1. El periodismo, el periodismo de investigación y el periodismo de datos

1.3. El periodismo de datos

1.3.1. Presentar los datos al público

1.3.1.1. Visualizar los datos o no

Hay ocasiones en las cuales los datos pueden explicar mejor una historia que las palabras o las fotografías. Por eso, términos como «aplicación de noticias» y «visualización de datos» han adquirido el estatus de palabras clave en tantas redacciones en los últimos tiempos. También promueve el interés la gran colección 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 la historia.

Herramientas como Google Fusion Tables, Many Eyes, Tableau, Dipty y otras hacen más fácil que nunca crear mapas, cuadros, gráficos e incluso aplicaciones con datos que hasta ahora eran dominio de especialistas. La cuestión ahora para los periodistas no es tanto si pueden convertir sus conjuntos de datos en una visualización, sino si les conviene hacerlo. Una mala visualización de los datos es peor en muchos sentidos que ninguna visualización.

1) Utilización de los gráficos con movimiento

Con un guion ajustado, animaciones muy cronometradas y explicaciones claras, los gráficos con movimiento pueden dar vida a números o ideas complejas, y orientar a su público. Los recursos visuales explicativos con la voz en off ofrecen una manera poderosa y memorable de explicar una historia.

En la mayoría de las ocasiones, nuestro flujo de trabajo empieza con Excel. Es una manera fácil de descubrir si hay algo interesante en los datos. Si es así, tenemos que buscar la manera de visualizarlos y después escribiremos el texto que los acompañe. El texto tiene que servir para analizar y aportar contexto a los datos, que no se quede con una simple visualización de la relación entre distintas variables: lo que no nos diga la infografía, lo tenemos que explicar nosotros.

2) Publicar los datos

Un consejo a la hora de publicar los datos es utilizar una visualización que permita la descarga fácil del conjunto de datos. Los lectores pueden explorarlos tras las historias, interactuando con las visualizaciones o usando los datos de otras maneras. Esto es importante porque aumenta la transparencia y permite el feedback del lector.

3) Dar acceso a los datos

De este modo, los lectores pueden asegurarse de que no manipulamos los datos para llegar a conclusiones forzadas. Aparte, permitir el acceso a los datos hace que haya investigadores que puedan reutilizarlos.

4) Humanizar los datos

Los datos están asociados a la vida de gente real, no son números disociados flotando en el vacío, sino mediciones de cosas tangibles. Cuando los abordamos, tenemos que considerar los sistemas del mundo real de donde provienen. Los periodistas tienen un rol muy importante de sacar a la 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.

1.3.1.2. La visualización en la investigación periodística

En la fase de buscar información, las visualizaciones pueden:

• Ayudarnos a identificar temas.
• Excluir lo que no nos interesa.
• Identificar errores en los datos.
• Encontrar ejemplos típicos.

En la fase de edición, podemos:

• Ilustrar un argumento de una historia de una manera más convincente.
• Sacar información técnica innecesaria de la prosa.
• En particular, cuando son interactivos y permiten la exploración, ofrecen transparencia respecto al proceso de información.

Consejos sobre el uso de visualizaciones:

• Usar pequeños múltiplos para orientarse rápidamente en un conjunto de datos grande. Los mapas con pequeños múltiplos pueden ser una manera de mostrar tiempo y lugar en una imagen estática que es fácil de comparar, a veces más fácil que la versión interactiva.
• Mirar los datos, remirarlos y volverlos a mirar.
• Utilizar cifras crudas, porcentajes e índices.
• Pensar cómo combinar los datos y si nos interesa hacerlo. Por ejemplo, si hablamos de criminalidad, podemos hacer una infografía estableciendo diferentes parámetros y los podemos visualizar todos a la vez o uno a uno, usando el mismo patrón gráfico, pero refrescando las variables cada vez que hacemos clic en un ítem diferente.

1) No dar nada por supuesto

Cuando analizamos los datos, nos podemos encontrar con registros que no parecen correctos, o bien porque no entendemos qué significan o bien por errores informáticos, de transcripción o del tipo que sea. Si queremos publicar algo basado en estos datos, lo primero que hay que hacer es resolver las cuestiones que no nos quedan claras. Si nosotros no somos capaces de entender lo que explicamos, llevaremos a conclusiones erróneas a nuestros lectores.

No es inusual que los gobiernos de las diferentes administraciones den plantillas de cálculo llenas de errores, y también es fácil confundirse con los términos oficiales que se usan para denominar una partida presupuestaria, o las siglas que se utilizan para hacer referencia a un cuerpo interno, o un departamento, o lo que sea. Lo primero que tenemos que hacer es volver a revisar la documentación y ver si, efectivamente, existe un problema en la versión original de los datos. Si todo lo que hemos hecho nosotros está bien, entonces es el momento de hacer llamadas. No todos los errores son importantes. En los registros de campañas electorales, es común que haya varios centenares 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 nos tenemos que hacer es: «Si utilizamos esta información, ¿los lectores tendrían una visión acertada de lo que dicen los datos?».

2) No obsesionarse con la precisión

La contracara de no hacer suficientes preguntas es obsesionarse con la precisión. Los gráficos exploratorios tienen que ser correctos, pero no conviene preocuparse si no suman exactamente el 100 % o si nos falta alguna información para tener todo el relato completo, porque este gráfico ha de servir para mostrarnos tendencias generales y qué es lo que tenemos que buscar para estructurar nuestra historia.

