Markus Leiter: Ganz im Ernst: Data Driven Journalism is all about #Storytelling!

Eines gleich vorweg: Ich kann das Wort Datenjournalismus nicht leiden und bevorzuge den im Englischen gebräuchlichen Terminus Data Driven Journalism (DDJ). Auch wenn diese Korrektur auf den ersten Blick vielleicht nach besserwisserischer Pitzeligkeit eines notorischen Hippocrit aussieht, so steckt im Kompositum Daten-Journalismus doch schon ein fatales Grundmissverständnis der Materie, das sich leider auch durch so manche Debatte zum Thema zieht. Daten sind nämlich per se noch nicht Journalismus. Und werden es auch nie sein. (Freunde der gepflegten Wortkunst können beruhigt sein: Der Newsreader der Zukunft wird nicht Excel heißen!) Journalismus setzt immer auch eine spezifische Erzählform voraus!

Daten können den Ausgangspunkt für (journalistische) Erzählungen bilden. Das ist aber noch nichts Besonderes. Besonders wird es da, wo Daten dem Journalismus einen Drive (deshalb data driven… ;-) ) und einen Mehrwert verleihen. Etwa wenn er in Bereiche vordringt, die dem klassischen journalistischen Storytelling bislang verschlossen geblieben sind. Nehmen wir einmal an, ein Online-Magazin plant ein Themenspecial zum Thema “Gesundheitsbelastung durch Feinstaub“. Hier zeigen sich nun Relevanz und USP von DDJ sehr deutlich. (Auch wenn es peinlich ist, zitiere ich mich hier einmal selbst.)

Bei Themen wie Feinstaubbelastung wollen wir nicht nur mit einem globalen Mittelwert abgespeist werden, sondern v.a. wissen, wie es in unserer eigenen Umgebung diesbezüglich aussieht. Im klassischen, “für alle” produzierten Textjournalismus werden die Einzeldaten zu Gesamtdaten verwurstet und allenfalls noch einzelne Fallbeispiele herausgepickt. Der Rattenschwanz der Information (=LONG TAIL OF NEWS), in dem die für die Individuen relevante lokale bzw. sublokale Information steckt, geht in der Gesamtsumme aller Daten verloren und bleibt opak . Auf dem Prinzip der INTERAKTIVITÄTbasierende Datengrafiken hingegen machen es möglich, dass jeder User für sich genau die Information herausholt, die für ihn/sie aus bestimmten Gründen relevant ist.(Quelle:http://medienleiter.wordpress.com/2012/02/28/6-tipps-wie-ngos-data-driven-journalism-fur-sich-nutzen-konnen/)

Auf diese Weise kann Journalismus die Entwicklung digitaler Technologien mitvollziehen, die – Stichwort: Personalisierung – immer näher an unsere Lebenswelt heranrücken und nicht zuletzt auch an Informationsdienstleister neue Herausforderung stellen. DDJ bietet in diesem Sinne dem Journalismus die Möglichkeit, mit dem von Guardian-Chefredakteur Alan Rusbridger beschriebenen Wandel des Informationsökosystem, mit dem ein tief greifenderKulturwandel insgesamt einhergeht, auf Augenhöhe zu bleiben. In diesem Licht ist es auch nicht vermessen, DDJ als disruptive Technologie zu bezeichnen. Aber – und das ist der springende Punkt: als disruptive Erzähltechnologie und nicht nur als digitale Anwendung!

Nun ist die Medienbranche insgesamt träge, wenn es um immanente Veränderung und Innovation geht. (In einem völlig anderen Zusammenhang zum Thema Leistungsschutzrecht habe ich das hierexemplarisch darzulegen versucht.) Nicht, dass man sich mit neuen Mäntelchen nicht gerne schmücken möchte. Ganz im Gegenteil! Aber vielfach belässt man es bei Innovations-Dekoration und missachtet die eigentlich entscheidenden Aspekte des Wandels. Ich nenne zwei Beispiele: Als die erste Version des iPadim Sonnensystem Apple erstrahlte, wollte man das Licht des Innovativen auch gleich auf sich selbst umlenken und wähnte sich gleichsam als Hohepriester desApple-zentristischen Weltbildes. (Die damalige Aussage von Springer-Boss Matthias Döpfner, die Verleger dieser Welt müssten Gott für Steve Jobs und dasiPad danken, spricht Bände…) Und womit warteten große Verlage wie Axel Springer erstmal auf? Mit klassischen old-school-Zeitungsausgaben in klassischen Spaltenformaten. (Mittlerweile hat sich diesbezüglich doch einiges gebessert.) Ganz so , als die neueste Technologie ein im Netzzeitalter bereits völlig antiquiertes Informationsmodell wieder flott und zukunftsträchtig machen könnte. Dem war natürlich nicht so.

