Autor: Julius Reimer

Die Entstehung des Datenjournalismus kann als Antwort des Journalismus auf die „Datafizierung“ der Gesellschaft verstanden werden: In der Auseinandersetzung mit dem Phänomen „Big Data“ entwickelt der Journalismus neue Wege, Geschichten (in Daten) zu identifizieren und (mit Daten) zu erzählen. Von Journalismusforschern wie -praktikern wird das dabei entstehende Berichterstattungsmuster häufig als die Zukunft des Journalismus angesehen, vor allem aber als genuin für den Onlinejournalismus. Aus Sicht der Forschung ist jedoch noch nicht einmal der Status Quo des ohnehin sehr dynamischen Datenjournalismus geklärt: Noch wissen wir wenig insbesondere über das, was den Datenjournalismus als Berichterstattungsmuster ausmacht, nämlich die datenjournalistischen Beiträge sowie die spezifischen inhaltlichen und darstellerischen Elemente, aus denen sie bestehen und die sie von anderen Formen der Berichterstattung abgrenzen. Der Schwerpunkt dieser Studie liegt daher auf den Produkten des Datenjournalismus: Mithilfe einer standardisierten Inhaltsanalyse untersuchen wir datenjournalistische Projekte, die man als „Goldstandard“ datengetriebener Berichterstattung betrachten kann – Projekte, die von 2013 bis 2015 (N = 179) für einen der Data Journalism Awards (DJA) nominiert wurden, einen jährlich vom Global Editors Network in unterschiedlichen Kategorien vergebenen Preis. Untersucht wurden unter anderem die genutzten Datenarten und -quellen, Visualisierungsstrategien, Interaktionsmöglichkeiten, die behandelten Themen sowie die Medienangebote, von denen die Beiträge stammen. Die Ergebnisse zeigen unter anderem, dass über 40 Prozent der datengetriebenen Arbeiten auf Webseiten von Tages- oder Wochenzeitungen veröffentlicht wurden und fast 20 Prozent von Non-Profit Organisationen für investigativen Journalismus wie Pro Publica stammen. Fast die Hälfte der Fälle behandelt ein politisches Thema. Auch Gesellschafts- und Wirtschafts- sowie Gesundheits- und Wissenschaftsthemen kommen vermehrt vor. Finanz- und Geodaten sind die meistgenutzten Datenarten, wobei sich der Großteil der Datensätze auf eine nationale Ebene bezieht. In mehr als zwei Drittel der Projekte werden die Daten einer offiziellen Quelle wie zum Beispiel Eurostat verwendet. In weiteren Analysen werden die Unterschiede zwischen den Jahren 2013, 2014 und 2015 herausgearbeitet und Visualisierungsstrategien sowie Interaktionsmöglichkeiten untersucht.