Datenjournalist – Data-driven journalism #ddj / Journalismus im Digitalen

Klimadatenjournalismus

Für viele Datenjournalistinnen und -journalisten hierzulande wird der kommende Sommer wohl wenig Verschnaufpausen bieten. Das Ende der Pandemie (zumindest in Europa) ist zwar in Sicht, wenn auch nicht vollends ausgemachte Sache. Doch in den Datenteams in den Redaktionen in Deutschland dürften sich bereits viele Blicke auf die Wahlen im Herbst richten. In dem dazugehörigen Wahlkampf spielt Klimapolitik schon jetzt eine wesentliche Rolle.

Die Covid19-Pandemie bedeutete eine Zäsur für den Datenjournalismus. Markierten die Afghanistan War Logs von 2010 quasi die Geburtsstunde des data-driven-journalism, hat er es zehn Jahre später tagtäglich auf die Start- und Titelseiten geschafft. Waren zuvor Graphen und Tabellen nur im Sport und bei der Börse sowie Kartenvisualisierungen im Wetter täglich wiederkehrender Bestandteil, sind jetzt Dashboards, Graphen, Diagramme und Karten zu Infektionszahlen & Co. normal geworden. Zudem finden sich mittlerweile ellenlange, über viele Monate angewachsene und verfeinerte Datendossiers vollgepfropft mit Diagrammen auf diversen Nachrichtenwebsites.

Angesichts der erfreulichen Klickzahlen für die Datenstücke wird sich in Redaktionen sicher Gedanken darüber gemacht, was demnächst an die Stelle der Infektionszahlen treten könnte. Es liegt auf der Hand, dass Klimadaten-Dashboards ein möglicher Ersatz wären. Doch die hohe Aufmerksamkeit für die Pandemiedaten rührt daher, dass es um Fragen von Gesundheit, gar um Leben und Tod ging – des eigenen und des der eigenen Nächsten. Zudem hingen unmittelbare, spürbare Einschränkungen von der Entwicklung der Zahlen ab.

Auch wenn die Klimakrise mit jedem Einzelnen im Zusammenhang steht, ist es doch deutlich schwerer den unmittelbaren Bezug abzubilden und erfahrbar zu machen. Das ist die Crux der Klimakrisenkommunikation: Seit Jahrzehnten ist bekannt, dass der Klimawandel kommt, doch passiert ist zu wenig – auch weil die Folgen scheinbar weit in der zeitlichen Ferne liegen und die Klimawandelphänomene über den gesamten Globus scheinbar unzusammenhängend verteilt sind.

B117-Alarmismus in der SZ

Corona-Prognosen mit Pi-mal-Daumen-Daten

Über den möglichen Effekt der Corona-Mutante B117 auf den Pandemieverlauf in Deutschland gab die Süddeutsche Zeitung unlängst Prognosen ab. Diesen Teil des Stücks „Die unsichtbare Welle“ halte ich für Alarmismus. Wohlgemerkt geht es nicht darum, zu sagen, die Mutation B117 sei nicht ansteckender oder sie sei harmlos. Der Punkt ist: Ihr Effekt lässt sich schwer vorhersagen und die Herleitung der Szenarien der SZ steht auf wackeligen Füßen. (Die SZ recyclt die alarmistische Prognose zahlenmässig leicht entschärft in einem Beitrag (Paywall) von heute: „Die magische 50“. Der Spiegel veröffentlichte (Paywall) heute ebenfalls Modellrechnungen, die auf ähnlichen Annahmen wie die der SZ fußen.)

[Siehe Kommentar von zwei der Autoren unten.]

Um den Einwand vorwegzunehmen, dass die SZ im Text sehr wohl auf „Unsicherheiten“ hinweisen würde: Meiner Meinung nach ist es nicht Aufgabe von Journalismus, Spekulation zu betreiben. Wenn ein gewisses Maß an Unsicherheit herrscht, wenn etwas „ähnlich schwer zu kalkulieren“ ist, dann sollte man es besser einfach lassen. Prognosen sind nicht das Geschäft von Journalismus, geschweige denn die unterkomplexe Modellierung von Pandemieverläufen.

