In den ostdeutschen Bundesländern breiten sich rechtsextreme Ansichten laut einer aktuellen Studie der Friedrich Ebert Stiftung massiv aus. Das war die zusammenfassende Lesart in der Berichterstattung über diese Studie. Aber wie schaut es bundesweit mit Wählerstimmen für rechtsextreme Parteien aus? Ist es wirklich in erster Linie ein Phänomen in Ostdeutschland? Eigentlich zunächst nur als Fingerübung in einem internen ZEIT ONLINE Workshop zum Thema Kartenvisualisierungen gedacht, sind wir dieser Frage nachgegangen. Aus Gründen der Vergleichbarkeit boten sich Daten der Bundestagswahl 2009 an. Gregor Aisch steuerte für den Testlauf einen Datensatz bei, der die Ergebnisse auf Wahlkreisebene auch für die kleinen Parteien enthält (im Wahlatlas des Bundeswahlleiters werden diese leider nicht aufgeführt). Im nächsten Schritt wurden daraus die Zweitstimmenanteile der rechtsextremen Parteien NPD, DVU und REP auf einer Karte visualisiert. Je nach Höhe des Stimmenanteils zeigen die Farbintensitäten der Wahlkreise sehr deutlich, wo diese Parteien bereits 2009 die meisten Wählerstimmen sammeln konnten. Die traurigen Höchstwerte erreichen übrigens die ostdeutschen Wahlkreise Sächsische Schweiz – Osterzgebirge und Görlitz mit jeweils 5,9 Prozent.

Realisiert wurde diese Karte mit karthograph.js, eine von Gregor Aisch entwickelte JavaScript Bibliothek. Sie ermöglicht es, interaktive Karten unabhängig von Google-Maps oder anderen – meist mit Details überladenen – Kartenlösungen zu realisieren. Basierend auf den beiden JavaScript-Frameworks jQuery und Raphaël werden SVG-Files (vektorbasierende Grafiken) eingelesen und gerendert. Die Lösung läuft komplett Client-basiert, jedoch werden die Karten initial von einem Python-Script generiert (im vorliegenden Beispiel ist das Shapefile der Wahlkreise des Bundeswahlleiters die Kartengrundlage). Anschließend lassen sich die Karten direkt in die eigene Seite einbauen und mit CSS stylen. Im Workshop mit Gregor Aisch haben wir uns in der ZEIT ONLINE Entwicklungsredaktion vom Potential des noch jungem Tools überzeugt und werden es gerade im Hinblick auf datenjournalistische Projekte einsetzen.

Der politische Taschenrechner, das Blog von Nate Silver

Wenn Nate Silver fragt “Willst du mit mir wetten?”, sollte man nicht lange überlegen. Die einzig logische Antwort kann nur “Nein! Auf keinen Fall!” lauten. Der Statistik-Guru, dessen Blog FiveThirtyEight die New York Times vor zwei Jahren eingekauft hat, kennt seine Chancen – zumindest, wenn genügend Daten vorliegen.

Wie bei den US-Präsidentschaftswahlen: Silver lag schon 2008 mit seinen Prognosen sehr nah an den Ergebnissen. Diesmal waren sie so genau, dass kein Zweifel mehr an seinen Methoden bleibt. War er in der Woche zuvor noch als Magier belächelt oder sogar verspottet worden, wird er nun als solcher gefeiert. Silver tingelt durch Talkshows, sein im September erschienenes Buch schnellt in den Bestenlisten nach oben. Für jemanden, der so viel Zeit mit Zahlen verbringt, dessen Weg mit der Analyse von Baseball-Statistiken begann, steht er verdammt weit vorn im Rampenlicht.

Kritik hatte er sich vor allem von konservativer Seite eingefangen: Silver sah Obama seit Langem als Favoriten der Wahl, also musste ja irgendetwas nicht stimmen. Provoziert hatte er die Angriffe noch durch eine 1.000-Dollar-Wette mit Fernsehmoderator Joe Scarborough auf eine Wiederwahl des Präsidenten; das Geld des Verlierers sollte Hurrikan-Opfern zugute kommen. Nach einem Rüffel aus der Times-Chefetage spendete er schließlich ohne Wette 2.538 Dollar an das Rote Kreuz. Am Ende aber musste selbst einer seiner größten Kritiker, der Blogger Dean Chambers, zugeben: “Nate Silver hatte recht, und ich lag falsch.”

