Institut für Journalismus Finanzierung von...

Institut für Journalismus

Finanzierung von Datenjournalismus

Erlösmodelle und Potenziale für datenbasierte Inhalte

2. BACHELORARBEIT

Verfasst von: Gerald Gartner

Matrikel-Nr.: 11FW472

Betreut von: Mag. Robert Varga

Ich versichere:

• dass ich die BA2 selbständig verfasst, andere als die angegebenen Quellen und Hilfsmittel nicht benutzt und mich auch sonst keiner unerlaubten Hilfe bedient habe,

• dass ich dieses BA2-Thema bisher weder im In- noch im Ausland in irgendeiner Form als Prüfungsarbeit vorgelegt habe,

• dass diese Arbeit mit der dem Begutachter vorgelegten Arbeit übereinstimmt.

Wien, _____________________ __________________________ Ort, Datum Unterschrift

12.05.2014


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Abstract Finanzierung von Datenjournalismus Erlösquellen und Potenziale für datenbasierte Inhalte

Mit dem Begriff Datenjournalismus hat sich ein neues Schlagwort in der Medienlandschaft

etabliert. Begünstigt durch bessere Datenverfügbarkeit und technologischen Fortschritt

produzieren Medienhäuser zunehmend datengetriebene Inhalte. Das erfordert neue Fä-

higkeiten in den Newsrooms. Mehrere Medien versuchen sich mit ressourcen-intensiven

Leuchtturm-Projekten von der Konkurrenz abzuheben. Gleichzeitig kämpfen Medienhäu-

ser mit Umsatzrückgängen.

Es wird deshalb erläutert, welche Potenziale es für die Refinanzierung von Datenjourna-

lismus gibt und welche Erlösquellen die neue Strömung derzeit finanzieren. Dafür be-

leuchtet diese Arbeit zunächst Refinanzierungsmöglichkeiten, die für Online-Journalismus

heute eingesetzt werden. Das Marktstruktur-Marktverhalten-Marktergebnis-Paradigma,

das Produktdifferenzierungen einen Effekt auf das Marktergebnis zuschreibt, ist die Basis

dieser Arbeit.

Das Ergebnis einer qualitativen Erhebung mit Experteninterviews teilt die Refinanzie-

rungsmöglichkeiten in zwei Teile: public-interest und special-interest Datenjournalismus.

Während special-interest Datenjournalismus mit direktem Nutzwert für UserInnen von

NutzerInnen finanziert werden kann, ist public-interest Datenjournalismus über die Wer-

bewirtschaft zu finanzieren. Langfristig positive Auswirkungen sind durch Imageverbesse-

rungen anzunehmen: Loyalität bestehender NutzerInnen wird gefördert und potentielle

NeukundInnen für Bezahlmodelle angelockt. Als potenziell lukrativste Erlösquelle wurde

Sponsoring durch Unternehmen identifiziert.

Bachelor-Arbeit

Gerald Gartner

56 Seiten

Eingereicht: Mai 2014

Fachhochschule Wien der WKW


3

Abstract Funding data journalism Existing and potential proceeds for data-driven news

The buzzword data journalism established itself within the media landscape. Promoted by

improving data availabilty and technological innovations media companies produce more

data-driven news than ever before. That requires new skills and resources within news-

rooms. Multiple media companies tried to diversify with immersive, ressource-intense sto-

rytelling projects. In the meantime publishers are struggling with declining revenues.

First of all, this thesis takes a closer look at how online-journalism is funded today. Based

on the structure-conduct-performance approach, which concludes that product differentia-

tion might have an effect on market result, it describes potential and current revenue

streams for data journalism.

Several interviews with experts were conducted to explore ways to fund data journalism.

The analysis showed that we have got to look at this challenge from two differente angles:

special-interest and public-interest news. While it is likely, that users pay for information,

which is personally valuable to them, it seems legit that public-interest data journalism is

funded by the advertising industry. Nevertheless, there might occur positive conversion-

effects in the long run, convincing new users to go beyond the paywall and also keeping

loyal customers loyal. Sponsorships were identified as one of the most promising revenue

streams for data journalism.

Bachelor’s thesis

Gerald Gartner

56 pages

Submitted: May 2014

University of Applied Sciences Vienna Wien der WKW


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Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung ......................................................................................................................... 1 1.1 Problemzusammenhang .......................................................................................... 1 1.2 Erkenntnisinteresse ................................................................................................. 2 1.3 Aufbau der Arbeit ..................................................................................................... 3

2 Digitale Medienökonomie ............................................................................................... 4

3 Erlösmodelle für Online-Journalismus .......................................................................... 7 3.1 Inhalte ........................................................................................................................ 8 3.1.1 Paywalls ..................................................................................................................... 8 3.1.2 Micropayment ............................................................................................................. 9 3.2 Werbung .................................................................................................................. 11 3.2.1 Grundlagen ............................................................................................................... 11 3.2.2 Parameter für die Werbewirtschaft ........................................................................... 12 3.2.3 Werbefinanzierung in Österreich .............................................................................. 13 3.3 Sonstige Erlösquellen ............................................................................................ 14 3.3.1 Spenden ................................................................................................................... 14 3.3.2 Applikationen ............................................................................................................ 15 3.3.3 Verkauf von Daten .................................................................................................... 16 3.4 Das Markstruktur-Marktverhalten-Marktergebnis-Paradigma ............................ 16

4 Datenjournalismus ........................................................................................................ 19 4.1 Definition ................................................................................................................. 19 4.2 Entwicklungsgeschichte ........................................................................................ 20 4.3 Web 2.0 – Der Wegbereiter für partizipativen Journalismus .............................. 22 4.4 Die Ressourcenfrage – Zwischen Investition und Alltagsarbeit ........................ 23

5 Empirischer Teil ............................................................................................................. 25 5.1 Methodik der Erhebung .......................................................................................... 25 5.2 Gesprächspartner ................................................................................................... 27 5.3 Leitfaden .................................................................................................................. 28 5.4 Methodik der Auswertung ...................................................................................... 30

6 Ergebnisse ..................................................................................................................... 35 6.1 Datenjournalismus ................................................................................................. 35 6.2 Ressourcen für Datenjournalismus ...................................................................... 37 6.3 Refinanzierung über die NutzerInnen ................................................................... 39 6.4 Refinanzierung über die Werbewirtschaft ............................................................ 41


5

6.5 Alternative Refinanzierungsquellen ...................................................................... 42

7 Conclusio ....................................................................................................................... 46

8 Quellenverzeichnis ........................................................................................................ 48

9 Anhang ........................................................................................................................... 57 9.1 Englischer Leitfaden .............................................................................................. 57 9.2 Codierbeispiel ......................................................................................................... 59 9.3 Codierbuch .............................................................................................................. 66 9.4 Transkription ......................................................................................................... 104


6

Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: 4-C-Modell ...................................................................................................... 6

Abbildung 2: Marktstruktur-Marktverhalten-Marktergebnis-Paradigma ............................. 17

Abbildung 3: Ablaufmodell induktiver Kategorienbildung .................................................. 32


1

1 Einleitung Diese Arbeit widmet sich den Finanzierungsmöglichkeiten für Datenjournalismus. In der

Einleitung werden zunächst Forschungsanstoß und Erkenntnisinteresse erläutert bevor

die Herangehensweise und das Forschungsdesign erklärt werden.

1.1 Problemzusammenhang

In der Medienbranche dominiert Angst. Angst vor einer Zukunft, in der die Digitalisierung

das traditionelle Geschäftsmodell des Journalismus für nichtig erklärt. Ein großes Publi-

kum zu erreichen ist mittlerweile nicht mehr Zeitungen und Rundfunkhäusern vorbehalten.

Mit geringem Aufwand können Privatpersonen das technisch gesehen ebenfalls (vgl.

Neuberger et al, 2009, S. 9).

Die Entkopplung der Inhalte vom Medium stellt die Branche unter Druck. Um direkte Erlö-

se zu generieren, ist von Medienhäusern das Erstellen einzigartiger Inhalte gefordert.

Leicht ersetzbare Inhalte und schlechte Qualität können nicht monetarisiert werden. Es

gilt also nach Exklusivität zu streben und dabei das Kopieren so schwer wie möglich zu

gestalten (vgl. Dogruel und Katzenbach, 2010, S. 120).

Die Medienindustrie richtet deshalb viel Hoffnung und Interesse in die Entwicklung einer

neuen Strömung: Datenjournalismus. Es gibt erste Experimente von Medienhäusern, wie

ein Geschäftsmodell basierend auf Datenjournalismus aussehen könnte. Sie nehmen

teilweise keine Anleihen bei bisherigen Finanzierungsversuchen, sondern richten ihren

Fokus auf Geschäftsfelder, die bereits Erfahrung mit dem Erzielen von Einkünften aus

Datensammlung, -analyse und –visualisierung haben. Mit Business Intelligence hat sich

ein eigener IT-Spezialbereich gebildet, der ein Bild von wirtschaftlichen Effekten zeichnet

und Analysen bereitstellt. Unternehmen wie ZARA, McDonalds und H&M sammeln große

Datenmengen, um ihre Profite zu maximieren. Die Tools, die diese Industrie verwendet,

werden kontinuierlich für die breite Masse zugänglich und verständlich. Die Techniken

können heute im journalistischen Alltag eingesetzt werden. Das Geschäft für Medienhäu-

ser liegt darin, den Daten ein Gesicht zu geben und die Information verständlich aufzube-

reiten. Erfolgreiche Beispiele dafür sind der Finanzdienstleister Bloomberg und das Ma-

gazin Economist, das seine Expertise basierend auf Datenanalyse als Beratungsleistung

vertreibt. Während der Wettbewerb um Aufmerksamkeit online durch die Vielzahl der An-

gebote und neue Player noch stärker zu tragen kommt als in der traditionellen Medien-


2

branche, generieren datenjournalistische Angebote Glaubwürdigkeit und Vertrauen für

eine Medienmarke (vgl. Lorenz, 2012, S. 58-60).

1.2 Erkenntnisinteresse

Die Arbeit baut auf ökonomischen Theorien der Medienwissenschaft auf und basiert auf

auf dem Marktstruktur-Marktverhalten-Marktergebnis-Paradigma von Edward S. Mason.

Es versucht Faktoren zu erkennen, die Auswirkungen auf das Marktergebnis haben und

zielt darauf ab, Zusammenhänge zwischen einzelnen Faktoren und Marktdimensionen

zu finden. Datenjournalistische Inhalte sind bei der Integration in das Modell als Pro-

duktdifferenzierung zu verstehen, die Auswirkungen auf Marktverhalten und Markter-

gebnis hat. Das Modell wurde für die Analyse von Industriezweigen entwickelt. Es wur-

de in der Zwischenzeit von mehreren Kommunikations- und Wirtschaftswissenschafter-

Innen auf das Forschungsfeld der Medienökonomie umgelegt (vgl. Just & Latzer, 2010,

S. 87-89).

Nach Mahadevan (vgl. 2000, S. 59) besteht ein Geschäftsmodell aus drei Aspekten: Pro-

duktsicht, Erlössicht und Wertschöpfungssicht. Diese Arbeit legt den Fokus auf Produkt-

sicht, indem der Mehrwert von Datenjournalismus erklärt wird, und die Erlössicht, also die

Erlösquellen für Datenjournalismus. Die Wertschöpfungssicht wird nur kurz behandelt,

weil der Workflow und die Prozesse innerhalb von Datenjournalismus-Teams bis dato

wenig erforscht sind.

