Alberto Cairo: Visualisierung

Doing Journalism with Data (5)

Im fünften und letzten Modul des Kurses Doing Journalism with Data geht es um den Bereich des Datenjournalismus, der mir am meisten Spaß macht: Visualisierung. Karten, Diagramme, interaktive Grafiken: Wie man ein Thema visuell verständlich und mit Erkenntnisgewinn auf den Punkt bringt, das ist das Leib- und Magen-Thema von Alberto Cairo (Twitter, Blog). Im Online-Kurs stellt er weniger die Tools als vielmehr die Grundprinzipien der Infografik in den Mittelpunkt, wie er sie auch seinen Studenten an der Universität von Miami nahebringt.

Charles Joseph Minards Darstellung des Russland-Feldzugs der Franzosen 1812-1813, veröffentlicht 1869.  Quelle: Wikimedia Commons

Charles Joseph Minards Darstellung des Russland-Feldzugs der Franzosen 1812-1813, veröffentlicht 1869. Quelle: Wikimedia Commons

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Nicolas Kayser-Bril: Messy data – Daten säubern mit OpenRefine

Doing Journalism with Data (4)

Unterschiedliche Schreibweisen, Abkürzungen oder Zahlenformate, Doubletten, Rechtschreibfehler, überflüssige Leerzeichen, fröhliches Hin und Her zwischen Singular und Plural: “Messy data” ist das täglich Brot des Datenjournalismus. Besonders beim Zusammenführen von Datensätzen aus mehreren Quellen ist das Ergebnis mitunter ein ziemliches Durcheinander. Das weiß der französische Journalist und Programmierer Nicolas Kayser-Bril (Web, Twitter) aus eigener Anschauung, er ist Mitgründer und CEO der Daten-Agentur Journalism++. Im vierten Modul des Online-Kurses “Doing Journalism with Data” schickt er professionelle Reinigungskräfte aufs Feld. Das stärkste Mittel gegen Datenmüll: OpenRefine (ehemals Google Refine).

OpenRefine hilft, Datenchaos zu bereinigen

OpenRefine hilft, Datenchaos zu bereinigen

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Steve Doig: Newsroom-Mathematik mit Excel & Co

Doing Journalism with Data (3)

Angst vor Mathe? Steve Doig (Twitter) ist genau der Richtige, um sie zu zerstreuen. Wenn der Journalismus-Professor von der Arizona State University und Pulitzer-Preisträger in seiner väterlich-ruhigen Art den Unterschied zwischen Durchschnitt und Median erklärt, verstehe sogar ich das.

Wenn Journalisten sich vor Mathematik fürchten, ist das nicht ganz unbegründet. Nur ein Fehler, eine einzige falsche Berechnung kann erheblich an der Glaubwürdigkeit kratzen. Die gute Nachricht: Es braucht eigentlich nur die Grundrechenarten, um über die Runden zu kommen. Das müsste doch selbst für uns Journalisten zu bewältigen sein …

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Paul Bradshaw: Scraping-Techniken

Doing Journalism with Data (2)

Daten finden ist das Thema des zweiten Moduls im Online-Kurs “Doing Journalism with Data”, über den ich hier in einer kleinen Serie berichte. Experte ist Paul Bradshaw (Twitter), der an der Birmingham City University Online-Journalismus lehrt und das Online Journalism Blog betreibt. Er zeigt mir, wie man Daten automatisiert auslesen kann, nennt mir eine Alternative für den Fall, dass eine Website keinen RSS-Feed oder eigenen Mail-Alert anbietet, und erinnert mich an Möglichkeiten, die ich im Arbeitsalltag oft vergesse.

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Simon Rogers: Datenjournalismus-Grundlagen

Doing Journalism with Data (1)

“Don’t focus on tools, focus on storys”: Paul Bradshaw, britischer Online-Journalist und Blogger, hat mit dieser freundlichen Mahnung mich gemeint. Ganz bestimmt. Denn ich neige dazu, in meiner Begeisterung für neue Werkzeuge schnell mal die eigentliche Geschichte aus den Augen zu verlieren. Die aber steht auch im Datenjournalismus im Vordergrund und am Anfang eines Projekts. Nett von Paul Bradshaw, mich am Ohr zu ziehen und daran zu erinnern.

