Den Daten auf der Spur

Praktische Arbeit gepaart mit mathematischem und technischem Verständnis

Der Trend zu niedrigeren Arbeitslosenzahlen setzt sich fort: Im Januar 2017 ist die Arbeitslosenquote mit 6,3 Prozent im Vergleich zum Vorjahreszeitraum (6,7 Prozent) um 0,4 Prozent gesunken. Stimmt das? Nein. Tatsächlich ist die Arbeitslosenquote um 0,4 Prozentpunkte gesunken. Für Datenjournalisten gehört solches Wissen zur mathematischen und statistischen Grundausstattung. Und das sind nur die Basics. Denn auch wenn man kein Programmierer oder IT-Experte sein muss, so erfordert die praktische Arbeit mit Daten doch so einiges an mathematischem und technischem Verständnis. Daten müssen recherchiert und zusammengetragen, gesäubert und analysiert werden, bevor sie zumeist in interaktiven Anwendungen visualisiert werden.

Was eine gute Daten-Story ausmacht

Die Entscheidung, aus einem Datensatz eine Story zu machen, basiert zunächst im Wesentlichen auf den gleichen Fragen, die auch am Anfang jeder sonstigen journalistischen Recherche stehen: Ist das Thema relevant und bringt es neue Erkenntnisse? Bietet das Ergebnis der (Daten-)Recherche den Leser_innen/Nutzer_innen einen Mehrwert an Information? Damit ein Projekt datenjournalistisch und nicht mit ‚herkömmlicher’ journalistischer Methodik aufbereitet wird, müssen allerdings noch weitere Kriterien gegeben sein. So sollte mit einer Datenvisualisierung auch der Anspruch verbunden sein, ein komplexes Thema besser verständlich zu machen, als es ein geschriebener Text könnte. Dazu muss die Frage beantwortet werden, ob eine solche Visualisierung eine neue Perspektive auf den Sachverhalt schaffen kann. Grafiken und interaktive Anwendungen fungieren im datenjournalistischen Storytelling nicht als Beiwerk, sondern als zentrales Erzählelement. Wenn feststeht, dass eine journalistische Frage am besten mit Hilfe von Daten beantwortet werden kann, folgt der nächste Schritt auf dem Weg zur Daten-Story: Die Datenrecherche und Datenbeschaffung.

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