2013 07 datenjournalismus crossmedia tagung medien campus
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2013 07 datenjournalismus crossmedia tagung medien campus

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Einführung in den Datenjournalismus

Einführung in den Datenjournalismus

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  • 1. Datenjournalismus-Workshop auf der Fachtagung Crossmedia des Mediencampus Bayern - Nürnberg, 10. Juli 2013 Bernd Oswald, www.journalisten-training.de und Wolfgang Jaschensky, www.sz.de Aus Daten Geschichten machen
  • 2. Agenda 1. Was ist Datenjournalismus? 2. Beispiele 3. Wo finde ich Daten? 4. Wie bereinige ich Daten? 5. Grafiken erstellen mit dem Datawrapper 6. Visualisieren mit Google Fusion Tables 7. Workshop datenjournalistische Themen finden
  • 3. 1. Was ist Datenjournalismus?
  • 4. Quelle: NDR-Sendung ZAPP: Datenjournalismus http://www.youtube.com/watch?v=poUa8Wu9eTk
  • 5. „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
  • 6. 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)
  • 7. 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
  • 8. ● 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 Anforderungen
  • 9. ● Auch kleine Redaktionen können Datenjournalismus betreiben ● Projekte gezielt auswählen: Thema, das länger aktuell ist ● Projekte so konzipieren, dass man sie aktualisieren kann Ressourcen
  • 10. Recherche und Produktion ● Daten(bank) finden ● Daten filtern und strukturieren ● Daten reduzieren: irrelevante Aspekte weglassen ● Visualisieren ● Publizieren
  • 11. 2. Beispiele
  • 12. Datenjournalismus wie Sie ihn kennen
  • 13. Datenjournalismus wie Sie ihn kennen
  • 14. Datenjournalismus wie Sie ihn kennen
  • 15. Datenjournalismus wie Sie ihn kennen
  • 16. Datenjournalismus wie Sie ihn kennen
  • 17. Datenjournalismus wie Sie ihn kennen
  • 18. Datenjournalismus wie Sie ihn kennen
  • 19. Datenjournalismus wie Sie ihn kennen
  • 20. Datenjournalismus wie Sie ihn kennen
  • 21. Datenjournalismus wie Sie ihn kennen
  • 22. Datenjournalismus im Netz
  • 23. Guardian: Afghan War Logs http://www.guardian.co.uk/world/datablog/interactive/2010/jul/26/ied-afghanistan-war-logs
  • 24. Zeit.de: Verräterisches Handy http://www.zeit.de/datenschutz/malte-spitz-vorratsdaten
  • 25. SZ.de: Zugmonitor http://zugmonitor.sueddeutsche.de/
  • 26. SZ.de: Zugmonitor http://zugmonitor.sueddeutsche.de/
  • 27. 3. Wo finde ich Daten?
  • 28. Beim Staat ● Ämter ● Ministerien ● Statistische Bundesamt: www.destatis.de ● Dort gibt‘s auch eine Regionaldatenbank: https://www. destatis. de/DE/ZahlenFakten/LaenderRegionen/Regionales/Region aldaten.html ● Datenportal von Bund, Ländern und Gemeinden: https://www. govdata.de/ ● Antworten von Regierungen auf Anfragen der Opposition
  • 29. Zivilgesellschaft ● http://datacatalogs.org/dataset?q=germany ● Open Knowledge Foundation: www. offenedaten.de ● www.fragdenstaat.de ● NGOs ● Vereine, Verbände
  • 30. Websuche ● Geleakte Dokumente ● Suchanfrage nach „Datenbank*“ + Thema ● Suchanfrage mit „filetype: xls“ oder "inurl: downloads filetype:xls", möglicherweise noch in Kombination mit: "site:bundestag.de" etc.
  • 31. 4. Wie bereinige ich Daten?
  • 32. Fünf Fragen ● Was will ich eigentlich erzählen?
  • 33. Fünf Fragen ● Was will ich eigentlich erzählen? ● Welche Daten habe ich?
  • 34. Fünf Fragen ● Was will ich eigentlich erzählen? ● Welche Daten habe ich? ● Welche Daten brauche ich?
  • 35. Fünf Fragen ● Was will ich eigentlich erzählen? ● Welche Daten habe ich? ● Welche Daten brauche ich? ● Stimmen die Daten?
  • 36. Fünf Fragen ● Was will ich eigentlich erzählen? ● Welche Daten habe ich? ● Welche Daten brauche ich? ● Stimmen die Daten? ● Ist der Datensatz sauber aufbereitet?
  • 37. Fünf Probleme ● Daten sind im falschen Format
  • 38. Fünf Probleme ● Daten sind im falschen Format ● Datensatz ist groß und unübersichtlich
  • 39. Fünf Probleme ● Daten sind im falschen Format ● Datensatz ist groß und unübersichtlich ● Daten sind lückenhaft, Informationen fehlen
  • 40. Fünf Probleme ● Daten sind im falschen Format ● Datensatz ist groß und unübersichtlich ● Daten sind lückenhaft, Informationen fehlen ● Daten doppeln sich
