Kontextmaschine

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Tickertools 2016 Hackathon Projekt: Kontextmaschine

Reporter arbeiten viel mit Zahlen, sowohl aus dem Inland als auch aus dem Ausland. Aber wie viel sind 4000 Rupien in Indien? Was bedeuten steigende Mieten für die finanzielle Lage von Menschen in Lissabon? Und wie haben sich die Lebenshaltungskosten in Berlin wirklich entwickelt? Als Journalisten wollen wir Zahlen möglichst vergleichen und lebensnah einordnen.

Nehmen wir ein Beispiel:

Die Internetnutzung in Indien explodiert. Trotzdem sind noch fast eine Milliarde Menschen auf dem Subkontinent nicht online. Google will das ändern. Billige Telefone und Millionen Programmierer sollen den Weg ebnen. *Im Durchschnitt kostet ein Smartphone in Indien etwa 11 000 Rupien - weniger als 150 Euro.*

Unser Kontextgenerator unterstützt Autoren mit Sätzen, die ihre Berichterstattung ergänzen könnten. Dabei werden bestimmte Parameter automatisch im Text erkannt. Die Vorschläge kann der Nutzer - je nach Geschichte - anpassen. Gestützt sind die Rechenbeispiele auf frei verfügbare Daten der Schweizer UBS Bank, die seit 1971 etwa Gehälter, Mieten, Produkt- und Lebenshaltungskosten in Städten weltweit vergleicht.

Zahlen können nicht nur Aussagen stützen, sie können auch nüchtern Aussagen von Politikern, Managern oder Organisationen kontrastieren. Dieses Tool soll helfen, Berichterstattung ein kleines bisschen faktenreicher zu machen und sie etwas näher an die Lebenswellt von Menschen heranzurücken. Nehmen wir die Proteste in Brasilien 2015 wegen gestiegener Preise für Bustickets:

In der brasilianischen Millionenmetropole São Paulo ist es zu gewalttätigen Auseinandersetzungen zwischen Demonstranten und Polizisten gekommen. Tausende Menschen protestierten, weil die Preise für Bustickets erhöht worden waren - *um umgerechnet rund 16 Euro-Cents auf 3,50 Reais.*

Der Kontextgenerator funktioniert nur, wenn er über entsprechend viele und verlässliche Daten verfügt. Denkbar wäre, etwa Datensätze des Statistischen Bundesamtes oder der Europäischen Statistikbehörde Eurostat zu nutzen, um zum Beispeiel Sätze zur Arbeitslosenquote in Spanien oder der Wahlbeteiligung in einer deutschen Gemeinde schnell parat zu haben. Solche Sätze können Reportern den Arbeitsalltag wesentlich erleichtern. Für einen (etwas) schöneren Journalismus.

Der Quellcode zum Editor findet sich in diesem Github-Repository: https://github.com/dpa-newslab/kontextmaschine.