NR26

Darf man eigentlich aus einer Anklageschrift zitieren? Und wie war das noch einmal - welche Behörde ist wann zuständig? Woher bekommt man überhaupt ein Urteil? Michael Haselrieder und Dajana Kollig berichten anhand ihrer Recherchen zu den Fällen eines angeklagten Staatsanwalts und eines angeklagten Polizisten Schritt für Schritt, wie man am besten vorgeht und worauf es jeweils zu achten gilt.

Die Datenjournalismus-Community zeichnet sich aus durch einen hohen Zusammenhalt, auch über Redaktionsgrenzen hinweg. Was bislang dabei möglicherweise zu kurz kam, ist Kritik und Selbstkritik. Das hat die bei der NR25 erstmals angebotene „Blattkritik"-Session gezeigt, das zeigt aber auch der Blick in die Forschung oder in den Medienjournalismus.
Matthias Stolz fragt anlässlich seiner Dissertation an der Uni Mainz: „Braucht es einen Critical Turn im Datenjournalismus?". Die Antwort: ja schon, jedenfalls wenn man einen kritischen Blick auf Dashboards zur US-Wahl oder zur Corona-Pandemie wirft. Wie geht Datenjournalismus, den jede:r versteht? Das untersucht auch Gianna Grün (Leiterin Datenjournalismus Deutsche Welle) in ihrer berufsbegleitenden Dissertation für die TU Dortmund.

Die Runde soll kein Tribunal sein, sondern ein offener Austausch im geschützten Raum anhand konkreter Beispiele - die jede:r im Publikum gerne mitbringen soll.

Wer online recherchiert, wird früher oder Belege sichern wollen. Einfach Screenshot machen - und fertig?

So einfach ist es häufig nicht (mehr). Digitale Belege zu sichern, wird eine zunehmend technische Aufgabe. Es braucht unterschiedliche Ansätze, je nachdem, um was es sich handelt: Webseiten, Social Media, Videos. Eine one size fits all Lösung gibt es leider nicht. In der Veranstaltung soll es darum gehen, welche Methoden es gibt:

• Die Möglichkeiten und Grenzen des Internet Archives: Ab wann lohnt es sich, ein eigenes Archiv anzulegen?

• Social-Media-Plattformen: Wie Posts bei Instagram oder TikTok sichern?

• Wie viele Links sichern?

• Wie Links regelmäßig sichern?

Außerdem soll es darum gehen, wie man digitale Archive für die eigene Recherche nutzen kann. Mit dem Begriff Archival OSINT gibt's auch schon das passende Schlagwort.

Chatbots wie ChatGPT und Mistral helfen Informationen suchen und auswerten - gezielte, hartnäckige Recherche kann die KI nicht. Oder doch? Die Workflow-Plattform n8n bietet die Möglichkeit, sich Recherchen und Arbeitsabläufe zusammenzuklicken - wir helfen bei den ersten Schritten und berichten über Erfahrungen und Anwendungsfälle aus Recherche-Projekten.

Auf dem Weg zu einer Datengeschichte plotten wir manchmal wortwörtlich tausende Grafiken, von denen es keine einzige in die finale Geschichte schafft. Die Visualisierungen können eine wichtige Brücke zu nicht-datenjournalistischen Kolleg:innen sein und verschiedene Funktionen in der Recherche übernehmen.

In der Session zeigen wir, wie wir einfache Grafiken für die explorative Datenanalyse und zum Kennenlernen von Daten nutzen, aufwendigere Grafiken machen, um Thesen zu bilden und weiterzuentwickeln, und Anwendungen um Visualisierungen bauen, um das Vier-Augen-Prinzip umzusetzen und Qualitätsmanagement zu betreiben. Anhand von realen Beispielen aus vergangenen Recherchen zeigen wir, wie wir Visualisierungen für alle Schritte der Recherche nutzen und wie sich die verschiedenen Typen von Plots in Komplexität und Aufwand unterscheiden.