Dabei ist Silvers Methode alles andere als ein magisches Orakel, sondern mit harter Wissenschaft unterfüttert. Wie genau das Team von FiveThirtyEight mit den Daten umgeht, bleibt zwar selbstverständlich ein Geheimnis. Wäre die Formel hinter den Vorhersagen bekannt, könnte ja jeder zum selben Ergebnis kommen. Doch hinter den Algorithmen steckt eine Reihe von Überlegungen, die völlig nachvollziehbar sind.

Bauchgefühl gegen Statistik

Einen wichtigen Teil der Datenbasis etwa machen die unzähligen Wahlumfragen aus, die regelmäßig zu erstaunlich unterschiedlichen Ergebnissen geführt haben. Man kennt das Spiel: Wer eine bestimmte Botschaft stützen will – etwa “Der Trend spricht für Mitt Romney/Barack Obama” –, der sucht sich aus diesem Angebot eben das Passende aus.

Ein Weg, die Ausschläge nach oben oder unten einzudämmen, ist schlicht, einen Durchschnitt zu bilden. Doch Silver und sein Team gehen noch einige Schritte weiter. Ihr Modell gewichtet zunächst die einzelnen Umfragen unterschiedlich, beziehungsweise versucht, deren ideologisch oder strukturell begründete Abweichungen von einem repräsentativen Ideal herauszurechnen – gemessen vor allem an deren bisheriger Treffsicherheit. Neuere Umfragen erhalten zudem größeres Gewicht. Darüber hinaus zieht Silver noch andere verfügbare Daten für seine Analysen heran, die er zu den Umfragen in Beziehung setzt: etwa das Spendenaufkommen für die einzelnen Kandidaten, demographische Aspekte, Parteistatistiken und langfristige Trends.

Das alles fließt ein in ein komplexes Modell, dessen Ergebnisse ein willkommenes Gegengewicht zu all den politischen Experten bietet, die mit ihren vage fundierten Einschätzungen auf allen Fernsehkanälen so viel Sendezeit füllen, aber offenbar doch nur nach Bauchgefühl argumentieren. Wieder und wieder beteten die Insider das Mantra vom völlig offenen Kopf-an-Kopf-Rennen herunter, in dem der eine oder andere Kandidat aber einen entscheidenden Vorteil haben sollte. Silvers Wahrscheinlichkeiten sprachen hingegen deutlich für Obama. Sein Erfolg zeigt vor allem eines: Wahlen sind weniger überraschend als die meisten glauben – und als Journalisten es sich erhoffen.

Silver ist nur der Anfang

Silver lässt die Zahlen für sich sprechen, zieht seine Schlüsse streng nach analytischen Kriterien. Im Grunde müsste das alles todlangweilig sein. Natürlich steckt hinter dem rasanten Aufstieg des Statistik-Nerds auch das große Talent, sich medial gut zu verkaufen. Er ist lange nicht der einzige in diesem Feld, der das vorhandene Datenmaterial für präzise Vorhersagen nutzbar macht. Aber Drew Linzer, Sam Wang oder Josh Putnam genießen bei Weitem nicht diese Aufmerksamkeit.

In den Tagen vor der Wahl lasen bis zu 20 Prozent der Besucher auf der New York Times-Website auch Silvers Blog, teilweise mehr als 70 Prozent waren es unter denen, die das Politik-Ressort aufsuchten. Den kaum quantifizierbaren Kult um seine Person mal außen vor gelassen, lässt sich erahnen, dass es ein signifikantes Bedürfnis gibt, sich ohne ideologischen Spin mit den nüchternen Fakten auseinanderzusetzen – auch wenn starke Meinungen manchmal unterhaltsamer sein mögen.

Silver ist nur der Anfang. Die Datenmenge wächst, die Algorithmen werden besser und besser werden. Bei der nächsten Wahl in den USA werden die Medien nicht an dieser Entwicklung vorbeikommen: Jeder Sender, jedes Blatt wird einen Statistiker seines Formats haben wollen. Wollen wir wetten?

Rund 18 Millionen Menschen waren im August im Euro-Raum arbeitslos – eine gewaltige Zahl. Wie weit Europa in seiner Entwicklung zurückgeworfen wird, zeigt ein Blick in die Geschichte. Wir haben Langzeitdaten für die verschiedenen Wirtschaftsräume besorgt und gegenübergestellt.

