Datenintensiver Journalismus

Die zunehmende gesamtgesellschaftliche Orientierung an Daten hat in den vergangenen Jahren auch den Journalismus erfasst. Datenintensiver Journalismus oder Datenjournalismus, hier verstanden als (die manuelle Produktion von) Nachrichten, die überwiegend auf der konzentrierten Sammlung, Analyse und Visualisierung von strukturierten Informationen beruhen, hat seit 2008 eine starke Popularisierung erfahren. Zugleich haben Medienorganisationen Schwierigkeiten, diese journalistische Spezialdisziplin zu etablieren, denn sie erfordert hohe Ressourcen sowie neue Kompetenzen und Abläufe in den Redaktionen. Die Forschung zu Datenjournalismus stellt sich bislang als granular und fragmentiert dar. Obwohl einige der europäischen Datenjournalismus-Leuchttürme in Deutschland und Österreich zu finden sind, ist der deutschsprachige Raum ein weitestgehend blinder Fleck in der Forschungslandschaft. Vor diesem Hintergrund untersucht die vorliegende Arbeit in einem mehrstufigen Mixed-Methods-Verfahren die redaktionellen Routinen und Produktionsbedingungen der Entstehung von datenjournalistischen Beiträgen. Anschließend an eine wissenschaftstheoretische und methodologische Diskussion geschieht das einerseits mittels einer Forschungssynthese, andererseits durch eine Interviewstudie, ergänzt durch Daten aus (teilnehmenden) Beobachtungen. Die Forschungssynthese, ein systematischer Überblick über empirische Arbeiten von 1996 bis 2015 charakterisiert das Forschungsfeld der ‚data journalism studies‘. Dieses ist geprägt von einem starken Anstieg seit 2010, einer gewissen Armut an sowohl Theorie als auch quantitativen Forschungsdesigns. In der Literatur stellt sich die Kultur, Identität und Praxis des datenintensiven Journalismus quer über Medien und Länder hinweg als relativ homogen dar. Dieser Eindruck wird durch die Interviewstudie bestätigt, die unter anderem auf Redaktionsbesuchen bei mehreren Medien in Deutschland und Österreich beruht. Dort bewegt sich das technologie-spezifizierte Feld zwischen dem Ideal, ein ‚digitaler Wachhund‘ der Demokratie zu sein, und knappen redaktionellen Ressourcen. Die Praxis ist dabei geprägt von ständigem Experimentieren – meist in Teams – und vom Wunsch, das technisch Mögliche immer weiter auszureizen. Die Arbeit schließt mit einer theoretischen Perspektive, die die Praxis des datenintensiven Journalismus im Kontext menschlich-algorithmisch co-konstruierter Öffentlichkeiten und ‚data literacy‘ verortet.In recent years, society’s orientation towards data has affected journalism. Data-intensive journalism or data journalism – here understood as (the manual production of) news based predominantly on the concentrated collection, analysis and visualization of structured information – has become increasingly popular since 2008. Despite this interest, establishing this special journalistic discipline is difficult for media organizations because it requires significant resources, as well as new competencies and practices in the newsroom. To date, research on data journalism has, in general, been granular and fragmented, and within the German-speaking regions there has been almost no research on the subject even though Germany and Austria produce some of the most-acknowledged data journalism in Europe. Against this background, this work examines the editorial routines and conditions that produce works of data journalism via a multi-stage, mixed-method approach. Following an epistemological and methodological discussion, this is realized with a research synthesis and an interview study, supplemented by data from (participating) observations. The research synthesis describes the field of ‘data journalism studies’, providing an overview of empirical work from 1996 to 2015. While the number of contributors has increased significantly since 2010, works in the field tend to exhibit a certain lack of both theory and quantitative research designs. The literature has found the culture, identity and practice of data-intensive journalism to be relatively homogeneous across media organizations and countries, an impression confirmed by the interview study. Based on visits to several newsrooms in Germany and Austria, participants in the study described data-intensive journalism as a technologically specific field that oscillates between the ideal of being a ‘digital watchdog’ for democracy and the reality of competing for scarce editorial resources. The practice is characterized by constant experimentation – mostly in teams – and the desire to continue to extend the technical possibilities. The thesis concludes with a theoretical perspective that locates the practice of data-intensive journalism in the context of human-algorithmically co-constructed publics and ‘data literacy’