Hör mal, wer da hämmert

Nicht alle Journalisten müssen mit Daten hantieren, aber alle Medienschaffenden sollten verstehen, wie das funktioniert. Wir haben deshalb die Spezialisten auf den grossen Redaktionen um Tipps und Hinweise für den Einstieg in den Datenjournalismus gebeten. Wichtigste Erkenntnis: «Nur weil der Datenjournalismus ein guter Hammer ist, muss man nicht alles zum Nagel machen.»

Von Matthias Zehnder

Zahlen, Daten, Statistiken – müssen wir jetzt alle rechnen lernen? Dominik Balmer, Co-Ressortleiter Daten & Interaktiv bei Tamedia, winkt ab: «Journalistinnen und Journalisten müssen erstmal Daten aus einer verlässlichen Quelle finden können.» Das klinge banal, sei es aber nicht: «Beispielsweise führt das Bundesamt für Statistik viele Datensätze, die kaum je in einer Medienmitteilung auftauchen. Es lohnt sich also, da ein gewisses Wissen aufzubauen.»

Überhaupt werde die Datenrecherche unterschätzt. Journalistinnen und Journalisten müssten «wissen, wie die Daten zustande gekommen sind: Was zeigen sie überhaupt, und was nicht? Wie vollständig sind sie? Und wo sind die Limitationen?» Dominik Balmer erzählt, seine Redaktion habe «zum Beispiel die Erfahrung gemacht, dass unvollständige Datensätze bei unserem Publikum eher schlecht ankommen, auch wenn wir selber sie vielleicht super spannend finden.»

Theoretische Grundlagen

Auch Nikolai Thelitz, Datenjournalist bei der NZZ, findet: «Wichtiger als technische Fähigkeiten sind die theoretischen Grundlagen.» Alle Journalistinnen und Journalisten sollten Umfrageergebnisse «korrekt interpretieren und wissenschaftliche Studien lesen und einordnen können.» Grundkenntnisse in Sozial- und Naturwissenschaften seien hilfreich, wenn es darum gehe, Zahlen korrekt interpretieren zu können.

Konkret heisst das: «Summen und Durchschnitte berechnen, Dreisätze rechnen, Zahlen formatieren und Balken- und Liniendiagramme mit einem Grafikprogramm erstellen können», sagt Nikolai Thelitz. Dominik Balmer von Tamedia findet, Journalistinnen und Journalisten sollten «wissen, was der Unterschied zwischen dem Durchschnitt und dem Median ist, was Prozentpunkte von Prozenten unterscheidet und unter welchen Umständen eine Befragung repräsentativ» sei. Wenn Sie jetzt Bahnhof verstehen, konsultieren Sie das Edito-Glossar zum Datenjournalismus.

Tabellenkalkulation statt Textverarbeitung

Welche Programme sollten wir heute alle kennen? Da sind sich die Experten einig: Excel oder Google Sheets. «Mit etwas Erfahrung im Excel kommt man schon weit», sagt Mark Walther, Teamleiter Datenjournalismus bei CH Media Publishing. «Mit der Pivot-Funktion lassen sich beispielsweise auch Datensätze relativ einfach auswerten, die einige tausend Zeilen lang sind.» Er nennt die Pivot-Funktion deshalb das «Schweizer Taschenmesser für die Datenanalyse».

Julian Schmidli, Datenjournalist SRF Data, ergänzt: «Ein:e Journalist:in sollte heute in der Lage sein, zu erkennen, wo in einem Datensatz eine Geschichte steht und diese finden.» Wichtig dafür: «Es sollte ihr oder ihm möglich sein, eine Tabelle fehlerfrei aus einem PDF zu befreien.» Und am Ende sollte jeder Journalist auch in der Lage sein, «die Daten in gewünschter Form so zu exportieren, dass man daraus eine Visualisierung bauen kann. Oder gleich selbst die Visualisierung umsetzen.»

Warnung vor der KI

Alle drei weisen darauf hin, dass ChatGPT, Claude und Co. zuverlässige Anleitungen liefern, wie man in Excel oder Google Sheets Schritt für Schritt zum Resultat kommt. Sie warnen aber davor, die Arbeit gleich der KI zu überlassen. «KI senkt die Schwelle für Einsteigerinnen und Einsteiger und beschleunigt Programmierarbeiten», sagt Mark Walther von CH Media. «Es kommt aber grundsätzlich nicht gut, wenn man die KI mit Daten füttert und sie die ganze Analyse-Arbeit machen lässt.» KI verändere die Arbeitsweise und die Aufgaben von Datenjournalistinnen und -journalisten, werde sie aber niemals ersetzen: «Kreatives Denken und menschliche Kontrolle bleiben unerlässlich.»

