2.0 -//Pentabarf//Schedule//EN PUBLISH EUDX3M@@26.scicar.de -EUDX3M Begrüßung de de 20260917T141500 20260917T143000 001500

Begrüßung

Begrüßung und Grußwort zur SciCAR 2026 PUBLIC CONFIRMED Greeting https://26.scicar.de/scicar26/talk/EUDX3M/ Saal Prof. Christina Elmer PUBLISH 9Q9GZQ@@26.scicar.de -9Q9GZQ KEYNOTE | From Sources to Partners: How Expert-Reviewed Journalism is Changing Investigative Reporting de de 20260917T143000 20260917T153000 010000

KEYNOTE | From Sources to Partners: How Expert-Reviewed Journalism is Changing Investigative Reporting

Keynote PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://26.scicar.de/scicar26/talk/9Q9GZQ/ Saal Dr. Elisabetta Tola PUBLISH EDXVU8@@26.scicar.de -EDXVU8 Green to Grey: How Journalists and Scientists Teamed up to Map Europe’s Vanishing Nature en en 20260917T160000 20260917T170000 010000

Green to Grey: How Journalists and Scientists Teamed up to Map Europe’s Vanishing Nature

**Every year, Europe loses** around 1,500 km² of **nature and cropland** to construction — roughly the size of Cyprus over six years. Official **EU data underestimates this loss**, because the European Environment Agency's methodology often **misses smaller developments** and changes inside urban green spaces. The **cross-border investigation** Green to Grey, published in October 2025, set out to provide a better picture. Initiated by Arena for Journalism in Europe and the Norwegian public broadcaster NRK, and built on a methodology developed by the Norwegian Institute for Nature Research (NINA), the investigation brought together **41 journalists and scientists from 11 countries**. Using a **deep-learning land-cover model applied** to roughly 185,000 Sentinel-2 satellite images, the team mapped **more than 2 million instances of land take** across Europe between 2018 and 2023. 40 journalists then manually verified more than 10,000 sample points through a bespoke web app, which scientists used to compute unbiased area estimates with 95% confidence intervals. The **investigation** was distributed across **50 media articles in 11 languages** and reached more than 3 million people in its first month. Its methodology was later **published** as a **peer-reviewed paper** in Nature Communications, with the code and maps made openly available on GitHub. This session explains **how that collaboration worked** and gives SciCAR attendees a **concrete, replicable template** for large, **cross-border journalist–scientist collaborations**. It offers a practical model for dividing responsibilities, producing robust findings and communicating them effectively to both **scientific and public audiences.** PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://26.scicar.de/scicar26/talk/EDXVU8/ Saal Leopold Salzenstein Zeynep Sentek PUBLISH 9NW9Q3@@26.scicar.de -9NW9Q3 Forschungsdaten, Forschungsinfrastruktur und Journalismus – gibt es einen gemeinsamen Weg? de de 20260917T170000 20260917T180000 010000

Forschungsdaten, Forschungsinfrastruktur und Journalismus – gibt es einen gemeinsamen Weg?

**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 eine*r ein Auge zudrückt – spätestens beim Thema Finanzierung. Noch schwieriger wird es, wenn Datenjournalist*innen 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. PUBLIC CONFIRMED Panel discussion https://26.scicar.de/scicar26/talk/9NW9Q3/ Saal Dr. Jan Georg Plavec Dr. Elisabetta Tola Brigitte Alfter Michael Herter Florian Stahl PUBLISH BC7GNX@@26.scicar.de -BC7GNX KI-Agenten: Recherchen mit Hermes Agents automatisieren de de 20260917T160000 20260917T170000 010000

KI-Agenten: Recherchen mit Hermes Agents automatisieren

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**. PUBLIC CONFIRMED Workshop https://26.scicar.de/scicar26/talk/BC7GNX/ Room 1 (Upstairs) Jan Eggers PUBLISH WLWZHH@@26.scicar.de -WLWZHH Mit eigener Modellierung aktuelle Debatten begleiten de de 20260917T170000 20260917T180000 010000

Mit eigener Modellierung aktuelle Debatten begleiten

Wie viele neue Gaskraftwerke benötigt Deutschland für eine sichere Stromversorgung? Wie schnell wächst die Windkraft? Und was bedeutet eine Klinikschließung für die Erreichbarkeit vor Ort? Antworten liefern meist **komplexe wissenschaftliche Modelle**. Doch Studien sind schnell veraltet, arbeiten mit anderen Annahmen als die aktuelle Debatte oder lassen sich einem breiten Publikum nur schwer vermitteln. **Datenjournalistische Modelle und Simulationen** können Zusammenhänge verständlicher machen und verschiedene Szenarien durchspielen. Aber **wann ist eine Vereinfachung hilfreich** – und wann verzerrt sie die Realität? Anhand von Modellen des SMC zu Erneuerbaren Energien, Kraftwerksplanung und Klinik-Erreichbarkeit zeigt die Session, welche **Möglichkeiten** solche Werkzeuge bieten und wo ihre **Grenzen** liegen. PUBLIC CONFIRMED Workshop https://26.scicar.de/scicar26/talk/WLWZHH/ Room 1 (Upstairs) Lars Koppers PUBLISH AEE8BU@@26.scicar.de -AEE8BU Daten als Ausgangspunkt für investigative Recherchen: Kommunalpolitik sichtbar machen de de 20260917T160000 20260917T170000 010000