Denn so kommt es zu solch‘ Geraune: „Ohne einen verschärften Lockdown“ und ohne einen Impfeffekt, so die SZ, wäre „sogar eine Inzidenz von mehr als 1000 gegen Ende April möglich.“ Die Steilheit diese These wird dann noch in einem Diagramm präsentiert: So tritt das Problem der autoritativen Wirkung von Datenvisualisierungen ein. Die werden schnell als wahrhaftig wahrgenommen – noch mehr, wenn sie weitgehend kontextfrei auf Social Media zirkulieren. Darüber schrieb ich vor einigen Wochen – lustigerweise auch unter dem Titel „Die unsichtbare Welle“ – für den Freitag.

Gummimetrik Inzidenz

Die SZ legt ihren Prognosen den „R-Wert“ und die 7-Tagen-Inzidenz zugrunde. Beide Metriken sind hierzulande recht grobe Indikatoren für den Pandemieverlauf (siehe dazu diese Diskussion des R-Werts beim BR.) Warum sind sie grob? Weil sie beide einzig aus der Anzahl der positiven Tests abgeleitet werden: Wird weniger getestet, sinkt die Zahl der erkannten Infektionen; steigt die Zahl der Tests, steigt auch die Zahl der erkannten Infektionen.

Datenboulevardjournalismus der taz zu Corona

Erläuterungen und Grafiken in groß unten

Nach fast einem Jahr Corona-Datenberichterstattung ist weiterhin zu beobachten, dass in zahlreichen Redaktionen viel Halbinformiertheit über Infektionszahlen und Co. verbreitet ist und folglich auch von ihnen verbreitet wird. Zur Klarheit und Beruhigung im Diskurs über die Lage trägt das nicht bei; vielmehr schürt es Aufgeregtheit und Verwirrung.

Jüngst lieferte die „taz“ ein anschauliches Beispiel dafür. „Die mutierte Kurve“ lautet der Titel der Printausgabe vom 13.1.21, der auf der gleichen Seite durch einen Kommentar und eine dazugehörige Seite 3 begleitet wurde. Die „neue Coronavariante“, so die taz im Kurztext zur Titelgrafik, sei besonders ansteckend. Gemeint ist wohl die Mutante B.1.1.7 und nicht die in Südafrika entdeckte B.1.351. So im Ungefähren geht es weiter. Es sei umstritten, ob die in Kurve der erkannten Infektionen in Irland in der Titelgrafik etwas mit besagter Mutante zu tun habe. Sicher sei, wenn diese hierzulande vermehrt auftrete, würden die bisherigen Maßnahmen nicht ausreichen. Dazu später mehr.

Skizze einer Innovationsförderung für Journalismus

Wie sich 10 Prozent der geplanten 220 Millionen-Förderung für Presseverlage sinnvoll ausgeben ließen

Es lässt sich darüber streiten, was Innovation im Journalismus eigentlich bedeutet. Das will ich an dieser Stelle aber nicht tun, sondern auf die Diskussion des Begriffs in der Studie „Die Innovationslandschaft des Journalismus in Deutschland“ der Landesmedienanstalt NRW aus dem Sommer 2020 verweisen (S. 8ff.). Dort wird vor allem auch auf die „Produktinnovation“ eingegangen, die so umrissen wird: „Veränderungen bei den am Markt angebotenen Produkten und Dienstleistungen des Journalismus, die für Kundinnen und Kunden sichtbar und nutzbar sind“.

