Mit dem neuen Fokus auf Data Storytelling in der Data-Science-Welt, dem Verständnis von Data Science als Teamsport und großen Recherchen, die Datenjournalistinnen und -journalisten im vergangenen Jahrzehnt veröffentlicht haben – etwa die Panama Papers, die US-Wahlprognose 2016 oder der Airbnb-Effekt –, wächst das Interesse am Datenjournalismus spürbar.
Aber was genau ist das eigentlich – und wie wird man Datenjournalist? Dieser Blogbeitrag liefert Antworten und praktische Einblicke.
Tipp: Wenn du einen Kurs suchst, der dich mit Datenjournalismus in R vertraut macht, schau dir DataCamps Kurs Communicating with Data in the Tidyverse an.
Was ist Datenjournalismus?
Es gibt zahlreiche Definitionen – da fällt es schwer, den Überblick zu behalten. Manche setzen Datenjournalismus mit data-driven journalism (DDJ) gleich, andere sehen darin unterschiedliche Disziplinen. Du wirst viele Definitionen finden.
In diesem Artikel behandeln wir beides als dieselbe Disziplin.
Dann ist es doch einfach, oder? Eine Definition scheint gar nicht so schwer! Es ist Journalismus auf Basis von Daten.
Aber was genau bedeutet Journalismus – und was verstehen wir unter Daten?
Datenjournalismus wird allgemein definiert als „die neuen Möglichkeiten, die entstehen, wenn man den klassischen Nachrichteninstinkt und die Fähigkeit, eine fesselnde Geschichte zu erzählen, mit der schieren Menge und Vielfalt digitaler Informationen kombiniert“.
Diese Definition verdeckt jedoch leicht, dass es einen klaren Arbeitsablauf gibt: In diesem Sinne trifft die Definition von Mirko Lorenz den Kern besser, der die Disziplin als einen „Workflow beschreibt, bei dem Daten die Grundlage für Analyse, Visualisierung und – am wichtigsten – Storytelling sind“.
Oft wirst du auch den Begriff „CAR“ (Computer-Assisted Reporting) hören. Das war der erste organisierte, systematische Ansatz, Computer zur Datensammlung und -analyse für bessere Berichterstattung zu nutzen.
Wie wird man Datenjournalist?
Nachdem Kontext und Definition klar sind, stellt sich die Frage, was es braucht, um Datenjournalist zu werden. Der nächste Abschnitt zeigt dir, welche Schritte sinnvoll sind – inklusive einer konkreten Schritt-für-Schritt-Anleitung mit den besten Quellen.
Was braucht es, um Datenjournalist zu werden?
Vielleicht kennst du Zitate wie „Um ein guter Datenjournalist zu werden, hilft es, zunächst ein guter Journalist zu sein“ (Meredith Broussard) oder „Computer machen aus einem schlechten Reporter keinen guten. Sie machen gute Reporter besser“ (Elliott Jaspin). Doch was brauchst du am Ende wirklich?
Laut Scott Klein, Deputy Managing Editor bei ProPublica und Mitgründer von DocumentCloud, sollten Kandidaten drei Dinge mitbringen: 1. journalistische Fähigkeiten, 2. Design-Talent, 3. Coding-Kompetenz. Das klingt einfach – aber wie wichtig ist der Studienhintergrund? Und was genau steckt hinter „journalistischen Fähigkeiten“, „Design-Talent“ oder „Coding-Kompetenz“?
Zum ersten Punkt: Du denkst vielleicht, ein Journalismusstudium ist Pflicht. Scott Klein bestätigt, dass viele in seinem Team Journalismus studiert haben, aber es ist kein Muss. Es gibt Datenjournalistinnen und -journalisten mit Mathe- oder Informatikhintergrund.
Und das funktioniert gut – auch, weil „Journalismus für Mathe-Nerds, die die Welt verbessern wollen, hervorragend passt“, so Klein. Entscheidend ist: Der Bildungsweg ist zweitrangig, solange du die drei genannten Bereiche abdeckst.
