-Glosario conceptual-
#2 Periodismo de datos
¿Qué es el periodismo
de datos?
¿Qué es lo que hace que el periodismo de datos sea diferente del
resto del periodismo?
Hoy las noticias fluyen al mismo tiempo que suceden, a
través de múltiples fuentes, testigos presenciales y blogs, y lo que ha
sucedido es filtrado a través de una vasta red de conexiones sociales, se
jerarquiza, se comenta y muy a menudo se ignora. Por eso el periodismo de datos
es tan importante. Reunir, filtrar y visualizar lo que sucede más allá de lo
que nos muestran nuestros ojos tiene creciente valor. En la economía global de
hoy el jugo de naranja que toma por la mañana, el café que prepara… hay
relaciones invisibles entre estos productos, otra gente y usted. El lenguaje de
esta red es el de los datos: pequeños puntos de información que a menudo son
irrelevantes como instancia individual, pero enormemente importantes cuando se
los ve desde el ángulo correcto.
- - Usando datos, la tarea de los periodistas pasa de centrarse en ser los primeros en informar, a ser los que nos dicen lo que un proceso podría significar realmente.
- - Usar datos transforma algo abstracto en algo que todos pueden entender y con lo que pueden relacionarse.
- - Pueden crear herramientas de cálculo personalizadas para ayudar a la gente a tomar decisiones, se trate de comprar un auto o una casa, decidir un rumbo educativo o profesional en su vida, o hacer un control de costos para no meterse en deudas.
- - Un periodista puede crear una posición fuerte apoyada en datos y esto puede afectar mucho el rol del periodismo.
- - Hay confianza de que si el periodismo de datos fuera adoptado de modo más universal, los flujos de trabajo, las herramientas y los resultados mejorarían rápidamente.
- ¿Por qué es
importante el periodismo de datos?
Porque permite filtrar el flujo de datos
Ahora que la información es abundante, es más importante
el procesamiento. El procesamiento tiene dos niveles: 1) análisis para encontrar
sentido y estructura en el flujo sin fin de datos y 2) presentación de esa información
para meter lo que es importante y relevante en la cabeza del consumidor. Al
igual que la ciencia, el periodismo de datos da a conocer sus métodos y
presenta sus descubrimientos de un modo que pueda ser verificado a través de su
replicado.
Porque introduce nuevos
enfoques para narrar historias
El periodismo de datos es un término abarcativo que incluye un conjunto de herramientas, técnicas y enfoques de la
narrativa siempre crecientes. El objetivo unificador es periodístico: proveer
información y análisis para ayudar a informarnos todos sobre asuntos
importantes de actualidad.
Porque el
procesamiento de cifras se une al pulido del lenguaje
El periodismo de datos es tender un puente para superar
la brecha entre los técnicos estadísticos y los cinceladores de palabras.
Ubicar cosas destacadas e identificar tendencias que no solo son significativas
estadísticamente sino que también son relevantes para desentrañar el mundo de
hoy, que es intrínsecamente complejo.
Porque nos permite actualizar
nuestras capacidades
El periodismo de datos implica un nuevo conjunto de
habilidades para buscar, comprender y visualizar fuentes digitales, en una época
en que las capacidades básicas del periodismo tradicional ya no bastan. El
periodismo de datos sirve a dos importantes propósitos para las organizaciones
de noticiosas: encontrar historias únicas (no de los cables) y ejecutar la
función de alerta. Especialmente en tiempos de crisis financieras, estos
objetivos son importantes para los diarios.
Porque es un "remedio" para la asimetría de la información
La asimetría de la información –no la falta de
información sino la incapacidad de absorberla y procesarla a la velocidad y con
el volumen que nos llega- es uno de los problemas más significativos que
enfrentan los ciudadanos al elegir cómo vivir sus vidas. La información tomada
de medios impresos, visuales y radiales influye en las opciones y las acciones
de los ciudadanos. El buen periodismo de datos ayuda a combatir la asimetría de
la información.
