Visualisierungshilfen für den Datenjournalismus – Auswahl, Test und Bewertung von Visualisierungstools

Abstract

In den letzten Jahren hat der Datenjournalismus in Deutschland immer mehr Fuß gefasst. Auch deutsche Behörden öffnen sich langsam aber sicher und veröffentlichen gesellschaftlich relevante Daten im Netz. Die Datenflut birgt große Chancen: Durch Aufbereiten und Visualisieren großer Datenmengen eröffnen sich für Journalisten neue Möglichkeiten der Entdeckung und der Darstellung von Zusammenhängen. Nicht nur große Medienhäuser, auch kleinere, lokale Redaktionen zeigen Interesse, denn Datenjournalismus bedeutet für sie einen erheblichen Mehrwert. Es herrscht jedoch Unsicherheit: Datenjournalismus bedeutet in der Regel auch die visuelle Aufbereitung von Daten für den Nutzer, aber oft ist im Budget kein Spielraum für die Einstellung eines Programmierers oder Designers für diesen Zweck. Gewohnt zu recherchieren und zu analysieren scheitert ein Journalist hingegen an der Visualisierung von Daten. Das Ziel dieser Arbeit ist diese Unsicherheit zu nehmen und zu zeigen, dass Journalisten auch ohne Programmierkenntnisse hervorragende Ergebnisse in der Visualisierung von datenjournalistischen Inhalten erzielen können. Im Rahmen der Arbeit werden aktuelle Tools zur Erstellung unterschiedlicher interaktiver Visualisierungen vorgestellt und verglichen. Der Vergleich orientiert sich an der DIN-Norm „Warentest“ und es werden bei ihm die Methoden „Nutzwertanalyse“ und „Heuristische Evaluation“ angewandt. Um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, werden Kriterienkataloge zur Auswahl und zur Bewertung der Tools aufgestellt. Es werden mehrere redaktionstypische Themen gewählt und Datensätze zu ihnen erstellt. Die Datensätze werden mit jeweils geeigneten Tools visualisiert. In dem Vergleich wird sowohl dem Visualisierungsprozess als auch den erstellten Visualisierungen Beachtung geschenkt. Die Ergebnisse werden zusammengefasst und anhand des Kriterienkatalogs bewertet. Als Resultat werden ein oder mehrere Visualisierungstools empfohlen, die am besten die Anforderungen einer Redaktion erfüllen.