Transparenz oder Konfusion? Methodik und empirische Basis des Datenjournalismus in der Medizin

Das Gesundheitswesen ist ein soziales System mit Universalzugriff: Von der Geburt bis zum Lebensende interagiert jeder Bürger mit ihm. Kostendruck und Qualitätsmängel drängen die Frage auf: Wie gut arbeitet das System, wie sicher ist es, wird es der Verantwortung guten Wirtschaftens angesichts seiner öffentlichen Finanzierung gerecht? Datenjournalismus bietet hier den wohl vielversprechendsten Rechercheansatz, aber auch – wegen der herausragenden Bedeutung des Systems und seiner immensen Lebenswelt-Relevanz – ein ideales Betätigungsfeld zu seiner Profilierung. Wir zeigen die Divergenz und Pluralität der datenjournalistischen Traditionen, vom „Precision Journalism“ Philip E. Meyers als angewandter Sozialforschung bis hin zur Datenlese und Visualisierungskunst gegenwärtiger „Programmer Journalists“. Anhand einer eigenen Fallstudie zur Lebertransplantation in Deutschland legen wir dar, dass bei allem Enthusiasmus auch Risiken und Unzulänglichkeiten der datenjournalistischen Methode ins Gewicht fallen: nämlich insbesondere dann, wenn die primären Datenquellen, hier offizielle Transplantationsdaten, unzuverlässig sind. In diesem Falle zeigt sich, dass „klassischer“ politischer Druck von Nöten ist, um die Akteure im Gesundheitswesen zur Verantwortungsübernahme zu bewegen und Rechenschaft und Transparenz einzufordern.