Maximilian Schäfer ist Datenjournalist und arbeitet in der Dokumentationsabteilung des Spiegel. Foto: privat

Von Sophie Rotgeri

Wenn Maximilian Schäfer über seine Arbeit als Datenjournalist spricht, wirkt er zurückgenommen und unaufgeregt – ein bisschen so, als verstünde er nicht ganz, warum alle so ein Aufheben darum machen. Journalismus mit Daten sei schließlich nichts Neues: “Mit Daten umgehen, das haben wir natürlich auch schon gemacht, bevor der Begriff Datenjournalismus in Mode kam”, erklärt Schäfer. Doch Datenjournalismus, wie er heute stattfindet, sei mehr als nur ein paar Balkendiagramme. “So wie sich der Begriff etabliert hat, bedeutet er aus meiner Sicht, dass Daten im Mittelpunkt der Geschichte stehen”, sagt Schäfer. Im Datenjournalismus gehe es nicht darum, bereits bestehende Statistiken zu visualisieren, sondern neue Erkenntnisse zu gewinnen, indem Datensätze zusammengefügt und große Mengen von Daten analysiert werden.

Dass Schäfers Name nicht sofort fällt, wenn von den Vorreitern des Datenjournalismus in Deutschland die Rede ist, liegt wohl auch daran, dass er nicht in vorderster Reihe steht, sondern eher im Hintergrund wirkt. Schäfer und seine Kollegen in der Dokumentationsabteilung des Spiegel – zu denen auch Daten-Labor-Referent Kurt Jansson zählt – produzieren eher selten eigene Beiträge. Neben dem klassischen Fact-Checking arbeiten sie den Redakteuren aller Ressorts bei deren Recherchen zu: “Unsere Arbeit findet als Unterstützung im Hintergrund statt: Die Daten aufbereiten, Informationen aus Webseiten extrahieren. Das dient dann als Grundlage für andere, damit die ihre Geschichten schreiben können.”

Von Daten-Mega-Hype keine Spur

Wie die Zuarbeit für die Autoren genau aussieht, ist von Fall zu Fall verschieden. Manchmal sollen Daten visualisiert werden. Das reicht von einfachen Balkendiagrammen bis hin zu interaktiven Netzwerkgrafiken, die zum Beispiel die Verlinkungen zwischen den großen deutschen YouTube-Channels zeigen. Manchmal geht es darum, Informationen so aufzubereiten, dass sie für die Recherche nutzbar werden. Dem fertigen Text sieht man dann später unter Umständen gar nicht mehr an, dass auch Redakteure aus Schäfers Dokumentations-Team beteiligt waren. Diese teils unsichtbare Unterstützung ist für Schäfer selbstverständlicher Alltag. Von Leuchtturmprojekten oder Daten-Mega-Hype ist nichts zu spüren, wenn er von seiner Arbeit erzählt.

Datenanalyse und Programmieren als selbstverständliches Handwerkszeug – das bringt Schäfer aus seinem Physikstudium mit. Schon vor und während seines Studiums arbeitete er aber auch als freier Journalist und trat damit in die Fußstapfen seines Vaters.

Datenjournalismus als ressortübergreifende Methode

Beim Daten-Labor 2015 forderten einige Wissenschaftler von den Datenjournalisten eine intensivere Berichterstattung über Datenerhebung und –nutzung. Das sieht Schäfer jedoch nicht als deren Aufgabe: “Der Begriff Datenjournalismus ist, finde ich, ein bisschen schwierig, weil er keine thematische Eingrenzung beschreibt. Das ist nicht wie beim Sportjournalismus – die schreiben über Sport. Wissenschaftsjournalisten kümmern sich um Wissenschaft.” Datenjournalismus hingegen sei nicht auf das Thema Daten beschränkt, sondern seiner Meinung nach eine ressortübergreifende Methode: “Daten fallen überall an, was in der praktischen Arbeit auch ein Problem ist. Wir arbeiten mit Daten, die häufig in ganz unterschiedliche Themengebiete gehören und müssen uns deswegen auch immer wieder Ansprechpartner in den verschiedenen Redaktionen suchen.”

Gerade von @max__schaefer von @DerSPIEGEL gelernt: König -Mann + Frau = Königin #datenlabor15 #ddj #DataMining pic.twitter.com/1VPucZ9U6L

— Rainer Striewski – @striewski@mastodon.social (@RainerStriewski) October 24, 2015

Ob diese zunehmende Omnipräsenz von Daten auch bedeutet, dass in Zukunft jeder Journalist ein Datenjournalist sein und vielleicht gar programmieren können muss? Auch hier sieht Schäfer keinen Grund für übertriebene Aufregung oder Aktionismus. “Ich glaube nicht, dass in fünf Jahren plötzlich jeder Journalist große interaktive Datenstorys können muss”, sagt er. “Es wird weiterhin Teams geben. Man braucht Leute, die auf bestimmte Gebiete spezialisiert sind.” Grundsätzlich hält er ein grundlegendes Verständnis für Zahlen aber für eine wichtige Fähigkeit: “Um wenigstens grundlegend einschätzen zu können, ist das jetzt eine sinnvolle Aussage auf Basis dieser Zahlen, oder ist es das eben nicht. Das hilft natürlich im Alltag.” Das sei aber auch schon immer so gewesen.