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Prompt-Tipp: Datenjournalismus mit KI: Karten

19. Oktober 2023

Daten sind oftmals nur eins: Zahlen, die in Tabellen und Dateien stehen. Richtigen Wert bekommen sie erst, wenn wir sie auswerten. Dann helfen sie uns auch dabei, Zusammenhänge besser zu verstehen: demographische, politische, gesellschaftliche, unternehmerische.


Und Daten machen für unsere Zielgruppen erst dann Sinn, wenn wir sie in einer ansprechenden und verständlichen Form darstellen. Eine dieser oft gewählten Formen ist die Karte - der Fokus unserer heutigen Prompt Tipps.


Vorab: Ich nutze für diesen Tipp die Pro-Version von ChatGPT für rund 20 Euro im Monat. Für diese Art der Auswertung lohnt sich das Geld aber allemal. Denn sie macht aus normalen Journalist:innen Datenjournalist:innen.


Seit einigen Wochen hat ChatGPT dafür ein eigenes Feature in seiner GPT-4-Version: “Advanced Data Analysis”.

Dieses Feature ist genau dafür da, um Daten zu analysieren und auszuwerten. Wenn wir die Funktion auswählen, können wir mit dem Plus neben der Eingabeleiste unten sogar Dateien hochladen, die wir analysieren möchten.

Und zum Glück gibt es mittlerweile viele Daten, die uns Open Source zur Verfügung stehen. Starten wir mit einem kleinen einfachen Beispiel.


Beispiel 1: Öffentliche Toiletten in München

Die Stadt München hat eine spezielle Webseite für ihre Open Source-Daten. Dort habe ich eine Übersicht der öffentlichen Toiletten der Stadt entdeckt. Diese Übersicht lade ich mir nun von der Seite herunter.


ChatGPTs Analysetool kann zahlreiche Dateiformate analysieren. Am zuverlässigsten sind aber das CSV-Format und das TXT-Format. CSV sind oft tabellarische Daten, die von den meisten Datenmanipulationstools wie Excel leicht zu lesen und zu schreiben sind. TXT-Dateien sind reine Textdateien. ChatGPT kann auch PDFs lesen, aus meiner Erfahrung aber nicht immer zuverlässig.


Ich lade die Toilettendaten also im CSV-Format hoch mit dem Ziel, diese anschaulich auf einer Karte angezeigt zu bekommen. Wie ich sehe enthält die CSV-Datei die Koordinaten der Toiletten. Das sollte für die KI also kein Problem sein. Ich formuliere folgenden Prompt:


“Bitte nutze die angehängte Datei, um eine Karte mit den Standorten der öffentlichen Toiletten in München zu erstellen.”


Die KI beginnt mit dem Analyseprozess. Und jetzt können wir der KI bei der Arbeit zusehen, denn das Tolle ist: ganz eigenständig bereinigt das Tool die bereitgestellten Daten, sodass sie für uns nutzbar sind.


Immer wieder meldet ChatGPT Probleme:


“ Versuch, die CSV-Datei zu lesen, ist ein Fehler aufgetreten. Dies könnte auf ein Problem mit dem Format der Datei hinweisen, möglicherweise aufgrund unerwarteter Trennzeichen…”


“Die Datei wurde erfolgreich geladen, aber es scheint, dass die erste Zeile die Spaltenüberschriften enthält…”


Gleichzeitig findet das Tool aber immer wieder von selbst heraus, was das Problem ist und wie es gelöst werden kann. Zum Schluss hat das Tool die Daten Schritt für Schritt so sehr bereinigt, dass eine Karte mit den Standorten erstellt werden kann. Ein Klick auf die Standorte gibt uns sogar die Namen der Toiletten bzw. deren Standort.