 Die Krankenschwester Florence Nightingale stellt im 19. Jahrhundert die Todesursachen während des Krimkrieges  als Diagramm dar. Nightingale-mortality  von w:Florence Nightingale (1820–1910). - http://www.royal.gov.uk/output/Page3943.asp. Lizenziert unter Public domain über Wikimedia Commons.


Die Krankenschwester Florence Nightingale zeigt im 19. Jahrhundert, dass im Krimkrieg die meisten Soldaten an Infektionskrankheiten sterben und nicht an Kriegsverletzungen.
Bild: http://www.royal.gov.uk, lizenziert unter Public domain über Wikimedia Commons.

Er ist einer von fünf renommierten Datenjournalisten, bei denen ich in den vergangen Wochen den Online-Intensivkurs “Doing Journalism with Data: First Steps, Skills and Tools”  des European Journalism Centre absolvieren durfte, zusammen mit vielen tausend anderen Teilnehmerinnen und Teilnehmern aus der ganzen Welt. Es war ein MOOC, ein Massive Open Online Course, kostenlos und offen für alle, mit insgesamt 20 Video-Vorträgen in fünf Modulen, jeweils ergänzt durch Zwischentests und sehr rege geführte Forumsdiskussionen, aus denen ebenso viel zu lernen war wie aus den Vorträgen selbst. Der erfolgreiche Abschlusstest wird mit einem Zertifikat belohnt, und ich bin glücklich, meinen letzte Woche bestanden zu haben.

Was ich gelernt habe, will ich hier in einer fünfteiligen Serie aufschreiben. In diesem ersten Teil geht es um die Grundlagen.

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Bye bye, AfE-Turm

Irgendwann im Frühjahr 1995 habe ich den AfE-Turm (AfE steht für “Abteilung für Erziehungswissenschaften”) der Frankfurter Universität zum letzten Mal betreten, um meine mündliche Magisterprüfung im Fach Politikwissenschaft abzulegen. Als ich an diesem Tag wieder draußen auf der Senckenberganlage stand, den Turm im Rücken, atmete ich auf – auch, weil ich nie wieder gefühlte Ewigkeiten auf einen der Aufzüge in dem vermaledeiten Gebäude warten musste! Fast zwei Jahrzehnte später kann ich am 2. Februar 2014 nun seine Sprengung erleben.

Ok, ein bisschen Nostalgie war schon dabei, als ich den Turm vor ein paar Tagen fotografierte, unter anderem vom Dach des Maintower aus. Mit dem Werkzeug Thinglink habe ich meine Fotos, zwei Videos, Links und weitere Informationen zur Sprengung auf einem interaktiven Bild gebündelt:

Geodaten für Frankfurt am Main: Stadtteile zum Download

Frankfurter Stadtteile

Liebevoll gezeichnet: Frankfurter Stadtteile

Ich weiß jetzt so ungefähr, wie Slartibartfaß sich fühlte, der sein Leben dem Zeichnen von norwegischen Fjorden widmete. Bei mir sind es die Grenzen der 46 Stadtteile von Frankfurt am Main. Mit Hilfe von Google Earth und auf Grundlage dieser Karte habe ich stundenlang Polygone gemalt, bis mir die ganze Stadt vor den Augen verschwamm. Aber es hat sich gelohnt, denn nun kann ich für lokale Visualisierungen immer wieder auf diese Daten zurückgreifen – zum Beispiel, um zu vergleichen, wie es um die Ärztedichte in den einzelnen Stadtteilen steht. Und ihr könnt das auch, denn ich stelle meine Geodaten zum Download zur Verfügung!

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Google reicht nicht mehr

So viel Visualisierung war nie wie bei der Bundestagswahl 2013: Die Berliner Morgenpost erstellte eine vielgelobte Berlin-Wahlkarte, Zeit online machte aus der Landkarte Deutschlands eine Karte von Wahlland. Am besten gefällt mir der Wahlatlas von Michael Neutz:   Er ist intutiv zu bedienen, zeigt mir schnell, was ich wissen will (zum Beispiel die Wahlkreis-Hochburgen einer bestimmten Partei) und bietet mehrere Zugangswege zu den Daten, bis hin zu der Möglichkeit, die Darstellung der Häufigkeiten auf der Deutschlandkarte anhand von eigenen Werten zu verändern.

