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periodismo de datos

El periodismo de datos o periodismo basado en datos ( DDJ , por sus siglas en inglés) es un tipo de periodismo que se basa en el filtrado y el análisis de grandes conjuntos de d...

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El periodismo de datos o periodismo basado en datos ( DDJ , por sus siglas en inglés) es un tipo de periodismo que se basa en el filtrado y el análisis de grandes conjuntos de datos con el fin de crear o realzar una noticia.

El periodismo de datos refleja el creciente papel de los datos numéricos en la producción y distribución de información en la era digital . Implica una fusión del periodismo con otros campos como la visualización de datos , la informática y la estadística , "un conjunto superpuesto de competencias provenientes de campos dispares". [ 1 ]

El periodismo de datos se ha utilizado ampliamente para unificar varios conceptos y vincularlos con el periodismo. Algunos los consideran niveles o etapas que conducen desde los usos más simples hasta los más complejos de las nuevas tecnologías en el proceso periodístico. [ 2 ]

Muchas historias basadas en datos comienzan con recursos recientemente disponibles, como software de código abierto , publicación de acceso abierto y datos abiertos , mientras que otras son producto de solicitudes de acceso a registros públicos o materiales filtrados. Este enfoque periodístico se basa en prácticas más antiguas, sobre todo en el periodismo asistido por computadora (CAR), una etiqueta utilizada principalmente en Estados Unidos durante décadas. Otras etiquetas para enfoques parcialmente similares son el "periodismo de precisión", basado en un libro de Philipp Meyer, [ 3 ] publicado en 1972, donde abogaba por el uso de técnicas de las ciencias sociales en la investigación de historias. El periodismo basado en datos tiene un enfoque más amplio. En esencia, el proceso se basa en la creciente disponibilidad de datos abiertos que se encuentran disponibles gratuitamente en línea y se analizan con herramientas de código abierto . [ 4 ] El periodismo basado en datos se esfuerza por alcanzar nuevos niveles de servicio para el público, ayudando al público en general o a grupos o individuos específicos a comprender patrones y tomar decisiones basadas en los hallazgos. De este modo, el periodismo basado en datos podría ayudar a que los periodistas asuman un papel relevante para la sociedad de una manera novedosa.

El objetivo principal es contar historias basadas en los datos. Los hallazgos pueden transformarse en cualquier tipo de texto periodístico . Las visualizaciones permiten comprender con claridad una situación compleja. Además, se pueden emplear recursos narrativos para ilustrar el significado de los hallazgos desde la perspectiva de alguien afectado por un acontecimiento. Esta conexión entre datos e historia puede considerarse un nuevo enfoque que busca tender un puente entre acontecimientos relevantes, pero poco comprendidos, y una historia verificable, fiable, pertinente y fácil de recordar.

Definiciones

El proceso periodístico basado en datos.
El proceso periodístico basado en datos

Veglis y Bratsas definieron el periodismo de datos como "el proceso de extraer información útil de los datos, escribir artículos basados ​​en la información e incorporar visualizaciones (interactivas en algunos casos) en los artículos que ayuden a los lectores a comprender la importancia de la historia o les permitan identificar datos que se relacionen con ellos" [ 5 ].

Antonopoulos y Karyotakis definen el periodismo de datos como «una forma de mejorar la información y la redacción de noticias mediante el uso y el análisis de estadísticas para ofrecer una visión más profunda de una noticia y destacar los datos relevantes. Una tendencia en la era digital del periodismo ha sido la difusión de información al público a través de contenido interactivo en línea mediante herramientas de visualización de datos como tablas, gráficos, mapas, infografías, micrositios y mundos visuales. El análisis exhaustivo de estos conjuntos de datos puede conducir a resultados y observaciones más concretas sobre temas de actualidad. Además, el periodismo de datos puede revelar cuestiones ocultas que aparentemente no fueron prioritarias en la cobertura informativa». [ 6 ]

Según el arquitecto y periodista multimedia Mirko Lorenz, el periodismo basado en datos es principalmente un flujo de trabajo que consta de los siguientes elementos: profundizar en los datos mediante la extracción, limpieza y estructuración, filtrar mediante la minería de datos para obtener información específica, visualizar y crear una historia . [ 7 ] Este proceso puede ampliarse para proporcionar resultados que satisfagan los intereses individuales y el público en general.