Unsere Session richtet sich an Anfänger:innen im Datenjournalismus, die Strategien lernen wollen, um vom Datensatz zur Geschichte zu kommen, aber auch an erfahrene Datenjournalist:innen, die neue Ideen für die Zusammenarbeit mit Kolleg:innen suchen. Nicht-Datenjournalist:innen hilft die Session zu verstehen, wie die Datenarbeit funktioniert und warum sie manchmal länger dauert als geplant.

Für viele, vor allem lokale Daten gibt es keine zentrale Stelle, keine Datenbank, keinen Überblick. Wer wissen will (also wir), wie hoch zum Beispiel die Hundesteuer in Bayern ist, muss im Zweifel über 2.000 Gemeinden einzeln anschreiben. In diesem Panel erzählen wir, wie solche scheinbar unmöglichen Recherchen trotzdem umsetzbar sind – mit Bordmitteln wie Microsoft Forms, Excel und Word-Serienbrief.

Damit trugen wir Datensätze zusammen, die es vorher schlicht nicht gab – von Hundesteuer über Müllgebühren bis zu rechtsextremen Vorfällen an Schulen.
Weil nicht für jede Recherche ein simples Umfragetool ausreicht, stellen wir zusätzlich einen Ansatz des WDR vor.
Für den Kandidat:innen-Check hat jede:r Politiker:in einen personalisierten Zugang erhalten.

Das schiere Erstellen solcher Datensätze führt häufig zu Diskussionen vor Ort und exklusiver, nutzernaher Berichterstattung. Teilnehmer:innen erhalten konkrete Tipps zur Konzeption eigener Abfragen, zur Strukturierung und Bereinigung chaotischer Antworten sowie zur Auswertung, Darstellung und Berichterstattung.

Im Internet und in öffentlichen Registern stecken viele Datenschätze mit Informationen über Firmen.
Das Panel zeigt lohnenswerte Datenbanken und welche Geschichten mit ihrer Hilfe entstehen können. Unter den ausgewählten Datenbanken sind u.a. Handelsregister, der Bundesanzeiger, das Transparenzregister, Markenregister, eine Datenbank über Fördermittel und eine Datenbank für Ausschreibungen in der Europäischen Union.
Wie man Einsicht in das Grundbuchamt erhalten kann, wird ebenfalls erklärt. Auch Lokaljournalisten können diese Datenbanken gut nutzen.

Finde heraus, welche Rüstungsunternehmen von Millionenförderungen profitieren, welche Unternehmen in deiner Kommune Bundesmittel für Forschungsprojekte erhalten und was in der Vorstandssitzung eines Lobbyverbands passiert ist.

Ist das Video echt oder nicht? Wo wurde dieses Foto aufgenommen?

Bei der Quiztime-Challenge löst ihr in Echtzeit Recherche-Aufgaben, wie sie auch im journalistischen Alltag vorkommen. Aber braucht es diese Skills angesichts von ChatGPT und Gemini noch?
Wir lassen Teams mit klassischer Online-Recherche und Prompt-Antworten gegeneinander antreten. Bei unserer Quiztime-Runde machen wir die Probe aufs Exempel. Bei den Recherche-Aufgaben treten die beiden Lösungswege gegeneinander an. Wer ist wann schneller und wer verlässlicher – die klassische Online-Recherche oder die Prompt-Befragung des KI-Modells?

Das schnellste Team mit der richtigen Lösung punktet – aber alle anderen gewinnen auch, wenn erklärt wird, welche Tools, kreative Strategien und Geheimtipps die Recherchierenden zum Ziel führen. Aber brauche ich diese OSINT-Fähigkeiten überhaupt noch, wenn ich auch einfach ChatGPT fragen kann, wo ein Foto herkommt?

Vorzugsweise eigene Laptops und Tablets mitbringen. Die Einteilung in Teams erfolgt zu Beginn der Session.