Diese Arbeit ordnet datenjournalistische Inhalte als Informationsgüter ein. Damit ist nach

Linde & Stock (2011, S. 22) alles zusammengefasst, „was in digitaler Form vorliegt oder

vorliegen könnte und von Wirtschaftssubjekten als nützlich vermutet wird.

Die vorliegende Untersuchung klärt, welche Möglichkeiten der Finanzierung es für da-

tenjournalistische Inhalte für Medienhäuser gibt. Dabei liegt das Augenmerk auf den

Besonderheiten dieser Angebote, die sie von den anderen Inhalten eines Medienhau-

ses abheben. Es soll beschrieben werden, welche wirtschaftlichen Parameter für die

Refinanzierung von Datenjournalismus interessant sind. Mithilfe von Sekundärliteratur

wird skizziert, wie sich Online-Journalismus schon heute via Werbung, Querfinanzie-

rung oder dem Inhalt selbst refinanzieren kann. Im empirischen Teil wird erörtert, wel-

che Potenziale Experten bei Geschäfts- und Erlösmodellen noch sehen und wie sich

Datenjournalismus finanzieren lässt. Die Forschungsfragen lauten deshalb wie folgt:


3

Forschungsfragen

• Welche Refinanzierungsmöglichkeiten nutzen Medienhäuser für

Datenjournalismus?

• Welche Potenziale zur Refinanzierung von Datenjournalismus gibt es für Medien-

häuser?

1.3 Aufbau der Arbeit

Nachdem Problemzusammenhang und Erkenntnisinteresse in der Einleitung erläutert

wurden folgt eine Einführung in die digitale Medienökonomie. Hier werden Grundlagen

und Besonderheiten der Medienökonomie im Internet erklärt. Danach folgt ein vertiefen-

der Teil für Erlösmodelle im Online-Journalismus. Dieser wird in drei Kategorien unterteilt:

Finanzierung durch die NutzerInnen, Finanzierung durch die Werbewirtschaft und sonsti-

ge Erlösquellen. Nachdem in der Einleitung die Krise der Geschäftsmodelle für Journalis-

mus thematisiert wurde und die aktuellen Finanzierungsmöglichkeiten geschildert wurden

folgt eine Umkehr: Zunächst wird das Marktstruktur-Marktverhalten-Marktergebnis-

Paradigma erklärt, wonach Produktdifferenzierungen Auswirkungen auf das Marktergeb-

nis haben können.

Danach wird das Genre Datenjournalismus erläutert, das eine Differenzierung darstellt

und potentiell als gebührenwürdiger Inhalt charakterisiert wird. Merkmale, Entwicklungs-

geschichte und Ressourcenintensität von Datenjournalismus werden vor dem empirischen

Teil erklärt. Dieser soll klären, ob es für datenjournalistische Inhalte aktuell Finanzie-

rungsmöglichkeiten gibt und welche Potenziale noch nicht ausgeschöpft sind. Zudem wird

die Ressourcenintensität als Kostenfaktor geschildert. Die empirische Erhebung gliedert

sich in die Datenerhebung mit leitfadengestützten Experteninterviews und eine qualitative

Inhaltsanalyse. Nach der Erklärung der empirischen Methode folgt die Auswertung der

Interviews mit den Experten. Zum Abschluss werden in der Conclusio die Forschungsfra-

gen beantwortet.


4

2 Digitale Medienökonomie Während die Refinanzierung von Datenjournalismus näher erörtern wird bewegt sich die-

se Arbeit im Feld der Medienökonomie. Die Folgen der Ökonomisierung der Medien mit

gesellschaftspolitischen Konsequenzen werden nicht behandelt, weil das keinen Beitrag

zur Beantwortung der Forschungsfragen leisten würde. Stattdessen liegt der Fokus auf

den ökonomischen Bedingungen des Mediensystems. Deshalb wird Medienökonomie in

dieser Arbeit nach Heinrich (1994, S. 19) definiert: „Medienökonomie untersucht, wie die

Güter Information, Unterhaltung und Verbreitung von Werbebotschaften in aktuell berich-

tenden Massenmedien produziert, verteilt und konsumiert werden. Sie untersucht also die

ökonomischen Bedingungen des Journalismus.“

Medienökonomie im Allgemeinen und das Wirtschaften im Internet im Speziellen haben

einige Besonderheiten im Vergleich zur traditionellen Industrie. Die Unterschiede und

Merkmale werden in diesem Kapitel herausgearbeitet und zusammengefasst.

Medienprodukte sind in vielen Fällen duale Güter sowie Verbundprodukte. Sie agieren auf

zwei verschiedenen Absatzmärkten – dem der RezipientInnen und dem der Werbetrei-

benden. Einerseits wird Information, Unterhaltung und Bildung nachgefragt, andererseits

Aufmerksamkeit. Dadurch können Zielkonflikte entstehen (vgl. Beyer & Carl, 2012, S. 11).

Medienprodukte sind Dienstleistungen und Sachgüter. Medienunternehmen bieten das

Sammeln, die Selektion, die inhaltliche und physische Aufbereitung, Bündelung und die

Verbreitung von Informationen an. Diese Dienstleistungen sind immateriell. Zu einem

physischen Sachgut entwickeln sich die Informationen erst durch die Distribution mit Me-

dien wie CD, Zeitung oder Bücher (vgl. Beck, 2011, S. 11). Information ist stark als öffent-

liches Gut geprägt. Demnach können andere NutzerInnen im Gegensatz zu privaten Gü-

tern nicht ausgeschlossen werden. Information verliert durch die Nutzung durch mehrere

RezipentInnen nicht an Wert (vgl. Meisner, 2006, S. 27). Allerdings hängt der Wert einer

Information stark vom Faktor Zeit ab. Information kann an Wert gewinnen, wenn sie mit

anderen verknüpft oder ergänzt wird oder an Wert verlieren, wenn wie im Journalismus

der Neuigkeitswert kontinuierlich abnimmt (vgl. Stähler, 2002, S. 184). Erschwerend bei

der Beurteilung des Wertes eines Informationsgutes kommt hinzu, dass NutzerInnen erst

nach dem Konsum wissen, ob dieses für sie nützlich ist. Zu diesem Zeitpunkt sind sie

aber nicht mehr bereit, dafür zu bezahlen. Information ist also ein Vertrauensgut (vgl. Ar-

row, 1962, S. 233). NutzerInnen gehen ebenfalls davon aus, dass sie die Informationen

verstehen und verarbeiten können (vgl. Linde, 2012, S. 45). Es ist für den Konsum eines


5

Informationsgutes unerheblich, ob dieses gleichzeitig jemand anders nutzt, weil es keine

Auswirkungen auf den Konsum hat (vgl. Cohen et al., 2000, S. 57). Vielmehr werden Me-

dienprodukte oft nicht genügend nachgefragt. Sie sind deshalb als meritorische Güter zu

charakterisieren. Diese Güter werden nicht in einem so hohen Maß nachgefragt, das eine

Gesellschaft verdienen würde (vgl. Musgrave et al., 1975, S. 76-78).

Weiters ist zu berücksichtigen, dass die Kosten für die Herstellung von Inhalten den größ-

ten Aufwand für Medienhäuser darstellen. Fixkosten nehmen also im Vergleich zu variab-

len Kosten den größeren Teil in der Kostenstruktur ein. Reproduktion oder die Distribution

von Nachrichten über das Internet sind variable Kosten und verhältnismäßig niedrig. Im

Vergleich zu physikalischen Gütern gibt es keine Kapazitätsgrenzen (vgl. Stähler, 2000,

S. 197). Während Informationen beliebig oft reproduziert werden fällt der Stückkosten-

preis. Dieser First-Copy-Costs-Effekt bringt Vorteile für etablierte Medien, die bereits über

eine größere Bekanntheit und Reichweite verfügen. Start-ups können nicht auf diesen

Kundenstamm zurückgreifen. Auch wenn beispielsweise mithilfe der UserInnen Inhalte

generiert werden sollen, haben reichweitenstarke Websites bessere Chancen auf Erfolg.

Je mehr UserInnen auf einer Plattform einen Beitrag leisten, desto größer wird der Nutzen

insgesamt. Bis diese Netzwerkeffekte auftreten braucht es allerdings eine kritische Mas-

se, die schwer zu erreichen ist (vgl. Wirtz, 2009, S. 623-624).

Ein weiterer Punkt sind niedrigere Transaktionskosten im Internet im Vergleich zu traditio-

nellen Mediengütern. Damit sind Kosten gemeint, die durch Anpassung, Kontrolle, Ver-

einbarung und Anbahnung zwischen zwei Vertragspartnern entstehen. Beispielsweise

sind die Kosten für den Vertrieb über das Internet niedriger. Vertragsabschluss und

-abwicklung können gänzlich im Internet erfolgen (vgl. Beyer & Carl, 2012, S. 90-91). Die

Tatsache, dass Medienprodukte als Einzelstücke gefertigt werden, erhöht das Risiko für

Medienhäuser, die Ausgaben nicht refinanzieren zu können. Es gibt vor der Veröffentli-

chung der Artikel keine Marktforschung, ob er gut ankommen wird oder nicht. Stattdessen

werden Strukturen, Strategien und Formate geschaffen, die beim Publikum auf Akzeptanz

stoßen. Das Erscheinungsbild ist für die RezipientInnen immer gleich, der Inhalt wird al-

lerdings immer neu hergestellt (vgl. Beyer & Carl, 2012, S. 18-19).

Nach der Zusammenfassung der Besonderheiten der Medienökonomie folgt nun die Ein-

ordnung von Journalismus in die vier Säulen für Geschäftsmodelle für das Internet.

Im Internet sind nach Wirtz & Kleineicken (2000, S. 629) vier Teilbereiche für Geschäfts-

modelle zu unterscheiden. Diese werden in nachstehender Abbildung gezeigt:


6

Abb. 1: 4-C-Modell (aus: Wirtz & Kleineicken, 2000, S. 629)

Content, Commerce, Context und Connection. Diese Arbeit bezieht sich innerhalb der

Internetökonomie auf Content als Produkt bzw. Dienstleistung. Damit ist der Markt für

Musik, Filme, Reportagen sowie Informations- und Bildungsgüter gemeint. Der Content-

Markt ist nicht von den anderen Internetmärkten (Software, Übertragungstechniken im

Kommunikationsmarkt, Beratungs- und Serviceleistungen) eindeutig abzugrenzen. Die

verwendeten Technologien laufen unter dem Begriff TIME-Konvergenz zusammen. Das

bedeutet eine Marktöffnung des Content-Marktes für Unternehmen, die sich bisher bei-

spielsweise mit der Herstellung von Fernsehern und Computern beschäftigt haben (vgl.

Meisner, 2006, S. 15-16). Das Modell Content wird wiederum in vier Subkategorien ge-

teilt: Education, Information, Infotainment und Entertainment. Nachrichtenangebote sind

vor allem im Bereich E-Information angesiedelt. Diese Kategorie wird weiter in E-Politics,

E-Society und E-Economics aufgesplittet (vgl. Wirtz, 2009, S. 642-644).

