Es sind drei kurze Sätze und eine noch kürzere Frage, mit denen die New York Times klar macht, warum wir den Artikel lesen sollen. Sie gehen folgendermaßen:

"Today, 1% of the world is a barely livable hot zone."

"By 2070, that portion could go up to 19%."

"Billions of people call this land home."

"Where will they go?"

Eine definitive Antwort kennt natürlich niemand, aber Modellrechnungen können trotzdem verschiedene Zukünfte skizzieren, wie der Klimawandel - und die damit verbundenen wirtschaftlichen Folgen - auf Migration wirkt. Doch: Ein solches Modell existierte nicht, also haben sich die New York Times, Propublica und das Pulitzer Center zusammengetan und einen Wissenschaftler dafür bezahlt, fünf Szenarien durchzuspielen:

The model shows that the political responses to both climate change and migration can lead to drastically different futures. 

Die NYTimes und Propublica setzt damit mal wieder Maßstäbe im datengetriebenen Journalismus. Aus drei Gründen:

• 1) Sie erkennen an, dass Modellrechnungen, also Ansichten auf die Zukunft, eine Basis für Entscheidungen sein können. Doch dieses ökonometrische Modellieren, bei dem sozioökonomische mit klimatischen Aspekten verbunden werden, ist schwierig. Ich behaupte: Keine Redaktion dieser Welt kann das leisten, also gibt man diese Aufgabe nach außen ab. Gleichzeitig basieren die Makro-Ansichten in dem Text nicht nur auf diesem einen (exklusiven!) Modell, sondern baut auch auf anderen anerkannten, wissenschaftlichen Erkenntnissen auf.
  

• 2) Der Text zeigt keine Angst vor komplexen Sachverhalten. Modelle basieren nun mal auf Annahmen und Daten und tragen jede Menge Unsicherheiten mit sich rum. Das interessante Ergebnis ist also nicht unbedingt eine Zahl mit Nachkommastelle, sondern die Richtung und ungefähre Größenordnung. Das wird transparent gemacht, und zwar nicht in einem extra Text, den niemand klickt, sondern im Haupttext:

In all, we fed more than 10 billion data points into our model. Then we tested the relationships in the model retroactively, checking where historical cause and effect could be empirically supported, to see if the model’s projections about the past matches what really happened. Once the model was built and layered with both approaches — econometric and gravity — we looked at how people moved as global carbon concentrations increased in five different scenarios, which imagine various combinations of growth, trade and border control, among other factors. (These scenarios have become standard among climate scientists and economists in modeling different pathways of global socioeconomic development.)

• 3) Die Kraft der Geschichte kommt aus dem gekonnten Verweben dreier journalistischer Herangehensweisen: der dramatischen Einzelschicksale, beeindruckender Fotos und eben akademischer Erkenntnisse. In der Wissenschaft würde man das wohl mixed methods nennen.

Und was kommt aus? Eine der wichtigsten Erkenntnisse:

For all the ways in which human migration is hard to predict, one trend is clear: Around the world, as people run short of food and abandon farms, they gravitate toward cities, which quickly grow overcrowded.

Das Paper zur Methodik