Storytelling mit Open Data - Alexandra Kohler, Datenjournalistin 26. März 2020 - Forschungsstelle Digitale ...

Storytelling mit Open Data

 Alexandra Kohler, Datenjournalistin
 26. März 2020

Alexandra Kohler
• Datenjournalistin
 • 2015-2018 NZZ Storytelling / NZZ
 Visuals

 • Feb-Dez. 2019: SWI Swissinfo

 • Jan. 2020 bis jetzt: NZZ Visuals

• Dozentin
 • Politischer Datenjournalismus, IPZ

26.3.2020 Datenjournalismus | Alexandra Kohler

NZZ Visuals & NZZ Editorial Tech
Designer, Datenjournalistinnen, Videojournalisten, Programmierer

 Mission 
Aktualität und Hintergründe, visuell und datengetrieben vermittelt. Unsere
Mission: Als Teil der Redaktion fördern wir die Vielfalt der Erzählformen.

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Datenjournalismus bei der NZZ

• Aktualität • Langfristige Recherchen und
 • Aktuelle Ereignisse: datengetriebene grössere Projekte
 Geschichten • Z.B. Eidgenössische Wahlen 2019
 • Datengetriebene Geschichten in den • Z.B. US-Wahlen Nov. 2020
 Ressorts International, Inland,
 Wissenschaft, etc.
 • Datenrecherche, -aufbereitung,
 Ideen für visuelle Umsetzung, Ideen
 für Grafiken zusammen mit der
 Redaktion

26.3.2020 Datenjournalismus | Alexandra Kohler

Worüber wir sprechen werden
• Was ist Datenjournalismus? Was ist eine gute Geschichte?
• Coronavirus: Sternstunde des Datenjournalismus
• Wie wir jeden Tag an einem Artikel arbeiten
• Welche Probleme wir dabei haben
• Fragen?

26.3.2020 Datenjournalismus | Alexandra Kohler

Was ist Datenjournalismus?
Data-driven journalism, often shortened to ‘ddj’, is a term […], to describe
a journalistic process based on analyzing [...] large data sets for the purpose
of creating or elevating a news story.

What makes data journalism different to the rest of journalism? Perhaps it
is the new possibilities that open up when you combine the traditional
‘nose for news’ and ability to tell a compelling story, with the sheer scale
and range of digital information now available. (Data Journalism
Handbook, Introduction)

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Datengetriebener Journalismus #ddj I

 Wahlverhalten bei den US-Wahlen, auf Ebene der voting precincts
 https://www.nytimes.com/interactive/2018/07/25/upshot/precinct-map-highlights.html/ The Upshot, New York Times
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#ddj II

 Ausländer werden bei der Wohnungssuche diskriminiert
 https://www.hanna-und-ismail.de/ Spiegel, Bayrischer Rundfunk

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Was ist eine gute Datengeschichte?
1. Aktualitätsgetrieben
2. Datengetrieben
3. Erklärt einen komplexen Sachverhalt verständlich
4. Ist sorgfältig recherchiert und aufgearbeitet
5. Zeigt Zusammenhänge auf
6. Hat ansprechende, visuelle Elemente – muss aber nicht

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Grosse Bandbreite an Themen und Daten
• Klassische Themen: Wahlen und • Klassische Daten: Grosse
 Abstimmungen, Arbeitslosigkeit, Datenmengen in einem
 Migration, Asylzahlen, Spreadsheet
 Frauenquoten, Raten (Mordrate,
 Todesrate….)
 • Aber auch: Textdokumente,
 Tweets, Bilder auf Instagram,
• Aber auch: Klima, Wissenschaft, Emails etc.
 Sportthemen und
 feuilletonistische Themen

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Tools
 Grafik
Analyse / Grafik •R
• R / R Studio •Q
• Python • Für euch interessant: Datawrapper
• Excel
• QGIS
• D3
• Observable

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Coronavirus oder die Sternstunde des
Datenjournalismus