Medienhäuser sind also innerhalb der vier Teilbereiche Content zuzuordnen. Für diesen

Zweig werden im Folgenden Erlösmodelle und Refinanzierungsquellen näher erläutert.


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3 Erlösmodelle für Online-Journalismus Im Gegensatz zu der traditionellen, physischen Ökonomie dürfen Medienhäuser im Web

nicht davon ausgehen, dass ihre KundInnen für Güter bezahlen (siehe 3.1). Für Basis-

dienste wie Wetterberichte oder Agenturmeldungen gibt es keine Zahlungsbereitschaft.

Erkennen UserInnen einen Mehrwert, sind sie durchaus bereit dafür zu bezahlen (vgl.

Meisner, 2006, S. 27). Interaktive, exklusive zeitkritische und personalisierte Inhalte ver-

sprechen einen hohen Wert für NutzerInnen. Das ist Voraussetzung für die Vermarktung

eines Medienproduktes (vgl. Geidner, 2013, S. 47).

Für die negative Entwicklung auf der anderen Seite sind mehrere Spannungsfelder ver-

antwortlich. Einerseits sind LeserInnen es gewohnt für Inhalte online nichts zu bezahlen

(vgl Geidner, 2013, S. 3). Andererseits werden Online-Nachrichten oft als qualitativ min-

derwertig wahrgenommen und daneben noch Offline-Medien zur Information genutzt (vgl.

Chyi, 2004, S. 45-46). Die Beurteilung von Qualität ist bei Medienprodukten im Allgemei-

nen problematisch. Auch qualitativ minderwertige Güter können sich am Markt durchset-

zen, weil sie von vielen RezipientInnen nicht als solche erkannt werden und relativ preis-

wert angeboten werden können. Deshalb bleibt die Qualität hinter den Möglichkeiten ei-

nes optimal funktionierenden Marktes zurück (vgl. Sjurts, 2005, S. 14). Diese Annahme

basiert auf der Markttheorie von Akerlof (1970). In diesem Zusammenhang erklärte Ruß-

Mohl (2005, S. 380), dass sich Investition in journalistische Qualität nur in einem kleinen,

elitären Marktsegment lohnen würden. Dennoch haben sich Erlösmodelle entwickelt, die

im Folgenden näher erläutert werden.

Im Medienbereich kann zwischen direkten und indirekten Erlösformen unterschieden wer-

den. Direkte Erlösformen werden nutzungsabhängig durch Einzeltransaktionen nach Leis-

tungsmenge oder –dauer bzw. nutzungsunabhängig eingesetzt. Bei letzterem kann zwi-

schen einmaligen, wie z.B. Anschlussgebühren, und wiederkehrenden Zahlungen, wie

einem Abonnement, unterschieden werden. Indirekte Erlösformen ergeben sich durch den

Staat oder Unternehmen. Werbung ist dabei die dominierende Einnahmenquelle. Beim

Datamining werden durch das Medienhaus Kundendaten gewonnen, die aufbereitet an

andere Unternehmen verkauft werden (vgl. Meisner, 2006, S. 71).

Aus forschungsökonomischen Gründen wird die Finanzierung von Medienhäusern durch

gesetzliche Abgaben nicht näher behandelt. Die Arbeit soll herausarbeiten, wie daten-

journalistische Inhalte am freien Markt ohne staatliche Regelung refinanziert werden kön-

nen. Es wird besonderes Augenmerk auf die zwei stärksten Einnahmequellen – Werbung


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und Inhalte – gelegt. Darin werden neuere Ansätze traditioneller Modelle skizziert. Neben

dieser Erläuterung werden Erlösquellen angeführt, die im Umfeld datenjournalistischer

Inhalte und Anwendungen vermehrt vorzufinden sind.

3.1 Inhalte

Für viele Medienhäuser ist die Finanzierung von Journalismus durch UserInnen das zu

erstrebende Ziel. Damit würden Verlagshäuser wieder in das traditionelle Print-

Geschäftsmodell zurückfinden. Durch die niedrige Zahlungsbereitschaft ist es aber

schwierig, dieses Ziel zu erreichen (vgl. Kaye & Quinn, 2010, S. 35). Wenn Erlöse direkt

aus dem Verkauf von Inhalten generiert werden, ist von Paid Content die Rede (vgl.

Kropsch, 2010, S. 5). Mitchell (2011) erklärte, dass an bezahlpflichtigen Inhalten kein Weg

vorbeiführe. Medienhäuser sollten eine Beziehung mit ihren LeserInnen aufbauen, in der

Inhalte kostenpflichtig sind. In welchen Formen und Modellen das erfolgen kann, wird auf

den nächsten Seiten geschildert.

3.1.1 Paywalls

Bei Paywalls kann die Website des Medienhauses in zwei Kategorien eingeteilt werden:

einen geschlossenen und einen offenen Bereich. Der geschlossene Bereich ist nur mit

einem Premium-Zugang erreichbar. Dieser wird gegen die Bezahlung einer Gebühr frei-

geschaltet. Die Artikel sind für UserInnen ohne Premium-Zugang nicht verfügbar. Im offe-

nen Bereich hingegen wird das Angebot unterteilt in frei zugängliche und Premium-Inhalte

(vgl Streit, 2004, S. 26). Die Variante eines geschlossenen Bereichs wird auch als Hard

Paywall bezeichnet. Zu den bekanntesten Medienmarken mit Hard Paywall zählen „The

Times“ und der „Boston Globe.“ Es wird kolportiert, dass durch die Einführung dieser Bar-

riere 90 Prozent der UserInnen das Nachrichtenangebot nicht mehr aufsuchen (vgl. Ali-

aksandrau, 2013, S. 35).

Die Option eines offenen Bereichs hat sich bei vielen Nachrichtenangeboten in Richtung

einer Metered Paywall entwickelt. In diesem Fall steht UserInnenn eine bestimmte Anzahl

von Artikeln frei zur Verfügung. Parallel dazu wird ihnen ein Upgrade auf einen Premium-

Account angeboten, um uneingeschränkten Zugriff zu den Inhalten zu bekommen. Die

„New York Times“ setzen ebenso auf dieses Modell wie der „Economist.“ Ein Vorteil die-

ser Variante ist, dass nicht das gesamte Publikum nach der Einführung wegbricht. Die

meisten NutzerInnen besuchen eine Website nur wenige Male pro Monat. Diese Klientel

kann erhalten bleiben, sodass die Werbewirtschaft weiterhin eine möglichst große Zahl an


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UserInnen erreichen kann (vgl Aliaksandrau, 2013, S. 36). Mittlerweile hat die „New York

Times“ 760.000 zahlende Online-AbonnentInnen (vgl. Meedia, 2014). Dieses Freemium-

Modell teilt die Nutzerschaft in zwei Gruppen ein. Die große Masse, die den Dienst gele-

gentlich nutzt, und VielnutzerInnen, die den Dienst überdurchschnittlich oft nutzen. Erstere

bezieht den Service gratis, letztere bekommen gegen einen Abschluss eines Abonne-

ments uneingeschränkten Zugang zu allen Funktionen des Services. In diesen Fällen

muss der Anteil der Premium-NutzerInnen so hoch sein, dass das Unternehmen profitabel

arbeiten kann. Für Premium-NutzerInnen ist der Service als transaktionsunabhängig zu

kategorisieren. Diese UserInnen haben also vollen Zugang ohne weitere Einschränkun-

gen. UserInnen ohne Premium-Account generieren keine direkten Erlöse, sondern kön-

nen durch indirekte Kanäle (Werbung, Affiliate-Programme, etc.) monetarisiert werden

(vgl. de la Iglesia & Gayo, 2009, S. 90-95). Das Abo-Modell hat für Medienhäuser den

Vorteil der Planungssicherheit und ist im Vergleich zu anderen Preismodellen verwal-

tungsarm. Außerdem ist die Chance einer längeren Kundenbindung hoch. Die NutzerIn-

nen selbst haben ebenso hohe Planungssicherheit bei Kosten und keine zusätzlichen

Aufwendungen zu erwarten.

Einen anderen Weg schlagen jene Medienhäuser ein, die sich unter das Paywall-Modell

von Piano Media begeben. Es funktioniert ähnlich einem Pay-TV-Verbund: UserInnen

abonnieren damit ein Paket an News-Portalen, deren Inhalte hinter der Piano Paywall

stehen. Die Erlöse werden je nach Zeit, die die UserInnen auf der Website verbringen,

verteilt (vgl. Aliaksandrau, 2013, S. 36).

3.1.2 Micropayment

Beim Micropayment finanzieren UserInnen ein Nachrichtenangebot mit dem Bezahlen

kleiner Geldbeträge. Dieses System scheitert an drei Faktoren: Es gibt keinen Mangel an

Online-Nachrichten, die kognitiven Anstrengungen vor jeder Bezahlentscheidung sind

groß und eine adäquate Zahlungsmethode fehlt. Es gibt also meistens einen Anbieter, der

die Inhalte auch gratis zur Verfügung stellt. Das betrifft vor allem die Inhalte von Nachrich-

tenagenturen (vgl. Geidner, 2013, S. 4-5). Zweitens müssen UserInnen bevor sie sich für

einen Artikel entscheiden Kosten und Nutzen abwägen (vgl. Szabo, o.J.). Deshalb werden

Abo-Modelle zum Fixpreis oft nutzungsabhängigen Micropayments vorgezogen (vgl. Co-

hen, 2000). Drittes Problemfeld ist das Fehlen einer geeigneten Bezahlmethode. Sicher-

heit, Vertraulichkeit, Benutzerfreundlichkeit, breite Akzeptanz und kostengünstige Abwick-

lung sind die wichtigsten Anforderungen an ein Online-Zahlungssystem (vgl. Meisner,

2006, S. 65). Zudem ist es schwierig zu kontrollieren, dass Inhalte, die einmal gekauft


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wurden, nicht innerhalb sozialer Kreise weitergereicht werden und ein Preiskampf mit an-

deren Anbietern, die den gleichen Inhalt zu besseren Konditionen anbieten, nicht auszu-

schließen. Dieses Pay-Per-Use-Modell, in dem in Einheiten oder nach Zeit abgerechnet

wird, bietet für Medienhäuser und KundInnen keine Planungssicherheit. Erlöse und Kos-

ten fallen nur dann an, wenn die UserInnen tatsächlich etwas konsumieren. Bei UserIn-

nenn kann so der Eindruck entstehen, dass sie für höheren Konsum bestraft werden und

deshalb die Plattform gemieden wird. Das Medienhaus kann tendenziell in Form einer

höheren Zahl von NutzerInnen profitieren, weil die Einstiegshürden durch geringe Bin-

dung und einen niedrigen Preis reduziert werden (vgl. Kropsch, 2010, S. 6-7).

Eine Möglichkeit ist, dass innerhalb von Micropayment-Systemen jene Inhalte gratis an-

geboten werden, die von RedakteurInnen dafür freigeschaltet werden. Kostenpflichtig ist

jener Teil, den die LeserInnen gerne konsumieren würden. Diese Pay-per-View-Inhalte

sind oft Kommentare, Finanz-Berichterstattung, Sportanalysen oder tiefgehende Hinter-

grundberichterstattung. Micropayment kommt auch dann zu tragen, wenn es um die Auf-

bereitung für unterschiedliche Endgeräte geht. Ausgefeilte Grafiken sowie Audio- und

Videoinhalte sollen ebenfalls per Micropayments refinanziert werden können (vgl. Scott,

2005, S. 106).

