FACHKONFERENZ NETZWERK RECHERCHE 2012
AUFBAU VON TRAINING FÜR DATENJOURNALISMUS +STRATEGIEN FÜR REDAKTIONEN
WACHT AUF,WENN IHR JOURNALISTEN SEID.
FACHKONFERENZ NETZWERK RECHERCHE 2012
AUFBAU VON TRAINING FÜR DATENJOURNALISMUS +STRATEGIEN FÜR REDAKTIONEN
MIRKO LORENZ, HAMBURG, 25. MÄRZ 2012
WACHT AUF,WENN IHR JOURNALISTEN SEID.
@MIRKOLORENZ
JOURNALIST / INFORMATIONSARCHITEKT / TRAINER
INHALT - WAS BISHER GESCHAH- TRAININGSKONZEPTE- BARRIEREN & PERSPEKTIVEN
ARBEITSZIEL:AUFBAU EINES STRUKTURIERTEN TRAININGSANGEBOTS FÜRDATA-DRIVEN JOURNALISM
WAS BISHER GESCHAH...
Einer der ersten Artikel über „data-driven reporting“
Einer der ersten Artikel über „data-driven reporting“
„data-driven reporting should become second nature to journalists“
Einer der ersten Artikel über „data-driven reporting“
TRAININGSANGEBOTE AUFBAUEN - SCHRITTE BISHER2009: ERSTE IDEEN FÜR #DDJ SYLLABUS2010: WARTEN AUF FINANZIERUNGSZUSAGE #FAIL DDJ ROUNDTABLE IN AMSTERDAM2011: ABZV: UNTERSTÜTZUNG FÜR PROJEKT #WIN ERSTE SEMINARE (WOCHE/TAGE)2012: DATAWRAPPER LAUNCH (TOOL FÜR VISUALISIERUNG) UNCONFERENCE SXSW MIT NPR, TEXAS TRIBUNE COMING UP: DATASTORY: WEBSITE MIT TUTORIALS AUFBAU VON DATEN TEAMS DATEN ALS FINANZIERUNGSQUELLE FÜR MEDIEN
#DDJ TRAINING: WAS SOLLTEN
JOURNALISTEN KÖNNEN?
DEF:DATA-DRIVEN JOURNALISM= WORKFLOW
Mirko Lorenz, 2010 (CC-BY)
Stark vereinfacht: Die Transformation von Daten in relevante Beiträge.
NOT NEW, BUT DIFFERENT: CAR* ---> DDJ: VERÄNDERUNG: VOM SPEZIALISTEN-WISSEN WENIGER ZUM RÜSTZEUG/WERKZEUGKASTEN FÜR (FAST) ALLE JOURNALISTEN
* CAR = COMPUTER-ASSISTED REPORTING, TRACING BACK 1969.SEE: PHILIPP MEYERS: PRECISION JOURNALISM
Essential skills
I would like to see some sort of survey course that encompasses both theoretical and practical skills. This may seem a tall order, but I think it’s doable. I believe every journalism student in this era should be exposed to:
1 Basic math – be able to complete this test from UNC’s Phil Meyer
2 Understanding when to use absolute numbers or percents, know why per capita values are important and how to calculate them
3 Learning what kind of data sets are available, esp. from govt
4 The fact that unstructured text can be broken down into components to create numbers
5 The fact that Web scraping exists – even if they don’t know how, they can probably find someone who can
6 The fact that Access and SQL exists, what each of those can do that Excel can’t, or why they make life easier
7 How to add numbers and text together in a spreadsheet program
8 Examples of computer-assisted reporting-based stories and data-driven applications
Advanced:
I would suggest a multi-course sequence for those who truly want to specialize in this field:
1 One course focused on the above, but knowing how to actually do it, not just be aware it exists. Use tools like OutWit Hub to simplify scraping process. There are ways to do programming-like tasks without actually knowing programming. This would include understanding APIs and how to use them. Also start talking about all tools that exist, and the best way to start doing self-teaching. Where do you find good tutorials/blogs, how do you find the discipline? Because in reality, even a full data sequence isn’t going to teach you everything you need to know, but will help you figure out what you need to know, and how to get up to speed quickly and accurately with new tools as they emerge.
