Jede Reportage beginnt mit einer Frage an die Daten. Wir zeigen, wie aus rohen Zahlen eine verständliche Erzählung wird – und wo die Grenzen der Daten liegen.
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Am Anfang steht ein Thema, das uns neugierig macht. Wir formulieren eine präzise Frage, etwa: Wie hat sich der Radverkehr in Klagenfurt seit 2019 entwickelt? Ohne klare Frage bleibt jede Auswertung beliebig.
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Wir suchen offene Datensätze bei Statistik Austria, der Stadt Wien oder europäischen Portalen. Jede Quelle wird auf Aktualität, Erhebungsmethode und mögliche Lücken geprüft, bevor sie in die Auswertung einfließt.
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Mit einfachen Werkzeugen wie R oder Python bereinigen wir die Daten und suchen nach Auffälligkeiten. Ausreißer, fehlende Werte oder verzerrte Stichproben werden dokumentiert – sie gehören zur ehrlichen Analyse dazu.
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Eine Zahl allein sagt wenig. Wir setzen sie in Relation: zum Vorjahr, zur Bevölkerungszahl oder zu Vergleichsregionen. Erst der Kontext macht aus einer Kennzahl eine Aussage, die Leserinnen und Leser einordnen können.
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Aus den Ergebnissen entstehen Diagramme und Karten, die ohne Fachwissen lesbar sind. Wir verzichten auf Effekthascherei und achten darauf, dass Achsen, Skalen und Beschriftungen nicht in die Irre führen.
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Vor der Veröffentlichung prüfen wir die Zahlen mit externen Fachleuten. Ein zweiter Blick auf Methodik und Darstellung fängt Fehler ab, die im Redaktionsalltag sonst übersehen werden. Danach erst geht der Text online.
Bevor Sie mit einer Auswertung beginnen, sollten ein paar Begriffe geklärt sein. Diese Hinweise gelten für alle Artikel, Workshops und den wöchentlichen Newsletter – sie helfen, Missverständnisse zu vermeiden, wenn wir über Prozentpunkte, Mittelwerte oder offene Datensätze sprechen.
Von der ersten Idee bis zur fertigen Reportage
Bevor wir Daten laden, klären wir, welche Alltagsfrage wir beantworten wollen. Oft reicht eine vage Neugier nicht aus: Wir formulieren eine prüfbare These und überlegen, welche Kennzahl sie stützen oder widerlegen könnte.
Wir arbeiten mit offenen Registern, amtlichen Statistiken und wissenschaftlichen Datensätzen. Dabei prüfen wir Erhebungszeitraum, Stichprobengröße und Definitionen, damit wir nicht Äpfel mit Birnen vergleichen.
Rohdaten enthalten Lücken, Dubletten und Ausreißer. Wir dokumentieren jeden Bereinigungsschritt nachvollziehbar, damit eine spätere Überprüfung möglich bleibt und keine stillen Annahmen in die Auswertung einfließen.
Erst die explorative Analyse zeigt, ob sich eine Geschichte abzeichnet. Wir testen mehrere Darstellungsformen und achten darauf, dass Korrelationen nicht vorschnell als Ursachen gedeutet werden.
Diagramme ersetzen keine Argumentation, sie machen sie sichtbar. Wir wählen Achsen, Skalen und Farben so, dass sie die Aussage stützen und nicht verzerren. Jede Grafik durchläuft eine interne Faktenprüfung.
Vor der Veröffentlichung bitten wir Kolleginnen und Kollegen um eine kritische Durchsicht. Sie prüfen Zahlen, Quellenangaben und die Frage, ob die Geschichte ohne die Daten genauso funktionieren würde.