¿Cómo se ubica el periodismo de datos en las redacciones del mundo? ¿Cómo convencieron importantes periodistas a sus colegas de que es buena idea publicar bases de datos o lanzar aplicaciones de noticias basadas en datos? ¿Los periodistas debieran aprender a escribir código o trabajar en tándem con programadores talentosos? En esta sección analizamos el rol de los datos y el periodismo de datos en la Australian Broadcasting Corporation, la BBC, el Chicago Tribune, The Guardian, el Texas Tribune, y el Zeit Online. Aprendemos cómo descubrir y contratar buenos programadores, cómo atraer a la gente con un tema a través de hackatones y otros eventos, cómo colaborar a nivel internacional y cómo configurar modelos de negocios para periodismo de datos.
La Australian Broadcasting Corporation es la difusora pública nacional de Australia. Sus fondos anuales son de alrededor de 1.000 millones de dólares australianos, lo que permite sostener 7 cadenas radiales, 60 estaciones locales de radio, 3 servicios de televisión digital, un nuevo servicio de televisión internacional y una plataforma online con esta oferta siempre en expansión de contenido digital y generada por los usuarios. La última cifra disponible indica que tiene más de 4500 empleados de tiempo completo, y casi el 70% produce contenido.
Somos una difusora nacional muy orgullosa de nuestra independencia, aunque con fondos del estado, por ley estamos claramente separados. Nuestra tradición es de periodismo de servicio público independiente. La ABC es considerada la organización de noticias más confiable del país.
Estos son tiempos que entusiasman; bajo el mando de un director ejecutivo (el ex ejecutivo del diario Mark Scott), se ha alentado a los productores de contenido de ABC a ser “ágiles”, como dice el mantra corporativo.
Por supuesto que es más fácil decirlo que hacerlo.
Pero la iniciativa con la que se buscaba alentar esto, ha derivado en una competencia entre el personal por fondos para desarrollar proyectos multi-plataforma. Así se concibió el primer proyecto de periodismo de datos de la ABC.
En algún momento de comienzos de 2010 me metí en una sesión de propuestas para enfrentar a 3 jefes de “ideas” con mi proyecto.
Lo había estado masticando por un tiempo, llenándome con el periodismo de datos que ofrecía el ya legendario Datablog de The Guardian, y eso solo para empezar.
Mi argumento fue que no había duda de que en 5 años la ABC tendría su propia unidad de periodismo de datos. Era inevitable opiné. Pero la cuestión era cómo llegaríamos a eso y quién iniciaría la tarea.
Aquellos lectores que no conocen la ABC deben pensar en una vasta burocracia construida a lo largo de 70 años. Su oferta primaria siempre fue radio y televisión. Con el advenimiento de un sitio en la red, en la última década esta oferta de contenido se extendió a textos, imágenes fijas y un grado de interactividad hasta entonces inimaginada. El sitio web estaba forzando a la ABC a repensar cómo distribuía la torta (sus fondos) y qué tipo de torta estaba cocinando (contenido).
Por supuesto que es una obra en curso.
Pero otra cosa estaba pasando con el periodismo de datos. Gobierno 2.0:
(que como descubrimos se cumple habitualmente en la difusión de datos en
Australia) comenzaba a ofrecer nuevas maneras de narrar historias que
hasta entonces estaban escondidas en ceros y unos.
Comenté todo esto a las personas que me escuchaban. También dije que
necesitábamos identificar nuevos conjuntos de capacidades y formar a
periodistas en el manejo de nuevas herramientas. Necesitábamos un
proyecto para comenzar a andar.
Y me dieron el dinero.
El 24 de noviembre de 2011, el proyecto multiplataforma de la ABC y ABC News Online salió en vivo con "Coal Seam Gas by the Numbers" (Las cifras de gas metano de carbón).
Se componía de 5 páginas de mapas interactivos, visualizaciones de datos y texto.
No era exclusivamente periodismo de datos, sino un híbrido de periodismo que nació de la mezcla de gente del equipo y la historia, que ahora es uno de los temas más calientes en Australia.
La joya era un mapa interactivo que muestra yacimientos y concesiones de gas metano de carbón en Australia. Los usuarios podían buscar por lugar y escoger entre distintos modos para ver concesiones o yacimientos. Usando el zoom los usuarios podían ver quién estaba a cargo de la exploración, la situación del yacimiento y la fecha de perforación. Otro mapa mostraba la ubicación de la actividad en gas metano de carbono con relación a sistemas de aguas subterráneas en Australia.
Teníamos visualizaciones de datos que específicamente abordaban la cuestión de la producción de desechos de sal y de agua que serían generados de acuerdo al escenario que se diera.
Otra sección del proyecto investigó el derrame de productos químicos en una cuenca fluvial local.
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Un desarrollador y diseñador de sitios en la red
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Un periodista a cargo
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Un investigador part-time con experiencia en extracción de datos, planillas de cálculos Excel y depuración de datos.
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Un periodista part-time
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Un productor ejecutivo de consultor
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Un consultor académico con conocimientos de búsqueda de datos, visualización de gráficos y capacidades avanzadas de investigación.
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Los servicios de un gerente de proyecto y la asistencia administrativa de la unidad multiplataforma de ABC.
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Algo importante, también teníamos un grupo de referencia de periodistas y otros a los que consultamos según las necesidades.
Los datos para los mapas interactivos fueron obtenidos de shapefiles (un tipo común de archivo para datos geo-espaciales) descargados de sitios web del Estado.
Otros datos sobre sal y agua fueron tomados de una variedad de informes.
Los datos sobre deshechos químicos se tomaron de permisos ambientales emitidos por el Estado.
"Las cifras de gas metano de carbón" era ambicioso en contenido y en escala. Lo más importante para mí era determinar qué habíamos aprendido y qué debíamos hacer de modo diferente la próxima vez.
El proyecto de periodismo de datos incorporó a mucha gente que normalmente no se encuentra en ABC: en términos del vulgo, hackers. Muchos no hablábamos el mismo idioma ni entendíamos lo que el otro grupo hace. ¡El periodismo de datos revoluciona las cosas!
Las cosas prácticas:
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La ubicación del equipo en un mismo lugar. Nuestro programador y diseñador estaban fuera del lugar y venían para reuniones. ¡Esto definitivamente no era óptimo! Hay que poner a todos en el mismo cuarto que los periodistas.
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Nuestro consultor de producción ejecutiva también estaba en otro nivel del edificio. Necesitábamos estar mucho más cerca, simplemente por la cuestión de poder pasar a verlo en cualquier momento.
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Escoger una historia que solo se basara en datos.
Las grandes organizaciones de medios tienen que crear capacidad para responder a los desafíos del periodismo de datos. Mi intuición es que hay muchos técnicos y hackers ocultos en los departamentos técnicos de los medios desesperados por salir a la luz. Por lo que necesitamos “reuniones de periodistas y hackers”, talleres donde los geeks secretos (como en agente secreto – se refiere a gente que domina la técnica informática pero no tiene como trabajo las cuestiones técnicas sino que son periodistas, etc.), los periodistas más jóvenes, los programadores, y los diseñadores salen a jugar con periodistas más experimentados para compartir conocimientos y tener orientación. Tarea: ¡descargar este conjunto de datos y atacar!
Ipso facto, el periodismo de datos es interdisciplinario. Los equipos de periodismo de datos se componen de gente que en el pasado no habría trabajado junta. El espacio digital ha desdibujado las fronteras.
Vivimos en una comunidad política fracturada, desconfiada. El modelo de negocios que antes generaba periodismo independiente profesional –por imperfecto que sea- está al borde del colapso. Debemos preguntarnos, como muchos ya lo hacemos, cómo sería el mundo sin un cuarto poder viable. El periodista e intelectual estadounidense Walter Lippman comentó en la década de ‘20 que “se reconoce que no puede existir una opinión pública sana sin acceso a las noticias”. Esa afirmación es igualmente válida ahora. En el siglo XXI todo el mundo está en la blogósfera. Es difícil diferenciar a los periodistas profesionales del cuentero, el mentiroso, el simulador y quién defiende intereses creados. Cualquier sitio o fuente puede hacerse pasar por creíble, bien presentado y honesto. Las referencias confiables se mueren junto al camino. Y en este nuevo espacio de periodismo basura, los hipervínculos pueden llevar a los lectores interminablemente a otras fuentes más inútiles pero de aspecto brillante que no hacen más que llevar de un hipervínculo a otro en el salón digital de los espejos. El término técnico para esto es que el “macaneo” atonta el cerebro.
En el espacio digital todo el mundo es un narrador, ¿verdad? No. Si el periodismo profesional –y con ello me refiero a aquellos que se dedican a la narración de historias de modo ético, equilibrado, valiente en la búsqueda de la verdad- ha de sobrevivir, entonces el oficio debe reafirmarse en el espacio digital. El periodismo de datos es otra herramienta con la que navegaremos el espacio digital. Es donde mapearemos, daremos vuelta, separaremos, filtraremos, extraeremos y veremos la historia en medio de tantos ceros y unos. En el futuro trabajaremos junto a los hackers, los programadores, los diseñadores. Es una transición que requiere una seria acumulación de capacidades. Necesitamos gerentes de noticias que entiendan la conexión entre lo digital y el periodismo para empezar a invertir en esa construcción.
— Wendy Carlisle, Australian Broadcasting Corporation
El término “periodismo de datos” puede cubrir una gama de disciplinas y se usa de modos variados en las organizaciones de noticias, por lo que puede ser útil definir lo que queremos decir por “periodismo de datos en la BBC. En general el término cubre proyectos que usan datos para hacer una o más de las siguientes cosas:
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Permitir al lector descubrir información que es relevante para sí mismo.
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Revelar una historia que es llamativa y antes se desconocía
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Ayudar al lector a entender mejor una cuestión compleja.
Estas categorías pueden superponerse, y en un medio online a menudo pueden beneficiarse de algún nivel de visualización.
