Una vez que analizó bien sus datos y decidió que hay algo interesante sobre lo cual escribir, ¿cómo puede difundirlos al público? Esta sección se inicia con breves anécdotas acerca de cómo conocidos periodistas presentaron los datos a sus lectores: desde infografías, pasando por plataformas de datos, hasta links para descarga. Luego analizamos con más detenimiento cómo crear nuevas aplicaciones y los detalles de la visualización de datos. Finalmente analizamos lo que puede hacer para que su proyecto le resulte atractivo al público.
Hay muchas maneras diferentes de presentar los datos al público, desde publicar conjuntos de datos en crudo con historias, hasta crear hermosas visualizaciones y aplicaciones interactivas en la web. Pedimos consejos a periodistas de datos con experiencia sobre cómo presentar datos al público.
Hay momentos en que los datos pueden contar la historia mejor que palabras o fotos y es por eso que términos como “aplicación de noticias” y “visualización de datos” han adquirido el status de palabras clave en tantas redacciones en los últimos tiempos. También promueve el interés la gran cosecha de nuevas herramientas y tecnologías (a menudo gratuitas) destinadas a ayudar incluso al periodista menos dotado técnicamente a convertir datos en una presentación visual de una historia.
Herramientas como Google Fusion Tables, Many Eyes, Tableau, Dipity, y otras hacen más fácil que nunca crear mapas, cuadros, gráficos o incluso aplicaciones con datos que hasta aquí eran el dominio de especialistas. Siendo las barreras al ingreso ahora apenas un lomo de burro, la cuestión para los periodistas ahora no es tanto si pueden convertir sus conjuntos de datos en una visualización sino si les conviene hacerlo. Una mala visualización de datos es peor en muchos sentidos que ninguna visualización.
— Aron Pilhofer, New York Times
Con un guión ajustado, animaciones bien cronometradas y explicaciones claras, los gráficos con movimiento pueden dar vida a números o ideas complejas, orientando a su público. Las videoconferencias de Hans Rosling son un buen ejemplo de cómo los datos pueden narrar una historia en la pantalla. Concuerde o no usted con su metodología, yo también creo que el índice Shoe-throwers de The Economist es un buen ejemplo del uso del video para contar una historia basada en números. Usted no presentaría este gráfico como una imagen estática o al menos no debería hacerlo. Suceden demasiadas cosas en la presentación. Pero habiendo llegado paso a paso, a uno le queda la comprensión de cómo y por qué llegaron a este índice. Con gráficos con movimiento y cortos animados, puede reforzar lo que el público está escuchando. Los recursos visuales explicativos con la voz en off ofrecen una manera poderosa y memorable de contar una historia.
— Lulu Pinney, freelance infographic designer
Nuestro flujo de trabajo por lo general comienza con Excel. Es una manera fácil de descubrir si hay algo interesante en los datos. Si tenemos la sensación de que hay algo, entonces vamos a la mesa de noticias. Tenemos suerte de estar ubicados junto a la principal mesa de noticias de The Guardian. Entonces analizamos cómo visualizarlo o mostrarlo en la página. Luego escribimos el texto que lo acompaña. Cuando escribo por lo general tengo una versión reducida de la planilla de cálculo junto al editor de texto. A menudo hago análisis parciales mientras escribo, para encontrar cosas interesantes. Publico en el blog y me dedico un rato a hacer tweets al respecto, escribiendo a distintas personas y asegurándome de que tiene links a todos los lugares indicados.
La mitad del tráfico de algunas de las cosas que subimos al blog vienen de Twitter y Facebook. Estamos bastante orgullosos de que el tiempo promedio dedicado a un artículo en nuestro Datablog es de 6 minutos, comparado con un promedio de 1 minuto para el resto del sitio de The Guardian. Seis minutos es bastante bueno y el tiempo en la página es una de las métricas claves al analizar nuestro tráfico.
Esto también ayuda a convencer a nuestros colegas acerca del valor de lo que estamos haciendo. Eso y las grandes historias basadas en datos en las que hemos trabajado que todos los demás en la redacción conocen: COINS, WikiLeaks y los disturbios en el Reino Unido. Para los datos de gasto de COINS, tuvimos 5-6 periodistas especializados trabajando en The Guardian para dar sus puntos de vista sobre los datos cuando fueron difundidos por el gobierno del Reino Unido. También tuvimos otro equipo de 5-6 periodistas cuando el gobierno difundió los datos de gastos por encima de las £25000 libras, incluyendo periodistas muy conocidas como Polly Curtis. WikiLeaks también obviamente fue muy importante, con muchas historias sobre Irak y Afganistán. Los disturbios también fueron bastante importantes, con más de 550.000 vistas en 2 días.
Pero no se trata solo de las visitas de corto plazo: también tiene que ver con ser una fuente confiable de información útil. Tratamos de ser el lugar donde usted puede obtener información buena y significativa sobre los temas que cubrimos.
— Simon Rogers, the Guardian
A menudo publicamos los datos en nuestro sitio en una visualización y de una forma que permite la fácil descarga del conjunto de datos. Nuestros lectores pueden explorar los datos detrás de las historias interactuando en las visualizaciones o usando los datos mismos de otros modos. ¿Por qué es importante esto? Aumenta la transparencia de The Seattle Times. Mostramos a los lectores los mismos datos que usamos para sacar poderosas conclusiones. ¿Y quién las usa? Nuestros críticos sin duda, así como todos los que simplemente están interesados en la historia y todas sus ramificaciones. Al dar acceso a los datos también podemos recibir comentarios de estos mismos críticos y los lectores en general respecto de lo que no vimos y qué más podemos explorar, todas cosas valiosas para un periodismo que importa.
— Cheryl Phillips, The Seattle Times
Dar a los consumidores de noticias acceso fácil a los datos que usamos para nuestro trabajo es lo correcto por varios motivos. Los lectores pueden asegurarse de que no estamos torturando a los datos para llegar a conclusiones forzadas. Dar acceso a nuestros datos continúa la tradición de las ciencias sociales de permitir que investigadores reproduzcan nuestro trabajo. Alentar a los lectores a estudiar los datos puede generar ideas que lleven a la continuación de las historias. Finalmente, los lectores interesados en sus datos van a ser proclives a volver una y otra vez.
— Steve Doig, Walter Cronkite School of Journalism, Arizona State University
En La Nación publicar datos con libre acceso es una parte integral de nuestras actividades periodísticas de datos. En la argentina no existe una Ley de Acceso a la Información ni un portal nacional de datos, por lo que nos parece importante proveer a nuestros lectores el acceso a los datos que usamos en nuestras historias.
Por tanto publicamos datos estructurados en crudo a través de nuestra plataforma integrada Junar así como en Google Spreadsheets. Explícitamente autorizamos y alentamos a terceros a reutilizar nuestros datos y explicamos un poco acerca de cómo hacer esto con documentación y tutoriales en video.
Lo que es más, presentamos algunos de estos conjuntos de datos y visualizaciones en nuestro blog NACION DATA. Hacemos esto para evangelizar sobre nuestros datos y herramientas de edición de datos en la Argentina y mostrar a otros cómo reunimos nuestros datos, como los usamos y cómo pueden reutilizarlos.
Desde que lanzamos la plataforma en febrero de 2012, hemos recibido sugerencias e ideas para conjuntos de datos, principalmente de académicos e investigadores, así como estudiantes de universidades que se muestran muy agradecidos cada vez que contestamos con una solución o un conjunto de datos específico. Hay gente que conoce y comenta nuestros datos en Tableau y varias veces hemos sido el ítem más comentado y visto en el sitio. En 2011 tuvimos 7 de las 100 visualizaciones más vistas.
— Angélica Peralta Ramos, La Nación (Argentina)
Al ampliarse el conocimiento del debate en torno a los grandes conjuntos de datos, una parte importante ha estado notoriamente ausente: el elemento humano. Mientras muchos pensamos en los datos como números disociados, flotando en el vacío, en realidad son mediciones de cosas tangibles (y a menudo humanas). Los datos están unidos a la vida de gente real y cuando abordamos los números, debemos considerar los sistemas del mundo real de los que provienen.
Tomemos, por ejemplo, los datos de ubicación que se están recogiendo en este momento de cientos de millones de celulares y dispositivos móviles. Es fácil pensar en estos datos (cifras que representan latitud, longitud y tiempo) como “descarga digital”, pero en realidad son datos destilados de momentos de nuestras narrativas personales. Si bien pueden ser secos y clínicos cuando se leen en una planilla de cálculo, cuando permitimos a la gente incorporar sus propios datos a un mapa y reproducirlos, experimentan una especie de replay de la memoria que es poderoso y humano.
En este momento, los datos de localización son utilizados por muchos diseñadores de aplicaciones, grandes marcas y anunciantes. Mientras las segundas (empresas de telecomunicaciones y administradores de dispositivos) son dueños y almacenan los datos, el primero en esta ecuación –usted- no tiene acceso ni control de esta información. En el grupo de Investigación y Desarrollo del NYTimes, hemos lanzado un proyecto prototipo llamado OpenPaths para permitir al público explorar sus propios datos de locación y experimentar el concepto de propiedad de los datos. Al fin de cuentas, la gente debiera tener control de estas cifras tan estrechamente ligadas a sus propias vidas y experiencias.
Los periodistas tienen un rol muy importante en sacar a luz esta humanidad inherente a los datos. Al hacerlo, tienen el poder de cambiar la comprensión del público tanto de los datos como de los sistemas de los que emergieron los números.