Ein Ergebnis: Die Arbeitslosigkeit im Euro-Raum ist so hoch wie zuletzt Mitte der neunziger Jahre – wenngleich sie noch nicht so hoch liegt wie Anfang des gleichen Jahrzehnts. Damals waren die Arbeitsmärkte in vielen Ländern – darunter Spanien oder Portugal – in schlechter Verfassung. In Spanien betrug die Arbeitslosenrate in einigen Jahren mehr als 20 Prozent. Auch in Deutschland lag die Quote nach der Wiedervereinigung zeitweise bei zehn Prozent und damit deutlich höher als heute. Anschließend reformierten viele Euro-Staaten ihre Arbeitsmärkte – die Arbeitslosigkeit sank.

Interessant auch die Entwicklung der USA: Noch in den neunziger Jahren und im ersten Jahrzehnt des neues Jahrhunderts lagen die Arbeitslosenquoten deutlich niedriger als im heutigen Euro-Raum. Erst mit der großen Krise nach der Lehman-Pleite sprang die Quote auf europäisches Niveau. Mittlerweile liegt sie wieder etwas darunter und beträgt rund acht Prozent.

Die Entwicklung im Euro-Raum ist durchaus unterschiedlich. Während in Deutschland die Arbeitslosigkeit in der Krise sogar gesunken ist und derzeit 5,5 Prozent beträgt, steigt sie in anderen Ländern an. Außergewöhnlich ist dabei die Situation in Spanien, wo mittlerweile fast jeder Vierte ohne Arbeit ist. Das zieht auch den Schnitt im Euro-Raum nach oben.

Datenauswertung und Visualisierung: Martina Schories
Daten als Google Spreadsheet

Ausgaben der deutschen Entwicklungshilfe / Screenshot von http://www.offene-entwicklungshilfe.de/

Wohin geht das Geld? Diese Frage können Daten-Visualisierungen meist schnell beantworten – denn das ist ihre Stärke: einen Überblick über komplexe Zusammenhänge geben. Die Open Knowledge Foundation hat sich genau deswegen der Ausgaben der deutschen Entwicklungshilfe angenommen und diese in einer interaktiven Grafik aufgeschlüsselt.

Demnach hat Deutschland in den vergangenen zehn Jahren die Länder Irak, China, Nigeria, Kamerun und Indien am stärksten gefördert, in dieser Reihenfolge. Das Geld geht also vor allem an Schwellenländer. Der größte Teil der deutschen Entwicklungshilfe weltweit wird außerdem für den Schuldenerlass aufgewendet – also nicht überwiesen, um konkrete Projekte zu fördern, sondern nur auf dem Papier gestrichen.

Beide Ergebnisse lassen sich sofort erfassen, betrachtet man die Grafiken, die die Open Knowledge Foundation Deutschland am Montag veröffentlicht hat.

Wer zahlt wo was?

Erstellt hat die Seite Christian Kreutz. Er ist im Vorstand der Open Knowledge Foundation und arbeitet in der Entwicklungshilfe. “Man weiß in diesem Bereich oft gar nicht, wer schon wo was gefördert hat”, sagt er. Es gebe keinen internationalen Überblick und nicht einmal einen nationalen. Seine Grafik könnte helfen, hofft er.

Denn die zeigt nicht nur bunt eingefärbte Länder. Sie schlüsselt auch genau auf, in welchem Bereich für welches Vorhaben wie viele Dollar ausgegeben wurden. “Wir wollen, dass man sich schnell durch die Daten bewegen kann”, sagt Kreutz. Die offiziellen Berichte, die solche Aufstellungen in Form langer Listen veröffentlichen, seien zu unübersichtlich.

Die Daten dafür stammen von der OECD. Sie sind inflationsbereinigt, allerdings in einigen Fällen nicht vollständig. So würden Informationen von Ländern, die nicht mehr als Entwicklungsland zählen, in der Datenbank der OECD rückwirkend entfernt.

Die OECD hat eine eigene Datenbankseite, auf der die Informationen eingesehen werden können. Allerdings ist Aidflows.org nicht sonderlich übersichtlich. Das größte Problem beim Erstellen von offene Entwicklungshilfe sei denn auch gewesen, die OECD-Daten zu verstehen, sagt Kreutz.

Bitte nachahmen!