Ich habe in den letzten zehn Jahren an einer Handvoll Firmen und dann noch nicht gestarteten Vorhaben, die man zum Bereich der journalistischen Produktinnovation zählen könnte, mitgearbeitet. Während bei mir am Anfang eher Enthusiasmus in Paarung mit Blauäugigkeit und Ahnungslosigkeit über Business und Branche bestimmende Faktoren waren, wandelte sich mein Enthusiasmus in späteren Jahren mehr hin zu Ernüchterung: Die Innovationsbehäbigkeit in geraumen Teilen der Sender- und Verlagsbranche plus einer kargen Förderlandschaft bildeten zumindest für mich nicht das Ökosystem, in dem ich mich weiter unternehmerisch betätigen wollte (eine Bestandsaufnahme der Branche und Fördersituation liefert oben genannte Studie). So skizziere ich im Folgenden ein Förderprogramm auf Basis meiner Erfahrungen und dem, was ich von Kolleg*innen über deren (z.T. gescheiterten) Vorhaben mitbekommen habe.

Die unsichtbare Welle

Artikel für Wochenzeitung „der Freitag“ (Nr. 46, 12. Nov 2020)

Seit einem Dreivierteljahr gehört die Berichterstattung zu Corona nun dazu wie der Wetterbericht. Es ist normal geworden, dass in Nachrichtensendungen, Zeitungen und auf Websites die aktuellen Zahlen genannt und gezeigt werden. Daten-Dashboards, Diagramme und Karten finden sich allerorten. Sie sollen helfen, das Infektionsgeschehen abzubilden, Trends zu zeigen und politische Entscheidungen nachvollziehbar zu machen.

Dabei kommt diesen Diagrammen und Karten eine zweischneidige Rolle zu. Einerseits sind sie eben gut dafür geeignet, Verläufe sowie An- und Abstiege in Trends zu schildern: Die meisten Menschen sind mit einem auf Mustererkennung optimierten Sehapparat ausgestattet und können über solche Grafiken deutlich mehr Informationen aufnehmen als in der gleichen Zeit per Text oder gesprochenem Wort. Das Problem andererseits ist, dass die Informationen, die durch die Diagramme transportiert werden, schnell als wahr und aussagekräftig empfunden werden.

Weiterlesen bei „der Freitag“

Bad Practice

Wie der Tagesspiegel fahrlässig Fehlinformationen zu Corona verbreitet

[Update 26.10.20 – 08:00 Uhr: Dieser Beitrag wurde angesichts der nunmehr dritten Änderung, die der Tagesspiegel an seinem Artikel vornahm, ergänzt].

In Zeiten der Covid19-Pandemie, in der Daten – deren Analyse und Visualisierung – auch in der breiten Öffentlichkeit eine wohl kaum dagewesene Rolle spielen, kommt Datenjournalist*innen eine wichtige Rolle zu: Zugang zu Daten zu beschaffen, Ordnung in die Datenmengen zu bringen und diese auf Relevanz und Aussagekraft abzuklopfen, sind ureigene Aufgaben des Metiers.

Deswegen ist die Betrachtung von Beispielen, die nicht gelungen sind, hilfreich. Um andere dafür zu sensibilisieren, dass bei einem Themengebiet wie Corona, bei dem einiges an Verunsicherung herrscht, noch mehr Sorgfalt als sonst an den Tag gelegt werden sollte. Daten-Fehlinterpretationen können sich schnell als vermeintliche Gewissheiten verbreiten. Was kontraproduktiv ist.

Der Tagesspiegel meinte am Freitag, den 23.10.20, er sei dazu in der Lage, die Frage zu beantworten, die sonst niemand beantworten kann: „Wo sich die Menschen mit Corona infizieren“ [Die Überschrift lautet jetzt „Wo infizieren sich Menschen mit Corona?“.]“ Die Antwort darauf sei: „Die Menschen stecken sich vor allem zu Hause an.“ Quasi als Kronzeuge für diese Behauptung diente ein Diagramm des Robert Koch-Instituts (RKI), das in dessen Lagebericht (pdf) vom 20.10.2020 auf Seite 12 veröffentlicht wurde.

