#141 Datenjournalismus - zwischen Grafik und Fakten mit Michael Kreil

Welche Rolle spielt Softwareentwicklung im Datenjournalismus?


Datenjournalismus ist eine spezialisierte Form des Journalismus,
die u.a. darauf abzielt (offene) Daten (und somit auch
interessante Fakten) durch interaktive Visualisierungen und
Diagramme zugänglich zu machen. Doch um ein konsumierbares
Ergebnis zu erhalten, ist viel Arbeit notwendig. Was steckt also
dahinter?


In dieser Episode sprechen wir mit Michael Kreil. Michael ist
freier Datenjournalist und gibt uns Einblicke in seine Arbeit.
Wir klären, was Datenjournalismus eigentlich ist, inwieweit das
ganze in Relation zu Data Analytics oder Data Science steht,
woher eigentlich die Arbeitsgrundlage, also die Daten, stammen,
wie viel Software-Engineering in diesem Prozess involviert ist,
welche handwerklichen Fehler bei der Arbeit mit Daten gemacht
werden können, aber auch wie Datenjournalisten für Open Data und
“Public Money, Public Code oder Public Data” kämpfen.


Bonus: Wenn Daten präsentiert werden, schalten Menschen ihren
Kopf aus.





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Links

Michael Kreil: https://www.michael-kreil.de/

VersaTiles: A complete FLOSS map stack:
https://versatiles.org/

Pandas: https://pandas.pydata.org/

d3.js: https://d3js.org/

Chart.js: https://www.chartjs.org/

Statista: https://de.statista.com/

Our World In Data: https://ourworldindata.org/

Destatis: https://www.destatis.de/

Eurostat: https://ec.europa.eu/eurostat/de/

Datenportal Berlin: https://daten.berlin.de/

Open Data Portal der deutschen Bahn:
https://data.deutschebahn.com/opendata

GOV Data: https://www.govdata.de/

Journalist klagt gegen Freistaat Bayern - Wann Medien
Behördendaten veröffentlichen dürfen:
https://www.deutschlandfunk.de/journalist-klagt-gegen-den-freistaat-bayern-sind-behoerdendaten-durch-das-urheberrecht-geschuetzt-100.html

Kostenlose Basisdaten:
https://www.adv-online.de/Veroeffentlichungen/Presse/ 

Deadlift ETF:
https://www.reddit.com/r/atrioc/comments/1ewkatt/some_dude_made_a_deadlift_etf_with_only_companies/

Spurious correlations:
https://tylervigen.com/spurious-correlations

Per capita consumption of margarine correlates with the
divorce rate in Maine:
https://www.tylervigen.com/spurious/correlation/5920_per-capita-consumption-of-margarine_correlates-with_the-divorce-rate-in-maine

A bad chart got better – and then bad again:
https://blog.datawrapper.de/irish-times-chart-redesigned-olympics/

Gap Minder: https://www.gapminder.org/

Hans Rosling Talk
https://www.ted.com/talks/hans_rosling_the_best_stats_you_ve_ever_seen 




Sprungmarken

(00:00:00) Datenjournalismus und Open Source Karten mit Michael
Kreil


(00:04:04) Was hat dich dazu bewegt in den Journalismus zu gehen?


(00:05:53) Sponsor/Info


(00:06:53) Was ist Datenjournalismus?


(00:14:09) Wie verwandt ist der Datenjournalist mit Data
Analytics und Data Science?


(00:19:00) Sind Datenjournalisten-Projekte "On-Off"-Projekte?


(00:20:36) Wo bekommen Datenjournalisten die Rohdaten her?


(00:30:52) Was müssen wir beim Umgang mit Daten bzw. Statistiken
beachten?


(00:39:10) Korrelation ist nicht Kausalität


(00:47:56) Typische Fehler bei der Visualisierung von Daten


(00:57:47) Die Kunst, Elemente weg zu lassen


(01:00:21) Wie werde ich Datenjournalist?



Hosts

Wolfgang Gassler (https://mastodon.social/@woolf)

Andy Grunwald (https://twitter.com/andygrunwald)




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