Außer Wetterdaten gibt es wohl kaum einen Datensatz, der von so großem unmittelbaren Interesse ist wie Wahlergebnisse. Nicht nur wegen ihres politischen Gewichts sind das sehr spezielle Datensammlungen. Ihre Erhebung gleicht bei großen Wahlen einer logistischen Meisterleistung – Millionen von Menschen, die zeitgleich in ihrer Nachbarschaft Daten produzieren, die anschließend innerhalb kürzester Zeit ausgewertet und zentral zusammengetragen werden müssen. So groß ist das Interesse, dass am Wahlabend alle Medien darum wetteifern, die besten Prognosen und Vorauswertungen der ständig wachsenden Datenbasis zu liefern.
Neben eher klassischen Darstellungen der Wahlergebnisse waren rund um Wahltag in den USA online neue Herangehensweisen in der Berichterstattung zu beobachten. Es folgt eine kleine Auswahl dieser Formen des Datenjournalismus‘.
Die eindruckvollsten Visualisierungen sind der New York Times gelungen. So zeigte man in einer interaktiven Anwendung, mit wem Politiker sich mittels des Kurznachrichtendienstes Twitter austauschen, beziehungsweise wer über sie redete. Und zeigte damit, inwieweit die zur Wahl stehen Kandidaten zumindest quantitativ ein Gesprächsthema waren. Große Punkte symbolisieren als wichtig (oder auch umstritten) wahrgenommene Politiker.
Beobachten ließ sich dabei jeder einzelnen Kandidtat alleine oder im Vergleich mit einem Konkurrenten: Gezeigt wird, wieviele Nachrichten, die alle direkt abrufbar sind, ein-und ausgehen oder sich auf den jeweiligen Politiker beziehen.
Auch eine zweite Anwendung der New York Times ist sehenswert: „What’s on your mind?“ fragt, welches Wort den Zustand der Users gerade am besten beschreibt – es können eigene Begriffe eingeben oder aus Vorgaben gewählt werden. Aus diesen Angaben wird dann animiert die aktuelle Stimmunglage dargestellt. Allgemein, oder getrennt nach Republikanern und Demokraten.
Weitere Projekte der NYT zur Wahl werden hier aufgezählt.
Dass Transparenz und OpenData, sobald es um den Bereich persönlicher Daten geht, auch problematisch sein kann, zeigt ein Angebot des DataDesk der L.A.Times. Dort lässt sich nachschlagen, wer mit einer Spende die „Proposition 19„, den Vorschlag zur Legalisierung von Cannabis in Kalifornien unterstützt hat. So lässt sich beispielsweise nach dem Beruf „Teacher“ suchen.
Die Zeitung Houston Chronicle setzte auf den Krisen-Kartierungsdienst Crowdmap, um Lesern zu ermöglichen, Probleme bei den Wahlen zu melden. Die scheinen sich allerdings zahlenmäßig in Grenzen gehalten zu haben.
Diese kurze Übersicht verdeutlicht einige Trends: Neben dem Kuratieren von Datensätzen (L.A. Times) werden Social-Media-Vorgänge inzwischen in Echtzeit ausgewertet und abgebildet (NYT). Auch wird versucht, Lesern Schnittstellen zu geben, damit sie an der Berichterstattung teilnehmen können (Houston Chronicle). Letzteres wird als Crowdsourcing oder Colloborative Journalism bezeichnet.
Noch viele weitere Beispiele der Berichterstattung rund um die Wahlen finden sich in englischsprachigen Artikeln beim Nieman Journalism Lab und im Blog lostremote.com.