Ein nicht zu unterschätzender Effekt solcher Projekte ist der Druck auf die Urheber der Daten. Seit ziemlich genau zwei Jahren gibt es die Seite offener Haushalt, auf der die Open Knowledge Foundation den Bundeshaushalt transparent macht und übersichtlich aufschlüsselt. Inzwischen sah sich das Finanzministerium anscheinend genötigt, nachzuziehen. Seit August dieses Jahres gibt es die Haushaltszahlen in einem Format heraus, das digital weiterverarbeitet werden kann. Auch eine Visualisierung hat das Ministerium eingeführt.

Das Ministerium habe sich dabei offensichtlich von der Seite offener Haushalt inspirieren lassen, wie der Datenjournalist Lorenz Matzat bei Netzpolitik schrieb. Vielleicht lässt sich das Entwicklungshilfeministerium ja von dem neuen Projekt inspirieren.

Update: Wahrgenommen hat das Ministerium das Projekt.

RT @openaidgermany “In welche Länder und Sektoren flossen dt EZ Gelder seit 2000? offene-entwicklungshilfe.de zeigt es!”

— BMZ Bund (@BMZ_Bund) Oktober 1, 2012

Nach einem Hurrikan liegt überall Schutt, vieles ist zerstört, es herrscht vor allem Verwirrung. Ein Journalist, der durch eine solche Gegend irrt, hat kaum eine Chance, sich ein Bild von der Lage zu machen und wird sich schwer tun, die Orte und Menschen zu identifizieren, die ihm bei der Recherche helfen. Er muss sich auf sein Glück verlassen.

In einem solchen Szenario könnten Drohnen helfen. Denn der Blick aus fünfzig oder hundert Metern Höhe offenbart das umfassendere Bild, er zeigt Muster und im Zweifel auch den Weg zur nächsten Sammelstelle, an der sich Menschen finden, die etwas über die Katastrophe erzählen können.

Seit Drohnen auf dem Weg sind, eine alltägliche Technik zu werden, denken auch Journalisten darüber nach, wie diese ihnen bei der Arbeit helfen können. Das iPad-Magazin The Daily beispielsweise flog 2011 mit einem Quadrocopter den überfluteten Mississippi ab und stellte die Videos ins Netz.

Auch der amerikanische Sender ABC News testete solche Gefährte. Bislang sind das alles nur Experimente. Unsinnig aber sind sie nicht. Matt Waite baut gerade das Drone Journalism Lab an der Universität Nebraska auf, um genau solche Anwendungen zu erforschen. Er sieht noch viel mehr Szenarien, wie er im Interview mit ZEIT ONLINE erzählt.

Beispiel Fukushima: Drohnen könnten ohne Risiko für einen Piloten nicht nur Fotos und Videos liefern, sondern auch billige Sensoren rund um ein havariertes Atomkraftwerk abwerfen, sagt er, die dann Daten senden. Die mit den ferngesteuerten oder autonomen Fluggeräten gemachten Bilder könnten verwendet werden, um schnell Karten von Zerstörungen zu entwerfen und zu veröffentlichen.

Mit den Spielzeugen, die es derzeit für ein paar hundert Euro gibt und die sich mit einem iPad oder einem iPhone steuern lassen, geht das nicht. Die taugen vor allem, um die Möglichkeiten zu erahnen. The Daily zu Beispiel nutzte ein Gerät namens md4-1000 von Microdrones, das auch bei der Polizei und der Feuerwehr eingesetzt wird. Ein Spielzeug ist das nicht mehr, der Copter kann länger als anderthalb Stunden in der Luft bleiben, vorher programmierte Wegpunkte abfliegen, diverse Sensoren tragen und kostet “ab 40.000 Euro”.

Noch überwiegen beim Thema Drohnen die Befürchtungen. Vor allem die davor, dass es mit ihnen nun noch mehr Möglichkeiten gibt, unbemerkt in die Privatsphäre anderer einzudringen. Die sind sicher nicht unbegründet, allerdings gibt es längst Gesetze, die das verbieten.

Wichtiger scheint, wenn es um Sicherheit geht, ein anderer Aspekt: Die Köpfe von Unbeteiligten. Professionelle Drohnen hätten so kräftige Luftschrauben, das sie fliegenden Rasenmähern ähnelten, sagt Waite. Auch sei die Technik noch nicht ausgereift und Abstürze gar nicht so selten. Über Menschen hinweg zu fliegen, sei daher keine gute Idee.

Unter anderem deswegen beschäftigt sich auch die amerikanische Luftfahrtaufsicht FAA mit den Drohnenflügen des Magazins The Daily.