Daten als Ausgangspunkt für investigative Recherchen: Kommunalpolitik sichtbar machen

Windräder, Schulsanierungen oder Digitalisierung: Deutsche und EU-Politik muss in Deutschlands rund 11.000 Kommunen lokal umgesetzt werden. Doch kommunalpolitische Debatten sind für Journalistinnen schwer zugänglich, wenn sie nicht selbst vor Ort sein können. In diesem Workshop zeigen wir, wie aus kommunalen Daten relevante investigative Recherchen entstehen können. Anhand konkreter Recherchen von CORRECTIV geht es darum, wie Datensätze journalistisch erschlossen, lokal verankert und in größere Zusammenhänge eingeordnet werden können. Außerdem diskutieren wir, warum Kooperationen gerade im Datenjournalismus sinnvoll sind – etwa um Muster über viele Kommunen hinweg sichtbar zu machen. In diesem Workshop zeigen und testen wir außerdem das Poliscope Journalism Toolkit, eine zentrale, KI-gestützte Rechercheplattform für Kommunalpolitik. Sie sammelt Daten aus Ratsinformationssystemen, strukturiert sie und macht sie erstmals systematisch durchsuchbar und auswertbar. Teilnehmende lernen, wie die Plattform lokale oder überregionale Recherchen unterstützen kann – je nach Bedarf: • über einen Chatbot für den schnellen Einstieg, • ein Dashboard mit semantischen Filtern für tiefere Recherchen, • personalisierte Newsletter für kontinuierliches Monitoring, • oder eine API für den Zugriff auf Rohdaten. Gemeinsam möchten wir außerdem diskutieren: Welche Rolle kann dieses Tool I dabei spielen, relevante Geschichten aus der Lokalpolitik entdecken? Wo unterscheiden sich die Bedürfnisse von Lokalredaktionen und überregionalen Medien, und wie könnten sie bei Datenprojekten zusammenarbeiten? PUBLIC CONFIRMED Workshop https://26.scicar.de/scicar26/talk/AEE8BU/ Room 2 (ground level) Helen Bielawa Lisa Baron Gesa Steeger PUBLISH RWKAWT@@26.scicar.de -RWKAWT The DIY Journalist: Stop Waiting for Data Tools, Start Creating Them en en 20260917T170000 20260917T180000 010000

The DIY Journalist: Stop Waiting for Data Tools, Start Creating Them

There is **so much data** produced online, and so **many** **stories** that go **untold**. Journalists have their hands full covering the many they can. However, the newsroom's data teams do not have enough time to support every journalist. Now imagine you, as a journalist, had the **power** to **create** your **own** data **tools** whenever you needed them. For example, imagine a whale gets stranded in the Ruhr River, and you want to monitor social media posts about it. You have to describe this idea via text to an AI system step by step. The AI analyses your prompts and generates a working prototype. You just need to **tell** ChatGPT **what you need**, and the **AI coding assistant will handle the rest**. This way, you can quickly tackle your next data investigation. That is, at least, the **promise** of _"vibe coding"_ hyped on social media. However, many of these generated tools remain prototypes, never reaching practical use in real investigations. In this workshop, we will discuss the **critical issues in vibe coding** and provide **practical use cases** of how journalists around the world are experimenting with these tools. We will use **real-life examples** to demonstrate what happens when **users do not fully understand AI outputs.** We will provide **guidelines** on **best practices** to **help** **journalists** get started **creating** their **own** **applications**. By joining, you will gain a better understanding of where _vibe coding_ works and where things go wrong. With this talk, we want to empower **journalists** to **shift** their **thinking** from **consumers of technology to creators of their own software**. We invite participants to come together to sketch ideas and solutions for their daily data work. We will split the workshop into three parts: - We will kick off with insights from our latest research on data and local journalism. We will highlight the opportunities and risks related to AI and vibe coding approaches in journalism (15 min). - Participants will collaborate in small working groups where they can share the challenges they face with vibe coding and brainstorm new ideas (15 min). - After the use cases are identified, together with participants, we will implement these ideas in practice and help them navigate the vibe coding complexities (30 min). **Ready to build your own data workflow?** Join our workshop to translate your ideas into working prototypes. PUBLIC CONFIRMED Workshop https://26.scicar.de/scicar26/talk/RWKAWT/ Room 2 (ground level) Besjon Cifliku Prof. Dr. Hendrik Heuer PUBLISH ZJ9D8A@@26.scicar.de -ZJ9D8A Begrüßung de de 20260918T100000 20260918T101500 001500

Begrüßung

Begrüßung PUBLIC CONFIRMED Greeting https://26.scicar.de/scicar26/talk/ZJ9D8A/ Saal Christina Brause PUBLISH KVDPRR@@26.scicar.de -KVDPRR KEYNOTE | Training Data Journalists in the Age of AI en en 20260918T101500 20260918T111500 010000

