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05. Mai 2012



FROM ATTENTION TO

TRUST
EIN OPTIMISTISCHER ZUKUNFTSPLAN
FÜR DATEN UND JOURNALISMUS
RE:PUBLICA 2012 • BERLIN

MIRKO LORENZ
Das hier:

Auf der Re:Publica 2012 in Berlin gehaltene
Präsentation zum Thema „Daten-
Journalismus“ und neuen, denkbaren
Ertragsmodellen für Medien.

Ziel ist es, eine mögliche Perspektive für den
Journalismus aufzuzeigen.

Die Präsentation wurde mit zusätzlichen
Kommentaren und Links zu den jeweiligen
Quellen und Beispielen versehen, um die
Verständlichkeit zu gewährleisten.

Die Präsentation von Anna-Lena Krampe
„Wege in den Datenjournalismus“ wurde
gesondert hochgeladen.
TEIL 1:         TEIL 2:
MEHR DATEN,     WIE ANFANGEN,
OPEN DATA,      WELCHE STUFEN,
NEUE MODELLE?   WAS LERNEN?



MIRKO LORENZ    ANNA-LENA KRAMPE
KERNFRAGE:
KÖNNTEN WIR MIT HILFE
VON DATEN-JOURNALISMUS
DIE BERICHTERSTATTUNG
VERBESSERN UND NEUE
MODELLE FÜR MEDIEN UND
NUTZER ENTWICKELN?
DISCLAIMER:
DISCLAIMER:
THIS IS BETA
DISCLAIMER:
THIS IS BETA
CONTAINS FORWARD
LOOKING STATEMENTS
DISCLAIMER:
THIS IS BETA
CONTAINS FORWARD
LOOKING STATEMENTS
NEEDS WORK
WAS IST EIGENTLICH
DATEN-JOURNALISMUS?
„Data-driven journalism“ ist ein Prozess,
  der aus Daten verständliche Beiträge macht.




DEF:
DATA-DRIVEN JOURNALISM
= WORKFLOW



                                      Mirko Lorenz, 2010 (CC_BY)
Link: New York Times
http://www.guardian.co.uk/news/datablog
DIE KOMPLEXEN, SCHWER VERSTÄNDLICHEN ZAHLEN INS VERHÄLTNIS SETZEN...




                                                                    Quelle: David McCandless


                                                            Source: David McCandless, Information is Beautiful
DATEN UND VISUALISIERUNG ALS „NEUE KAMERA“ AUF DIE WELT




                                                          Quelle: David McCandless

                           Quelle: Information is Beautiful, by David McCandless
DATEN UND VISUALISIERUNG ALS „NEUE KAMERA“ AUF DIE WELT




                                                          Quelle: David McCandless

                           Quelle: Information is Beautiful, by David McCandless
Daten und Visualisierungen liefern Antworten.
           Beispiel aus dem Jahr 1854.




                                     Text




John Snow, Cholera Epidemie in London - Nachweis der Quelle über Fallmuster auf Karte.
Daten und Visualisierungen liefern Antworten.
           Beispiel aus dem Jahr 1854.




                                     Text




John Snow, Cholera Epidemie in London - Nachweis der Quelle über Fallmuster auf Karte.
OPEN DATA
Source: Worldbank
HINTERGRUND //
WAS BISHER
GESCHAH...
HINTERGRUND // VORSTELLUNG
Mirko Lorenz - Journalist // Informations Architekt // Trainer
HINTERGRUND // VORSTELLUNG
Mirko Lorenz - Journalist // Informations Architekt // Trainer
Beiträge zur Entwicklung „data-driven journalism“

2010:

- Organisation: EJC Datenjournalismus Konferenz in Amsterdam

- Dokumentation: What is there to learn?

- Entwicklung Trainingsunterlagen, Tools für Datenjournalismus

2011:

- Seminare Datenjournalismus, Entwicklung Curriculum

- Artikel: „Media companies as trusted data hubs“ (Nieman Lab)

2012:

- Organisation: DDJ Unconference@SXSW

- Entwicklung: Datawrapper: Open Source Tool für Visualisierungen
Link zum Video: Amsterdam #ddj 2010: http://vimeo.com/14800572
Link zu Artikel und PDF (85 Seiten) http://www.ejc.net/magazine/article/data-driven_journalism_this_is_only_the_start/
- Link:„News organizations must become hubs of trusted data“
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
Link: http://www.datawrapper.de
Link: Data Journalism Handbook
DER BLICK NACH VORN...

