Wenn Daten zu Storys werden
Der größte Teil der Zeit verwenden Datenjournalist*innen dafür, die Daten zu sammeln und zu organisieren sowie sie auf Fehler zu überprüfen.

Wenn Daten zu Storys werden

Der Datenjournalismus ist auf dem Vormarsch und nicht nur für Fachleute ein spannendes Feld. Auch Quereinsteiger*innen können zwischen Statistik und Grafik Fuß fassen, wenn sie lernen, wie man Daten analysiert und visualisiert.

Interview: Stefanie Schweizer 

Olaya Argüeso Pérez ist Datenjournalistin und Chefredakteurin beim Recherchezentrum Correctiv. Foto: Ivo Mayr/Correctiv

WILA Arbeitsmarkt: Wie kamen Sie zu Datenjournalismus?
Olaya Argüeso Pérez: Mein beruflicher Werdegang war eine Folge der letzten Finanzkrise. Im Jahr 2012 hatte ich meine Stelle als CvD für den Bereich Wirtschaft und Finanzen bei einem Radio, wo ich mehr als ein Jahrzehnt verbracht hatte, aufgegeben, um für die PR-Abteilung eines großen, globalen Unternehmens zu arbeiten. Während ich dort arbeitete, wurde mir klar, dass meine wahre Berufung der Journalismus war. Aber ich verstand auch, dass ich unter den damaligen Umständen mehr als nur meinen traditionellen journalistischen Hintergrund anbieten musste. Ich begann im Internet nach den neuen Trends in diesem Bereich zu suchen und entdeckte den Datenjournalismus.

"Es gibt eine enorme Menge an Daten, die online verfügbar ist."

Was verbirgt sich dahinter?
Ich verwende gerne die Definition meiner Freundin Mar Cabra: ˛Beim Datenjournalismus geht es darum, riesige Mengen an Informationen und detaillierten Daten zu sammeln und zu analysieren, um sie später durch schriftliche Beiträge, Visualisierungen oder Apps einem großen Publikum zugänglich zu machen.’

Ich würde Fernsehen und Radio oder Podcasts als mögliche Ergebnisse datengestützter Arbeit hinzufügen. Es gibt zwei Hauptgründe für den gegenwärtigen Erfolg des Datenjournalismus: Erstens gibt es eine enorme Menge an Daten, die online verfügbar ist; zweitens sind die Werkzeuge, um mit diesen Daten zu arbeiten, viel billiger als früher oder sogar völlig kostenlos.

Datenjournalistische Beiträge werden primär im Internet veröffentlicht. Warum?
Das kann man so nicht sagen. Es gibt zahlreiche Beispiele für datengesteuerten Journalismus, die in Print, Fernsehen oder Radio veröffentlicht wurden. Es stimmt jedoch, dass vor allem einige Jahre lang der interaktiven Visualisierung Priorität eingeräumt wurde, weil es eine überzeugende und attraktive Art und Weise ist, das Ergebnis datengestützter Geschichten zu präsentieren. Aber es wäre sehr einschränkend, über Datenjournalismus nur in einem Online-Format nachzudenken.

"20 Prozent sind der Analyse der Daten, dem Finden und dem Schreiben der Story gewidmet."

Welche konkreten Aufgaben übernehmen Datenjournalist/innen?
80 Prozent der Zeit muss ein Datenjournalist die Daten sammeln, organisieren, bereinigen und auf Fehler oder Inkonsistenzen überprüfen. Die restlichen 20 Prozent sind der Analyse der Daten, dem Finden und dem Schreiben der Story gewidmet. Jeder, der bereit ist, Datenjournalist zu werden, muss das im Hinterkopf haben. Es gibt ein Workflow-Diagramm des Datenteams von The Guardian, das dies perfekt veranschaulicht.

"Ich würde nie die Grundlagen vergessen: Datenjournalisten sind Journalisten, und sie müssen in der Lage sein, Geschichten zu erzählen."

