Datenjournalismus: Die Transformation journalistischer Arbeitsabläufe und Produkte durch Visualisierung und Analyse von Daten

Zusammenfassung Die zunehmende Nutzung von Daten im Journalismus steht einerseits im Zusammenhang mit der Datafizierung der Gesellschaft und andererseits mit der digitalen Transformation des Journalismus generell. Dieser Trend hat sich durch die COVID-19-Pandemie noch verstärkt und zum vermehrten Einsatz von Datenstorys geführt. Dennoch ist eine einheitliche Definition von Datenjournalismus nicht vorhanden, daher beginnen wir diesen Beitrag mit einem Vergleich verschiedener Datenjournalismus-Definitionen und beschreiben Arbeitsabläufe im Datenjournalismus. Es ergibt sich ein breites Spektrum an Methoden wie z. B. Visual Analytics, ein integraler Ansatz, in dem Daten visuell analysiert werden, um Themen zu identifizieren. Diese Methoden erfordern auf der Produzent*innen- wie auf der Rezipient*innenseite ein gewisses Maß an Visualization & Data Literacydata literacy. Weiters wird dargestellt, wie sich diese Entwicklung auf die journalistische Praxis, die Qualifikationsanforderungen an Journalist*innen und damit auf die Aus- und Weiterbildung auswirkt. Ebenso identifizieren wir kritische Faktoren der Datenjournalismus-Praxis und umreißen künftige Herausforderungen der Datenjournalismusforschung.