Im Rahmen des Forschungsprojektes VALiD durfte ich diese Frage heute im ORF Landesstudio Niederösterreich in einem Workshop erörtern. Klarerweise musste ich mich davor selber intensiver mit dieser Frage beschäftigen. Weiterlesen
Das Vorurteil, dass Mathematik und Daten ein staubtrockenes Thema sind, ist bereits so abgelutscht, dass es eigentlich keines mehr sein sollte. Da es sich aber (trotz dieses Blogs 😉 ) nach wie vor hartnäckig hält, trete ich auch live zum Gegenbeweis an. Insbieriert von „Science in the Pub“ werde ich, unter dem Titel Bei Vino Veritas, kurzweilige Präsentationen halten. Dabei ist der Name Programm.
Wie letztens geschrieben, sind die Implikationen von Big Data (mindestens) einen eigenen Artikel wert. In diesem dreht es sich darum, was für Gefahren von Big Data und der (automatisierten) Verarbeitung potentiell ausgehen. Und warum es dringend notwendig ist, neben den technischen auch ethische und moralische Diskussionen zu führen.
Ab wann sind Daten groß genug um Big genannt zu werden? Und ist Big nicht ein wenig relativ und willkürlich?
Zuerst einmal stellt sich die Frage, was Daten überhaupt sind. Schon hier wird es schwammig, denn eine allgemein gültige Definition gibt es nicht. Aber für unsere Zwecke reicht es, wenn wir uns darauf einigen, dass Daten Angaben oder (Zahlen-)Werte sind, die durch Messung oder Beobachtung gewonnen werden. Um die Frage nach Big Data zu beantworten, schadet es nicht ein wenig auszuholen. Weiterlesen
… oder: warum wir zum Messen verschiedene Skalen verwenden (sollen)
„Bayerns Bauern [haben] in diesem Jahr Blühflächen in der Größenordnung von rund 12.000 Fußballfeldern geschaffen“ und „Wenn der Ostsee gefüllt ist, fasst er so viel Wasser wie etwa zwei Milliarden Badewannen“ sind zwei der unzähligen Schlagzeilen, in denen diese beiden „Maßeinheiten“ herhalten müssen. Doch warum werden Flächen überhaupt in Fußballfelder umgerechnet und Volumen (oder Volumina) in Badewannen?
Seit meinem ersten Blogbeitrag hier ist doch schon eine geraume Zeit ins Land gezogen. Leider vor allem auch seit dem Letzen. Letzteres soll sich wieder ändern. Und beides ist Grund genug um sich kurz der Entwicklung und vor allem Professionalisierung der Datenvisualisierung zu widmen. Inzwischen ist die Datenvisualisierung doch um ein Eck bekannter und präsenter. Doch wie steht es um Berufsstandards in der nicht mehr ganz so jungen Disziplin? Weiterlesen
Am Dienstag (21.Oktober 2014) fand der ganztägige „News Impact Summit Vienna“ statt – der erste seiner Art. Organisiert wurde er von European Journalism Center und gesponsert von Google, (lokale) Partner waren derStandard.at, FJUM, Hacks/Hackers Vienna und das International Press Institute. Interessant für mich machte dieses Treffen vor allem der Untertitel „Data and Social Media: The New Road to Digital Investigation“. In der Hoffnung auf viel Datenjournalismus begab ich mich also ins Le Méridien in Wien.
Gleich vorweg muss positiv angemerkt werden, dass die Teilnahme an der Veranstaltung kostenfrei war. Erkauft wurde dieser Vorteil naturgemäß durch Sponsoring. Und wenn der Sponsor Google heißt, dann stößt dies nicht unbedingt auf uneingeschränkte Sympathie. Vor allem nicht, wenn es sich um ein Medienevent handelt, und Medien eigentlich das Banner der Informationsfreiheit vor sich tragen wollen/sollen.
Hier also meine subjektive Sicht auf die Veranstaltung. Weiterlesen
Dass Datenjournalismus ein recht junges Feld ist, ist bekannt. Dass er im deutschsprachigem Raum noch nicht so weit ist, wie teilweise im anglo-amerikanischen Raum, ebenso. Grund genug für eine (nicht repräsentative) stichprobenartige Erhebung.
Das Setting: Analyse von datenjournalistischen Beiträgen in den Tageszeitungen Österreichs. Das Ergebnis: lau. Oder weniger. Aber der Reihe nach.
Als Nachtrag zum letzten Post, in dem das Thema „3D-Visualisierungen“ angerissen wurde, heute ein paar Gedanken. Im Grunde geht es ja bei der Informationsvisualisierung darum Information zu visualisieren. No na! 😉 Und das geschieht in der Regel nicht aus Jux und Tollerei, sondern mit dem Ziel diese Infomation zu vermitteln. Womit wir bei der spannenden Frage nach dem (geplanten) Publikum, bzw. der Empfängerin der Information, also der Zielgruppe, sind.
Diese zu erreichen ist bekannterweise ein Kunst und es würde Bücher füllen die Bildsprache und das Symbolverständnis unterschiedlicher sozialen Gruppen, Kulturen oder Epochen zu erörtern. Jedenfalls soll die (Informations-) Visualisierung die angestrebte Zielgruppe erreichen und fesseln so, dass möglichst viele Im Zielpublikum die „Story konsumieren“. Vor allem soll dabei der richtige Aspekt der Information transportiert werden. Das zu erreichen kann ab & zu auch bedeuten Regeln oder Normen zu brechen. Weiterlesen
Jede kennt Excel. Es führt praktisch kein Weg daran vorbei. Für Leute die beginnen sich mit Daten auseinanderzusetzten, sind Tabellenkalkulationsprogramme in der Regel der erste Schritt. Natürlich gibt es eine Vielzahl an Tabellenkalkulationsprogrammen (hier ein kleine Übersicht), aber durch Windows’ Verbreitung ist hier Excel der Platzhirsch und de-facto-Standard. Dass es für Excel auch viele gute Gründe gibt sei unbestritten. Excel kann nämlich sehr viel. Viel mehr als der Laie vermuten würde. Und auch erfahrene Nutzerinnen lernen regelmäßig was neues.
Aber Excel hat auch eine große Schwachstelle: die Datenvisualisierung. Und das in zweifacher Hinsicht.