— Jer Thorp, Data Artist in Residence: New York Times R&D Group
El 2012 bien pudo ser el año de las noticias abiertas. Está en el centro de nuestra ideología editorial y es un mensaje clave de nuestra marca actualmente. En medio de todo esto, está claro de que necesitamos un proceso abierto para el periodismo basado en datos. Este proceso no solo debe ser alimentado de datos abiertos, sino también facilitado por herramientas abiertas. Para fin de año esperamos poder acompañar cada visualización que publicamos con acceso tanto a los datos como al código con el que se construyó.
Muchas de las herramientas usadas en la visualización hoy son de fuente cerrada. Otras vienen con licencias restrictivas que prohíben el uso de datos derivados. Las bibliotecas de fuente abierta existentes a menudo resuelven un problema bien pero no ofrecen una metodología más amplia. De conjunto esto dificulta a la gente apoyarse en el trabajo de los demás. Esto cierra conversaciones en vez de abrirlas. Con este fin, estamos desarrollando una cantidad de herramientas abiertas para narrar historias interactivas. El Miso Project (@themisoproject) es un ejemplo.
Estamos analizando este trabajo con una cantidad de organizaciones de medios. Se requiere de la participación de la comunidad para realizar plenamente el potencial del software de código abierto. Si tenemos éxito introducirá una dinámica fundamentalmente diferente con nuestros lectores. Las contribuciones pueden ir más allá del comentario a bifurcar nuestro trabajo, solucionar problemas o re-utilizar datos de maneras inesperadas.
— Alastair Dant, the Guardian
En los últimos años trabajé con unos cuantos gigabytes de datos para proyectos o artículos, desde el escaneado de tablas escritas a máquina de la década del ‘60 hasta los 1,5 gigabytes de cables publicados por WikiLeaks. Siempre ha sido difícil convencer a los editores de publicar sistemáticamente los datos en formato abierto y accesible. Para superar el problema, agregué links para “Descargar los datos” dentro de los artículos, apuntando a los archivos que los contenían o los Google Docs relevantes. El interés de potenciales reutilizadores coincidía con lo que vemos en los programas promovidos por el Estado (es decir, muy, pero muy escaso). Sin embargo, las pocas instancias de reutilización aportaron nuevas visiones o promovieron conversaciones que bien valen los pocos minutos extra por proyecto.
— Nicolas Kayser-Bril, Journalism++
Hay una gran diferencia entre hackear por diversión y hacer ingeniería de sistemas buscando escala y buen desempeño. Asegúrese de asociarse con gente que tenga las capacidades apropiadas para su proyecto. No olvide el diseño. La facilidad de uso, la experiencia del usuario y el diseño de la presentación pueden afectar mucho el éxito de su proyecto.
— Chrys Wu, Hacks/Hackers
Son ventanas que muestran los datos en los que se apoya la historia. Pueden ser bases de datos abiertas a búsquedas, visualizaciones elegantes, o algo totalmente distinto. Pero no importa la forma que asuman, las aplicaciones alientan a los lectores a interactuar con los datos en un contexto que es significativo para ellos: investigar tendencias criminalísticas en su zona, verificar los antecedentes de su médico local o analizar las contribuciones políticas de su candidato.
Más que infografías de alta tecnología, las mejores aplicaciones de noticias son productos durables. Tienen vida por fuera del ciclo de las noticias, ayudando a menudo a los lectores a resolver problemas del mundo real, o respondiendo preguntas de un modo tan útil como novedoso que se convierten en recursos perdurables. Cuando periodistas de ProPublica quisieron explorar en qué medida eran seguras las clínicas de diálisis de riñón estadounidenses, crearon una aplicación que ayudaba a los usuarios a verificar si las instalaciones en su ciudad eran seguras. Proveer un servicio tan importante y relevante crea una relación con los usuarios que va mucho más allá de lo que una historia narrativa puede hacer por sí sola.
Allí está el desafío y la promesa de crear aplicaciones de noticias que son lo último en materia tecnológica: crear algo de valor duradero. Sea usted un diseñador o un gerente, cualquier discusión acerca de crear una gran aplicación debe comenzar con una mentalidad de desarrollo de un producto: mantenerse enfocado en el usuario y trabajar para lograr el mayor impacto con su inversión. Por lo que, antes de comenzar a crear una aplicación, es bueno hacerse tres preguntas, que se abordan en las siguientes secciones.
Las aplicaciones de noticias no sirven a la historia por la historia misma, sirven al usuario. Según el proyecto, el usuario puede ser un paciente de diálisis que quiere conocer los antecedentes de su clínica o incluso una dueña de casa que no conoce el riesgo de terremoto cerca de su hogar. No importa quién sea, toda discusión sobre la creación de una aplicación de noticias, como cualquier buen producto, debe empezar por la gente que la va a usar.
Una sola aplicación puede servir a muchos usuarios. Por ejemplo, un proyecto llamado Curbwise, creado por el Omaha (Nebraska) World-Herald le sirve a propietarios de casas que creen que les están cobrando impuestos excesivos, a residentes curiosos interesados en los valores de propiedades cercanas y trabajadores inmobiliarios que buscan seguir las tendencias de las ventas recientes. En cada uno de esos casos, la aplicación responde a necesidades específicas que hacen que los usuarios vuelvan.
Los propietarios de casas, por ejemplo, podrían necesitar ayuda para reunir información sobre propiedades próximas de modo de poder demostrar que sus impuestos son injustamente elevados. Reunir esa información exige tiempo y es complicado, un problema que Curbwise resuelve para sus usuarios compilando un informe fácil de usar de toda la información que necesitan para cuestionar los impuestos a sus propiedades ante las autoridades municipales. Curbwise vende ese informe por US$ 20 y la gente lo paga porque le resuelve un problema real de sus vidas.
Sea que su aplicación resuelva un problema del mundo real como Curbwise o acompañe la narrativa de una historia con visualizaciones interesantes, siempre sea consciente de la gente que la usará. Concéntrese en diseñar y crear los componentes basados en sus necesidades.
Los programadores en la redacción son como agua en el desierto: muy buscados y escasos. Crear aplicaciones de noticias significa equilibrar las necesidades diarias de una redacción con los compromisos de largo plazo que se necesita para crear productos realmente buenos.
Digamos que su editor le viene con una idea: el Consejo Municipal va a votar la semana entrante si demoler o no varias propiedades históricas en su ciudad. Sugiere crear una aplicación simple que le permita a los usuarios ver los edificios en un mapa.
Como programador, usted tiene unas pocas opciones. Puede flexionar su músculo de ingeniero de sistemas creando un mapa fabuloso usando software especialmente desarrollado para el caso. O puede usar herramientas existentes como las Google Fusion Tables o bibliotecas de mapeado de código abierto y terminar el trabajo en un par de horas. La primera opción le dará una mejor aplicación; pero la segunda puede darle más tiempo para crear otra cosa con mayores probabilidades de tener un impacto duradero.
El hecho de que una historia sea apta para crear una aplicación compleja y hermosa no significa que tenga que crearla. Es crítico saber medir las prioridades. La cuestión es recordar que toda aplicación que usted cree tiene un costo: a saber, otra aplicación potencialmente más impactante en la que pudo haber estado trabajando.
Crear aplicaciones de noticias sofisticadas puede exigir mucho tiempo y ser costoso. Por eso siempre se justifica preguntar cuál será el rédito. ¿Cómo se convierte una aplicación maravillosa pero que produce solo un impacto momentáneo en algo especial y duradero?
Crear un proyecto duradero que trascienda el ciclo de las noticias es una manera de hacerlo. Otra manera es crear una herramienta que le ahorre tiempo en el futuro (y haciéndolo con código abierto) o aplicar un sistema de medición avanzada a su aplicación para saber más de su público.
Muchas organizaciones crean mapas en base al censo para mostrar los cambios demográficos en sus ciudades. Pero cuando el equipo de aplicaciones interactivas del Chicago Tribune hizo el suyo, llevó las cosas al siguiente nivel desarrollando herramientas y técnicas para crear esos mapas rápidamente, y que luego pusieron a disposición de otras organizaciones.
En mi lugar de empleo, el Center for Investigative Reporting, unimos una base de datos simple en la que se podía hacer búsquedas, con una plataforma de búsqueda fina que nos permitió saber, entre otras cosas, cuántos usuarios valoran los hallazgos fortuitos y la exploración en nuestras aplicaciones.
A riesgo de parecer que lo único que le importa es la plata, siempre piense en términos de ganancias sobre la inversión. Resuelva un problema genérico; cree una nueva manera de atraer a los usuarios; ofrezca partes de su trabajo con código abierto; use sistemas de medición para saber más acerca de sus usuarios; o incluso descubra cómo puede generar ingresos con partes de su aplicación, como lo hace Curbwise.
La creación de aplicaciones de noticias ha recorrido un largo camino en muy poco tiempo. Las aplicaciones 1.0 eran muy parecidas a infografías 2.0, visualizaciones de datos interactivas, mezcladas con bases de datos en las que se podía hacer búsquedas, dirigidas primordialmente a sostener la narrativa de la historia. Ahora muchas de esas aplicaciones pueden ser diseñadas por periodistas incluso cuando están apurados por plazos de entrega usando herramientas de código abierto, lo que deja a los programadores libres para pensar en cosas más importantes.
Las aplicaciones 2.0, que es hacia donde se dirige el sector, tienen que ver con combinar la narración y los puntos fuertes del periodismo como servicio público con el desarrollo de productos y los conocimientos tecnológicos. El resultado, sin duda, será una explosión de innovación en torno a maneras de hacer que los datos sean relevantes, interesantes y especialmente útiles para nuestro público y, al mismo tiempo, esperemos que ayude al periodismo a hacer esto mismo.