Auch im Bereich Social Media hat ein großer Teil der Branche – nach anfänglichem Hype! – durch Beharren auf das mittlerweile völlig überkommene eigene Gatekeeper-Selbstbild wesentliche Entwicklungen des digitalenKulturwandels bislang nicht bewältigen können. (Leistungsschutzrechte werden daran auch nichts ändern, sondern eher noch innovationsbremsende Wirkung zeitigen, was sie für die Verlage erst recht hoch gefährlich gemacht. Aber das ist ein anderes Thema) WikiLeaksGuttenPlag haben den Verlagen deutlich vorgeführt, dass sie im neuen digitalen Informationsökosystem auch nur Passagiere sind (und auch dabei nicht die Primi inter Pares). Die “Schwarmintelligenz“-Initative des Guardian rund um den britischen Spesenskandal hat aber gezeigt, dass auch klassische News-Unternehmen die neuen Herausforderungen meistern können.

Der Begriff Daten-SATZ birgt in sich schon den Imperativ des Erzählens. Wer dies nicht beherzigt, dem wird das Feld DDJ ewig verschlossen bleiben!

Ich bin deshalb auf die Beispiele iPad und Social Media etwas näher eingegangen, weil ich fürchte, dass bei DDJ Ähnliches passieren wird. Langsam aber sicher entsteht ein Hype. Datenjournalismus (auch wenn ich das Wort nicht mag) ist zwar noch nicht in aller, aber in vieler Munde. Wieder wollen viele als innovativ gelten und denken doch hauptsächlich in Deko- und PR-Kategorien. Das Innovationsimage, das digitalen Technologien anhaftet, will man auf sich selbst umlenken. Im irrigen Glauben, dass ein bisschen Spielen mit Daten und Programmen schon DDJ ergibt. So diskutiert man dann vornehmlich über coole Tools anstatt über

S T O R Y T E L L I N G!

Der Leiter der Interactives Abteilung der New York Times, Aron Pilhofer, hat im Jahr 2010 beim scoopcamp (die beste Branchenveranstaltung im Bereich digitaler Journalismus überhaupt!) folgende Punkte genannt, die für guten DDJ entscheidend sind:

  • Daten sind der Beginn journalistischer Erzählungen, nicht ihr Ende
  • Man muss als Journalist die Daten erst selbst verstehen, bevor man daran gehen kann, sie zu veröffentlichen
  • Journalistische Accuracy muss Hand in Hand gehen mit Daten-Accuracy. Letztlich, so Pilhofer, trägt der Journalist und Herausgeber die Verantwortung für das, was er publiziert.
  • Die Daten müssen bei Datenjournalismus von vornherein in ein übergeordnetes narratives Konzept eingebaut sein.
  • Bei der Daten-Auswahl ist Fokussierung auf das Wesentliche geboten: Only publish figures that tell the story! Alles, was darüber hinausgeht (komplexe Tabellen, Listen etc.), ist lt. Pilhofer “Data-Porn”
  • Die wirklich wichtigen Informationen sollten dann visualisiert und interaktiv gemacht werden. Aufgabe der Visualisierungen: “Tell me the story!”
  • Best Practice Beispiel der NYT: Vertonung von Sekundenabständen beim Alpin-Skirennen

Haben Sie es bemerkt? In allen Punkten steht bei Pilhofer der Storytelling-Gedanke im Zentrum! Und das vermisse ich bei den hiesigen Debatten vielfach. (Nicht bei allen, aber im Bereich vieler Entscheider. Das Fatale ist ja – und das betrifft nicht nur diese Debatte -, dass es einen Mediendiskurs der zwei Geschwindigkeiten gibt. Auf der einen Seite Portale wie medialdigital.de von Ulrike Langer oder datenjournalist.de von Lorenz Matzat, wo Entwicklungen wie DDJ wirklich als disruptive Technologien behandelt werden, auf der anderen Seite das PR-Denken älterer Herrschaften in Holzmedienverlagen, welche das Internet in vielerlei Hinsicht unterschätzen.) Auch das als Mutter des modernen (hyperlokalen) DDJ geltende US-Portal everyblock.com ist darauf ausgerichtet, (auf Häuserblockebene) den Menschen vor Ort die Geschichten ihrer Lebenswelt zu erzählen. Auf Schnickschnack und “Data Porn” wird verzichtet.