CHANCE DURCH DATENJOURNALISMUS =
AUFBAU „VERTRAUENSWÜRDIGER“ ANGEBOTE
Früher




         ‣ http://www.slideshare.net/jeffjarvis/new-business-models-for-news-presentation
Früher                       Künftig




                                                           Quelle: Jeff Jarvis



 Inhalte: Vom Produkt zum Service
                    ‣ http://www.slideshare.net/jeffjarvis/new-business-models-for-news-presentation
Bisher                  Künftig?
Inhalte kostenlos       Bezahlung nach Nutzwert
Nutzerdaten             Datenanalyse als Basis
Aufmerksamkeit          Schutz privater Daten
Pageviews               Starke Visualisierung
Quantität der Inhalte   Qualität der Information
Werbung                 Individuelle Antworten
                        Vertrauenswürdig
Gibt es
Medienunternehmen
die mit Datendiensten
Geld verdienen?
Gibt es.
Und damit kein Missverständnis aufkommt: Hier geht es allein um den
Hinweis, das es wirtschaftlich tragfähige Modelle gibt - nicht um die
Forderung, dass alle Daten kommerziell genutzt werden sollen.
Und: Überraschend viele Journalisten kennen die Historie dieser
Unternehmen gar nicht. Das zumindest sollte am Anfang stehen, oder?

Und: Blanke Kopien solcher Modelle werden mit hoher
Wahrscheinlichkeit nicht funktionieren. Wir müssen uns für den Erhalt
des Journalismus schon selbst etwas ausdenken.
Bloomberg
                                            Link: Bloomberg Historie, Wikipedia englisch




      Bloomberg Terminal für Finanzdaten
           Ab 1.800 Dollar pro Monat
        ca. 300.000 Terminals installiert
          7 Milliarden Dollar Umsatz
              13.000 Mitarbeiter
http://www.nytimes.com/2009/11/15/business/media/15bloom.html?pagewanted=all




                            Einer der wenigen Artikel, die
                            versuchen, das
                            Geschäftsmodell genauer zu
                            ergründen. Da Bloomberg L.P.
                            als privates Unternehmen
                            nicht (!) börsennotiert ist,
                            lassen sich Umsatz und
                            Gewinn nur schätzen.
Zweites Beispiel: Thomson Reuters
                   Thomson Reuters:
                   55.000 Mitarbeiter,
              13,8 Milliarden Dollar Umsatz
Drittes Beispiel: The Economist
Das bekannte Print-Magazin ist nur ein Teil des finanziell erfolgreichen
Unternehmens. Ein zweiter, kontinuierlich gewachsener Bereich ist die
„Economist Intelligence Unit“ - eine Analyse- und Beratungsfirma.




                 Circulation has risen from around 30,000 in 1960 it to near 1 million by 2000 and by 2012 to about 1.5 million. (Wikipedia)




                                                http://en.wikipedia.org/wiki/The_Economist_Group
So neu und unerprobt ist das Modell nicht...
... völlig offen ist die Frage, wie und ob sich dieses Prinzip
    „vertrauenswürdiger Daten-und Nachrichtenquellen“
   auf andere Themen, andere Medien und andere Länder
                        übertragen lässt.
EIN BLICK IN DIE (NAHE) ZUKUNFT   Link: http://www.youtube.com/watch?v=AiVKfNeRbPQ




                                                          _Source: Visual.ly, 2011
EIN BLICK IN DIE (NAHE) ZUKUNFT   Link: http://www.youtube.com/watch?v=AiVKfNeRbPQ




                                                          _Source: Visual.ly, 2011
EIN BLICK IN DIE (NAHE) ZUKUNFT   Link: http://www.youtube.com/watch?v=AiVKfNeRbPQ




                                                          _Source: Visual.ly, 2011
Ausserdem:
 Daten lassen sich für alles Mögliche nutzen.

Die Kehrseite der Aufmerksamkeits-Ökonomie:
Der oft intransparente Umgang mit Nutzerdaten.
Quelle: http://mattmckeon.com/facebook-privacy/
Quelle: http://mattmckeon.com/facebook-privacy/
Quelle: http://mattmckeon.com/facebook-privacy/
Quelle: http://mattmckeon.com/facebook-privacy/
Gewaltiger Aufwand, enorme Datensammlung -
         für was?



        Zitat:
        On average, Facebook earned $1.21 on each of its
        users this last quarter. I'd love to be able to pay them
        $10/yr and have them work for me instead
        of for [insert best-fit advertiser here].