— Chase Davis, Center for Investigative Reporting
Una aplicación es una gran base de datos interactiva que narra una historia noticiosa. Piense en ella como lo haría con cualquier otra pieza de periodismo. Simplemente usa software en vez de palabras e imágenes.
Al mostrar a cada lector datos que son específicos a él, una aplicación puede ayudar a cada lector a comprender una historia de un modo que sea personalmente significativo. Puede ayudar a un lector a comprender su relación personal con un fenómeno nacional amplio y ayudarlo a relacionar lo que sabe con lo que no sabe y por tanto alentar una comprensión profunda de conceptos abstractos.
Tendemos a crear aplicaciones de noticias cuando tenemos un conjunto de datos (o creemos que podemos adquirir un conjunto de datos) que sea de alcance nacional y a la vez lo suficientemente granular como para exponer detalles significativos.
Una aplicación debiera narrar una historia, y al igual que cualquier buena historia, necesita un titular, una firma, un encabezado y una síntesis que presente el contenido. Algunos de estos conceptos pueden ser difíciles de distinguir en una pieza de software interactivo, pero están allí si uno lo estudia atentamente.
Además, una aplicación debiera ser generadora de más historias y más informes. Las mejores aplicaciones de ProPublica han sido usadas como base para historias locales.
Por ejemplo, tomemos el caso de nuestra aplicación Dollars for Docs. Rastreaba pagos de compañías farmacéuticas por millones de dólares a médicos para que hicieran consultoría, dieran conferencias y otras cosas por el estilo. La aplicación que creamos permite a los lectores hacer una búsqueda sobre su propio médico y ver los pagos que recibió. Periodistas de otras organizaciones también usaron los datos. Más de 125 organizaciones de noticias locales, incluyendo el Boston Globe, Chicago Tribune y St. Louis Post-Dispatch hicieron investigaciones sobre médicos locales basados en datos de Dollars for Docs.
Unas cuantas de estas historias locales fueron resultado de asociaciones formales, pero la mayoría se hicieron de modo independiente, en algunos casos no tuvimos demasiado conocimiento –si es que supimos algo - de que se estaba trabajando en la historia hasta que apareció. Como organización pequeña pero de alcance nacional, este tipo de repercusión es crucial para nosotros. No podemos tener conocimiento de lo que sucede en 125 ciudades, pero si nuestros datos pueden ayudar a periodistas que tienen conocimiento local a narrar historias con impacto, estamos cumpliendo nuestra misión.
Una de mis aplicaciones favoritas es Mapping L.A. de Los Ángeles Times, que comenzó como un mapa de varios barrios de esa ciudad con datos del público y que hasta su aparición no tenían límites aceptados por todos. Luego del primer proyecto con aportes del público (crowdsourcing) el Times pudo usar los barrios como un gran dispositivo de base para hacer informes de datos: cosas como la tasa de criminalidad por barrio, calidad de las escuelas por barrio, etc., que antes no podía hacer. De modo que Mapping L.A. no solo es a la vez genérico y específico, es generador de proyectos y cuenta las historias de la propia gente.
Los recursos necesarios para crear una aplicación son muy variados. The New York Times tiene docenas de personas trabajando en aplicaciones y gráficos interactivos. Pero Talking Points Memo hizo un seguidor de encuestas políticas de última generación con 2 empleados, ninguno de los cuales tenía título en ciencias de la computación.
Al igual que la mayoría de los programadores que trabajan en redacciones, seguimos una metodología Agile modificada para crear nuestras aplicaciones. Iteramos rápidamente y mostramos borradores a la otra gente de la redacción con la que trabajamos. Es de la mayor importancia el hecho de que trabajamos en estrecho contacto con periodistas y leemos sus borradores, incluso los muy iniciales. Trabajamos mucho más como periodistas que como programadores tradicionales. Además de escribir código, llamamos a las fuentes, reunimos información y acumulamos experiencia. Sería difícil hacer una buena aplicación usando material que no entendemos.
¿Por qué debieran interesarse las redacciones en producir aplicaciones basadas en datos? Tres razones: es excelente periodismo, es inmensamente popular –los contenidos más populares de ProPublica son aplicaciones de noticias- y si no lo hacemos, otro lo hará. Piense en todas las exclusivas que nos perderíamos. Lo que es más importante, las redacciones debieran saber que pueden hacerlo también. Es más fácil de lo que parece.
— Scott Klein, ProPublica
Antes de lanzarse a tratar de armar cuadros o mapas con sus datos, tómese un minuto para pensar acerca de los muchos roles que los elementos gráficos estáticos e interactivos tienen en su trabajo periodístico.
En la fase de buscar la información, las visualizaciones pueden:
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Ayudarlo a identificar temas y cuestiones para el resto de su tarea.
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Identificar cosas fuera de lugar: buenas historias o quizás errores en sus datos.
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Ayudarlo a encontrar ejemplos típicos.
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Mostrar baches en sus informes.
Las visualizaciones también tienen múltiples roles en la edición. Pueden:
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Ilustrar un argumento de una historia de un modo más convincente.
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Quitar información técnica innecesaria de la prosa.
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En particular cuando son interactivos y permiten la exploración, ofrecen transparencia respecto de su proceso de información a sus lectores.
Estos roles sugieren que debiera comenzar temprano y a menudo con visualizaciones en sus informes, sea o no que comience con datos o registros electrónicos. No lo considere un paso por separado, algo a considerar una vez que la historia en gran medida ya esté escrita. Permita que este trabajo ayude a guiar su tarea periodística.
Comenzar a veces significa simplemente poner las notas que ya tomó en formato visual. Considere el gráfico en la Figura 6-2, que se publicó en el Washington Post en 2006.
Muestra la porción del ingreso agropecuario asociado con subsidios y eventos claves en los últimos 45 años, y fue creado a lo largo de una serie de meses. Encontrar datos que pudieran utilizarse para largos períodos de tiempo con definiciones y significados similares fue un desafío. Investigar todas las alzas y bajas nos ayudó a tener presente el contexto mientras hacíamos el resto de nuestro trabajo. También significó que la tarea estuvo prácticamente acabada antes de que se escribieran las historias.
A continuación, algunos consejos sobre el uso de visualizaciones para comenzar a explorar sus conjuntos de datos.
Usé esta técnica en el Washington Post cuando seguimos una pista de que la administración de George W. Bush estaba otorgando subsidios por motivos políticos y no de fondo. La mayoría de estos programas de ayuda se guían por fórmulas y otros han sido financiados desde hace años, por lo que estábamos curiosos por ver si pudiéramos encontrar un patrón analizando casi 1500 casos diferentes discrecionales.
Creé un gráfico para cada programa, con puntos rojos indicando un año con elecciones presidenciales y puntos verdes indicando elecciones parlamentarias. El problema: sí, había un salto en los seis meses antes de la elección presidencial en varios de estos programas –los puntos rojos con los números pico junto a ellos- pero es el año electoral equivocado. El patrón apareció de modo sistemático durante la elección presidencial del 2000 entre Al Gore y George W. Bush, no la elección de 2004.
Esto fue realmente fácil de ver en una serie de gráficos en vez de una tabla numérica, y un formulario interactivo nos permitió verificar varios tipos de subsidios, regiones y entes. Los mapas con pequeños múltiplos pueden ser una manera un modo de mostrar tiempo y lugar en una imagen estática que es fácil de comparar, a veces incluso más fácil que la versión interactiva.
Este ejemplo fue creado con un programa breve escrito en PHP, pero ahora es mucho más fácil de hacer con Excel 2007 y los _sparklines_de 2010. Edward Tufte, el experto en visualización, inventó estos “gráficos intensos, simples, como palabras” para transmitir información con una sola mirada basados en un conjunto de datos grandes. Ahora se los ve en todas partes, desde los pequeños gráficos bajo las cotizaciones de la bolsa hasta los records de triunfos y derrotas en deportes.
Cuando trata de entender una historia o un conjunto de datos, no hay una manera equivocada de mirar; inténtelo de todas las maneras que se le ocurren y tendrán muchas perspectivas distintas. Si está informando sobre criminalidad, podría ver un conjunto de cuadros con cambios en los crímenes violentos en un año; otro podría indicar el cambio porcentual; otro podría ser una comparación con otras ciudades, y otro podría ser de cambios en el tiempo. Use cifras crudas, porcentajes e índices.
Mírelos en distintas escalas. Trate de seguir la regla de que el eje de las x debe estar en cero. Luego viole esa regla y vea si encuentra más cosas. Pruebe con logaritmos y raíces cuadradas para datos con distribuciones extrañas.
Tenga en mente las investigaciones hechas con percepciones visuales. Los experimentos de William Cleveland mostraron que los ojos ven cambios en una imagen cuando la inclinación promedio es de alrededor de 45 grados. Esto sugiere que hay que ignorar las admoniciones de que siempre se debe comenzar desde cero y en cambio trabajar pensando en los gráficos que permitan ver más cosas. Otras investigaciones sobre epidemiología han sugerido que se puede encontrar un nivel determinado como delimitador para su cuadro. Cada uno de estos modos permite ver los datos de modo diferente. Cuando ya no le dicen nada nuevo sabe que acabó su tarea.
Ahora que ha mirado sus datos de distintos modos, probablemente habrá encontrado registros que no parecen correctos: puede no haber entendido lo que significaban o hay algunos casos fuera de lo común que parecen errores de tipeo o hay tendencias que parecen invertir las cosas.
Si quiere publicar algo basado en sus primeras exploraciones o en una visualización, tiene que resolver estas cuestiones y no dar nada por supuesto. Son historias interesantes o errores; desafíos interesantes a las verdades sabidas o confusiones.
No es inusual que gobiernos municipales den planillas de cálculo llenas de errores, y es también fácil confundirse con la jerga oficial en un conjunto de datos.