El formador y escritor de periodismo de datos Paul Bradshaw describe el proceso del periodismo basado en datos de manera similar: los datos deben encontrarse , lo que puede requerir habilidades especializadas como MySQL o Python , luego ser analizados , para lo cual es necesario comprender la jerga y las estadísticas, y finalmente visualizarlos y combinarlos con la ayuda de herramientas de código abierto . [ 8 ]

Una definición más orientada a los resultados proviene del periodista de datos y estratega web Henk van Ess (2012). [ 9 ] "El periodismo basado en datos permite a los periodistas contar historias no contadas, encontrar nuevos ángulos o completar historias a través de un flujo de trabajo de búsqueda, procesamiento y presentación de cantidades significativas de datos (en cualquier formato) con o sin herramientas abiertas". Van Ess afirma que parte del flujo de trabajo basado en datos conduce a productos que "no se ajustan a las leyes de la buena narración" porque el resultado se centra en mostrar el problema, no en explicarlo. "Una buena producción basada en datos tiene diferentes niveles. Permite encontrar información personalizada que solo es importante para el usuario, profundizando en lo relevante, pero también permite obtener una visión general".

En 2013, Van Ess propuso una definición más breve en [ 10 ] que no incluye la visualización en sí misma: "El periodismo de datos puede basarse en cualquier dato que deba procesarse primero con herramientas antes de que sea posible una historia relevante. No incluye la visualización en sí misma".

Sin embargo, uno de los problemas para definir el periodismo de datos es que muchas definiciones no son lo suficientemente claras y se centran en describir los métodos computacionales de optimización, análisis y visualización de la información. [ 11 ]

El surgimiento como concepto

El término "periodismo de datos" fue acuñado por el comentarista político Ben Wattenberg a través de su trabajo que comenzó a mediados de la década de 1960, superponiendo narrativa con estadísticas para respaldar la teoría de que Estados Unidos había entrado en una edad de oro . [ 12 ] [ 13 ]

Uno de los primeros ejemplos del uso de computadoras en el periodismo se remonta a un intento de CBS en 1952 de utilizar una computadora central para predecir el resultado de las elecciones presidenciales, pero no fue hasta 1967 que el uso de computadoras para el análisis de datos comenzó a adoptarse de manera más generalizada. [ 14 ]

En aquel entonces, Philip Meyer trabajaba para el Detroit Free Press y utilizó una computadora central para mejorar la cobertura de los disturbios que se extendían por la ciudad. Estableciendo un nuevo precedente para el análisis de datos en el periodismo, Meyer colaboró ​​con Donald Barlett y James Steele para analizar patrones en las sentencias de condena en Filadelfia durante la década de 1970. Posteriormente, Meyer escribió un libro titulado Periodismo de precisión, en el que defendía el uso de estas técnicas para integrar el análisis de datos en el periodismo.

Hacia finales de la década de 1980, comenzaron a ocurrir eventos significativos que ayudaron a organizar formalmente el campo del periodismo asistido por computadora. El periodista de investigación Bill Dedman, del Atlanta Journal-Constitution, ganó un Premio Pulitzer en 1989 por The Color of Money, su serie de artículos de 1988 que utilizaba técnicas CAR para analizar la discriminación racial por parte de bancos y otros prestamistas hipotecarios en barrios negros de ingresos medios. [ 15 ] El Instituto Nacional de Periodismo Asistido por Computadora (NICAR) [ 16 ] se formó en la Escuela de Periodismo de Missouri en colaboración con la Asociación de Periodistas y Editores de Investigación (IRE). La primera conferencia dedicada a CAR fue organizada por NICAR junto con James Brown en la Universidad de Indiana y se celebró en 1990. Las conferencias de NICAR se han celebrado anualmente desde entonces y ahora constituyen la mayor reunión de periodistas de datos.

Aunque el periodismo de datos ha sido utilizado informalmente por profesionales de la información asistida por computadora durante décadas, el primer uso registrado por una importante organización de noticias es The Guardian , que lanzó su Datablog en marzo de 2009. [ 17 ] Y aunque la autoría del término es discutida, se usa ampliamente desde la filtración de documentos de Wikileaks sobre la guerra de Afganistán en julio de 2010. [ 18 ]

La cobertura de The Guardian sobre los registros de guerra aprovechó herramientas gratuitas de visualización de datos como Google Fusion Tables , otro aspecto común del periodismo de datos. En Facts are Sacred [ 19 ] , Simon Rogers, editor del Datablog de The Guardian, describe el periodismo de datos de la siguiente manera:

«La opinión es libre», escribió el editor de The Guardian, C.P. Scott, en 1921, «pero los hechos son sagrados». Noventa años después, publicar esos hechos sagrados se ha convertido en un nuevo tipo de periodismo: el periodismo de datos. Y se está integrando rápidamente en el sistema.

