Leonie Hugger, Ann-Kathrin Kocher, Gregor Aisch, Dr. Francesca Morini; Other format
Diese Session widmet sich der Frage, wie Daten und Journalismus wirkungsvoll und verständlich aufbereitet werden können. Im User-Testing werden Inhalte durch Benutzerinnen auf ihre Bedienfreundlichkeit* getestet.
Gerade im Datenjournalismus ist das wichtig, um zu klären:
Wie bringen wir Inhalte raus, die bei Leserinnen wirklich ankommen*?
Ann-Kathrin Kocher bringt dazu Erfahrungen und Ergebnisse aus dem User-Testing der VRM mit.
Francesca Morini (FH Potsdam) steuert Erkenntnisse aus der Forschung bei.
Und Gregor Aisch teilt langjährige Erfahrungen aus seiner Arbeit bei der New York Times und Die ZEIT.
Prof. Dr, Tobias Gostomzyk, Prof. Dr. Johannes Breuer; Lecture/Presentation
Soziale Netzwerke leben von Nutzerdaten. Doch obwohl diese Daten individuell von Nutzerinnen bereitgestellt werden, entfalten sie ihren gesellschaftlichen Wert erst in der kollektiven Auswertung.
Genau hier setzt dieser Vortrag an: Welche rechtlichen Möglichkeiten gibt es, diese Daten für Wissenschaft, Journalismus und Gemeinwohl zugänglich und nutzbar* zu machen?
Ziel des Vortrags ist es daher, die bestehenden rechtlichen Grundlagen systematisch einzuordnen und kritisch zu hinterfragen. So wird auch besprochen wie die Rechtslage beim Scraping, dem eigenständigen Erwerb von Netzwerkdaten, ist. Abschließend zeigt der Vortrag, welche unterschiedlichen Möglichkeiten und Grenzen für Wissenschaft, Medien und Zivilgesellschaft bestehen – und wo Zusammenarbeit sinnvoll ist.
Er richtet sich an alle, die sich aus wissenschaftlicher oder journalistischer Perspektive für die Schnittstelle von Recht, Digitalisierung und gesellschaftlicher Verantwortung interessieren.
Dr. Jan Georg Plavec, Dr. Jan Philipp Thomeczek, Dr. Elisabetta Tola, Brigitte Alfter; Panel discussion
Forscher:innen und Datenjournalist:innen arbeiten bei der Recherche oftmals mit ganz ähnlichen Methoden und sogar mit den gleichen Tools und Daten. Wenn sie diese gemeinsam nutzen wollen, wird es schnell kompliziert. Gemeinsame Recherchen gelingen oftmals nur mit umfangreichen und bürokratischen Vereinbarungen, bei denen mindestens einer ein Auge zudrückt – spätestens beim Thema Finanzierung. Noch schwieriger wird es, wenn Datenjournalistinnen Forschungsdaten nutzen wollen.
Wie geht es besser? In diesem Panel wollen wir mit dem Publikum über Beispiele für gelungene und gescheiterte Kooperationen, Finanzierungs- und Lizenzmodelle sprechen. Und einen Blick auf entstehende Datenräume werfen, zu denen auch Journalist*innen Zugang haben.
Jan Eggers; Workshop
Wie kann ich Recherchen und Informationsauswertung automatisieren, wenn ich mich nicht mit Code herumschlagen oder Abläufe basteln will?
Eine mögliche Lösung sind autonome KI-Agenten: Sie suchen selbstständig nach Informationen und können über sogenannte „Skills“ auf Suchwerkzeuge und Datenbanken zugreifen.
In diesem Workshop setzen wir gemeinsam einen Hermes-Agenten auf, der die Recherche in Datenbanken auf Zuruf übernimmt. Dabei diskutieren wir auch Kosten, Nutzen, Grenzen und Risiken.
Gregor Aisch, Nico Scordialo; Lecture/Presentation
Seit März 2026 arbeitet ein interdisziplinäres Team der ZEIT (Daten & Visualisierung, Data Science, Ressort Wissenschaft/Geschichte) daran, mehr als 12 Millionen NSDAP-Mitgliedskarten durchsuchbar zu machen. Grundlage sind öffentlich zugängliche Mikro-Film-Scans der US National Archives. Die Dokumente standen bereits online, waren aber auf Tausende PDFs verteilt und praktisch kaum recherchierbar.
In diesem Talk zeigen wir, wie wir aus rund 1,5 TB PDF-Dateien eine strukturierte Datengrundlage gewonnen haben – und welche technischen wie redaktionellen und ethischen Entscheidungen dafür nötig waren.
Im Zentrum steht eine KI-gestützte Pipeline, die Karteikarten erkennt, zuschneidet, klassifiziert und ausliest. Sie unterscheidet relevante Dokumente von Leer- und Fotoseiten, lokalisiert zentrale Felder und transkribiert Inhalte aus Schreibmaschine, Kurrent und Sütterlin.
Wir erläutern, warum Performance und Kosten beinahe zum Showstopper wurden, wie ein Modellwechsel die Laufzeit von „zu langsam“ auf gut einen Tag drückte, und wie die Ergebnisse in einer Datenbank (PostgreSQL) landeten, um Analysen in R, Python und DuckDB sowie eine benutzerfreundliche Suchoberfläche zu ermöglichen.
Neben dem Engineering diskutieren wir die ethischen und kommunikativen Spannungsfelder:
• Wie macht man Täter*innendaten zugänglich?
• Wie bauen wir Transparenz über OCR-Fehler, Unsicherheiten und Dubletten ein?
• Und wie können Redaktion und Community dauerhaft zur Verbesserung der Daten beitragen?
Der Talk liefert einen praxisnahen Einblick in die KI-gestützte Archivsuche zwischen Skalierung, Transparenz und öffentlichem Interesse.