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Das Rechercheteam hat einen Medizinskandal aufgedeckt, der letztlich alle betrifft: Über 100 Ärzt:innen in ganz Europa praktizieren weiter, obwohl sie anderswo längst ihre Approbation verloren haben – etwa wegen sexuellen Missbrauchs oder schwerer Behandlungsfehler. Die Öffentlichkeit wusste davon bislang nichts. Erst die Recherche #BadPractice hat diesen Missstand sichtbar gemacht.
Anne Herzlieb, Susanne Amann und Sophia Stahl hatten dabei eine tragende Rolle und deckten allein in Deutschland 30 Fälle auf – darunter einen Arzt, der hier weiter praktiziert, obwohl das norwegische Gesundheitsministerium ihn als gefährlich einstuft und mehrfach vor ihm gewarnt hat.

Möglich wurde diese Recherche durch Datensätze, die über Informationsfreiheitsanfragen im Ausland erstritten wurden. Doch wie stellt man solche Anfragen überhaupt? Wie wertet man anschließend mehr als zwei Millionen Datensätze aus? Und wie führt man Gespräche mit Ärztekammern und Approbationsbehörden, die sich immer wieder hinter dem Argument des Datenschutzes verschanzen?
Das Panel ist daher ein praxisnaher Einblick in internationale Datenrecherche: Wie man Informationen jenseits deutscher Datenschutzgrenzen erlangt, wie man große Datensätze strukturiert – und wie man damit am Ende trotz Widerständen zu einer belastbaren Veröffentlichung kommt.

Relevante Datengeschichten entstehen längst nicht immer auf Basis öffentlicher oder wissenschaftlicher Daten. Immer häufiger greifen Journalist:innen auf Quellen aus der Privatwirtschaft zurück: Daten von Immobilienplattformen, Navigationsdiensten oder Energieanbietern können Datenlücken schließen, manchmal sind sie auch präziser oder aktueller. Daten-Aggregatoren wie North Data oder das neu entstandene Data Analytics Institute machen Daten für den Journalismus deutlich einfacher zugänglich.

Doch solche Kooperationen werfen Fragen auf: Wie verlässlich sind die Daten? Was schreibt man in Kooperationsvereinbarungen? Hängen Journalist:innen dadurch am Tropf privater Datenlieferanten? Und wie vermeiden sie es, ausschließlich deren Marketing-Logik zu übernehmen?

Das diskutieren wir mit konkreten Beispielen und Vertreter:innen aus der Praxis zwischen Datenjournalismus und Datenwirtschaft. Gemeinsam mit den Teilnehmer:innen sprechen wir über Chancen, Risiken und Verantwortlichkeiten datengetriebener Recherchen im Spannungsfeld zwischen öffentlichem Interesse und privater Datensammlung.

„Ihr Paket kann nicht zugestellt werden“
Mit solchen Fake-SMS zockt ein kriminelles Netzwerk hunderttausende Menschen ab. Wir haben exklusive Einblicke in die Methode gewonnen und Täter identifiziert. In diesem Erzählcafé zeigen Alexander Nabert und Maximilian Zierer, wie diese internationale Recherche mit einem Hinweis von Hackern begann und uns in ein anderthalbjähriges Recherche-Rabbithole brachte. Wir erzählen konkret, welche Spuren wir verfolgten und wie wir methodisch vorgingen:

Mit OSINT-Recherchen verfolgten wir die Spuren der Scammer aus klandestinen chinesischsprachigen Telegramgruppen bis zu privaten Instagram-Accounts, auf denen sie öffentlich mit ihrem Reichtum prahlen.
Ein umfangreicher Datensatz mit rund 900.000 Betroffenen löste in uns den Call-Center-Modus aus. Wir riefen mehr als 200 Betroffene in Deutschland an, um Protagonisten zu finden und zu verstehen, wie der Scam abläuft. Am Ende fanden wir einen Chefredakteur und eine ehemalige Bundesministerin in den Daten. Mit einer Datenanalyse fanden wir heraus, dass die Scammer ihre Phishing-Seiten vor dem Einsatz testen und konnten so zeigen, dass viele der Scammer vom chinesischen Festland aus operieren.

