Timo Grossenbacher ist Datenjournalist bei SRF Data. Foto: Franziska Senkel

Von Anastasiya Polubotko

Timo Grossenbacher glaubte schon früh zu wissen, was oft falsch läuft in den Medien. Und das noch bevor er selbst Journalist wurde. Schon als Geografie- und Informatikstudent kritisierte der Schweizer die Intransparenz medialer Berichterstattung. Und zwar nicht nur im Fernsehen und Radio, sondern auch in Print- und Online-Medien, wo Journalisten durch Verlinkungen eigentlich besonders einfach auf ihre Quellen hinweisen können. Das Problem sei ihm zwar medien- und ressortübergreifend aufgefallen, sagt Grossenbacher, doch im Wissenschafts- und Datenjournalismus trete es besonders deutlich hervor: Wenn von Studien berichtet werde, ohne auf die Studie selbst direkt hinzuweisen. Oder, wenn Daten zwar hübsch auf einer Karte visualisiert würden, aber als Rohdaten selbst nicht zugänglich seien. Dann müsse der Leser darauf vertrauen, dass der Journalist seine Arbeit gut getan habe. Aber wo bleibt der Beweis?

Geschichten ans Licht bringen, Recherchen nachvollziehbar machen

Bevor Timo Grossenbacher 2014 zum SRF-Data-Team beim Schweizer Radio und Fernsehen stieß, arbeitete er als Entwickler beim Züricher Tages-Anzeiger. Doch mit dem Wechsel war für ihn klar: Er muss dort auch journalistisch tätig werden. “Ich wollte Leute anrufen, ich wollte Interviews führen und ich wollte Texte schreiben”, sagt er. Wieso? Weil er es besser machen wollte als die Kollegen, deren Recherchen nicht nachvollziehbar seien. Und weil er das Gefühl hatte, mit seiner Arbeit etwas bewegen zu können. Indem er Geschichten ans Licht bringt, die nicht für die Öffentlichkeit gedacht waren, jedoch umso mehr Relevanz für die Gesellschaft haben.

Als Datenjournalist hält der ehemalige Programmierer nun Vorträge zum Dokumentations-Defizit des (Daten-)Journalismus Doch vor allem macht er vor, wie Transparenz in der journalistischen Praxis aussehen kann: Er und seine Kollegen achten darauf, neben dem eigentlichen journalistischen Projekt auch dessen Entstehungsweg, die Beschreibung der Daten und verwendeten Methoden sowie den verwendeten Programmcode, zugänglich und nachvollziehbar zu machen. Die Infos stellen Grossenbacher und sein Team auf der Platform Github online. Dort findet sich etwa zu einem Stück über heikle Rüstungsexporte der Schweiz  eine genaue Beschreibung der Daten, ihrer Verarbeitung in der Programmiersprache R und ihrer grafischen Aufbereitung.

Bei Projekten, die auf der Basis von Daten entstanden sind, sei die Transparenz besonders wichtig, sagt Timo Grossenbacher. Denn gerade diese erweckten besonders leicht den falschen Eindruck von Objektivität. Dafür reiche offenbar bereits die Tatsache, dass sie “aus dem Computer kommen”. Tatsächlich erledigten die Rechner zwar einen Teil der Arbeit, die Entscheidungen, so Grossenbacher, treffen allerdings stets die Journalisten dahinter: Sie machten Annahmen über die gesammelten Daten, analysierten diese, ließen Variablen weg. Sie wählten bewusst einen Weg der Darstellung, um auf Aspekte hinzuweisen, die sie als wichtig empfänden. In jedem Schritt der Produktion gibt es neue Entscheidungen. Nur wenn diese Entscheidungen öffentlich zugänglich gemacht würden, könne sich der Leser selbst davon überzeugen, ob das Resultat plausibel sei – und die Autoren hinterfragen und gegebenenfalls korrigieren.

Gerade wegen der “Pseudo-Objektivität” der Daten sei es im Datenjournalismus besonders wichtig, transparent und reproduzierbar zu handeln. Timo Grossenbacher geht sogar noch weiter: Er ist der Meinung, dass ein Trend zu mehr Transparenz im Datenjournalismus sich auch auf den “klassischen” Journalismus sowie die Wissenschaft selbst positiv auswirken kann. Aber dafür braucht es Zeit – und Menschen, die sich dafür einsetzen.

Dieser Beitrag wurde am 31.01.2016 aktualisiert.