2 One course that is mainly focused on meeting stories with deadlines, both daily and long-term and integrating these concepts into them. Data shouldn’t operate in a bubble. In the Medill program, this could be an additional requirement for those in the downtown newsroom. This could replace “alternative story forms” or maybe even one of the video requirements.
3 One advanced course that moves into introduction to programming and data-driven apps. I would recommend Python, and then a transition to Django. (Yes, Aron Pilhofer, Ruby and Rails would also be fine.) I say Python because it made the most sense to me, and you could also use the excellent Head First Programming book as a key reference point. While it uses Python, what it’s really teaching is programming, and once you understand that structure, changing languages or frameworks will become simpler.
Text
http://michelleminkoff.com/2010/03/24/bringing-data-journalism-into-curricula/
WIE KÖNNTE EIN CURRICULUM AUSSEHEN?
Text
http://michelleminkoff.com/2010/03/24/bringing-data-journalism-into-curricula/
„This may seem a tall order, but I think it’s doable. I believe every journalism student in this era should be exposed to this“.
- Michelle Minkoff
#DDJ
3 STUFEN(1) DATEN ALS BASIS FÜR BERICHTE(2) INTERAKTIVE SPECIALS(3) DATEN-APPS/BIG DATA
ERSTE STUFE:BRINGING DATA INTO STORY(AUS DATEN GESCHICHTEN MACHEN)
ALWAYS ASK: COMPARED TO WHAT?
(1) DATEN ALS BASIS FÜR BERICHTE
Edward Tufte: To be truthful and revealing, data graphics must bear on the question at the heart of quantitative thinking:
“Compared to what?, from: The Visual Display of Quantitative Information
Die beste/hilfreichste/einfachste Frage zum Start: Compared to what?
Edward Tufte: To be truthful and revealing, data graphics must bear on the question at the heart of quantitative thinking:
“Compared to what?, from: The Visual Display of Quantitative Information
Quelle: New York Times
KLARER VORTEIL: EIN LÄNGERES GEDÄCHTNIS HABEN
Einfache Grafik,deutlich mehr Klarheit.
Mit einfachen Balken wird hier der Unterschied zwischen Prognosen/Versprechen und der Realität verdeutlicht.
Mit solchen leicht nutzbaren Mitteln können Journalisten Fakten sichtbar machen, die alle anderen längst aus dem Blick verloren haben...
MANCHMAL MUSS MAN (NUR) DIE ZAHLEN SAMMELN
http://www.heise.de/newsticker/meldung/Umsatzsteigerung-und-Gewinnrueckgang-bei-Amazon-1285944.html
MANCHMAL MUSS MAN (NUR) DIE ZAHLEN SAMMELN
http://www.heise.de/newsticker/meldung/Umsatzsteigerung-und-Gewinnrueckgang-bei-Amazon-1285944.html
Quote:Data-driven interactives are windows into reality created by scraping real information, not versions of the truth created by ideology. They're the stories of thousands of people, read from the footprints left behind in the digital ether, told in ways that can only now be divulged with the tools of software and computers.
(2) INTERAKTIVE SPECIALS
David Johnson: „Data-Driven Investigative Journalism: No Laughing Matter“, PBS Mediashift, 29.02.2012
ZWEITE STUFE:DATEN SPECIALSKONTEXT, FOKUS UND AHA-ERLEBNIS FÜR DEN BETRACHTER
DATEN SPECIALS: AUSGEWÄHLTE BEISPIELE (VERLINKT)
DATEN ALS BASIS EINES VIDEOS
Quelle: http://mediastorm.com//publication/never-coming-home
„NEVER COMING HOME“
http://projects.flowingdata.com/timeuse/
DRITTE STUFE:DATEN APPS/BIG DATA - DIE WELT ALS DATENSTROM, VERSTÄNDLICH ÜBERSETZT
Investigate your MP's expenses: Home
Start reviewing
We have 458,832 pages of documents. 27,241 of you have reviewed221,837 of them. Only 236,995 to go...
