Datenjournalismus: Was mit Karten

Ich mag Karten. Insbesondere dann, wenn man auf ihnen Daten visualisieren und so den LeserInnen vermitteln kann. Datenjournalistische Projekte dieser Art gibt es inzwischen zu Hauf. Zuletzt ist mir die HateMap positiv aufgefallen: Das Ergebnis einer Studie zu hasserfüllten Twitter-Tweets wurde darauf visualisiert. So kann man deutlich sehen, wo so genannte Hassmeldungen besonders oft gepostet werden (Mehr dazu im Zeit Data Blog).

Dahinter stecken in diesem Fall WissenschaftlerInnen, keine JournalistInnen. Trozdem können die jetzt damit arbeiten: Sie können sich zum Beispiel fragen, wieso in bestimmten Gegenden die Menschenverachtung offenbar besonders verbreitet ist. Diese Orte könnten sie dann persönlich besuchen und der Frage in einer Reportage auf den Grund gehen. So funktioniert Datenjournalismus als Ideengeber für Geschichten.

In eine ähnliche Kerbe schlägt die #nazidoku, die ich für das Internetmagazin Monsters of Göttingen programmiert habe. Hierfür wurden die dokumentierten Nazi-Aktivitäten in der Region um die südniedersächsische Stadt redaktionell ausgewählt und Berichte darüber gesammelt. Die zusammengetragenen Daten werden in der #nazidoku gleich zweifach ausgegeben: auf einer interaktiven Karte und auf einem Zeitstrahl, durch den sich die LeserInnen klicken können. Dadurch wird nachvollziehbar, an welchen Orten sich die Aktivitäten häufen und zu welcher Zeit die Nazis ggf. besonders aktiv waren. Einen Bericht über das Projekt gibt es bei taz.de.

Bildschirmfoto 2013-05-27 um 16.49.48

Die Daten für die #nazidoku kommen aus einem Google-Docs-Spreadsheet, können darüber von der Redaktion gepflegt werden und speisen sich automatisch in Zeistrahl und Karte. Für den Zeitstrahl habe ich das fertige Javascript TimelineJS genutzt, das ich nur mit dem Link zum Spreadsheet füttern musste, damit die Daten dargestellt wurden. Die Realisierung der Karte war etwas komplizierter, mit der Javascript-Bibliothek Leaflet letztlich aber nach einigem Probieren gut machbar. Die Kartendaten kommen von OpenStreetMap und CloudMade. Gekostet hat der Spaß, vom Arbeitsaufwand einmal abgesehen, gar nichts: die verwendete Software ist frei unter Open-Source-Lizenz verfügbar.

Viele Anwendungsmöglichkeiten

Für meinen Ausbildungsbetrieb Hinz&Kunzt habe ich die Geschichte über das Brandschutzabkommen großer Textileinkäufer mit Gewerkschaften über Arbeitssicherheit in den Fabriken in Bangladesch auf einer Karte visualisiert. Dabei ging es uns nicht darum, die Orte der Unglücke in Bangladesch zu zeigen. Vielmehr hat die Karte hier einen Service-Charakter: Wo in der Hamburger Innenstadt kann ich Textilien von den Firmen kaufen, die das Abkommen unterzeichnet haben?

Auch wenn das Brandschutzabkommen ein „gewaltiger“ Schritt war, die es seitens der Clean Clothes Campaign heißt, kann es nur ein erster gewesen sein. Wie steht es eigentlich um andere Standarts wie Mindestlohn? Es lassen sich noch viele Geschichten zu den Textilfabriken erzählen. Was die dann mit den Filialen der großen Konzerne in der Hamburger Innenstadt zu tun haben, lässt sich problemlos auf der Karte ergänzen. So kann ein einmal realisiertes Projekt immer wieder sinnvoll eingesetzt werden.

Das sind so ziemlich meine ersten Schritte in Sachen Datenjournalismus (naja, nicht ganz). Ich bin ziemlich gespannt, was da noch kommt. Möglich ist eine ganze Menge.

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