En el sitio de BBC News hemos estado usando datos para ofrecer servicios y herramientas para nuestros usuarios desde hace más de una década.
El ejemplo más consistente, que se publicó por primera vez en 1999, es el de nuestras tablas de liga escolar, que usan los datos publicados anualmente por el Estado. Los lectores pueden encontrar las escuelas locales ingresando el código postal, y compararlas con una cantidad de indicadores. Periodistas de educación también trabajan con el equipo de programadores rastreando las historias antes de su publicación.
Cuando empezamos a hacer esto, no existía un sitio oficial que ofreciera al público la posibilidad de explorar datos. Pero ahora que el Departamento de Educación tiene su propio servicio nuestra tarea se concentra más en las historias que surgen de los datos.
El desafío en este área debe ser dar acceso a datos en los que hay un claro interés público. Un ejemplo reciente de un proyecto en el que expusimos un gran conjunto de datos no disponible normalmente para el público en general, fue el informe especial "Todas las muertes en todos los caminos". Ofrecimos una búsqueda por código postal, permitiendo a los usuarios encontrar la locación de todos los accidentes fatales en caminos en el Reino Unido en la última década.
Visualizamos algunos de los datos y cifras principales que surgen de los datos policiales y, para dar al proyecto más dinámica y un rostro humano, hicimos equipo con la London Ambulance Association y BBC London radio y TV para rastrear choques en la capital cuando sucedían. Esto se reportó en vivo online, así como vía Twitter usando el hashtag #crash24, y las colisiones fueron incorporadas al mapa a medida que se informaban.
Además de proveer maneras de explorar grandes conjuntos de datos, también hemos tenido éxito en crear herramientas simples, que proveen relevantes recortes de información para los usuarios. Estas herramientas apelan a los que tienen poco tiempo y pueden no querer explorar análisis extensos. La capacidad de compartir fácilmente un dato personal es algo que hemos comenzado a incorporar como estándar.
Un ejemplo simple de este enfoque es nuestro servicio “El mundo en 7000 millones: cuál es su número” publicado coincidentemente con la fecha oficial en la que la población mundial superó los 7000 millones. Ingresando su fecha de nacimiento, el usuario podía saber que “número” fue en términos de la población global cuando nació y luego compartir ese número vía Twitter o Facebook. La aplicación usa datos aportados por el fondo de desarrollo de la población de la ONU. Fue muy popular y se convirtió en el vínculo más usado en Facebook en el Reino Unido en 2011.
Otro ejemplo reciente es el calculador de presupuesto de la BBC, que permitió a los usuarios descubrir en qué medida estarán mejor o peor cuando entre en vigor el presupuesto del Tesoro, y luego compartir la cifra. Hicimos equipo con la firma contable KPMG LLP, que nos dio los cálculos basados en el presupuesto anual y entonces trabajamos duro para crear una interface atractiva que alentara a los usuarios a completar la tarea.
¿Pero dónde está el periodismo en todo esto? Encontrar historias en los datos es una definición más tradicional de periodismo de datos. ¿Hay una exclusiva enterrada en la base de datos? ¿Son precisas las cifras? ¿Prueban o no que existe el problema? Estas son todas preguntas que un periodista de datos o un periodista asistido por computadora debe hacerse. Pero puede llevar mucho tiempo estudiar un conjunto de datos muy grande con la esperanza de encontrar algo llamativo.
En esta área nos ha resultado más productivo asociarnos con programas o equipos de investigación que cuentan con el conocimiento experto y tiempo para investigar una historia. El programa Panorama de actualidad de la BBC pasó meses trabajando con el Centre for Investigative Journalism, recogiendo datos sobre la paga en el sector público. El resultado fue un documental de TV y un informe especial online, “La paga del sector público: las cifras”, donde se publicó todos los datos y se visualizaba con análisis sector por sector.
Además de asociarnos con periodistas de investigación, tener acceso a numerosos profesionales con conocimiento especializado es esencial. Cuando un colega del equipo del sector de economía analizó los datos de recortes del gasto publicados por el gobierno, llegó a la conclusión de que los hacía aparecer mayores de lo que eran en realidad. El resultado fue una historia exclusiva, “Encontrar sentido a los datos”, complementada por una clara visualización, que ganó un premio de la Royal Statistical Society.
Pero el periodismo de datos no tiene por qué producir una exclusiva que nadie más ha descubierto. La tarea del equipo de visualización de datos es combinar un gran diseño con una narración editorial clara para ofrecer una experiencia convincente al usuario. Visualizaciones atractivas de los datos apropiados pueden ser usadas para lograr una mejor comprensión de una cuestión o historia, y frecuentemente usamos este enfoque en nuestras narraciones en la BBC. Una técnica utilizada en nuestro rastreador de demandantes es mostrar en un mapa de calor la evolución de los datos con el paso del tiempo para dar una clara visión del cambio.
El servicio de datos “Red de deuda de la Eurozona” explora la red interconectada de créditos entre países. Ayuda a explicar una cuestión complicada de un modo visual, usando color y flechas proporcionales combinadas con un texto claro. Una consideración importante es alentar al usuario a explorar el servicio o seguir una narrativa, sin hacerlo sentir abrumado por las cifras.
El equipo que produce periodismo de datos para el sitio de BBC News se compone de alrededor de 20 periodistas, diseñadores y programadores.
Además de proyectos y visualizaciones de datos, el equipo produce todas las infografías y recursos multimedia interactivos en el sitio de noticias. En conjunto todo esto forma parte de una colección de técnicas de narración que llamamos periodismo visual. No tenemos gente identificada específicamente como periodistas de datos, pero todo el personal de redacción del equipo tiene saber usar aplicaciones básicas de planillas de cálculo tales como Excel y Google Docs para analizar datos.
Son centrales a cualquier proyecto de datos las capacidades técnicas, el asesoramiento de nuestros programadores y las capacidades de visualización de nuestros diseñadores. Si bien todos somos en primer lugar periodistas, diseñadores o programadores, seguimos trabajando fuerte para aumentar nuestra comprensión y dominio de todas las áreas de conocimiento.
Los productos centrales para explorar datos son Excel, Google Docs y Fusion Tables. El equipo también ha usado, aunque en menor medida, MySQL, bases de datos Access y Solr para explorar conjuntos de datos mayores; y usó RDF y SPARQL para comenzar a analizar maneras en las que podemos modelar eventos usando tecnologías Linked Data. Los programadores también usan su lenguaje de programación preferido, sea ActionScript, Python, o Perl, para reunir, analizar o desmenuzar en general un conjunto de datos en los que podemos estar trabajando. Perl se utiliza para parte de la edición.
Usamos Google, Bing Maps y Google Earth, junto con ArcMAP de Esri, para explorar y visualizar datos geográficos.
Para gráficos utilizamos la Suite de Adobe incluyendo After Effects, Illustrator, Photoshop y Flash, aunque en estos tiempos rara vez publicamos archivos Flash en el sitio, dado que JavaScript –en particular JQuery y otras bibliotecas de JavaScript tales como Highcharts, Raphael y D3- cada vez más cubren nuestros requisitos de visualización.
— Bella Hurrell and Andrew Leimdorfer, BBC
El equipo de aplicaciones de noticias del Chicago Tribune es una banda de alegres hackers incrustada en la redacción. Trabajamos en estrecha relación con editores y periodistas para ayudar a: 1) investigar y contar historias; 2) ilustrar historias online y 3) crear recursos de la red siempre actualizados para la buena gente de Chicagolandia.
Es importante que estemos en la redacción. A menudo nuestro trabajo se define en conversaciones cara a cara con periodistas. Saben que nos gusta ayudar a escribir algo que dé vida a un aburrido sitio oficial, desentrañar una parva de PDF, o convertir de otras maneras lo que no es datos, en algo que se pueda analizar. Es lo que ayuda a nuestro equipo a encontrar su rumbo; de este modo nos enteramos de potenciales proyectos de datos cuando se están gestando.
A diferencia de muchos equipos en este campo, el nuestro fue fundado por tecnólogos para quienes el periodismo fue un cambio de carrera. Algunos adquirimos un título de Maestría en Periodismo después de pasar varios años programando para empresas, y otros vinieron de la comunidad de gobierno abierto.
Trabajamos de modo ágil. Para asegurarnos de estar siempre sincronizados, cada mañana comienza con una reunión de 5 minutos de a pie. Frecuentemente programamos de a pares; 2 programadores en un teclado a menudo son más productivos que 2 programadores en 2 teclados. La mayoría de los proyectos no requieren más que una semana de producción, pero en proyectos más largos trabajamos en iteraciones de una semana y mostramos nuestros trabajo a los interesados (periodistas y editores por lo general) toda las semanas. El mantra es “fracasar rápido”. Si uno está haciendo las cosas mal tiene que saberlo lo antes posible, especialmente cuando se programa con un plazo fijo.
Esto de _hackear_de modo iterativo y con plazos tiene un aspecto tremendamente positivo: siempre estamos actualizando nuestro set de herramientas. Cada semana producimos 1 o 2 aplicaciones y luego, a diferencia de los talleres normales de software, podemos sacarlo de nuestra mente y pasar al siguiente proyecto. Es una alegría que compartimos con los periodistas, y cada semana podemos aprender algo nuevo.
Todas las ideas de aplicaciones provienen de periodistas y editores en la redacción. Creo que esto nos diferencia de equipos de aplicaciones de otras redacciones, que frecuentemente producen sus propias ideas. Hemos establecido fuertes relaciones personales y profesionales en la redacción, y la gente sabe que cuando tiene datos viene a nosotros.
Gran parte de nuestro trabajo en la redacción es de apoyo a los periodistas. Los ayudamos a trabajar datos, reconvertir PDF en planillas de cálculo, investigamos en sitios de la red, etc. Es un servicio que nos gusta dar porque nos permite conocer desde sus inicios el trabajo de datos que se da en la redacción. Parte de ese trabajo se convierte en una aplicación de noticias: un mapa, una tabla o a veces sitios de mayor escala.
