Ein Genre in Definitionsnot

„What is data journalism? I could answer, simply, that it is journalism done with data. But that doesn’t help much.“

Paul Bradshaw

Was ist Datenjournalismus? Eine Methode und eine Darstellungsform im Journalismus, manchmal auch beides.

Was ist ein Datenjournalist? Ein Journalist, der sich dieser Methode oder Darstellungsform bedient.

Ziemlich einfach, oder? Nee. Denn das trifft zwar alles zu, reicht aber noch lange nicht für eine Standortbestimmung. Und die sei dringend nötig, sagt Datenjournalist Björn Schwentker. Nun ist es schwer für ein so dynamisches Feld wie den ddj eine Definition in Stein zu meißeln. Denn was Datenjournalismus ist und wie ein Datenjournalist arbeitet, das wird definiert durch die Menschen, die dieses Genre begründet haben. Und das sind keine historischen Personen sondern junge Männer und Frauen, die immer mehr ausprobieren und ihre Arbeit auf neue Felder ausweiten. Es gibt keinen Stilstand, keine festgelegten Themenrichtungen, keine allgemeingültigen Strategien.

Lorenz Matzat ist Datenjournalist, Sylke Gruhnwald ist Datenjournalistin. Was die beiden mit Daten machen sollte also Datenjournalismus sein. Ist es auch. Sie gehören zur Schöpfergeneration des modernen ddj und geben dem Genre durch ihre Arbeit überhaupt erst eine Form. Weil sie die ersten Journalisten sind, die diesen Titel tragen definieren sie mit dem was sie tun was mit ihm verknüpft wird. Vergleicht man ihre Projekte (und die der anderen Datenjournalisten) sieht man, wie facettenreich sie das Fundament gelegt haben bzw. legen, auf dem das Genre aufbaut.

 

Warum gibt es trotzdem ein Definitionsproblem?

Weshalb nennen wir dann nicht alles, was Datenjournalisten machen Datenjournalismus und fertig?

Mit den ersten Datenjournalisten kam der Datenjournalismushype. Ddj ist trendy, denn er schöpft als erste Darstellungsform die Möglichkeiten der digitalen Welt voll aus und reizt mit seiner Optik und Interaktivität, oder eben mit seiner Stichhaltigkeit als Methode. Zumindest sollte er das. Denn wie immer folgen kurz nach einer einschlagenden Erfindung die ersten billigen Abklatsche, die schnell auf den Zug aufspringen wollen. Nun ist ddj nicht neu erfunden worden, sondern vielmehr eine Weiterentwicklung vom Computer assisted reporting. Trotzdem wird er vor ein paar Jahren zum Trend, Tendenz steigend. Der schlecht gemachte plastik-ddj und die zu geringe kritische Auseinandersetzung mit Datenjournalismusqualität ließ einige Medienexperten das Genre schon frühzeitig in einer Krise versinken sehen. Um guten ddj von plastik-ddj zu trennen sollte also schnell eine Standortbestimmung her. Und für die reicht es leider nicht aufzuschreiben, an was für Projekten Datenjournalisten wie Julius Tröger oder Christina Elmer derzeit arbeiten.

 

Ddj oder nicht ddj – das ist hier die Frage

Bisher ist wohl noch niemandem die Patentlösung zu diesem Problem eingefallen, mir erst recht nicht. Noch muss jeder für sich selbst definieren, was er für guten und was er für schlechten oder gar keinen Datenjournalismus hält. Und weil Meinungen da auseinander gehen, ist ein Konsens nicht in Sicht. Das ist vor allem dann kritisch zu sehen, wenn Redaktionen und Publikum alles für Datenjournalismus halten, das mit Daten gemacht wurde.

Für mich gibt es schechten ddj beispielsweise gar nicht. Wenn ich etwas sehe, das unter Verwendung von Daten entstanden ist entscheide ich zwischen ddj und nicht-ddj/plastik-ddj. Für mich ist der Begriff Datenjournalismus ein Qualitätssiegel. Wenn bei einer Recherche ungenaue oder gar falsche Datensätze benutzt wurden ist das kein schlechter Datenjournalismus sondern schlechte Datenrecherche. Wenn eine Grafik nicht stimmt oder die Realität verzerrt, dann ist das kein Datenjournalismus sondern eine misslungene Datenvisualisierung. Wenn ich einen guten Datzensatz in einem hübschen Diagramm zusammenfasse und auch alles damit stimmt muss das trotzdem noch kein Datenjournalismus sein. Dafür muss das Diagramm auch journalistische Qualitätskriterien erfüllen. Datenjournalistische Sorgfaltspflicht, Relevanz des Themas, Aktualität, Mehrwert für den Leser/Hörer/Zuschauer…(siehe auch Lorenz Matzat, Das Missverständnis)

Ich verstehe Datenjournalismus nicht als Sammelbegriff für datengetriebene Geschichten und Visualisierungen, sondern als ein griffigeres Wort für Journalismus mit Daten. Damit meine ich nicht, was Lorenz Matzat in seinem Text mit Journalismus über Daten meint. Er spricht von dem Themenfokus des ddj, ich meine die äußeren Rahmenbedingungen. Ich suche ein Kriterium, mit dem man Datenjournalismus als Genre von Datenvisualisierungen und Statistik abgrenzen kann. Für mich ist dafür ausschalggebend, wie viel Journalismus in dem Datenprojekt steckt. Eine Statistik kann akkurat und toll visualisiert sein, gehört deswegen aber nicht gleich zum Genre Datenjournalismus. Dafür müssen nicht nur gut analysierte Daten sondern eben auch Journalismus drinstecken. Und ob das der Fall ist, sollte mit Qualitätskriterien aus der Journalistik überprüft werden.

Um diesen Unterschied klar zu machen ist eine Qualitätsdebatte im Datenjournalismus und eine fortlaufende Qualitätsdebatte im Journalismus allgemein extrem wichtig. Damit plastik-ddj, der keinerlei journalistische Qualität hat nicht mehr als ddj abgefeiert und Statistik nicht mehr mit ihm gleichgesetzt wird.