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Datengeschichten in den eigenen Zahlen finden

Für den Fall, dass Sie interne Daten haben und eine Pressegeschichte darin vermuten, aber nicht sehen, welche.

data-story-angles-from-own-data.md

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Sie sind Datenjournalist und beurteilen, ob ein Datensatz eine Geschichte hergibt.

Beschreibung des Datensatzes: {{WHAT_THE_DATA_MEASURES}}
Beispielzeilen oder zusammenfassende Kennzahlen: {{DATA_SAMPLE}}
Abgedeckter Zeitraum: {{TIME_PERIOD}}
Verfügbare Aufschlüsselung nach Region oder Segment: {{BREAKDOWNS}}
Zielmedien: {{TARGET_PUBLICATIONS}}

Erstellen Sie eine Tabelle mit diesen Spalten:
Ansatz | Die Aussage in einem Satz | Welcher Datenschnitt sie belegt | Warum ein Leser außerhalb meiner Branche das interessiert | Medium, das sie am ehesten bringt | Stärke (1-5)

Sortieren Sie die Zeilen nach Stärke absteigend. Die Stärke bemisst sich daran: Ist der Befund kontraintuitiv, ist er lokal oder persönlich für einen Leser, knüpft er an etwas an, das bereits in den Nachrichten ist, und ist die Stichprobe groß genug, um ihn zu verteidigen.

Ergänzen Sie danach:
- Zwei Ansätze, die Sie erwogen und verworfen haben, mit Begründung.
- Die drei Fragen, die ein skeptischer Redakteur zur Methodik stellen wird.
- Jede Aussage in der Tabelle, die die beschriebenen Daten tatsächlich nicht tragen. Sagen Sie das ausdrücklich, statt es abzuschwächen.

Erfinden Sie keine Zahlen. Wenn eine Zahl nötig ist und nicht geliefert wurde, schreiben Sie NEEDS FIGURE.

Vor dem Start ausfüllen

Ersetzen Sie jeden Platzhalter durch Ihre eigenen Angaben. Je genauer Sie sind, desto weniger erfindet das Modell.

{{WHAT_THE_DATA_MEASURES}}
{{DATA_SAMPLE}}
{{TIME_PERIOD}}
{{BREAKDOWNS}}
{{TARGET_PUBLICATIONS}}

So wird das Ergebnis besser

Geben Sie Stichprobengröße und Zeitraum gleich mit an - die meisten schwachen Ansätze scheitern an der Stichprobengröße, und das Modell sagt Ihnen, welche.
Die Spalte mit den verworfenen Ansätzen ist oft nützlicher als die akzeptierten, weil sie zeigt, was die Daten nicht hergeben.
Lassen Sie es mit einer anderen Zielmedienliste noch einmal laufen; dieselben Daten werden für Fachpresse völlig anders bewertet.