Immerhin senkt die KI die technischen Hürden: «Plötzlich kann ein einzelner Datenjournalist in Kürze umsetzen, wozu es früher spezialisierte Teams brauchte», sagt Julian Schmidli von SRF Data. «Umso mehr sind nun Erfahrung und gute Ideen gefragt.» Nikolai Thelitz von der NZZ warnt sogar, die Arbeit mit KI erfordere «viel Zeit und Fachkenntnisse, um die Resultate zu überprüfen». Manchmal sei es sogar «schneller, eine Analyse selbst zu machen, als lange am perfekten Prompt zu feilen.» Ein wesentlicher Nachteil sei zudem, dass «der Output von KI nicht ohne Weiteres reproduzierbar ist.»

Datenboards als Publikumsmagnet

Marc Brupbacher, Co-Leiter Ressort Daten & Interaktiv bei Tamedia, bringt noch einen ganz anderen Punkt ins Spiel: Er sieht im interaktiven Datenjournalismus eine Chance für die Medien angesichts der KI. «Während sie herkömmliche Nachrichtentexte ohne Probleme zusammenfasst und bei Google als Suchresultat anzeigt, lassen sich nutzerfreundliche Tools nicht einfach auf Knopfdruck generieren», sagt er. Anders gesagt: Google kann die Datenboards der Medien nicht so einfach abbilden. «Wer zuverlässig seine Heiratsstrafe berechnen oder lokale Immobilienpreise vergleichen will, kommt an unserer Website mit ihren interaktiven Berechnungs-Tools nicht vorbei», sagt Marc Brupbacher deshalb.

Dasselbe gelte für gut verständliche, explorative Karten. Der Grund: Sie sind menschengemacht. Die KI entlaste zwar effektiv beim Schreiben von Basis-Code, bei der Datenanalyse sowie beim Recherchieren und Redigieren. «Wenn es aber um originelle Ideen, smarte UX-Entscheidungen oder die passenden Darstellungsformen geht, stösst sie rasch an ihre Grenzen und liefert oft nur schwache Resultate.»

Texte bleiben wichtig

Gerade angesichts der interaktiven Grafiken, Datenboards und Animationen fürchten viele Schreibende, dass ihr Handwerk an Bedeutung verliert. «Grafiken ergänzen Text, aber ersetzen ihn nicht», sagt Julian Schmidli. «Es braucht immer Kontext und erklärende Anekdoten. Die sollten gut geschrieben sein.» Mark Walther von CH Media sagt: «Grafiken machen Daten schnell verständlich, aber sie erklären nicht automatisch, warum etwas passiert. Text bleibt deshalb zentral: Er liefert Kontext, ordnet ein und macht transparent, was die Daten aussagen und wo in der Interpretation Vorsicht geboten ist.»

Eine Grafik könne Zahlen oft viel effizienter vermitteln als ein Text, sagt Nikolai Thelitz von der NZZ: «Ein Text, der Absatz um Absatz mit Prozentzahlen gefüllt ist, ist für die Leserschaft viel weniger verständlich.» Dennoch bleibe das Schreiben wichtig: «Studien zeigen, dass eines der wichtigsten Elemente von Grafiken ein Titel ist, der die Kernaussage auf den Punkt bringt. Zudem können Daten auch Faktenmaterial für einen Text liefern und die Wortwahl konkreter und sicherer machen.» Dominik Balmer von Tamedia ergänzt: «Letzten Endes sind Daten nichts anderes als eine (weitere) Quelle, die erklärt werden muss.»

Grundwissen Statistik gefordert

Auch wer über die Zahlen nur schreibt, sollte Grundkenntnisse in Statistik haben. «Wer einen Mittelwert vom Median unterscheiden, Unsicherheit bei Umfragen einschätzen und Korrelation von Kausalität trennen kann, ist absolut gerüstet», sagt Mark Walther von CH Media. «Für komplexere Fragen lohnt es sich, eine Fachperson zu kontaktieren.» Auch Nikolai Thelitz findet Grundkenntnisse in Statistik «definitiv wichtig», relativiert aber: «Wahrscheinlichkeitsrechnung wird im journalistischen Alltag weniger gebraucht.»

Marc Brupbacher von Tamedia betont, KI liefere nur dann einen Mehrwert, «wenn wir die Berechnungen dahinter verstehen und kritisch einordnen können – andernfalls publizieren wir unsinnige Analysen.» Deshalb sei ein fundiertes Gespür für Zahlen zwingend: «Wer über Risiken schreibt, muss wissen, dass ein relativer Anstieg beispielsweise um 40 Prozent ohne absolute Zahlen nicht einzuordnen ist.» Zudem verstünden viele Redaktionen bis heute nicht, dass «eine statistische Korrelation keine Kausalität belegt. Und selbst grundlegende Konzepte wie exponentielles Wachstum scheinen seit der Pandemie bei vielen leider schon wieder in Vergessenheit geraten zu sein.»

