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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

CRISP-DM - Ein Konzept für die journalistische Datenanalyse?

verfasst von : Anna Behrend

Erschienen in: Statistische Datenanalyse im Journalismus

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Das folgende Kapitel behandelt die Frage, inwiefern sich Methoden des industriellen Data Mining sinnvoll auf Arbeitsabläufe im Datenjournalismus übertragen lassen. Der Data-Mining-Standardprozess „CRISP-DM“ weist viele Gemeinsamkeiten mit für den Datenjournalismus typischen Arbeitsschritten auf. Ein wesentlicher Unterschied besteht jedoch in der Wahl der Analysemethoden: Im Datenjournalismus sind diese in der Regel wesentlich simpler als im Data Mining. Das zeigen sowohl die Literatur als auch Experteninterviews zum Thema. Eine starre Datenjournalismus-Leitlinie im Stil von „CRISP-DM“ sehen die meisten befragten Experten kritisch. Dafür sind die Projekte und Arbeitsabläufe zu divers. Damit ein inhaltlich richtiges und relevantes Endprodukt entsteht, wird zusätzlich vom Datenjournalisten viel eigenes Einschätzungsvermögen und Fachwissen verlangt, welches er in seiner Ausbildung – vielleicht mit Hilfe einer Leitlinie – erlernt und verinnerlicht hat.

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Metadaten
Titel
CRISP-DM - Ein Konzept für die journalistische Datenanalyse?
verfasst von
Anna Behrend
Copyright-Jahr
2022
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-64693-9_2