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Statistische Datenanalyse im Journalismus
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Statistische Datenanalyse im Journalismus : Fallstudien und wissenschaftliche Anforderungen zum Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden

1. Aufl. 2022

Book Details

Format Paperback / Softback
ISBN-10 3662646927
ISBN-13 9783662646922
Edition 1. Aufl. 2022
Publisher Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
Imprint Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K
Country of Manufacture GB
Country of Publication GB
Publication Date May 25th, 2022
Print length 319 Pages
Ksh 8,100.00
Werezi Extended Catalogue 0 in stock

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Fast
Dieses Buch zeigt anhand von journalistischen Fallbeispielen, warum und wie fortgeschrittene statistische Analysemethoden eingesetzt werden können, um aussagekräftige journalistische Informationen aus Daten zu extrahieren. Gleichzeitig setzt das Buch einen Anforderungsrahmen für die datenjournalistische Arbeit bezüglich Datenkompetenz und -visualisierung, dem Einsatz von Algorithmen sowie daten-ethischen Anforderungen und der Überprüfung externer Studien.

Ziel ist es, die Qualität und Aussagekraft datenjournalistischer Arbeiten zu verbessern, welche, neben der angemessenen Erfassung und Aufbereitung von Daten, wesentlich von einer adäquaten Datenanalyse abhängen. Aber wie statistisch arbeiten Datenjournalist:innen heute eigentlich? Und wie statistisch können oder sollten sie arbeiten, um den Ansprüchen ihrer Leserschaft in Sachen Verständlichkeit gerecht zu werden, auch mit Blick auf deren unterschiedliches mathematisch-statisches Vorwissen? Das Buch zielt darauf ab, diese Fragen zu beantworten, indem es weiterführende statistische Methoden anhand von Fallstudien untersucht. Es verdeutlicht, warum diese Methoden auch im journalistischen Kontext oftmals problemangemessener sind und tiefer gehende Erkenntnisse liefern als vereinfachte Analysen und Basismethoden. Die Fallstudien decken dabei die wichtigsten statistischen Methoden ab: Verteilungen und Tests, Klassifikation, Regression, Zeitreihenanalyse, Clusteranalyse, Analyse von sequentiellen Daten ohne direkten Zeitbezug, Verwendung von Vorwissen und geplante Studien.


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