Die Bahn ist nicht amüsiert. Der Programmierer Michael Kreil hatte sämtliche Fahrplandaten der Bahn von einer CD-ROM extrahiert und im September veröffentlicht, damit andere daraus eigene Anwendungen basteln können. Die Initiative heißt openPlanB, Untertitel “innovation without permission” – Innovation ohne Erlaubnis. Nun stellt die Bahn klar: Das war illegal. Und im Wiederholungsfall behalte sich die Bahn vor, ihn zu verklagen. Immerhin, erst im Wiederholungsfall. Das Unternehmen wählt dafür die Form des offenen Briefs, also auch eine Art von Open Data.

Die Bahn befürchtet nach eigener Aussage Qualitätseinbußen, wenn jemand auf Basis dieser Daten eigene Anwendungen entwickelt und der Allgemeinheit zur Verfügung stellt. “Fahrplandaten verändern sich spätestens mit jedem Fahrplanwechsel. Drittapplikationen, die mithilfe der von Ihnen rechtswidrig verbreiteten Daten entwickelt werden, veralten schnell und werden daher … jede Erwartung der Menschen … früher oder später enttäuschen”, heißt es im heute veröffentlichten Brief der Bahn.

Vor eineinhalb Wochen hatte das Unternehmen eine Kooperation mit Google vorgestellt. Der US-Konzern erhält exklusiven Zugriff auf die Fahrplandaten und integriert sie in seine Dienste Google Transit und Google Maps.

Da die Bahn ihren Fahrplan in der Regel jeweils im Dezember ändert, dürften die Daten von Kreil auch tatsächlich bald veraltet sein. Programmiert bis dahin aber jemand eine nützliche Anwendung mithilfe dieser Daten, wäre sein Projekt – neben PR in eigener Sache – vor allem eine Art proof of concept, ein Machbarkeitsnachweis. Es würde der Bahn zeigen, wie sinnvoll es wäre, ihre Fahrplandaten in einem offenen Datenformat und mit einer offenen Lizenz anzubieten.

Ob es aber jemand wagt, aus den offensichtlich unrechtmäßig erworbenen Daten eine App zu basteln, ist fraglich. Zwar hat Kreil die Daten unter einer Open Database License (ODbL) veröffentlicht. Aber die Bahn schreibt unmissverständlich: “Indem Sie jetzt die Fahrplandaten unter die ODbL gestellt haben, maßen Sie sich die Position des Rechteinhabers an, der Sie nicht sind.” Und weiter: “Ihr Vorgehen versetzt zudem Drittentwickler in den falschen Glauben, sie dürften die Daten weiterverwerten: ‘Lizenznehmer’, die über die Herkunft der Daten keine Kenntnis haben, verlassen sich auf die Erteilung einer angeblich wirksamen Lizenz gemäß Ziffer 3 der ODbL auch zur kommerziellen Verwertung, begehen aber tatsächlich selbst Rechtsverletzungen in erheblichem Ausmaß, wenn sie mit der Datenbank und dem Datenbankwerk arbeiten.”

Der Brief endet mit dem Satz: “Sie werden sicherlich Verständnis dafür haben, dass die Deutsche Bahn nach Ihrer illegalen Aktion im Rahmen von möglichen Open-Data-Initiativen auf Ihre Mitarbeit verzichten wird. Wir werden das Gespräch mit anderen Open-Data-Förderern suchen.” Den letzten Satz kann man ja auch positiv sehen: Vielleicht werden die Bahndaten ja doch noch irgendwann für alle offen zugänglich.

Zweiter Test: Fernverkehr der Deutschen Bahn from Michael Kreil on Vimeo.

Die Deutsche Bahn fährt nach einem Fahrplan, der an jedem Bahnhof aushängt, der auf diversen Websites angezeigt wird und den jeder über die offizielle Bahn-App auf seinem Smartphone einsehen kann. Alles gut, könnte man denken. Doch um wirklich von Nutzen zu sein, wäre es sinnvoll, wenn diese Fahrplandaten in einem maschinenlesbaren Format von jedem heruntergeladen werden könnten.

Dann könnte jeder darüber nachdenken, wie sich vielleicht noch bessere Fahrplan-Anwendungen bauen ließen. So clever die Bahn auch sein mag, in der Masse der Menschen gibt es garantiert immer noch einen, der noch cleverer ist. Und der etwas erdenkt, was vielen Bahnkunden nützten könnte.

