Der Vortrag und Workshop zum Datenjournalismus beim Scoopcamp 2011, geleitet von Mirko Lorenz, behandelt die Definition und die Chancen des datenbasierten Journalismus sowie die Notwendigkeit von Training und Entwicklung für Journalisten. Es werden Herausforderungen wie Datenqualität und die Integration von Daten in Erzählungen diskutiert, und die Teilnehmer werden angeleitet, eigene Projekte zu entwickeln. Abschließend wird erörtert, wie Journalisten Daten nutzen können, um tiefere Berichte zu erstellen und die Bedeutung klarer Visualisierungen hervorzuheben.

1. DATENJOURNALISMUS:
LOHNT DER
AUFWAND?
SCOOPCAMP 2011 • HAMBURG •
VORTRAG UND WORKSHOP •
29. SEPTEMBER 2011• MIRKO LORENZ, DEUTSCHE WELLE

2. TWITTER?
#DDJ
DATA-DRIVEN JOURNALISM
AKTIVE, INTERNATIONALE COMMUNITY, VIELE LINKS UND MÖGLICHKEIT KONTAKTE AUFZUBAUEN.

3. SCOOPCAMP 2011
30/60
30 Minuten Vortrag,
60 Minuten Workshop

4. SCOOPCAMP 2011: VORTRAG DATENJOURNALISMUS
Vortrag
Enter: Was ist Datenjournalismus?
Update: Training & Entwicklung
Outlook: Aufwand oder Chance?
Workshop: Ideen & Diskussion
(gemeinsam Ansätze entwickeln)

5. WAS GENAU IST
DATEN-JOURNALISMUS?

6. DIE KURZFASSUNG: AUS DATEN GESCHICHTEN MACHEN

7. DEF:
DATA-DRIVEN JOURNALISM
= WORKFLOW
Mirko Lorenz, 2010 (CC-BY)

8. HIER IST EIN BEISPIEL:
DIE DATEN SIND IMMER
GLEICH, ABER WO IST DIE
STORY?

9. ROHDATEN
http://visualdata.dw-world.de/de/wikipedia/

10. HTML

11. FALSCH VISUALISIERT
???

12. EINE STORY, DIE DIE WELT VERÄNDERT HAT...
LINK: FLORENCE NIGHTINGALE, 1855

13. WIRKUNG...

14. TRAINING &
ENTWICKLUNG
#DDJ

15. PERSPEKTIVEN
WELT
LAND
MENSCHEN
STADT
GRUPPE
OFFENE DATEN - TRANSPARENZ

16. PERSPEKTIVEN
MEDIEN
WELT
LAND
MENSCHEN
STADT
GRUPPE
OFFENE DATEN - TRANSPARENZ

17. HERAUSFORDERUNGEN:
DATENQUALITÄT
DATEN UND „STORY“
ARBEITSABLÄUFE
CHANCEN

18. DATENQUALITÄT?
VOLLSTÄNDIGKEIT
WETTBEWERB
FALSCHES
FORMAT
TENDENZIÖS,
Text MARKETING
FEHLER DATEN ALS ZIEL
BEI
ERHEBUNG BEWUSST
VERFÄLSCHT
GEHEIMHALTUNG

19. Journalists,
where do you
add value?
Quote Jeff Jarvis

20. SITUATION DER JOURNALISTEN
GERINGE
FINANZIERUNGS
IT-KENNTNISSE
MODELL WENIG
UNTERSTÜTZU
WACHSENDE KEIN
Text
NG
ARBEITSLAST
TRAINING ZU VIELE
WERKZEUGE
ZEITDRUCK
FALSCHES
CMS

21. ERSTES PRAXISTRAINING
FORSCHUNG/ENTWICKLUNG
WACHSENDE COMMUNITY

22. Datenjournalismus Praxistraining
Gelb = Teilnehmer arbeiten aktiv eigenem Projekt
ABZV (Bonn), 5.-9. September 2011
Zeit Mo Di Mi Do Fr
EINSTIEG & PLANUNG FINDEN & FILTERN VISUALISIERUNG VISUALISIERUNG PUBLIZIEREN
Daten visualisieren
09:00 Vorstellung und Datenquellen Zwischenstand: Einbindung in CMS/Blogs
(Linda Rath-Wiggins/Cosmin
Wochenübersicht (Wilfried Runde) Ideen der Teilnehmer Erfolgsmessung
Cabulea
Präsentation: Wochenprojekt:
10:00 Datensätze suchen Grundformen Wochenprojekt
Datenjournalismus Abschluss
Data Scraping
Wochenprojekt:
11:00 Ideen und Erwartungen? (Linda Rath-Wiggins/Cosmin Spezielle Formen Wochenprojekt
Abschluss
Cabulea)
12:00 Pause Pause Pause Pause Pause
Vortrag:
Präsentation: Zahlen visualisieren - Wochenprojekt:
13:00 Data Scraping Wochenprojekt
Von den Daten zur Story typische Fehler vermeiden Abschluss
Analyse: Wie haben die das Analyse: Wie haben die das
14:00 Daten visualisieren Ergebnisse präsentieren
gemacht? gemacht?
Workshop mit Gregor Aisch: Ausblick/
Wochenprojekt: Daten visualisieren
15:00 Daten filtern Daten visualisieren Formate für Datenjournalismus
Erstes Storyboard
Abschlussdiskussion
Wochenprojekt: Wochenprojekt:
16:00
Erstes Storyboard Daten filtern Storyboard verfeinern
17:00 Feedback/Tagesgespräch Feedback/Tagesgespräch Feedback/Tagesgespräch