Im Blog von Open Data City sind noch viele weitere Beispiele gesammelt. Meine Wahlkarten für Frankfurt am Main sind nicht dabei. Das hat schon seine Richtigkeit, denn längst sind, wie die Linksammlung beweist, viel komplexere Visualisierungen möglich als jene, die ich mit Hilfe von Google in der Wahlnacht erstellt habe.

Aber was hätte ich machen sollen – ich war jung und hatte ja nichts außer Google! Immerhin: Mit Fusion Tables, dynamischen Templates (für die Info-Fenster) und dem Image Chart Editor (für die Balkendiagramme) konnte ich interaktive Wahlkreis- und Stadtteilkarten für Frankfurt machen, die es sonst nirgends gab, und mit allen wichtigen Informationen versehen, darunter der Wahlkreis-Gewinner, die Verteilung der Erststimmen auf die Direktkandidaten und das Zweitstimmen-Ergebnis als Chart. Letzteres generierte sich dynamisch aus den Parteiergebnissen in meiner Tabelle (hier steht, wie das geht).

Allerdings war vor allem die Sache mit den dynamischen Charts eine Zitterpartie, denn Google stellt den Dienst in Kürze ein. Auch deshalb stellt sich für mich immer drängender die Frage: Ist es wirklich noch klug, sich bei Visualisierungsprojekten auf die Werkzeuge von Google zu verlassen? Nachhaltige Projekte laufen immer Gefahr,  ihre Funktionalität zu verlieren, falls Google sich entschließt, den in Anspruch genommenen Dienst zu beerdigen (womit man ja immer rechnen muss). Und selbst, wenn das nicht der Fall ist, bleibt trotz guter Vorbereitung immer eine Unsicherheit: Wird das Tool funktionieren? Oder schlägt zum Beispiel gerade dann, wenn es darauf ankommt, der Upload einer Datentabelle fehl: “Try again later!”? Ein Alptraum, zumindest an Wahlabenden.

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Verifizieren von Social-Media-Inhalten

Als im Mai im Londoner Stadtteil Woolwich ein britischer Soldat ermordet wurde, hatte ich Redaktionsdienst. Bald nach den ersten Meldungen kursierte ein Video im Netz, auf dem ein Mann die Tat rechtfertigte, ein Messer in der blutigen Hand. Ich schaute mir den Film mehrmals an, schrieb auch in unserem Artikel darüber, zitierte die Äußerungen mit aller Vorsicht. Aber ich verzichtete darauf, den Clip einzubetten. Ich fand, dass wir nicht unbedingt dazu beitragen mussten, dieses verstörende Video weiter verbreiten. Zudem wusste nicht, ob das Video tatsächlich im Zusammenhang mit der fraglichen Tat steht oder vielleicht doch ein Fake ist. Das Verifizieren von Material aus dem Netz ist nicht ganz einfach, aber es wird – gerade für Journalisten – immer wichtiger. Es gibt bewährte Vorgehensweisen und inzwischen auch eine ganze Reihe von Tools, die dabei helfen können.

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Fusion Tables: So werden Infofenster auf einer Karte dynamisch

Infofenster, dynamisch gefüllt

Infofenster, dynamisch gefüllt

Wie sich mit Hilfe des Google-Werkzeugs Fusion Tables eine interaktive Karte erstellen lässt, habe ich hier schon mal beschrieben. Alles, was man dafür braucht: Eine Datentabelle und einen Google-Account.

Sofern die Tabelle Ortsinformationen enthält, lässt sich daraus eine Karte machen, die bestimmte Punkte oder auch ganze Bereiche (etwa einen Stadtteil oder ein Bundesland) markiert und auf Klick ein Fenster mit weiteren Angaben (etwa Einwohnerzahl oder Öffnungszeiten) einblendet. Welche Daten das sind und wie sie im Fenster dargestellt werden, kann man bei Fusion Tables konfigurieren.

Was aber, wenn das Fenster keine statischen Informationen enthalten, sondern sich dynamisch füllen soll? Der konkrete Anwendungsfall: Auf meiner Karte der Frankfurter Wahlkreise für die Landtagswahl, die ich für fr-online.de erstellt habe, werden in den Infofenstern die Direktkandidaten aufgelistet – und immer dann, wenn es ein Porträt dazu gibt (die erst nach und nach veröffentlicht werden), soll ein entsprechender Link zu diesem Text eingeblendet werden. Das Ganze bitte, ohne dass andernfalls Lücken oder Leerzeilen entstehen. Die Lösung: dynamische Templates.

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