Dieses Prinzip – open data genannt – haben viele Institutionen längst verinnerlicht. Die Bundesregierung beispielsweise testet deswegen ein Portal für viele, viele statistische Daten und Regierungsinformationen.

Die Deutsche Bahn jedoch mag diesen Vorteil nicht erkennen. Sie gibt ihre Daten nicht an Jedermann. Man wolle sich aussuchen, mit wem man zusammenarbeite, zitiert Spiegel Online einen Sprecher des Unternehmens. Sonst leide womöglich die Qualität.

Das Unternehmen, dem die Bahn vertraut, ist Google. Google Transit heißt das Produkt, das der Konzern aus solchen Kooperationen baut. Außerdem sind die Fahrpläne nun in die Anwendung Google Maps integriert.

Nach Meinung erster Tester beispielsweise bei Basic Thinking ist das aber nicht besonders gut gelungen. Zitat: “Nicht enthalten sind allerdings eben jene Daten des Nahverkehrs: U-Bahn, Straßenbahn und Bus. Google Transit schickt euch im Innenstadtbereich deswegen nur von Bahnhof zu Bahnhof und lässt euch kilometerweit zu Fuß laufen.”

Würden die Daten jedem zur Verfügung stehen, hätte Google sie trotzdem in sein Produkt einbauen und damit Geld verdienen können. Gleichzeitig aber wären sie für freie Entwickler eine Quelle gewesen, um eigene Ideen und vielleicht Produkte zu verwirklichen. Nicht umsonst gelten offene Daten als wirtschaftlicher Faktor.

Und solche freien Entwickler gibt es viele. Michael Kreil (der unter anderem an der Grafik über Vorratsdaten bei ZEIT ONLINE beteiligt war), hat mit dem Zugmonitor bewiesen, dass sich aus Fahrplandaten interessante und nützliche Anwendungen bauen lassen. Er glaubt ganz offensichtlich an die kreative Macht der Masse und hat die Fahrplandaten der Bahn von deren Websites geklaubt und auf einem eigenen Portal veröffentlicht, wo jeder sie herunterladen kann.

Damit dürfte bald ein Vergleich möglich sein, wer die besseren Anwendungen baut, die Bahn, Google oder irgendein freier Entwickler.

Die eigentliche Frage aber bleibt: Warum gibt die Bahn die Daten Google, statt sie jedem zugänglich zu machen? Warum nutzt der staatseigene Konzern nicht die Chance, offene Daten zu fördern? Um Geld soll es nicht gegangen sein, schreibt Spiegel Online. Worum dann? Angst vor der Kreativität anderer?

Bei Heise wird ein Sprecher mit den Worten zitiert, man wisse ja nicht, wie alt die Daten seien, die dann verwendet würden. Nun, das lässt sich wohl leicht beheben. Genau wie Google haben auch andere Entwickler von Diensten ein reges Interesse, ihren Kunden stets aktuelle Daten zu bieten. Solange die Bahn ihre eigenen Datensätze auf dem neusten Stand hält, dürfte es also kaum Probleme geben.

In keinem Land ist die Angst vor Inflation so ausgeprägt wie in Deutschland. Mit großer Sorge wird reagiert, wenn wie im August die Verbraucherpreise weiter ansteigen. Die Jahresinflationsrate erhöhte sich von 1,7 Prozent im Juli auf 2,1 Prozent und liegt damit wieder über der Marke von zwei Prozent, bis zu der die Europäische Zentralbank von stabilen Preisen spricht. Haben wir eine grundsätzlich drastische Verteuerung von Gütern oder gibt es besondere Preistreiber?

Grundlage für die Berechnung des Verbraucherpreisindex ist ein Warenkorb, bestehend aus rund 700 Gütern. Für jedes Element – also zum Beispiel für Nahrungsmittel, Zugfahrten oder für Benzin – wird die Preisentwicklung erfasst. Die Statistiker errechnen daraus einen gewichteten Mittelwert. Die verwendeten Gewichte gelten als repräsentativ für einen durchschnittlichen Haushalt.

Wir haben einzelne Preisentwicklungen ausgehend vom Jahr 2005 ausgewählt und die Daten des Statistischen Bundesamtes im Kurvenverlauf bis August 2012 dargestellt.

Es wird deutlich, dass in diesem Achtjahreszeitraum vor allem Nahrungsmittel (+19,3 Prozent), Verkehr (+24,8 Prozent) und Wohnen (+17,9 Prozent) teurer geworden sind. Die Preise für Wohnraum und Verkehr wurden maßgeblich von den steigenden Energiekosten in die Höhe getrieben. Hinter der Lebensmittelinflation stecken mehrere Faktoren – die Energie ist einer davon.