23. Gregor Aisch bei seinem Vortrag im ABZV Datenjournalismus Seminar, 09/2011 - http://vis4.net/blog/

24. #DDJ
3 STUFEN

25. ERSTE STUFE:
BRINGING DATA INTO STORY
(AUS DATEN GESCHICHTEN
MACHEN)

26. ALWAYS ASK: COMPARED TO WHAT?

27. 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

28. Die beste/hilfreichste/einfachste Frage zum Start:
Compared to what?
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

29. EIN LÄNGERES GEDÄCHTNIS HABEN
Einfache Grafik,
deutlich mehr Klarheit
Mit einfachen Balken wird hier
der Unterschied zwischen
Prognosen/Versprechen und der
Realität verdeutlicht.
Mit solchen leicht nutzbaren
Mitteln können
Journalisten Fakten sichtbar
machen, die alle anderen längst
aus dem Blick verloren haben...
Quelle: New York Times

30. MIT EINFACHEN MITTELN STRUKTUR SICHTBAR MACHEN
David McCandless: „Most Common Words in Toy Adverts“ (April 2011)
http://www.informationisbeautiful.net/2011/most-common-words-in-toy-adverts/

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

32. http://projects.flowingdata.com/timeuse/

33. ZWEITE STUFE:
DATEN DOSSIERS -
ÜBERRASCHENDE EINSICHTEN

34. Go to: guardian.co.uk home Go
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36. BEISPIEL
„NEVER COMING HOME“
Quelle: http://mediastorm.com//publication/never-coming-home

38. DRITTE STUFE:
DATEN-APPS
„MEDIA COMPANIES AS
TRUSTED DATA HUBS“

42. PERPEKTIVEN
Chance -
für wen?

43. VERLAGERUNG...
Quelle: FAZ Netzökonom, 28.09.2011

45. WANN HÖREN WIR AUF
HOLOVATY?

47. WANN INVESTIEREN DIE
MEDIENUNTERNEHMEN
IN DAS KNOW-HOW DER
JOURNALISTEN?

48. DATEN-SPEZIALISTEN,
HÄNDERINGEND GESUCHT...

49. PERPEKTIVEN
(Zwischen)
Fazit

50. SCHRITT FÜR SCHRITTVeränderung der Redaktion von untn, nicht vo oben
Start here! --->

51. SCHRITT FÜR SCHRITTVeränderung der Redaktion von untn, nicht vo oben
Start here! ---> 1. AKTIVITÄTEN Erste Schritte, Experimente

52. SCHRITT FÜR SCHRITTVeränderung der Redaktion von untn, nicht vo oben
2. ABLÄUFE Immer besser werden.
Üben.
Start here! ---> 1. AKTIVITÄTEN Erste Schritte, Experimente

53. SCHRITT FÜR SCHRITTVeränderung der Redaktion von untn, nicht vo oben
3. STRATEGIE
Kernfrage:
Wie kann man Daten für
vertiefte Berichte nutzen?
2. ABLÄUFE Immer besser werden.
Üben.
Start here! ---> 1. AKTIVITÄTEN Erste Schritte, Experimente

54. SCHRITT FÜR SCHRITTVeränderung der Redaktion von untn, nicht vo oben
4. ORGANISATION
Allmähliche
Veränderung
der Redaktion
3. STRATEGIE
Kernfrage:
Wie kann man Daten für
vertiefte Berichte nutzen?
2. ABLÄUFE Immer besser werden.
Üben.
Start here! ---> 1. AKTIVITÄTEN Erste Schritte, Experimente

55. WIE WEITER?
SCHRITTE ZUR ETABLIERUNG DES DATENJOURNALISMUS
TRAINING
ARBEITSABLÄUFE
STRATEGIEN
NEUE PLATTFORMEN

56. WIE WEITER?
Bei der Deutschen Welle arbeiten wir im Rahmen eines EU-Projekts
an künftigen Modellen. Frage bei VISION Cloud: Wie könnte Cloud
Computing Multimedia- und Datenjournalismus unterstützen?
Das Modell oben stammt von uns und wird aktuell weiter entwickelt.
Website: http://www.visioncloud.eu

