Un manual práctico que ofrece claves para convertir los datos en historias periodísticas atractivas y relevantes para la sociedad. El Observatorio Valenciano de Datos Abiertos y Transparencia ha creado la 'Guía de Buenas Prácticas para Periodistas de Datos', documento que abarca varias áreas temáticas, incluyendo técnicas avanzadas de recopilación y análisis de datos, estrategias para la visualización efectiva de la información, y consejos para la narración de historias basadas en datos.
Esta guía, cuya autora es Lorena Rosalía Romero Domínguez, profesora titular en el área de periodismo de la Facultad de Comunicación de la Universidad de Sevilla, pretende mejorar las competencias de los periodistas en el manejo de grandes volúmenes de información, facilitando la producción de reportajes que no solo informen, sino que también promuevan la comprensión y el debate público sobre temas de importancia social poniendo el énfasis en la ética periodística en el tratamiento de los datos abiertos, mientras promueve una aproximación que respete la privacidad y dignidad de las personas representadas en las cifras. Se trata, sobre todo, de utilizar los datos de forma responsable.
El periodismo de datos, cuyo crecimiento en los últimos años es practicamente exponencial, teniendo en cuenta además el enorme impacto de las redes sociales, es la disciplina del mundo de la comunicación social que permite que los medios y profesionales vinculados a este campo ofrezcan contenidos informativos más fiables y atractivos a sus audiencias mediante el apoyo en grandes bases de datos que hacen uso de estadísticas y herramientas con las que crear nuevas narrativas apoyándose en la tecnología y el Big Data, indispensables en el trabajo del periodismo actual una vez que esta disciplina combina, con la utilización de modernos programas informáticos, la automatización en el proceso de recoger y combinar los datos.
El periodista de datos
El trabajo del periodista de datos, cuya labor es que cada día más necesaria para encontrar la verdad dentro de la enorme cantidad de contenido digital disponible, se basa en el manejo de herramientas y en el conocimiento de diferentes habilidades de otras disciplinas como la estadística, la programación y el diseño, en busca de filtrar, verificar, analizar y sintetizar datos presentándolos con una narrativa atractiva que anime a las audiencias a acercarse a los datos y valorar su potencial social.
Su labor, en la que surgen conceptos de análisis estadístico, storytelling y visualización, apuesta por combinar la aspereza de los datos con su talento para la narración con el objetivo de ofrecer al usuario final una información depurada y asequible desde el punto de vista de la comprensión. Es decir, el uso de estadísticas y herramientas de visualización para crear noticias de forma novedosa y atractiva, ofreciendo una información de mayor valor y más completa, adaptada al dinamismo que requiere la lectura digital que se viene imponiendo desde hace años en nuestra cotidianidad.
Además, la existencia de entidades supranacionales como la European Data Journalism Network o las sucesivas ediciones de The Data Journalism Handbook corroboran la consolidación de esta modalidad periodística en el escenario actual. Con una cantidad creciente de datos, ahora más que nunca es importante que el periodista entienda cómo adaptarse al entorno informacional generado por el Big Data.
Sus orígenes
Hay comunicadores que se atreven a asegurar que el origen del periodismo de datos se sitúa en el año 1952, cuando la cadena CBS trató de que varios expertos, con el uso de una computadora central, predijesen los resultados de las elecciones a la presidencia de los Estados Unidos. Aunque realmente en esta ocasión no se utilizaron datos tal y como se considera en la actualidad que deben usarse para que una información pueda ser considerada periodismo de datos. Otros aseguran que 'nació' mucho antes, allá por 1821, cuando el diario The Guardian publicó en una de sus ediciones una tabla con la cantidad de estudiantes que asistían a las escuelas públicas de Manchester, demostrando que la cifra oficial estaba muy lejos de la real.
Finalmente, otros comunicadores, prefieren datarlo en 1989, cuando el periodista estadounidenese Bill Dedman, redactor del periódico The Atlanta Journal and Constitution, obtuvo el Premio Pulitzer por una serie de artículos de investigación publicados en 1988 sobre discriminación racial practicada por las instituciones de Atlanta, en el Estado norteamericano de Georgia, demostrando gracias a un análisis de bases de datos que existía discriminación en la forma en la que se otorgaban los créditos hipotecarios en los Estados Unidos, ya que una persona de raza blanca con bajos ingresos tenía más posibilidad de obtenerlo que una persona de raza negra con ingresos medios.
La ética en los datos
La RAE define la ética como "conjunto de normas morales que rigen la conducta de la persona en cualquier ámbito de la vida. Ética profesional, cívica, deportiva", por lo que se puede colegir que la ética de los datos es la rama de aquella que propone criterios y normas para evaluar las prácticas de recopilación, análisis y tratamiento del Big Data que pueden afectar a las personas y la sociedad, y tratar de establecer estándares y reglas respecto a su uso correcto.
Engloba el tratamiento y la recomendación sobre conductas correctas e incorrectas relacionadas con la transparencia, así como la defensa de acciones y decisiones impulsadas por la inteligencia artificial en relación con los datos en general y los datos personales, en particular.
Con el objetivo de evitar los sesgos y la posible manipulación malintencionada de los datos, la ética de los datos aborda las conductas relacionadas con el uso de los datos de carácter general y personal y orienta a las organizaciones sobre cómo usar los datos, la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático, y otras tecnologías.
