Introducing DatawRappr

Datawrapper ist eines der erfolgreichsten Visualisierungstools für Journalisten. Mit einer neuen Erweiterung können die Daten aus R jetzt auch ohne Umwege in Datawrapper-Grafiken geladen werden.

Nein, dieser Blogpost soll keine Werbung für Datawrapper werden. Und der „Tippfehler“ im Titel ist gar keiner (na, wer hat sich gewundert?). Ich will in diesem Post kurz beschreiben, warum ich eine Bibliothek für die Statistiksoftware R geschrieben habe, die auf die Datawrapper-API zugreift. Und weil viele dieser R-Erweiterungen gerne mit dem Namen der Software spielen (ihr Vorgänger hieß übrigens S), wollte ich dem in nichts nachstehen: DatawRappr.

In vielen meiner Arbeitsstellen wurde Datawrapper eingesetzt. In meinem aktuellen Job visualisieren wir damit alle möglichen Grafiken auf der Homepage, oder erstellen damit schnelle Karten in Breaking-News-Situationen.

Inzwischen tauchen die Grafiken sogar schon in der gedruckten Zeitung auf:

In der Regel nutzen wir Datenjournalisten für unsere Auswertungen die Software R. Sie ist frei verfügbar und hat eine riesige Community, die für jeden Anwendungsfall eigene Erweiterungen geschrieben hat. (Vor allem aus der Informatik-Richtung kommt Python, die Sprache kann quasi dasselbe. Manche Leute mögen die eine, andere die andere mehr.)

[Mehr zu R habe ich in einem eigenen Blogpost aufgeschrieben.]

Um die Daten von R in Datawrapper zu bekommen, ist momentan noch ein Umweg nötig:

  • Entweder wir speichern die Ergebnisse für die Grafik als CSV und copy&pasten sie in Datawrapper (oder laden die CSV dort hoch)
  • Oder wir nutzen die Bibliothek clipr, die die Ergebnisse der Berechnungen in die Zwischenablage kopiert:

In einem aktuellen Projekt wollen wir aber automatisiert und regelmäßig Berechnungen durchführen (die Daten verändern sich ständig), und daraus Datawrapper-Grafiken generieren. Wir wollen aber ungern dauernd selbst daran denken müssen, die Grafiken zu aktualisieren. Außerdem müssen wir manchmal nicht nur die Daten, sondern auch die Beschreibungstexte ändern.

Die Datawrapper-API

Zum Glück hat Datawrapper dafür eine Lösung: Die API.

Über diese Schnittstelle können wir auf alle Funktionen zugreifen, die Datawrapper auch über sein Web-Interface anbietet. Gerade wurde die API von Version 1 auf Version 3 geupgradet. (Mehr dazu hat Datawrapper hier gebloggt)

Damit man direkt aus R darauf zugreifen kann, habe ich also die R-Erweiterung geschrieben. Mit ihr kann man zum Beispiel:

Was genau DatawRappr kann – und wie es genau funktioniert, steht in der Dokumentation. Zwar ist die Erweiterung schon in Version 1.0, aber vermutlich wäre 0.9 – also eher eine Beta-Version – angebrachter. Noch ist sie einfach zu wenig getestet, vor allem auf Windowssystemen. Aber: Sie geht! 😉

Infos zu DatawRappr

Der Code von DatawRappr steht auf Github. Es gibt eine eigene Dokumentation dazu.

Installiert wird es ganz einfach in R mit dem Package devtools: