Datenjournalismus

Datenjournalismus unterscheidet sich von anderen Genres insbesondere durch die Fokussierung auf die übersichtliche Aufbereitung großer Datenmengen ("Big Data") und die Nachvollziehbarkeit der darauf basierenden Aussagen in der journalistischen Berichterstattung. Datenjournalismus kann komplexe Sachverhalte veranschaulichen, interessante Zusammenhänge aufzeigen und die Berichterstattung analytisch vertiefen.

Das Genre ist in den letzten Jahren immer bedeutender geworden und inzwischen im journalistischen Mainstream angekommen. Maßgeblich hat dies damit zu tun, dass der Datenjournalismus die durch die Digitalisierung und Vernetzung entstandene Datenmenge strukturieren kann. Er ist Teil der veränderten Möglichkeiten im Journalismus und steht auch für neue Anforderungen an diesen Beruf.

Datenjournalismus steht in einer langen Tradition journalistischer Ansätze, bei der Recherche und Argumentation hinsichtlich der methodischen Exaktheit die Nähe zur Wissenschaft gesucht haben. Das Credo lautet: Lediglich Fakten sollen die Argumentation leiten, die in der Berichterstattung mit den Quellen offengelegt werden und dadurch nachvollziehbar sind.

Beim Datenjournalismus werden vorhandene Datensätze bzw. Daten aus unterschiedlichen Quellen über Computerprogramme zusammengeführt und maschinell ausgewertet – oder auch manuell von Journalisten gesucht, bewertet und zusammengeführt. Datenjournalistische Artikel enthalten Abbildungen und Tabellen, die die Berichterstattung teilweise aus ganz unterschiedlichen Perspektiven illustrieren.

Die automatisierteste Form des Datenjournalismus ist das wobbing, die Anwendung programmierter Recherchetools für Echtzeitdaten. Eingesetzt wurden sie beispielsweise bei der Auswertung der Kommunikation über die Twitter-Accounts der Kandidaten zu den US-Kongresswahlen von 2010 durch die New York Times. Weitere Recherchetechniken des Datenjournalismus sind Data Scraping, bei dem Informationen aus Websites im Internet automatisch ausgelesen werden, und Crowdsourcing, bei dem die Rezipienten aufgerufen werden, die ihnen vorliegenden Informationen, zum Beispiel zu regional differierenden Benzinpreisen, der Redaktion zuzuschicken.

Organisatorisch steht Datenjournalismus jedoch auch für die Integration von Grafikern und Programmierern in das journalistische Team. In Deutschland werden viele datenjournalistische Projekte nicht in den Redaktionen selbst, sondern von Agenturen wie OpenDataCity für die Online-Seiten traditionsreicher Printmedien wie "Die Zeit" und "Der Spiegel" realisiert.

Erwartet wird, dass der Datenjournalismus nicht nur innovative Ideen für die journalistische Recherche und die Aufbereitung von Themen beisteuert, sondern auf ihm beruhende Angebote sich auch zu ertragreichen neuen Geschäftsmodellen für Medienunternehmen entwickeln lassen. Die Vision ist, dass Medienunternehmen mit datenjournalistischen Informationsservices einen Ersatz für den weggebrochenen Anzeigenmarkt entwickeln und den seriösen, immer schon teuren und tatsächlich sich noch nie selbsttragenden investigativen Journalismus damit weiterhin querfinanzieren können.

Quellen:
- Indira Dupuis: Data Journalism, in: Deutscher Fachjournalisten-Verband (Hg.): Journalistische Genres, S. 139-152.

 


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