El periodismo de datos de investigación combina el periodismo de datos con el reportaje de investigación. Un ejemplo de periodismo de datos de investigación es la investigación de grandes cantidades de datos textuales o financieros. El periodismo de datos de investigación también puede relacionarse con el campo del análisis de macrodatos para el procesamiento de grandes conjuntos de datos. [ 20 ]

Since the introduction of the concept a number of media companies have created "data teams" which develop visualizations for newsrooms. Most notable are teams e.g. at Reuters,[21] Pro Publica,[22] and La Nacion (Argentina).[23] In Europe, The Guardian[24] and Berliner Morgenpost[25] have very productive teams, as well as public broadcasters.

As projects like the MP expense scandal (2009) and the 2013 release of the "offshore leaks" demonstrate, data-driven journalism can assume an investigative role, dealing with "not-so open" a.k.a. secret data on occasion.

The annual Data Journalism Awards[26] recognize outstanding reporting in the field of data journalism, and numerous Pulitzer Prizes in recent years have been awarded to data-driven storytelling, including the 2018 Pulitzer Prize in International Reporting[27] and the 2017 Pulitzer Prize in Public Service[28]

Taxonomies

Many scholars have proposed different taxonomies of data journalism projects. Megan Knight suggested a taxonomy that is based on the level of interpretations and analysis that is needed in order to produce a data journalism project. Specifically the taxonomy included: number pullquote, static map, list and timelines, table, graphs and charts, dynamic map, textual analysis, and info graphics.[29]

Simon Rogers proposed five types of data journalism projects: By just the facts, Data-based news stories, Local data telling stories, Analysis and background, and Deep dive investigations.[30] Martha Kang discussed seven types of data stories, namely: Narrate change over time, Start big and drill down, Start small and zoom out, Highlight contrasts, Explore the intersection, Dissect the factors, and Profile the outliers.[31]

Veglis and Bratsas proposed another taxonomy that is based on the method of presenting the information to the audience. Their taxonomy had an hierarchical structure and included the following types: data journalism articles with just numbers, with tables, and with visualizations (interactive and non-interactive). Also in the case of stories with interactive visualizations they proposed 3 distinct types, namely transmissional, consultational, and conversational.[32]

Data quality

En muchas investigaciones, los datos disponibles pueden presentar omisiones o ser engañosos. Como parte fundamental del periodismo de datos, es crucial examinar críticamente la calidad de los datos . En otros casos, los datos pueden no ser públicos o no estar en el formato adecuado para su posterior análisis; por ejemplo, solo están disponibles en formato PDF . En estos casos, el periodismo de datos puede derivar en reportajes sobre la calidad de los datos o la negativa de las instituciones a proporcionarlos. Dado que esta práctica se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo, el análisis de las fuentes, los conjuntos, la calidad y el formato de los datos constituye una parte igualmente importante de este trabajo.

El periodismo basado en datos y el valor de la confianza.

Desde la perspectiva de analizar en profundidad los hechos y los factores que impulsan los acontecimientos, se sugiere un cambio en las estrategias de los medios: la idea es pasar de la atención a la confianza. La generación de atención, que ha sido un pilar de los modelos de negocio de los medios, ha perdido relevancia, ya que las noticias sobre nuevos eventos se difunden con mayor rapidez a través de plataformas como Twitter que mediante los canales tradicionales. Por otro lado, la confianza puede entenderse como un recurso escaso. Si bien la distribución de información es mucho más fácil y rápida a través de la web, la abundancia de ofertas genera costos para verificar el contenido de cualquier noticia, lo que crea una oportunidad. La idea de transformar las empresas de medios en centros de datos confiables se describió en un artículo publicado simultáneamente en febrero de 2011 en Owni.eu [ 33 ] y Nieman Lab. [ 34 ].

Proceso de periodismo basado en datos

El proceso de transformar datos brutos en historias es similar a un proceso de refinamiento y transformación. El objetivo principal es extraer información útil para que los destinatarios puedan actuar. La tarea del periodista de datos es descubrir lo que permanece oculto. Este enfoque se puede aplicar a casi cualquier contexto, como finanzas, salud, medio ambiente u otras áreas de interés público.

Pirámide invertida del periodismo de datos

En 2011, Paul Bradshaw presentó un modelo que denominó "La pirámide invertida del periodismo de datos".

Pasos del proceso

Para lograr esto, el proceso debe dividirse en varias etapas. Si bien las etapas que conducen a los resultados pueden variar, se puede establecer una distinción básica al observar seis fases:

  1. Buscar: Búsqueda de datos en la web
  2. Limpieza: Proceso para filtrar y transformar datos, preparación para la visualización.
  3. Visualizar: Mostrar el patrón, ya sea como una imagen estática o animada.
  4. Publicación: Integración de elementos visuales y vinculación de datos a las historias.
  5. Distribuir: Permitir el acceso en una variedad de dispositivos, como la web, tabletas y teléfonos móviles.
  6. Medida: Seguimiento del uso de las narrativas de datos a lo largo del tiempo y en todo el espectro de usos.

Descripción de los pasos

Encontrar datos

Los datos se pueden obtener directamente de bases de datos gubernamentales como data.gov , data.gov.uk y la API de datos del Banco Mundial [ 35 ] , pero también mediante solicitudes de acceso a la información a agencias gubernamentales; algunas solicitudes se realizan y se agregan en sitios web como What Do They Know del Reino Unido. Si bien existe una tendencia mundial hacia la apertura de datos, existen diferencias nacionales en cuanto al grado en que esa información está disponible libremente en formatos utilizables. Si los datos están en una página web, se utilizan raspadores para generar una hoja de cálculo. Ejemplos de raspadores son: WebScraper , Import.io, QuickCode , OutWit Hub y Needlebase (retirado en 2012 [ 36 ] ). En otros casos, se puede utilizar software OCR para obtener datos de archivos PDF.

Los datos también pueden ser creados por el público a través del crowdsourcing, como lo demostró Henk van Ess en marzo de 2012 en la Conferencia de Periodismo de Datos en Hamburgo. [ 37 ]

Limpieza de datos

Por lo general, los datos no se presentan en un formato fácil de visualizar. Por ejemplo, pueden contener demasiados puntos de datos o requerir un ordenamiento diferente de las filas y columnas. Otro problema es que, una vez analizados, muchos conjuntos de datos necesitan ser limpiados, estructurados y transformados. Diversas herramientas como OpenRefine ( de código abierto ), Data Wrangler y Google Spreadsheets [ 38 ] permiten cargar, extraer o formatear datos.

Visualización de datos

Para visualizar datos en forma de gráficos y diagramas, existen aplicaciones como ManyEyes o Tableau Public . Yahoo! Pipes y Open Heat Map [ 39 ] son ​​ejemplos de herramientas que permiten crear mapas a partir de hojas de cálculo. El número de opciones y plataformas está en constante expansión. Algunas nuevas ofertas proporcionan opciones para buscar, mostrar e incrustar datos, como por ejemplo Timetric [ 40 ] .

Para crear visualizaciones significativas y relevantes, los periodistas utilizan un número cada vez mayor de herramientas. Actualmente, existen varias descripciones sobre qué buscar y cómo hacerlo. Los artículos publicados más destacados son:

  • Joel Gunter: "#ijf11: Lecciones de periodismo de datos del New York Times" [ 41 ]
  • Steve Myers: "El uso de la visualización de datos como herramienta de informes puede revelar la estructura de la historia", incluyendo un enlace a un tutorial de Sarah Cohen [ 42 ]

Desde 2011, el uso de bibliotecas HTML5 que emplean la etiqueta canvas está ganando popularidad. Existen numerosas bibliotecas que permiten graficar datos en una variedad cada vez mayor de formatos. Un ejemplo es RGraph . [ 43 ] Desde 2011, existe una lista creciente de bibliotecas JavaScript que permiten visualizar datos. [ 44 ]

Publicación de historias de datos

Existen diferentes opciones para publicar datos y visualizaciones. Un enfoque básico consiste en adjuntar los datos a artículos individuales, de forma similar a la inserción de vídeos web. Conceptos más avanzados permiten crear dossieres individuales, por ejemplo, para mostrar varias visualizaciones, artículos y enlaces a los datos en una misma página. A menudo, estos elementos especiales deben programarse individualmente, ya que muchos sistemas de gestión de contenidos están diseñados para mostrar las publicaciones individuales según su fecha de publicación.

Distribución de datos

Facilitar el acceso a los datos existentes es otra fase que está cobrando cada vez más importancia. Piense en estos sitios como "mercados" (comerciales o no) donde otros pueden encontrar fácilmente conjuntos de datos. Especialmente si la información para un artículo proviene de datos abiertos, los periodistas deberían proporcionar un enlace a los datos que utilizaron para que otros puedan investigarlos (lo que podría iniciar un nuevo ciclo de análisis y generar nuevas perspectivas).

Proporcionar acceso a los datos y permitir que los grupos discutan qué información se podría extraer es la idea principal detrás de Buzzdata, [ 45 ] un sitio que utiliza conceptos de redes sociales como compartir y seguir para crear una comunidad para investigaciones de datos.

