Wer sich mit Data Driven Journalism beschäftigt, sieht sich bei der Recherche und bei der Vermittlung seiner Inhalte oft vor zusätzliche Herausforderungen gestellt: Was tun, wenn die brisanten Daten zwar veröffentlicht sind, aber in einer Form vorliegen, die eine Weiterverarbeitung unmöglich macht? Und, wie kann ich meine Ergebnisse ohne viel Aufwand ansprechend graphisch online Präsentieren. In diesem Praxis-Workshop soll es einerseits darum gehen, wie man mit der einsteigerfreundlichen Programmiersprache “ruby” Skripte zum “Scrapen” (Einsammeln) von Daten erstellt. Andererseits werden einfach nutzbare online-Visualisierungstools vorgestellt. Diagramme aus aufbereiteten Datensätzen lassen sich damit direkt, z.B. ins eigene Blog einbinden. mehr: http://re-publica.de/10/event-list/hands-on-workshop-coding-for-data-journalism/

1. hands-on workshop:
coding for data-
journalism
einsteigerfreundliche Software-Tools für
die Beschaffung und Präsentation
relevanter Daten

2. urs@opendata-network.org
http://opendata-network.org/

3. upcoming:
Open Data Hackday
http://opendata.hackday.net/
17. & 18. April 2010 (morgen! hier!)
Open Democracy Camp
http://tinyurl.com/opend
8. & 9. Mai - Berlin - (new thinking store?)
Daten-Journalismus in der Praxis
heute 17h - Blauer Saal - Lorenz Matzat

4. 3 Beispiele:
Daten mit ruby
aus dem web
scrapen
Werte mit den
Google Chart Tools
visualisieren
Netzwerke mit
Gephi
visualisieren

5. • dynamische Skriptsprache
• leicht zu erlernen & ausdrucksstark
• http://www.ruby-lang.org/
• sudo apt-get install ruby irb ri rdoc rubygems
• sudo gem install nokogiri (Scraping-Library)

6. lets roll:
Demo

7. tagesschau:
Text aus einer
HTML-Seite
extrahiert

8. tagesschau_fuer_nerds.rb
Demo

9. next step:
HTML extrahierter CSV
http://de.eurosport.yahoo.com
/fussball/bundesliga/ Text Tabelle

10. fussball.rb

11. fussball.rb
zeilen = Array = [zeile, zeile, zeile, zeile]

12. Zeile für Zeile

13. fussball.rb

14. Ergebnis
HTML extrahierter CSV
http://de.eurosport.yahoo.com
/fussball/bundesliga/ Text Tabelle

15. Nebeneinkünfte
Stufe 1 für 1000 bis 3500 Euro,
Stufe 2 für 3500 bis 7000 Euro,
Stufe 3 für alles ab 7000 Euro.
Die Stufen werden je nach Job
monatlich oder jährlich ausgewiesen.
Wer unter 1000 Euro im Monat oder
10.000 Euro im Jahr bleibt, muss nichts
melden; solche Tätigkeiten werden ohne
Stufen-Angabe vermerkt

16. Strategie:
1.
Alle Biografie-URLs
ermitteln
2.
Angaben zu Jobs
auslesen
3.
Tabelle erstellen

17. 1. Alle Biografie-URLs

18. 2a. Name und Partei auslesen

19. 2b. Nebeneinkünfte auslesen

20. 3. Tabelle erstellen

21. lokale Kopien erstellen
mit SiteSucker

22. Nebeneinkünfte
Demo

23. Google Chart Tools
http://chart.apis.google.com/chart?
chs=250x100&chd=t:60,40&cht=p3&chl=Hello|World
<img border="1"
src="http://chart.apis.google.com/chart?chs=250x100&amp;chd=t: 60,40&amp;cht=p3&amp;chl=Hello|World"
alt="Yellow pie chart">

24. Google Chart Tools
http://chart.apis.google.com/chart?
chs=250x100&chd=t:60,40&cht=p3&chl=Hello|World
Bildgröße Werte Chart-Typ Legende

25. Beispiele:

26. Google Visualization API
Javascript auf der Seite statt IMG-src-URL

28. Gephi
interactive visualization and exploration for graphes

29. Graph-Input-File (zB. gml)
Creator "ODN workshop"
graph
[
node
[
id 1 edge
label "DoingIt Inc" [
] source 2
node target 1
[ ]
id 2 edge
label "Proxy Inc." [
] source 3
target 1
]

30. Gephi
Demo