Anleitung zum Datenjournalismus: Analysewerkzeug und Handbuch für die Praxis.

Das von der Fachhochschule St. Pölten koordinierte Forschungsprojekt „VALiD – Visual Analytics in Data-Driven Journalism“ analysierte und entwickelte Methoden für den Datenjournalismus und zur Datenvisualisierung. Ergebnisse des Projekts sind unter anderem eine Anleitung für die Praxis und ein Open-Source-Analysetool.


© Lifka_Photography

In großen Datenmengen verstecken sich mitunter spannende Geschichten, doch die Stories müssen erst aufgespürt und interpretiert werden. Datenjournalismus extrahiert komplexe Informationen aus einer großen Menge an Daten und präsentiert sie anschaulich. Oft fehlen jedoch geeignete Analysemethoden. Das Forschungsprojekt „VALiD – Visual Analytics in Data-Driven Journalism“ entwickelte neue Techniken, die Journalistinnen und Journalisten dabei unterstützen sollen.

Als Ergebnis des mehrjährigen Projekts wurde nun ein Handbuch für Journalistinnen, Journalisten und alle Interessierten veröffentlicht. Es beschreibt Arbeitsabläufe im Datenjournalismus und stellt Ausbildungen zum Thema sowie Tools für die Praxis vor. Das Projektteam hat auch ein eigenes Analysetool „Netflower“ entwickelt, mit dem dynamische Netzwerkdaten einfach visualisiert werden können und das als Open-Source-Software zur Verfügung steht.

„Es wird immer wichtiger, komplexe Phänomene zu verstehen, um Entscheidungen zu treffen. Traditionell spielen Journalistinnen und Journalisten eine wichtige Rolle in diesem Bestreben, indem sie verborgene Muster aufdecken, über Zusammenhänge informieren, aufklären und unterhalten. Mit dem Handbuch und dem Analyse- und Visualisierungs-Tool unterstützt unser Projekt Journalistinnen und Journalisten, die sich für Datenjournalismus interessieren, und bietet Einblicke in aktuelle Entwicklungen“, sagt Wolfgang Aigner, Leiter des Projekts sowie des Instituts für Creative\Media/Technologies der FH St. Pölten.

Teamwork in der Produktion und hohe Nachfrage nach Daten-Geschichten
„Unsere Untersuchung hat gezeigt, dass Datenjournalismus kollaborativer als traditioneller Journalismus ist. Es gibt klassischerweise nicht den ‚Datenjournalisten‘ oder die ‚Datenjournalistin‘. Meist arbeiten Teams aus mindestens drei Personen zusammen: jemand zum Programmieren, jemand für die Grafik und jemand als Autor oder Autorin“, erklärt Aigner. Zu den untersuchten Arbeitsschritten gehören etwa das Beschaffen der Daten, deren Aufbereitung, die Analyse, das Data-Storytelling, die Visualisierung und letztlich die Publikation.

Twitter ist der Studie zufolge eine zentrale Verteil- und Diskussionsplattform im Datenjournalismus. Interesse am Datenjournalismus auf Seiten der Medienkonsumentinnen und -konsumenten scheint jedenfalls gegeben: Laut der Untersuchung nehmen sich Menschen mehr Zeit für das Lesen von datenintensiven Berichten und teilen diese auch öfter mit anderen.

Booklet zum Projekt: http://validproject.at/booklet
Analysewerkzeug Netflower: http://netflower.fhstp.ac.at

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