Wir untersuchten die Software, mit der die Scammer betrügen und fanden heraus, dass sie es auf mehr als 130 Länder abgesehen haben – nur ausgerechnet auf China nicht.
Zwei der umtriebigsten chinesischen Scammer konnten wir in Bangkok lokalisieren. Dort klapperten wir Malls, Clubs und Bars ab, bis wir schließlich einen von ihnen zur Rede stellen konnten. Wir zeigen, wie so eine Vor-Ort-Recherche gemeinsam mit dem Team in Deutschland abläuft, mit automatisiertem Monitoring von Instagram-Kanälen und OSINT-Recherchen in Echtzeit. Anhand dieses Recherchebeispiels zeigen wir, wie vielfältig investigative Recherchemethoden im Jahr 2026 sind und wie die verschiedenen Recherchedisziplinen ineinandergreifen.

Die dreiteilige Investigativ-Dokuserie erschien im April in der ARD-Mediathek. Eine gemeinsame Recherche mit NRK (Norwegen) und Le Monde (Frankreich).

Gute Geschichten brauchen Nähe. Aber zu viel Nähe kann belastend sein. Was schützt bei harten Themen davor, nicht selbst unter der Recherche zu leiden? Wie reagiere ich, wenn mich eine Situation emotional überfordert? Wie kann man sich abgrenzen, um aufdringliche Nähe von Protagonist:innen gar nicht erst entstehen zu lassen? Was kann man tun, wenn Protagonist:innen auch nach der Veröffentlichung penetrant den Kontakt suchen? Wie beendet man die Arbeitsbeziehung zwischen Journalist:in und Quelle auf professionelle Weise? Wir teilen praktische Tipps bei Probleme durch zu viel Nähe im Recherche-Alltag.

Wie beweist man, dass ein Algorithmus Jugendliche radikalisiert – wenn die Plattform selbst keinen Zugang zum Algo gewährt? In diesem Vortrag zeigen wir, wie wir mit selbstgebauter Infrastruktur TikToks Empfehlungssystem systematisch testeten und nachwiesen: Ein 15-Jähriger landet durchschnittlich nach fünf Minuten bei frauenfeindlichen Inhalten, obwohl TikTok angibt, dies zu verhindern.

In unserer Präsentation erzählen wir, wie wir unser Experiment aufgebaut haben und stellen alles nötige dafür zur Verfügung, inklusive eigens programmiertem Code. Das Publikum lernt, wie sie ihr eigenes Experiment aufsetzen können – und so Algorithmen durchleuchten und hinterfragen können.
Man lernt, wie man Handys automatisiert fernsteuert und jede Interaktion und jedes Video festhält. Und dann zeigen wir, wie man 100.000 TikTok-Inhalte mit KI klassifiziert, um ihren Manosphere-Anteil zu berechnen. Wie man Klassifizierungs-Prompts designt – und sie auf ihre Genauigkeit evaluiert. Und wie man multimodale LLMs einsetzt, um Text, Ton und Bild gleichermaßen zu berücksichtigen.

Aus unserer Recherche haben wir visuelle Onlinestücke, einen TV-Beitrag sowie einen Podcast gemacht. Wir geben Tipps, wie aus technischen Recherchen visuell attraktive Beiträge werden können. Wir teilen unsere Learnings und Fehler auf dem Weg dahin – und liefern einen Baukasten, um selbst mit relativ geringem Aufwand Algorithmen zu durchleuchten.

Daten für lokale und investigative Recherchen selbst mittels Sensoren zu erheben, lohnt sich. Yannik Achternbosch hat für die taz mit günstigen Thermometern gezeigt, wie Hitzenächte den Berliner:innen den Schlaf rauben – und dass das auch eine soziale Frage ist. Gesa Steeger und Annika Joeres wiesen für Correctiv anhand öffentlicher Daten und selbst genommener Wasserproben nach, dass der Rhein eben nicht immer sauberer wird.

Die beiden Recherchen füllen Lücken, die amtliche Messungen hinterlassen. Das Ergebnis sind exklusive Inhalte – die sich überall replizieren lassen. Genau darum geht es in dieser Session: Wie kann ich auch ohne eigene Fachkenntnisse Hitzestress und potenziell gesundheitsschädliche Stoffe im Wasser nachweisen? Wie viel Vorlauf und welches Budget sollte ich einplanen? Welche Hürden sind bei solchen Recherchen typischerweise zu nehmen?