Datenjournalismus mit KI: Tabellen ohne Fehlinterpretation lesen

Das Problem

Auf dem Tisch liegt eine Datentabelle: Unfallzahlen einer Region, Mietpreise nach Gemeinde, Ergebnisse einer Umfrage, Haushaltszahlen. Sie vermuten eine Geschichte darin, sehen aber nur Zeilen und Spalten. Was fällt auf? Was ist vergleichbar? Und wie vermeiden Sie, aus Zufälligkeiten eine Schlagzeile zu machen?

Datenjournalismus arbeitet mit Zahlen, um Sachverhalte zu belegen und zu erklären. Das Risiko liegt in der Interpretation: Eine falsch verstandene Spalte, eine fehlende Bezugsgrösse oder ein zu kleiner Datensatz führen zu Aussagen, die nicht stimmen. Prozente ohne Basis, Durchschnitte ohne Streuung und Korrelationen als Kausalität sind klassische Fallen.

KI kann beim Erkunden einer Tabelle helfen, indem sie Fragen vorschlägt und Auffälligkeiten beschreibt. Sie kann sich aber verrechnen und Muster erfinden, wo keine sind. Die Verantwortung für jede Zahl bleibt bei Ihnen.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Die Datenquelle klären. Wer hat die Daten erhoben, wann, mit welcher Methode und für welchen Zweck? Gibt es eine Beschreibung der Spalten und Einheiten? Ohne diese Angaben lässt sich nichts sicher aussagen. Fragen Sie bei der Quelle nach.

1. Die Tabelle verstehen. Was bedeutet jede Spalte? Welche Einheit, welcher Zeitraum, welche Gruppen? Gibt es fehlende Werte, Ausreisser oder Änderungen der Erhebung? Notieren Sie Auffälligkeiten.

1. Eine Frage formulieren. Statt «Was steht in den Daten?» fragen Sie konkret: «Wie haben sich die Mieten in Gemeinden mit mehr als 5000 Einwohnern seit 2019 verändert?» Die Frage lenkt die Analyse.

1. Die Daten bereinigen und anonymisieren. Entfernen Sie Personenbezüge, wenn die Daten welche enthalten, und prüfen Sie Formate. Verwenden Sie nur Daten, die Sie nutzen dürfen, und beachten Sie Lizenzen.

1. Die KI die Tabelle erkunden lassen. Öffnen Sie einen erlaubten KI-Assistenten, also ein Programm, dem Sie schriftlich Aufgaben geben. Mit der Vorlage unten lassen Sie Auffälligkeiten beschreiben und Fragen an die Daten sammeln. Die KI soll Rechenwege zeigen und Unsicherheiten benennen.

1. Zahlen selbst nachrechnen. Kontrollieren Sie jede Zahl, die Sie veröffentlichen möchten, mit Tabellenkalkulation oder Taschenrechner. KI verrechnet sich oder verwechselt Spalten. Siehe Fehler bei Tabellen und KI.

1. Auf typische Fallen prüfen. Gibt es eine Bezugsgrösse (pro 1000 Einwohner statt absolute Zahlen)? Ist die Vergleichsgruppe fair? Ist die Stichprobe gross genug? Ist ein Zusammenhang nur eine Gleichzeitigkeit? Mehr dazu: Statistik in Nachrichten prüfen.

1. Mit Fachleuten und Betroffenen sprechen. Zahlen erzählen selten die ganze Geschichte. Fragen Sie Expertinnen, die Datenquelle und Betroffene, ob Ihre Deutung plausibel ist. Erst dann formulieren Sie die Aussage, mit Einschränkungen.