Julian Schmidli von SRF Data sagt, wichtiger als Statistikkenntnisse sei «ein Gespür dafür, wie Datensätze entstehen und welche Fallstricke sie beinhalten können.» Er nennt es «Dataliteracy». Dabei sei «eine gesunde Portion Skepsis hilfreich: Warum wurde ein Datensatz gesammelt? Wer hat dies wie getan? Was lässt sich damit aussagen – und was nicht?»

Kausalität und Korrelation

Die Frage ist, wo das «was nicht» beginnt. «Wer eine Anekdote mit einem Trend oder einem systemischen Missstand untermauern will, dem rate ich, dafür Daten zu nutzen. Gerade auch, wenn noch keine offizielle Statistik vorhanden ist», sagt Julian Schmidli von SRF Data. «Abraten würde ich bei Recherchefragen, die auf eine Korrelation abzielen und zwei Trends in einen Zusammenhang bringen wollen. Hier sollte man der Wissenschaft das Feld überlassen.»

«Mit Daten lassen sich Behauptungen überprüfen und das Ausmass von Entwicklungen wie der diesjährigen Trockenheit und der Hitze aufzeigen», sagt Mark Walther von CH Media, und Nikolai Thelitz von der NZZ ergänzt: «Ein datengetriebener Ansatz eignet sich besonders, wenn man über den Einzelfall hinausblicken und sich einen Überblick über ein Thema verschaffen will.» Gerade Analysen und Meinungsbeiträge könnten durch Daten an Aussagekraft gewinnen. «Auch im Lokaljournalismus spielen Daten eine wichtige Rolle, etwa in Form interaktiver Anwendungen, mit denen Leserinnen und Leser ihre persönliche Situation einordnen können.»

Das Resultat muss verständlich sein

Beim Interaktiv-Team des Tages-Anzeigers lautet die Formel: «verständlich, aussagekräftig und ohne unnötige Komplexität», sagt Marc Brupbacher. «In der Vergangenheit verzettelten sich Datenjournalisten oft in technischen Nischen und übermässigen Experimenten wie Web-Scraping, maschinellen Textanalysen oder Sensorjournalismus.» Solche Formate seien beim Publikum jedoch meist durchgefallen, da «die Ergebnisse oft schwer nachvollziehbar, lückenhaft oder schlichtweg zu unbedeutend» waren.

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Mark Walther rät von einer Datengeschichte ab, «wenn man die Daten kritisch überprüft hat und zum Schluss kommt, dass sie zu lückenhaft oder zu wenig belastbar sind. Oder wenn die Leserinnen und Leser einen Beipackzettel bräuchten, um sie zu verstehen.» Auch Nikolai Thelitz rät, auf datenjournalistische Elemente zu verzichten, wenn «die Datengrundlage unzureichend oder wenig aussagekräftig ist.» Er weist zudem darauf hin, dass «trockene Zahlen und Daten meist weniger hilfreich» seien, wenn Texte eine «emotionale Nähe zu einem Protagonisten herstellen sollen.»

Nicht alles lässt sich in Zahlen fassen

Denn, darin sind sich die Datenjournalisten einig, Journalismus werde sich auch in Zukunft nicht auf das Zählbare beschränken. «Daten haben heute sicher ein viel grösseres Gewicht als früher, nur schon durch ihre Allgegenwärtigkeit», sagt Mark Walther von CH Media. «Ich bin aber überzeugt davon, dass deswegen keine Themen zu kurz kommen. Reportagen, Interviews, Porträts oder Meinungsbeiträge zeigen weiterhin jene Facetten eines Themas, die sich nicht in Zahlen fassen lassen.»

Nikolai Thelitz von der NZZ ergänzt, Zahlen hätten zwar in den letzten zehn Jahren an Bedeutung gewonnen, «doch sie führten lange auch ein Schattendasein. Viele Journalistinnen und Journalisten trauten sich früher nicht an Daten heran und reagierten geradezu allergisch auf Statistik.» Das habe sich zum Glück geändert. «Heute nehme ich die Balance zwischen datengetriebenem und erzählerischem Journalismus als viel ausgeglichener wahr als früher.»

«Inzwischen gibt es zu fast jedem Thema einen datenjournalistischen Zugang. Und wenn es zu einem Thema mal keine brauchbaren Daten gibt, dann ist vielleicht genau das die Geschichte», sagt Julian Schmidli von SRF Data. «Aber nur weil der Datenjournalismus ein guter Hammer ist, muss man nicht alles zum Nagel machen.»