El Open Data Institute ha desarrollado un recurso muy útil, el Esquema de la ética de los datos, para ayudarnos a definir las propias pautas éticas, guiandonos a través de los principales elementos que nos debemos plantear:
- Descripción de nuestras fuentes de datos
- ¿Cuáles son sus características principales?
- ¿Quién tiene derechos y permisos sobre ellas y con quiénes se comparten?
- ¿Qué limitaciones pueden tener en la actualidad?
- ¿Qué políticas y legislación les son de aplicación?
- Propósito del uso de los datos
- ¿Entiende la gente cuál es su propósito?
- ¿Quiénes pueden verse positivamente o negativamente afectados?
- ¿Cómo podríamos minimizar el impacto negativo?
- ¿Cómo podrían los afectados interactuar con la organización?
- Gestión de riesgos
- ¿Se están comunicando los riesgos adecuadamente?
- ¿Cuál es la política de revisión de riesgos?
- ¿Qué acciones están previstas?
Objetivos de la guía
La guía, que fue presentada el pasado 8 de marzo en la Universitat Politècnica de València, abarca varias áreas temáticas, incluyendo técnicas avanzadas de recopilación y análisis de datos, estrategias para la visualización efectiva de la información, y consejos para la narración de historias basadas en datos.
A través de ejemplos prácticos y estudios de caso, la guía pretende mejorar las competencias de los periodistas en el manejo de grandes volúmenes de información, buscando mejorar sus competencias a la hora de analizar datos, visualizarlos de forma atractiva y construir narraciones sólidas.
El objetivo final que persigue su autora es que este documento se convierta en un recurso útil para aquellos profesionales que buscan explotar el potencial de los datos abiertos en el fortalecimiento de la transparencia y la participación ciudadana, promoviendo reportajes que informen y que estimulen el debate público.
Encontrar datos y tratarlos
Los autores del trabajo 'Hands-On Data Visualization' (Visualización práctica de datos), Jack Dougherty e Ilya Ilyankou, ofrecen un protocolo sencillo para descubrir con éxito las historias que esconden los datos:
- Identificar el problema que motiva el trabajo periodístico y define qué propósito orienta a hacerlo: por qué interesa, cómo afecta a la ciudadanía y cómo lo hace en diferentes contextos geográficos a lo largo de distintas etapas cronológicas
- Reformular el problema en una sencilla pregunta de investigación: qué revelan o esconden los datos, qué aspectos quedan no aclarados, cuáles son inciertos, cuáles son las causas que originan el fenómeno descrito por el dato y en qué contexto se producen
- Establecer una hoja de ruta con los ‘espacios’ donde es factible encontrar datos y contemplar siempre la posibilidad de tener que producirlos uno mismo
- Datos nacionales
- Datos internacionales
- Imaginar qué tipo de narrativa (tramas, personajes, escenarios) y recursos visuales serán los más atractivos para contar una historia interesante
- Ten en cuenta lo que la audiencia potencial puede saber sobre el tema y enmarcar el trabajo en este grado de conocimiento para facilitar su comprensión
- Compartir y fomentar el uso de datos, indicando la fuente de procedencia de estos
Enfoque periodístico
El director del Máster en Periodismo de Datos de la Universidad de Birmingham, Paul Bradshaw, ha ilustrado cómo estos procedimientos estadísticos pueden combinarse con criterios periodísticos para dotar de sentido a la(s) historia(s) que hay detrás de cada dato:
- Aprovechar la publicación de catálogos por parte de organismos públicos para informar sobre cómo han cambiado los datos con respecto a la última versión, qué nuevos ránquines se han generado, qué tendencias se han mantenido y cuáles se han modificado, etc.
- La agenda de noticias diarias también puede ser una fuente de inspiración a la hora de buscar datos para generar un contexto que permita interpretar de manera más amplia y compleja lo sucedido. Hay que preguntarse: ¿es un suceso común?, ¿ha ocurrido antes?, ¿cuántas veces?
- Replicar una historia ya ocurrida en otro periodo de tiempo o en otra ubicación geográfica
- Dejarse guiar por la curiosidad y las ganas de experimentar
- Usar los datos como pretexto para entrevistar a expertos y así averiguar por qué existe el problema, o cuáles son sus reacciones ante el mismo
Del dato al relato
Como sentencia la periodista especializada en información económica Beth Stackpole, el reto del periodismo de datos reside en convertir los datos en una narración comprensible para cualquier mente humana. Para ello, se pueden seguir estas sencillas reglas, aunque la clave esencial está en humanizar la información, en hacer ver quiénes son las personas reales que se encuentran detrás de las cifras:
- Transmitir siempre una idea clave. Elimina el ruido generado por los datos y centrar la atención de la audiencia en lo esencial
- Seleccionar un enfoque fácilmente reconocible por la audiencia
- Elegir una estructura narrativa interesante
- Evitar ajustar los datos a los intereses del informador y tratar de enmarcar los datos en una historia que interese a la audiencia
- Ofrecer explicaciones sencillas y claras, pero exhaustivas
- Añadir credibilidad, siendo capaces de presentar la información sin añadir sesgos, reconociendo qué es importante y qué no con el objetivo de mantener la coherencia del discurso
- No olvidar el impacto ético de la historia