Und umgekehrt gilt: Du kannst auch ohne technischen Background in den Datenjournalismus einsteigen.
Welchen Hintergrund du auch mitbringst: Richte deinen Lernplan darauf aus, dir diese drei Kernkompetenzen anzueignen.
Und die kommen nicht von allein. Leider gibt es nur wenige Unis oder Kurse, die alle drei Bereiche abdecken. Die meisten bestätigen: Vieles musst du dir selbst beibringen.
Du kannst ein MOOC belegen, etwa dieses oder diesen Big-Data-University-Kurs, oder Workshops externer Datenjournalistinnen und -journalisten besuchen. Das Angebot ist jedoch überschaubar – und oft teuer. Viele Trainings in Redaktionen entstehen aus der Zusammenarbeit von Daten- und Journalistenteams, über Support-Netzwerke, Data-Bootcamps usw.
Am Ende führt kein Weg am Selbststudium vorbei.
Und genau dafür brauchst du einen Lernplan mit klaren Schritten und passenden Ressourcen – ob für deinen Einstieg oder um dich als Datenjournalist kontinuierlich weiterzubilden.
Ein Schritt-für-Schritt-Plan für Datenjournalismus
Dieser Plan gibt dir erste Leitplanken. Passe ihn an deinen Hintergrund und deinen Lernstil an.
Die acht Schritte auf deinem Weg zum Datenjournalismus:
1. Baue dir eine breite Wissensbasis auf
Journalistinnen und Journalisten müssen sich ständig auf neue Themen einstellen. Datenjournalismus deckt dabei oft ein noch breiteres Spektrum ab – du solltest also eine große Bandbreite souverän bedienen können.
Der Schlüssel zu einer breiten Wissensbasis ist individuell und hängt von deinem Lernstil ab.
Ein guter Weg dorthin: viel lesen, zuhören, anschauen. Am wichtigsten ist jedoch deine Haltung. Neugier und der innere Antrieb, ständig Neues zu entdecken und zu lernen, bringen dich am weitesten.
Diese Wissensbasis umfasst nicht nur aktuelles Weltgeschehen, sondern auch quantitative Themen. Es reicht nicht, Politik zu verfolgen, wenn dir Statistik-Kenntnisse fehlen – sonst wird es schwer, politische Daten zu analysieren. Ein Rat, der in vielen Artikeln und von Datenredaktionen wiederkehrt: Belege Statistik-Kurse. Für den Einstieg eignen sich OpenIntro und die Kurse von DataCamp.
Verschaffe dir außerdem Hintergrund zur Disziplin selbst:
- Höre dir diesen spannenden Vortrag von Scott Klein zur Geschichte des Datenjournalismus an.
- Schau dir an, was Kolleginnen und Kollegen gemacht haben:
- Das Projekt zu Tierarten im Aussterben von Anna Flagg (ProPublica)
- Die gefährlichsten Jobs in den USA von Christopher Cannon, Alex McIntyre und Adam Pearce (Bloomberg)
- Die NSA Files Decoded von Ewen Macaskill, Gabriel Dance, Feilding Cage und Greg Chen (The Guardian)
- Visualisierung der Iraq War Logs von Jonathan Stray und Julian Burgess
2. Schreibe, schreibe, schreibe
Vielleicht wirkt dieser Schritt verzichtbar – ist er aber nicht. Gut zu schreiben lernt man nicht über Nacht. Es braucht Übung, um schnell und präzise zu schreiben und gleichzeitig Ton, Zielgruppe und Medium (Blog, Zeitung, …) zu treffen. Für Leserinnen und Leser zu schreiben – und nicht nur für dich selbst – ist eine Kompetenz für sich. Was dir leicht verständlich erscheint, muss es für andere noch lange nicht sein.
Nimm dir dafür Zeit. Zum Glück gibt es viele Online-Kurse zu diesem Thema:
- EdX bietet eine ganze Reihe an Kursen, z. B. „Journalism for Social Change“ oder „English for Journalists: Key Concepts“.