Please read our privacy policy to find out how we use your data. You must also readour terms of service. By reviewing pages, you are agreeing that you have read theterms of service, and that you agree to them.
Thanks everyone for your valiant efforts so far.
You're amply justifying our hope that many hands can make light work of the thousands ofdocuments released by Parliament in relation to MPs’ expenses. We, and others - perhapsyou? - are still using these tools to review each document, decide whether it containsinteresting information, and extract the key facts.
Some pages will be covering letters, or claim forms for office stationery. But somewhere inhere is the receipt for a duck island. And who knows what else may turn up. If you findsomething which you think needs further attention, simply hit the button marked “investigatethis!” and we’ll take a closer look.
How to get involved:
Step 1: Find a documentStep 2: Decide what kind of thing it is and whether it’s interestingStep 3: Copy out any individual entriesStep 4: Make any specific observations about why a claim deserves further scrutiny
Examples of things to look out for: food bills, repeated claims for less than £250 (the limit forclaims not backed up by a receipt), and rejected claims.
All the MPs' records are on there now - so let us know what you find.
DATA: what we've learned from your work so far - updated
Some of the best individual discoveries.
More on MPs' expenses | Full list of Telegraph revelations
Email us at: [email protected]
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emsilly 2 line items
dmelda 22 votes
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emsilly 12 votes
mdouble8 8 votes
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anon-27240 1 vote
Labour 351 MPs
Conservative 194 MPs
Liberal Democrat 63 MPs
DUP 9 MPs
Scottish National Party 7 MPs
Independent 6 MPs
Sinn Fein 5 MPs
Deputy Speaker 3 MPs
Plaid Cymru 3 MPs
Social Democratic and Labour Party 3 MPs
Independent Labour 1 MP
Respect 1 MP
UUP 1 MP
Speaker 1 MP
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Join us in digging through the documents of MPs' expenses to identify individual claims, ordocuments that you think merit further investigation. You can work through your own MP'sexpenses, or just hit the button below to start reviewing. (Update, Fri pm: we now have avirtually complete set of expenses documents so you should be able to find your MP's)Already created an account? Log in here.
UNDER CONSTRUCTION:WIE WEIT SIND DIE
TRAININGSKONZEPTE?
Datawrapper Datastory Syllabus
TextTrainingsvarianten
Bausteine für das Training
Ein Tag
Zwei Tage
Eine Woche
Seminare
Kontinuierlich, in kleinen, praxisorientierten Schritten
Zwei Tage Ein TagInterne (eigene) Erprobung und Experimente
ABZV.de Datawrapper.de Tutorial-Sammlung (in Arbeit) Trainingskonzept (in Arbeit)
Datawrapper Datastory Syllabus
TextTrainingsvarianten
Bausteine für das Training
Ein Tag
Zwei Tage
Eine Woche
Seminare
Kontinuierlich, in kleinen, praxisorientierten Schritten
Zwei Tage Ein TagInterne (eigene) Erprobung und Experimente
ABZV.de Datawrapper.de Tutorial-Sammlung (in Arbeit) Trainingskonzept (in Arbeit)