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Sars-CoV-2-Dashboards

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Die Schweiz lernt, was Open Data bedeutet
• Open Data wird gewünscht
• Offene Daten und vor allem
 schnelle offene Daten
• APIs
• Versäumnisse in der
 Digitalisierung werden offenbart

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Wie wir diesen Artikel aktuell halten
• https://www.nzz.ch/panorama/die-wichtigsten-
 grafiken-zum-coronavirus-ld.1542774
• Wir haben einen Artikel, der jeden Tag die
 wichtigsten Zahlen & Grafiken zu Corona zeigt
• Wir haben ein Skript geschrieben, mit dem wir die
 Daten der JHU abgreifen und aufbereiten
• Wir sind zu viert
• Wir müssen jeden Tag das Skript etwas
 umschreiben

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26.3.2020 Datenjournalismus | Alexandra Kohler

Welche Probleme dabei auftreten
• JHU-Datenstruktur ändert sich
• Es kommen neue Länder dazu
• Definitionen werden geändert
• Erfassungsmethodik wird geändert
• Darstellung: wie? (Karte? Balken? Ganz anders?)
• Es geht wahnsinnig schnell

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• Nur bei dieser Grafik:
 - Testingvorgehen in Hubei wurde
 geändert
 - Teils werden veraltete Zahlen
 gemeldet
 - Zahl der Genesenen stammt aus
 Medienberichten: ausweisen!
 - Und und und…

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Nicht nur Zahlen zeigen – einordnen!

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Macht der Visualisierung
• Als Datenjournalistin hat man viel
 Verantwortung
• Medieninteresse ist riesig
• Leute wollen Fakten und Zahlen

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Open Data Hackathon zum Coronavirus

 https://www.codevscovid19.org/

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Datenjournalismus: Zwei Wege zum Ziel

1. Von der Hypothese oder der 2. Von den Daten zur Geschichte
 Idee zu den Daten zur (Serendipidy)
 Geschichte
à In der Regel geht man diesen
Weg

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These oder Fragen generieren
• Thesen könnten sein
 • Die Gletscher schmelzen immer schneller
 • Es gibt immer mehr Unfälle mit Cars
 • Die älteren Teilnehmer des Zürich Marathons werden immer schneller
 • In den Alpendörfern altert die Gesellschaft am schnellsten
• Fragen könnten sein
 • Woher kommen die Ausländer in Zürich?
 • Wo schmelzen die Gletscher am schnellsten?
 • Wo altert die Schweizer Gesellschaft am meisten?
 • Wie migrieren Menschen innerhalb Europas?
 • Wie steht die Schweiz da in Sachen Frauenquote bei der Arbeit?
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Datenrecherche: Was gibt es für offene Daten?
• In der Schweiz (einige Beispiele)
 • Bundesamt für Statistik
 • Andere Bundesämter, z.B. Bafu
 • Kantonale Ämter
 • Städtische Ämter
• Weltweit oder EU:
 • WHO, WTO, IMF, Weltbank
 • Uno-Organisationen: Uno, FAO, UNHCR
 • Eurostat etc.
 • Think Tanks etc.
• Wissenschaftliche Publikationen
• Bei Wissenschaftlern / Experten nachfragen
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Datenaufbereitung, data cleaning mit R
• Daten analysieren (ordnen,
 Ausreisser finden usw) mit dplyr
 und tidyr (R-packages)
• Datensatz in die richtige Form
 bringen
• Datensätze zusammenführen
• Grafiken erstellen mit ggplot2
• Reproduzierbarkeit

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Die Story entwickeln
• Hauptaussage?
• Titel?
• Aufbau der Geschichte?
• Reportage, Analyse, Interview etc.?
• Was wollen wir visualisieren?
• Was lassen wir weg?
• Gibt es ein Followup?

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Visualisierung

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Fragen? Anmerkungen?

Danke für Ihre Aufmerksamkeit!
Kontakt:
Alexandra.kohler@nzz.ch
Twitter: @koa87

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