Primero, vuelva a mirar su trabajo. ¿Ha leído la documentación, sus advertencias, y existe el problema en la versión original de los datos? Si todo lo hecho por usted parece estar bien, entonces es hora de tomar el teléfono. Tendrá que conseguir resolverlo si quiere usarlo, por lo que mejor ponerse ya mismo en marcha.
Dicho esto, no todo error es importante. En los registros de finanzas de campañas electorales, es común que haya varios cientos de códigos postales que no existen en una base de datos de 100.000 registros. Siempre que no sean todos en la misma ciudad o estén relacionados con un mismo candidato, el registro ocasional equivocado simplemente no importa.
La pregunta que debe hacerse: ¿si fueran a usar esto, los lectores tendrían una visión acertada en lo esencial de lo que dicen los datos?
La contracara de no hacer suficientes preguntas es obsesionarse con la precisión antes de que importe. Sus gráficos exploratorios debieran ser correctos en general, pero no se preocupe si tiene varios niveles de redondeo, si no suman exactamente 100 por ciento o si le faltan datos de 1 o 2 años en 20 años. Esto es parte del proceso exploratorio. Aún así verá las grandes tendencias y sabrá lo que tiene que buscar antes de que llegue el momento de publicar.
De hecho, podría considerar eliminar las marcas y los indicadores de escala, como en los cuadros de más arriba, para tener una mejor visión del sentido general de los datos.
Al comienzo de cualquier historia compleja, comience a crear cronologías de eventos y casos claves. Puede usar Excel, un documento en Word, o una herramienta especial como TimeFlow para la tarea, pero en algún punto encontrará un conjunto de datos que puede usar como base de referencia. Releerlo periódicamente le mostrará qué baches tiene en su informe que deben cubrirse.
Intercambie ideas respecto de gráficos posibles con los ilustradores y diagramadores de su redacción. Ellos tendrán buenas alternativas para ver sus datos, sugerencias de cómo podría funcionar interactivamente, y saben cómo conectar datos e historias. Le hará mucho más fácil su tarea si sabe desde el comienzo qué es lo que tiene que buscar o si puede alertar a su equipo de que no es posible realizar determinado gráfico cuando no logra obtener los datos necesarios.
Puede haber pasado solo unos pocos días o unas pocas horas en su exploración, o puede haber tardado meses en reunir la información para su historia. Pero cuando se acerca el momento de publicarla, hay dos aspectos que se vuelven importantes.
¿Se acuerda de ese año que le faltó en sus exploraciones iniciales? De pronto ya no puede avanzar más sin esos datos. ¿Todos los datos con problemas que ignoró en sus informes? Ahora vuelven como fantasmas. La razón es que no se puede simplemente esquivar los problemas. Se tiene todo lo que se necesita para un gráfico o no se lo tiene, y no hay solución intermedia.
El esfuerzo de recolección de los datos tiene que coincidir con lo que requiere el gráfico interactivo:: No hay modo de ocultarse en un gráfico interactivo. Si realmente va a hacer que sus lectores puedan explorar los datos de cualquier manera que quieran, entonces cada elemento de los datos tiene que ser lo que dice ser. Los usuarios pueden encontrar cualquier error en cualquier momento, y eso podría afectarlo por meses o años. Si está creando su propia base de datos, tiene que prever la corrección de errores, el control de datos y la edición del texto de toda la base de datos. Si está usando archivos oficiales, debe decidir cuánto los va a controlar y qué piensa hacer cuando encuentre el inevitable error.
- Diseñe pensando en dos tipos de lectores
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El gráfico –sea un elemento interactivo que se presenta solo o una visualización estática que acompaña su artículo- debe satisfacer a dos tipos diferentes de lectores. Debe ser fácil de entender de un vistazo, pero lo suficientemente complejo como para ofrecer algo interesante a la gente que quiere ir más allá. Si lo hace interactivo, asegúrese de que sus lectores obtengan algo más que una sola cifra o número.
- Transmita una idea y luego simplifique
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Asegúrese de que haya una cosa que quiere que la gente vea. Decida cuál es la impresión general que quiere que tenga el lector y haga que todo lo demás desaparezca. En muchos casos, esto significa eliminar información aún cuando Internet le permita proveer todo. A menos que su objetivo principal sea la transparencia en su actividad periodística, la mayor parte de los detalles que ha recogido en su línea de tiempo y cronología simplemente no son demasiado importantes. En un gráfico estático serán intimidantes. En un gráfico interactivo serán aburridos.
— Sarah Cohen, Duke University
La visualización de datos amerita su consideración por varios motivos. No solo puede ser llamativamente hermosa y atraer la atención –recurso social valioso para compartir y atraer a los lectores- también aprovecha una ventaja cognitiva poderosa: la mitad del cerebro humano está dedicado a procesar información visual. Cuando se presenta a un usuario un gráfico informativo, se está llegando a él a través de la vía de banda más ancha de acceso a la mente. Una visualización de datos bien diseñada puede ofrecer a los que la ven una impresión inmediata y profunda, e ir al grando de la cuestión sin enredarse con todo lo que hay en una historia compleja.
Pero a diferencia de otros medios visuales –tales como la fotografía y el video- la visualización de datos también está enraizada en hechos mensurables. Aunque atractiva estéticamente, tiene menos carga emocional, está más interesada en echar luz que calor. En una era de medios con foco estrecho que a menudo están hechos a medida de públicos con puntos de vista particulares, la visualización de datos (y el periodismo de datos en general) ofrece la oportunidad tentadora de narrar historias orientadas principalmente por los hechos y no el fanatismo.
Lo que es más, al igual que otras formas de periodismo narrativo, la visualización de datos puede ser efectiva tanto para presentar noticias nuevas –transmitiendo rápidamente nueva información al estilo de la ubicación de un accidente y el número de víctimas- como artículos de fondo, donde puede profundizar en un tema y ofrecer una nueva perspectiva, ayudándolo a ver algo familiar de un modo completamente nuevo.
De hecho, la capacidad de las visualizaciones de datos de cuestionar las verdades aceptadas es ejemplificada por un gráfico interactivo publicado por The New York Times a fines de 2009, un año después de que comenzara la crisis económica global. Con la tasa de desempleo nacional de Estados Unidos en torno 9 %, los usuarios podían analizar la población del país con varios filtros demográficos y educativos, para ver lo dramáticos que eran los cambios en las tasas. Resultó que la tasa iba, de menos del 4% para mujeres de edad media con títulos avanzados, hasta casi la mitad de todos los jóvenes negros que no habían terminado la escuela secundaria, y además esta disparidad no era nada nuevo: dato subrayado por líneas de fiebre que mostraban los valores históricos para cada uno de esto grupos.
Incluso cuando ya ha dejado de mirarla, una buena visualización de datos se mete en su cabeza y deja un modelo mental duradero de un hecho, una tendencia o un proceso. ¿Cuánta gente vio la animación de tsunamis presentada por los investigadores en diciembre de 2004, que mostraba olas en cascada irradiando desde un terremoto indonesio a través del océano Índico, amenazando a millones de residentes costeros en el sur de Asia y África oriental?
Las visualizaciones de datos –y las asociaciones estéticas que engendran- pueden incluso convertirse en hitos culturales, tales como la representación de las profundas divisiones políticas en Estados Unidos luego de las elecciones del 2000 y 2004, cuando los estados republicanos “rojos” llenaban el centro del país y los estados demócratas “azules” formaban núcleos en el noreste y el lejano oeste. No importa que en los medios de EE.UU. antes del 2000 las principales cadenas de medios habían intercambiado el azul y el rojo muchas veces para representar a cada partido, optando algunas incluso por alternar cada cuatro años. De allí el recuerdo de algunos estadounidenses de la victoria épica en 49 estados “azules” para los republicanos en 1984 liderada por Ronald Reagan.
Pero por cada gráfico que engendra un cliché visual, aparece otro que aporta un poderoso testimonio fáctico, tal como el mapa de 2006 de The New York Times que usó círculos de distintos tamaños para mostrar donde vivían cientos de miles de evacuados de New Orleans, desparramados por todo el continente por una mezcla de vínculos personales y programas de relocalización. ¿Estos evacuados “varados” podrían volver alguna vez a sus hogares?
Ahora que hemos hablado del poder de la visualización de datos, es justo preguntar cuándo debemos usarla y cuando no. Primero analizaremos algunos ejemplos en los que la visualización de datos podría ser útil para ayudar a narrar una historia a sus lectores.
Quizás el uso más común de la visualización de datos –personificado en el humilde gráfico de fiebre- es mostrar cómo han cambiado valores a lo largo del tiempo. El crecimiento de la población china desde 1960 o el salto en el desempleo desde la caída económica de 2008, son buenos ejemplos. Pero las visualizaciones de datos también pueden mostrar de modo muy poderoso el cambio a lo largo del tiempo a través de otras formas gráficas. El investigador portugués Pedro M. Cruz utilizó cuadros con forma de círculos animados para mostrar dramáticamente la declinación de los imperios europeos occidentales desde comienzos del siglo XIX. Medidos por su población total, Gran Bretaña, Francia, España y Portugal estallan como burbujas al lograr la independencia sus territorios extranjeros. Allí va México, Brasil, Australia, la India, y esperen… allí van muchas colonias africanas a comienzos de la década de 1960, con lo que casi desaparece Francia.
Un gráfico del Wall Street Journal muestra el número de meses que les llevó a varios empresarios llegar al número de US$ 50 millones en ganancias. Creado utilzando Tableau Public, una herramienta de gráficos y análisis de datos gratuita, la comparación semeja las estelas superpuestas que dejan múltiples aeronaves al despegar, algunas rápidas, otras lentas, algunas pesadas,.