- Auch Coursera hat Journalismus-Kurse und sogar eine Spezialisierung für den Karrierestart.
- Sieh dir die Trainings von Mediabistro an.
Wenn du Live-Trainings bevorzugst, könnten die Masterclasses des Guardian spannend sein. Oder suche nach Kursen in deiner Nähe – viele Unis und Organisationen bieten Journalismus-Weiterbildungen an.
3. Lerne (einige) Programmiersprachen
Auch wenn du mit Tools wie Microsoft Excel viel erledigen kannst und Programmieren nicht zwingend nötig ist: Früh mit dem Coden anzufangen, zahlt sich aus.
Das Ziel ist hier nicht nur, Informationen zu sammeln, sondern sie überzeugend darzustellen.
Welche Sprache du lernst, hängt davon ab, wo du arbeiten möchtest und welche Daten/Geschichte du bearbeitest.
Manche Stellen verlangen eher Webentwicklung als Datenerhebung/-aufbereitung – und umgekehrt. Für den Start ist eine Basis in beidem sinnvoll. Vertiefe dann das, was dich mehr reizt – das beeinflusst auch, auf welche Jobs du dich bewirbst.
Daher sind JavaScript, CSS und HTML besonders gefragt – die Sprachen fürs Web. Schau dir die Journocode-Tutorials an.
Auch Kenntnisse in den Webframeworks Django (Python) und Ruby sind beliebt. Wenn du beides lernen willst, sind die Kurse von CodeSchool eine Option.
Außerdem sollten R/SAS/SPSS und Python auf deiner Liste stehen. Diese Sprachen unterscheiden sich von den oben genannten dadurch, dass sie für Datenanalyse und -modellierung ideal sind. Nützlich sind z. B. DataCamps Introduction to R und Introduction to Python for Data Science für Einsteiger. Für SAS-Training schau hier, für SPSS hier.
4. Verstehe den Datenjournalismus-Workflow
Den Workflow zu kennen und passende Tools parat zu haben, ist essenziell. Große Einstiegshürden gibt es nicht – die meisten Datenjournalistinnen und -journalisten sind sich jedoch einig: Mit Microsoft Excel solltest du umgehen können. Wenn dir Tabellenkalkulationen fremd sind, bau dir erst eine solide Excel-Basis auf.
Dann kannst du in den Workflow einsteigen.
Ähnlich wie in Data Science durchläufst du die Schritte Datensammlung, Datenaufbereitung, Analyse sowie Visualisierung und Berichterstattung.
Der Schwerpunkt liegt weniger auf dem Modellieren, sondern stärker auf den übrigen Schritten – mit besonderem Fokus auf Storytelling/Reporting.
Diese Ressourcen helfen beim Einstieg in Aufbereitung, Analyse, Visualisierung und Reporting:
- Edward Tuftes Bücher: Ideal, wenn du noch wenig Erfahrung mit der Präsentation von Daten und Informationen hast. Ebenfalls empfehlenswert: „The Functional Art“ von Alberto Cairo und „Information Dashboard Design“ von Stephen Few.
- „The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – But Some Don’t“ von Nate Silver: Pflichtlektüre für alle mit Interesse an Daten und Analyse.
- Es gibt zahlreiche Quellen speziell zur Datensammlung, -aufbereitung und -visualisierung mit Python und R.
5. Stelle dir deine Toolbox zusammen
Du brauchst die richtigen Werkzeuge für den oben beschriebenen Workflow. Zum Glück ist die Auswahl groß. Welche Tools du nutzt, hängt vom Kontext ab: Stellenausschreibungen zeigen, dass sich die Toolsets stark unterscheiden. Auch Thema und Daten der Geschichte beeinflussen die Wahl. Und natürlich deine persönlichen Präferenzen und Routine.
Hier zählt deine Haltung.
Du musst nicht jedes Tool beherrschen. Aber du solltest wissen, welches Tool dir für welche Geschichte welchen Mehrwert bietet.