Aktuellere Experimente ziehen nach Micropayment-Versuchen eher eine ernüchterte Bi-

lanz. Der Online-Auftritt taz.de hat beispielsweise im März 2014 über einen eingebauten

Flattr-Button, der das Bezahlen pro Artikel ermöglicht, 778,15 Euro eingenommen. Die

Tendenz der Einnahmen ist sinkend. Inhalte, die die höchsten Erlöse generierten, waren

nicht ressourcenintensive Recherchen, sondern jene Artikel, die Feindbilder der traditio-

nellen taz-Leserschaft mit Häme überzogen (vgl. Heiser, 2014).

Entgegen dieser Strömung bekommen zwei andere Micropayment-Start-ups viel Auf-

merksamkeit der Medienbranche: LaterPay und Blendle. LaterPay sammelt Artikel-

Einkäufe bis der Warenkorb fünf Euro erreicht hat und schickt UserInnen dann eine

Rechnung per Mail. Das Pay-per-Use-Modell soll mit zwei Klicks für NutzerInnen zu be-

dienen sein. 85 bis 90 Prozent des Betrages sollen an die Medienhäuser ausgeschüttet

werden. Bei Blendle ist der soziale Charakter tragender. Artikel werden über ein PrePaid-

Konto mit Beträgen zwischen 10 und 80 Cent bezahlt. UserInnen sollen vorrangig auf

jene Artikel geleitet werden, die im sozialen Netzwerk geteilt werden und die via integrier-

ter Suchmaschine erreicht werden. Blendle behält für seinen Dienst 30 Prozent der Erlöse

als Provision ein (vgl. Feldmer, 2014).


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Die Erlösquellen in diesem Kapitel können alle zu direkten Erlösquellen gezählt werden.

Werbung hingegen zählt zu den indirekten Erlösformen. Grundlagen, wichtige Parameter

und der österreichische Werbemarkt werden im nächsten Kapitel erläutert.

3.2 Werbung

In diesem Kapitel werden grundlegende Werbeformen, wichtige Parameter für die Wer-

bewirtschaft und die Rolle von Werbefinanzierung für Online-Nachrichtenauftritte in Öster-

reich geschildert.

3.2.1 Grundlagen

Bei der Erlösquelle Werbung bieten Medienhäuser der Werbewirtschaft gegen Entgelt

Fläche für Werbung an (vgl. Streit, 2004, S. 4). Sie wird in folgende Formen eingeteilt:

Banner, Interstitials, Werbe-E-Mails, Permission Marketing, Affiliate-Programme und Vi-

deo-Werbung. Banner sind die bedeutendste Werbeform. Sie können nach Größe und

Form der Darbietung unterschieden werden. Interstitials haben keinen begleitenden Cha-

rakter wie Banner, sondern unterbrechen die Rezeption aktiv. Sie werden nach zwei For-

men unterschieden: Pop-Ups öffnen sich beim Aufruf der Seite automatisch, Pop-Unders

öffnen sich nach dem Schließen der aufgerufenen Website. UserInnen müssen diese In-

terstitials per Mausklick entfernen. Werbe-E-Mails häufen sich vor allem in den Newslet-

tern von Redaktionen. Beim Permission Marketing fordern NutzerInnen selbst den Erhalt

von Werbematerial an. Sie erhalten dafür im Gegenzug Punkte oder Vergütungen. Beim

Affiliate Marketing gibt es Kooperationen zwischen Medienhäusern und Partnerunterneh-

men. Für Weiterleitungen erhalten die Medienhäuser eine Provision. Diese wird in folgen-

de Arten gegliedert: Pay-per-Lead, Pay-per-Click oder Pay-per-Sale. Der Werbeform Vi-

deoanzeigen wird hohes Wachstumspotenzial zugemessen (vgl. Beyer & Carl, 2012, S.

171-172).

Die zwei wichtigsten Kategorien bei Online-Werbung im Internet insgesamt sind Keyword-

Werbung und kontextuelle Displaywerbung neben Inhalten. Letzteres ist für Medien rele-

vanter, aber aus technischer Sicht herausfordernder. Die Zuordnung von Werbung zur

Suchanfrage ist leichter, weil die Werbetreibenden zu buchende Keywords selbst auswäh-

len (vgl. Ciaramita, 2011, S. 963).

Eine neuere Erlösquelle im Rahmen der Werbefinanzierung ist „Native Advertising.“ Es

handelt sich dabei um Online-Werbung, die im Layout redaktioneller Inhalte erscheint.


12

Native Ads unterscheiden sich von klassischer Werbung in der Aufbereitung: Inhalte sol-

len qualitativ hochwertig und interaktiv angeboten werden. Es liegt großes Augenmerk

darauf, dass der Konsum des Inhalts positiv erlebt wird. Dabei ist essentiell, dass die

Aufmerksamkeit nicht durch tendenziell störende Elemente wie Banner oder Pop-Ups

erreicht wird, sondern organisch, weil die Werbeinhalte in die gewohnte Architektur redak-

tioneller Inhalte gebettet wird. Native Ads werden in vielen Fällen mit dem Kennzeichen

„Sponsored“ versehen (vgl. Goodman et al., 2013, S. 27). Mehrere Medienhäuser arbei-

ten aktuell an innovativeren Lösungen als Ersatz für Display-Werbung. Damit soll den

sinkenden Werbeeinnahmen entgegen gewirkt werden. Die New York Times geht dabei in

die Richtung visuell ansprechenderer Werbeflächen, die teilweise auf die verwendeten

Technologien im redaktionellen Bereich eingesetzt werden. Bereits erarbeitete Technolo-

gien werden so kosteneffizient wiederverwertet. Ein Trend über die größeren US-

Medienhäuser hinweg ist das Einrichten von eigenen Abteilungen, die Kampagnen für

WerbekundInnen direkt umsetzen und ein optimales Ausspielen der Werbeform über alle

Plattformen hinweg garantieren sollen (vgl. Bilton, 2014).

Die Hoffnung auf Größeneffekte ist die Ursache für die Dominanz der Werbefinanzierung

im Internet. Durch das kostenlose Anbieten der Inhalte sollen möglichst viele NutzerInnen

angelockt werden. Im zweiten Schritt sollen UserInnen in ein Bezahlmodell übergeführt

werden, in dem sie Angebote mit einem speziellen Mehrwert annehmen. Es ist ungeklärt,

ob dieses Modell langfristig bestehen kann (vgl. Beyer & Carl, 2012, S. 169-170). Eine

Erhebung in Deutschland hat gezeigt, dass neun von zehn InternetnutzerInnen Werbe-

einblendungen akzeptieren. Nur einer von zehn TeilnehmerInnen der Online-Befragung

wäre bereit für Inhalte einen geringen Betrag zu bezahlen, wenn dafür im Gegenzug Wer-

beeinblendungen ausbleiben würden (vgl. TNS Infratest, 2011).

Vorteile im Vergleich von Online-Werbung zu Print- und Fernsehwerbung sind der hohe

Grad an Interaktivität sowie geringe Streuverluste und Ortsungebundenheit. Nachteile

können sich bei der Darstellung der Werbung in verschiedenen Browsern und den hohen

Kosten für UserInnen – er muss zuerst auf das Angebot klicken – ergeben (vgl. Beyer &

Carl, 2012, S. 178).

3.2.2 Parameter für die Werbewirtschaft

Unique Clients, Tausendkontaktpreis und Page Views sind wichtige Parameter für die

Werbewirtschaft. Je höher beispielsweise die Zahl der Pageviews pro Besuch, desto bes-

ser sind die Chancen, dass Werbetreibende mit potenziellen KundInnen in Kontakt kom-


13

men. Die Zahl der Page Views pro Besuch hängt vor allem an der Qualität der Inhalte der

Website. Dementsprechend ist dieser Parameter theoretisch als hochwertiger einzuschät-

zen als Unique Visitors. Diese Messung berücksichtigt nicht, wie intensiv sich UserInnen

mit dem Angebot auseinandergesetzt haben. UserInnen, die zufällig auf die Seite stolpern

und nach wenigen Sekunden abspringen, haben denselben Stellenwert wie NutzerInnen,

die sich stundenlang intensiv mit den Inhalten beschäftigen. In Zeiten, in denen Abbruch-

raten steigen und die durchschnittliche Verweildauer pro Sitzung sinkt, verliert der Para-

meter Unique Clients an Bedeutung (vgl. Doctor, 2011). Außerdem werden unter dem

Begriff Unique Visits nicht direkt Personen, sondern Geräte, die auf die Website zugreifen,

erfasst. Es ist möglich, dass eine Person so mehrere Unique Visits verursacht. Die Mehr-

heit der UserInnen besucht Nachrichtenseiten einmal oder zwei Mal pro Monat. Durch-

schnittlich 77 Prozent der Besuche bei den 25 besucherstärksten US-

Nachrichtenplattformen kamen von dieser Usergruppe. Die loyalsten NutzerInnen mit

mehr als zehn Seitenaufrufen pro Monat machen durchschnittlich sieben Prozent des

Traffics aus (vgl. Olmstead et al., 2011). Vor diesem Hintergrund gibt es vermehrt Befür-

worter, die eine Aufwertung der Indikatoren Engagement und Loyalität fordern. Darunter

sind die Verweildauer pro Besuch, die Anzahl der Seitenaufrufe pro Besuch und die Zahl

wiederkehrender Besucher zusammengefasst (vgl. Breiner, 2013).

3.2.3 Werbefinanzierung in Österreich

Für traditionelle Medienhäuser sind stagnierende bis sinkende Werbeeinnahmen im Print-

sektor in den letzten Jahren zum Problemfeld avanciert. Das Volumen des Werbemarktes

ist beispielsweise um ein Drittel niedriger als noch im Jahr 2000. Dafür ist vor allem das

Abwandern der Rubrikenmärkte ins Internet verantwortlich (vgl. Wirtz, 2009, S. 42-43).

Eine Untersuchung der Erlösquellen von 19 Medienhäusern hat gezeigt, dass Dis-

playwerbung und rubrizierte Anzeigen die wichtigsten Umsatzträger für die Online-Auftritte

in Österreich darstellen. Die Angebote für Displaywerbung unterscheiden sich nach Tau-

sendkontaktpreis (TKP), Targeting-Methode und Fixpreis. 13 von 19 Medien bieten zu-

dem performance-basierte Werbeformen an. Damit sind Abrechnungsformate wie Cost-

per-click, Cost-per-lead, Cost-per-sale oder Cost-per-order gemeint, die wiederum unter

dem Begriff CPX zusammengefasst werden. 15 von 19 Medien bieten Anzeigen in

Rubrikenmärkten an. Vier davon richten sich nicht an KonsumentInnen, sondern an ande-

re Unternehmen. Das einzige Werbemittel, das von allen untersuchten Medien eingesetzt

wird, ist die Kategorie Content Marketing & Sponsoring. Unter diesem Begriff sind Adver-

torials und Promotions eingeordnet. Im Allgemeinen steigen die Einnahmen aus Online-


14

Werbung prozentual an. Im Vergleich zu Umsätzen aus Werbung im Printbereich sind

Online-Erlöse jedoch als gering einzustufen (vgl. Weinmaier & Kraus, 2013). Die Werbe-

ausgaben für die gedruckte Presse, das umfasst Printprodukte wie Wochenzeitungen,

Fachzeitschriften, Magazine, Tageszeitungen und Beilagen, lagen 2012 bei 1,766 Milliar-

den Euro. Im Bereich Online sind die Ausgaben mit 160 Millionen Euro zu beziffern. Am

gesamten Werbekuchen in Österreich hat Online 2012 einen Anteil von 4,1 Prozent. Der

Bereich Presse kann hingegen 47,1 Prozent für sich vereinnahmen (vgl. Gewista Urban

Media, o.J.).