59. VOR DER HAUSTÜR:
BEKANNTER MISSTAND, KAUM VERÄNDERUNG?
http://www.versicherungen-tipps24.de/
http://www.ratgeberzentrale.de/steuern-und-finanzen/
versicherungswesen-aktuelle-nachrichten/aktuelle-
falschberatung.html
nachrichten-ueber-versicherungen-allgemein/werden-die-
verbraucherzentralen-zum-wettbewerber-der-
finanzberater.html

60. Finanzierung
mal anders:
Die Leute
wünschen sich
mehr Klarheit.

61. JOURNALISTEN BRAUCHEN:
TRAINING
ARBEITSABLÄUFE
ERST DANN: STRATEGIEN

62. FAZIT UND SCHLUSS:
LOHNT DER AUFWAND?
WAS BRINGEN DATEN FÜR
JOURNALISTEN?

63. VOR DER GRANDIOSEN
STRATEGIE DIE JOURNALISTEN
FIT MACHEN

64. ANTWORT AUF DIE FRAGE:
LOHNT DER AUFWAND?
WORUM GEHT ES EIGENTLICH?
HYPERLOCAL, HYPERAKTIV,
HYPERSCHNELL?
ODER BESSER:
HYPERRELEVANT?

65. THANK YOU!
Alle Bilder sind verlinkt.
Brian Storm Simon Rogers Walter Mossberg Rafat Ali Joe Weiss
Aron Pilhofer Jeff Jarvis Nicolas Kayser-Bril Michelle Minkoff Mercedes Bunz
Mathias Eberl Lorenz Matzat Tracy Boyer Paul Bradshaw Amanda Cox

66. STORYBOARDS
ENTWICKELN,
SAMMELN,
UMSETZEN
Ideen, Konzepte und Ansätze für Datenjournalismus vorbereiten

67. STORYBOARD ALS STARTPUNKT
Wie anfangen?
‣ Frage stellen und dann suchen
‣ Oder: Vorhandene Daten nutzen, dann die Fragen stellen
Methodik: Abfolge von handschriftlichen Entwürfen
‣ „Fail fast“ - probieren, verwerfen, experimentieren
‣ Vergleichbar mit Exposé
‣ Hilft bei Strukturierung und Planung
Storyboard als Basis für Umsetzung
‣ Möglichkeiten: Zahlenkritik, Visualisierung, Kontext, App?
‣ Mögliche Visualisierungen (Repertoire)
‣ Formen: Welche ist geeignet?
‣ Daten für Beitrag
‣ Überlick/Kontext/Special/Investigation
‣ Beratung/Interaktion/Applikation

68. STORYBOARD
Anmerkung: Die Grafiken zum Storyboarding stammen aus dem Buch „The Back of the Napkin“, von Dan Roam (siehe auch Link zu Slideshare unten)
http://www.slideshare.net/stsanto/the-back-of-the-napkin-dan-roam

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

70. STORYBOARD: HAUPTZIEL IST DIE TRANSFORMATION
Die Aufgabe des Journalisten: „Kalte“ Statistik verständlich machen.
http://www.slideshare.net/stsanto/the-back-of-the-napkin-dan-roam

71. STORYBOARD: WAS SOLL GEZEIGT WERDEN?
Prinzip:
Jedes Ereignis
kann auf
unterschiedliche
Weise beschrieben
und verstanden
werden.
Welche Beschreibung
ist die Beste?
http://www.slideshare.net/stsanto/the-back-of-the-napkin-dan-roam

72. STORYBOARD:
6X6
Prinzip:
Daten zerlegen,
verschiedene
Perspektiven
betrachten.
http://www.slideshare.net/stsanto/the-back-of-the-napkin-dan-roam

73. ERST DIE DATEN, DANN DIE STORY...
Quelle: Washington Post, aus: Sarah Cohen, Visualization as a Reporting Tool (PDF, ohne Datum), Link: http://www.ire.org/resourcecenter/nettour/2949_visualize.pdf

74. IDEEN FÜR DATENGESCHICHTEN
Prüfen
1. Überprüfen von Daten: Kann das so stimmen?
2. Überprüfen von Visualisierungen: Ist das so korrekt?
3. Wichtige Daten als lange Zeitreihe: z.B. Gewinn eines Unternehmens, Budget einer Stadt
4. Untersuchen Sie ein Statistikmodell: z.B. wie genau ist die Arbeitslosenstatitik?
5. Unterschiede: z.B. beim Berufseinkommen in verschiedenen Ländern
6. Stellen Sie eine Frage, wenn es zur Antwort Zahlen gibt: Sorgen Starenkästen für mehr Unfälle?
Vergleichen
7. Zeitreihe: Wichtige Daten und Entwicklungen, als Übersicht
8. Abweichungen: z.B. Spritverbrauch bei Autos - Hersteller vs. Realität
9. Streuung: Prognose vs. Realität, z.B. bei Bauprojekten
10. Berufe, Einkommen, Lebenssituation: Ein Land mit dem anderen, ein Beruf mit dem anderen
11. Service: Was kostet ein Kredit? Worauf muss man achten?