Wichtig sind Lernbereitschaft und die Fähigkeit, neue Tools schnell aufzunehmen.
Im Folgenden findest du eine nicht vollständige, aber hilfreiche Übersicht entlang des Workflows – als Startpunkt.
Arbeitsumgebung einrichten. Das ist oft der erste Schritt. Wenn du programmierst, brauchst du einen guten Code-Editor. Workspace von DataCamp ist dafür ideal.
Daten beschaffen. Die Basis deines Workflows sind Daten. Erstens: dein Netzwerk. Quellen sind zentral – oft kommt die Geschichte zuerst, und du suchst dann die passenden Daten, um sie zu untermauern.
Zweitens: Open-Data-Plattformen. Es gibt viele – besonders nützlich sind die Seiten der Weltbank und der Vereinten Nationen, Data Portals und DataHub. Außerdem die Open-Data-Seite der US-Regierung, die Open Data der britischen Regierung und viele weitere staatliche Portale.
Mehr zum Nutzen von Open Data findest du in den Open Data Institute Courses und im E-Learning-Programm des European Data Portal.
Der Datablog des Guardian ist für Einsteigerinnen und Einsteiger spannend: Er liefert Daten, Kontext und Fragen rund um den Datenjournalismus-Prozess.
Datensätze werden auch über Mailinglisten wie die NICAR-Listserv oder in Foren geteilt.
Zusätzlich kannst du Daten per Web Scraping erheben. Dafür nutzt du Pakete/Bibliotheken von Sprachen wie Python und R – oder spezialisierte Tools, die kaum Programmierkenntnisse erfordern.
Du kannst Daten auch aus Datenbanken ziehen. SQL ist hier hilfreich. Konzentriere dich auf MySQL, PostgreSQL oder SQL Server. Tutorials findest du z. B. bei TutorialsPoint.
Du siehst: Ein starkes Netzwerk ist Gold wert. Darauf kommen wir noch zurück.
Wichtig: Beachte immer rechtliche Rahmenbedingungen. Prüfe Nutzungsrechte und Quellenangaben für jeden Datensatz. Wenn du benötigte Daten nicht erhältst, kannst du einen Freedom of Information (FOI)-Antrag stellen („Wobbing“), um Zugang zu behördlichen Informationen zu beantragen – etwa von Polizei, Schulen oder öffentlichen Museen.
Daten in die Arbeitsumgebung holen. Der einfachste Weg führt oft über Excel. Fortgeschrittene nutzen Bibliotheken/Packages der jeweiligen Programmiersprache. Du kannst Funktionen nutzen, um .csv-, .txt- und andere Dateien zu importieren; fürs Web Scraping gibt es in Python und R passende Libraries, z. B. scrapy oder rvest. Für PDF-Tabellen eignet sich Tabula. Für Webdaten auch import.io.
Daten aufbereiten. Beim Wrangling werden Daten bereinigt, transformiert und in Form gebracht. In Python nutzt du NumPy und Pandas, in R dplyr und tidyr. Als No-Code-/Low-Code-Tools sind OpenRefine (früher Google Refine), DataWrangler oder CSVKit verbreitet.
Daten analysieren. Hier kommen deine Statistik-Kenntnisse ins Spiel. Modelliere Daten in R oder Python, z. B. mit statsmodels oder statmod. Alternativ kannst du Tools wie DataRobot, Knime oder RapidMiner nutzen.
Daten visualisieren. Gefragt ist die Fähigkeit, Informationen überzeugend darzustellen – investiere hier genügend Zeit. Für wenig Code eignen sich Tableau oder QlikView, TileMill, infogr.am, Google Fusion oder QGIS und ArcGIS. Wenn du JavaScript, Python oder R beherrschst, sind D3.js, plotly, matplotlib oder ggplot gute Optionen.
Ergebnisse berichten. Baue Dashboards mit Tableau oder QlikView, erstelle Infografiken mit Adobe Illustrator, Adobe InDesign oder Adobe Photoshop oder dokumentiere Code und Visualisierungen in einem Notebook. Für Python gibt es das webbasierte Jupyter-Notebook. In R kannst du R Markdown nutzen.