Splittet man die wichtigsten Posten rund ums Wohnen auf, wird noch einmal die Rasanz der Verteuerung im Energiebereich deutlich. Hier machen sich stark steigende Heizölpreise und ganz besonders der Strompreisanstieg (45,2 Prozent) bemerkbar. Der Anteil steigender Mieten fällt eher moderat aus (ein Plus von neun Prozent seit 2005 entspricht einem jährlichen Anstieg von rund 1,1 Prozent).

Im Bereich Mobilität haben die Preise für Flugreisen um satte 53,1 Prozent zugelegt. Auch Bahnfahren ist in Zeiten steigender Energiepreise teurer geworden. Preise für Bahntickets legten um 25,1 Prozent zu. Die Kosten für die Anschaffung von Neuwagen haben sich hingegen in den letzten Jahren kaum erhöht. So blieb das Preisniveau bei Neuwagen seit der letzten Erhöhung des Mehrwertsteuersatzes ab Januar 2007 konstant. Zu Zeiten der sogenannten Abwrackprämie gaben die Preise für Gebrauchtwagen Anfang 2010 merklich nach, pendelten sich danach aber wieder auf das vorherige Niveau ein.

Um alle Lebensumstände zu erfassen, wird im statistischen Warenkorb auch die Entwicklung für Dienstleitungen wie “Essen auf Rädern” beobachtet. In der Entwicklungskurve zeigt sich, dass die Kostensteigerungen für Nahrungsmittel und Benzinpreise (plus 49,6 Prozent seit 2005) moderat an die Kunden weitergereicht wurden. Die Belieferung der Senioren zu Hause gehörte zu traditionellen Tätigkeiten junger Zivildienstleistender. Mit der Aussetzung der Wehrpflicht und somit auch des Zivildienstes zum Juli 2011 fiel diese günstige Beschäftigungsmöglichkeit weg. Zwischen Januar und August 2011 wurden die dadurch gestiegenen Personalkosten mit einem Anstieg von vier Prozent an die Kunden weitergegeben.

Für Entlastung im Geldbeutel haben unter anderem sinkende Preise für Festnetztelefonie und Mobilfunk gesorgt (-15,2 Prozent).

Im Warenkorb finden sich zudem einzelne Grundnahrungsmittel. Interessant ist der Blick auf zwischenzeitlich stark unterschiedliche Preisentwicklungen bei Frischmilch und Butter. Während die Erzeuger mit dem Einzelhandel für Frischmilch häufig an langfristige Verträge gebunden sind, lassen sich bei anderen Milchprodukten kurzfristige Preisanhebungen durchsetzen.

Die von Martina Schories visualisierten Daten haben wir in einem GoogleDoc zusammengefasst. Den kompletten Datensatz mit allen Einträgen des Warenkorbs gibt es kostenlos es in der GENESIS-Datenbank des Statistischen Bundesamtes.

Die deutsche Olympiamannschaft kehrt mit einer durchwachsenen Bilanz aus London zurück. Auch wenn die Zahl der gewonnenen Medaillen (44) die der Spiele in Peking um drei übertrifft, enttäuschten einige erfolgsverwöhnte Sportarten. Wir haben die deutschen Medaillengewinne der Sommerspiele von 1952 bis 2012 für die einzelnen Sportarten ausgewertet. Dabei weisen wir die von DDR-Sportlern errungenen Erfolge gesondert aus.

Zum Abschluss der Spiele in London sorgten die Medaillenziele, die zwischen dem Deutschen Olympischen Sportbund und den Fachverbänden ausgehandelt wurden, für Aufsehen. Die Veröffentlichung wurde durch juristischen Druck erzwungen. Die für London 2012 genannten Leistungsziele wirken im historischen aber auch aktuellen Kontext sehr unrealistisch. Die 86 anvisierten Medaillen wurden noch nicht einmal 1992 bei den Spielen in Barcelona erreicht. Damals profitierte die gesamtdeutsche Mannschaft bei 82 gewonnen Medaillen neben der Wiedervereinigungseuphorie auch noch vom frischen Erbe der Kaderschmieden des DDR-Sports.

Die Sportarten sind in der Reihenfolge der seit 1952 gewonnen Medaillen visualisiert.