Antes vinculábamos la aplicación a la historia escrita, pero eso no resultaba en demasiado tráfico. Actualmente, las aplicaciones aparecen cerca de la parte superior de nuestro sitio y la aplicación tiene un link con la historia, lo que funciona bien tanto para la aplicación como para la historia. Hay una sección del sitio que es para nuestro trabajo, pero no tiene mucho tráfico. Eso no es sorprendente. “Oigan, hoy quiero unos datos” no es algo que se escuche muy seguido.
Nos encanta la cuenta de visitas del sitio y nos encantan las alabanzas de nuestros pares, pero eso no es lo importante. La motivación siempre debe ser el impacto; en la vida de la gente, en las leyes, en hacer que los políticos rindan cuentas y así siguiendo. La pieza escrita habla de la tendencia y la humaniza con unas cuantas anécdotas. ¿Pero qué hace el lector cuando terminó de leer la historia? ¿Está segura su familia? ¿Sus hijos están siendo educados adecuadamente? Nuestro trabajo da sus frutos cuando ayuda a un lector a encontrar su propia historia en los datos. Entre los ejemplos de trabajos impactantes y personalizados que hemos hecho se incluyen las aplicaciones de Informes de seguridad en geriátricos y el Boletín de Calificaciones de Escuelas.
— Brian Boyer, Chicago Tribune
Cuando lanzamos el Datablog, no teníamos idea a quién podrían interesarle los datos en crudo, las estadísticas y visualizaciones. Como dijo un jefe en mi oficina: “¿Por qué alguien querría eso?”.
El Datablog, que yo edito, debía ser un pequeño blog que ofreciera los conjuntos de datos completos que respaldan nuestras historias periodísticas. Ahora consiste en una primera página; búsquedas de datos de gobiernos y desarrollo global; visualizaciones de datos realizadas por artistas gráficos de The Guardian y de toda la red, y herramientas para explorar datos de gasto público. Todos los días usamos planillas de cálculos de Google para compartir los datos completos que respaldan nuestro trabajo; visualizamos y analizamos esos datos y luego los usamos para proveer historias para el diario y el sitio.
Como editor de noticias y periodista trabajando con gráficos, era una extensión lógica del trabajo que ya venía haciendo, acumulando nuevos conjuntos de datos y batallando con ellos para tratar de encontrar sentido a las historias de noticias del día.
La pregunta que me hicieron fue respondida. Han sido unos años increíbles para los datos públicos. Obama abrió los archivos de datos del gobierno de EE.UU. como primer acto legislativo, y su ejemplo pronto fue seguido por sitios de datos gubernamentales en todo el mundo: Australia, Nueva Zelanda y el sitio del gobierno británico, Data.gov.uk.
Hemos tenido el escándalo de los gastos de los parlamentarios, la pieza más inesperada de periodismo de datos de Gran Bretaña, con el resultado de que Westminster ahora está comprometido a difundir cantidades inmensas de datos todos los años.
Tuvimos una elección general en la que cada uno de los partidos políticos más importantes se comprometió a la transparencia de datos, abriendo nuestros propios archivos de datos al mundo. Los diarios han dedicado valioso centimetraje a la apertura de la base de datos COINS del Tesoro.
Al mismo tiempo, a media que la red produce más y más datos, los lectores de todo el mundo están más interesados que nunca en los datos en crudo detrás de las noticias. Cuando lanzamos el Datablog, creíamos que el público serían programadores buscando crear aplicaciones. De hecho es gente que quiere saber más sobre las emisiones de carbono, inmigración de Europa oriental, el desglose de las muertes en Afganistán, o incluso la cantidad de veces que los Beatles usaron la palabra “amor” en sus canciones (613).
Gradualmente el trabajo del Datablog ha reflejado y enriquecido las historias a las que nos enfrentamos. Recurrimos a la opinión del público sobre 458.000 documentos relacionados con los gastos de los parlamentarios y analizamos los datos detallados de lo que sostuvieron los parlamentarios. Ayudamos a nuestros usuarios a explorar bases de datos de gastos detalladas del Tesoro y publicamos los datos detrás de las noticias.
Pero el evento que cambió el juego para el periodismo de datos se dio en la primavera de 2010, comenzando por una hoja de cálculo: 92.201 filas de datos, cada una conteniendo un desglose detallado de un evento militar en Afganistán. Estos fueron los registros de guerra de WikiLeaks. Es decir, la primera parte. Seguirían dos episodios más: Irak y los cables. El término oficial para las primeras dos partes fue SIGACTS: La Base de Datos de Acciones Significativas de las fuerzas armadas de Estados Unidos.
Las organizaciones de noticias dependen mucho de la ubicación y la proximidad con la mesa de noticias. Si uno está cerca, es fácil sugerir historias y ser parte del proceso: inversamente, no estar cerca es literalmente ser ignorado. Antes de WikiLeaks estábamos en un piso diferente, junto con el equipo de Gráficos. Desde WikiLeaks estamos en el mismo piso, junto a la mesa de noticias. Significa que es más fácil para nosotros sugerir ideas a la mesa de noticias, y para los periodistas al otro lado de la redacción pensar en nosotros para que los ayudemos con historias.
No hace mucho los periodistas eran quienes controlaban el acceso a los datos oficiales. Escribíamos historias sobre las cifras y se las transmitíamos a un público agradecido que no estaba interesado en las estadísticas en bruto. La idea de incorporar información en crudo a nuestros diarios era anatema.
Ahora la dinámica ha cambiado hasta el punto de resultar irreconocible. Nuestro rol se está convirtiendo en el de intérpretes; ayudar a la gente a comprender los datos e incluso publicarlos porque son interesantes por sí mismos.
Pero las cifras sin análisis son sólo números, que es donde encajamos nosotros. Cuando el primer ministro de Gran Bretaña sostuvo que los desmanes de agosto de 2011 no tuvieron nada que ver con la pobreza, pudimos cruzar el lugar de residencia de los que hicieron los desmanes con los indicadores de pobreza para mostrar la verdad.
Detrás de todas nuestras historias de periodismo de datos hay un proceso. Está cambiando permanentemente, a medida que vamos usando nuevas herramientas y técnicas. Alguna gente dice que la respuesta es convertirse en una especie de súper hacker, escribir programas y sumergirse en SQL. Uno puede tener esa postura. Pero gran parte del trabajo que hacemos es con Excel.
Primero ubicamos los datos o los recibimos de una variedad de fuentes, de historias de noticias nuevas, datos oficiales, investigaciones de periodistas y así en más. Entonces comenzamos a ver qué podemos hacer con los datos; ¿necesitamos combinarlos con otro conjunto de datos? ¿Cómo podemos mostrar cambios a lo largo del tiempo? Esas planillas de cálculo a menudo tienen que ser muy depuradas, porque todas esas columnas extrañas y celdas fusionadas de modos raros no ayudan a comprender la información. Y eso suponiendo que no es un PDF, el peor formato de datos conocido por la humanidad.
A menudo los datos oficiales vienen con códigos oficiales agregados; cada escuela, hospital, sector, y municipalidad tiene un código de identificación.
Los países también los tienen (el código del Reino Unido por ejemplo es GB). Son útiles porque uno podría querer cruzar conjuntos de datos, y es sorprendente la cantidad de formas de escribir las cosas y arreglos de palabras que pueden trabar eso. Está Birmania y Myanmar, por ejemplo, o Fayette County en Estados Unidos (hay 11 de ellas en estados que van de Georgia a Virginia Occidental). Los códigos nos permiten comparar las cosas comparables.
Al final del proceso está el producto: ¿será una historia o un gráfico o una visualización y qué herramientas usaremos? Nuestras principales herramientas son las gratuitas con las que podemos producir algo rápidamente. Los gráficos más sofisticados son producidos por nuestro equipo de desarrollo.
Esto significa que comúnmente usamos los Google Charts para pequeños gráficos y tortas lineales, o Google Fusion Tables para crear mapas de modo rápido y fácil.
Puede parecer algo nuevo pero no lo es.
En la primera edición del Manchester Guardian (el sábado 5 de mayo de 1821), las noticias estaban en la página trasera, como en todos los diarios de aquellos tiempos. El primer ítem en la primera plana era un aviso de un perro labrador perdido.
Entre las historias y las citas de poemas, un tercio de la contratapa está ocupado con datos. Una tabla completa de los costos de escuelas en la zona nunca antes “presentados al público”, escribe “NH”.
NH quería que se publicaran sus datos porque de otro modo eclesiásticos sin formación informarían sobre los mismos. Su motivación era que “la información que contiene es valiosa; porque si no se sabe en qué medida se extiende la educación… las opiniones que puedan formarse sobre la condición y el progreso futuro de la sociedad serán necesariamente incorrectas”. Dicho de otro modo, si la gente no sabe lo que pasa, ¿cómo puede mejorar la sociedad?
No se me ocurre mejor justificación de lo que estamos tratando de hacer ahora. Lo que hace un tiempo era una historia para la última página, ahora puede estar en primera plana.
— Simon Rogers, the Guardian
El proyecto PISA based Wealth Comparison (Comparación de Riqueza basada en PISA, es una visualización interactiva que permite la comparación de niveles de vida en diferentes países. Utiliza datos del informe de calificación de educación en el mundo, PISA 2009, publicado en diciembre de 2010. El informe se basa en un cuestionario que interroga a estudiantes de 15 años sobre su situación de vida en el hogar.
La idea era analizar y visualizar estos datos para ofrecer una manera única de comparar los estándares de vida en distintos países.