6. Baue dir ein Netzwerk auf
Dein Netzwerk ist wichtig – für Inspiration, Feedback und Mentoring. So lernst du von den Besten.
Starte damit, zentrale Stimmen aus Datenjournalismus und Branche auf Twitter zu folgen:
Diese Liste ist nur ein Startpunkt.
Hinweis: Die im Text bereits genannten Personen sind hier nicht erneut aufgeführt.
Außerdem kannst du Gruppen auf Reddit oder LinkedIn beitreten, um up to date zu bleiben: Folge z. B. den Subreddits /r/theydidthemath oder /r/datasets – und sieh dir auch die Python- oder R-Subreddits an.
Besuche Meetups wie dieses und halte Ausschau nach Events/Konferenzen in deiner Region – etwa über Data Driven Journalism oder das European Journalism Center. Tritt auch der Knight-Mozilla Open News Community bei.
7. Bleib am Ball
Lernen hört nie auf. Es gibt immer mehr zu entdecken – ob beim Einstieg oder im Joballtag.
Du wirst kontinuierlich dazulernen.
Weitere Ressourcen:
Spannende Seiten folgen und entdecken. Lies Blogs wie FiveThirtyEight, TheUpshot (New York Times) oder den ProPublica Nerd Blog. Für Visualisierung: EagerEyes und FlowingData. Schau dir auch Blogs/Portfolios von Datenjournalistinnen und -journalisten oder Freelancern an, etwa Maarten Lambrechts, Alberto Lucas López oder John Burn-Murdoch.
Podcasts hören. Wenn du Podcasts magst, ist Data Stories Pflicht – ein großartiger Podcast über Datenvisualisierung. Hör dir unbedingt diese Folge mit Scott Klein über sein Team bei ProPublica an. Ebenfalls empfehlenswert: Partially Derivative und der Podcast von FiveThirtyEight.
Bücher lesen. Empfehlenswert ist unter vielen anderen dieses Buch von Claire Miller.
Weitere Trainingsmaterialien entdecken. Sieh dir diese Sammlung von Trainingsmaterialien an. Prüfe, ob du mit den Tools in deiner Toolbox wirklich sattelfest bist. Wenn nicht, plane Tutorials ein. Mehr R-Ressourcen hier und Python-Ressourcen hier.
Fang an, Datenjournalismus zu machen. Starte klein – mit einem eigenen Projekt. Nimm dir einen Datensatz vor und analysiere, visualisiere und berichte darüber. Projekte findest du bei Kaggle oder DrivenData. Der nächste Schritt: ein eigener Blog – wie die oben genannten. Das zeigt dein Können und wertet deinen Lebenslauf auf. Und deine Ergebnisse erreichen die Welt.
8. Leg los!
Wenn du die Schritte gegangen bist, willst du vielleicht direkt in den Job einsteigen.
Bei der Jobsuche helfen u. a. News Nerd Jobs, Indeed.com, die NICAR-Listserv, die Mediabistro Job Listings, LinkedIn und Journajobs.
Fazit
Der beste Rat von Maarten Lambrechts lautet: Fang einfach an – mach Datenjournalismus.
Außerdem noch ein paar Tipps:
Lass dich nicht entmutigen. Am Anfang wirst du auf Hürden stoßen – das ist normal. Dranbleiben lohnt sich: Lernen durch Tun braucht Zeit.
Hab keine Angst vor kleinen Brötchen. Nicht jede Redaktion hat bereits ein großes Datenteam. Das ist eine Chance für dich.
Nimm dir Zeit. Mit Erfahrung lernst du, welche Projekte sich lohnen. Manchmal ergibt sich aus Daten keine veröffentlichungsreife Geschichte. Nimm dir auch Zeit, dein Netzwerk auszubauen, von anderen zu lernen und Routine im gesamten Workflow zu sammeln.
