Entwicklung des Feedback-Hub mit mit der dpa
Daten, die Geschichten erzählen
Projekt
Interne Innovation
Branche
Medien
Expertise
Nachrichtenkompetenz
Größe
> 1300 Mitarbeitende
Standort
Hamburg & Berlin
Die Deutsche Presse-Agentur (dpa) ist Deutschlands größte Nachrichtenagentur und zählt weltweit zu den führenden unabhängigen Agenturen.Sie berichtet in sieben Sprachen von rund 140 Standorten im In- und Ausland. Sie versorgt Medien, Unternehmen und Institutionen mit aktuellen, unabhängigen und verlässlichen Informationen.
Was der dpa fehlte: Ein Tool, das zeigt, was mit ihren Meldungen eigentlich passiert, sobald sie das Haus verlassen. Wie arbeiten Redaktionen mit den gelieferten Inhalten? Was ändern sie? Und was würde ihnen helfen?
Die Herausforderung
Zwischen veralteten Daten und neuen Ansprüchen
Eine bereits vorhandene Lösung konnte diese Fragen nicht beantworten. Sie arbeitete mit unvollständigen und veralteten Daten. Die dpa wollte ihre redaktionelle Arbeit datenbasiert weiterentwickeln – ein echter Kulturwandel. Dafür braucht es mehr als Technik: Es braucht ein Tool, das wirklich genutzt wird. Und es braucht den Willen, Arbeitsweisen zu hinterfragen und zu verändern.
Unsere Ausgangslage
- Viele externe Dienstleister, viele Schnittstellen
- Ein komplexer Matching-Prozess für Artikel
- Heterogene Nutzerbedürfnisse innerhalb der Redaktion
Unsere Lösung
Redaktionelles Arbeiten neu denken
Gemeinsam mit der dpa haben wir den Feedback-Hub entwickelt. Eine webbasierte Software, die analysiert, wie dpa-Inhalte von Kund:innen weiterverarbeitet werden. Sie zeigt, wie sich Texte verändern, welche Themen gespielt werden und was in den Redaktionen fehlt.
Funktionen auf einen Blick
- Dashboard mit Artikeln der letzten Tage, filterbar nach Ressorts & Zeitraum
- Themenübersicht mit Vergleichsmöglichkeiten
- Tiefenanalyse von Veränderungen einzelner Artikel
Der Feedback-Hub hilft der dpa dabei, ihr digitales Angebot stetig zu verbessern – fundiert, kontinuierlich und nutzungsbasiert.
Unser Weg
Die Datenlage war zu Projektstart unklar. Deshalb begannen wir mit einer Initialisierungsphase: Workshops, Datenqualitäts-Checks, Hypothesenbildung. Erst als klar war, welche Aussagen aus den Daten extrahiert werden können, begannen wir mit der konkreten Umsetzung.
Der Entwicklungsprozess war agil, in 3-Wochen-Sprints mit regelmäßigen Reviews, Plannings und Retrospektiven. Flexibilität in einem in Transformation befindlichen Kontext war dabei essenziell: Rollen wie die des Product Owners wechselten, andere Dienstleister übernahmen das Agile Management.
Ein externes Data-Science-Team war zeitweise an Bord, um die Daten zu analysieren. Unser Ziel: Eine Software, die nicht nur technisch funktioniert, sondern sich zudem maximal nah an den Bedürfnissen lokaler Redaktionen orientiert.
Technik & Umsetzung
Wie aus Daten Informationen werden
Laufzeit
ca. 6 Monate
Tätigkeiten
Konzeption
UX
Softwareentwicklung
Teamcoaching
Team & Rollen
Product Owner: Interner Innovationsverantwortlicher
UX Designerin: 1 Person
Fullstack-Entwicklung: 2 Personen
Stakeholder: Geschäftsleitung und Redaktionen der dpa
Technologien & Architektur
Spring Boot, Postgres, Lombok (Backend)
Vue.js, Tailwind (Frontend)
AWS für Betrieb
Daten-Scraping durch externe Dienstleister
Matching der Artikel durch einen zweiten Partner
Bereinigung, Caching, Visualisierung durch Feedback-Hub
Architektur
Die Architektur wurde so aufgebaut, dass die wichtigsten Schritte automatisiert ablaufen: Scraping > Matching > Filtern > Berechnung > Visualisierung. Besonders anspruchsvoll: Der Abgleich ähnlicher Artikel und das Erkennen irrelevanter Inhalte (z. B. Live-Ticker, Fremdmaterial).
Das Ergebnis
Ein Tool, das überblickt und in die Tiefe geht:
- Tagesübersichten zeigen, welche Artikel wie verwendet wurden
- Filter erlauben gezielte Analysen
- Themencluster machen Trends sichtbar
- Beispielhafte Anwendung: Die Berichterstattung zum Tod von Queen Elizabeth II waren ein erster echter Praxistest, der zeigte, wie viele Redaktionen dpa-Material übernahmen und welche Anteile sie daraus nutzten oder veränderten.
Herausforderungen unterwegs
- Keine Prototypenphase: Einige Features mussten unmittelbar in Produktqualität entwickelt und später wieder entfernt werden
- Externe Abhängigkeiten: Datenqualität hing stark von Drittanbietern ab
- Paralleles Arbeiten: Datenbasis und UI wurden gleichzeitig entwickelt
Trotzdem konnten wir kontinuierlich Mehrwert schaffen. Und für alle wichtige Learnings mitnehmen: Etwa, wie wichtig frühzeitiges Prototyping im explorativen Prozess sein kann.
Benefits & Ausblick
Mehr als Software – ein neuer Blick auf Inhalte
Der Feedback-Hub wurde von der internen Entwicklungsabteilung der dpa weiterentwickelt. Genau das war das Ziel: Eine robuste, skalierbare Software zu schaffen, die nicht dauerhaft auf externe Partner angewiesen ist.
„"Der Feedback-Hub hilft uns, das Unsichtbare sichtbar zu machen. Plötzlich sehen wir, was mit unseren Texten passiert – das hat unsere Arbeit nachhaltig verändert." ”
Mit dem Feedback-Hub ist es gelungen, journalistische Intuition mit datenbasierter Analyse zu verbinden. Die dpa hat damit ein Werkzeug an der Hand, das fundierte Entscheidungen im Redaktionsalltag möglich macht – und einen echten kulturellen Wandel unterstützt.
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