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Erschienen in:
2022 | OriginalPaper | Buchkapitel
11. Arbeitsweisen des Datenjournalismus
verfasst von : Tim Osing
Erschienen in: Digitaler Journalismus in der Praxis
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
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Zusammenfassung
Für den einen sind es fünf Cs, für die anderen drei Ds – letztlich beschreiben sie dasselbe: die Arbeitsschritte von Datenjournalisten*innen. Bradshaws (2018, S. 254) fünf Cs lauten „Compile“, „Clean“, „Context“, „Combine“ und „Communicate“. Weinacht & Spiller (Datenjournalismus in Deutschland. Eine explorative Untersuchung zu Rollenbildern von Datenjournalisten. Publizistik, 59(4):411–433, 2014, S. 418) haben die Datenerhebung, die Datenauswertung und die Datenaufbereitung als zentrale Arbeitsstufen festgestellt – drei Ds also. In beiden Fällen hat das vorangegangene Kap. 10 den ersten Arbeitsschritt betrachtet: die Recherche, bzw. Compile oder Datenerhebung.
Bei den weiteren Arbeitsweisen folgt dieses Buch Bradshaws Definition, da die Unterteilung in kleinere Schritte gerade für Einsteiger*innen in den Datenjournalismus sinnvoller erscheint. Nach der Recherche geht es also um „Clean“, das Säubern von Daten. Denn häufig liegen die Datensätze noch fehlerhaft oder unstrukturiert vor. Von strukturierten Daten spricht man, wenn ein Datensatz nach einem bestimmten Muster gleichmäßig aufgebaut ist und jeder Ausprägung gleichartige Eigenschaften zugewiesen sind (Haarkötter. Journalismus.Online. Das Handbuch zum Online-Journalismus. Herbert von Halem Verlag, Köln, 2019, S. 388).
Durch eine klare Struktur werden die Datensätze maschinell lesbar. Die Struktur richtet sich deshalb auch nach dem Programm, mit dem die Daten ausgewertet werden sollen. Verbreitet ist einfache Software wie Excel oder Google Tabellen, Profis nutzen SPSS oder R (Oswald 2019, S. 71; Weinacht und Spiller. Datenjournalismus in Deutschland. Eine explorative Untersuchung zu Rollenbildern von Datenjournalisten. Publizistik, 59(4):411–433, 2014, S. 418).