3.3 Sonstige Erlösquellen

Nach den zwei Haupteinnahmequellen werden in diesem Kapitel Erlösquellen themati-

siert, die weniger weit verbreitet sind, aber im Umfeld datenjournalistischer Inhalte ver-

mehrt vorkommen können.

3.3.1 Spenden

Einnahmen für Medienhäuser aus Spenden bekommen immer mehr Aufmerksamkeit.

Philanthropen und nicht-kommerzielle Organisationen finanzieren dabei die Nachrichten-

produktion mit Spenden. Ihr Interesse ist es, Qualitätsjournalismus zu erhalten. In den

USA finanziert sich ProPublica, ein Kollektiv aus investigativen JournalistInnen, auf diese

Weise. Das jährliche Budget der Organisation beträgt 10 Millionen Dollar. Die Organisati-

on arbeitet nicht gewinnorientiert und gibt ihre Aritkel kostenlos an renommierte Medien

wie die New York Times weiter. Motiv dahinter ist, dass jeder Artikel so viel Aufmerksam-

keit wie möglich bekommen soll. Als kritisch zu bewerten ist der potentielle Einfluss auf

die Berichterstattung, der GroßspenderInnen durch ihren Beitrag gewährt werden könnte

(vgl. Kaye & Quinn, 2010, S. 53-58). Crowdfunding baut ebenso auf dem Prinzip von frei-

willigen Spenden auf, allerdings werden dabei von einer großen Zahl an Menschen

Kleinstbeträge abgegeben statt einzelner Großspenden. Die SpenderInnen wissen dabei

im Vorhinein, welche Art von Inhalt produziert werden soll. Auf der Plattform spot.us bei-

spielweise präsentieren JournalistInnen ihre Ideen, SpenderInnen können sie dabei un-

terstützen. Erreicht ein Projekt das ausgeschriebene Spendenziel nicht, erhalten die

SpenderInnen ihren Beitrag zurück und können ihn neu investieren. Es gibt ein Spenden-

limit, sodass LobbyistInnen oder politische Parteien keinen Einfluss ausüben können. Alle

Texte werden unter eine freie Lizenz gestellt. Falls Medienunternehmen die Artikel ver-

wenden wollen, müssen sie einen festgelegten Prozentsatz des Spendenziels an den

ProjektträgerInnen überweisen. Auch in diesem Fall erhalten die SpenderInnen das Geld


15

zurück. In den Vereinigten Staaten sind diese Spenden von der Steuer absetzbar (vgl.

Kayes & Quinn, 2010, S. 65-70).

3.3.2 Applikationen

Als neues Feld für Geschäftsmodelle sind Apps für Smartphones, Tablets und PCs aufge-

treten. Anwendungen vieler verschiedener EntwicklerInnen werden über einen zentralen

Marktplatz vertrieben. Erlöse werden durch einmalige Entgelte oder Werbefinanzierung

generiert. Viele Apps werden auch kostenlos angeboten (vgl. Beyer & Carl, 2012, S. 100).

Im Umfeld datenjournalistischer News Apps ist die US-Organisation ProPublica sehr aktiv.

Die Aufrufe dieser Anwendungen sind nach eigenen Angaben herausragend. Mit diesen

Angeboten versucht das JournalistInnen-Kollektiv komplexe Geschichten verständlich und

personalisiert aufzubereiten (vgl. Klein, 2012, S. 63).

Der Kundennutzen von Apps wird als sehr hoch eingestuft, weil zielgruppenorientierte

Angebote möglich sind. Nischen werden erschlossen und service-orientierte Anwendun-

gen angeboten. Apps versprechen einen Mehrwert für NutzerInnen, der zusätzlich Ein-

künfte lukrieren kann (vgl. Becker & Schmitz, 2013, S. 105). Kritisch ist, dass die Verlage

Kontrolle an große Player wie Google und Apple verlieren. Diese übernehmen eine Mitt-

lerfunktion zu den NutzerInnen. Sie sind einerseits am Verkauf der App beteiligt und ha-

ben andererseits eine wichtige Funktion, um die App am Marktplatz zu vertreiben. Außer-

dem ist die Kundenbindung zum Verlagshaus damit nicht mehr direkt gegeben (vgl.

Kruschwitz, 2011, S. 212). Die Zugangsbarrieren für andere MarktteilnehmerInnen sind

auf den Marktplätzen für Apps niedrig. Hier liegt Chance und Gefahr für Verlage zugleich.

Einerseits sind sie dadurch größerem Konkurrenzdruck ausgesetzt, andererseits sind für

das Erstellen multimedialer Inhalte und Animationen spezifische Kompetenzen gefragt.

Die Informationen müssen nutzerzentriert aufbereitet und journalistisch hochwertig sein.

Ein differenziertes Preissystem ist ebenso wichtig wie eine gute Benutzeroberfläche. Das

Kerngeschäft der Verlagshäuser, die Aufbereitung von Information, bleibt dabei gleich. Es

verändert sich nur der Vermarktungskanal und die Versionierung (vgl. Becker & Schmitz,

2013, S. 107).

Die Hoffnung bei Apps liegt darauf, dass sie ein Zusatzgeschäft zu bestehenden Erlös-

quellen darstellen. Sie werden nicht als radikale Innovation gesehen, die das Entwickeln

völlig neuer Geschäftsmodelle erfordert. Das Erschließen neuer Zielgruppen und Nischen

sowie eine Steigerung des Bekanntheitsgrades sind die Hauptmotive der Verlagshäuser

in die App-Economy einzusteigen (vgl. Becker & Schmitz, 2013, S. 109-111). Es ist dabei


16

anzumerken, dass die Forschung auf einer qualitativen Befragung mit acht Experten auf-

baut. Die Erhebung war nicht nur auf Medienhäuser ausgerichtet, sondern auch auf

Dienstleistungs-Unternehmen. Dadurch ist eine umfassende, zielsichere Analyse für den

Mediensektor nicht gegeben.

3.3.3 Verkauf von Daten

Die Plattform ProPublica setzt als Erlösquelle mitunter auf den Verkauf von aufbereiteten

Daten. Diese werden kategorisiert in Premium und frei verfügbare Datensätze. Das Ange-

bot ist auf andere Medienhäuser und WissenschafterInnen ausgerichtet. Jene Daten, die

kostenlos herunterzuladen sind, stammen aus Anfragen nach dem Informationsfreiheits-

gesetz. Gebühren werden nur für Datensätze eingefordert, die ressourcenintensiv selbst

erstellt wurden. Der brititsche Guardian bietet ebenfalls einen „Datenstore“ an. Dort sind

alle Daten kostenfrei verfügbar (vgl. Bartlett, 2014).

Als erfolgreiches Beispiel für die Vermarktung von Datenbanken in Nischenmärkten kann

beck-online gezählt werden. Die Plattform bietet Gesetzestexte auf Abfrage für JuristIn-

nen an. Das Produkt war zuvor nur im Printbereich vertreten und hat die Nische als Markt-

führer besetzt. Das Preismodell wurde in fünf Säulen geteilt: Monatspreise, 6-Monats-

Abo, Vorzugspreise für PrintbezieherInnen, 4-Wochen-Test und Campuslizenzen (vgl.

Mosch, 2005, S. 172-186).

3.4 Das Markstruktur-Marktverhalten-Marktergebnis-Paradigma

Das Marktstruktur-Marktverhalten-Marktergebnis-Paradigma ist eine wesentliche Säule

dieser Arbeit. Es begründet die grundlegende Annahme, dass datenjournalistische Inhalte

Auswirkungen auf das Marktergebnis und das Marktverhalten haben können. Die nach-

folgende Grafik zeigt diese Wechselwirkung zwischen den Segmenten auf:


17

Abb. 2: Marktstruktur-Marktverhalten-Marktergebnis-Paradigma (aus: Just & Latzer, 2010, S.

89)

Um Datenjournalismus und dessen Refinanzierung im Marktstruktur-Marktverhalten-

Marktergebnis-Paradigma einordnen zu können, werden im Folgenden Strategien inner-

halb der digitalen Ökonomie erläutert. Schmitz & Latzer (2002, S. 87-92) fassen dafür fünf

Möglichkeiten zusammen: Follow-the-free-Strategie, Lock-in-Strategie, verstärkte Markt-

segmentierung, Multi-Channel-Strategie und verstärkte Unternehmenskooperationen. Bei

der Follow-the-Free-Strategie hoffen Unternehmen, einen möglichst großen Marktanteil zu

erreichen. Durch diese Strategie sollen zu Beginn des Markteintrittes kleinere Marktteil-

nehmer verdrängt werden. Das passiert mit dem Hintergedanken, dass der Sieger im

Preiskampf den Markt für sich gewinnt. So steigen die Werbeeinnahmen und zusätzliche

Investitionen in Produktverbesserungen sind möglich (vgl. Latzer & Schmitz, 2002, S. 87-

88).

Die Lock-in-Strategie versucht UserInnen in einem System zu halten, indem die Wechsel-

kosten auf andere Systeme höher sind als ihr Nutzen. Das Potential des zukünftigen

Marktanteils hängt damit direkt vom aktuellen Marktanteil ab. Außerdem kostet es Re-

zipentInnen mentalen Aufwand, ein neues Produkt zu adaptieren, wenn sie sich an ein

System gewohnt haben. Das begünstigt Lock-in-Effekte (vgl. Klemperer, 1995, S. 515-

518).


18

Stärkere Marktsegmentierung kann auf verschiedenen Ebenen erfolgen: Zeit, Sicherheit,

Qualität, Personalisierung, Bequemlichkeit, Weiterverwendbarkeit und Hilfestellung. Die

einzelnen Segmente können sich in der Preisgestaltung unterscheiden. Es ist davon aus-

zugehen, dass diese Versionierung bei vielen journalistischen Angeboten eingesetzt wer-

den könnte. Beispielsweise erscheinen Magazin-Artikel erst eine Woche nach der Veröf-

fentlichung in Print oder Inhalte werden für nicht-zahlende LeserInnen nur teilweise ange-

zeigt. Diese Segmentierung führt zu einem heterogeneren Markt und macht Angebote

insgesamt für KundInnen schwerer vergleichbar. Durch die Zunahme an Angeboten gibt

es tendenziell weniger Konkurrenz in einem Gebiet (vgl. Shapiro & Varian, 1999).

Die Multi-Channel-Strategie ist vor allem für eCommerce-Anbieter relevant. Damit ist der

Vertrieb von Produkten über mehrere Plattformen – Niederlassungen, Online-

Versandhandel – gemeint (vgl. Latzer & Schmitz, 2002, S. 91). Es ließe sich argumentie-

ren, dass diese Strategie bei Medienhäusern in Form des Vertriebs von Information rele-

vant ist. Es ist anzunehmen, dass es wie im traditionellen Handeln zu einem Imagetrans-

fer kommt. Medienhäuser, die im Print-, TV- und Radio-Segment reüssiert haben, könnten

demnach im Vergleich zu reinen Online-Angeboten Wettbewerbsvorteile haben.

