[OpenData] Problematische Nähe zwischen Privatwirtschaft und Bundesbeamten : Wenn die Netzwerkanalyse zum investigativen Journalismus-Tool wird

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Am Sonntag, 25. November, veröffentlichte der RechercheDesk der SonntagsZeitung und Le Matin Dimanche die Ergebnisse einer Recherche, die die Mängel des Beschaffungssystems der Bundesverwaltung aufzeigte. Die Recherche zeigt, dass der Beschaffungsmarkt durch die problematische Nähe zwischen Bundesbeamten und Privatwirtschaft teilweise unterwandert werden kann. Dies legt zumindest die Anzahl der systematisch identifizierten Ex-Bundesangestellten nach, die früher beim Bund gearbeitet haben und deren jetztige Firmen kürzlich von einem Auftrag profitierten. Die Recherche beruhte auf einem Ansatz von Datenjournalismus, der es auch der Bundesverwaltung selbst ermöglicht, aktiver gegen Filz und Vetternwirtschaft vorzugehen.

« Ex-Beamte profitieren vom Filz« , SonntagsZeitung

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« Le copinage gangrène les commandes fédérales« , Matin Dimanche

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Die Infographiken wurden von Martin Grandjean (Historiker, Universität Lausanne), von Pegasus Data kreiert.

Das Beschaffungs-Netzwerk, vollständige Kartographie

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Einzige Zahlen

Totale Summe der ausgewerteten Beschaffungen: CHF 4’471’080’279 (4.47 Mia).

Anzahl der profitierenden Firmen: 963

Anzahl der ausgewerteten Aufträge: 1745

OpenData : Informationen durch publizierte Beschaffungen gewinnen

Consultez l’explication complète (SonntagsZeitung).

Die offizielle Beschaffungsplattform Simap.ch beinhaltet alle Bundesmandate, die WTO-Richtlinien erfüllen müssen (Nicht enthalten sind hingegen kleinere Mandate. Es wird davon ausgegangen, dass dort die Vetternwirtschaft noch ausgeprägter ist). Von den 1745 ausgewerteten Mandaten, die zwischen 2009 und 2012 vergeben wurden, wurden sodann die Führungskräfte der Firmen durch das Handelsregister ermittelt. Dabei half ein Team von Infocube.ch (OFWI Orell Füssli Wirtschaftsinformationen).

Durch den Vergleich mit den Staatskalendern des Bundes der letzten zehn Jahre konnte eine Reihe von potentiellen Verbindungen hergestellt werden, welche nach journalistischen Richtlinien überprüft wurden. Erst durch die Verschränkung der verschiedenen Datenbanken konnte diese Recherche gelingen.

Das Verbindungs-Netzwerk visualisieren

Erster Schritt: Konzept erstellen

Es ist offensichtlich, dass die Visualisierung eines Netzwerkes mit tausenden von Beziehungen ohne bestimmte Variablen und Prinzipien nicht gelingen kann.

Zweiter Schritt: Die Grafik verstehen

Die Visualisierung wurde mit der französischen OpenSource-Software Gephi realisiert.

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Dafür müssen als erstes Tausende von Daten in die Software importiert werden, um einen ersten Eindruck von der entstehenden Form der Grafik und den anstehenden Anpassungen zu bekommen ( neue Parameter hinzufügen, Daten formatieren, Kategorien präzisieren, etc…)

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Bei beiden obigen Beispielen zeigen die Farben verschiedene Bundesdepartemente an.

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Aber wir haben uns schnell wieder für eine nüchterne Färbung entschieden, um die Augen nicht zu überreizen…

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In diesem Beispiel unterscheiden sich die Büros in roten Farben, während die Unternehmen blau gefärbt sind.

Dritter Schritt: Welche Form für die Grafik?

Gephi gibt viele Möglichkeiten vor, ein solches Netzwerk darzustellen. Am besten experimentiert man ein wenig mit den vorgegebenen Formen oder mit Plugins und schaut, in welcher Form die Grafik am besten verstanden wird.

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Weil bei diesen Graphen der Abstand zwischen den Scheitelpunkten unwichtig ist, ist eine grosse Vielfalt an Formen möglich.

