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#141 Datenjournalismus - zwischen Grafik und Fakten mit Michael Kreil

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Welche Rolle spielt Softwareentwicklung im Datenjournalismus?

Datenjournalismus ist eine spezialisierte Form des Journalismus, die u.a. darauf abzielt (offene) Daten (und somit auch interessante Fakten) durch interaktive Visualisierungen und Diagramme zugänglich zu machen. Doch um ein konsumierbares Ergebnis zu erhalten, ist viel Arbeit notwendig. Was steckt also dahinter?

In dieser Episode sprechen wir mit Michael Kreil. Michael ist freier Datenjournalist und gibt uns Einblicke in seine Arbeit. Wir klären, was Datenjournalismus eigentlich ist, inwieweit das ganze in Relation zu Data Analytics oder Data Science steht, woher eigentlich die Arbeitsgrundlage, also die Daten, stammen, wie viel Software-Engineering in diesem Prozess involviert ist, welche handwerklichen Fehler bei der Arbeit mit Daten gemacht werden können, aber auch wie Datenjournalisten für Open Data und “Public Money, Public Code oder Public Data” kämpfen.

Bonus: Wenn Daten präsentiert werden, schalten Menschen ihren Kopf aus.

Das schnelle Feedback zur Episode:

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Gerne behandeln wir auch euer Audio Feedback in einer der nächsten Episoden, einfach die Audiodatei per Email an stehtisch@engineeringkiosk.dev.

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(00:00:00) Datenjournalismus und Open Source Karten mit Michael Kreil

(00:04:04) Was hat dich dazu bewegt in den Journalismus zu gehen?

(00:05:53) Sponsor/Info

(00:06:53) Was ist Datenjournalismus?

(00:14:09) Wie verwandt ist der Datenjournalist mit Data Analytics und Data Science?

(00:19:00) Sind Datenjournalisten-Projekte "On-Off"-Projekte?

(00:20:36) Wo bekommen Datenjournalisten die Rohdaten her?

(00:30:52) Was müssen wir beim Umgang mit Daten bzw. Statistiken beachten?

(00:39:10) Korrelation ist nicht Kausalität

(00:47:56) Typische Fehler bei der Visualisierung von Daten

(00:57:47) Die Kunst, Elemente weg zu lassen

(01:00:21) Wie werde ich Datenjournalist?

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In dieser Episode sprechen wir mit Michael Kreil. Michael ist freier Datenjournalist und gibt uns Einblicke in seine Arbeit. Wir klären, was Datenjournalismus eigentlich ist, inwieweit das ganze in Relation zu Data Analytics oder Data Science steht, woher eigentlich die Arbeitsgrundlage, also die Daten, stammen, wie viel Software-Engineering in diesem Prozess involviert ist, welche handwerklichen Fehler bei der Arbeit mit Daten gemacht werden können, aber auch wie Datenjournalisten für Open Data und “Public Money, Public Code oder Public Data” kämpfen.

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(00:14:09) Wie verwandt ist der Datenjournalist mit Data Analytics und Data Science?

(00:19:00) Sind Datenjournalisten-Projekte "On-Off"-Projekte?

(00:20:36) Wo bekommen Datenjournalisten die Rohdaten her?

(00:30:52) Was müssen wir beim Umgang mit Daten bzw. Statistiken beachten?

(00:39:10) Korrelation ist nicht Kausalität

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