        Nat Torkington, Four Short Links, O‘Reilly Radar
        (27.04.2012)
        http://radar.oreilly.com/2012/04/four-short-links-27-april-2012.html




http://techcrunch.com/2012/04/23/facebooks-amended-s-1-500-million-mobile-users-paid-300m-cash-23-million-shares-for-instagram/
http://www.reclaimprivacy.org/
Link: http://www.nytimes.com/interactive/business/buy-rent-calculator.html




Gegenbeispiel: Service ohne Datensammlung
JOURNALISTEN, PROGRAMMIERER, GRAFIKDESIGNER




   #DDJ
TWITTER-HASHTAG FÜR „DATA-DRIVEN JOURNALISM“


              COME JOIN US.
NOCH VIEL ARBEIT...

DISKUSSION?

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From Attention to Trust: Perspektiven durch Datenjournalismus

  • 1. 05. Mai 2012 FROM ATTENTION TO TRUST EIN OPTIMISTISCHER ZUKUNFTSPLAN FÜR DATEN UND JOURNALISMUS RE:PUBLICA 2012 • BERLIN MIRKO LORENZ
  • 2. Das hier: Auf der Re:Publica 2012 in Berlin gehaltene Präsentation zum Thema „Daten- Journalismus“ und neuen, denkbaren Ertragsmodellen für Medien. Ziel ist es, eine mögliche Perspektive für den Journalismus aufzuzeigen. Die Präsentation wurde mit zusätzlichen Kommentaren und Links zu den jeweiligen Quellen und Beispielen versehen, um die Verständlichkeit zu gewährleisten. Die Präsentation von Anna-Lena Krampe „Wege in den Datenjournalismus“ wurde gesondert hochgeladen.
  • 3. TEIL 1: TEIL 2: MEHR DATEN, WIE ANFANGEN, OPEN DATA, WELCHE STUFEN, NEUE MODELLE? WAS LERNEN? MIRKO LORENZ ANNA-LENA KRAMPE
  • 4. KERNFRAGE: KÖNNTEN WIR MIT HILFE VON DATEN-JOURNALISMUS DIE BERICHTERSTATTUNG VERBESSERN UND NEUE MODELLE FÜR MEDIEN UND NUTZER ENTWICKELN?
  • 7. DISCLAIMER: THIS IS BETA CONTAINS FORWARD LOOKING STATEMENTS
  • 8. DISCLAIMER: THIS IS BETA CONTAINS FORWARD LOOKING STATEMENTS NEEDS WORK
  • 10. „Data-driven journalism“ ist ein Prozess, der aus Daten verständliche Beiträge macht. DEF: DATA-DRIVEN JOURNALISM = WORKFLOW Mirko Lorenz, 2010 (CC_BY)
  • 11. Link: New York Times
  • 13. DIE KOMPLEXEN, SCHWER VERSTÄNDLICHEN ZAHLEN INS VERHÄLTNIS SETZEN... Quelle: David McCandless Source: David McCandless, Information is Beautiful
  • 14. DATEN UND VISUALISIERUNG ALS „NEUE KAMERA“ AUF DIE WELT Quelle: David McCandless Quelle: Information is Beautiful, by David McCandless
  • 15. DATEN UND VISUALISIERUNG ALS „NEUE KAMERA“ AUF DIE WELT Quelle: David McCandless Quelle: Information is Beautiful, by David McCandless
  • 16. Daten und Visualisierungen liefern Antworten. Beispiel aus dem Jahr 1854. Text John Snow, Cholera Epidemie in London - Nachweis der Quelle über Fallmuster auf Karte.
  • 17. Daten und Visualisierungen liefern Antworten. Beispiel aus dem Jahr 1854. Text John Snow, Cholera Epidemie in London - Nachweis der Quelle über Fallmuster auf Karte.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 24. HINTERGRUND // VORSTELLUNG Mirko Lorenz - Journalist // Informations Architekt // Trainer
  • 25. HINTERGRUND // VORSTELLUNG Mirko Lorenz - Journalist // Informations Architekt // Trainer Beiträge zur Entwicklung „data-driven journalism“ 2010: - Organisation: EJC Datenjournalismus Konferenz in Amsterdam - Dokumentation: What is there to learn? - Entwicklung Trainingsunterlagen, Tools für Datenjournalismus 2011: - Seminare Datenjournalismus, Entwicklung Curriculum - Artikel: „Media companies as trusted data hubs“ (Nieman Lab) 2012: - Organisation: DDJ Unconference@SXSW - Entwicklung: Datawrapper: Open Source Tool für Visualisierungen
  • 26. Link zum Video: Amsterdam #ddj 2010: http://vimeo.com/14800572
  • 27. Link zu Artikel und PDF (85 Seiten) http://www.ejc.net/magazine/article/data-driven_journalism_this_is_only_the_start/
  • 28. - Link:„News organizations must become hubs of trusted data“