Hablando de aviones, otro gráfico interesante que muestra el cambio en el tiempo presenta la participación en el mercado de las principales aerolíneas estadounidenses durante varias décadas de concentración en el sector.
Luego de que la administración Carter desregulara la aviación de pasajeros, una seguidilla de adquisiciones financiadas con deuda creó compañías de aeronavegación nacionales a partir de pequeñas aerolíneas regionales, como ilustra este gráfico de The New York Times.
Dado que casi todos los lectores casuales ven el eje horizontal, de las “x” de un cuadro, como representa el tiempo, a veces es fácil creer que todas las visualizaciones deben mostrar el cambio en el tiempo.
La visualización de datos también es útil cuando se trata de ayudar a los lectores a comparar dos o más valores discretos, sea para poner en contexto la pérdida trágica de hombres y mujeres de las fuerzas armadas en los conflictos de Irak y Afganistán (comparándolos con los tantos miles de muertos en Vietnam y los millones que murieron en la segunda Guerra Mundial, como hizo la BBC en un slideshow de transparencias animadas que acompaña su base de datos de bajas); o cuando el National Geographic, utilizando un cuadro muy minimalista, mostró cuanto mayores son las probabilidades de morir de enfermedad coronaria (probabilidad de 1 en 5) o infarto (1 en 24) que en accidentes de aviación (1 en 5051) o por una picadura de abeja (1 en 56789), mostrando las probabilidades relativas de las distintas causas de muerte (todo dominado por un arco inmenso que representa las probabilidades generales de morirse: 1 en 1).
La BBC, en colaboración con la agencia Berg Design, también desarrolló el sitio “Dimensions”, que le permite superponer los contornos de los principales eventos mundiales –el derrame de petróleo de la plataforma marina Deepwater Horizon o las inundaciones paquistaníes, por ejemplo- a un Google Map de su propia comunidad.
La introducción del ferrocarril de alta velocidad en Francia en 1981 no achicó realmente el país, pero una representación visual ingeniosa muestra cuanto menos tiempo lleva alcanzar distintos destinos comparado con el ferrocarril convencional. Una grilla superpuesta al país aparece de forma cuadrada en la imagen de “antes”, pero se ve aplastada hacia el centro, París, en la de “después”, mostrando no solo que los destinos están más “cerca”, sino que la mayor ganancia de tiempo se da en la primera parte del viaje, antes de que los trenes tengan que bajar la velocidad al llegar a vías no mejoradas.
Para comparar entre dos variables distintas, vea el cuadro de Ben Fry evaluando el desempeño de equipo de Baseball de las Grandes Ligas relativo a lo que ganan sus jugadores. Una línea dibujada en rojo (mal desempeño) o azul (buen desempeño) conecta los dos valores, dando de forma práctica una sensación de qué dueños de equipos lamentan lo mal que le ha ido con jugadores caros. Más aún, el recorrido de una línea de tiempo ofrece una imagen vívida de la competencia por el campeonato.
Similares a las conexiones gráficas en un sentido, los diagramas de flujo también codifican información en las líneas de conexión, generalmente de acuerdo al grosor y/o el color de las mismas. Por ejemplo, con la Eurozona en crisis y varios miembros incapacitados para pagar sus deudas, The New York Times buscó desentrañar la madeja de deudas que vincula a los miembros de la UE con sus socios comerciales al otro lado del Atlántico y en Asia. En un “estado” de la visualización, el ancho de las líneas refleja el monto del crédito que pasa de un país a otro, y tonos que van del amarillo al naranja indican lo “preocupante” de la deuda, es decir, la improbabilidad de su repago.
Sobre un tópico más feliz, la revista National Geographic produjo un gráfico que parece simple, mostrando las conexiones de tres ciudades de EE.UU. –New York, Chicago y Los Ángeles- con regiones productoras de vino importantes, y cómo los métodos de transporte con los que se trae el producto de cada una de las fuentes podrían resultar en una huella de carbono drásticamente diferente, haciendo que para los neoyorquinos, por ejemplo, comprar en Burdeos sea más “verde” que comprar vino de California.
“SourceMap”, un proyecto iniciado en la escuela de estudios empresarios del MIT, usa diagramas de flujo para analizar rigurosamente el abastecimiento global de productos manufacturados, sus componentes y materias primas. Gracias a mucha investigación un usuario ahora puede buscar productos que van desde zapatos de marca Ecco hasta jugo de naranja, y saber qué rincón del globo es su origen y su correspondiente huella de carbono.
En 1991 el investigador Ben Shneiderman inventó una nueva forma de visualización llamada "treemap" que consiste de múltiples cajas concéntricas. El área de cada caja indica la cantidad que representa, en sí misma y como adición de sus contenidos. Se trate de visualizar un presupuesto nacional dividido por entes oficiales y sub-entes, la bolsa de valores por sector y compañía, o un lenguaje de programación por clases y sub-clases, el "treemap" es una interfaz compacta e intuitiva para representar un ente y sus partes constituyentes. Otro formato efectivo es el dendrograma, que se ve como un cuadro de organización más típico, donde las subcategorías salen de un solo tronco central.
A veces la visualización de datos es muy efectiva para tomar información familiar y mostrarla desde un ángulo totalmente nuevo, ¿pero qué sucede cuándo se tiene información nueva que la gente quiere navegar? La era de los datos trae consigno descubrimientos nuevos sorprendentes casi todos los días, desde el brillante análisis de fotos de Flickr de Eric Fischer hasta la difusión por la municipalidad de la ciudad de New York de miles de evaluaciones de docentes hasta ese momento confidenciales.
Estas bases de datos son más poderosas cuando los usuarios pueden meter mano y llegar hasta la información que les resulta más relevante.
A comienzos de 2010, se le dio acceso a The New York Times a los registros privados de Netflix de qué películas se alquilan más en cada área. Si bien Netflix se negó a difundir las cifras en crudo, el Times creó una base de datos interactiva atractiva que permite a los usuarios explorar las 100 películas más alquiladas en 12 zonas metropolitanas de EE.UU., subdivididas hasta el nivel de código postal. Un “mapa de calor” graduado por colores superpuesto a cada comunidad permitía a los usuarios ver rápidamente dónde un título en particular era más popular.
Hacia el fin del mismo año, el Times publicó los resultados del censo decenal de los Estados Unidos, apenas horas después de que fuera difundido. La interfaz, creada con Adobe Flash, ofrecía una cantidad de opciones de visualización y permitía a los usuarios llegar al nivel de cada bloque del censo en el país (de 8,2 millones) para ver la distribución de residentes por raza, ingreso y educación. Tal era la resolución de la base de datos que cuando se buceaba en el conjunto de datos en las primeras horas después de su publicación uno podía llegar a preguntarse si era la primera persona del mundo en explorar determinado rincón de la base de datos.
Entre los usos igualmente aplaudibles de la visualización como presentación de una base de datos se incluyen la investigación por la BBC de muertes en las rutas y muchos de los intentos de indexar rápidamente grandes cúmulos de datos como la difusión por WikiLeaks de los registros de guerra de Irak y Afganistán.
Al recibir la primera pila de datos de los registros de la guerra de Afganistán de WikiLeaks, el equipo que los procesaba comenzó a manifestar su entusiasmo por tener acceso a 65.000 registros militares.
Esto inmediatamente hizo sonar la alarma entre quienes tenían experiencia con Excel de Microsoft. Gracias a una limitación histórica del modo en que se accede a las filas, la herramienta de importación de Excel no procesa más de 65.536 registros. En este caso se descubrió que faltaban 25.000 filas.
La moraleja de esta historia (además de evitar usar Excel para tales tareas) es siempre desconfiar de cualquiera que alardee de tener 65.000 filas de datos.
— Alastair Dant, the Guardian
En The New York Times, el “cuadro puercoespín” de Amanda Cox con proyecciones de déficit de EE.UU. trágicamente optimistas a lo largo de los años, muestra cómo a veces lo que sucedió es menos interesante que lo que no sucedió. La curva de Cox que muestra el alza del déficit fiscal luego de una década de guerra y exenciones impositivas muestra lo poco realistas que pueden resultar las expectativas del futuro.
Bret Victor, un diseñador de interfaces de Apple de larga trayectoria (y originador de la teoría “kill math” o “matar la matemática” de visualización para comunicar información cuantitativa), ha hecho un prototipo de una especie de documento que se actualiza de conjunto cada vez que se modifica un dato. En su ejemplo, las ideas de conservación de la energía incluyen premisas modificables, por la que un paso simple como apagar las luces de los cuartos en los que no hay gente podría ahorrar a los estadounidenses la generación de 2 a 40 plantas de carbón. Cambiar el porcentaje que aparece en el medio de un párrafo de texto hace que el resto de la página se actualice en consonancia.
Para más ejemplos y sugerencias, aquí va el link con una lista de links de distintos usos de visualizaciones, mapas y gráficos interactivos compilada por Matthew Ericson de The New York Times.
En definitiva, la visualización de datos efectiva depende de contar con información buena, limpia, precisa y significativa. Así como muchas citas, datos, y descripciones alimentan el buen periodismo narrativo, la visualización de datos es tan buena como los datos que la alimentan.
En qué casos su historia puede ser mejor narrada a través de texto o multimedia:: A veces los datos por sí solos no narran la historia del modo más convincente. Si bien un cuadro simple que ilustre una tendencia o una estadística puede ser útil, una narrativa que relate las consecuencias de una cuestión en el mundo real puede ser más inmediata y de mayor impacto para un lector.