Primero, nuestro equipo editorial decidió qué datos parecían útiles para hacer comparables los niveles de vida y debían visualizarse, incluyendo:
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Riqueza (cantidad de TV, autos y baños disponibles en el hogar)
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Situación familiar (si hay abuelos viviendo con la familia, porcentaje de familias con solo un hijo, desempleo de los padres y el status laboral de la madre)
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Acceso a fuentes de conocimiento (Internet en el hogar, frecuencia de uso de correo electrónico y cantidad de libros que son de propiedad de la familia)
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3 indicadores adicionales sobre el nivel de desarrollo de cada país.
Con la ayuda del equipo de diseño, estos datos fueron traducidos a íconos explícitos. Se creó un diseño de front-end para hacer posible la comparación entre los distintos países viéndolos como si fueran cartas de juego.
A continuación contactamos gente de la Open Data Network de Alemania para encontrar programadores dispuestos a ayudar con el proyecto. Esta comunidad de gente altamente motivada sugirió a Gregor Aisch, como diseñador de información muy talentoso, para que programara la aplicación que haría realidad nuestros sueños (sin usar Flash, lo que era muy importante para nosotros).
Gregor creó una visualización de muy alta calidad e interactiva, con un hermoso estilo de burbuja basado en la Raphaël-Javascript Library.
El resultado de nuestra colaboración fue un interactivo muy exitoso que tuvo mucho tráfico. Es fácil comparar dos países cualesquiera, lo que lo hace útil como herramienta de referencia. Eso significa que podemos volver a utilizarlo en nuestra tarea editorial diaria. Por ejemplo, si estamos cubriendo algo relacionado con las condiciones de vida en Indonesia, podemos rápida y fácilmente incrustar un gráfico comparando las condiciones de vida en Indonesia y Alemania). El conocimiento transferido a nuestro equipo fue una gran inversión para proyectos futuros.
En el Zeit Online encontramos que nuestros proyectos de periodismo de datos nos han traído mucho tráfico y han ayudado a atraer al público de nuevas maneras. Por ejemplo, hubo mucha cobertura de la situación de la planta nuclear en Fukushima luego del tsunami en Japón. Luego de que material radioactivo escapara de la usina, todos fueron evacuados en un radio de 30 kilómetros de la planta. La gente pudo leer y ver muchas cosas sobre la evacuación. Zeit Online encontró una manera innovadora de explicar el impacto de ésto para nuestro público alemán. Preguntamos: ¿Cuánta gente vive cerca de una planta nuclear en Alemania? ¿Cuánta gente vive dentro de un radio de 30 kilómetros? Un mapa muestra cuanta gente tendría que ser evacuada en una situación similar en Alemania. El resultado: mucho tráfico; de hecho el proyecto se expandió como un virus en los medios sociales. Los proyectos de periodismo de datos pueden ser adaptados con relativa facilidad a otros idiomas. Creamos una versión en idioma inglés respecto de la proximidad de las plantas nucleares en Estados Unidos, lo que fue un gran generador de tráfico. Las organizaciones de noticias quieren ser reconocidas como fuentes confiables y autorizadas entre sus lectores. Encontramos que los proyectos de periodismo de datos combinados con permitir a nuestros lectores ver y volver a utilizar los datos en bruto nos da un alto grado de credibilidad.
Por dos años el departamento de Investigación y Desarrollo yel Editor en Jefe del Zeit Online, Wolfgang Blau, han estado promoviendo el periodismo de datos como una manera importante de narrar historias. La transparencia, la credibilidad y la atracción de los usuarios son partes importantes de nuestra filosofía. Por eso el periodismo de datos es una parte natural de nuestro trabajo actual y futuro. Las visualizaciones de datos pueden aportar valor a la recepción de una historia, y son un modo atractivo de que todo el equipo editorial presente su contenido.
Por ejemplo, el 9 de noviembre de 2011 el Deutsche Bank se comprometió a dejar de financiar a los fabricantes de bombas de racimo. Pero según un estudio de una organización sin fines de lucro Facing Finance, el banco siguió aprobando créditos a productores de bombas de racimo después de hacer esa promesa. Otras visualizaciones basadas en los datos muestran a nuestros lectores los diferentes flujos de dinero. Las distintas partes del Deutsche Bank están ordenadas en la parte de arriba, y las compañías acusadas de estar involucradas en la fabricación de bombas de racimo, abajo. En el medio se representan los créditos individuales siguiendo la línea temporal. Cuando se giran los círculos se ven los detalles de cada transacción. Por supuesto que se hubiera podido contar la historia por medio de un artículo escrito. Pero la visualización permite a nuestros lectores comprender y explorar las dependencias financieras de modo más intuitivo.
Otro ejemplo: la Oficina Alemana Federal de Estadísticas ha publicado un gran conjunto de datos sobre estadísticas vitales para Alemania, incluyendo el modelado de varios escenarios demográficos hasta 2060. La manera típica de representar esto es una pirámide poblacional, tal como la de la Agencia Federal de Estadísticas.
Con nuestros colegas del departamento de Ciencias, intentamos dar a nuestros lectores una mejor manera de explorar los datos demográficos proyectados, respecto de nuestra sociedad futura. Con nuestra visualización presentamos un grupo estadísticamente representativo de 40 personas de distintas edades desde los años 1950 hasta 2060. Están organizadas en 8 grupos diferentes. Se ve como una foto grupal de la sociedad alemana en distintos momentos. Los mismos datos visualizados en una pirámide poblacional tradicional da solo una visión muy abstracta de la situación, pero un grupo con chicos, gente joven, adultos, y gente mayor significa que los lectores pueden relacionarse más fácilmente con los datos. Basta tocar el botón de play para iniciar un viaje a través de once décadas. También puede ingresar su propio año de nacimiento y su género para convertirse en parte de la foto grupal: podrá ver su propio viaje demográfico a través de las décadas y su propia expectativa de vida.
— Sascha Venohr, Zeit Online
Una de las cosas que me preguntan regularmente los periodistas es cómo consigo un programador que me ayude con mis proyectos. No se engañe pensando que este es un proceso en una sola dirección; los hackers con preocupaciones sociales y los analistas de datos a menudo están igualmente interesados en tomar contacto con periodistas.
Los periodistas son usuarios poderosos de herramientas y servicios basados en datos. Desde la perspectiva de los programadores, los periodistas piensan sin esquemas para usar herramientas de datos en contextos que los programadores no siempre tomaron en cuenta (la retroalimentación es invalorable). También ayudan a crear contexto e interés por proyectos, y ayudan a hacer que sean relevantes. Es una relación simbiótica.
Por fortuna, esto significa que, esté pensando en contratar un hacker, o solo busque colaboración con un presupuesto muy restringido, es más que probable que haya alguien interesado en ayudarlo.
¿Entonces cómo se los encuentra? Dice Aron Pilhofer de The New York Times:
Quizás se encuentre con que su organización ya tiene gente con las capacidades que necesita, pero no necesariamente se encuentran en su sala de redacción. Visite los departamentos de tecnología y TI, y es probable que encuentre oro. También es importante apreciar la cultura de los programadores: si encuentra a alguien que tiene una computadora que se ve como la de la Figura 2-9 probablemente tenga un ganador.
Algunas ideas más:
- Coloque avisos en sitios de la red que ofrecen puestos de trabajo
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Identifique y coloque avisos en sitios que apuntan a programadores que trabajan en distintos lenguajes. Por ejemplo, el Python Job Board.
- Listas de correo relevantes para contactos
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Por ejemplo las listas de correo NICAR-L y Data Driven Journalism.
- Organizaciones relevantes para contactos
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Por ejemplo, si quiere buscar datos en la red, puede contactar una organización como Scraperwiki que tienen un gran directorio de programadores confiables y dispuestos.
- Súmese a grupos/redes relevantes
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Esté atento a iniciativas tales como HACKS/HACKERS que reúnen a periodistas y técnicos. Ahora están surgiendo grupos de Hacks/Hackers en todo el mundo. También podría intentar publicar algo en su newsletter de búesqueda de empleo.
- Comunidades de intereses locales
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Puede intentar hacer una búsqueda rápida de expertos en determinada cuestión en su zona (por ejemplo “java-script” + “London”). Sitios tales como Meetup.com también pueden ser un gran punto de partida.
- Hackatones y competencias
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Haya o no dinero de premio involucrado, competencias de aplicaciones y visualizaciones, y días de programación a menudo son un terreno fértil para colaboraciones y lograr contactos.
- Pregunte a un técnico
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Los técnicos se juntan con otros técnicos. El boca a boca es siempre una buena manera de encontrar buena gente para trabajar.
— Lucy Chambers, Open Knowledge Foundation
Una vez que se encuentra un hacker, ¿cómo se sabe si es bueno? Le preguntamos a Alastair Dant de The Guardian cómo descubrir uno bueno:
- Hacen de todo
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Cuando hay que cumplir un plazo de entrega es mejor contar con alguien que maneja todas las alternativas, antes que con un maestro especializado en un recurso. Las aplicaciones de noticias requieren manejo de datos, gráficos dinámicos y audacia.
- Ven todo el cuadro
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El pensamiento holístico le da prioridad al valor narrativo por sobre el detalle técnico. Prefiero escuchar una nota tocada con sentimiento que el virtuosismo sin fin en escalas oscuras. Averigüe si a la persona la hace feliz trabajar junto a un diagramador.
- Saben contar una historia
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La presentación narrativa requiere ordenar las cosas en el espacio y el tiempo. Averigüe cual es el proyecto del que se siente más orgulloso, y pídale que le diga cómo fue creado; esto revelará tanto su capacidad de comunicación como su manejo técnico.
- Hablan de las cosas que van a hacer
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Crear cosas rápidamente requiere de equipos mixtos trabajando hacia metas comunes. Cada participante debe respetar a sus compañeros y estar dispuesto a negociar. Los obstáculos no previstos a menudo requieren ajustes de planes rápidos y concesiones colectivas.
- Se autoeducan
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La tecnología evoluciona rápidamente. Es una lucha mantenerse al día. Habiendo conocido programadores con todo tipo de antecedentes, el rasgo más común es la disposición a aprender cosas nuevas cuando se necesita.
