Mittwoch 12 April 11:00 bis 17:00
Onlineworkshop
Selten waren Zahlen und Statistiken im Journalismus so präsent – und auch nach der datenlastigen Corona-Pandemie hält der Trend an: Aktuell sind es nicht mehr Inzidenzzahlen, sondern Energiepreise und Speicherfüllstände, die von diversen Online-Medien visuell aufbereitet und berichtet werden. Tolle Beispiele für den Vormarsch des Datenjournalismus. Oder doch nicht?
Obwohl der Datenjournalismus mittlerweile in den meisten Redaktionen angekommen ist, hat er immer wieder mit den gleichen Problemen zu kämpfen: Zu wenige, intransparente, schlecht formatierte, nicht lizensierte oder verzerrte Daten. Ein kurzer Vortrag gibt einen Einblick in die Welt des Datenjournalismus und seine aktuellen Herausforderungen.
Anschließend wollen in die praktische Arbeit einsteigen und uns anschauen, mit welchen Daten man journalistisch arbeiten kann, wie man sie aufbereitet, eine Geschichte findet und visualisiert. Dazu verwenden wir Online-Tools wie Google Colaboratory, Google Sheets oder Datawrapper. Wir werden uns verschiedene Beispiel-Datensätze Schritt für Schritt anschauen.
Wer noch tiefer einsteigen möchte, hat am Schluss die Chance dazu: Gemeinsam probieren wir aus, wie die Programmiersprache Python uns bei den einzelnen Schritten helfen kann. Das Coden mit Daten ist gar nicht so schwer – kann aber die Arbeit enorm erleichtern.
Teilnahmevoraussetzungen
Um bei diesem Workshop aktiv mitmachen zu können, sollten Teilnehmer*innen einen Computer, gutes Internet, eine Kamera und ein Headset haben.
Teilnehmer*innen sollten nach Möglichkeit zudem ein Google-Konto haben, sodass Funktionen wie Google Sheets und Google Colaboratory genutzt werden können. Ein entsprechendes Konto kann in wenigen Minuten erstellt werden: Link Google Colaboratory
Darüber hinaus sind erste Programmiererfahrungen mit Python oder R und Grundlagen der Datenverarbeitung hilfreich – aber keine Voraussetzung.
Lernziele
- Datenquellen für journalistische Recherchen kennenlernen
- Daten visualisieren und (Online-)Grafiken bauen
- Daten auswerten und ersten Programmcode schreiben
Dozent*in
Isabel Lerch