Chatverlauf nachlesen

Beispiel 2: Anteil von Ausländer:innen in den Wahlkreisen

Das zweite Beispiel ist schon etwas anspruchsvoller. Ich möchte gerne eine Karte erstellen, in denen die 299 Wahlkreise der Bundestagswahl 2021 abgebildet sind. Danach möchte ich diese einfärben entsprechend ihres Anteils an Ausländer:innen in der Bevölkerung. Diese Auswertung möchte ich dann für meine Berichterstattung nutzen.


Im ersten Schritt muss ich also eine Karte erstellen, die alle Bundestagswahlkreise enthält. Auf der Seite des Bundeswahlleiters werde ich fündig und finde Open Source-Daten mit dem Titel “Karte der Wahlkreise zum Download”.


Dort finde ich unzählige verschiedene Dateiformate. Als Laie kann ich nicht einschätzen, welche ich davon benötige, also frage ich einfach die KI:


“Ich möchte eine Karte Deutschlands mit den 299 Wahlkreisen zur Bundestagswahl 2021 erstellen. Ich habe Open Source-Daten gefunden. Welche Dateien in welchen Formaten benötigst du, um die Karte zu erstellen?”


Als erstes schlägt mir das Tool “Shapefile (SHP)” vor, was ich auch auf der Seite des Bundeswahlleiters finde. Ich lade es also herunter unter erhalte einen Ordner mit vielen verschiedenen Dateien. Zunächst lade ich die Datei im SHP-Format hoch.


Ich erhalte folgende Antwort:


 “Wie ich bereits erwähnte, ist ein Shapefile tatsächlich ein Set von Dateien, die zusammenarbeiten. Normalerweise gibt es mindestens drei Begleitdateien mit den Erweiterungen .shx, .dbf und .prj. Diese Dateien sind notwendig, um die geometrischen Daten korrekt zu interpretieren und darzustellen.”


Zum Glück befinden sich auch diese Dateien im Ordner. Ich lade sie also ebenfalls hoch. Nach nur wenigen Sekunden erhalte ich folgendes perfekte Bild der 299 Wahlkreise.

Nun möchte ich die Karte wie geplant einfärben - entsprechend dem Anteil der Ausländer:innen in den Wahlkreisen. Dafür brauche ich erneut Daten. Und ich werde fündig auf der Seite des Bundeswahlleiters. Ich finde nämlich eine Datei mit dem Namen “Strukturdaten der Wahlkreise”. Darin enthalten ist auch der Anteil der Ausländer:innen.


Ich lade die Datei hoch und gebe ChatGPT folgende Aufgabe:


“Bitte färbe die Wahlkreise ein entsprechend des Anteils der Ausländer in den verschiedenen Wahlkreisen. Du findest die Daten dazu in der angehängten Datei. Vergleiche die Nummern der Wahlkreise, um beide Datensätze zusammenzubringen.”


Erneut arbeitet das Tool vor sich hin, stößt auf Probleme, löst diese aber direkt von selbst. Nach etwa zwei Minuten habe ich folgendes - erneut perfektes - Ergebnis:

New Button

Ohne Programmierkenntnisse und ohne Erfahrung als Datenjournalist:in haben wir in wenigen Minuten Daten ausgewertet und dargestellt. Diese können wir nun direkt für unsere Veröffentlichungen nutzen oder für unsere weitere Arbeit.