- Cuando tiene muy pocos datos
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Se ha dicho que “una cifra aislada no quiere decir nada”. Una frase común de los editores de noticias en respuesta a una estadística citada es: “¿comparado con qué?” ¿La tendencia sube o baja? ¿Qué es lo normal?
Cuando tiene escasa variación en su datos, sin una tendencia o conclusión clara:: A veces organiza sus datos en Excel o una aplicación similar y descubre que la información es ruidosa, tiene mucha fluctuación y muestra una tendencia relativamente chata. ¿Conviene elevar la base de cero a justo debajo del valor más bajo para dar un poco más de forma a la línea? ¡No! Parece que lo que tiene son datos ambiguos y necesita buscar y analizar un poco más.
- Cuando un mapa no es un mapa
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A veces el elemento espacial no es significativo ni convincente, o distrae la atención de las tendencias numéricas pertinentes, como el cambio en el tiempo o mostrar las similitudes entre zonas no adyacentes.
- Cuando bastaría con una tabla
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Si cuenta con relativamente pocos puntos de datos pero tiene información que podría ser útil para algunos de sus lectores, considere simplemente presentar los datos en forma tabular. Es limpio, de fácil lectura y no crea expectativas no realistas de una “historia”. De hecho, las tablas pueden ser una forma muy eficiente y elegante de presentar información básica.
— Geoff McGhee, Stanford University
En este mundo digital, con la promesa de experiencias 3D de inmersión, tendemos a olvidar que por tanto tiempo solo tuvimos tinta en papel. Ahora pensamos en este medio estático, plano, como un ciudadano de segunda, pero de hecho a lo largo de los siglos que hemos estado escribiendo e imprimiendo, hemos logrado una increíble riqueza de conocimiento y prácticas para representar los datos en una página. Aunque los cuadros, las visualizaciones de datos y las infografías interactivas son la gran moda, nos llevan a dejar de lado muchas de las mejores prácticas que hemos aprendido. Solo estudiando la historia de cuadros y gráficos bien logrados es que podemos entender esos conocimientos acumulados y aprovecharlos con los nuevos medios.
Algunos de los cuadros y gráficos más famosos derivan de la necesidad de explicar mejor tablas de datos densas. William Playfair era un políglota escocés que vivió desde fines del siglo XVIII hasta comienzos del XIX. Por sí solo presentó al mundo muchos de los cuadros y gráficos que seguimos utilizando hoy. En su libro de 1786, Commercial and Political Atlas (Atlas Comercial y Político), Playfair introdujo el gráfico de barras para mostrar claramente las cantidades de importaciones y exportaciones de Escocia de un modo nuevo y visual.
Luego popularizó el cuadro de torta en su libro de 1801, Statistical Breviary (Breviario Estadístico). La necesidad de estas nuevas formas de cuadros y gráficos provino del comercio, pero con el paso del tiempo aparecieron otros que fueron utilizados para salvar vidas. En 1854 John Snow creó su ahora famoso “Cholera Map of London” (Mapa del Cólera de Londres), agregando una pequeña barra negra sobre cada dirección en la que se reportó un incidente. Con el tiempo, se pudo ver cualquier densidad evidente de la epidemia y actuar en consecuencia para contener el problema.
Con la práctica los practicantes de estos nuevos cuadros y gráficos se volvieron más audaces y experimentaron más allá, llevando el recurso a los niveles que conocemos hoy. André-Michel Guerry fue el primero en publicar la idea de un mapa en el que regiones individuales se identificaban con distintos colores basados en alguna variable. En 1829 creó el primer coroplético dando distinto tono a las regiones de Francia representando niveles de criminalidad. Hoy vemos tales mapas utilizados para mostrar los resultados de encuestas políticas, quién votó por quién, distribución de la riqueza y muchas otras variables con distribución geográfica. Parece una idea tan simple pero aún hoy es difícil de dominar y comprender si no se la usa juiciosamente.
Hay muchas herramientas que un buen periodista tiene que entender y tener en su herramental para construir visualizaciones. En vez de zambullirse directo en la parte más honda de la piscina, es importante tener una base en materia de cuadros y gráficos. Todo lo que cree tiene que originarse en una serie de cuadros y gráficos atómicos. Si puede dominar lo básico, entonces puede construir visualizaciones más complejas que se arman a partir de estas unidades básicas.
Dos de los tipos más básicos de gráficos son los de barras y de curvas. Si bien son muy similares en cuanto a los casos en los que se usan, también pueden diferir mucho en su significado. Tomemos por caso las ventas de una compañía para cada mes del año. Tendríamos las 12 barras que representan el monto de dinero que entra cada mes (Un cuadro de barras simple: útil para representar cantidad discreta de información).
Analicemos por qué esto debe hacerse con barras en vez de un gráfico de curvas. Los gráficos de líneas son ideales para datos continuos. En el caso de las cifras de ventas, se trata de la suma de cada mes, no datos continuos. En base a las barras, sabemos que en enero, la compañía tuvo ingresos por $ 100 y en febrero $ 120. Si convertimos esto en un gráfico lineal, de todos modos representaría $ 100 y $ 120 el primero de cada mes, pero al día 15 del mes parece que hubiera tenido ingresos de $ 110. Lo que no es cierto. Las barras se usan para unidades discretas de medida, mientras que las líneas se usan cuando se trata de un valor continuo, como la temperatura.
Podemos ver que a las 8:00 la temperatura era de 20°C y a las 9:00, 22°C. Si miramos la curva para adivinar la temperatura a las 8:30 diríamos 21°C, lo que es un estimado correcto dado que la temperatura es continua y cada punto no es la suma de otros valores; representa el valor exacto en el momento o un estimado entre dos mediciones exactas.
Tanto el gráfico de barras como el de curvas tienen una variante de gráfico apilado (Un gráfico de barras apiladas). Esta es una excelente herramienta para narrar historias que puede funcionar de distintos modos. Pensemos, por ejemplo, en una compañía que tiene tres tiendas.
Para cada mes tenemos 3 barras, una por cada tienda, 36 en total para el año. Cuando las colocamos una junta a la otra (Un gráfico de barras agrupadas) podemos ver rápidamente qué tienda ganó más en cada mes. Esta es una historia interesante y válida, pero hay otra oculta en los mismos datos. Si apilamos las barras, de modo que haya una sola por cada mes, ahora perdemos la posibilidad de ver fácilmente cuál tienda gana más, pero podemos ver en qué meses la compañía tiene mejores resultados de conjunto.
Ambas son representaciones válidas de la misma información, pero presentan dos historias diferentes usando los mismos datos. Como periodista, el aspecto más importante de trabajar con datos es que primero debe escoger qué historia quiere contar. ¿Se trata de cuál es el mejor mes en cuanto a ingresos totales o cuál tienda es la nave insignia? Este es solo un ejemplo simple, pero muestra cuál es el centro del periodismo de datos: Hacer la pregunta indicada antes de avanzar demasiado. La historia es la que guía la elección de la visualización.
Los gráficos de barras y curvas son en realidad lo básico del periodismo de datos. De allí se puede expandir a los histogramas, diagramas de área, "sparklines", gráficos de flujo y otros, que tienen propiedades similares y son adecuados para situación con ligeras diferencias, incluyendo la cantidad de datos o fuentes de datos y la ubicación del gráfico en términos del texto.
En periodismo uno de los recursos gráficos más comúnmente utilizados son los mapas. En ellos hay tiempo, cantidades y geografía. Siempre queremos saber cuánto hay en un área comparada con otra área y cómo fluyen los datos de un área a otra. Los diagramas de flujo y los mapas coropléticos son herramientas muy útiles cuando se trata de visualizaciones para periodismo. Es clave saber cómo codificar un mapa con colores sin dar una representación equivocada o confundir a los lectores. Los mapas políticos por lo general tienen un código de color que indica todo a nada para determinadas regiones, aún si un candidato ganó en una parte del país por 1%. El color no tiene por qué reducirse a una opción binaria; se puede usar con cuidado gradientes de color basados en grupos. Entender los mapas es una parte importante del periodismo. Contestan fácilmente una de las cinco preguntas claves: ¿Dónde?
Una vez dominados los tipos básicos de cuadros y gráficos, se pueden comenzar a crear visualizaciones de datos más sofisticadas. Si no entiende lo básico, entonces está parado sobre terreno poco firme. De la misma manera que aprende a ser buen escritor –hacer frases cortas, tener presente el público y no complicar exageradamente las cosas para hacerse sonar inteligente, sino más bien transmitir el significado al lector- también debe aprender a mesurarse con los datos. Comenzar por algo pequeño es la manera más efectiva de narrar la historia, incrementando lentamente en la medida de lo necesario.
La escritura vigorosa es concisa. Una frase no debe contener palabras innecesarias, el párrafo no debe contener frases innecesarias, por el mismo motivo que un dibujo no debe tener líneas innecesarias y una máquina no debe tener partes innecesarias. Esto requiere no que el escritor haga que todas sus frases sean cortas o que evite dar detalles y que solo de un bosquejo de sus personajes, sino que toda palabra sea dicente.
Elements of Style (1918)
Está bien no usar todos los datos que tiene en su historia. No debiera tener que pedir permiso para ser conciso, esa debe ser la norma.
— Brian Suda, (optional.is)
¿Qué herramientas de visualizaciones de datos se consiguen en la red en forma gratuita? Aquí en el Datablog y Datastore tratamos de hacer lo más posible usando las poderosas opciones gratuitas de internet.
Eso puede sonar un poco falso, dado que obviamente tenemos acceso a los increíbles equipos de gráficos e interactivos de The Guardian para las piezas en las que contamos con un poco más de tiempo, tales como este mapa de gasto público, creado utilizando Adobe Illustrator) o este interactivo de disturbios de Twitter.