Die fünfte und letzte Marktstrategie befasst sich mit der Risikoteilung in der digitalen Öko-

nomie. Kontrahenten arbeiten hier bei Forschung- und Entwicklung zusammen. So kön-

nen gemeinsame Standards geschaffen und Interoperabilität gewährleistet werden (vgl.

Latzer & Schmitz, 2002, S. 91-92).

Innerhalb des Marktstruktur-Marktverhalten-Marktergebnis-Paradigmas ist Datenjourna-

lismus der Produktstrategie zuzuordnen. Es beschreibt einen Überbegriff, um Geschich-

ten in einer neuen Art zu erzählen. Datenjournalismus trifft in Form von normalen Artikeln,

Visualisierungen oder Anwendungen auf die UserInnen (vgl. Pilhofer, 2012, S. 6). Es ist

davon auszugehen, dass datenjournalistische Inhalte durch ihre Unterschiede und Be-

sonderheiten Auswirkungen auf das Marktergebnis und die Marktstruktur haben können.

Deshalb werden die Spezifika im nächsten Kapitel näher erläutert.


19

4 Datenjournalismus Dieses Kapitel widmet sich der genaueren Erläuterung des Begriffs Datenjournalismus,

der jüngeren Entwicklungsgeschichte, seiner Merkmale und einer Einordnung des Daten-

journalismus in das Web 2.0. Zudem wird in die Ressourcen-Problematik bei Datenjourna-

lismus eingeführt.

4.1 Definition

Datenjournalismus verbindet das traditionelle Gespür für Geschichten mit neuen Möglich-

keiten in einer digitalisierten Gesellschaft. Nahezu alle Bereiche des Lebens können in

Zahlen beschrieben werden. Um diese Geschichten zu erzählen werden Programmier-

sprachen eingesetzt, um Informationen gezielt zu gewinnen, oder Software genutzt, um

Verbindungen in Netzwerken zu zeigen. Datenjournalistische Inhalte können ebenso mit

Visualisierungen erzählt werden oder mittels interaktiver Anwendungen direkt auf Leser-

Innen personalisiert angepasst werden. Datenjournalismus zeichnet sich ebenso durch

seine Transparenz aus, die den journalistischen Prozess für LeserInnen nachvollziehbar

macht (vgl. Bradshaw, 2012, S. 2-3). Das neue Genre nimmt Anleihen bei nicht-linearem

Storytelling. UserInnen sind dazu aufgerufen, die Daten innerhalb von Visualisierungen

oder den Datensätzen dahinter selbst zu erkunden. Das ermöglicht den NutzerInnen das

Finden jener Aspekte, die für ihr persönliches Umfeld am relevantesten sind. Das Heraus-

filtern einiger weniger Fakten durch JournalistInnen wird so durch einen explorativen Zu-

gang für LeserInnen ersetzt. Das Personalisieren von Nachrichten nutzt die Möglichkeiten

des Webs maximal aus (vgl. Minkoff, 2010). Durch die Digitalisierung ergeben sich neue

Möglichkeiten für die Personalisierung von Diensten. Dadurch wird der Nutzen für die

UserInnen größer, weil es den Bedürfnissen besser angepasst ist. Abhängig von den ver-

fügbaren Daten können unterschiedliche Informationen bereitgestellt werden. Diese

Dienste können durch die UserInnen je nach Bedürfnis angepasst werden. Das Informati-

onsangebot ist also dynamisch. In der Wertschöpfungsstruktur müssen für diese Dienste

Datenbanken aufgebaut werden, damit eine Abfrage möglichst effizient verlaufen kann

(Hass, 2004, S. 40).

Im deutschsprachigen Raum ist die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit dem Be-

griff Datenjournalismus weniger weit vorangeschritten. Langer und Matzat (vgl. 2011, S.

335) sprechen von vier Merkmalen. Es müssen nicht alle Kennzeichen gegeben sein, um

von Datenjournalismus sprechen zu können:


20

! Die Daten sind strukturiert aufbereitet und für eine Weiterverarbeitung zugänglich

! Der Informationsgehalt der Daten ist in Kombination mit den Rohdaten der Mittel-

punkt der Berichterstattung

! Daten sind im Mittelpunkt der investigativen Recherche

! Es geht um die Analyse von öffentlichen Daten, nicht um private

Für Matzat (2010) sind zwei weitere Faktoren wesentlich: Recherche-Ansatz und Art der

Veröffentlichung. Datensätze sollen per Software miteinander verschränkt werden und so

neue Einblicke gewonnen werden. Die Daten werden in interaktiven Grafiken und

Mashup-Karten visualisiert und mit Kommentaren zur Quelle versehen. Datenjournalis-

mus definiere sich mehr über die Recherche als über die Visualisierungsform. Kollaborati-

ves Aufarbeiten von Informationen, Teilen von Rohdaten, Data-Mining und das „Scrapen“

von Websiten, dem computergestützten Auslesen von digitalen Informationen, die nicht

maschinenlesbar vorliegen, seien zentral in diesem Prozess.

Das Arbeiten mit Rohdaten hat im Journalismus grundsätzlich eine lange Geschichte. Das

Sammeln, Analysieren und Aufbereiten von Daten wurde dem Genre computer-assisted

reporting (CAR) zugeordnet. Schon 1952 hat ein JournalistInnen-Kollektiv versucht, das

Ergebnis der Präsidentenwahl mithilfe von wissenschaftlichen Methoden vorauszusagen.

Die Unterschiede zu Datenjournalismus liegen in der Bedeutung von Daten in der Re-

cherche und der Menge an verfügbaren Informationen. Datenjournalismus stellt die Daten

in den Mittelpunkt, während sie bei CAR als Mittel dienen, um einen Artikel zu verbessern.

DatenjournalistInnen stellen zudem die Rohdaten zur Verfügung. Der zweite Punkt be-

schreibt den Umgang mit einer überbordenden Menge an Daten und Informationen. Da-

tenjournalistInnen filtern wertvolle Informationen aus großen Datenmengen (vgl. Boune-

gru, 2012, S. 18-21).

4.2 Entwicklungsgeschichte

Ein bedeutender Text für den Beginn datenjournalistischer Herangehensweise war „A

fundamental way newspaper sites need to change“ von Holovaty (2006). Darin fordert er

zur Strukturierung von Information auf. Die Rohdaten sollen für LeserInnen transparent

sein und im Mittelpunkt der Geschichte stehen. Der Fokus der Geschichte soll auch auf

den Daten dahinter liegen. Diese Informationen sollen in eine Datenbank eingepflegt wer-

den, sodass sie nachhaltig genutzt werden könnten.


21

Das britische Medium „The Guardian“ gilt als Vorreiter des datengetriebenen Journalis-

mus. Mit zwei Projekten gewann der „Datablog“, der im März 2009 gegründet wurde, an

Beachtung. Einerseits enthüllte es Wikileaks-Dokumente zum Afghanistan-Krieg, ande-

rerseits wurden tausende Spesenrechnungen von britischen Abgeordneten mithilfe von

UserInnen auf Unstimmigkeiten untersucht (vgl. Rogers, 2011). Mittlerweile ist dieses

Ressort eines der erfolgreichsten der gesamten Website, obwohl der Launch innerhalb

der Redaktion von kritischen Stimmen begleitet war. Während UserInnen durchschnittlich

eine Minute auf der Website des Guardian verbringen, verbleibten sie durchschnittlich

sechs Minuten auf einem Artikel im „Datablog.“ Die Hälfte des Traffics kommt von sozia-

len Medien auf den „Datablog.“ Das Ressort hilft dem britischen Medium sich als verläss-

liche Informationsquelle zu positionieren. So sollen aus zufälligen Website-Besuchern

regelmäßig wiederkehrende UserInnen werden (vgl. Rogers, 2012, S. 178-179).

Datenjournalismus gewinnt außerdem an Bedeutung, weil UserInnen höhere Erwartungen

puncto Multimedialität an Medienhäuser haben. Dieses Bedürfnis steigt mit der Intensität

der Nutzung (vgl. Beyer & Carl, 2012, S. 109). Außerdem gewinnen Medienhäuser durch

innovatives Auftreten an Bekanntheit und ein positives Image. Diese zwei Werte sind für

dauerhaften Erfolg im Internet wesentlich (vgl. Beyer & Carl, 2012, S. 144-145).

Mittlerweile ist das Thema Datenjournalismus kein Fremdwort mehr in Redaktionen. Das

Analysieren von Datensätzen mit Software und anschließendes Veröffentlichen von Vi-

sualisierungen ist in vielen Redaktionen Alltag. DatenjournalistInnen versuchen Klarheit in

eine von Algorithmen geprägte Gesellschaft zu bringen (vgl. Matzat, 2014).

Die Gründung von Datenjournalismus-Start-ups in den USA lässt ebenfalls darauf schlie-

ßen, dass das Thema in der Gesellschaft angekommen ist. Nate Silver, Ex-Statistiker der

New York Times, startete unter der Schirmherrschaft von ESPN FiveThirtyEight für daten-

journalistische Inhalte. Die Website vox.com um den ehemaligen Washington-Post-

Kolumnisten Ezra Klein verschreibt sich ebenfalls einem datenorientierten Zugang bei

seinem Angeboten. Die Investition in dieses Start-up tätigte das Medienhaus Vox Media.

Die Hoffnung dieser Angebote ist, dass sie auf eine breite Masse abzielen (vgl. Doctor,

2014). Vor diesem Hintergrund hat auch die New York Times angekündigt, den Blog von

Nate Silver mit The Upshot zu ersetzen (vgl. Yu, 2014).


22

4.3 Web 2.0 – Der Wegbereiter für partizipativen Journalismus

Das Web 2.0 begünstigt die Dezentralisierung von Information und Fähigkeiten. UserIn-

nen haben eine aktive Rolle bei der Mitgestaltung von Inhalten. Sie konsumieren und pro-

duzieren. Um aus den neuen technologischen Möglichkeiten im Web 2.0 Kapital zu

schlagen, muss ein Mehrwert für die UserInnen geschaffen werden. Im Kontext von Ge-

schäftsmodellen bedeutet dieser Mehrwert das Erzeugen von Wert, Nutzen oder Wichtig-

keit für ein Produkt oder eine Dienstleistung, die am Markt für eine Art Gewinn oder Erfolg

getauscht werden kann (vgl. Briggs, 2009, S. 38).

Die Entwicklung des Web 2.0 birgt Potenziale für das Content-Geschäftsmodell. Es wird

zwischen vier Säulen unterschieden: Interaction Orientation, User-Added Value,

Customization/Personalization und Social Networking (vgl. Wirtz et al., 2010, S. 279).