KEYNOTE | Training Data Journalists in the Age of AI

Generative AI is simultaneously labelled a threat and a boon for data journalists. Cultivating your own perspective requires strategic, hands-on engagement in focused ways, not policy papers or uncritical adoption. We must encourage ourselves, and those we teach, to center learning experiments on our well-known journalistic tenets of verification and transparency. Classroom and professional educators are improvising with little shared understanding of what “AI literacy” might mean for data journalists. Efforts to grow our ability to use generative AI tools are outpacing our ability to know when or when not to use them. This gap has led to numerous gaffes and retractions, from media publications at different scales across the globe. Do you trust AI to perform data classification tasks at scale? Can mundane graphics-desk style charts be created automatically? Does code generation enhance our ability to create dynamic interactive visualizations? I argue that “old school” principles such as verification and transparency are key to how we train ourselves and the next generation to answer questions like these. Through examples from various data-related tasks I’ll introduce you to some real examples from US newsrooms and studies on AI adoption that link to deeper conversations you’re likely to have in sessions throughout the event. Together in spaces like this we can push forward our ability to prepare ourselves for the use, misuse, and refuse of generative AI in data journalism. PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://26.scicar.de/scicar26/talk/KVDPRR/ Saal Rahul Bhargava PUBLISH FJQL98@@26.scicar.de -FJQL98 Wie wir über 12 Millionen NSDAP-Mitgliederkarteikarten  analysiert haben de de 20260918T113000 20260918T123000 010000

Wie wir über 12 Millionen NSDAP-Mitgliederkarteikarten  analysiert haben

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. PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://26.scicar.de/scicar26/talk/FJQL98/ Saal Gregor Aisch Nico Scordialo PUBLISH WERCFL@@26.scicar.de -WERCFL Russian Secrets: Wie wir mit einer Kombination von Daten, OSINT und Social Media ein Unterwasser-Spähsystem kartierten de de 20260918T133000 20260918T143000 010000

Russian Secrets: Wie wir mit einer Kombination von Daten, OSINT und Social Media ein Unterwasser-Spähsystem kartierten

Wie lässt sich ein geheimes Unterwasserspähsystem mit öffentlich zugänglichen Daten aufdecken und kartieren? Bei der Recherche "Russian Secrets" rekonstruierten wir in der BArentssee das russische Überwachungssystem "Harmony", das dem Schutz der russischen Atom-U-Boot-Flotte dient. In diesem **Workshop** möchten wir zeigen, wie wir Unternehmensdaten, historische Schiffsbewegungen, russische maritime Quellen, Satellitenbilder und Social-Media-Profile miteinander verknüpft haben. Mithilfe von Python und Folium visualisierten wir auffällige Bewegungsmuster und kombinierten sie mit Küstenwarnungen, militärischen Aktivitäten und weiteren Geodaten. Die Teilnehmenden lernen Werkzeuge und Methoden kennen, mit denen sich versteckte maritime Infrastrukturen, Schiffsnetzwerke und Transportwege rekonstruieren lassen. Außerdem geht es darum, wie OSINT-Erkenntnisse durch Gespräche mit Quellen und Seeleuten überprüft und abgesichert werden können. PUBLIC CONFIRMED Workshop https://26.scicar.de/scicar26/talk/WERCFL/ Saal Alice Pesavento Katharina Bews PUBLISH 7XKTSE@@26.scicar.de -7XKTSE Mapping the Network: Wie wir transatlantische rechte Online-Vernetzung datenjournalistisch untersucht haben de de 20260918T143000 20260918T153000 010000

Mapping the Network: Wie wir transatlantische rechte Online-Vernetzung datenjournalistisch untersucht haben

“Let us stand shoulder to shoulder from the Brandenburg Gate to the Statue of Liberty. Let us reclaim our culture, let us reclaim our nations and let us make the West whole again”, sagt AfD-Politiker Markus Frohnmaier an einem Rednerpult in New York. Ende 2025 wird ihm dort ein Preis verliehen. Vom New York Young Republican Club, einer Art Jugendorganisation der Republikaner. Solche **Treffen von rechten Politikern** aus **Deutschland** mit der **MAGA-Bewegung** sehen wir in letzter Zeit häufiger in der Berichterstattung. Viel weniger ist jedoch bekannt über die **digitale Ebene der Vernetzung,** vor allem abseits der politischen Führungspersönlichkeiten. Zentraler Grund dafür ist die Fragmentierung digitaler Informationsräume. So vernetzen sich Akteure des rechten Spektrums über verschiedene Plattformen, Foren und Messenger miteinander. Seit der Übernahme durch Elon Musk ist X jedoch zum öffentlichkeitswirksamsten Ort sowohl für die MAGA-Bewegung als auch für die AfD und ihr Vorfeld avanciert. **Doch wie entwickelt sich die transatlantische Vernetzung rechter Akteure auf X?** Das haben wir mit einer Netzwerkanalyse von über 200.000 Akteuren und 600.000 Interaktionen auf Basis von EDSS und qualitativer Akteursanalyse untersucht. Unsere Ergebnisse zeigen, dass sich radikal rechte Akteure aus Deutschland in großem Stil international vernetzen. Im **Vortrag** berichten wir über die **Methodik** zur **Erstellung und Erweiterung des Akteursdatensatzes** sowie über die **Erkenntnisse** der analytischen und journalistischen **Auswertung** des Netzwerkes. Der Vortrag soll außerdem das **Potenzial** von **Kooperationen** aus der **Wissenschaft** und dem **Journalismus** verdeutlichen und dabei **Einblicke in die Zusammenarbeit** sowie Herausforderungen liefern. Denn für das Projekt haben Richard Schwenn, Leiter Datenanalys und KI bei polisphere, und Ciara Cesaro-Tadic, freie Investigativ- und Datenjournalistin, kooperiert. PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://26.scicar.de/scicar26/talk/7XKTSE/ Saal Ciara Cesaro-Tadic Richard Schwenn PUBLISH WTAHWF@@26.scicar.de -WTAHWF The Unknown Performance of GenAI Models: Benchmarks as Narrative Devices en en 20260918T160000 20260918T170000 010000