Prompt-Tipp: Foto-Exkurs: Seed bei der Bilderstellung

von Patrick Große • 5. Juli 2024
Heute möchte ich nochmal einen Exkurs in den Bereich der Bilderstellung wagen. Ein Bereich, der natürlich mit Vorsicht zu genießen ist, vor allem im Journalismus. Die Nutzung von KI-Bildern ist irreführend und sollte nur mit entsprechendem Transparenzhinweis in Medien genutzt werden. Auf der anderen Seite steht die Diskussion, ob KI-Kunst wirklich Kunst ist. Dennoch gibt es viele, die sich zuhause privat mit der Erstellung von KI-Bildern befassen. Das ist mittlerweile mit zahlreichen Tools möglich: Midjourney, ChatGPT-Plus oder der erweiterten Version von Copilot, die viele Medienunternehmen inzwischen nutzen. Wie ein perfekter Prompt zur Bilderstellung aussieht, haben vor uns vor einiger Zeit bereits angeschaut. Doch wer mit KI-Bildern bereits experimentiert hat, wird merken, ein und derselbe Prompt produzieren über die Zeit andere Ergebnisse. Der Stil eines Bildes lässt sich über einfaches Prompten kaum halten. Hier kommt der sogenannte Seed (dt. Samen) in Spiel. Jedes von KI erstellte Bild kommt nämlich einen Seed, also eine einzigartige Nummer, mit dem das System das Bild erkennt. Durch die Nennung des Seeds können auch weitere Bilder in der Zukunft wieder im gleichen Stil erstellt werden. Mein Beispiel-Prompt: “Du bist Zeichner für Kinderbücher. Bitte erstelle ein Bild von einem Hasen, der gemeinsam mit einem Bär, einer Eule und einer Schnecke im Wald wohnt. Das Bild sollte eine ansprechende Zeichnung sein, die in einem Buch für Kinder von 2-5 Jahren erscheint.” Das Ergebnis: 

Background: Medien melden Plagiatsverdacht bei Perplexity

von Patrick Große • 5. Juli 2024
In der Welt der Künstlichen Intelligenz gibt es derzeit heiße Diskussionen über die Grenze zwischen fairer Nutzung und Plagiat. Im Mittelpunkt steht Perplexity AI, ein Startup, das eine Suchmaschine mit einem Sprachmodell kombiniert, um detaillierte Antworten zu liefern. Anders als andere KI-Modelle trainiert Perplexity keine eigenen, sondern nutzt bestehende Modelle und sammelt Informationen aus dem Internet. Vorwürfe gegen Perplexity AI Im Juni 2023 wurde Perplexity vorgeworfen, unethisch zu handeln. Das Medium Forbes beschuldigte das Startup, einen seiner Artikel plagiiert zu haben, und Wired warf Perplexity vor, seine Website und andere unerlaubt zu scrapen. Diese Vorwürfe werfen ein Schlaglicht auf die komplexen rechtlichen und ethischen Fragen, die mit der Nutzung von KI im Journalismus verbunden sind. Das Problem mit dem Web-Scraping Wired berichtete, dass Perplexity das Robots Exclusion Protocol ignorierte, das Websites davor schützen soll, von Web-Crawlern durchforstet zu werden. Eine Untersuchung ergab, dass eine mit Perplexity verbundene IP-Adresse Inhalte von Websites sammelte, die für Bots gesperrt sind. Web-Scraping bedeutet, dass automatisierte Software das Internet durchforstet, um Informationen zu sammeln. Suchmaschinen wie Google tun dies, um Webseiten in Suchergebnissen anzuzeigen. Aber viele Verlage wollen nicht, dass ihre Inhalte für den Aufbau von KI-Datensätzen genutzt werden. Plagiat oder faire Nutzung? Wired und Forbes beschuldigten Perplexity auch des Plagiats. Wired stellte fest, dass der Perplexity-Chatbot einen ihrer Artikel fast wortwörtlich zusammenfasste. Forbes berichtete Ähnliches und kritisierte, dass Perplexity Inhalte von verschiedenen Nachrichtenquellen nutzte, ohne diese ausreichend zu kennzeichnen. Perplexity vergleicht seine Zusammenfassungen mit journalistischer Praxis, bei der Fakten aus verschiedenen Quellen genutzt werden. Zukunftsaussichten und Lösungen KI-Unternehmen wie OpenAI haben Vereinbarungen mit Nachrichtenverlagen getroffen, um deren Inhalte nutzen zu dürfen. Diese Abkommen ermöglichen den Verlagen, von der KI-generierten Nutzung ihrer Inhalte zu profitieren. Perplexity plant nun ähnliche Abkommen und möchte Verlagen durch Werbeeinnahmen einen Anteil zukommen lassen. Perplexity-CEO Aravind Srinivas erklärte, dass das Unternehmen die Quellen in Zukunft prominenter zitieren werde. Allerdings gebe es technische Herausforderungen, da KI-Modelle wie ChatGPT und Perplexity manchmal fehlerhafte oder erfundene Links generieren, was die Zuverlässigkeit der Zitate beeinträchtigen kann.