Letzteres kann die Inhalte der Medienhäuser ergänzen und als zusätzlicher Distributions-

kanal dienen. Neben einer Reichweitensteigerung ist ebenfalls ein verbessertes Kunden-

beziehungsmanagement möglich. Bei Interaction Orientation sind für Content-Anbieter der

direkte Kundenkontakt über Kommentare und Bewertungen relevant. Für Datenjournalis-

mus ist vor allem die dritte Säule – Customization/Personalization – wesentlich, weil durch

das Arbeiten mit Datenbanken die Möglichkeit zur Personalisierung besteht. Das verbes-

sert den Wert des Inhalts in der Wahrnehmung der Lesenden. User-Added Value als vier-

ter Faktor wirkt sich besonders auf den Journalismus aus. Communities können eigene

Inhalte erstellen und so Leistungsangebot, Kreativität des Unternehmens und Innovatio-

nen verbessern. Medienhäuser sind dazu aufgefordert, Trends technologischer Weiter-

entwicklung und im Nutzerverhalten in ihr Geschäft aktiv miteinzubeziehen. Um neuen

Kundennutzen zu stiften, kann beispielsweise das Verknüpfen bestehender Informationen

mit neuen Technologien gefördert werden. Unter dem Begriff Mash-Ups sind jene interak-

tiven Anwendungen zusammengefasst, die vielen datenjournalistischen Angeboten nahe

kommen. Hierbei werden nutzerspezifische Daten als neues Angebot aufbereitet (Wirtz et

al., 2012, S. 73-76).

Die Charakteristika des Web 2.0 sind eng mit den Kennzeichen von Datenjournalismus

verbunden. Aus den acht Eigenschaften des Web 2.0 nach Musser (2007, S. 12-14) sind

fünf ob ihrer Nähe zu datenorientierten Services und Dienstleistungen wesentlich:

1. Daten im Fokus: viele Datenquellen werden so vernetzt, dass sie maximalen Nut-

zen generieren

2. Innovation als Gemeinschaft: Mittels offener Schnittstellen können Daten ausgele-

sen werden, auf Basis derer neue Applikationen entwickelt werden können


23

3. Bessere User Experience

4. Geräteübergreifende Softwarelösungen, die je nach Endgeräte neue Nutzererleb-

nisse bieten

5. Entwickeln im Beta-Modus: Software wird permanent aktualisiert statt einmaligem

Release

Die oben erwähnten Charakteristika des Web 2.0 erfordern neue Fähigkeiten und damit

Ressourcen in Medienhäusern. Diese Besonderheiten werden im nächsten Kapitel kurz

erläutert.

4.4 Die Ressourcenfrage – Zwischen Investition und Alltagsarbeit

Das Analysieren und Verstehen von Daten kostet viel Zeit. Das trifft auch zu, wenn die

Fähigkeiten dafür schon gut ausgeprägt sind. Datenjournalismus im Alltag von Echtzeit-

Medien ist also eine Gratwanderung. Deshalb sind datenjournalistische Projekte oft als

langfristige, investigative Recherchen angelegt. Ein Weg Ressourcen zu sparen sind

Partnerschaften mit NGOs, WissenschafterInnen und StudentInnen. Datenintensive Re-

cherchen können so in kleinere Arbeitsschritte geteilt werden (vgl. Chambers & Stray,

2012, S. 75).

Diese Partnerschaften sind also eine Möglichkeit, um Kosten zu teilen und so beiderseits

an der Vereinbarung zu gewinnen. Ein erfolgreiches Beispiel dafür ist die Partnerschaft

zwischen der Universität Berkeley und der PBS-Dokumentationsserie „Frontline.“ Mehrere

Auszeichnungen untermauern den Anspruch auf Qualitätsjournalismus. Die Universität

profitiert in Form zusätzlicher Praxiserfahrung der Studenten, PBS spart durch deren Ein-

satz Ressourcen (Kaye & Quinn, 2010, S. 115-118). Partnerschaften von Medienhäusern

gibt es beispielsweise bei Auslandskorrespondenten. Die „Los Angeles Times“ und „Chi-

cago Tribune“ teilen sich seit Anfang 2009 ihre Redakteure. Die Artikel erscheinen in bei-

den Tageszeitungen (vgl. Stanton & Wallace, 2009).

Im Allgemeinen sind zwei verschiedene Herangehensweisen zu unterscheiden: das Auf-

arbeiten von datengetriebenen Artikeln im Tagesgeschäft und das Umsetzen von langfris-

tigen Leuchtturmprojekten (vgl. Bartlett, 2013). Medienhäuser wie die New York Times, in

deren Interactive-News-Team 18 Personen beschäftigt sind, prägen das Image, dass Da-

tenjournalismus kostspielig ist (vgl. Byrne, 2013). Wesentlicher Kostenträger ist die Wie-

derverwendbarkeit von implementierten Technologien und Code. Es ist essentiell, dass


24

bei datenjournalistischen Projekten auf ein erarbeitetes Datenmodell zurückgegriffen wer-

den kann, um darauf aufzubauen. Das eignet sich besonders für wiederkehrende Ereig-

nisse wie Wahlen, Weltmeisterschaften, Kriminalitätsstatistiken oder Umweltkatastrophen.

Kostenfreie, öffentlich verfügbare Bibliotheken können die Kosten im Software-Bereich

senken. Der Zeitaufwand für Recherchen kann ebenfalls gesenkt werden, wenn Rohdaten

der Redaktion zentral und strukturiert abgelegt werden. Als Medienhaus sind zudem Tref-

fen von StatistikerInnen, DesignerInnen und JournalistInnen potenzielle Möglichkeiten,

um Projekte vorzustellen und eine gemeinschaftliche Aufbereitung anzuregen (vgl. Kay-

ser-Bril, 2013a).

Die Fähigkeiten von DatenjournalistInnen und ProgrammiererInnen können im Vergleich

zu traditionellen Methoden Zeit sparen. Spezielle Software kann beispielsweise das Ext-

rahieren von Daten aus nicht-maschinenlesbaren Dokumenten erleichtern. In manchen

Fällen kann das mehrere Wochen Arbeitsaufwand einsparen (vgl. Markun, 2012, S. 9).


25

5 Empirischer Teil Nach dem Erläutern der Erlösmodelle und einer Einführung in Datenjournalismus ist das

theoretische Fundament für diese Arbeit gebaut. An dieser Stelle startet die empirische

Forschung. Darunter sind Untersuchungen zu verstehen, die „einen bestimmten Aus-

schnitt der sozialen Welt beobachten, um mit diesen Beobachtungen zur Weiterentwick-

lung von Theorien beizutragen“ (Gläser & Laudel, 2009, S. 24). Es ist zwischen zwei fun-

damental unterschiedlichen Arten der Sozialforschung zu unterscheiden: quantitativer und

qualitativer. Bei einer quantitativen Vorgehensweise werden primär Theorien geprüft,

während bei qualitativer Methodik das Generieren von Thesen im Vordergrund steht. Die

quantitative Strategie sucht mit standardisierter Erhebung von Daten und statistischen

Tests nach Kausalzusammenhängen. Darunter ist die Gegenüberstellung von Faktoren

oder Ursachen, die bestimmte Effekte produzieren, zu verstehen. Bei der qualitativen For-

schung hingegen sollen die Kausalmechanismen ergründet werden. Dafür werden wenige

Fälle detailliert analysiert. Ursache und Wirkung werden identifiziert und die Suche nach

Mechanismen, die unter bestimmten Bedingungen bestimmte Effekte haben, ist im Fokus

(vgl. Gläser & Laudel, 2009, S. 24-26). Die Befragung als Erhebungsmethode kann in

telefonische, mündliche, Face-to-Face oder schriftliche Befragung geteilt werden (vgl.

Diekmann, 2000, S. 373). Diese Arbeit setzt auf eine qualitative Methode: das problem-

zentrierte Leitfadeninterview mit Experten. Im nächsten Kapitel wird näher erläutert warum

diese Herangehensweise gewählt wurde.

5.1 Methodik der Erhebung

Diese Arbeit setzt auf die Vorteile des leitfadengestützten Interviews. Diese Form ist als

Mittelweg zwischen standardisiertem und nichtstandardisiertem Interview zu charakterisie-

ren. Bei letzterem erfolgt das Gespräch ohne vorhergesehenen Ablauf. Standardisierte

Interviews sind hingegen von einem starr abgegrenzten, vorher festgelegten Fragenkata-

log geprägt (vgl. Gläser & Laudel, 2009, S. 340). Die Vorteile des halbstandardisierten

Interviews liegen einerseits darin, dass es Interviewergebnisse zwischen den Befragten

teilweise vergleichbar macht. Andererseits kann auf die Antworten des Interviewten offen

und flexibel reagiert werden. Das ermöglicht ebenso einen Einblick in die Hintergründe

der Erfahrungen der Befragten bzw. Einblicke in deren Gewichtung der Thematik (vgl.

Schnell et al., 1999, S. 355). Nach Witzel (1982, S. 72) sind drei Prinzipien für diese Me-

thode wesentlich: Problemzentrierung, Gegenstandsorientierung und Prozessorientierung.

Die Forschungsrelevanz, die im Problemzusammenhang (siehe 1.1) dargelegt wurde und

mit den Interviews ergründet werden soll, erfüllt den ersten Aspekt. Gegenstandsorientie-


26

rung wird mit dem Aufsetzen des Leitfadens (siehe 5.3) erreicht. Der Kodierleitfaden (sie-

he 5.4) und die kodierten Experteninterviews zeigen die Prozessorientierung der Arbeit.

Zudem hat der Leitfaden eine Schutzfunktion für den Interviewenden. Bei Verunsicherung

oder Spannungen im Gespräch kann er dabei helfen in ein angenehmes Gesprächsklima

zurückzufinden. Zudem wird das Risiko minimiert, in der Erhebung zu weit vom For-

schungsinteresse abzuweichen und einzelne Punkte zu vergessen. Der Leitfaden bietet

Orientierung, um die beschränkte Zeit der Befragten und dem Forschungsinteresse in

Einklang zu bringen. Das verhindert mitunter ein zu schnelles Abhaken von relevanten

Forschungspunkten, weil sich der Interviewende indirekt unter Druck gesetzt fühlen könn-

te (vgl. Hopf, 1978. S. 101-102).

Problematisch bei der Befragung als Form der qualitativen Sozialforschung ist, dass die

Befragten den Inhalt der Frage verstehen müssen und dass der Interviewende die Ant-

wort ebenso richtig verstehen muss (vgl. Gläser & Laudel, 2009, S. 39). Aus diesem An-

lass wird mit den Experten zuerst geklärt, was das Forschungsziel ist und wie sie Daten-

journalismus beschreiben. Zudem können die Gesprächspartner Rückfragen stellen bzw.

der Interviewende darauf reagieren, wenn sich die Antwort zu sehr vom Forschungsbe-

reich weg bewegt.

Dem Interviewenden wird im Rahmen des Interviews Freiheit und Flexibilität eingeräumt.

Das ist wichtig, wenn Rückfragen zu stellen sind oder durch den Gesprächsverlauf neue

forschungsrelevante Aspekte auftauchen. Es ist nicht vorgesehen, dass das Interview

standardisiert mit einem starren Fragenkatalog durchgeführt wird. So ist gewährleistet,

dass der Interviewende offen auf nicht planbare Umstände reagieren kann (vgl. Spöhring,

1989, S. 34). Die Situation des Interviews soll dem eines natürlichen Gesprächs möglichst

nahekommen. Die Experten sollen spontane Antworten geben, die von den Fragen des

Interviewers nicht zu sehr eingegrenzt werden (vgl. Hopf, 1978, S. 107). Die Gespräche

werden sofern es um potenzielle Refinanzierungsquellen in der Zukunft geht nach dem

Prinzip der Offenheit geführt. Demnach sollen explorativ Hypothesen für einen wenig er-

forschten Bereich generiert werden. Bei der Beschreibung existierender Erlösquellen wird

versucht bestehendes Wissen zu verallgemeinern (vgl. Kleemann et al., 2009, S. 22).