— Lucy Chambers, Open Knowledge Foundation, entrevista con Alastair Dant, Lead Interactive Technologist, the Guardian
La diferencia de productividad entre un programador bueno y uno extraordinario no es lineal, es exponencial. Contratar bien es extremadamente importante. Desgraciadamente, contratar bien es muy difícil. Es bastante difícil evaluar candidatos si uno no es un gerente técnico con experiencia. A eso hay que agregar los sueldos que las organizaciones de noticias pueden pagar y entonces es todo un desafío.
En el Tribune, reclutamos con dos ángulos: el atractivo emotivo y el atractivo técnico. El atractivo emocional es que el periodismo es esencial para que una democracia funcione. Si trabaja aquí puede cambiar el mundo. Técnicamente, promocionamos todo lo que puede aprender. Nuestros proyectos son pequeños, rápidos e iterativos. Cada proyecto tiene un nuevo conjunto de herramientas, un nuevo idioma, un nuevo tópico (seguridad anti incendios, el sistema jubilatorio) que debe aprender. La redacción es un cruce de caminos. Nunca dirigí un equipo que haya aprendido tanto y tan rápido como nuestro equipo.
En cuanto a donde buscar, hemos tenido mucha suerte encontrando grandes hackers en la comunidad de gobierno abierto. La lista de correo Sunlight Labs es donde los locos por la tecnología que quieren hacer el bien, y tienen empleos aburridos, se encuentran por la noche. Otro recurso potencial es Code for America. Cada año un grupo de individuos emergen de CfA buscando su siguiente gran proyecto. A esto se agrega que CfA tienen un proceso de selección riguroso; ya han evaluado los candidatos por usted. Hoy en día los periodistas interesados en programación también salen de las escuelas de periodismo. Están verdes tienen toneladas de potencial.
Por último, no basta con contratar programadores. Se necesita gerencia técnica. Un programador solitario (especialmente si acaba de salir de la escuela de periodismo sin experiencia de trabajo) va a tomar muchas malas decisiones. Incluso el mejor programador, si se lo deja solo, optará por trabajo técnicamente interesante, por sobre lo que es más importante para su público.
Llame a este puesto Editor de aplicaciones de noticias, gerente de proyecto, lo que sea. Al igual que los redactores, los programadores necesitan editores, mentores, y alguien que los apure para que tengan el software listo a tiempo.
— Brian Boyer, Chicago Tribune
En marzo de 2010, la organización SETUP de cultura digital con sede en Utrecht organizó un evento llamado Hacking Journalism. El evento fue organizado para alentar una mayor colaboración entre programadores y periodistas.
“Organizamos hackatones para producir aplicaciones atractivas, pero no podemos reconocer historias interesantes en los datos. Lo que creamos no tiene relevancia social” dijeron los programadores. “Reconocemos la importancia de periodismo de datos, pero no tenemos las capacidades técnicas para crear las cosas que queremos”, dijeron los periodistas.
Trabajando para un diario regional no había dinero o incentivos para contratar un programador para la redacción. El periodismo de datos seguía siendo algo desconocido para los diarios holandeses en aquel tiempo.
El modelo de hackatones era perfecto; un ambiente relajado para colaboración, con abundante pizza y bebidas energizantes. RegioHack fue un hackatón organizado por mi empleador, el diario regional De Stentor, nuestra publicación hermana TC Tubantia y Saxion Hogescholen Enschede que ofreció el lugar para el evento.
La organización era así: todos podían anotarse para un hackatón de 30 horas. Nosotros dábamos la comida y las bebidas. Apuntábamos a 30 participantes, que dividimos en 6 grupos. Estos grupos se concentrarían en distintos tópicos, tales como crimen, salud, transporte, seguridad, envejecimiento y poder. Para nosotros, los 3 objetivos principales para este evento eran los siguientes:
- Encontrar historias
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Para nosotros el periodismo de datos es algo nuevo y desconocido. La única manera que podemos demostrar su utilidad es a través de historias bien armadas. Planeamos producir al menos 3 historias de datos.
- Conectar gente
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Nosotros los periodistas no sabemos cómo se hace periodismo de datos y no pretendemos saberlo. Al colocar periodistas, estudiantes y programadores en un cuarto por 30 horas, queremos que compartan conocimientos y visiones.
- Organizar un evento social
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Los diarios no organizan muchos eventos sociales, ni hablemos de hackatones. Queríamos experimentar cómo un evento de esas características puede dar resultados. De hecho hubiera podido ser incómodo: 30 horas con extraños, mucha jerga, golpearse la cabeza contra preguntas básicas y encontrar el terreno en el que cada uno se siente cómodo. Al convertirlo en un evento social (la pizza y las bebidas energizantes), queríamos crear un ambiente en el que periodistas y programadores pudieran sentirse cómodos y colaborar efectivamente.
Antes del evento, TC Tubantia realizó una entrevista con la viuda de un policía que escribió un libro sobre los años de servicio de su marido. También tenía un documento con todos los asesinatos registrados en la parte este de Holanda, mantenido por su marido desde 1945. Normalmente, publicaríamos este documento en nuestro sitio. Esta vez hicimos un tablero usando el software Tableau. También escribimos en el blog acerca de cómo se juntó todo esto en nuestro sitio RegioHack.
Durante el hackatón, un grupo de proyecto abordó el tema del desarrollo de escuelas y el envejecimiento de nuestra región. Al hacer una visualización de proyecciones futuras vimos qué ciudades estarían en problemas luego de unos años de caída de la matrícula. Teniendo esto presente, hicimos un artículo sobre la manera en que esto afectaría las escuelas en nuestra región.
También iniciamos un proyecto muy ambicioso llamado De Tweehondererd van twente (en español Los Doscientos de Twente) para determinar quién tenía más poder en nuestra región y crear una base de datos de la gente más influyente. A través de un cálculo al estilo Google –quien tiene la mayor cantidad de vínculos con organizaciones poderosas- se compondrá una lista de gente influyente. Esto podría llevar a una serie de artículos, pero también es una herramienta poderosa para periodistas. ¿Quién tiene vínculos con quién? Se puede hacer preguntas a esta base de datos y usarla en la rutina diaria. Además, esta base de datos tiene valor cultural. Los artistas ya preguntaban si podían usar esta base de datos cuando estuviera terminada, para hacer instalaciones de arte interactivo.
Luego de RegioHack, advertimos que los periodistas consideraban al periodismo de datos como una adición viable al periodismo tradicional. Mis colegas siguieron usando y creando en base a las técnicas aprendidas ese día para generar proyectos más ambiciosos y técnicos, tales como una base de datos de los costos administrativos de la construcción de viviendas. Con estos datos, hice un mapa interactivo en Fusion Tables. Pedimos a nuestros lectores que jugaran con los datos y obtuvimos los resultados con la colaboración de la audiencia (crowdsourcing), por ejemplo. Luego de recibir muchas preguntas respecto de cómo se hace un mapa en Fusion Tables, también grabé un video tutorial.
¿Qué aprendimos? Aprendimos mucho, pero también encontramos muchos obstáculos. Reconocimos estos 4:
- ¿Por dónde comenzar, pregunta o datos?
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Casi todos los proyectos se trababan en la búsqueda de información. En la mayoría de los casos comenzaban con una pregunta periodística. ¿Y entonces? ¿Qué datos hay disponibles? ¿Dónde pueden encontrarse? ¿Y cuando encuentre estos datos podré responder su pregunta? Los periodistas por lo general saben dónde pueden encontrar información cuando investigan para un artículo. En el periodismo de datos, la mayoría de los periodistas no saben qué información está disponible.
- Poco conocimiento técnico
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El periodismo de datos es una disciplina bastante técnica. A veces hay que filtrar, otras veces hay que hacer algo de programación para ver los resultados. Para hacer periodismo de datos se necesitan dos cosas: la visión periodística de un periodista experimentado y el conocimiento técnico de alguien que maneje todas las técnicas digitales. Durante RegioHack esta no era una presencia común.
- ¿Es noticia?
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Los participantes usaron principalmente un conjunto de datos para descubrir noticias, en vez de buscar interconexiones entre distintas fuentes. El motivo de esto es que se necesita algo de conocimiento estadístico para verificar noticias del periodismo de datos.
- ¿Cómo es la rutina?
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Todo lo anterior se resume en que no hay rutina. Los participantes tienen algunas capacidades pero no saben cómo, ni cuándo usarlas. Uno de los periodistas lo comparó con hacer una torta. “Tenemos los ingredientes: harina, huevos, leche, etcétera. Lo tiramos en una bolsa, la sacudimos y esperamos que salga una torta”. Tenemos todos los ingredientes, pero no conocemos la receta.
¿Y ahora qué hacemos? Nuestras primeras experiencias con el periodismo de datos podrían ayudar a otros periodistas o programadores que aspiren a ingresar en el mismo campo de trabajo, y estamos trabajando para producir un informe.
También estamos considerando cómo continuar RegioHack en forma de hackatón. Nos resultó divertido, educativo y productivo, y una gran introducción al periodismo de datos.
Pero para que el periodismo de datos funcione tenemos que integrarlo en la redacción. Los periodistas tienen que pensar en datos, además de citas, declaraciones de prensa, reuniones de consejos, etc. Al hacer RegioHack demostramos a nuestro público que el periodismo de datos no son solo palabras. Podemos escribir artículos mejor informados y más claros, presentando a los lectores artículos diferentes impresos y online.
