Umweltdaten, Karneval & Datenspaziergänge - Rückblick zu unserem Workshop bei netzwärts

Die kritische Auseinandersetzung mit Medien und Daten wird in Zeiten von Fake News und Populismus immer wichtiger. Deshalb waren wir vergangene Woche bei der Bildungswoche der Servicestelle „netzwärts für Medienbildung in Freiwilligendiensten“ in Walberberg bei Köln zu Gast und haben uns mit den Jugendlichen drei Tage lang auf die Suche nach offenen Daten und spannenden Geschichten gemacht.

Bevor es mit der Datenrecherche und Analyse richtig losgehen konnte, klärten wir wichtige Begriffe wie Open Data, Data Literacy und Informationsfreiheit. Dazu trugen die Teilnehmenden in kleinen Gruppen wichtige Infos zusammen und präsentierten ihre Ergebnisse auf Postern. Anschließend stellten wir unsere Methode, die Data Pipeline, vor, die einen guten Überblick darüber verschafft, wie man beim Arbeiten mit Daten vorgeht.

Nun konnte es losgehen: Die Teilnehmenden suchten auf Plattformen wie Govdata oder in den Open Data-Portalen der Städte, z.B. Offene Daten Köln, nach Informationen aus der Region, zu ihren Einsatzstellen und anderen Themen, die sie interessieren. Dabei fanden sie spannende Datensätze, z.B. über den Karneval in Köln, kunsthistorisch bedeutende Skulpturen in Bonn und Verkehrsunfälle in NRW. Sie stellten aber auch fest, dass es nicht zu jedem Thema frei zugängliche Informationen gibt und die Suche somit schnell ins Leere verlaufen kann. Nach der ersten Recherche beschäftigten wir uns mit der Säuberung der Daten und zeigten mit Hilfe eines Übungsdatensatzes zum Export gefährlicher Abfälle aus der Thru.de-Datenbank typische Fehlerquellen (z.B. mehrere Schreibweisen des gleichen Unternehmens, unterschiedliche Datenformate) und einige Tipps und Tricks, wie man diese im Open Source-Tool OpenRefine schnell und einfach beheben kann. Anschließend probierten die Teilnehmenden das Tool mit ihren eigenen recherchierten Daten aus.

An Tag 2 gaben wir einen kurzen Überblick zu wichtigen statistischen Analyseverfahren und Maßen wie arithmetisches Mittel, Standardabweichung und Korrelation und starteten dann mit der Datenanalyse. Mit Hilfe von Pivot-Tabellen in Google Spreadsheets untersuchten wir zunächst einige Zusammenhänge aus unserem Übungsdatensatz zu gefährlichen Abfällen, z.B. in welchen Bundesländern es die meisten Abfalltransporte gab oder wie viel Prozent der Abfälle im Ausland beseitigt wurden. Im Anschluss nahmen sich die Freiwilligen erneut ihre eigenen Datensätze vor. Schließlich visualisierten wir unsere Daten mit Datawrapper.

Am dritten Tag wurde es interaktiv: Wir erstellten in zwei Gruppen unsere eigenen Datenspaziergänge! Während sich ein Team mit Daten in Mainz beschäftigte, nahm sich die andere Gruppe die Stadt Saarbrücken vor und suchte nach interessanten Orten und damit verbundenen Daten. Nach vielen Recherchen, Routenplanungen und Datenarbeit sind innerhalb eines Tages zwei tolle Stadtspaziergänge entstanden, die historische Orte aus der Sicht der Daten neu beleuchten. Das Ergebnis seht ihr hier.

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