Meine „R Lernen“-Reise - Wie der 12-wöchige Kurs meinen Blick auf Daten verändert hat

Hast du auch schon mal auf Tabellen, Graphen oder andere Visualisierungen geschaut und gedacht “Wie cool wäre es, wenn ich meine Daten auch so darstellen könnte?”. Wer zivilgesellschaftlich aktiv ist, kennt es sicherlich: Man stößt auf einen Datens(ch)atz und weiß, dass in diesem erzählenswerte Geschichten, nützliches Wissen oder gesellschaftliche Missstände verborgen liegen. Es bräuchte nur noch jemanden mit den Fähigkeiten und der Zeit, diesen Schatz zu bergen und aufzubereiten, damit er seine volle Wirkung entfalten kann. Gerade in der ehrenamtlichen Arbeit kommt dann schnell die Resignation. Keine*r fühlt sich sicher genug, Auswertungen oder Analysen anzugehen, von der oft fehlenden Zeit mal ganz abgesehen. Auch ich bemerkte in solchen Situationen immer wieder Berührungsängste, vor allem fehlte mir das nötige Wissen. Mit Beginn meiner Tätigkeit bei CorrelAid entschied ich, das endlich zu ändern!

Angemeldet habe ich mich, weil…

…ich immer wieder vor scheinbar undurchdringbaren Datenmengen saß und mich fragte, wie ich bloß frau dieser Informationen werden kann. Konkret ging es um Excel-Tabellen mit Daten zu Krankenhausschließungen - also Informationen, die uns wirklich alle betreffen und auch allen zugänglich sein sollten. Ich wollte einen Weg finden, mit diesen Daten Geschichten zu erzählen und die realen Auswirkungen der Datensätze greifbar zu machen. Bei CorrelAid bin ich umgeben von Menschen, die haupt- oder ehrenamtlich mit Daten arbeiten und ihr Datenenthusiasmus färbte auf mich ab. Die Berührungsängste verschwanden, je mehr ich bemerkte: Man muss gar nicht erst Profi werden, um wirkungsvoll mit Daten arbeiten zu können. Auch kleine Schritte können enorme Effekte für die eigene Arbeit haben. Zeit also, einen solchen Schritt zu gehen und die Programmiersprache R zu lernen!

Der Kurs startet…

…und der Einstieg fiel mir unerwartet leicht, vor allem durch meine Grundkenntnisse statistischer Kennzahlen und der Vorerfahrung mit dem Programm SPSS. Das Konzept des Kurses - bestehend aus einer Lernplattform, wöchentlichen Livesessions und der Einteilung in Lernduos - hat deutliche Vorteile zu einem reinen E-Learning. Offene Fragen nach dem selbstständigen Lernen konnten mit dem*der Lernpartner*in oder in der großen Runde besprochen werden. Von gefundenen Lösungswegen hat so meist der ganze Kurs profitieren können. Meine Highlights dieses Konzepts waren definitiv das bestärkende Gefühl, gemeinsam Fortschritte zu machen und die spannenden Datenprojekte der anderen Teilnehmenden kennenzulernen.

Ein Anflug von Überforderung…

…überkam mich nach dem (für mich leichten) Einstieg dann aber doch. Das Gefühl, jeden kleinen Code-Schnipsel aus der Vorwoche nochmal nachschauen zu müssen. Fehler, deren Ursache ich einfach nicht fand. Müsste ich nicht längst schon weiter sein? Die vielen Möglichkeiten, Daten zu nutzen, haben mich zwar inspiriert, in der Realität fühlte ich mich jedoch noch meilenweit entfernt davon, diese Möglichkeiten selbst umzusetzen. 