  • 29. 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
  • 32. DER BLICK NACH VORN... CHANCE DURCH DATENJOURNALISMUS = AUFBAU „VERTRAUENSWÜRDIGER“ ANGEBOTE
  • 33. Früher ‣ http://www.slideshare.net/jeffjarvis/new-business-models-for-news-presentation
  • 34. Früher Künftig Quelle: Jeff Jarvis Inhalte: Vom Produkt zum Service ‣ http://www.slideshare.net/jeffjarvis/new-business-models-for-news-presentation
  • 35. Bisher Künftig? Inhalte kostenlos Bezahlung nach Nutzwert Nutzerdaten Datenanalyse als Basis Aufmerksamkeit Schutz privater Daten Pageviews Starke Visualisierung Quantität der Inhalte Qualität der Information Werbung Individuelle Antworten Vertrauenswürdig
  • 36. Gibt es Medienunternehmen die mit Datendiensten Geld verdienen?
  • 37. Gibt es. Und damit kein Missverständnis aufkommt: Hier geht es allein um den Hinweis, das es wirtschaftlich tragfähige Modelle gibt - nicht um die Forderung, dass alle Daten kommerziell genutzt werden sollen. Und: Überraschend viele Journalisten kennen die Historie dieser Unternehmen gar nicht. Das zumindest sollte am Anfang stehen, oder? Und: Blanke Kopien solcher Modelle werden mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht funktionieren. Wir müssen uns für den Erhalt des Journalismus schon selbst etwas ausdenken.
  • 38. Bloomberg Link: Bloomberg Historie, Wikipedia englisch Bloomberg Terminal für Finanzdaten Ab 1.800 Dollar pro Monat ca. 300.000 Terminals installiert 7 Milliarden Dollar Umsatz 13.000 Mitarbeiter
  • 39. http://www.nytimes.com/2009/11/15/business/media/15bloom.html?pagewanted=all Einer der wenigen Artikel, die versuchen, das Geschäftsmodell genauer zu ergründen. Da Bloomberg L.P. als privates Unternehmen nicht (!) börsennotiert ist, lassen sich Umsatz und Gewinn nur schätzen.
  • 40. Zweites Beispiel: Thomson Reuters Thomson Reuters: 55.000 Mitarbeiter, 13,8 Milliarden Dollar Umsatz
  • 41. Drittes Beispiel: The Economist Das bekannte Print-Magazin ist nur ein Teil des finanziell erfolgreichen Unternehmens. Ein zweiter, kontinuierlich gewachsener Bereich ist die „Economist Intelligence Unit“ - eine Analyse- und Beratungsfirma. Circulation has risen from around 30,000 in 1960 it to near 1 million by 2000 and by 2012 to about 1.5 million. (Wikipedia) http://en.wikipedia.org/wiki/The_Economist_Group
  • 42. So neu und unerprobt ist das Modell nicht...
  • 43. ... völlig offen ist die Frage, wie und ob sich dieses Prinzip „vertrauenswürdiger Daten-und Nachrichtenquellen“ auf andere Themen, andere Medien und andere Länder übertragen lässt.
  • 44. EIN BLICK IN DIE (NAHE) ZUKUNFT Link: http://www.youtube.com/watch?v=AiVKfNeRbPQ _Source: Visual.ly, 2011
  • 45. EIN BLICK IN DIE (NAHE) ZUKUNFT Link: http://www.youtube.com/watch?v=AiVKfNeRbPQ _Source: Visual.ly, 2011
  • 46. EIN BLICK IN DIE (NAHE) ZUKUNFT Link: http://www.youtube.com/watch?v=AiVKfNeRbPQ _Source: Visual.ly, 2011
  • 47. Ausserdem: Daten lassen sich für alles Mögliche nutzen. Die Kehrseite der Aufmerksamkeits-Ökonomie: Der oft intransparente Umgang mit Nutzerdaten.
  • 52. Gewaltiger Aufwand, enorme Datensammlung - für was? Zitat: On average, Facebook earned $1.21 on each of its users this last quarter. I'd love to be able to pay them $10/yr and have them work for me instead of for [insert best-fit advertiser here]. Nat Torkington, Four Short Links, O‘Reilly Radar (27.04.2012) http://radar.oreilly.com/2012/04/four-short-links-27-april-2012.html http://techcrunch.com/2012/04/23/facebooks-amended-s-1-500-million-mobile-users-paid-300m-cash-23-million-shares-for-instagram/
  • 55. JOURNALISTEN, PROGRAMMIERER, GRAFIKDESIGNER #DDJ TWITTER-HASHTAG FÜR „DATA-DRIVEN JOURNALISM“ COME JOIN US.