Prompt-Tipp: KI am Limit: Analyse vieler Dokumente

von Patrick Große • 20. Juni 2024
Der heutige "Prompt-Tipp" ist ein Erfahrungsbericht über meine Arbeit mit Künstlicher Intelligenz, der zur Abwechslung einmal keinen spezifischen Prompt für die journalistische Arbeit bietet. In der vergangenen Woche hatte ich die Gelegenheit, als "Mechaniker" an der KI-Werkstatt von MDR next in Leipzig teilzunehmen. An dieser Stelle noch einmal vielen Dank für die Einladung. Dort konnten Redakteur:innen vorbeikommen, um ihre konkreten KI-Herausforderungen zu besprechen und auszuprobieren. Zwei Kolleg:innen kamen mit dem Ziel, KI zu nutzen, um die verschiedenen Wahlprogramme zur kommenden Landtagswahl in Sachsen zu analysieren. Der MDR testet derzeit ein internes GPT-Tool, ähnlich wie der SWR, in einer ersten Testphase. Dieses Tool basiert auf den Fähigkeiten von ChatGPT-4. Es lag daher nahe, diese Herausforderung mit ChatGPT anzugehen. Unser Ansatz war folgender: Download der Parteiprogramme in einen lokalen Ordner und Benennung nach dem gleichen Schema, z.B. “Partei_Wahlprogramm_Sachsen”. Hochladen aller Wahlprogramme in das Interface von ChatGPT. Formulierung eines Basis-Prompts, um die Aufgabe an die KI zu definieren. Unser erster Basis-Prompt sah so aus: “Du bist Journalist und führst politische Faktenchecks und Analysen zu Wahlprogrammen für die kommende Landtagswahl im Bundesland Sachsen durch. Deine Aufgabe ist es, die Wahlprogramme der relevanten Parteien nach bestimmten Kriterien zu analysieren. Deine Aufgaben umfassen: Durchsuchen der Wahlprogramme nach den wichtigsten Punkten. Vergleich dieser Punkte mit den Wahlprogrammen anderer Parteien. Analyse nach vorgegebenen Themenkomplexen (z.B. Wirtschaft, Bildung, Umwelt). Auswertung nach bestimmten Kriterien (z.B. Umsetzbarkeit, Konkretheit). Wichtige Hinweise: Gib zu jeder analysierten Aussage die exakte Quelle mit Wahlprogramm und Seitenzahl an. Agiere neutral und faktengetreu, ohne eigene Interpretationen vorzunehmen. Ergebnisse: Erstelle eine tabellarische Übersicht mit allen relevanten Textstellen, einschließlich Seitenzahl und Wahlprogramm. Anbei findest du die verschiedenen Wahlprogramme. Bitte nutze ausschließlich diese Dokumente für deine Analyse.” Die KI startete anschließend sofort die Analyse und wählte dabei zufällige Themenfelder: Bildung Energie Familie und Demografie Wirtschaft Innere Sicherheit Das Tool erklärte nicht, warum es bestimmte Themenfelder wählte. Es wäre wertvoller gewesen, zunächst einen allgemeinen Überblick über alle Wahlprogramme zu erhalten. Während bei der ersten Partei die Seitenzahlen der Textstellen im Wahlprogramm zuverlässig angegeben wurden, erschien bei späteren Parteien lediglich ein "X" als Platzhalter für die Seitenzahl. 
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