Otras plataformas (que pueden utilizarse tanto para recopilar como para distribuir datos):

  • Ayúdame a investigar (creado por Paul Bradshaw) [ 46 ]
  • Cronómetro [ 47 ]
  • ScraperWiki [ 48 ]

Medir el impacto de las historias de datos

El último paso del proceso consiste en medir con qué frecuencia se visualiza un conjunto de datos o una visualización.

En el contexto del periodismo basado en datos, el alcance de este tipo de seguimiento, como la recopilación de datos de usuario o cualquier otra información que pueda utilizarse con fines de marketing u otros usos ajenos al control del usuario, debería considerarse problemático. Una opción más reciente y no intrusiva para medir el uso es un rastreador ligero llamado PixelPing. Este rastreador es el resultado de un proyecto de ProPublica y DocumentCloud . [ 49 ] Existe un servicio correspondiente para recopilar los datos. El software es de código abierto y se puede descargar a través de GitHub. [ 50 ]

Ejemplos

Existe una lista cada vez mayor de ejemplos de cómo se puede aplicar el periodismo basado en datos. The Guardian , una de las empresas de medios pioneras en este ámbito (véase «Periodismo de datos en The Guardian: ¿qué es y cómo lo practicamos?» [ 51 ] ), ha recopilado una extensa lista de historias basadas en datos; véase: «Todo nuestro periodismo de datos en una hoja de cálculo» [ 52 ] .

Otros usos destacados del periodismo basado en datos están relacionados con la publicación por parte de la organización de denunciantes WikiLeaks del Diario de la Guerra de Afganistán , un compendio de 91.000 informes militares secretos que cubren la guerra en Afganistán de 2004 a 2010. [ 53 ] Tres periódicos globales, a saber, The Guardian , The New York Times y Der Spiegel , dedicaron secciones extensas [ 54 ] [ 55 ] [ 56 ] a los documentos; el reportaje de The Guardian incluyó un mapa interactivo que señalaba el tipo, la ubicación y las bajas causadas por 16.000 ataques con IED , [ 57 ] The New York Times publicó una selección de informes que permite pasar el cursor sobre el texto subrayado para revelar explicaciones de términos militares, [ 58 ] mientras que Der Spiegel proporcionó visualizaciones híbridas (que contienen tanto gráficos como mapas) sobre temas como el número de muertes relacionadas con ataques con bombas insurgentes. [ 59 ] Para la publicación de los registros de la guerra de Irak , The Guardian utilizó Google Fusion Tables para crear un mapa interactivo de cada incidente en el que alguien murió, [ 60 ] una técnica que volvió a utilizar en los disturbios de Inglaterra de 2011. [ 61 ]

Véase también

Referencias

  1. ↑ Thibodeaux, Troy (6 de octubre de 2011), 5 consejos para iniciarse en el periodismo de datos , archivado del original el 9 de octubre de 2011 , consultado el 11 de octubre de 2011
  2. ↑ Michelle Minkoff (24 de marzo de 2010). "Incorporando el periodismo de datos a los planes de estudio" . Archivado del original el 10 de marzo de 2020. Consultado el 6 de octubre de 2011 .
  3. ↑ "Philipp Meyer" . festivaldelgiornalismo.com . Archivado del original el 4 de marzo de 2016. Consultado el 31 de enero de 2019 .
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  6. ↑ Antonopoulos, Nikos; Karyotakis, Minos-Athanasios (2020). The SAGE International Encyclopedia of Mass Media and Society . Thousands Oaks, CA: SAGE Publications, Inc. p. 440. ISBN  9781483375533.
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Lecturas adicionales

  • Hahn, Oliver; Stalph, Florian (2018). Periodismo de investigación digital  : datos, análisis visual y metodologías innovadoras en la información internacional (1.ª  ed.). Cham, Suiza: Palgrave Macmillan. ISBN 9783319972824OCLC 1050782792​​ 
  • Sitio web del Instituto Nacional de Informes Asistidos por Computadora
  • DataJournalism.com: aprende periodismo de datos leyendo, viendo vídeos y participando en debates.
  • Lista de cursos y programas universitarios de periodismo de datos de todo el mundo.
  • Manual de periodismo de datos: Hacia una práctica crítica de los datos - manual de acceso abierto sobre periodismo de datos en todo el mundo
  • awesome-data-journalism - "lista seleccionada de recursos públicos, gratuitos/de código abierto y de acceso abierto para aprender y practicar el periodismo de datos"
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