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Geht da noch was?

Geht da noch was?

Data Literacy: Wie ihr alarmierende Schlagzeilen erkennt

Geht da noch was? · 29. Sept. 2026 · 53:37

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Man öffnet eine Nachrichtenseite oder scrollt unschuldig auf TikTok, und
auf einmal sieht man eine Statistik, die so erschreckend ist, dass man
für den Rest des Tages kurz vor einem Nervenzusammenbruch steht: Zehn
Prozent Wahrscheinlichkeit, dass KI den Weltuntergang bringt!
Krebserkrankungen könnten sich verdoppeln! Vergewaltigungen nehmen zu! 

Dramatische Zahlen und Studienergebnisse werden in Schlagzeilen und
Social-Inhalten zitiert, weil sie dafür sorgen, dass viele Menschen
klicken, kommentieren und teilen. Wer solche Statistiken versteht, kann
die eigentlichen Fakten vom Clickbait unterscheiden. Diese Fähigkeit
nennt sich Data Literacy. Es sind Techniken, mit denen man Studien und
Statistiken interpretieren und ihre Seriosität einschätzen kann. Mit
diesen Techniken befassen sich Rose Tremlett und Lisa Hegemann in einer
neuen Folge des ZEIT-Optimierungspodcasts Geht da noch was?.

Die Expertin für diese Folge, Elena Erdmann, unterstützt die
Moderatorinnen schon seit Jahren, wenn sie mit einer komplizierten
Studie kämpfen. Elena ist Wissenschafts- und Datenjournalistin bei der
ZEIT und hat während ihres Studiums Data Literacy im journalistischen
Bereich unterrichtet.

In dieser Folge erklärt Elena, welche Zahlen bei ihr die Alarmglocken
läuten lassen, wie sie in einfachen Schritten eine fragwürdige Statistik
aufdröselt und wie man eine komplizierte Forschungsstudie
herunterbricht, damit man sie am Ende doch versteht. Zumindest gut genug
versteht, dass man ohne Panik die Nachrichten lesen kann.

Weiterführende Links und Lektüre:

- Hilfreiche Data Literacy Tipps von der Bundesagentur für Arbeit:
Homepage
- "Acht Tricks, mit denen Statistiken uns manipulieren" – Artikel beim
Fluter
- Im englischsprachigen Podcast "Maintenance Phase" werden Statistiken
und Glauben zum Thema Gesundheit unter die Lupe genommen:
Podcast-Homepage
- Im ARD-Podcast "Quarks Science Cops" versuchen die Hosts,
wissenschaftliche Fake-News aufzudecken: Podcast-Homepage

 

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