Pero para nuestro trabajo cotidiano, a menudo usamos herramientas a las que cualquiera tiene acceso y creamos gráficos que cualquiera puede hacer.
¿Entonces, qué usamos?
Esta base de datos y herramienta de mapeado online se ha vuelto nuestra primera elección para producir mapas rápidos y detallados, especialmente aquellos que requieren zoom. Se tiene la alta resolución de Google Maps, pero puede abrir muchos datos, por ejemplo, 100 MB de CSV. La primera vez que uno lo intenta las Fusion Tables pueden parecer un poco complicadas, pero no se rinda. Lo utilizamos para producir mapas como el de Irak en la Los registros de guerra de WikiLeaks (The Guardian) y también mapas de fronteras como la Mapa interactivo de personas sin hogar (The Guardian) sobre los sin techo.
La principal ventaja es la flexibilidad –puede subir un archivo KML de fronteras regionales, por ejemplo- y luego fusionar eso con una tabla de datos. Además va a tener una nueva interfaz de usuario, lo que debe facilitar su uso.
No se necesita ser programador para hacerlo y esta herramienta de fusión de capas le permite unir distintos mapas o crear opciones de búsqueda o filtrado, que luego puede incorporar en un blog o sitio.
Este excelente tutorial de Kathryn Hurley de Google es un gran recurso para comenzar.
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Note
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Use shpescape para convertir archivos .shp oficiales en Google Fusion Tables. También esté atento a que los mapas no sean demasiado complicados porque el programa no puede manejar más de un millón de puntos por celda. |
Si no necesita el espacio ilimitado de la edición profesional, Tableau Public es gratuito. Con este servicio visualizaciones bastante complejas de hasta 100.000 filas de modo simple y fácil. Lo utilizamos cuando tenemos que unir distintos tipos de cuadros, como en este mapa de tasas impositivas máximas en todo el mundo, que también tiene un cuadro de barras).
O incluso puede usarlo como explorador de datos, que es lo que hicimos en la Finanzas de la campaña presidencial 2012 (The Guardian) con los datos de gastos en las elecciones federales de EE.UU, si bien nos quedamos cortos de espacio en la versión gratuita… algo a tener en cuenta). Tableau también necesita que los datos estén formateados de modos bastante específicos para poder aprovecharlo al máximo. Pero si logra manejar eso tiene algo intuitivo que funciona bien. Por ejemplo, La Nación en la Argentina ha construido toda su operación de periodismo de datos en torno a Tableau.
Tableau tiene algunos tutoriales online buenos con los cuales puede comenzar.
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Note
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Tableau es para PC aunque se está preparando una versión para Mac. Use un "mirror" tal como "parallels" para hacerlo funcionar. (N. del T.: una aplicación de MAC para poder usar programas de Windows). |
Puede acceder a esta herramienta en Google Spreadsheets
Luego de algo simple (como un gráfico de barras o curvas, o un gráfico de torta), encontrará que las Google Spreadsheets (que se crean con los documentos de su cuenta Google) pueden generar algunos gráficos bastante buenos, incluyendo las burbujas animadas usadas por el Gapminder de Hans Rosling. A diferencia de los gráficos API no necesita preocuparse por el código; es bastante similar a hacer un gráfico en Excel, en el sentido de que uno selecciona los datos y hace clic en el widget de gráficos. También vale la pena explorar las opciones de personalización; se puede cambiar el color, los encabezados y las escalas. Son bastante neutrales respecto del diseño, lo que es útil en gráficos pequeños. Los gráficos de curvas también tienen algunas opciones lindas, incluyendo opciones para anotaciones.
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Note
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Dedique algo de tiempo a las opciones de personalización de los gráficos; puede crear su propia paleta de colores. |
Más conocido como proveedor de datos, Datamarket es en realidad una herramienta práctica para visualizar cifras. Puede subir sus propios datos o usar algunos de los muchos conjuntos de datos que ofrecen, pero las opciones son mejores si paga por una cuenta Pro.
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Note
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Datamarket funciona de la mejor manera con datos de series temporales, pero no deje de ver su extensa variedad de datos. |
Si hay un sitio que está necesitado de un poco de atención y cuidado es Many Eyes de IBM. Cuando se presentó, creado por Fernanda B. Viégas y Martín Wattenberg, fue un ejercicio único en cuanto a permitir a la gente subir conjuntos de datos de modo simple y visualizarlos. Ahora, con sus creadores trabajando para Google, el sitio parece un poco desatendido, con sus paletas de colores apagados; hace tiempo que no ofrece nada nuevo en materia de visualizaciones.
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Note
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No se puede editar los datos una vez subidos, de modo que asegúrese de que estén bien antes de crear la visualización. |
No es estrictamente una herramienta de visualización, Color Brewer sirve en realidad para elegir colores de mapas. Puede escoger su color de base y obtener los códigos para toda la paleta.
Si ninguno de estos le sirve, vale la pena ver lo que hay en DailyTekk que tiene aún más opciones. Las señaladas no son las únicas herramientas, solo aquellas que usamos con mayor frecuencia. Hay muchas más por allí, incluyendo:
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Chartsbin, una herramienta para crear mapamundis en los que se puede hacer clic.
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iCharts, que se especializa en pequeños "widgets" de gráficos
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Geoccomons que ofrece datos y datos de fronteras para crear mapas globales y locales.
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Y también está pikctochart.com que ofrece plantillas para esas visualizaciones de texto/cifras que son populares.
— Simon Rogers, the Guardian
El periodismo busca llevar nueva información al lector lo más rápido posible. La manera más rápida de hacerlo puede ser mediante un video, una foto, un texto, un gráfico, una tabla o una combinación de éstos. Respecto de las visualizaciones, el objetivo debiera ser el mismo: información rápida. Las nuevas herramientas de datos permiten a los periodistas encontrar historias que de otro modo no podrían descubrir, y presentarlas de nuevas maneras. Estos son unos cuantos ejemplos que muestran cómo presentamos los datos en el diario más leído de Noruega, Verdens Gang (VG).
Esta historia se basa en datos de la Dirección de Estadísticas de Noruega, datos de contribuyentes, y del monopolio nacional de lotería. En este gráfico interactivo el lector podría encontrar distintos tipos de información de cada condado y municipalidad noruega. La tabla muestra el porcentaje de los ingresos que se usa para jugar. Se creó usando Access, Excel, MySql y Flash.
Analizamos las redes sociales para estudiar las relaciones entre 157 hijos e hijas de las personas más ricas de Noruega. Nuestro análisis mostró que los herederos de la gente más rica de Noruega también heredaron las redes de sus padres. En total había más de 26.000 conexiones, y los gráficos se terminaron a mano usando Photoshop. Usamos Access, Excel, Notepad, y la herramienta de análisis de redes sociales Ucinet.
En este mapa de calor animado combinado con un gráfico de barras simple se puede ver la incidencia de crímenes en un mapa del centro de Oslo, hora por hora, a lo largo de los fines de semana por varios meses. En el mismo mapa de calor animado, se puede ver la cantidad de agentes de policía trabajando al mismo tiempo. En los momentos en que se dan los crímenes, la cantidad de agentes de policía está en su punto más bajo.
Para esta visualización, hicimos minería de texto de los discursos de siete líderes de partidos noruegos durante sus congresos. Todos los discursos fueron analizados y los análisis aportaron los argumentos de algunas historias. Cada historia se vinculó con el gráfico y los lectores pudieron explorar y estudiar el lenguaje utilizado por los políticos. Creamos esta visualización utilizando Excel, Access, Flash e Illustrator. Si ésto se hubiera hecho en 2012, hubiéramos creado el gráfico interactivo con JavaScript.
¿Cuándo necesitamos visualizar una historia? La mayoría de las veces no es necesario, pero a veces queremos hacerlo para ayudar a nuestros lectores. Las historias que contienen una gran cantidad de datos a menudo necesitan de una visualización. Pero tenemos que ser bastante críticos al elegir qué tipo de datos vamos a presentar. Conocemos todo tipo de cosas cuando informamos sobre algo, ¿pero qué necesita saber realmente el lector sobre la historia? Quizás baste una tabla, o un gráfico simple que muestra un proceso que va del año A al año C. Cuando se trabaja con periodismo de datos, el objetivo no es necesariamente presentar grandes cantidades de datos. Se trata de periodismo.
Ha habido una clara tendencia en los últimos dos o tres años a crear gráficos y tablas interactivas que permiten al lector investigar distintos temas. Una buena visualización es como una buena imagen. Se entiende de qué se trata con solo mirar uno o dos instantes. Cuanto más se mira la visualización, más se ve. La visualización es mala cuando el lector no sabe por dónde empezar o donde termina, y cuando la visualización está sobrecargada de detalles. En este caso, quizás una pieza de texto sería mejor.
— John Bones, Verdens Gang
Los datos son valiosos. El acceso a los datos tiene el potencial de clarificar cuestiones de un modo que genere resultados. Pero el mal manejo de los datos puede ubicar los hechos en una estructura opaca que no comunica nada. Si no promueven la discusión o aportan una comprensión en contexto, los datos pueden ser de limitado valor para el público.
Nigeria volvió a la democracia en 1999 luego de largos años de gobierno militar. Analizar los hechos detrás de los datos se consideraba una afrenta a la autoridad y como un intento de cuestionar la manchada reputación de la junta. La Ley de Secreto Oficial obligaba a los empleados públicos a no difundir información oficial. Aún pasados trece años del regreso a la democracia, el acceso a los datos públicos puede ser una tarea difícil. Los datos sobre el gasto público comunican poco a la mayoría del público que no conoce demasiado la contabilidad financiera y la aritmética compleja.