— Jerry Vermanen, NU.nl
Los periodistas de investigación y los ciudadanos interesados en descubrir el crimen organizado y la corrupción que afecta las vidas de miles de millones en todo el mundo cada día que pasa tienen acceso sin precedentes a información. Gobiernos y otras organizaciones colocan inmensos volúmenes de datos online y parece que la tan necesaria información está cada vez más al alcance de todos. Pero, al mismo tiempo, funcionarios corruptos en gobiernos y grupos del crimen organizado están haciendo todo lo que pueden para ocultar información para que no se conozcan sus crímenes. Se esfuerzan por mantener a la gente a oscuras mientras concretan negocios sucios que causan problemas a la sociedad, en todos sus niveles, y llevan a conflictos, hambrunas u otras crisis.
Es el deber de los periodistas investigadores exponer tales faltas y, al hacerlo, trabar los mecanismos corruptos y criminales.
Hay 3 guías principales que, si se siguen, pueden llevar a un buen periodismo cuando se investigan grandes actos de corrupción y criminales, incluso en los medios más austeros:
- Piense en buscar fuera de su país
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En muchas instancias es mucho más fácil obtener información del extranjero que dentro del país en el que opera el periodista de investigación. La información obtenida del extranjero vía bases de datos de otros países o usando las leyes de acceso a la información de otras naciones puede ser justo lo que necesita para armar el rompecabezas investigativo. Además, los criminales y los funcionarios corruptos no guardan su dinero en el lugar de donde lo robaron. Prefieren depositarlo en bancos extranjeros o invertirlo en otros países. El crimen es global. Las bases de datos que ayudan al periodista de investigación a rastrear dinero en todo el mundo pueden encontrarse en muchos lugares en Internet. Por ejemplo, el Investigative Dashboard permite a los periodistas seguir el rastro del dinero entre países.
- Haga uso de redes periodísticas de investigación existentes
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Periodistas de investigación de todo el mundo se agrupan en organizaciones tales como The Organized Crime and Corruption Reporting Project, The African Forum for Investigative Reporting, The Arab Reporters for Investigative Journalism y The Global investigative Journalism Network. Los periodistas también pueden usar plataformas de periodismo profesional tales como IJNet, donde se intercambia información global relacionada con periodismo todos los días. Muchos de los periodistas agrupados en redes trabajan en cuestiones similares y enfrentan situaciones similares, por lo que tiene mucho sentido intercambiar información y métodos. Hay listas de correo electrónico o grupos de redes sociales vinculados a estas redes, por lo que es fácil tomar contacto con colegas periodistas para pedir información o consejos. También pueden obtener ideas para historias a investigar en tales foros y listas de correo electrónico.
- Hacer uso de la tecnología y colaborar con hackers
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El software ayuda a los periodistas de investigación a acceder y procesar información. Varios tipos de software ayudan al investigador a no dejarse distraer por el ruido, a buscar y encontrar sentido a grandes volúmenes de datos y a encontrar los documentos indicados para descubrir la historia. Hay muchos programas de software que pueden usarse como herramientas para analizar, recoger o interpretar información y, lo que es más importante, los periodistas de investigación tienen que ser conscientes de que hay cantidades de programadores dispuestos a ayudar si se les pide. Estos programadores o hackers saben cómo obtener y manejar información y pueden ayudar mucho con el esfuerzo investigativo. Estos programadores, algunos de ellos miembros de movimientos globales en favor de la apertura de los datos, pueden convertirse en aliados invalorables en la lucha contra el crimen y la corrupción, son capaces de asistir a los periodistas en la recolección y análisis de la información.
Un buen ejemplo de una interfaz entre programadores y ciudadanos es ScraperWiki, un sitio en el que los periodistas pueden pedir ayuda a programadores en la extracción de datos de sitios en la red. Investigative Dashboard tiene una lista de herramientas listas para usar que podrían ayudar a los periodistas a recoger, dar forma y analizar datos.
La utilidad de las guías mencionadas se ha hecho visible en muchas instancias. Un buen ejemplo es el trabajo de Khadija Ismayilova, una reportera de investigación Azerí muy experimentada que trabaja en un medio austero en lo que se refiere a acceso a información. Ismayilova ha superado obstáculos diariamente para ofrecer al público azerí información buena y confiable. En junio de 2001, Khadija Ismayilova, que trabajaba en la oficina de Baku Radio Europa Libre/Radio Libertad (conocida por las siglas RFE/RL), informó que las hijas del presidente Azerí, Ilham Aliyev, manejaban secretamente una compañía de telecomunicaciones en rápido ascenso, Azerfon, a través de compañías offshore con sede en Panamá. La compañía tiene casi 1.700.000 de suscriptores, cubre el 80 por ciento del territorio del país, y (en aquel tiempo) era el único proveedor de servicios 3G para Azerbaiján. Ismayilova pasó 3 años tratando de descubrir quienes eran los dueños de la compañía de telecomunicaciones, pero el gobierno se negaba a dar información sobre los accionistas y mintió numerosas veces sobre sus dueños. Incluso llegaron a decir que la compañía era propiedad de Siemens AG con sede en Alemania, cosa que ha sido negada directamente por esa corporación. La reportera azerí logró descubrir que Azerfon era propiedad de unas cuantas compañías privadas con sede en Panamá. Esto pareció ser una vía muerta para su informe hasta que recibió ayuda del exterior. A comienzos de 2011 Ismayilova supo a través del Investigative Dashboard que las compañías con sede en Panamá pueden ser rastreadas a través de una aplicación desarrollada por el programador y activista Dan O’Huiginn. Con esta herramienta finalmente logró sacar a luz el hecho de que las dos hijas del presidente estaban involucradas en la compañía de telecomunicaciones a través de las empresas con sede en Panamá.
O’Huiginn creó una herramienta que ayudó a periodistas de todo el mundo a informar sobre corrupción: Panamá, un paraíso offshore bien conocido, ha sido ampliamente utilizado por varios funcionarios corruptos como un lugar para ocultar dinero robado (desde compinches del ex presidente egipcio Hosni Mubarak hasta funcionarios sucios de los Balcanes o en América Latina). Lo que el programador-activista ha hecho se conoce como scraping (literalmente raspado y que se traduce como extraer datos, n. del t.) de la red: un método que permite la extracción y el reordenado de información para que pueda ser usada por investigadores. O’Huiginn extrajo información del registro de compañías de Panamá porque este registro, aunque abierto solo permite búsquedas si el periodista de investigación conoce el nombre de la compañía comercial que busca. Esto limitaba las posibilidades de investigaciones, ya que los periodistas generalmente buscan nombres de personas para rastrear sus activos. Extrajo los datos y creó un nuevo sitio donde también son posibles búsquedas basadas en nombres. El nuevo sitio permitió a periodistas de investigación de muchos países buscar información, tomando como referencia nombres de funcionarios en gobiernos y parlamentos, y verificar si poseían en secreto corporaciones en Panamá (tal como sucedía con la familia del presidente de Azerbaiján).
Hay otras ventajas del uso de las guías destacadas más arriba, además de tener mejor acceso a información. Una de ellas tiene que ver con minimizar el daño y asegurar mejor protección para los investigadores que trabajan en ambientes hostiles. Esto se debe al hecho que cuando se trabaja en una red, el periodista no está solo; el periodista de investigación trabaja con colegas en otros países, por lo que es más difícil para los criminales descubrir quién es responsable de que se vean expuestos sus crímenes. Como resultado de ello a los gobiernos y funcionarios corruptos les resulta mucho más difícil atacarlos.
Otra cosa a tener en cuenta es que la información que no parece muy valiosa en una zona geográfica puede ser crucial en otra. El intercambio de información a través de redes de investigación puede llevar a sacar a luz historias muy importantes. Por ejemplo, la información de que un rumano fue atrapado en Colombia con 1 kilogramo de cocaína probablemente no sea una noticia de primera plana en Bogotá, pero podría ser muy importante para el público rumano si un periodista local logra descubrir que la persona que fue atrapada con el narcótico trabaja para el gobierno de Bucarest.
El periodismo de investigación eficiente es el resultado de la cooperación entre periodistas de investigación, programadores y otros que quieren usar datos para contribuir a crear una sociedad global más limpia y más justa.
— Paul Radu, Organized Crime and Corruption Reporting Project
OpenDataCity fue fundado hacia fines de 2010. Por entonces no pasaba nada con lo que uno podría llamar periodismo de datos en Alemania.
¿Por qué lo hicimos? Muchas veces habíamos escuchado a gente trabajando para diarios y a gente de radio y televisión decir: “No estamos listos para crear una unidad de periodismo de datos en nuestra redacción. Pero con gusto tercerizaríamos esto a otros”.
Hasta donde sabemos somos la única compañía que se especializa exclusivamente en periodismo de datos en Alemania. Actualmente somos 3: dos somos periodistas y uno tiene un profundo conocimiento de la programación y la visualización. Contamos con un puñado de hackers, diseñadores y periodistas que trabajan por cuenta propia.
En los últimos 12 meses hemos encarado 4 proyectos de periodismo de datos con diarios y hemos ofrecido capacitación y consultoría a trabajadores de medios, científicos y escuelas de periodismo. La primera aplicación que hicimos fue TAZ, una herramienta interactiva sobre ruido en aeropuertos referida al nuevo aeropuerto de Berlín. Nuestro siguiente proyecto notable fue una aplicación sobre retención de datos de uso de teléfonos móviles de un político alemán con ZEIT online. Por esto ganamos un premio Grimme Online, un premio Lead en Alemania, y un premio de Periodismo Online de la Online Journalism Association en Estados Unidos. En momentos que escribimos estas líneas tenemos varios proyectos encaminados, que van desde infográficos interactivos más simples hasta el diseño y el desarrollo de un programa de periodismo de datos intermedio.
Por supuesto que ganar premios ayuda a la reputación. Pero cuando hablamos con los editores, que tienen que aprobar los proyectos, nuestro argumento a favor de invertir en periodismo de datos no tiene que ver con ganar premios. Más bien es ganar audiencia en períodos más prolongados de modo sustentable. Es decir, crear cosas por su impacto de largo plazo, no por el golpe periodístico del momento, que a menudo se olvida en pocos días.
