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2016 04 bjv datenjournalismus hype oder zukunfsmarkt

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Veröffentlicht am

Vortrag beim Bayerischen Journalistenverband am 18. April 2016.
Inhalt:
Was ist Datenjournalismus?
Wer macht in Deutschland ambitionierten Datenjournalismus?
Warum lohnt sich Datenjournalismus für mich?
Wie funktioniert Datenjournalismus?
Wo kann ich Datenjournalismus lernen?

Veröffentlicht in: Präsentationen & Vorträge
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2016 04 bjv datenjournalismus hype oder zukunfsmarkt

  1. 1. Trend Datenjournalismus: Hype oder Zukunftsmarkt? BJV, Fachgruppen Freie und Online München, 18. April 2016 Hintergrundbild: BR: Schnee von morgen
  2. 2. Agenda 1. Was ist Datenjournalismus? und was nicht 2. Wer macht in Deutschland ambitionierten Datenjournalismus? 3. Warum lohnt sich Datenjournalismus für mich? 4. Wie funktioniert Datenjournalismus? 5. Wo kann ich Datenjournalismus lernen?
  3. 3. 1. Was ist Datenjournalismus?
  4. 4. Datenjournalismus ist eine Rechercheart • Journalisten haben schon immer mit Daten gearbeitet • durch die Digitalisierung steigt das Datenaufkommen enorm - und damit auch die Zahl der Geschichten, die darin stecken • Datensätze zu durchforsten, zu kombinieren, in Kontext zu stellen, ist eine moderne Form der Recherche („data driven journalism“, #ddj) • immer größerer Wert kommt der Visualisierung von Daten zu: allerdings ist die reine Visualisierung von Statistiken noch kein Datenjournalismus
  5. 5. Muster in Daten: M29 http://interaktiv.morgenpost.de/m29/
  6. 6. Daten-Anwendung http://www.nytimes.com/interactive/2014/upshot/buy-rent-calculator.html
  7. 7. Netzwerke aufzeigen: Lobbyradar https://lobbyradar.org/
  8. 8. Big Data Leak: Panama Papers http://panamapapers.sueddeutsche.de/ Video zum Making-Of
  9. 9. 2. Wer macht in Deutschland ambitionierten Datenjournalismus?
  10. 10. Redaktionen mit ddj- Schwerpunkt • ZEIT: http://www.zeit.de/datenjournalismus • Süddeutsche Zeitung • Bayerischer Rundfunk: http://www.br.de/extra/ br-data/br-data-100.html • Berliner Morgenpost: http:// www.morgenpost.de/interaktiv/ • Tagesspiegel • SPIEGEL: http://www.spiegel.de/thema/daten/
  11. 11. ddj jenseits klassischer Redaktionen • Open Data City: https://opendatacity.de/ • Data Science and Stories: https:// datasciencestories.org/ • CORRECTIV: https://correctiv.org/
  12. 12. 3. Warum lohnt sich Datenjournalismus für mich?
  13. 13. Stärken des Datenjournalismus • Daten haben Beweisfunktion, Journalist kann Deutungshoheit gegenüber PR zurückgewinnen • Kontrolle: Missstände aufdecken • Erschließung von Fakten, die in Datensätzen verborgen liegen • Kann komplizierte Zusammenhänge erklären, vor allem durch Visualisierung • Daten sind skalierbar, Nutzer können Anwendungen selbst durchsuchen
  14. 14. Ich als Datenjournalist? • noch immer eine Nische, in der man sich gut profilieren kann • neue Art, Geschichten zu finden und (visuell) zu erzählen • Chance: Alleinstellung bei regionaler/lokaler Berichterstattung
  15. 15. Anforderungen • mit Grundkenntnissen in Excel und ein paar Datenvisualisierungs-Tools kann auch ein Journalist alleine Datengeschichten publizieren • bei größeren Projekten ist Datenjournalismus in der Regel Teamwork von Journalisten, Programmierern und Designern
  16. 16. 4. Wie funktioniert Datenjournalismus?
  17. 17. Workflow im Datenjournalismus • Ausgangsfrage(n) stellen, Erkenntnisinteresse festlegen • Daten(bank) finden • Daten filtern und strukturieren • Daten analysieren • Daten visualisieren • Datengeschichte publizieren
  18. 18. Zwei Ansätze für Datenjournalismus 1. These aufstellen und sie anhand von Daten belegen 2. Nach der Geschichte in einem (großen) Datensatz suchen (Datamining)
  19. 19. Kern jeder Datengeschichte: Tabellenkalkulationsprogramme • Microsoft Excel • Apple Numbers • Libre Office • Google Spreadsheets • für alle braucht man TABELLEN (.xls, .csv)
  20. 20. Datawrapper • Open Source-Werkzeug zur einfachen Erstellung von Diagrammen • Basisversion kostenlos • Design lässt sich anpassen • lässt sich auf www.datawrapper.de nutzen oder auf dem eigenen Server installieren
  21. 21. CartoDB • http://cartodb.com • bietet eine Fülle von Kartentypen an • Layout und Beschriftung sehr flexibel anpassbar • versteht mehr Datenformate als Google oder Datawrapper • Basis-Version kostenlos
  22. 22. Infogram • www.infogr.am • sehr einfach zu bedienendes Tool für interaktive Infografiken • große Auswahl an Grafiktypen und Layouts • Daten können editiert werden • vielfältige Beschriftungsmöglichkeiten • Embed-Funktion (Download nur in Pro-Version)
  23. 23. Google • Spreadsheets: Excel-Pendant, kann auch einfache Grafiken • Fusion Tables: für feinere Auswertung, mehr Kartenmöglichkeiten • Maps: • zum Anzeigen von Orten • zum Bauen eigener Karten (Flächen)
  24. 24. 5. Wo kann ich Datenjournalismus lernen?
  25. 25. Paul Bradshaw: Finding Stories in Spreadsheets https://leanpub.com/spreadsheetstories
  26. 26. Literatur • Jonathan Gray, Liliana Bounegru, Lucy Chambers: The data journalism handbook • Claire Miller: Getting started with data journalism • Paul Bradshaw: the data journalism heist
  27. 27. Datenjournalismus- Ressourcen im Netz • NICAR-L-Mailinglist: https://www.ire.org/resource- center/listservs/subscribe-nicar-l/ • DDJ-Mailingsliste: discourse.ddjdach.de • Lorenz Matzat: www.datenjournalist.de • ddi-sammlung: http://katalog.datenjournalismus.net/#/ • Open Knowledge Foundation: http://schoolofdata.org/ • Sammlung von Datenvisualisierungen: http:// dadaviz.com/ • Twitter-Hashtags #ddj #dataviz
  28. 28. und natürlich im BJV-BSW-Webinar • Einstieg in den Datenjournalismus mit Bernd Oswald und Vanessa Wormer • Mi, 1.Juni - Di, 28. Juni, fünf Termine à 75 Minuten, online. • Anmeldung auf der BSW-Seite
  29. 29. Bernd Oswald im Netz • Homepage: www.berndoswald.de • Blog: www.journalisten-training.de • Twitter: @berndoswald und @jt_muenchen • Facebook: www.facebook.com/oswaldsbernd • Google+: https://plus.google.com/+BerndOswald/ • Storify: www.storify.com/berndoswald • Diigo: www.diigo.com/user/berndoswald • Slideshare: www.slideshare.net/berndoswald

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