Datenjournalismus - auch für Lokaljournalisten wichtig

Peter Welchering
Peter WelcheringJournalist, Social-Media-Trainer, Dozent
Tabellen-Graphen-Algorithmen
Tabellen, Graphen, Algorithmen
Welche Methoden für Journalisten leicht
anzuwenden sind
Vortrag am 4. Juli 2017 im Rahmen der Veranstaltung
„Datenjournalismus – Praxis und Perspektiven“
Referent: Peter Welchering
Tabellen-Graphen-Algorithmen
Thesen zum „Datenjournalismus“
- Es handelt sich um einen Übersetzungsfehler
- Journalisten verarbeiten Daten zu Geschichten. Dabei helfen statistische
Methoden, Graphdatenbanken, Visualisierungsmethoden, Inferenzanalysen
und vor allen Dingen die vier Grundrechenarten
- Data driven journalism bezeichnet die Recherchemethode und wird sehr
missverständlich als Genre des Online-Journalismus verstanden
- Der Einsatz datenjournalistischer Methoden ist kein Alleinstellungsmerkmal
von Online-Journalisten
- Datenjournalistische Methoden helfen bei der Arbeit mit großen
Datenmengen, um diese zu strukturieren und neue Beziehungsmuster und
Zusammenhänge zu erkennen
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Es begann mit
Adrian Holovaty
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Einige Beispiele:
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Versuch einer Definition
Bundeszentrale für politische Bildung
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Die Sprachen der Datenjournalisten:
Portable Data Format – PDF
Comma separated Values – CSV
Excel – Xls oder Xlsx
Extended Markup Language – XML
Word – DOC oder DOCX
Javascript Object Nottaion – JSON
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Traue nur der Statistik, die Du selbst gefälscht hast!
Traue nur dem Inferenz-Algorithmus, den Du selbst gewichtet hast
z.B.
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Ein Beispiel aus dem Lokalen
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… das auch flott zu einer
Beschwerde beim Deutschen
Presserat und langen juristischen
Auseinandersetzungen geführt hat.
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Worum es ging
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Die datenjournalistische Aufgabe:
Haushaltssatzungen der Städte Kornwestheim,
Ludwigsburg, Remseck 2004 – 2011, sowie Berichte
der Kommunalentwicklung der LBBW 2004 – 2008
auswerten
14.000 Seiten PDF
38.000 Konten und Gegenkonten
1.400.000 Transaktionen
3.600 Kostenstellen
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Das Datenmodell:
Konten – Gegenkonten
Transaktionen
Konten – Haushaltsstellen
Gegenkonten – Haushaltsstellen
Transaktionen – Konten
Transaktionen – Haushaltsstellen
Knoten: Konten, Gegenkonten, Haushaltsstellen
Beziehungen: gebucht auf
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Projektablauf:
1: Datengewinnung
2: Scanning und Import in CSV
3: Datenmodell mit Cypher-Statements (create, merge, match, commit)
4: Import in Neo4j 2.0
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Rechercheergebnisse:
HHSt. 4.8199.11110.8 –9030,96
HHSt. 4.8199.51110.2 –11434,96
HHSt. 4.9100.100100.4 -69484,25
HHSt. 4.9100.500100.9 -14.256,53
Im Ergebnis fanden wir sogenannte „Offene Reste“ heraus, und zwar
im Jahr 2005 104.206,70 EUR
im Jahr 2006 141.257,62 EUR
Im Jahr 2002 fehlen 190.000 EUR Abwasseranschlussgebühren
Gemeindeprüfungsanstalt: 101 Mängel und Rechtsverstöße
in den Jahren 2004 bis 2011
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Kritik, Anregungen, Fragen ?
peter@welchering.de
auf Twitter: @welchering
www.welchering.de
oder voice to voice: 0171-5135624
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