Interview: „Spezialisten sind rar“

Der „Drehscheibe“ (aus Lokalredaktionen für Lokalredaktionen) habe ich ein Interview zum Thema Automatisierung im Lokaljournalismus gegeben (Anlass war ein Text von mir von 2017). Auszug aus dem Interview:

„Was sind die größten Hindernisse für die Verlage, voll in den Datenjournalismus bzw. die Automatisierung einzusteigen?

Wagnisbereitschaft und Talente. Die erfolgreiche Formel, wie solch ein Dienst aussehen könnte, hat bislang niemand gefunden – sonst würden wir davon sicher zahlreiche Varianten sehen. Wirklich neue Formate zu entwickeln, würde zum einen Wagnisbereitschaft und Investionsausdauer für einige Jahren bei den Verlagen erfordern. Und es bräuchte dafür die Kompetenzen. Sowohl in den Führungsetagen, um so etwas zu ermöglichen und fördern – als auch in den Redaktionen. Die Ausbildungsmöglichkeiten, die Spezialisten für den Journalismus im Zeitalter der digitale Transformation liefern könnten, sind in Deutschland rar. Die wenigen Talente in dem Sektor, die sich meist aus Eigeninitiative heraus profilieren konnten, machen Karriere bei den wenigen Häusern, die so etwas sowohl wertschätzen als auch entsprechend interessante Herausforderungen anbieten. Dieser ‚brain drain‘ lässt für Regional- und Lokalzeitungsverlage wenig übrig.„

Das komplette Interview gibt es hier.

Zum Umgang mit der unklaren Datenlage beim Coronavirus

Versuch einer systematischen Übersicht zur Datenlage — Tabelle zu den Nr. mit Links

Der große Augenmerk, der in vielen Medien auf die Zahl der offiziell Infizierten gerichtete wird, ist problematisch. Genauso wie darauf beruhende Berechnung von Verdoppelungszeiträumen und Vergleiche der Zahlen verschiedenen Länder miteinander. Warum?

In einem Interview mit der Schwäbischen Zeitung (5.4.2020) fasst Klaus Meier, Professor für Journalistik an der Katholischen Universität Eichstätt, die Problematik gut zusammen:

„Ich würde gerne etwas aufgreifen, was einerseits toll gemacht, aber andererseits hochproblematisch ist: Das sind Formate, die Zahlen zur Pandemie aufbereiten — interaktive Grafiken, die super gemacht sind und die viele Nutzer auch stark interessieren. Aber das führt dazu, dass man diese Zahlen wie Tabellenstände im Sport miteinander vergleicht: Sind wir jetzt schon wie Italien oder Spanien? Wie schneiden die USA ab? Wie stehen die Bundesländer und Landkreise in Deutschland da? Wer überholt wen? Die Zahlen werden für bare Münze in Echtzeit genommen. Aber auch wenn die Zahlen sauber recherchiert sind, können sie gar nicht das leisten, was man von ihnen erwartet: nämlich ein getreues Abbild der Wirklichkeit zu sein. … Man sollte immer wieder darauf hinweisen, welchen Hintergrund und welche Schwächen diese Zahlen haben. Journalisten sollten diese Zahlenfixiertheit hinterfragen und die Gültigkeit der Zahlen relativieren. Und Mediennutzer sollten sich nicht nur über Zahlen oder Tabellen informieren, sondern lieber zweimal am Tag längere Texte lesen, die diese Zahlen einordnen.“

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Das Ding mit dem Journalismus

»Es braucht einen neuen Journalismus. Den Journalismus der Dinge.« So
steht es in der Einleitung des heute erschienenen »Manifests für einen Journalismus der Dinge — Strategien für den Journalismus 4.0«. Es handelt sich um Version 1 und will ein Diskussionsvorschlag sein.