A continuación presentamos 3 argumentos que hemos usado para alentar a editores a abordar proyectos de más largo plazo:
- Los proyectos de datos no envejecen
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De acuerdo a su diseño, se puede agregar nuevo material a las aplicaciones de periodismo de datos. Y no son solo para los usuarios, sino que pueden ser usados internamente para hacer informes y análisis. Si le preocupa que esto signifique que sus competidores también se beneficien de su inversión, puede resguardar algunos recursos o datos para uso interno solamente.
- Puede apoyarse en su trabajo pasado
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Cuando aborda un proyecto de datos a menudo crea tramos de programas que pueden ser reutilizados o actualizados. El siguiente proyecto podría llevar la mitad del tiempo, porque sabe mucho mejor qué hacer (y qué no) y tiene tramos que puede reutilizar.
- El periodismo de datos se pago solo
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Los proyectos basados en datos son más baratos que las campañas de marketing tradicionales. Las medios online a menudo invierten en cosas como Optimización de Motores de Búsqueda (OMB) y Marketing de Motores de Búsqueda (MMB). Un proyecto de datos ejecutado normalmente generará muchos clics y comentarios y puede extenderse como un virus en la red. Los editores comúnmente pagan menos por esto que por tratar de generar la misma atención a través del MMB.
Nuestro trabajo no es muy distinto del de otras agencias de nuevos medios: proveer aplicaciones o servicios para medios informativos. Pero quizás difiramos en que nos vemos en primer lugar como periodistas. A nuestros ojos los productos que entregamos son artículos o historias, aunque no se transmitan con palabras, imágenes, audio o video, sino en código. Cuando hablamos de periodismo de datos, tenemos que hablar de tecnología, software, dispositivos y cómo contar una historia con ellos.
Para dar un ejemplo, acabamos de trabajar en una aplicación que obtiene datos en tiempo real a través de un programa que extrae (scrapea) información del sitio del ferrocarril alemán, lo que nos permite desarrollar un monitor ferroviario interactivo para Süddeutsche Zeitung que muestra las demoras de trenes de larga distancia en tiempo real. Los datos de la aplicación son actualizados cada minuto aproximadamente y también proveemos un API. Empezamos a hacer esto hace varios meses y hasta ahora hemos acumulado un inmenso conjunto de datos que se agranda a cada hora. A esta altura incluye cientos de miles de filas de datos. El proyecto permite al usuario explorar estos datos en tiempo real, e investigar en el archivo de meses anteriores. Al final la historia que narramos será definida de modo significativo por la acción individual de los usuarios.
En el periodismo tradicional, debido al carácter lineal de los medios escritos o de difusión, tenemos que pensar en un comienzo, el fin, el desarrollo de la historia y el largo y el ángulo de nuestra pieza. Con el periodismo de datos las cosas son diferentes. Sí hay un comienzo. La gente llega al sitio y tiene una primera impresión de la interfaz. Pero a partir de allí se las tienen que arreglar solos. Pueden quedarse un minuto o media hora.
Nuestro trabajo como periodistas de datos es proveer el marco o el medio para esto. Junto con escribir código y manejar datos, tenemos que pensar en maneras ingeniosas de diseñar experiencias. La experiencia del usuario (UX) deriva principalmente de la Interfaz de Usuario (gráfica – GUI). Al final, esta es la parte que definirá el éxito de un proyecto. Se puede tener el mejor código trabajando en el trasfondo, manejando un conjunto de datos interesante. Pero si la presentación es mala, no le importará a nadie.
Aún hay mucho por aprender y experimentar. Pero por suerte está la industria de los juegos, que ha estado innovando al respecto de las narrativas, los ecosistemas y las interfaces digitales desde hace varias décadas. Por lo que cuando desarrollamos aplicaciones de periodismo de datos, debemos estar atentos a cómo funciona el diseño de juegos y cómo se narran historias en los juegos. ¿Por qué juegos como Tetris son tan divertidos? ¿Y qué es lo que define los mundos abiertos de juegos como Grand Theft Auto o Skyrim rock?
Creemos que el periodismo de datos ha llegado para quedarse. En pocos años, los flujos de trabajo del periodismo de datos estarán incrustados naturalmente en las redacciones porque los sitios de noticias tendrán que cambiar. La cantidad de información disponible al público seguirá creciendo. Pero por suerte nuevas tecnologías seguirán permitiéndonos encontrar nuevas maneras de narrar historias. Algunas de las historias se basarán en datos y muchas aplicaciones y servicios tendrán carácter periodístico. La cuestión interesante es qué estrategia desarrollarán las redacciones para promover este proceso. ¿Crearán equipos de periodistas de datos integrados en sus redacciones? ¿Habrá departamentos de investigación y desarrollo, un poco como los departamentos internos de empresas que se tratan como si fueran independientes? ¿O habrá tercerización de partes del trabajo a compañías especializadas? Estamos recién en el comienzo y el tiempo dirá.
— Lorenz Matzat, OpenDataCity
Los medios de grupos con intereses específicos constituyen un sector emergente, en gran medida ignorado por los teóricos de los medios, que potencialmente podría tener un tremendo impacto a través de redes online o proveyendo contenido a medios de noticias. Pueden definirse como medios (por lo general online), controlados por sectores de organizaciones o instituciones, utilizados para defender ciertos intereses y a ciertas comunidades. Las ONG comúnmente crean tales medios; lo mismo hacen los grupos de consumidores, las asociaciones profesionales, los sindicatos y así en más. La limitación clave de su capacidad de influir en la opinión pública u otras partes interesadas es a menudo que no cuentan con la capacidad para descubrir información importante, con más limitaciones incluso que los medios de noticias que han reducido su capacidad. Kaas & Muvlad, una corporación danesa con fines de lucro, es una de las primeras empresas de medios de investigación que ofrece capacidad experta a estos medios de grupos con determinados intereses.
La firma se originó en 2007 al separarse del Instituto Danés de Periodismo Asistido por Computadora (Dicar) sin fines de lucro, que vendía informes a medios y capacitaba a periodistas en análisis de datos. Sus fundadores, Tommy Kaas y Nils Mulvad, fueron previamente periodistas en la industria de noticias. Su nueva firma ofrece lo que llaman “datos más visión periodística” (contenido que queda semi terminado, requiriendo edición o reescritura) principalmente a medios con determinados intereses, que utilizan el contenido para informes de prensa o artículos y los distribuyen a través de medios de noticias y sus propios medios (tales como sitios en la red). Entre los clientes directos se incluyen instituciones gubernamentales, firmas de Relaciones Públicas, sindicatos y ONG tales como EU Transparency y World Wildlife Fund. El trabajo para ONG incluye el seguimiento de subsidios agrícolas y de pesca y actualizaciones regulares sobre actividades de lobbistas de la UE generadas a través de “scraping” de sitios pertinentes. Entre los clientes indirectos se incluyen fundaciones que financian proyectos de ONG. La firma también trabaja con la industria de noticias; por ejemplo, un diario sensacionalista compró su servicio de seguimiento de celebridades.
Los proyectos de periodismo de datos en su portfolio incluyen:
- Mapa de desempleo para 3F
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Una visualización de datos con cifras claves sobre desempleo en Dinamarca para 3F, que es el sindicato de los trabajadores sin capacitación en Dinamarca.
- Condiciones de Vida para 3F
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Otro proyecto para 3F muestra como son las distintas condiciones de vida en distintas partes de Dinamarca. El mapa usa 24 indicadores diferentes.
- Deuda para “Ugebrevet A4”
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Un proyecto que calcula un “índice de deuda” y visualiza las diferencias de economías privadas.
- Instalaciones peligrosas en Dinamarca
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Un proyecto que hace el mapa de y analiza la proximidad de instalaciones peligrosas con jardines de infantes y otras instituciones realizado por “Born&Unge”, una revista publicada por BUPL, El Sindicato Danés de Educadores de la Primera Infancia y Jóvenes.
- Datos de Responsabilidad Corporativa para Vestas
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Visualización de datos de 5 áreas de RC para la compañía de turbinas de viento danesa, Vestas, que con texto autogenerado. Actualizado automáticamente quincenalmente con 400 páginas web incluyendo desde datos a escala mundial hasta unidades individuales de producción.
- Mapa de Nombres para Experian
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Tipee su apellido y mire la distribución de este nombre en distintas áreas geográficas de Dinamarca.
- Mapa de Smiley para Ekstra Bladet
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Todos los días Kaas & Mulvad extraen todas las inspecciones por alimentos en mal estado y hacen el mapa de lo más actual para el diario danés Ekstra Bladet (a la mitad del sitio está el mapa).
Kaas & Mulvad no son los primeros periodistas en trabajar con grupos de determinados intereses en medios. Greenpeace, por ejemplo, habitualmente recurre a periodistas como colaboradores para sus informes. Pero no conocemos ninguna otra firma cuyas ofertas a medios de este tipo se basen en datos; es mucho más común que los periodistas trabajen con ONG como periodistas, editores o escritores.
Actualmente los medios informativos con ayuda de computadoras se concentran en la búsqueda y el descubrimiento (por ejemplo, WikiLeaks); en esto también Kaas & Mulvad son innovadores al concentrarse en análisis de datos. Su enfoque requiere no solo capacidades de programación sino también comprensión de qué tipo de información puede producir una historia con impacto. Se puede decir con certeza que cualquiera que desee imitar su servicio probablemente tendría que adquirir esos dos conjuntos de capacidades a través de asociaciones, porque raramente los individuos poseen ambos.
La firma encara alrededor de 100 proyectos al año, que duran entre pocas horas y pocos meses. También invierte continuamente en proyectos que expanden su capacidad y ofertas. El servicio de seguimiento de celebridades fue uno de tales experimentos. Otro involucró recorrer Internet en busca de noticias sobre ejecución de hipotecas y crear mapas de los casos. Los socios dicen que su primer criterio para encarar proyectos es disfrutar del trabajo y aprender del mismo; se buscan mercados luego de que se defina un nuevo servicio. Aseguran en que el sector de noticias les resultó difícil desarrollar nuevos métodos y nuevos negocios.