The Unknown Performance of GenAI Models: Benchmarks as Narrative Devices

Existing methods to evaluate the performance of generative AI models are increasingly considered flawed and poor indicators for actual real-world performance. However, that does not stop AI companies from prominently highlighting benchmark results when they announce new models in press releases or company blog posts. The **benchmarks AI companies** choose to highlight in these announcements represent a carefully curated selection. Despite their flaws as scientific measurements, they **reveal the marketing priorities of these companies**. Understanding those priorities and what AI companies implicitly optimize for is an important prerequisite for understanding **how genAI influences the work of journalists** and how journalists **can report on AI companies**. We **collected 231 benchmarks** highlighted across 138 model release announcements published in 2025 by 11 major AI model builders, **including Google, OpenAI, Anthropic, Alibaba, DeepSeek, and Mistral**. For each benchmark, we collected additional information, e.g. the affiliations of benchmark authors. In addition, we developed our own taxonomy of benchmarks based on what benchmark authors claim to evaluate. Our dataset (https://codeberg.org/cnb/benchmarking-cultures-25) and an interactive web application (https://bench-cultures.net) to explore the data are published as open resources. **Our analysis** reveals, first, that the way AI companies highlight benchmarks enables **little to no cross-model comparability**: 63% of benchmarks are highlighted by only a single model builder. Second, benchmark development is increasingly dominated by industry-affiliated authors, raising questions about the independence of evaluation. Third, and most strikingly, some of the most popular benchmarks among model builders are shaped by "Artificial General Intelligence" (AGI) discourses. Among the five most popular general knowledge benchmarks, four are essentially AGI benchmarks referencing vaguely defined goals like reaching "expert-level AI" or creating "the final academic benchmark," without clearly defining what they measure. Given what the AGI discourse is about, we suggest AI companies prominently highlighting results on AGI benchmarks try to indicate a model’s increased potential to replace human labor. These **findings provide empirical evidence** that **shows the extent to which AI companies use benchmarks as narrative devices** to tell stories of constant progress. For data journalists and researchers using generative AI, understanding these dynamics is an essential first step towards assessing its impact on their work. We **provide Benchmarking-Cultures-25** not only to help journalists understand the tools they rely on but also to inform their own reporting on these technologies and the interests driving them. PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://26.scicar.de/scicar26/talk/WTAHWF/ Saal Stefan Baack PUBLISH 7ABGJV@@26.scicar.de -7ABGJV Aus Firmendaten ein Rüstungsradar für den Newsroom machen de de 20260918T170000 20260918T180000 010000

Aus Firmendaten ein Rüstungsradar für den Newsroom machen

Die **Rüstungsindustrie wächst** rasant – angetrieben durch geopolitische Konflikte und steigende Verteidigungsbudgets. Während große Auftragsvolumen die Sicherheitspolitik auf Jahre prägen, bleibt ein Großteil dieser Entwicklung schwer nachvollziehbar. Viele Verträge sind nicht öffentlich, und jenseits einiger großer Rüstungskonzerne und aufmerksamkeitsstarker Start‑ups ist es für Redaktionen **schwierig**, einen **strukturierten, aktuellen Überblick** über die gesamte **Branchenlandschaft** zu erhalten. Das Monitoring ist auch deshalb komplex, weil es in **Deutschland keine öffentliche Quelle** für Branchencodes gibt. Diese müssen **über Algorithmen** aus Eigendarstellungen oder dem Unternehmensgegenstand im **Handelsregister abgeleitet** werden. Fehlen diese Informationen, bleibt die Zuordnung zu einer Branche oft unmöglich. Ein **gemeinsames Projekt** von **North Data** und der **Stuttgarter Zeitung** zeigt, wie es trotzdem gelingen kann. Zusammen haben sie ein **redaktionelles Radar entwickelt**, das die deutsche Rüstungsindustrie langfristig beobachtet. Um die Lücken in den Firmendaten zu schließen, nutzt das Projekt zusätzlich die Daten des Deutschen Patent- und Markenamts (DPMA). Die Session zeigt den Weg von der Firmensuche zum praxistauglichen Radar. Wir **teilen** unsere **Learnings** und zeigen, wie das Tool **Recherchen** nicht ersetzt, sondern **stärkt**: indem es Muster erkennt, Veränderungen früh signalisiert und das **Story-Finding** sowie **Follow-ups** langfristig **unterstützt**. PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://26.scicar.de/scicar26/talk/7ABGJV/ Saal Christina Brause Simon Koenigsdorff PUBLISH 7XF7YT@@26.scicar.de -7XF7YT Zwischen Transparenz und Risiko: Wie offene Daten die Resilienz der Energieversorgung stärken de de 20260918T113000 20260918T123000 010000

Zwischen Transparenz und Risiko: Wie offene Daten die Resilienz der Energieversorgung stärken