Warum ist das so wichtig? Wenn man den Storytelling-Gedanken und die zu erzählende Geschichten nicht in den Vordergrund seines Tuns stellt, kann es leicht passieren, dass man entweder mit Tabellen-Inhalten aufwartet, die nichtssagend sind, oder die Geschichten in den Daten verkennt oder mit Stories aufwartet, die für kaum jemanden Relevanz haben. (Wenn mich etwas nicht interessiert, schaue ich es mir nicht an, wurscht wie innovativ das daherzukommen vermeint.) Wenn man aber den Storytelling-Gedanken in den Vordergrund stellt, erschließt sich einem das Feld DDJ auf ganz natürliche Weise – ohne zwanghafte wir-machen-jetzt-auf-DDJ-weil-dann-halten-uns-alle-für-cool-Attitüde. Ich gebe gern ein Beispiel, das ich auch schon in meinem Blogpost über das Visualisierungstool Gephi genannt habe: Bei den seit einiger Zeit täglichen Enthüllungen diverser österreichischer Korruptionsfälle, verliert mittlerweile so ziemlich jeder den Überblick. Bei systemischer Korruption werden Beziehungsgeflechte und Strukturen nun mal sehr schnell verschachtelt und komplex. Das haben im jüngsten (übrigens sehr guten) Club2 zum Thema auch die führenden Aufdeckungsjournalisten des Landes rund um Florian Klenk & Co eingeräumt. Hier könnte Datenvisualisierung – als Ergänzung zu den klassischen journalistischen Erzählformen – mit interaktiven Features wirklich Großartiges leisten! Etwa so: Grobe Übersicht auf einen Blick und je tiefer man sich als User in das Interactive hineinwühlt, desto detaillierter werden Information und Strukturen. Freilich müssen die Infos, die – ich formuliere es mal mit dem everyblock.com-Gründer und DDJ-Pionier Adrian Holovaty – in BLOB-Form vorliegen, erst noch maschinenverarbeitbar aufbereitet werden. Auch bei dieser Aufgabe kanneveryblock.com als nachahmenswertes Vorbild dienen. Weil: auch bei diesem Prozess ist schon Storytelling-Kompetenz gefragt, da ich ja schon vorab genau wissen muss, was ich am Ende erzählen will und wie ich es erzählen will! Ein schlechtes Storyboard wird auch durch noch so coole Technologie nicht mehr besser!

Da ich diesen Text auch für die Blogparade anlässlich des Exploring 2020-Datenjournalismus-Workshops (mit Lorenz Matzat) heute Abend in Wien schreibe (ich freue mich schon sehr darauf!), beantworte ich natürlich auch gerne noch die gestellten Fragen in Kurzform. Wenn man obigen Text gelesen hat, wird man unschwer erraten können, dass ich das auch mit etwas Unbehagen tue, da die einzelnen Fragen v.a. auf Technologien und Tools abzielen und Storytelling-Aspekte kaum in Betracht ziehen. (Warum ich das für gefährlich halte, habe ich ausführlich dargetan):

Wir hätten von Euch gerne gewusst, wie sich das im Jahr 2020 für einen Anwender anfült, was Ihr Euch von Online-Medien wünscht bzw. was Ihr braucht, um selbst Datenjournalismus zu betreiben.

  • Auf welchen Geräten werden Ergebnisse datenjournalistischer Arbeit in Zukunft hauptsächlich genutzt? Auf allen Geräten, wo Journalismus genutzt wird. Die Bedeutung von DDJ ist nicht plattformabhängig sondern ein Ergebnis des digitalen Kulturwandels und des sich wandelnden “Informationsökosystems“ (Alan Rusbridger).
  • Wie intensiv wird die Interaktion mit Produkten des Datenjournalismus (Visualisierungen etc. ) stattfinden? DDJ wird sich neben anderen Erzählformaten des Journalismus etablieren und in derselben Weise wie diese genutzt werden. Das wird wohl noch einige Zeit dauern. DDJ wird ähnlich wie Social Media die klassischen Hype-Zyklen durchlaufen und dann selbstverständlich werden, vorausgesetzt, die Medienbranche hat sich bis dahin nicht durch Überheblichkeit und Innovationsverweigerung nicht schon selbst abgeschafft.
  • Welche Datenquellen sollten erschlossen werden und welche würdet Ihr besonders intensiv nutzen. Aktuell nutze ich div. OpenData-Kataloge, NGO’s haben sicher auch einiges zu bieten. Aber auch klassischer (BLOB-)Textjournalismus wird visualisiert werden, wenn es die Komplexität sinnvoll erscheinen lässt. Man muss halt immer Wege finde, die darzustellende Information maschinenlesbar zu verarbeiten.
  • Bleibt Datenjournalismus einigen wenigen vorbehalten oder werden sich immer mehr Menschen diese Fähigkeiten aneignen? Nein, bestimmt nicht. OpenData-Kataloge wie das entsprechende Portal der Stadt Wien sind einfach zu handeln, auch Tools wie der Google Public Data Explorer lassen sich ganz easy in Blogs integrieren. Viele Menschen nutzen das schon schon, und es werden immer mehr.
  • Welche Tools und Anwendungen werden das Erzählen der Geschichten aus dem Datenwald in Zukunft unterstützen? Ich nenne nur drei Beispiele: Google Public Data Explorer (http://www.google.com/publicdata/directory) habe ich genannt, sehr empfehlenswert finde ich auch das von Mirko Lorenz entwickelte Tool Datawrapper (http://datawrapper.de/ ), das ebenfalls im Text genannte (komplexe) Programm Gephi (http://gephi.org/ ) für Netzwerkvisualisierungen finde ich auch superspannend. Aber am wichtigsten ist und bleibt immer die Kreativität und die Lust anderen mit seiner Geschichte etwas zu erzählen!

 

Dieser Beitrag zur Geschichten aus dem Datenwald-Blogparade erschien ursprünglich auf Markus Leiters Blog medienleiter.


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