Al imponerse el uso de dispositivos móviles y con un creciente número de nigerianos online, junto con BudgIT vimos una gran oportunidad de usar tecnologías de visualización de datos para explicar y hacer que la gente se interesara por el gasto público. Para hacer esto, tuvimos que dirigirnos a usuarios de todo tipo de plataformas y llegar a los ciudadanos vía organizaciones no gubernamentales. Este proyecto apunta a convertir los datos públicos en objeto social y crear una red extensa que exija cambios.
Para entablar exitosamente la relación con los usuarios, tenemos que entender lo que quieren. ¿Qué le importa al ciudadano nigeriano? ¿Dónde sienten que hay falta de información? ¿Cómo podemos hacer que los datos sean relevantes para sus vidas? El blanco inmediato de BudgIT es el nigeriano alfabetizado promedio conectado a foros online y medios sociales. Para competir por la limitada atención de los usuarios inmersos en una amplia variedad e intereses (juegos, lectura, socialización) tenemos que presentar los datos de modo breve y conciso. Luego de difundir una imagen de los datos como un tuit o una infografía, existe la oportunidad de una relación más sostenida con una experiencia más interactiva para dar a los usuarios una visión más amplia.
Al visualizar datos es importante comprender el nivel de manejo de datos que tienen nuestros usuarios. Por hermosos y sofisticados que puedan ser, los diagramas complejos y las aplicaciones interactivas pueden no comunicar de un modo significativo a nuestros usuarios en base a sus anteriores experiencias con la interpretación de datos. Una buena visualización habla al usuario en un lenguaje que puede entender, y presentará una historia con la que puede relacionarse fácilmente.
Hemos consultado a más de 10.000 nigerianos respecto del presupuesto, y los dividimos en tres categorías de acuerdo a su perfil para asegurar el valor óptimo. Explicamos brevemente las categorías a continuación:
- Usuarios ocasionales
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Son usuarios que quieren información de modo simple y rápido. Les interesa tener una idea de los datos, no un análisis detallado. Podemos dirigirnos a ellos vía tweet o gráficos interactivos.
- Usuarios activos
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Usuarios que estimulan el debate y usan los datos para incrementar su conocimiento de un área determinada o cuestionan los supuestos de los datos. A estos usuarios, queremos proveerles mecanismos de retroalimentación y la posibilidad de compartir su visión con sus pares vía las redes sociales.
- Acaparadores de datos
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Estos usuarios quieren datos en crudo para hacer visualizaciones o análisis. Simplemente les damos los datos para sus propósitos.
Con BudgIT nuestra relación con los usuarios se basa en lo siguiente:
- Estimular debates en torno a tendencias actuales
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BudgIT sigue debates online y offline y busca proveer datos sobre estos tópicos. Por ejemplo, con las huelgas del combustible en enero de 2012, hubo constante agitación entre los manifestantes respecto de la necesidad de que volviera a haber subsidios al combustible y reducir los gastos públicos extravagantes e innecesarios. BudgIT siguió el debate vía los medios sociales y en 36 horas con mucho esfuerzo creó una aplicación que permite a los ciudadanos reorganizar el presupuesto nigeriano.
- Buenos mecanismos de retroalimentación
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Nos relacionamos con los usuarios a través de canales de debate y medios sociales. Muchos usuarios quieren conocer las historias detrás de los datos y muchos nos piden nuestra opinión. Nos aseguramos de que nuestras respuestas solo expliquen los hechos detrás de los datos y no se vean afectadas por nuestros puntos de vista personales o políticos. Tenemos que mantener abiertos canales de retroalimentación, responder activamente a comentarios y relacionarnos con los usuarios de modo creativo para asegurar que se mantenga la comunidad creada en torno a los datos.
- Hacerlo local
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En el caso de un conjunto de datos que apunta a un grupo en particular, BudgIT busca localizar su contenido y promover un canal de debate que se relacione con las necesidades e intereses de grupos particulares de usuarios. En particular, nos interesa relacionarnos con usuarios en torno a cuestiones que les preocupan vía SMS.
Luego de poner los datos sobre el gasto público en yourbudgit.com, buscamos tomar contacto con los ciudadanos a través de varias ONG. También pensamos desarrollar un marco de participación en el que ciudadanos e instituciones oficiales puedan realizar asambleas públicas para definir ítems claves del presupuesto que deben ser priorizados.
El proyecto ha sido cubierto por medios locales y extranjeros, desde CP-Africa hasta la BBC. Hemos emprendido un estudio de los presupuestos entre 2002 y 2011 para el sector de seguridad para un periodista de la AP, Yinka Ibukun. La mayoría de las organizaciones de medios son “acaparadores de datos” y nos han pedido datos para usar en sus informes. Estamos planeando nuevas colaboraciones con periodistas y organizaciones noticiosas en los meses venideros.
— Oluseun Onigbinde, BudgIT Nigeria
Casi tan importante como publicar los datos es lograr una reacción de su audiencia. Usted es humano; va a cometer errores, se le van a pasar algunas cosas y va a tener una idea equivocada de tanto en tanto. Su audiencia es uno de los activos más útiles que tiene. La gente puede verificar y señalar rápidamente cosas que usted quizás no consideró.
Pero relacionarse con esa audiencia tiene sus complicaciones. Está tratando con un grupo de gente acostumbrada, debido a años de uso de internet, a saltar de sitio en sitio, dejando nada más que un comentario sarcástico. Crear cierto nivel de confianza entre usted y sus usuarios es crucial; tienen que saber lo que van a recibir, cómo pueden reaccionar y comentar, y que lo que ellos aporten va a ser tomado en cuenta.
Pero primero tiene que pensar en la audiencia que tiene o quiere tener. Que se informará y será informada por el tipo de datos con los que usted trabaja. Si es específica de un sector particular, entonces va a querer explorar comunicaciones particulares con ese sector. ¿Hay organizaciones con las que puede tomar contacto y que podrían estar dispuestas a publicitar los recursos que tiene y el trabajo que ha hecho a una audiencia mayor? ¿Hay un sitio o foro comunitario con el que puede tomar contacto? ¿Hay publicaciones especializadas que podrían querer informar de algunas de las historias que usted está encontrando en los datos?
Los medios sociales son otra herramienta importante, aunque también depende del tipo de datos con los que trabaje. Si, por ejemplo, analiza estadísticas globales de embarques, es improbable que encuentre en Facebook o Twitter un grupo especialmente interesado en su trabajo. En cambio si está viendo índices de corrupción de todo el mundo, o estadísticas locales de criminalidad, eso es probable que interese a una audiencia mayor.
En Twitter el mejor enfoque tiende a ser contactar figuras de alto perfil, explicando brevemente por qué es importante su trabajo e incluir un link. Con suerte ellos lo retuitearán a sus lectores. Es una gran manera de maximizar la exposición a su trabajo con mínimo esfuerzo, pero no sea cargoso.
Una vez que tenga gente en su página, tiene que pensar en cómo va a interactuar su audiencia con su trabajo. Sin duda podrán leer la historia que escribió y mirar los gráficos o mapas, pero dar a sus usuarios una vía para responder es inmensamente valioso. Lo más importante es que probablemente eso le de a usted una mayor visión del tema sobre el que escribe, que puede incorporar a trabajos futuros sobre el tema.
Primero, no hace falta decir que tiene que publicar los datos en crudo junto a los artículos. Presente los datos en texto separado por comas en su sitio, o ubíquelo en el sitio de un servicio como Google Docs. De ese modo sólo habrá una versión de los datos y puede actualizarlos si encuentra errores que deba corregir más tarde. Mejor aún, haga ambas cosas. Facilite lo más posible a la gente obtener sus materiales en crudo.
Entonces comience a pensar si hay otras maneras en las que pueda conseguir que la audiencia interactúe. Siga las métricas para ver qué partes de sus conjuntos de datos reciben la mayor atención: es probable que las áreas más visitadas digan algo que usted no vio. Por ejemplo quizás no le prestó mucha atención a las estadísticas de pobreza en Islandia, pero si esas celdas están recibiendo mucha atención, entonces quizás haya allí algo que vale la pena analizar.
También piense más allá de los comentarios. ¿Puede vincular comentarios con celdas particulares en una hoja de cálculo? ¿O una región particular en un gráfico? Si bien la mayoría de los sistemas de edición no permiten este tipo de incrustación, vale la pena estudiar la posibilidad si está creando algo más particular. No se debe subestimar los beneficios que puede obtener de ello.
Asegúrese de que otros usuarios puedan ver los comentarios también, tienen casi tanto valor como los datos originales en muchos casos y si usted se guarda la información, entonces está privando al público de ese valor.
Finalmente otra gente podría querer producir sus propios gráficos informativos e historias basados en los mismos datos de origen; piense cuál es la mejor manera de vincularlos y hacer un perfil de su trabajo. Podría usar un hashtag específico para ese conjunto de datos o, si se basa mucho en imágenes, podría compartirlo en un grupo de Flickr.
También podría ser útil contar con una ruta para compartir información de modo más confidencial; en algunos casos puede no ser seguro para la gente compartir públicamente sus aportes a un conjunto de datos o quizás simplemente no se sienta cómoda haciéndolo. Esa gente puede preferir enviar información a través de una dirección de correo electrónico o incluso una opción de comentarios anónimos.
Lo más importante que puede hacer con sus datos es compartirlos lo más ampliamente y del modo más abierto que sea posible. Permitir a sus lectores verificar su trabajo, encontrar errores y señalar cosas que se le pueden haber escapado harán que su periodismo y la experiencia para su lector sean infinitamente mejor.
— Duncan Geere, Wired.co.uk