Auf den ersten Blick ist klar, dass »Journalismus der Dinge« auf das »Internet der Dinge« anspielt (IoT — Internet of Things). Folglich wird IoT im zweiten Satz der Präambel des Manifests entsprechend prominent angeführt. Es wird aber auch auf den ersten Blick klar, dass dieses Wortspiel nicht weit trägt. Genauso wie niemand vom »Journalismus der Kamera«, »Journalismus der Stifte« oder »Journalismus der Lautsprecher« spricht, ist auch bei Dingen der Genitiv fehl am Platz — Journalismus wird nicht von Dingen gemacht. Er wird von Menschen gemacht, die dafür Dinge verwenden, um zum Beispiel über Dinge zu berichten.

Abgesehen von der in meinen Augen untauglichen Begrifflichkeit selbst, machen die zehn Thesen des Manifests auch deutlich, dass dieser »Journalismus der Dinge« kaum klar zu definieren ist: Vielmehr ist es der Versuch, diverse bereits bestehende Methoden und Genres von Journalismus unter einen Hut zu bringen. Was legitim wäre, böte es ein Mehrwert oder würde es helfen, ein bislang unbekanntes Phänomen oder Methodenset zu beschreiben. Damit etwa im Diskurs über Journalismus als gesellschaftliche Kraft neue Perspektiven aufgemacht werden können oder die Selbstverständigung besser gelingt.

10 Jahre Datenjournalismus: Gemischte Gefühle

Mit gemischten Gefühlen schaue ich auf das Genre Datenjournalismus. Ich selbst bin in dem Bereich gar nicht mehr aktiv. Einzig gebe ich ab und zu noch Trainings zum Thema. So ist es vielleicht kein Wunder, dass mich in letzter Zeit keine Anfragen mehr erreichen, ob ich für ein Interview für eine Bachelor- oder Masterarbeit zur Verfügung stehe. Für einige Jahre habe ich – wie auch andere Kolleg/innen – solch Interviews etwa einmal im Monat gegeben. Überhaupt dürfte kaum ein journalistisches Genre in jüngster Zeit so dicht durch wissenschaftliche Forschung begleitet worden sein. Das Abklingen der Anfragen mag aber vielleicht auch ein Zeichen dafür sein, dass sich das Thema abgenutzt hat (wobei erst unlängst eine lesenswerte, wenn vielleicht auch ernüchternde Masterarbeit (pdf) dazu erschien).

Aber selbstverständlich betrachte ich die Vorgänge in dem Genre weiter und freue mich über ausgezeichnete Arbeiten wie dieses Stück zum Irrsinn der geplanten Bahnhofsverlegung in Hamburg-Altona. Tatsächlich liegen mir mittlerweile Beiträge wie die Experimente rund um Deep Fakes von SRF Data aber mehr. So würde ich argumentieren, dass diese Art von Journalismus im Digitalen mit Datenjournalismus (methodisch) verwandt ist. Doch befasst sich Algorithmic Accountabilty Reporting mehr mit den Auswirkungen von Softwaresystemen – statt allein auf Datensätze zu schauen.

Als ich 2010 dieses Blog begann, lag der Start des Datablogs des Guardian ein Jahr zurück. Die Berichterstattung zu den „Afghanistan Warlogs“, die auf der ersten großen Wikileaks-Enthüllung fußte, zeigte bald auf, was Datenjournalismus kann. Tools begannen zu sprießen. Neben Google Fusion Tables – das nun bezeichnerweise Ende 2019 eingestellt werden soll – etablierten sich Player wie CartoDB oder auch DataWrapper (seit 2012). Die auf statistische Operationen spezialisierte Programmiersprache R machte Karriere, Google/OpenRefine erschien und nicht zu vergessen: Google Spreadsheets. Der Traum von der eierlegenden Wollmilchsau scheint nun mit Workbench fast wahrhaftig zu werden.

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