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#ltwhe23

Wahlkreis-Ergebnisseiten nach jeweiligem Auszählungsstand - Projekt zur Landtagswahl in Hessen am 08.10.2023

Beschreibung

Der Code aktualisiert ~950 Datawrapper-Grafiken - jeweils Erst- und Zweitstimmen für Wahlkreise und Gemeinden sowie Zweitstimmen für die vier kreisfreien Städte Frankfurt, Kassel, Wiesbaden und Darmstadt - die jeweils mehr als einen Wahlkreis umfassen. (Offenbach hat nur den einen und konnte deshalb wie eine normale Gemeinde behandelt werden; mit Stadt- und übergeordneten Wahlkreis-Daten.)

Die Wahldaten stammen von einem CSV des Landeswahlleiters, das über 23degrees angeboten wurde - individuell, um Missbrauch oder Überlast zu vermeiden - und das die Stimmen auf Landes- , Wahlkreis-, Kreis-, -Gemeinde-, und Stimmbezirks-Ebene enthielt. Es wurde etwa alle 3 Minuten aktualisiert

Das Problem

Mit der herkömmlichen API-Fernsteuerung Datawrapper-Grafiken kommt man hier nicht weiter - wenn man Änderungen an Daten oder Aussehen eingetragen hat, muss die Grafik idR neu publiziert werden, was jeweils 5-10 Sekunden dauert. Zu lang!

Schneller ist die Lösung, die Datawrapper-Grafiken ihre Daten - und auch ihre Metadaten für Titel, Erkärtext und Aussehen - live von einem Google Bucket ziehen zu lassen, das CORS-fähig ist (was immer das genau bedeutet) und die entsprechenden Lasten abkann.

Die Daten müssen dafür über ein CSV angeliefert werden, das auf dem Bucket liegt, dessen Adresse die Datawrapper-Grafik kennt, und das überschrieben wird, wenn etwas aktualisiert werden soll. Details hier: https://academy.datawrapper.de/article/60-external-data-sources

Schöner ist die zusätzliche Möglichkeit, ein JSON mit zusätzlichen Metadaten-Keys zu hinterlegen, dessen Inhalt die Datawrapper-Grafik genau so zieht wie die Daten - zum Beipsiel für einen angepassten Titel, einen Fortschrittsbalken für die ausgezählten Stimmbezirke und einen Zeitstempel. Alles für Trend-Visualisierung nach Auszählungsstand unabdingbar. https://academy.datawrapper.de/article/316-live-update-chart-with-json

Wenn die Grafiken nicht neu veröffentlicht werden müssen, sondern man nur die kleinen CSV- und JSON-Dateien generieren und uploaden muss, ist ein Auswertungs-Zyklus in unter einer Minute erledigt - auf jeden Fall schnell genug, um die nächste Aktualisierung mitzubekommen.

Drumherum

Die Datawrapper-Grafiken wurden in automatisch erzeugte und aktualisierte Sophora- Artikel eingebunden - der Generator/Aktualisierer für diese Artikel war der eigentliche Kern des Projekts.

Ursprünglich war eine Aktualisierung der Sophora-Seiten nach Auszählungsstand geplant, die aber eine zu hohe Last auf dem Sophora-System erzeugt hatte, da der Import relativ aufwändig ist. So wurden die Artikel automatisiert angelegt (u.a. mit Hilfe der Index- Tabelle mit Datawrapper-IDs und zugehörigen )