Das Dokument beschreibt die Grundlagen des datengestützten Journalismus (DDJ), einschließlich der sieben Bausteine, die notwendig sind, um Daten zu finden, zu generieren, zu prüfen und zu nutzen. Es werden verschiedene Szenarien vorgestellt, in denen Journalisten mit Daten arbeiten können, um Geschichten zu visualisieren oder zu entwickeln. Zudem wird auf die Wichtigkeit der Überprüfung und des Kontexts von Daten hingewiesen, um relevante und exklusive Informationen zu liefern.

1. 7 Shades
of #DDJ
#DDJ | SRF TPC AUSBILDUNG | ULF GRÜNER | 2013

2. Auf Daten
gestützter
Journalismus

3. gestützt
statt
gesteuert
V
X

4. 3Ziele
ulfgruener.de | 2013

5. 1. frische
Perspektive


6. ich sehe was,
was Du nicht
siehst

7. besserer
Überblick

8. besserer
Einblick

9. 2. exklusiv


10. 3. relevant


11. #DDJ | SRF TPC AUSBILDUNG | ULF GRÜNER | 2013
relevant:
Informationen
exklusiv:
Inhalte
frisch:
Perspektiven


12. 7Bausteine
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13. ulfgruener.de | 2013
Daten finden Daten generieren
Daten prüfen Daten nutzen Daten archi-
vieren
Daten
sortieren
Daten filtern
7 Bausteine #DDJ
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14. Daten finden
-> offizielle Daten
-> Rohdaten
-> Real Time
-> APIs

15. Daten generieren
-> Web oder PDF „scrapen“
-> APIs als Quelle
-> Crowdsourcing

16. Daten prüfen
-> Content
-> Context
-> Code

17. Daten nutzen
-> für die Geschichte
-> für die Timeline
-> für Interviews
-> für den Dialog Social Media
-> für Visualisierung
-> für interaktive Gestaltung
„play with data“ > news games
-> Social Network Analysis

18. Daten
sortieren
Daten filtern
-> vergleichbar machen
-> Aspekte identifizieren

19. ulfgruener.de | 2013
Daten archi-
vieren
-> eigene Datenbank aufbauen
-> Daten zum Vergleich vorhalten

20. Material :
http://
datenjour.tumblr.com

21. Magazin :
http://flipboard.com
Data Driven Stories

22. 3typische Szenarien

23. Ich habe
Daten,
noch keine
Geschichte
und
möchte diese
visualisieren.
V
X
X
... Daten prüfen
... Daten ergänzen
... Geschichte finden:
z.B.: „Was fehlt?“
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24. Ich habe
keine Daten,
aber eine
Geschichte
und
möchte diese
visualisieren.
V
X
X
... fremde Daten finden
... eigene Daten konzipieren
... eigene Daten erfassen
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25. Ich habe
Daten,
die
Geschichte
und
möchte diese
visualisieren.
V
X
V
... interaktiv
... multimedial
... News Game
... Daten erfassen
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26. Visualisierung
geprüft
Thema
Quellen
Ich habe eine Geschichte,
ein Zitat, einen Hinweis, eine Person.
Ich habe eine Studie, eine Statistik.
nicht geprüft
-> wer prüft?
-> was wird geprüft?
von wem?
unabhängig?
Datensatz abgeschlossen?
wann zuletzt aktualisiert?
wie erhoben?
veränderliche Daten?
Datenformat?
PDF -> Scraping
XLS -> Filtern, Sortieren
RSS, XML -> Import
Daten ergänzen?
living data
web scraping
API
Ich erstelle eine Studie, eine Statistik, erfasse Daten.
Ich brauche eine Studie, eine Statistik.Daten finden: geprüfte Quellen
Was ist das Thema? Was ist die Geschichte?
Sind die Daten vollständig? Was fehlt? Wer hat welche Interessen?
Ich habe ein Thema, oder mehrere.
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