Gefährden **offene Energiedaten** die Sicherheit kritischer Infrastrukturen – oder sind sie eine Voraussetzung für **resiliente Energiesysteme** und **faktenbasierte datenjournalistische Berichterstattung**? Prof. Dr. Kathrin Goldammer und Timo Beyer vom Reiner Lemoine Institut zeigen, warum **Datensperren** häufig nur **Scheinsicherheit** schaffen und **Transparenz** für Forschung, Versorgungssicherheit und Journalismus unverzichtbar ist. Anhand aktueller Forschung und der **Berliner Stromausfälle** diskutieren sie, welche **Energiedaten tatsächlich sensibel** sind, wie offene Daten zur Krisenanalyse beitragen können und welche **Standards** eine sichere Veröffentlichung ermöglichen. Ein Beispiel ist die **Open Energy Plattform**, die technische, organisatorische und dokumentarische Anforderungen verbindet. Im **interaktiven Teil** geht es um die **praktische Arbeit** mit sensiblen Daten. - Welche Daten sind für Recherchen unverzichtbar? - Wo liegen **Grenzen der Veröffentlichung**? - Und wie lassen sich potenzielle **Risiken** durch journalistische Einordnung und Kontextualisierung **verantwortungsvoll adressieren**? PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://26.scicar.de/scicar26/talk/7XF7YT/ Room 1 (Upstairs) Timo Beyer Kathrin Goldammer PUBLISH JJ3JW3@@26.scicar.de -JJ3JW3 Antriebswende entziffern: Mit Daten über E-Mobilität & konventionelle Kraftstoffe berichten de de 20260918T133000 20260918T143000 010000

Antriebswende entziffern: Mit Daten über E-Mobilität & konventionelle Kraftstoffe berichten

Die **Diskussion um Elektroautos und die Antriebswende** zur E-Mobilität ist stark von Mythen, Unsicherheiten, und veralteten Informationen geprägt. Datenjournalismus kann hier zur Versachlichung beitragen und die Debatte auf eine solide, aktuelle Faktenbasis stellen. In diesem **Workshop** gibt zunächst Simon Jockers vom SWR Data Lab einen **Überblick** über die wichtigsten **Datenquellen zu konventionellen Kraftstoffen und E-Mobilität**. Es werden **zentrale Begriffe** erklärt, **typische Fallstricke** bei der Interpretation von Daten aufgezeigt und diskutiert, wie sich **regionale Unterschiede** und **politische Rahmenbedingungen** auf die Entwicklung auswirken. Ziel des Workshops ist es, Euch zu befähigen, öffentlich verfügbare Daten zu Mobilität kritisch **einzuordnen** und für Eure Berichterstattung **zu nutzen**. Das Format ist **interaktiv** – wir freuen uns auf Eure eigenen Erfahrungen und Fragen aus der Praxis. Einen Einblick in die **Mobilithek** gibt anschließend Lutz Rittershaus von der Bundesanstalt für Straßen- und Verkehrswesen. Die Mobilithek ist der zentrale **Zugangspunkt für offene Mobilitätsdaten in Deutschland**. Mit ihren standardisierten Schnittstellen bietet sie freie Zugriffsmöglichkeiten auf mehr als 11.000 statische und dynamische Datenangebote – von Echtzeit-Verkehrsinformationen über Fahrplandaten und Standorte von Leihfahrzeugen bis hin zu Geo-, Wetter- und Klimadaten. Zu den in der Mobilithek vertretenen Datenanbietern zählen Bundes- und Landesbehörden, Städte und Kommunen, Infrastrukturbetreiber, Verkehrsverbünde und private Mobilitätsanbieter, Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Software-Unternehmen. PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://26.scicar.de/scicar26/talk/JJ3JW3/ Room 1 (Upstairs) Simon Jockers Lutz Rittershaus PUBLISH BEHSHG@@26.scicar.de -BEHSHG Datenjournalismus im Flow – Mit n8n redaktionelle Workflows automatisieren de de 20260918T143000 20260918T153000 010000

Datenjournalismus im Flow – Mit n8n redaktionelle Workflows automatisieren

**Datenjournalist*innen** arbeiten mit **vielen Quellen und Werkzeugen**, von denen kaum eines mit dem anderen spricht. RSS-Feeds, E-Mails, PDFs aus Pressestellen, Behördenportale, Excel-Listen, Datawrapper, Slack, das eigene CMS, und inzwischen Sprachmodelle, die in jedem zweiten Arbeitsschritt mitmischen. Hier setzt das **Open-Source-Tool n8n** an: Es hilft dabei, all diese Bausteine zu einem **automatisierten Workflow zusammenzubinden**, ohne dafür ein eigenes Software-Projekt aufsetzen zu müssen. Ein typisches Beispiel: Eine Behörde veröffentlicht neue Zahlen. n8n bemerkt die Aktualisierung, lädt das PDF herunter, ein Sprachmodell extrahiert die enthaltene Tabelle, und am Ende liegt eine saubere CSV in der Redaktion, ohne dass jemand einen Finger gerührt hätte. Solche Pipelines lassen sich in n8n schnell aufsetzen und ebenso einfach warten. Im **Workshop** zeigen wir anhand konkreter **Praxisbeispiele** aus dem Science Media Center, wo n8n im **datenjournalistischen Alltag** tatsächlich **hilft**: beim Beobachten von Quellen und Behördenseiten, beim Überführen von PDFs, Pressemeldungen und unstrukturierten Texten mit Hilfe von Sprachmodellen in saubere Daten, beim Abbilden wiederkehrender Recherche-Schritte als Pipeline und beim Verbinden von Tools, die sonst keine gemeinsame Schnittstelle haben. Die Teilnehmenden bekommen einen **praxisnahen Eindruck** davon, was mit **n8n und Sprachmodellen machbar** ist, wo die Grenzen liegen und wie sich **erste eigene Workflows** ohne große Programmierkenntnisse umsetzen lassen. PUBLIC CONFIRMED Workshop https://26.scicar.de/scicar26/talk/BEHSHG/ Room 1 (Upstairs) Lutz Dreesbach PUBLISH UTPA73@@26.scicar.de -UTPA73 Party Check und Länder Expert Survey: So helfen hochaktuelle Daten bei Landtagswahlen de de 20260918T160000 20260918T170000 010000

