Data Science in der journalistischen Arbeit

So wie viele andere Organisationen stehen Verlage und die Nachrichtenindustrie vor der enormen Herausforderung, Sinn aus der ständig anwachsenden Informationsmenge zu ziehen. Visual Analytics Technologien (VA), die die Untersuchung von komplexen und heterogenen Daten im Datenjournalismus (DDJ) unterstützen, sollen im VALID-Projekt wesentlich verbessert und in journalistische Workflows integriert werden.

Wir leben in einer Welt, in der es immer wichtiger wird, komplexe sozio-ökonomische und ökologische Phänomene zu verstehen. Traditionell spielen Journalistinnen und Journalisten eine wichtige Rolle in diesem Bestreben, denn sie decken verborgene Muster auf, informieren über Zusammenhänge, klären auf und unterhalten uns. Mit der ständig wachsenden Menge und Verfügbarkeit von Daten ist es von entscheidender Bedeutung für Journalistinnen und Journalisten, Elemente von Data Science in ihre Arbeit zu integrieren. Diese Entwicklung führte zur Einführung des neuen Gebiets des Data-driven Journalism (DDJ), welches auf computergestützter, datenbasierter Analyse sowie interaktiver Visualisierung beruht.

Abhilfe für Umgang mit Datenflut

Obwohl sich verschiedene Communities mit DDJ befassen und eine Reihe bekannter Nachrichtenorganisationen wie die New York Times oder der Guardian das Thema aufgegriffen haben, steht die Mehrheit der Journalistinnen und Journalisten nach wie vor vor erheblichen Hindernissen bei der Nutzung von Daten in ihrer Arbeit gegenüber. Die drei Haupthürden sind: die Nutzungshürde (nutzbare Systeme), die Technologiehürde (Umgang mit komplexen heterogenen Daten) und die Workflow-Hürde (Einbettung in Arbeitsroutinen). Journalistinnen und Journalisten verfügen weder über das technische Know-How, das für die Bedienung derzeit verfügbarer Werkzeuge notwendig ist, noch können bestehende Analysetechniken die komplexen, heterogenen Datenquellen verarbeiten, die der journalistischen Arbeit zugrunde liegen. Darüber hinaus fehlt eine IT-Infrastruktur, die DDJ unterstützen könnte.

Projektziele

Ziel des VALID-Projektes ist es, diese Defizite zu überwinden, indem auf einen nutzerInnenzentrierten und problemorientierten Forschungsansatz zurückgegriffen wird. Methoden werden entwickelt, die Datenjournalistinnen und -journalisten bei der Handhabung von komplexen heterogenen Daten unterstützen und eine Reihe von Richtlinien und Best-Practices für DDJ-Abläufe entwickelt. Da das Feld der heterogenen Daten groß ist, werden zwei Typen besonders hervorgehoben: zeitbezogene Textdaten sowie dynamische Netzwerke. Diese Datentypen werden in zwei Beispielszenarien verwendet, die im Projekt entwickelt werden.

Projektteam

Hinter dem Projekt steht ein Konsortium, das das gesamte Spektrum von technologieorientiertem Datenjournalismus abdeckt: von Visual Analytics und Programmierung (FH St. Pölten & Universität Wien) über Datenjournalismus (FH Joanneum) bis hin zu einem Unternehmen, mit dem gemeinsam die Techniken prototypisch entwickelt werden (Landsiedl Popper OG).

Das Projekt wird finanziert vom Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie (BMVIT) über das Förderprogramm „IKT der Zukunft“ der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft FFG.

Mehr dazu auf der Projektseite

Data Driven Journalism

VALiD Consortium