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Katharina Brunner

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Lesenswertes: Daten, VWL und der erste Satz

Lesenswertes der letzten Tage. Mehr lesenswerte Links findest du in der gleichnamigen Kategorie Lesenswertes.

  • Warum versagt die Volkswirtschaftslehre? – SWR2 :: Kultur Info | SWR.de – Das alte Thema: Ist die Volkswirtschaftslehre zu monothematisch, zu ideologisch, zu neoklassisch? Die Professoren Michel Burda und Helge Peukert und der Wirtschaftsjournalist Thomas Fricke streiten sich herrlich über die VWL.
  • Alberto Cairo: Data journalism needs to up its own standards » Nieman Journalism Lab – Kritik am Datenjournalismus vom Visualierungsexperten Alberto Cairo: „It is tempting for a news startup to try to be both BuzzFeed and The Economist at the same time, no matter how chimerical that goal is. Lighthearted blahblah can be done quickly and nonchalantly. Proper analytical journalism can’t. If you have a small organization, you may have to choose between producing a lot of bad stuff or publishing just a small amount of excellent stories.“
  • The Rhetoric of Data | Tow Center for Digital Journalism – Immer drandenken: „Who produced the data and what was their intent? Did it come from a reputable source, like a government or inter-governmental agency such as the UN, or was it produced by a third party corporation with an uncertain source of funding? Consider the possible political or advocacy motives of a data provider as you make inferences from that data, and do some reporting if those motives are unclear. When was the data collected? Sometimes there can be temporal drift in what data means, how it’s measured, or how it should be interpreted. Is the age of your data relevant to your interpretation? For example, in 2010 the Bureau of Labor Statistics changed the definition of long-term unemployment, which can make it important to recognize that shift when comparing data from before and after the change. Most importantly it’s necessary to ask what is measured in the data, how was it sampled, and what is ultimately depicted? Are data measurements defined accurately and in a way that they can be consistently measured? How was the data sampled from the world? Is the dataset comprehensive or is it missing pieces? If the data wasn’t randomly sampled how might that reflect a bias in your interpretation? Or have other errors been introduced into the data, for instance through typos or mistaken OCR technology? Is there uncertainty in the data that should be communicated to the reader? Has the data been cropped or filtered in a way that you have lost a potentially important piece of context that would change its interpretation? And what about aggregation or transformation? If a dataset is offered to you with only averages or medians (i.e. aggregations) you’re necessarily missing information about how the data might be distributed, or about outliers that might make interesting stories. For data that’s been transformed through some algorithmic process, such as classification, it can be helpful to know the error rates of that transformation as this can lead to additional uncertainty in the data.“
  • Der verfluchte erste Satz, Teil 1: Was ist Dein Problem? | Deadline – „In dem Drama Mensch gegen Wirklichkeit gibt es roh kartografiert vier Grossgebiete für Treibsand: Die Wirklichkeit entspricht nicht den Erwartungen des Lesers. Das Material ist absurd, abstossend, unerwartet, also gegen die Intuition oder den Geschmack des Publikums. Das heisst: Es muss mit List und Zucker präsentiert werden. Die Wirklichkeit ist sich selbst nicht klar. Das Material ist verwickelt, undeutlich, ausfasernd, unvollständig, uferlos, kurz: objektiv komplex. Das heisst: Man muss ein Ordnungssystem erfinden. Die Wirklichkeit entspricht nicht den Plänen des Autors. Die zentrale These bewahrheitet sich nur halb; die vorgesehene Hauptfigur bleibt blass; der Interviewpartner spricht wie ein Aktenordner; die Nebensache ist interessanter als die Hauptsache. Das heisst: Man muss seine Pläne ändern. Der Autor ist nicht einig mit sich selbst. Alles ist deprimierend eindeutig. Oder von einem selbst schon mehrmals beschrieben. Jeder Satz laaaaaangweilt. Das heisst: Man muss sich selbst eine Schwierigkeit einbauen. Etwa, indem man das Genre ändert. Klar ist nur eins: Das Problem, das man hat, muss am Anfang des Artikels angepackt werden, nicht in der Mitte, nicht am Schluss.“

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