Party Check und Länder Expert Survey: So helfen hochaktuelle Daten bei Landtagswahlen

Das **Party-Check-Tool** kann **politische Positionen** und Stimmungen in der **Bevölkerung** im **Vorfeld von Wahlen** erheben - und durch direkte Kooperation mit Medienpartnern aktuelle Daten zur Verfügung stellt, die mitten in der heißen Phase des Wahlkampfs genutzt werden können. Zum **Einsatz** kam das Tool bereits erfolgreich in **Baden-Württemberg** und **Rheinland-Pfalz**. Kurz vor der SciCAR 2026 kommt es, mit neuen Medienpartnern, in Sachsen-Anhalt, Mecklenburg-Vorpommern und Berlin zum Einsatz. In unserem **Werkstattbericht** wollen wir auf die vergangenen Wahlen zurück- und auf die kommenden vorausblicken: Wie hat die enge, unbürokratische **Kooperation** zwischen **Wissenschaft und Medienpartnern** funktioniert, welchen **Nutzen** haben beide Seiten daraus gezogen? Wie haben Redaktionen die Daten zu Parteipositionen und Meinungen in der Bevölkerung genutzt und aufbereitet? Welche **exklusiven Geschichten** waren durch die Daten möglich? Als Innovation wollen wir zudem über **Erfahrung** mit der **türkischen Übersetzung** des Party-Checks für die **Berlin-Wahl** reden. Inwiefern lassen sich so neue Gruppen in der politischen Bildung erschließen, wie wird so ein Übersetzungsangebot rezipiert? PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://26.scicar.de/scicar26/talk/UTPA73/ Room 1 (Upstairs) Simon Koenigsdorff Dr. Jan Philipp Thomeczek Sören Müller-Hansen PUBLISH GGTBAG@@26.scicar.de -GGTBAG (UX-)Insights für einen Datenjournalismus, der auch ankommt de de 20260918T170000 20260918T180000 010000

(UX-)Insights für einen Datenjournalismus, der auch ankommt

Diese Session widmet sich der Frage, wie **Daten und Journalismus** wirkungsvoll und verständlich aufbereitet werden können. Im User-Testing werden Inhalte durch Benutzer*innen auf ihre **Bedienfreundlichkeit** getestet. Gerade im Datenjournalismus ist das wichtig, um zu klären: Wie bringen wir **Inhalte** raus, die bei Leser*innen **wirklich ankommen**? Ann-Kathrin Kocher und Leonie Hugger bringen dazu ihre **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**. PUBLIC CONFIRMED Other format https://26.scicar.de/scicar26/talk/GGTBAG/ Room 1 (Upstairs) Ann-Kathrin Kocher Gregor Aisch Dr. Francesca Morini PUBLISH MTZCMX@@26.scicar.de -MTZCMX Hürden nehmen – Methoden für die Datenjournalistische Ausbildung de de 20260918T113000 20260918T123000 010000

Hürden nehmen – Methoden für die Datenjournalistische Ausbildung

Es ist schon verrückt: Einerseits sind "Daten" allgegenwärtig, andererseits scheint ein guter Umgang damit nur mühevoll erlernbar zu sein - ganz besonders im Kontext der anderen tausend Fähigkeiten, die Journalist*innen beherrschen sollen. Es liegt also an uns als Trainer*innen, gute Workshops zu konzipieren, passende Methoden für oft viel zu wenig Zeit auszuwählen und Antworten auf die Frage zu finden: Was muss man denn nun 2026 über "Daten" wissen und wie bekommt man schnell einen guten, aber ehrlichen Überblick? Die Session beginnt mit einem **Überblick zum aktuellen Stand der datenjournalistischen Ausbildung** und kurzen **Erfahrungsberichten** aus verschiedenen Kursformen. Damit wir uns aber nicht nur im Kreis der Problemanalysen drehen, wollen wir gemeinsam einen kleinen **Methodenkoffer** für die datenjournalistische Ausbildung **entwickeln**: Welche Datensätze, Tools und Herangehensweisen sind geeignet, um auch in kurzer Zeit Workshop-Teilnehmenden hilfreiche mentale Konzepte von Daten zu vermitteln? **Tragt hier gern schon im Vorfeld eure Fragen und Ideen für den Workshop ein: [https://hackmd.okfn.de/ddj-training?both](https://hackmd.okfn.de/ddj-training?both)** Wir wollen die Zeit nutzen, um kleine Rezepte zusammenstellen und gerne auch **Cheat Sheets** oder **informative, ermutigende Grafiken** im Stil von Allison Horst erstellen bzw. die besten existierenden zu kuratieren. Was sind **nützliche Links**, die länger bleiben als die Erinnerung an ein Seminar, was können wir Interessierten an die Hand geben? Welche Begriffe und **Formulierungen** sind wichtig, um sich im Internet und im **Vibe-Coding** helfen zu lassen? Wovor sollten wir warnen? Aber vor allem: Wie kann man ermutigen und **begeistern für die Arbeit mit Daten**, ohne aber den kleinteiligen und mitunter nervigen Teil der Datenbereinigung unter den Teppich zu kehren? Absehbar wird die Zeit während der Session dafür kaum reichen. Deshalb verstehen wir den Slot auf der SciCAR als idealen Ort für den **Auftakt zur engeren Vernetzung von Datenjournalismus-Lehrenden** in Journalismus und an Hochschulen – damit die berufspraktische und akademische Lehre bestmöglich voneinander profitieren. PUBLIC CONFIRMED Workshop https://26.scicar.de/scicar26/talk/MTZCMX/ Room 2 (ground level) Julia Barthel Dr. Jan Georg Plavec PUBLISH RBHPRM@@26.scicar.de -RBHPRM Wer sagt was, wann und warum? Regierungskommunikation als Datenquelle für Journalismus und Wissenschaft de de 20260918T133000 20260918T143000 010000

