{"id":5921,"date":"2015-12-27T10:44:39","date_gmt":"2015-12-27T09:44:39","guid":{"rendered":"https:\/\/netzwerkrecherche.org\/nr-termine-archive\/?p=5921"},"modified":"2016-01-23T13:31:53","modified_gmt":"2016-01-23T12:31:53","slug":"der-mann-im-hintergrund","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/netzwerkrecherche.org\/nr-termine-archive\/blog\/der-mann-im-hintergrund\/","title":{"rendered":"Der Mann im Hintergrund"},"content":{"rendered":"
\"Maximilian<\/a>

Maximilian Sch\u00e4fer ist Datenjournalist und arbeitet in der Dokumentationsabteilung des Spiegel<\/em>. Foto: privat<\/p><\/div>\n

Von Sophie Rotgeri<\/p>\n

Wenn Maximilian Sch\u00e4fer<\/a> \u00fcber seine Arbeit als Datenjournalist spricht, wirkt er zur\u00fcckgenommen und unaufgeregt \u2013 ein bisschen so, als verst\u00fcnde er nicht ganz, warum alle so ein Aufheben darum machen. Journalismus mit Daten sei schlie\u00dflich nichts Neues: “Mit Daten umgehen, das haben wir nat\u00fcrlich auch schon gemacht, bevor der Begriff Datenjournalismus in Mode kam”, erkl\u00e4rt Sch\u00e4fer. 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 Sch\u00e4fer. Im Datenjournalismus gehe es nicht darum, bereits bestehende Statistiken zu visualisieren, sondern neue Erkenntnisse zu gewinnen, indem Datens\u00e4tze zusammengef\u00fcgt und gro\u00dfe Mengen von Daten analysiert werden.<\/p>\n

Dass Sch\u00e4fers Name nicht sofort f\u00e4llt, 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. Sch\u00e4fer und seine Kollegen in der Dokumentationsabteilung des Spiegel<\/em> \u2013 zu denen auch Daten-Labor-Referent Kurt Jansson<\/a> z\u00e4hlt \u2013 produzieren eher selten eigene Beitr\u00e4ge. Neben dem klassischen Fact-Checking<\/a> arbeiten sie den Redakteuren aller Ressorts bei deren Recherchen zu: “Unsere Arbeit findet als Unterst\u00fctzung im Hintergrund statt: Die Daten aufbereiten, Informationen aus Webseiten extrahieren. Das dient dann als Grundlage f\u00fcr andere, damit die ihre Geschichten schreiben k\u00f6nnen.”<\/p>\n

Von Daten-Mega-Hype keine Spur<\/strong><\/p>\n

Wie die Zuarbeit f\u00fcr 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 gro\u00dfen deutschen YouTube-Channels<\/a> zeigen. <\/em>Manchmal geht es darum, Informationen so aufzubereiten, dass sie f\u00fcr die Recherche nutzbar werden. Dem fertigen Text sieht man dann sp\u00e4ter unter Umst\u00e4nden gar nicht mehr an, dass auch Redakteure aus Sch\u00e4fers Dokumentations-Team beteiligt waren. Diese teils unsichtbare Unterst\u00fctzung ist f\u00fcr Sch\u00e4fer selbstverst\u00e4ndlicher Alltag. Von Leuchtturmprojekten oder Daten-Mega-Hype ist nichts zu sp\u00fcren, wenn er von seiner Arbeit erz\u00e4hlt.<\/p>\n

Datenanalyse und Programmieren als selbstverst\u00e4ndliches Handwerkszeug \u2013 das bringt Sch\u00e4fer aus seinem Physikstudium mit. Schon vor und w\u00e4hrend seines Studiums arbeitete er aber auch als freier Journalist und trat damit in die Fu\u00dfstapfen seines Vaters.<\/p>\n

Datenjournalismus als ressort\u00fcbergreifende Methode<\/strong><\/p>\n

Beim Daten-Labor 2015 forderten einige Wissenschaftler von den Datenjournalisten eine intensivere Berichterstattung \u00fcber Datenerhebung und \u2013nutzung<\/a>. Das sieht Sch\u00e4fer 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 \u2013 die schreiben \u00fcber Sport. Wissenschaftsjournalisten k\u00fcmmern sich um Wissenschaft.” Datenjournalismus hingegen sei nicht auf das Thema Daten beschr\u00e4nkt, sondern seiner Meinung nach eine ressort\u00fcbergreifende Methode: “Daten fallen \u00fcberall an, was in der praktischen Arbeit auch ein Problem ist. Wir arbeiten mit Daten, die h\u00e4ufig in ganz unterschiedliche Themengebiete geh\u00f6ren und m\u00fcssen uns deswegen auch immer wieder Ansprechpartner in den verschiedenen Redaktionen suchen.”<\/p>\n

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Gerade von @max__schaefer<\/a> von @DerSPIEGEL<\/a> gelernt: K\u00f6nig -Mann + Frau = K\u00f6nigin #datenlabor15<\/a> #ddj<\/a> #DataMining<\/a> pic.twitter.com\/1VPucZ9U6L<\/a><\/p>\n

— Rainer Striewski – @striewski@mastodon.social (@RainerStriewski) October 24, 2015<\/a><\/p><\/blockquote>\n