel, dass es heute auch schon einen Datenjournalist gibt, dessen Spezialbereich die Analyse und Beschreibung von Daten [...]

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