Welche Fähigkeiten sollten Bewerber*innen mitbringen?
Sie müssen ein sehr gutes Verständnis für Daten haben: wie man Datensätze strukturiert, wo die Grenzen von Daten liegen und wie man sie überwindet, was man von Datensätzen erwarten kann und was nicht. Es gibt auch grundlegende Werkzeuge, die ein Datenjournalist kennen muss, aber wenn ich eines wählen müsste, dann wären es Tabellenkalkulationen.

Wenn Sie dann daran interessiert sind, weiter zu gehen, könnten Sie zum Beispiel Statistik lernen. Es gibt immer die Möglichkeit, sich mit einer Programmiersprache wie Python oder R vertraut zu machen, aber ich würde nie die Grundlagen vergessen: Datenjournalisten sind Journalisten, und sie müssen in der Lage sein, Geschichten zu erzählen.

Datenjournalismus arbeitet an der Schnittstelle von Journalismus, Informatik, Design, empirischer Sozialforschung, Statistik, Visualisierung und Webdesign. Wie wichtig sind in diesem Zuge interdisziplinäre Kompetenzen?
Facettenreichtum ist immer eine positive Eigenschaft. Ich würde jedoch angehenden Datenjournalisten davon abraten, eine „Ein-Man“- oder „Ein-Frau-Band“ zu werden. Mein Rat wäre, eine begrenzte Anzahl von Fähigkeiten oder Werkzeugen zu wählen und zu versuchen, so gut wie möglich damit umzugehen. Es stimmt, dass Datenjournalismus ein interdisziplinäres Gebiet ist, aber nicht, weil jedes Mitglied eines Teams in der Lage sein sollte, alle möglichen Dinge zu tun, sondern weil die Teams selbst Fachleute mit unterschiedlichen Fähigkeiten umfassen, die sich gegenseitig ergänzen.

Inwiefern bietet der Datenjournalismus eine Möglichkeit für Quereinsteiger*innen der Naturwissenschaften ohne journalistische Ausbildung, die sich neu orientieren möchten und über statistische Fähigkeiten verfügen?
Diese Profile verfügen über fantastische Fähigkeiten für den Einstieg in den Datenjournalismus. Wenn sie ihr Wissen mit einigen Journalismuskursen ergänzen, in denen sie die Grundlagen des Schreibens einer Geschichte und das Finden der richtigen Protagonisten erlernen, könnten sie ein Ass daraus machen.

Welche Tools zur Visualisierung sollten Bewerber*innen beherrschen?
Es gibt eine Menge kostenloser Online-Tools, die relativ leicht zu erlernen sind. Da jede Woche neue erscheinen, würde ich zukünftigen Datenjournalisten raten, sich über die Trends auf dem Laufenden zu halten. Wenn sie sich darauf konzentrieren, sich mit einer Programmiersprache vertraut zu machen, können sie auch die Möglichkeiten ausloten, die Python oder R in Bezug auf die Visualisierung bieten. D3 oder Javascript sind ebenfalls gute Optionen.

"Lokale Medien sind ein großartiger Ort, um eine Karriere im Datenjournalismus zu beginnen."

Wer sind mögliche Arbeitgeber?
Nachrichtenredaktionen, die sich für Datenjournalismus interessieren, sind die naheliegendste Anlaufstelle. Aber die Chancen können sich auch in anderen Medien verbergen, wenn man ihnen zeigt, wie mächtig Datenjournalismus sein kann.

Über unser Netzwerk Correctiv.lokal bauen wir deutschlandweit Kooperationen mit Lokalredaktionen auf, die in vielen Fällen auf datengetriebenen Recherchen basieren. Lokale Medien sind ein großartiger Ort, um eine Karriere im Datenjournalismus zu beginnen. Auf jeden Fall würde ich jedem, der daran interessiert ist, als Datenjournalist zu arbeiten, raten, bescheiden zu beginnen und sich auf überschaubare Projekte zu konzentrieren, bevor er sich auf anspruchsvollere Geschichten stürzt.