Porque da una
respuesta a las relaciones públicas basadas en datos
La disponibilidad de herramientas de medición y sus
precios decrecientes –en una combinación auto-sustentada que se concentra en el
desempeño y la eficiencia en todos los aspectos de la sociedad- han llevado a
quienes toman las decisiones a cuantificar los avances de sus políticas,
monitorear tendencias e identificar oportunidades. El saber manejar datos ayudará a los
periodistas a aguzar su sentido crítico al enfrentar cifras, y ojalá que les
sirva para avanzar un poco en su relación con los departamentos de RRPP.
Porque permite contar con interpretaciones independientes de información oficial
Los periodistas tienen que tener acceso a los datos en
crudo y aprender a no depender de las interpretaciones oficiales de los mismos.
Porque ayuda a "manejar" el
diluvio de datos
Hoy, encontrarle sentido a los grandes volúmenes de
datos, en particular los datos no estructurados, serán un objetivo central de
los científicos de todo el mundo, trabajen en salas de redacción, Wall Street o
Silicon Valley. Notoriamente esa meta se verá facilitada sustancialmente por un
conjunto creciente de herramientas comunes, sean empleadas por tecnólogos del
estado, tecnólogos de la salud o desarrolladores de las redacciones
Porque es una manera
de ahorrar tiempo
Los periodistas no tienen tiempo para perder
transcribiendo cosas a mano y complicarse tratando de obtener información de
archivos PDF, por lo que aprender un poco de código (o saber dónde buscar gente
que puede ayudar) es increíblemente valioso. El periodismo de datos es otra
manera de analizar el mundo y hacer que los poderes constituidos rindan
cuentas. Con una creciente cantidad de datos disponible, ahora es más
importante que nunca que los periodistas sean conscientes de las técnicas del periodismo
de datos. Esta debe ser una herramienta que cualquier periodista debiera incorporar,
se trate de aprender cómo trabajar directamente con datos, o a colaborar con
alguien que lo pueda hacer. Su verdadero potencial está en ayudarlo a obtener
información que de otro modo sería muy difícil de encontrar o demostrar.
Porque posibilita una manera de ver
cosas que de otro modo podríamos no ver
Los datos pueden ser simples como una planilla de cálculo,
o un registro de llamadas telefónicas, o complejos como los resultados de
pruebas escolares o datos de infecciones hospitalarias; como sea, allí hay historias
que vale la pena contar.
- Periodismo Asistido
por Computadora y Periodismo de Precisión
Quizás lo más relevante en forma inmediata para lo que
ahora llamamos periodismo de datos es el periodismo asistido por computadora,
conocido por la sigla CAR, que fue el primer abordaje organizado y sistemático
del uso de computadoras para recoger y analizar datos de modo de mejorar las
noticias. El CAR fue usado por primera vez en 1952 por CBS para predecir los
resultados de la elección presidencial. Desde la década del ‘60 periodistas (en
su mayoría de investigación y de Estados Unidos) han buscado controlar el poder
de modo independiente analizado bases de datos de registros públicos con métodos
científicos. También conocido como “periodismo de servicio público” los
partidarios de estas técnicas con ayuda de computadoras han buscado revelar
tendencias, demostrar la falsedad de creencias populares y revelar injusticias
perpetradas por autoridades y corporaciones privadas.
A comienzos de la década del ‘70 el término
periodismo de precisión fue acuñado para describir este tipo de
recolección de noticias: “la aplicación de métodos de investigación de las
ciencias sociales y de la conducta a la práctica del periodismo” (de “The New Precision Journalism”, por Philip Meyer). Se creó el periodismo de precisión para que fuera
practicado en las principales instituciones de medios por profesionales
formados en periodismo y ciencias sociales. Nació en respuesta al “nuevo
periodismo”, una forma de periodismo en el que las técnicas del periodismo se
aplican a las noticias. Meyer sugiere que lo que se necesita son técnicas científicas
de recolección y análisis de datos, en vez de técnicas literarias, para que el
periodismo pueda cumplir con su cometido de objetividad y verdad.