Wer sagt was, wann und warum? Regierungskommunikation als Datenquelle für Journalismus und Wissenschaft

_Bringen Sie gern einen eigenen Laptop und Rechercheideen mit!_ Wie kommunizieren Bundesministerien, Behörden und Landesregierungen – und was lässt sich daraus journalistisch oder wissenschaftlich machen? Mit [GovRelease]([url](https://govrelease.de/)) steht erstmals ein kontinuierlich aktualisierter Datensatz zur Verfügung, der über 14 Millionen Pressemitteilungen von Bundesministerien, Bundesbehörden und allen 16 Landesregierungen seit 1996 bündelt. Im Workshop lernen die Teilnehmenden die Weboberfläche, Suchfunktionen und Zugriffsmöglichkeiten kennen. Anhand aktueller Forschung zeigen wir, wie sich etwa Kooperationen, Konflikte und Verantwortungszuweisungen zwischen Bund und Ländern untersuchen lassen. Anschließend recherchieren die Teilnehmenden mit eigenen Themenideen im Datensatz – von Klimapolitik und Migration bis zu Haushaltsfragen. Programmierkenntnisse sing nicht erforderlich; Fortgeschrittene erhalten zusätzlich Einblicke in API und Rohdaten. **Für wen ist der Workshop geeignet?** Grundlegende Rechercheerfahrung ist hilfreich, Programmierkenntnisse sind nicht notwendig. Ideal für: - Journalist:innen, die neue Datenquellen erschließen möchten - Forscher:innen, die Regierungskommunikation systematisch untersuchen wollen - Alle, die wissen wollen, was Regierungen kommunizieren – und was nicht Dieser Workshop schließt an die SciCAR-Session zu StateParl (2025) an: Während StateParl die Kommunikation der Legislative zugänglich macht, erlaubt GovRelease nun die systematische Analyse der Exekutive. PUBLIC CONFIRMED Panel discussion https://26.scicar.de/scicar26/talk/RBHPRM/ Room 2 (ground level) Eric Beltermann PUBLISH PGLGT8@@26.scicar.de -PGLGT8 Die Plattformdaten der Gesellschaft. Methodische und rechtliche Perspektiven de de 20260918T143000 20260918T153000 010000

Die Plattformdaten der Gesellschaft. Methodische und rechtliche Perspektiven

Wer Social-Media-Plattformen wie Instagram, YouTube oder X nutzt, kann dort unterschiedliche Inhalte produzieren und teilen. Damit werden Daten selbst zur Verfügung gestellt. Darüber hinaus erfassen die Plattformen aber auch selbst Daten über die Nutzenden (z.B. zu Logins, Klicks auf Links). Dieser Datenbestand lässt sich sowohl individuell als auch bezogen auf größere Gruppen oder aus gesamtgesellschaftlicher Perspektive auswerten und nutzen. Gerade eine übergreifende Datenauswertung birgt häufig neben dem wirtschaftlichen auch gesellschaftlichen Nutzen – etwa bei Gesundheitsfragen oder Aspekten der gesellschaftlichen Mobilität. Dennoch ist der Zugang zu diesem für die Forschung und den Journalismus relevanten Datenbestand immer noch ein ambivalentes und dynamisches Thema. Einerseits gibt es einige positive Beispiele. So unterstützte Meta beispielsweise Forschende im Kampf gegen das Coronavirus mit umfangreichen Datensätzen und initiierte das Kooperationsprogramm Social Science One. Andererseits werden Datenschnittstellen über APIs immer wieder beschränkt oder sogar gänzlich geschlossen und die Bedingungen für den Zugriff und die Nutzung der Daten immer wieder verändert. Vor diesem Hintergrund möchten wir in diesem Panel zwei Perspektiven auf Fragen des Zugangs zu Social-Media-Daten präsentieren und diskutieren: eine methodische und eine rechtliche. Aus methodischer Perspektive ergeben sich insbesondere Fragen dazu, wie Forschende und (Daten-) Journalist:innen Daten von Social-Media-Plattformen sammeln können, wie sich die verschiedenen Optionen unterscheiden und wie sich dies über die Zeit verändert hat. Ein wichtiger Aspekt ist hier auch, dass die Möglichkeiten des Zugangs wiederum Auswirkungen auf die Nutzung und Auswertung der Daten haben. Aus rechtlicher Perspektive ist eine zentrale Frage, welche rechtlichen Ansprüche auf Datenzugang bestehen, aber auch, welchen rechtlichen Grenzen solche Zugänge unterliegen. Dabei stellen sich insbesondere Fragen im Hinblick auf Ansprüche auf Datenzugang, rechtliche Chancen und Risiken von Data Scraping beziehungsweise automatisiertem Text- und Data-Mining oder auch bei Datenspenden durch Plattformnutzende bestehen. Bei Perspektiven bedingen einander – und sollen deshalb hier gemeinsam vorgestellt werden. PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://26.scicar.de/scicar26/talk/PGLGT8/ Room 2 (ground level) Prof. Dr, Tobias Gostomzyk Prof. Dr. Johannes Breuer PUBLISH LBUYDU@@26.scicar.de -LBUYDU Sieben amtliche Datenbanken – Hundert Prozent R de de 20260918T113000 20260918T123000 010000