Grundlage für die historischen Daten ist die Wikipedialiste mit allen bisherigen deutschen Medaillengewinnern sowie die Datenbank des Internationalen Olympischen Komitees. Da beide Quellen jeweils einzelne Athleten aufführen, mussten die Daten der Teamdisziplinen medaillenspiegel-konform normalisiert werden (z.B. der erfolgreiche Ruderachter umfasst neun Sportlernamen, die dann zu einer gewonnen Medaille zusammengefasst wurden). Die 2012er Ergebnisse wurden der offiziellen Website der Spiele in London entnommen.

Die verwendeten Daten haben wir hier in diesem GoogleDoc zusammengefasst.

ZEIT ONLINE hat ab sofort einen anonymen digitalen Briefkasten. Damit ist es Ihnen möglich, uns Dokumente zu schicken, wenn Sie der Meinung sind, dass Medien und Öffentlichkeit von ihrem Inhalt erfahren sollten. Wir haben unser Bestes getan, um technisch sicherzustellen, dass dabei niemand mitlesen und niemand Sie beobachten kann. Was genau mit den hochgeladenen Informationen passiert, erfahren Sie hier:

Wenn Sie ein oder mehrere Dokumente absenden, werden diese über eine verschlüsselte Verbindung an den Briefkastenserver geschickt. Dazu wird die in allen Internet-Browsern eingebaute verschlüsselte Webverbindung benutzt, die auf dem Standard SSL basiert, zu erkennen daran, dass die Adresse mit https:// beginnt.

Fingerprint vergleichen

Es gibt Wege, solche SSL-Zertifikate zu fälschen, da jeder sie beantragen kann, im Zweifel auch unter fremdem Namen. Um sicher zu gehen, dass die verschlüsselte Verbindung wirklich von ZEIT und ZEIT ONLINE aufgebaut wurde, können sie den sogenannten SSL-Fingerprint vergleichen.

Der Fingerprint kann vom Browser angezeigt werden, sie finden die Information in den Einstellungen. Dort werden sämtliche Zertifikate aufgelistet, die ihr Browser kennt – ebenso der Fingerprint dazu (SHA1 oder MD5). Unseren Fingerprint veröffentlichen wir regelmäßig in der gedruckten Ausgabe der ZEIT. Die Prüfzahl aus Ihrem Browser sollte mit der von uns veröffentlichten übereinstimmen.

Sind die Daten auf dem Briefkastenserver angekommen, geschehen zwei Dinge. Zuerst werden sie in einem temporären Verzeichnis abgelegt und auf Viren überprüft. Anschließend werden eventuell vorhandene Metadaten gelöscht.

Metadaten löschen

Viele Datenformate wie JPEG oder PDF enthalten Zusatzinformationen. So kann ein Foto beispielsweise den Kameratyp verraten, mit dem es aufgenommen wurde, und sogar die GPS-Koordinaten, an denen das Bild entstanden ist, also den Ort. In Word-Dokumenten ist die Bearbeitungshistorie enthalten, aber auch Datei-Pfade, die unter Umständen Benutzernamen offenlegen können. Im schlimmsten Fall können solche Metainformationen zur Enttarnung des Datenspenders oder Verfassers eines Dokumentes führen. Daher säubern wir die Daten gleich bei der Ankunft.

Anschließend werden die Daten per E-Mail an die für den Briefkasten verantwortlichen Redakteure geschickt. Die E-Mails sind mit dem Standard PGP verschlüsselt. Gleichzeitig bekommen die Redakteure in der E-Mail einen Quittungscode übermittelt. Einen solchen Quittungscode erhält auch der Datenspender nach dem Hochladen der Dokumente.

Kontakt aufnehmen

Dieser Code ist ein Weg, über den die Redaktion Ihnen, dem Datenspender, eine Nachricht zukommen lassen kann. Im Prinzip ist es ein anonymes Postfach. Nur Sie können die Nachrichten, etwa über den Fortgang unserer Recherchen, einsehen.

Sind die Daten letztlich per verschlüsselter E-Mail verschickt, werden die temporären Dateien, die zur Bearbeitung auf dem Server angelegt worden waren, gelöscht – einzig das Postfach für Rückfragen verbleibt auf dem Server.

Sämtliche verwendeten Werkzeuge und Programme sind quelloffen. Wir haben sie, genau wie die Architektur des Briefkastens, bei Github veröffentlicht, damit der Weg, wie wir mit den Dokumenten umgehen, von jedem nachvollzogen werden kann.