Von Woche zu Woche…

… nahm dieses Gefühl jedoch deutlich ab. Nicht, weil ich mich jetzt sicher im Umgang mit R und R Studio fühle und alle Fragezeichen verschwunden sind. Sondern weil mir klar wurde, dass das auch nicht der Anspruch an uns sein sollte. „Das ist alles noch überhaupt nicht in Fleisch und Blut übergegangen”, sagte ein Teilnehmer in der letzten Sitzung. Das ging mir genauso, aber ich weiß jetzt: R Lernen ist kein Sprint, sondern ein Langstreckenlauf und es braucht neben dem theoretischen Wissen vor allem praktische Erfahrung. Wir haben in dem 12-wöchigen Kurs gemeinsam die ersten Schritte im Umgang mit R und R Studio gemacht. Wir kennen jetzt den Weg und können uns an den nächsten Streckenabschnitten selbstständig versuchen.

Erfolgserlebnisse, die mich motivierten …

… gab es während des Kurses immer wieder. Zum Beispiel, als wir Webapplikationen mit RShiny kennen und programmieren lernten. Durch solche ShinyApps (hier ist ein schönes Beispiel aus dem Kurs) lassen sich Daten und Visualisierungen interaktiv aufbereiten. Nach genau so einer Möglichkeit der anschaulichen Darstellung habe ich für „meine“ Daten zu Krankenhausschließungen ja gesucht!

Reflektion: Was hat der Kurs bei mir verändert? 

• “Man muss nicht alles wissen, man muss nur wissen, wo es steht.”: Bei vielen auftauchenden Fragen habe ich jetzt eine Ahnung, wo und wie ich Lösungswege finde. Was vorher Fremdwörter waren (wie API, Code Chunks, RMDs), sind nun Begriffe, mit denen ich arbeiten kann. Besonders hilfreich waren die geteilten Cheatsheets und die vielen Hinweise aus der Praxis.

• Mehr Offenheit und Kreativität: Seitdem ich weiß, was mit R alles möglich ist, denke ich kreativer und lösungsorientierter über Datenerhebung und - nutzung nach.

• Mehr Motivation: In den 12 Wochen sind viele Anknüpfungspunkte an die eigene Arbeit entstanden. Das motiviert mich, weiter R zu lernen, um noch effizienter und wirkungsvoller mit Daten arbeiten zu können.

• Weniger Berührungsängste: Das jetzt bessere Verständnis von Datenschutz und Datenethik gibt mir Sicherheit bei der Erhebung und Nutzung von Daten. Die Data Science Community rund um CorrelAid ist außerdem super hilfsbereit. Auch Anfänger*innenfragen können ohne Scheu in der Community geteilt werden - und sicher findet sich eine Person, die beim Lösungsweg hilft!

Das würde ich beim nächsten Mal anders machen:

• Mehr Zeit für das eigene Projekt mitbringen: Die Möglichkeit, im Kurs mit den eigenen Daten arbeiten zu können, hat mir sehr beim Verständnis geholfen. Rückblickend hätte ich gerne mehr Zeit gehabt, um das Gelernte am eigenen Datensatz auszuprobieren. 

R Lernen empfehle ich allen Menschen, die zivilgesellschaftlich mit Daten arbeiten, weil:

• durch das Kurskonzept flexibel auf die Bedarfe und Möglichkeiten der Teilnehmenden eingegangen wird.

• viel Verständnis für knappe Ressourcen da ist, beispielsweise für wenig Zeit (dem Ehrenamtsklassiker, wie Zoé es treffend nannte).

• berücksichtigt wird, dass alle Teilnehmenden verschiedene, manchmal sehr konkrete Vorstellungen haben, was sie mit (ihren) Daten machen wollen.

• CorrelAid als „Veranstalterin“ sehr nah an der Praxis ist und viel Erfahrung mit Datenprojekten von und für die Zivilgesellschaft mitbringt.

• es auch nach den 12 Wochen weiterhin Unterstützung in Form von Datensprechstunden, Community-Support oder auch bei der Umsetzung von konkreten Datenprojekten gibt.

Ich bin froh, endlich in die Welt von R eingetaucht zu sein und kann nur alle ermutigen, das auch zu tun! Neben dem Kurs „R Lernen - Der Datenkurs von und für die Zivilgesellschaft“ gibt es bei CorrelAid weitere Bildungsangebote passend für verschiedene Bedürfnisse und Vorkenntnisse - schaut doch mal auf der Website vorbei!