  • 41. Fünf Probleme ● Daten sind im falschen Format ● Datensatz ist groß und unübersichtlich ● Daten sind lückenhaft, Informationen fehlen ● Daten doppeln sich ● Daten drücken nicht das aus, was wir wollen
  • 42. Fünf Lösungen ● Daten sind im falschen Format oder falsch normiert Shareware, Browseranwendungen helfen beim Format https://www.pdftoexcelonline.com/ http://www.zamzar.com/conversionTypes.php Excel bei der Normierung
  • 43. Fünf Lösungen ● Datensatz ist groß und unübersichtlich Löschen schafft Übersicht. So weit reduzieren wie möglich. Möglichst Werte statt Formeln http://zugmonitor.sueddeutsche.de/api/trains/2012-03-09 https://drive.google.com/#folders/0B6Qa2xu7oE9Ga3Itb2xQZkFQc1U
  • 44. Fünf Lösungen ● Daten sind lückenhaft, Informationen fehlen Wenn möglich: rechnen, ableiten oder recherchieren Ansonsten: Transparent machen
  • 45. Fünf Lösungen ● Daten doppeln sich Duplikate entfernen => Funktion in Excel
  • 46. Fünf Lösungen ● Daten drücken nicht das aus, was wir wollen Wenn das Ergebnis nicht aussagekräftig, helfen manchmal kleine Tricks: Werte Gruppieren, absolute durch relative Werte ersetzen.
  • 47. Und sonst? ● Umsetzung erst angehen, wenn die Datenlage klar ist ● Alles doppelt checken, Plausibilität prüfen
  • 48. 5. Grafiken erstellen mit dem Datawrapper
  • 49. Datawrapper vom ABZV ● Open Source-Werkzeug zur einfachen Erstellung von Diagrammen ● von Journalisten für Journalisten ● kostenlos ● Design lässt sich anpassen ● lässt sich auf www.datawrapper.de nutzen oder auf dem eigenen Server installieren
  • 50. Vier einfache Schritte 1. Daten hochladen 2. Prüfen und beschreiben 3. Visualisieren 4. Veröffentlichen und einbetten
  • 51. 1. Daten hochladen
  • 52. 2. Prüfen und beschreiben
  • 53. 3. Visualisieren
  • 54. 4. Veröffentlichen und Einbetten
  • 55. Datawrapper bei den Ruhrnachrichten ● großes Datenspezial zur Schulsituation in Dortmund ● Auswertung mit Google Fusion Tables ● Visualisierung per Datawrapper
  • 56. 6. Visualisieren mit Google Fusion Tables
  • 57. Kitas in Nürnberg
  • 58. 7. Workshop datenjournalistische Themen finden
  • 59. Beantworten Sie folgende Fragen in Gruppenarbeit 1. Zu welchen lokalen Themen würde sich eine datenbasierte Geschichte anbieten? 2. Welche großen nationalen Themen kann ich über Daten auf die lokale Ebene herunterziehen? 3. Wo bekommen wir diese Daten, wie gehen wir dabei vor?
  • 60. Weiterführende Links
  • 61. ● Tabellenkalkulationsprogramme (Excel, Google Spreadsheets, Keynote) ● 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 Tools für Datenjournalismus
  • 62. ● Wordle visualisiert Worthäufigkeiten in Texten ● Tableau Public: Datenvisualisierungs-Tool ● Datawrapper: Datenvisualisierungs-Tool des ABZV ● Yahoo Pipes filtert Texte und RSS-Feeds automatisiert nach Stichworten ● Scraper Wiki: Plattform, auf der Programmierer ihre Dienste für Datenextraktion anbieten Tools für Datenjournalismus
  • 63. ● Data Journalism Handbook: exzellentes Grundlagen- Buch mit vielen praktischen Beispielen (kostenlos im Web und als E-Book) ● Bookmark-Sammlung mit dem Schlagwort Datenjournalismus auf Bernd Oswalds Diigo-Account ● Twitter: #ddj. Abkürzung für data driven journalism, Hashtag für Tweets zum Thema Datenjournalismus ● Journalisten-Werkstatt Datenjournalismus (Beilage zum medium magazin, 4,90 Euro) Links zum Datenjournalismus
  • 64. ● www.datenjournalist.de: Blog von Lorenz Matzat über praktische Fragen des Datenjournalismus ● http://www.spiegel.de/thema/daten/ „Datenlese“-Blog, in dem die datenjournalistischen Geschichten von SPIEGEL-Online vorgestellt werden ● 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 Links zum Datenjournalismus
  • 65. ● Homepage: www.berndoswald.de ● Blog 1: www.journalisten-training.de ● Blog 2: www.onlinejournalismus.de/author/bernd ● Twitter: @berndoswald und @jt_muenchen ● Facebook: www.facebook.com/oswaldsbernd ● Google+: www.gplus.to/berndoswald ● Xing: http://www.xing.com/profile/Bernd_Oswald3 ● Storify: www.storify.com/berndoswald ● Diigo: www.diigo.com/user/berndoswald ● Slideshare: www.slideshare.net/berndoswald Bernd Oswald im Netz