Zugleich wird Wert darauf gelegt, dass die befragte Person an Fakten orientierte Antwor-

ten gibt. Interpretationen können gegebenenfalls dann vorkommen, wenn es um künftige

Potenziale von Erlösquellen für Datenjournalismus geht. Das ist an dieser Stelle notwen-


27

dig, weil eine fundierte Analyse aufgrund fehlender Erfahrung nicht möglich ist (vgl. Gläser

& Laudel, 2009, S. 113).

Als Experten werden in dieser Arbeit Personen zusammengefasst, die über besonderes

Wissen verfügen. Sie haben diese Informationen, weil sie durch ihre Positionen oder ihre

Beobachtungen unmittelbar beteiligt sind und einen eigenen Blickwinkel für den Sachver-

halt haben (vgl. Gläser & Laudel, 2009, S. 11).

Die Experten für die Untersuchung werden im nächsten Kapitel in einer Kurzbiografie vor-

gestellt und es wird erklärt, welche Kriterien für die Auswahl entscheidend waren.

5.2 Gesprächspartner

Bei der Auswahl der Gesprächspartner wurde Wert auf die Erfahrung der Experten und

deren Berufsumfeld gelegt. Das Sampling ist bei qualitativen Untersuchungen ein ent-

scheidender Faktor für deren Verallgemeinbarkeit. Die interviewten Personen repräsentie-

ren jeweils verschiedene Sparten: kulturelle Strömung im Datenjournalismus, Geschäfts-

modell des Medienunternehmens, Geschäftsform der Organisation und inhaltliche Spezia-

lisierung. Die Experten bilden eine Mischung aus Datenjournalisten und Führungsperso-

nal für die digitale Weiterentwicklung der jeweiligen Häuser ab. So ist gewährleistet, dass

die verschiedenen Zugänge zu Datenjournalismus abgebildet sind. Das Sample ist also

groß genug, um Kontraste zu finden und diese zu erläutern. Ein gewisser Grad an theore-

tischer Sättigung ist damit bei dieser qualitativen Erhebung gegeben (vgl. Przyborski &

Wohlrab-Sahr, 2009, S. 182). Es gibt ein ausgeglichenes Verhältnis zwischen Personen,

die in Medienhäusern selbst arbeiten und Agenturen, die für Datenjournalismus-Projekte

herangezogen werden. Diese sind in diese Erhebung miteinzubeziehen, weil viele der

Projekte in Europa mit Agenturen umgesetzt werden (vgl. Kayser-Bril, 2013a). Der Erst-

kontakt mit den Gesprächspartnern wurde per Kurznachrichtendienst Twitter hergestellt.

Die Interviews fanden persönlich statt oder per Videotelefonie mit dem Dienst Skype. In

beiden Fällen wurden die Gespräche aufgezeichnet, um eine detaillierte Transkription zu

gewährleisten. Diese sind im Anhang (siehe 9.4) nachzulesen. Die Gespräche fanden im

Zeitraum zwischen 7. April und 16. April 2014 statt. Nachfolgend werden kurz die Tätig-

keitsbereiche der Experten geschildert, um deren Kompetenz zu untermauern.

Marco Maas ist Datenjournalist und Geschäftsführer der Hamburger Agentur OpenData-

City. Er leitet ein Team von Programmierern, Journalisten und Grafikern. Gemeinsam


28

erstellt das Unternehmen interaktive Datenvisualisierungen und bietet Datenanalysen an

(vgl. Maas, 2014, Z. 2-5). Die Agentur nimmt ebenso Aufträge aus der PR-Branche ent-

gegen. Diese Projekte werden von der Marke OpenDataCity getrennt und unter dem La-

bel Datenfreunde veröffentlicht (vgl. Maas, 2014, Z. 280-283).

Nicolas Kayser-Bril ist Datenjournalist sowie Gründer und CEO der Agentur Journa-

lism++, die Niederlassungen in Berlin, Köln, Paris, Porto, Amsterdam und Stockholm un-

terhält. Das Kundenportfolio der Agentur reicht von Medien über Non-Profit-

Organisationen bis Business-Kunden (vgl. Kayser-Bril, 2014, Z. 2-4). Er gilt als einer der

Pioniere für Datenjournalismus in Europa.

Martin Stabe ist Leiter des Interactive News Teams bei der Financial Times in London. In

dieser Position dirigiert er ReporterInnen, ProgrammiererInnen und DesignerInnen. Er

weist den einzelnen Arbeitsgruppen Projekte zu und arbeitet selbst als Datenjournalist

(vgl. Stabe, 2014, Z. 2-11).

George Arnett ist Datenjournalist beim britischen Medium The Guardian. Er ist dort für

den Datablog und den Datastore mitverantwortlich. Arnett arbeitet an der Schnittstelle

zum Newsdesk des Guardian. Er betreut in dieser Funktion sowohl lang- als auch kurzfris-

tige Projekte. Sein Schwerpunkt liegt auf tagesaktuellem Datenjournalismus, der das

Nachrichtengeschehen mithilfe von Daten einordnen soll (vgl. Arnett, 2014, Z. 2-11).

Ben Welsh ist Datenjournalist und Programmierer am Datadesk der Los Angeles Times.

Gemeinsam mit einem Team, das für Projekte aus mehreren Abteilungen zusammenge-

zogen wird, produziert er Geschichten für den Internet-Auftritt und die Tageszeitung des

Mediums. Sein Arbeitsspektrum reicht daher von datenbasierten Print-Titelgeschichten bis

interaktiven, komplexen News-Apps (vgl. Welsh, 2014, Z. 2-23).

Im nächsten Unterkapitel wird der Leitfaden erläutert mit dem die Experten befragt wur-

den.

5.3 Leitfaden

Der Leitfaden bildet das Forschungsinteresse für folgende vier Kategorien ab:


29

• Datenjournalismus und Ressourcenintensität

• Refinanzierungsmöglichkeiten für Datenjournalismus durch NutzerInnen

• Refinanzierung von Datenjournalismus über die Werbewirtschaft

• Sonstige Erlösquellen für Datenjournalismus

Jede dieser Kategorien beinhaltet Subfragen, die auf das Abfragen des Expertenwis-

sens abzielen. Zuerst wird den Experten Gelegenheit gegeben, selbst ausführlich auf

die Leitfrage zu antworten. Der Interviewende hakt nach, wenn eine oder mehrere As-

pekte der Subfragen nicht oder nicht genügend in der Antwort der Experten vorkom-

men. Bei der Erstellung des Leitfadens wurde darauf geachtet, dass eine ausgewogene

Mischung aus Leitfrage und Erzählaufforderung, Abfrage inhaltlicher Aspekte und

Steuerungsfragen besteht. Die Fragen sind verständlich und offen gehalten. Alle Fra-

gen halten sich im selben Kontext auf. Sie fragen jeweils nur einen Aspekt ab. Auf Sug-

gestivfragen und wertende Fragen wird verzichtet (vgl. Hopf, 1978, S. 108).

Als Sondierungsfragen am Beginn des Interviews werden die Experten zu ihrem Beruf

und Tätigkeitsfeld befragt sowie um eine Beschreibung von Datenjournalismus gebeten.

Das ist für die spätere Auswertung wichtig, um zu verstehen, in welchem Kontext sie

selbst Datenjournalismus praktizieren und wie sie ihn definieren würden. Danach folgen

die Leitfadenfragen zu den oben genannten Kategorien. Ad-Hoc-Fragen werden sich im

Laufe des Interviews ebenso stellen (vgl. Mayring, 2002, S. 70).

Der folgende Leitfaden wird zur Orientierung während des Gesprächs herangezogen:

Datenjournalismus & Ressourcen

• Wie würden Sie Datenjournalismus beschreiben?

• Wie unterscheiden sich Datenjournalismus-Projekte in ihrem Aufwand?

• Welche Merkmale sind für Datenjournalismus prägend?

o Wie wirken sich datenjournalistische Elemente auf das User-Engagement

aus, beispielsweise auf die Verweildauer?

o Welche dieser Faktoren haben Einfluss auf den Aufwand der Datenjourna-

lismus-Projekte?

• Wie sehen Sie Partnerschaften zwischen Medienhäusern für Datenjournalismus-

Projekte?


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Refinanzierung über die NutzerInnen

• Welche Refinanzierungsmöglichkeiten für Datenjournalismus über die NutzerInnen

werden heute eingesetzt?

o Welche Medien setzen eine Paywall für datenjournalistische Inhalte ein?

o Welche Medien setzen Micropayment für datenjournalistische Inhalte ein?

• Wie schätzen Sie die Rolle von bezahlpflichtigen, datenjournalistischen Inhalten

für die Zukunft ein?

o Welche Möglichkeiten werden durch Datenjournalismus geschaffen, die

LeserInnen zum Bezahlen von Inhalten zu bewegen?

Refinanzierung über die Werbewirtschaft

• Welche Rolle spielt die Werbewirtschaft für die Refinanzierung von Datenjourna-

lismus?

• Wie hebt sich Datenjournalismus als Werbeumgebung ab?

o Welche werberelevanten Parameter heben datenjournalistische Inhalte von

traditionellen Artikeln ab?

Alternative Refinanzierungsquellen

• Welche Rolle spielen Sponsoren und Spenden für Datenjournalismus?

• Was halten Sie von Sponsoring durch Unternehmen für die Finanzierung von Da-

tenjournalismus?

• Wie schätzen Sie den Faktor ein, dass sich Medienhäuser Datenjournalismus als

imagefördernde Maßnahme leisten?

• Wie schätzen Sie Crowdfunding als potentielle Refinanzierungsquelle ein?

• Wie sehen Sie den Vertrieb von datengetriebenen News-Apps?

• Wie schätzen Sie das Potenzial für den Verkauf von aufbereiteten Daten als Er-

lösquelle ein?

• Wo sehen Sie neben den besprochenen Refinanzierungsquellen noch Potenzial?

Nach den Experteninterviews werden die aufgenommenen Gespräche transkribiert.

Danach folgt die Auswertung im Rahmen einer qualitativen Inhaltsanalyse.

5.4 Methodik der Auswertung

Die Auswertung der Gespräche erfolgt mit einer qualitativen Inhaltsanalyse. Diese ver-

sucht „Texte systematisch analysieren, indem sie das Material schrittweise theoriegeleitet


31

am Material entwickelten Kategoriensystemen bearbeitet“ (Mayring, 2002, S. 115). Diese

Methode geht auf das verbreitete Aufkommen von Massenmedien zurück, wodurch große

Mengen ähnlicher Texte erschienen sind. Aus diesen Texten werden Informationen her-

ausgefiltert und in einem anderen Format weiterverarbeitet, das eine Klassifizierung un-

terstützt. Das ist der gemeinsame Nenner aller inhaltsanalytischen Verfahren (vgl. Gläser

& Laudel, 2010, S. 197). Es ist grundsätzlich nach drei Grundformen zu unterscheiden:

Zusammenfassung, Explikation und Strukturierung. Diese Arbeit versuch

Institut für Journalismus Finanzierung von...

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