No tenemos editores o jefes que decidan qué proyectos podemos hacer, qué software o hardware podemos comprar. Podemos comprar las herramientas de acuerdo a las necesidades de los proyectos, como las mejores soluciones para búsqueda y extracción de texto. Nuestra meta es estar a la vanguardia en estas áreas. Tratamos de conseguir clientes que estén dispuestos a pagar o, si el proyecto es divertido, lo hacemos por menos dinero.
El giro en 2009 fue aproximadamente de 2.500.000 de coronas danesas (€ 336.000). La compañía también sostiene la reputación de los socios como periodistas de vanguardia, lo que mantiene la demanda para sus servicios educativos y de conferencias. Sus apariciones públicas al mismo tiempo sostienen la marca de la firma.
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La crisis de capacidad en baja del sector informativo es también una crisis de sub utilización de capacidad. Kaas y Mulvad tuvieron que dejar el sector para hacer trabajo que valoran y eso da resultados. Nada impide a las organizaciones de noticias captar ese valor.
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Al menos en algunos sectores, existe un mercado rentable para “contenido semi-acabado” que puede servir a los grupos de interesados.
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Sin embargo, esta oportunidad plantea la cuestión de cuánto control pueden ejercer los periodistas sobre la presentación y uso de su trabajo por terceros. Recordamos que esta cuestión ya existe dentro del sector de las noticias (donde los editores pueden imponer cambios al producto de un periodista) y ha existido en otros sectores de medios (tales como el cine, donde no son precisamente raros los conflictos ente directores y estudios por el “corte final”). No es un riesgo moral particular de los medios de interesados, y tampoco va a desaparecer. Se necesita prestar más atención a la ética de esta realidad y mercado en crecimiento.
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Desde el punto de vista de los ingresos, un producto o servicio solo no basta. Las compañías exitosas que realizan periodismo de denuncia debieran tener un enfoque de cartera en el que la consultoría, la enseñanza, las conferencias y otros servicios aportan ingresos extra y sostienen la marca.
— Extracto editado de ``Disruptive News Technologies: Stakeholder Media and The Future of Watchdog Journalism Business Models ''de Mark Lee Hunter y Luk N. Van Wassenhove, INSEAD Working Paper, 2010
En medio de todo el interés y las expectativas respecto del periodismo basado en datos, hay una cuestión sobre la que siempre hay curiosidad en las redacciones: ¿cómo son los modelos de negocios?
Si bien debemos ser cuidadosos respecto de hacer predicciones, un análisis de la historia reciente y el estado actual del sector de los medios nos puede dar una visión. Hoy hay muchas organizaciones de noticias que se han beneficiado al adoptar nuevos enfoques.
Los términos como “periodismo de datos” y la nueva expresión de moda, “ciencia de datos”, pueden sonar como que describen algo nuevo, pero no es estrictamente cierto. En cambio estas nuevas etiquetas son solo maneras de caracterizar un cambio que ha estado cobrando fuerza a lo largo de décadas.
Muchos periodistas parecen inconscientes de la magnitud de los ingresos que ya se generan a través de la recolección de datos, su análisis y visualización. Este es el negocio de la refinación de la información. Con herramientas y tecnologías para procesar datos, es cada vez más posible echar luz sobre asuntos muy complejos, se trate de finanzas internacionales, deuda, demografía, educación, y así en más. El término “inteligencia de negocios” describe una variedad de conceptos de TI que apuntan a aportar una visión clara de lo que sucede en corporaciones comerciales. Las compañías grandes y rentables de nuestro tiempo, incluyendo McDonalds, Zara y H&M, dependen del seguimiento constante de datos para obtener ganancias. Y para ellos funciona bastante bien.
Lo que está cambiando es que las herramientas desarrolladas para este espacio ahora están disponibles para otros dominios, incluyendo los medios. Y hay periodistas que lo entienden. Está por caso Tableau, una compañía que provee un conjunto de herramientas de visualización. O el movimiento “Big Data” (Grandes Datos), en el que compañías de tecnología usan paquetes de software (a menudo de código abierto) para analizar pilas de datos, extrayendo conclusiones en milisegundos.
Estas tecnologías ahora se pueden aplicar al periodismo. Equipos de The Guardian y The New York Times están constantemente ampliando los límites de este campo naciente. Y lo que vemos actualmente es solo la punta del iceberg.
¿Pero cómo genera esto dinero para periodismo? El gran mercado mundial que actualmente se está abriendo tiene que ver con la transformación de datos de disponibilidad pública en algo que podamos procesar: haciendo que los datos resulten visibles y humanos. Queremos poder relacionarnos con las grandes cifras que escuchamos todos los días en las noticias, lo que significan los millones y miles de millones para cada uno de nosotros.
Hay una cantidad de compañías de medios basadas en datos, muy rentables, que simplemente han aplicado este principio antes que otras. Disfrutan de tasas de crecimiento saludables y a veces ganancias que impresionan. Un ejemplo es Bloomberg. La compañía opera alrededor de 300.000 terminales y entrega datos financieros a sus usuarios. Si usted está en el negocio del dinero, esta es una herramienta poderosa. Cada terminal viene con un teclado con códigos de colores y hasta 30.000 opciones para mirar, comparar, analizar y ayudarlo a decidir que hacer a continuación. Este negocio central genera según se estima US$ 6300 millones al año, al menos según un artículo publicado en 2008 en The New York Times. Como resultado de ello Bloomberg ha estado contratando periodistas por todas partes, compraron la venerable pero perdidosa “Business Week”, y así siguiendo.
Otro ejemplo es el conglomerado de medios canadiense conocido hoy como Thomson Reuters. Comenzaron con un diario, compraron una cantidad de títulos conocidos en el Reino Unido y luego decidieron hace dos décadas dejar el negocio de los diarios. En vez de ello, han crecido en base a servicios de información, apuntando a proveer una perspectiva más profunda para clientes en una cantidad de sectores. Si le preocupa cómo ganar dinero con información especializada, mi consejo sería que simplemente lea la historia de la compañía en Wikipedia.
Y vea The Economist. La revista ha creado una marca excelente e influyente por el lado de los medios. Al mismo tiempo la “Economist Intelligence Unit” ahora es más como una consultora, informando sobre tendencias y pronósticos relevantes para casi todos los países del mundo. Emplean cientos de periodistas y sostienen que sirven a 1.500.000 de clientes en todo el mundo.
Y hay muchos servicios de nicho basados en datos que podrían servir como inspiración: eMarketer en Estados Unidos, que ofrece comparaciones, cuadros y consejos para cualquiera interesado en marketing en Internet; Stiftung Warentest en Alemania, institución que analiza la calidad de productos y servicios; Statista, también de Alemania, una nueva empresa que ayuda a visualizar información públicamente disponible.
En todo el mundo actualmente hay una oleada de nuevas empresas en este sector, que cubren naturalmente una amplia gama de áreas; por ejemplo, Timetric, que apunta a “reinventar los estudios de negocios”, OpenCorporates, Kasabi, Infochimps y Data Market. Muchas de estas son experimentos, pero de conjunto pueden considerarse una señal importante de cambio.
Y están los medios públicos, que en términos de periodismo de datos, son un gigante dormido. En Alemania, € 7200 millones van a este sector anualmente. El periodismo es un producto especial: si se hace bien, no solo se trata de ganar dinero, sino que sirve un rol importante en la sociedad. Una vez que queda en claro que el periodismo de datos puede ofrecer visiones más confiables y de modo más fácil, parte de este dinero podría usarse para nuevos empleos en las redacciones.
En el caso del periodismo de datos no se trata solo de ser el primero si no de ser una fuente de información confiable. En este mundo multicanal, se puede generar atención en abundancia, pero la confianza es un recurso cada vez más escaso. Los periodistas de datos pueden ayudar a filtrar, sintetizar y presentar fuentes de información diversas y a menudo difíciles de un modo que le da al público una visión real de asuntos complejos. En vez de solo reciclar comunicados de prensa y repetir las historias que han escuchado en otras partes, los periodistas de datos pueden dar a los lectores una perspectiva clara, comprensible y preferentemente adecuada a esos lectores, con gráficos interactivos y acceso directo a fuentes primarias. No trivial y sin duda valioso.
¿Entonces cuál es el mejor enfoque para que quienes aspiran a periodistas de datos exploren este campo y convenzan a la gerencia de que apoyen proyectos innovadores?
El primer paso debiera ser buscar oportunidades inmediatas cerca de donde están: fruta que cuelga del árbol. Por ejemplo usted puede tener ya colecciones de textos y datos estructurados que puede usar. Un gran ejemplo de esto es la “base de datos de homicidios” de Los Ángeles Times. Aquí los datos y las visualizaciones son el centro, no algo secundario. Los editores recogen información sobre todos los crímenes que encuentran y recién entonces escriben artículos basados en ello. Con el tiempo tales colecciones se están volviendo mejores, más profundas y más valiosas.
Esto podría no funcionar la primera vez. Pero con el tiempo si lo hará. Un indicador que da muchas esperanzas es que el Texas Tribune y ProPublica, que podría decirse que son ambas compañías de medios de la era posterior a los diarios impresos, informaron que la financiación de sus organizaciones de periodismo sin fines de lucro superó sus metas mucho antes de lo planificado.
Volverse eficiente en todo lo relacionado con datos –como generalista o como especialista concentrado en un aspecto de la cadena alimenticia de datos- genera una perspectiva valiosa para la gente que cree en el periodismo. Como dijo un muy conocido editor en Alemania recientemente en una entrevista: “Existe este nuevo grupo que se llaman periodista de datos. Y ya no están dispuestos a trabajar por moneditas”.
— Mirko Lorenz, Deutsche Welle