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Datawrapper Datastory Syllabus
TextTrainingsvarianten
Bausteine für das Training
Ein Tag
Zwei Tage
Eine Woche
Seminare
Kontinuierlich, in kleinen, praxisorientierten Schritten
Zwei Tage Ein TagInterne (eigene) Erprobung und Experimente
ABZV.de Datawrapper.de Tutorial-Sammlung (in Arbeit) Trainingskonzept (in Arbeit)
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Datawrapper Datastory Syllabus
TextTrainingsvarianten
Bausteine für das Training
Ein Tag
Zwei Tage
Eine Woche
Seminare
Kontinuierlich, in kleinen, praxisorientierten Schritten
Zwei Tage Ein TagInterne (eigene) Erprobung und Experimente
ABZV.de Datawrapper.de Tutorial-Sammlung (in Arbeit) Trainingskonzept (in Arbeit)
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Zeit Mo Di Mi Do Fr
EINSTIEG & PLANUNG FINDEN & FILTERN VISUALISIERUNG VISUALISIERUNG PUBLIZIEREN
09:00 Vorstellung und Wochenübersicht
Datenquellen(Wilfried Runde)
Daten visualisieren(Linda Rath-Wiggins/Cosmin
Cabulea
Zwischenstand:Ideen der Teilnehmer
Einbindung in CMS/BlogsErfolgsmessung
10:00 Präsentation:Datenjournalismus Datensätze suchen Grundformen Wochenprojekt Wochenprojekt:
Abschluss
11:00 Ideen und Erwartungen?Data Scraping
(Linda Rath-Wiggins/CosminCabulea)
Spezielle Formen Wochenprojekt Wochenprojekt: Abschluss
12:00 Pause Pause Pause Pause Pause
13:00 Präsentation:Von den Daten zur Story Data Scraping
Vortrag: Zahlen visualisieren -
typische Fehler vermeidenWochenprojekt Wochenprojekt:
Abschluss
14:00 Analyse: Wie haben die das gemacht?
Analyse: Wie haben die das gemacht? Daten visualisieren
Workshop mit Gregor Aisch: Daten visualisieren
Ergebnisse präsentieren
15:00 Wochenprojekt:Erstes Storyboard Daten filtern Daten visualisieren
Workshop mit Gregor Aisch: Daten visualisieren
Ausblick/Formate für Datenjournalismus
Abschlussdiskussion
16:00 Wochenprojekt:Erstes Storyboard Daten filtern
Wochenprojekt:Storyboard verfeinern
Workshop mit Gregor Aisch: Daten visualisieren
17:00 Feedback/Tagesgespräch Feedback/Tagesgespräch Feedback/Tagesgespräch
Datenjournalismus Praxistraining ABZV (Bonn), 5.-9. September 2011
Gelb = Teilnehmer arbeiten aktiv eigenem Projekt
Gregor Aisch bei seinem Vortrag im ABZV Datenjournalismus Seminar, 09/2011 - http://vis4.net/blog/
http://www.datawrapper.de
DATAWRAPPER: VISUALISIERUNG UND VERÖFFENTLICHUNG VEREINFACHEN
1. DATENQUELLEN KENNEN
2. DATEN BEREINIGEN
3. DATEN VISUALISIEREN UND EINBETTEN
Datawrapper in der Praxis: Ruhr Nachrichten Dortmund
http://www.ruhrnachrichten.de/lokales/dortmund/Erstmals-wird-in-Dortmund-weniger-gegen-Hartz-IV-geklagt;art930,1565639
Bild ist mitArtikel verlinkt.
Datawrapper in der Praxis: Volontäre an der Akademie für Publizistik erklären den Hamburger Stadtteil Hohe Luft.
http://akademievolos.de/wpmu/februar12/2012/03/02/reich-und-kinderarm-der-durchschnitts-hohelufter/
Bild ist mitArtikel verlinkt.
Vorbild für Datastory.de (Tutorials für Datenjournalismus)
http://multimedia.journalism.berkeley.edu/tutorials/
DRITTE STUFE:DATEN-APPS„MEDIA COMPANIES AS TRUSTED DATA HUBS“
Mieten oder kaufen? Individuelle Antworten, ohne dass im Hintergrund persönliche Daten gesammelt und verkauft werden.
WIE WEITER?
