Datenjournalismus

Der Journalist Michael Hörz erklärt in seinem Workshop während der DJV-Tagung „24 Stunden Zukunft“ die Grundlagen des neuen Journalismus-Genres. Um beim Aufbereiten der Daten nicht von Massen an Zahlen erschlagen zu werden, stellt Hörz eine Grundregel auf. Wichtig sei es, einen Datensatz zu „interviewen“. Dabei solle man mit zuvor aufgestellten Thesen an die Daten herangehen und die eigenen Fragen beantworten, quasi gezielt nach Mustern suchen. Hat man diesen Schritt gemeistert, folgt die Visualisierung der Daten.  Interaktive, spielerische und ästhetisch ansprechende Grafiken sind ein Alleinstellungsmerkmal des Datenjournalismus. Komplizierte Sachverhalten können auf diese Weise leicht verständlich vermittelt werden. Grafiken alleine reichen aber nicht aus, sie stellen nur einen Mehrwert dar. Letztendlich gehe es darum, eine Geschichte zu erzählen und diese auch weiterdrehen zu können. Hörz führt mehrere Beispiele zum Datenjournalismus aus deutschsprachigen Medien an. Die Berliner Morgenpost bereitete in dem Projekt „M29 - Berlins Buslinie der großen Unterschiede“ Statistiken zum Leben in verschiedenen Stadtteilen auf. Die Buslinie, die einmal von den Villen in Grunewald bis zum Hermannplatz in Neukölln fährt, zeige das „soziale Universum der Stadt“.  Auf der Grundlage von Statistiken werden Themen wie das Einkommen von Anwohner_innen, ihr Alter, die Arbeitslosigkeit, oder auch der Anteil von Airbnb-Ferienwohnungen in unterschiedlichen Stadtteilen anhand der Bushaltestellen visualisiert und in den Artikel eingebunden. Ergänzend dazu findet man in dem Artikel Interviews mit Anwohner_innen zu Themen wie der Mietsteigerung in Berlin. Die Interaktivität solcher Projekte ermöglicht das Erschließen der Daten durch eine aktive Rezeptionserfahrung. Die nötigen Daten für ein eigenes Projekt dieser Art zu bekommen, ist gar nicht mal so schwierig. Dank des Informationsfreiheitsgesetzes ist es möglich, Daten von Ämtern und Behörden zu beantragen. Nach einer kurzen Internetrecherche findet man außerdem schnell Open Data Portale von Regierungen, wie govdata.de. Reichen die gefundenen Daten nicht aus oder sind nicht passend für die Analyse, gibt es zudem die Möglichkeit als Medienanbieter auf die „Schwarmintelligenz“ des eigenen Publikums zurückzugreifen.  Dies setzte beispielsweise die Süddeutsche Zeitung Online mit dem Crowdsourcing-Projekt #MeineMiete um. Ganze 57.000 Menschen füllten laut eigenen Angaben einen Fragebogen zur Wohnsituation, Mietausgaben und finanzieller Belastung aus. Daraus entstand das datenbasierte Projekt „Deutschlands Mietmarkt ist kaputt“. Schwächen des Genres zeigen sich in der Umsetzung. Die Realisierung ist meist nur im Team möglich und es gibt eine Menge Tools, in die man sich zunächst einarbeiten sollte. Einige Datensätze sind außerdem schwer zugänglich. Bei der Interpretation der Daten besteht zudem die Gefahr, dass Fehlschlüsse gezogen werden. Aus diesem Grund sollten Daten auch in einen Kontext eingebettet werden. Die Stärken des Datenjournalismus zeigen sich vor allem darin, dass es sich hierbei um eine evidenzbasierte Berichterstattung handelt und man viele Geschichten in nur einem Datensatz finden kann. Gerade für den investigativen Journalismus ist der Datenjournalismus eine interessante Wahl der Aufbereitung. Das Analysieren von Datensätzen, die beispielsweise von Regierungen stammen, bieten hohe Transparenz für die Öffentlichkeit. Von Betül Sarikaya