1. WAS (GENAU) IST
„
DATA-DRIVEN
JOURNALISM?“
!
Rhein-Zeitung Volontärs-Workshop• 11.02.2014

2. WORKSHOP HEUTE:
(1) ÜBERSICHT #DDJ
(2) IM VERGLEICH ZU WAS?
(3) IDEEN ENTWICKELN

4. Text
John Snow, 1854

5. WAS IST DATENJOURNALISMUS?

6. KONTEXT UND TIEFE DURCH DATEN
DEF:
DATA-DRIVEN JOURNALISM
= WORKFLOW

7. WO LASSEN WIR
DIE LESER ALLEIN?

8. EINORDNUNG UND KONTEXT:
IM VERGLEICH ZU WAS?
Edward Tufte: To be truthful and revealing, data graphics must bear on the
question at the heart of quantitative thinking: “Compared to what?, from:
The Visual Display of Quantitative Information

9. ARBEIT VEREINFACHEN, STRUKTURIEREN

10. WAS HAT SICH VERÄNDERT?
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Online gewinnt weiter an Bedeutung
Immer mehr Daten und Werkzeuge verfügbar
Arbeitsablauf einüben: Daten kennen, visualisieren und erklären
Früher
Daten,
Studien,
Umfragen
Heute
Redaktion
Redaktion
Open Data
„Not-so-open“
Data

11. WARUM?
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Vertrauen statt Aufmerksamkeit
Da sein, wenn Menschen wichtige Entscheidungen treffen:
Wahlen, Wirtschaft, private Weichenstellung in Ausbildung und Beruf,
Kauf eines Hause, Absicherung, Vorsorge, Gesundheit…
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!
Generell: Einschätzungen zu Entwicklungen liefern
Kritisch: Betrug und Missbrauch aufdecken
Chance: Alleinstellung bei regionaler/lokaler Berichterstattung
Neu: Services aufbauen, die wertvoll und vertrauenswürdig sind

12. Chancen
Menschen weniger suchen lassen
Zeitaufwand reduzieren
Entscheidungen unterstützen
Abweichungen schneller entdecken
Vertrauenwürdig sein

15. BEISPIELE

16. ZAHLEN EINORDNEN, VERGLEICHEN
Source: David McCandless, Information is Beautiful

17. Source: David McCandless, Information is Beautiful

19. http://www.nytimes.com/interactive/2012/02/13/us/politics/2013-budget-proposal-graphic.html

21. WIE ANFANGEN?

22. Daten
Daten
Diagramm
Diagramm Story
Recherche
Daten
Visualisierung
Recherche
Daten
Visualisierung
Recherche
Daten
Services
Veränderung der Abläufe
data-driven journalism
Story
Story
Story

24. http://www.heise.de/newsticker/meldung/Umsatzsteigerung-und-Gewinnrueckgang-bei-Amazon-1285944.html

25. LERNEN, DATEN AUS ALLEN PERSPEKTIVEN ZU SEHEN

26. Quelle: New York Times

29. ZUKUNFT

32. 1. Data Story
2. Data Special
3. Data App
Daten finden
Kleine Datensätze
Mittlere bis große
Datensätze
Realtime
(sehr groß)
Daten filtern
Manuell/
Excel
Templates/
Google Refine
Datenbank/
Scripts
Linie, Balken, Torte
Interaktion/
Filter
Dashboards
Daten visualisieren
Daten publizieren
Einbetten
Sonderseite
Eigener Kanal/
System
Team
Journalist
Journalist + Designer
Journalist + Designer
+ Programmierer

33. Aufgaben in der Redaktion
Ideen und Fragen
Datensuche und Datenbereinigung
Datenqualität und Interpretation
Steuerung der Projekte
Journalist
Visuelle Qualität
Attraktivität
Klarheit
Informationstiefe
Richtige Visualisierung
Designer
Developer
Beschleunigung
Vereinfachung
Automatisierung
Publikationsprozess
Präsentation
Aggregation
Agilität
Innovation
Wettbewerbsvorteile
CC-BY: Mirko Lorenz, 2012

34. LÄSST SICH DAMIT GELD
VERDIENEN?

36. OPEN SOURCE
OPEN DATA
MEHR DATEN
GERINGE KOSTEN
NEUE KAMERA

38. Quelle: Alan McLean, NYT//Amsterdam, 2010

40. Workshop:
Mit Daten
Geschichten
erzählen...

41. STORYBOARD
http://www.slideshare.net/stsanto/the-back-of-the-napkin-dan-roam

42. STORYBOARD: DIMENSIONEN

43. STORYBOARD: WAS SOLL GEZEIGT WERDEN?
http://www.slideshare.net/stsanto/the-back-of-the-napkin-dan-roam

44. STORYBOARD:
6X6
http://www.slideshare.net/stsanto/the-back-of-the-napkin-dan-roam