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Veränderung der Redaktion von untn, nicht vo obenSCHRITT FÜR SCHRITT
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Veränderung der Redaktion von untn, nicht vo obenSCHRITT FÜR SCHRITT
1. AKTIVITÄTEN Erste Schritte, Experimente,Erfahrung
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Veränderung der Redaktion von untn, nicht vo obenSCHRITT FÜR SCHRITT
1. AKTIVITÄTEN Erste Schritte, Experimente,Erfahrung
2. ABLÄUFE „Data aware“ eine Geschichte nach deranderen.
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Veränderung der Redaktion von untn, nicht vo obenSCHRITT FÜR SCHRITT
1. AKTIVITÄTEN Erste Schritte, Experimente,Erfahrung
2. ABLÄUFE „Data aware“ eine Geschichte nach deranderen.
3. STRATEGIE Verbessern, vertiefen,verankern.
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Veränderung der Redaktion von untn, nicht vo obenSCHRITT FÜR SCHRITT
1. AKTIVITÄTEN Erste Schritte, Experimente,Erfahrung
2. ABLÄUFE „Data aware“ eine Geschichte nach deranderen.
3. STRATEGIE Verbessern, vertiefen,verankern.
4. ORGANISATION Veränderungin den Redaktionen
Journalists, where do you add value?
WARUM IST DATEN-JOURNALISMUS MEHR ALS EIN HYPE?BEISPIEL: KLEINE UND GROSSE BETRÜGEREIEN....
http://www.versicherungen-tipps24.de/versicherungswesen-aktuelle-nachrichten/aktuelle-nachrichten-ueber-versicherungen-allgemein/werden-die-verbraucherzentralen-zum-wettbewerber-der-finanzberater.html
http://www.ratgeberzentrale.de/steuern-und-finanzen/falschberatung.html
Situation heute
Print Web Blogs* iPad Mobil
* Blogs in rot, weil die meisten Medien nicht begriffen haben, was das ist.
Ökonomie guter Formate verstehen
Perspektive: Arbeitschwerpunkt verlagern
Aktuelle Realität bei den meisten Tageszeitungen: Print im Fokusdann „Copy & Paste“
Print Web
Ökonomie guter Formate verstehen
Daten als Basis für alle Publikationsformen
Eher Qualität alsQuantität, warum nicht?
PrintWeb
ArtikelHintergrund
ÜbersichtArtikelKarte
StatistikAnalyseAudioFotoVideo
CrimeDaten
Datenbank
Chancen: TiefeGlaubwürdigkeitKompetenzRelevanz
PERSPEKTIVEN UND NÄCHSTE SCHRITTE FÜR DATA-DRIVEN JOURNALISM:- AUFBAU VON DATEN TEAMS- AUFBAU EINER TOOL-BIBLIOTHEK
NÄCHSTER SCHRITT:AUFBAU VON DATEN-TEAMS
VORREITER:NEW YORK TIMESGUARDIAN TEXAS TRIBUNE
TREIBER USA: PRÄSIDENTSCHAFTSWAHL
„IN OUR NEWSROOM EVERYONE IS DATA-AWARE“REDAKTEURIN DER TEXAS TRIBUNE BEI DER #DDJ UNCONFERENCE IN AUSTIN, TEXAS (2012)
HTTP://WWW.TEXASTRIBUNE.ORG/
DATEN-SPEZIALISTEN, HÄNDERINGEND GESUCHT...
„ES IST KEIN TOOL-PROBLEM, SONDERN EIN MENSCHEN-PROBLEM“ - ARON PILHOFER, NEW YORK TIMES
http://www.datenjournalist.de/aron-pilhofer-medien-sind-nicht-datengetrieben/
GANZ ZULETZT:
KANN MAN DAMIT (IRGENDWANN) GELD VERDIENEN?
Kernthese:
From attention to trust Medienmarken als vertrauenswürdige Datenbanken.
WIE WEITER?
LERNEN WOLLEN (JOURNALISTEN)LERNEN LASSEN (VERLAGE)
Brian Storm Simon Rogers Walter Mossberg Rafat Ali
Lorenz Matzat
Aron Pilhofer Jeff Jarvis
Marco Maas
Geoff McGheeNicolas Kayser-Bril
Paul BradshawTracy Boyer Amanda Cox
Michelle Minkoff
THANK YOU!EIN DANK AN DIE LEUTE, DIE DEN BERUF WEITER ENTWICKELN.
Gregor Aisch
#ddj@mirkolorenz
http://www.mirkolorenz.com
Danke.