Vorlage zum Kopieren

Ich erkunde eine Datentabelle für einen journalistischen Beitrag.
Beschreibung der Daten: [Herkunft, Zeitraum, Bedeutung der Spalten, Einheiten].
Meine Frage: [konkrete Frage].
Die Daten (Auszug, anonymisiert, höchstens [Zahl] Zeilen): [Tabelle einfügen].
Bitte:
1. nenne fünf Auffälligkeiten in den Daten und zeige jeweils den Rechenweg,
2. nenne Einschränkungen, die ich bei der Interpretation beachten muss (fehlende Werte, Bezugsgrössen, kleine Fallzahlen),
3. nenne zehn Fragen, die ich der Datenquelle und Fachleuten stellen sollte.
Behaupte keine Ursachen, nenne keine Zahlen, die nicht in der Tabelle stehen, und erfinde keine Trends. Wenn die Daten für eine Aussage nicht reichen, schreibe «Daten reichen nicht aus».

Fügen Sie nur Daten ein, die Sie verwenden dürfen, und rechnen Sie die genannten Zahlen nach.

Worauf Sie achten müssen

• Rechenfehler und erfundene Muster. KI kann sich verrechnen, Spalten verwechseln und Muster beschreiben, die zufällig sind. Verlassen Sie sich auf Ihre eigene Nachrechnung.
• Quelle und Methode. Daten ohne Methodenbeschreibung sind mit Vorsicht zu geniessen. Fragen Sie nach, bevor Sie veröffentlichen.
• Datenschutz. Daten mit Personenbezug, etwa aus Gesundheit, Strafverfolgung oder Behörden, sind besonders heikel. Anonymisieren Sie und klären Sie Rechte im Einzelfall mit einer Fachperson.
• Lizenzen. Nicht alle Daten dürfen weiterverwendet werden. Prüfen Sie die Nutzungsbedingungen der Quelle.
• Verständliche Darstellung. Grafiken können täuschen, etwa mit abgeschnittenen Achsen. Gestalten Sie sie ehrlich und erklären Sie Einschränkungen.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein erfundenes Beispiel: Frau Müller arbeitet für eine Regionalzeitung im Aargau und möchte über die Entwicklung der Schülerzahlen in den Gemeinden berichten. Sie hat eine Tabelle des kantonalen Statistikamts mit Zahlen von 2015 bis 2025.

Sie lässt mit der Vorlage Auffälligkeiten beschreiben. Die KI nennt eine «starke Zunahme» in einer kleinen Gemeinde, aber Frau Müller sieht, dass dort nur von 12 auf 18 Kinder gewachsen ist. Sie rechnet nach, fragt beim Amt zur Methode nach und schreibt einen differenzierten Beitrag: Wachstum in drei grösseren Gemeinden, Rückgang in fünf kleinen, mit Hinweis auf kleine Zahlen.

So hilft Ihnen Alpasana

Die KI-Praxiskurse von absofort umfassen unter anderem Excel, Datenverständnis und Dashboards sowie Claude mit Projektstruktur, Prompt-Bibliothek, Qualitätsprüfung und Einsatzregeln. Praxisaufgaben und KI-Lerncoach begleiten Sie im eigenen Tempo.

So lernen Sie, Daten zu lesen und KI-Auswertungen zu prüfen. Redaktionelle Ausbildung gehört nicht zum Angebot.

Häufige Fragen

Brauche ich für Datenjournalismus Programmierkenntnisse?

Für den Einstieg nicht. Tabellenkalkulation genügt für viele Fragen. Mit der Zeit können weitere Werkzeuge nützlich sein.

Kann KI eine Grafik für mich erstellen?

Sie kann Vorschläge machen oder Code liefern, aber prüfen Sie Achsen, Skalen und Beschriftungen. Eine Grafik muss ehrlich sein.

Wie viele Daten sind genug?

Das hängt von der Frage ab. Bei kleinen Zahlen sind Schwankungen gross, siehe Kleine Stichproben auswerten.

Wo finde ich verlässliche Daten?

Bei amtlichen Statistikstellen, Forschungseinrichtungen und offenen Datenportalen. Prüfen Sie immer Methode und Lizenz.