Wie können sich Interessierte datenjournalistisches Know-how aneignen?
Wenn sie sich noch nicht sicher sind, ob Datenjournalismus Ihr Ding ist, würde ich empfehlen, mit einem Einführungskurs zu beginnen. Es gibt viele Onlineangebote, wie beispielsweise die ReporterFabrik von Correctiv. Wenn Sie sich entschieden haben, dass Sie sich in diesem Bereich spezialisieren wollen, wäre der nächste Schritt eine vertiefte Schulung zu den Werkzeugen, mit denen Sie arbeiten möchten und sich wohlfühlen – auch wenn die Kompetenz in Sachen Tabellenkalkulation ein Muss ist und manchmal bereits reichen kann. Auch hier sind Online-Communities der beste Ort, um zu beginnen.

Es gibt auch Zusammenkünfte wie Dataharvest oder die Sommerschule des Centre for Investigative Journalism (CIJ). All diese Institutionen stellen aufgrund von COVID-19 einige ihrer Ressourcen kostenlos online zur Verfügung. datajournalism.com des European Journalism Centre (EJC) ist ebenfalls ein guter Ort, um sich zu informieren. Auf längere Sicht gibt es Universitäten im In- und Ausland, die spezielle Programme zum Datenjournalismus anbieten.

Kann man direkt Datenjournalist*in werden oder sollten man erst Erfahrung im „grundständigen Journalismus“ sammeln und sich dann im Datenjournalismus weiterbilden?
Darüber mag es unterschiedliche Ansichten geben, aber für mich ist es entscheidend, dass Datenjournalisten zunächst die grundlegenden Fähigkeiten und Werkzeuge des traditionellen Journalismus beherrschen.

"Obwohl es diese alte Tradition der „einsamen Wölfe“ gibt, die auf eigene Faust recherchieren, liegt die Zukunft des Journalismus in Kooperation und Teamarbeit."

Rodrigo Zamith schreibt in einem Beitrag für den Digital Journalism, dass der Datenjournalismus institutionalisiert sei, man aber nur bedingt von einem flächendeckend professionalisierten Bereich sprechen könne. Der Umgang mit Daten und Quellen sei noch vielerorts zu experimentell, zu wenig an Normen orientiert. Weiterhin würde noch zu viel Kompetenz an ausgewählten Individuen in Redaktionen hängen. Wie bewerten Sie diese Aussage?
Die Aussichten sind von Land zu Land sehr unterschiedlich. Eines der Probleme besteht meiner Meinung nach darin, dass die Grenzen des Datenjournalismus verwischt sind und die Definition des Bereichs selbst noch in der Entwicklung begriffen ist. In den USA, wo der Datenjournalismus schon länger Teil der Landschaft ist, sind bestimmte Standards bereits Allgemeingut.

Andererseits ist nicht jede Nachrichtenredaktion bereit, innovativere Ansätze im Journalismus zu verfolgen, und nicht alle Reporter sind mit der Technologie gleich gut vertraut. Deshalb ist eine Mischung aus älteren und jüngeren, traditionellen und eher technisch orientierten, männlichen und weiblichen Journalisten und so weiter so wichtig. Obwohl es diese alte Tradition der „einsamen Wölfe“ gibt, die auf eigene Faust recherchieren, liegt die Zukunft des Journalismus in Kooperation und Teamarbeit.

"Angehende Datenjournalisten müssen auch lernen, Nischen zu erkennen."

Wie schätzen Sie den Arbeitsmarkt in den nächsten Jahren ein?
Das Geschäftsmodell des Journalismus war noch dabei, sich von der Finanzkrise 2008 zu erholen, und dann kam das Coronavirus. Natürlich ist die Situation jetzt nicht einfach, insbesondere für Medien, die von Werbeeinnahmen abhängig sind, aber im Vergleich zu anderen Ländern sehe ich in Deutschland viele Chancen.

Angehende Datenjournalisten müssen auch lernen, Nischen zu erkennen, die auf den ersten Blick vielleicht nicht so offensichtlich sind, wie zum Beispiel die von NGOs. Eine gerade Linie ist nicht unbedingt die kürzeste Entfernung zwischen zwei Punkten. Also seien Sie bereit, Ihren Weg zu ändern, um dorthin zu gelangen, wo Sie hinwollen.

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