Vierter Schritt: Werden alle Informationen oder nur ein Teil visualisiert?

Die erstellte Datenbank enthält nicht nur eine Liste von Ämtern und Unternehmen, sondern auch Informationen über alle Menschen rund um diesen Strukturen. Sollten wir sie dem Netzwerk hinzufügen?

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Hier sind mehr als 16’000 Personen hinzugefügt.

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Die vielen Personen bilden eine Masse, deren Verbindungen nur noch sehr schwach durchschimmern.

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Eine Spatialisierung mit mehr „Gravität“ verbannt die Personen in die Peripherie der Ämter und lässt sie so wie Satelliten oder Himmelskörper aussehen.

Fünfter Schritt: Welche Farben?

Auch wenn die Frage auf den ersten Blick als trivial erscheint, ist sie doch von entscheidender Bedeutung für das Verständnis. Die Grafik muss auf den ersten Blick verständlich sein.

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Setzt man die Verbindungen in ein helleres Blau, lassen sich zwar mehr dynamische Handlungsaspekte hervorheben, dafür sind die Ämter von den Firmen kaum mehr unterscheidbar.

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Wird die Grafik durch „50 Nuancen von Rot“ gezogen, gleicht sie mehr einer Tapete als einer wissenschaftlichen Grafik.

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Grün gibt dem Ganzen einen pflanzlichen Hauch.

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Warme Farben scheinen in diesem Zusammenhang definitiv weniger geeignet als kühle Farben. Wir haben deshalb Blau bevorzugt, welches am besten zum Erscheinungsbild von finanziellen Transaktionen passt. Ist das derselbe Grund, warum Schweizer Banknoten bei kleinen Mengen (10, 20 Franken Note) in warmen Farben, bei grösseren Beträgen (50, 100, 200, 1000-er Note) in kalten Farben gedruckt werden?

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Beachte Sie, dass die Farben von der endgültigen Version in der letzten Ansicht noch einmal abweichen. Weil die Grafiken auf Papier gedruckt wurden, brauchte es weniger Kontraste.

Sechster Schritt: Welcher Umfang?

Um die Grösse der Punkte zu berechnen, braucht es eine Skala, die die Geldmengen in Grösse umrechnet. Jedoch sind nicht alle Punkte durch Geld bestimmt (Personen). Deshalb haben wir uns für die Mindestgrösse von 500’000 Franken entschieden.

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Darüber gibt es eine lineare Skala. In der endgültigen Fassung gab es allerdings eine leichte Verkleinerung des grössten Punktes (ASTRA / Ofrou), dessen Grösse ansonsten die Grafik zu vernichten drohte.

Technische Überlegungen

Zentralität. Klicken Sie zum Vergrössern

Obwohl die Mandate von einem Amt an ein Unternehmen gerichtet sind, haben wir die Richtung nicht miteinbezogen, da es bereits zu viele Arten von Verbindungen gab. Insgesamt sind es 1078 Knoten und 1200 Verbindungen, mit einer Dichte von 0,002. Der durchschnittliche Abstand ist 3805.

Wie Sie sich vielleicht denken können: Die Anzahl der Verbindungen eines Amtes ist meist sehr nah am finanziellen Volumen. Je mehr Handelspartner vorhanden sind, desto mehr Geld wird auch verteilt.

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Die obige Grafik zeigt die Struktur des Netzes mit den Punkten, deren Größe auf ihre Zentralität basiert.

Fazit

Ein toller Austausch von Know-how und Kompetenzen. Wir können nur hoffen, dass der RechercheDesk SonntagsZeitung / Le Matin Dimanche weiterhin solche datengetriebenen Recherchen unternimmt.

Ihre Kommentare sind sehr willkommen. Lassen Sie uns wissen, was Sie von diesem Ansatz und der Visualisierung denken!

Und vergessen Sie nicht, den beiden Journalisten, die zusammen mit @GrandjeanMartin an diesem Projekt arbeiteten, zu folgen: @TitusPlattner und @JulianSchmidli !

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3 réponses à “[OpenData] Problematische Nähe zwischen Privatwirtschaft und Bundesbeamten : Wenn die Netzwerkanalyse zum investigativen Journalismus-Tool wird

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