Se puede entender el periodismo de precisión
como una reacción frente a algunas de las fallas y debilidades comúnmente
citadas: la dependencia de informes de prensa (lo que se describió luego como “churnalismo”),
el prejuicio en favor de fuentes autorizadas, etc. Meyer ve que estas
debilidades derivan de la falta de aplicación de técnicas científicas de
información y métodos científicos tales como encuestas y registros públicos. En
los ‘60, el periodismo de precisión fue utilizado para representar a grupos
marginales y sus historias
- Periodismo de Datos y
Periodismo Asistido por Computadora
Algunos sostienen que hay una diferencia entre CAR y el
periodismo de datos. Dicen que CAR es una técnica para recoger y analizar datos
como una manera de fortalecer el periodismo (generalmente de investigación),
mientras que el periodismo de datos presta atención a la manera en que los
datos se ubican en el conjunto del flujo de trabajo periodístico. En este
sentido el periodismo de datos presta tanta –y a veces más- atención a los
datos mismos, en vez de usarlos simplemente como un medio para encontrar o dar
más fuerza a determinadas historias. De allí que encontremos el Datablog de The
Guardian o que el Texas Tribune publica juegos de datos junto con los artículos
–o incluso solo juegos de datos por sí mismos- para que la gente analice y explore. Antes que debatir si el periodismo de datos es
completamente nuevo, una postura más fructífera sería considerarlo como parte
de una tradición más longeva, pero que responde a nuevas circunstancias y
condiciones. Aunque no haya una diferencia en cuanto a metas y técnicas, el
surgimiento de la etiqueta “periodismo de datos” al comienzo del siglo indica
una nueva fase en la que el mero volumen de los datos libremente disponibles online
–combinado con herramientas sofisticadas centradas en el usuario, la auto edición
y las herramientas de colaboración abierta (crowdsourcing)- permite a más gente
trabajar con más datos de modo más fácil que nunca.
- El
periodismo de datos tiene que ver con la alfabetización masiva en el manejo de
datos.
El citado y el compartir materiales de distintas
fuentes es parte de la naturaleza de la estructura de hipervínculos de la red,
y la manera en que estamos acostumbrados a navegar la información hoy. Yendo más
hacia atrás, el principio que está en la base de la estructura de hipervínculos
de la red es el principio de la cita usado en los trabajos académicos. Citar y
compartir materiales y sus fuentes y los datos detrás de la historia es una de
las maneras básicas en las que el periodismo de datos puede mejorar el periodismo,
lo que el fundador de WikiLeaks Julian Assange, llama el “periodismo científico”. Al permitir a cualquier persona recurrir a fuentes de
datos y encontrar información que es relevante, así como verificar afirmaciones
y cuestionar los supuestos comunes, el periodismo de datos representa efectivamente
la democratización masiva de recursos, herramientas, técnicas y metodologías
que antes eran usadas por especialistas, fueran estos periodistas de
investigación, científicos sociales, estadísticos, analistas u otros expertos.
Si bien actualmente citar vínculos con fuentes de datos es algo específico del
periodismo de datos, avanzamos hacia un mundo en el que los datos estarán integrados
sin fisuras en el tejido de los medios. Los periodistas de datos tienen un rol importante en cuanto a ayudar a bajar las
barreras a la comprensión y el manejo de datos, e incrementar la alfabetización en datos de sus
lectores a escala masiva.
---
El texto que antecede es un resumen del capítulo 1, de Introducción, del "Manual de Periodismo de datos". El mencionado manual ha sido editado por Jonathan Gray, Liliana Bonegru y Lucy Chambers, y puede descargarse aquí.