Sieben amtliche Datenbanken – Hundert Prozent R

Dieser **Workshop** gibt Einblicke wie man **Genesis-basierte Datenbanken mit R** nutzen kann. Hier gibt es das unabhängig entwickelte {restatis} Paket, das mittlerweile in der neuesten Version die direkte Nutzung der API von insgesamt 7 Genesis-basierten Datenbanken ermöglicht – von Genesis Online des Statistischen Bundesamtes, der Zensusdatenbank, der Regionaldatenbank bis zu Installationen der Statistischen Landesämter. https://github.com/CorrelAid/restatis Neben der **Einführung in die Nutzung von {restatis}** anhand von **aktuell relevanten Beispielen** wie den monatlich aktualisierten Inflationsdaten soll es um das Für und Wider der cube-Files gegenüber den ffcsv-Dateien gehen, ebenfalls mit Live-Coding-Beispielen. Teilnehmende können (müssen aber nicht) ihre **Rechner mitbringen**, idealerweise bereits mit dem installierten restatis Paket in Version 0.4.0 oder neuer sowie vor allem funktionierenden Zugangsdaten für alle von restatis unterstützten Datenbanken. **Code-Beispiele** unter https://github.com/wahlatlas/SciCAR26 PUBLIC CONFIRMED Workshop https://26.scicar.de/scicar26/talk/LBUYDU/ Room 3 (ground level, at the back) Michael Neutze PUBLISH PBDYBS@@26.scicar.de -PBDYBS Meetup der DDJ-Fachgruppe im Netzwerk Recherche de de 20260918T124500 20260918T131500 003000

Meetup der DDJ-Fachgruppe im Netzwerk Recherche

Offenes Meetup für die Mitglieder der NR-Fachgruppe Datenjournalismus und alle, die sich für die Arbeit der Fachgruppe interessieren. PUBLIC CONFIRMED Other format https://26.scicar.de/scicar26/talk/PBDYBS/ Room 3 (ground level, at the back) PUBLISH TEDVNM@@26.scicar.de -TEDVNM Jenseits algorithmischer Filterblasen: Versuch einer automatisierten Presseschau für ausgewogeneren Medienkonsum de de 20260918T133000 20260918T143000 010000

Jenseits algorithmischer Filterblasen: Versuch einer automatisierten Presseschau für ausgewogeneren Medienkonsum

Algorithmen beeinflussen, welche **Nachrichten** von Menschen gesehen werden und können so bestehende **politische Echokammern** verstärken. **Automatisierte Presseschauen** könnten helfen, unterschiedliche **Perspektiven sichtbar** zu machen und Einseitigkeit in der Berichterstattung zu erkennen. Wir zeigen, wie **KI politische Argumentationslinien** in Zeitungsartikeln und Social-Media-Posts **analysieren** kann. Grundlage sind mehrere tausend von Expert*innen annotierte Texte und die 56 politischen Kategorien des Manifesto-Projekts – von Sozialpolitik über Militärkritik bis zum Demokratieverständnis. Eine **Live-Demo** führt **tagesaktuelle Beiträge** zu einem Thema zusammen und zeigt, welche politischen Perspektiven vertreten sind und welche fehlen. Der Vortrag diskutiert **Möglichkeiten und Grenzen moderner Sprachmodelle** für eine ausgewogenere digitale Öffentlichkeit. PUBLIC CONFIRMED Lecture/Presentation https://26.scicar.de/scicar26/talk/TEDVNM/ Room 3 (ground level, at the back) Prof. Felix Biessmann Yara Döring PUBLISH Q9EJ3Q@@26.scicar.de -Q9EJ3Q Vom Bild zum Datensatz: Neue Wege in der OCR de de 20260918T143000 20260918T153000 010000

Vom Bild zum Datensatz: Neue Wege in der OCR

**Texterkennung in Bildern (OCR)** ist eigentlich ein alter Hut. Doch mit aktuellen **KI-Technologien** eröffnen sich neue, viel mächtigere Wege, um heterogen aufgebaute Daten aus Bildern zu extrahieren und in strukturierte Daten zu überführen. Tagesspiegel, Stuttgarter Zeitung und FAZ haben tausende **Fotos von Restaurant-Speisekarte**n mit einer LLM-Pipeline in maschinenlesbare Daten **umgewandelt**, um die **Preise** vor und nach der Mehrwertsteuersenkung im Januar 2026 **zu vergleichen**. In der Diskussion wollen wir unsere jeweiligen **technischen Wege** vergleichen, **Möglichkeiten und Grenzen** (Stichwort Ressourcen, Genauigkeit, Halluzination, Methoden zur Qualitätskontrolle) diskutieren und uns mit den Teilnehmenden über weitere **Ansätze austauschen**. PUBLIC CONFIRMED Panel discussion https://26.scicar.de/scicar26/talk/Q9EJ3Q/ Room 3 (ground level, at the back) Simon Koenigsdorff Max Donheiser Nico Scordialo