3) Cronologías

Usar Excel, un documento Word o herramientas especiales como TimeFlow.

4) Publicación de los datos

El esfuerzo de recolección de los datos tiene que coincidir con lo que requiere el gráfico interactivo: si queremos que los lectores puedan explorar los datos de la manera que deseen, tenemos que prever la corrección de errores, el control de datos y la edición del texto.

5) Diseñar pensando en dos tipos de lectores

Una gráfica (ya sea interactiva o un elemento estático que acompaña nuestro texto) tiene que ser fácil de entender a simple vista, pero debe aportar suficientes elementos como para que resulte interesante para el lector más exigente. Si apostamos por una visualización interactiva, nos tenemos que asegurar de que los lectores obtengan algo más que una sola cifra y que puedan, por ejemplo, cruzar datos, establecer correlaciones para llegar a sus propias conclusiones.

6) Transmitir una idea

En primer lugar, debemos asegurarnos de que tenemos una información que queremos que la gente vea y, después, decidir qué idea queremos destacar en el gráfico. En muchos casos, esto significa eliminar información, aunque internet permita que la pongamos toda. A menos que nuestro principal objetivo sea la transparencia de nuestra actividad periodística, la mayor parte de los detalles que hemos recogido en la cronología no son muy relevantes, y pueden resultar aburridos o confusos. De hecho, si queremos mostrar todos los datos y explicar al lector como los hemos obtenido, hay otras maneras de hacerlo que no implican saturarlo con una visualización que recoja demasiados ítems. Las redes sociales son una buena herramienta para hacer este ejercicio de transparencia: podemos crear grupos en Facebook, por ejemplo, en los que hagamos publicaciones en las que demos constancia del proceso de recogida de la información e incluso facilitemos todas las tablas «brutas» que contengan aquella información que hemos dejado fuera de la visualización.

1.3.1.3. Las visualizaciones para narrar historias

La visualización de los datos no solo puede ser llamativa y atraer la atención del lector, también aprovecha el hecho de que la mitad del cerebro humano está dedicado a procesar información visual. Una visualización de datos bien diseñada puede ofrecer a los que la ven una impresión inmediata y profunda, e ir al grano de la cuestión sin enredarse. Sin embargo, a diferencia de otros medios visuales como la fotografía y el vídeo (herramientas que, por cierto, no tenemos que descartar usar de manera complementaria a nuestro gráfico y texto), la visualización de datos también muestra hechos medibles.

El periodismo de datos, en la era de los medios hechos a medida de públicos con puntos de vista particulares, ofrece la oportunidad de narrar historias orientadas principalmente por hechos. Del mismo modo que otras formas de periodismo narrativo, la visualización de datos puede ser efectiva tanto para presentar noticias nuevas –transmitiendo rápidamente nueva información como la ubicación de un accidente o el número de víctimas– como artículos de fondo, en los que se puede profundizar en un tema y ofrecer una nueva perspectiva.

1.3.1.4. Ejemplos en los que la visualización de datos puede ser útil

1) Mostrar el cambio a lo largo del tiempo: por ejemplo, el crecimiento de la población china desde 1960 es un buen ejemplo de ello. Sin embargo, las visualizaciones de datos también pueden mostrar de manera muy poderosa el cambio a lo largo del tiempo a través de otras formas gráficas. Por ejemplo, la participación en el mercado de las principales aerolíneas norteamericanas durante varias décadas de concentración en el sector.

2) Comparar valores: la visualización de datos también es útil cuando se trata de ayudar a los lectores a comparar dos o más valores discretos, como por ejemplo cuando National Geographic, utilizando un cuadro muy minimalista, mostró lo mayores que son las probabilidades de morir de enfermedad coronaria o infarto que en accidentes de aviación o por picaduras de abeja. Así, mostraba las probabilidades relativas de diferentes causas de muerte.

3) Diseñar con gráficas: los diagramas de flujo también codifican información en las líneas de conexión, generalmente según el grosor y/o el color de las mismas. Por ejemplo, con la eurozona en crisis y varios miembros incapacitados para hacer frente a la deuda, The New York Times buscó dar una explicación al conjunto de deudas que vincula a los miembros de la UE con sus socios comerciales al otro lado del Atlántico y en Asia.

4) Explorar grandes bases de datos: a veces, la visualización de datos es muy efectiva para mostrar información familiar desde un ángulo totalmente nuevo. Sin embargo, ¿qué sucede cuando se tiene información nueva que la gente quiere buscar? La era de los datos lleva a nuevos y sorprendentes descubrimientos casi todos los días, como el análisis de fotos de Flickr de Eric Fischer. Estas bases de datos son todavía más poderosas cuando los usuarios pueden explorar la información y llegar allí donde les resulte más relevante.

5) Cuándo no tendríamos que usar la visualización de datos: la visualización de datos efectiva depende de contar con información limpia, buena, 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.

A veces, los datos por sí solos no narran una historia de la mejor manera posible. Si bien un cuadro simple que ilustre una tendencia o una estadística puede ser útil, una narrativa que relate las consecuencias de una cuestión puede tener más impacto para el lector.

• Cuando tenemos pocos datos: si los datos varían poco y no muestran una conclusión clara. Quizá en este punto nos demos cuenta de que, o bien necesitamos más investigación y análisis que nos permita hacer una buena visualización, o bien es mejor publicarlos en formato escrito, y apuntar hacia una tendencia determinada, alertando de que no es definitiva.
• Cuando con una tabla es suficiente: es limpio, de rápida lectura y no crea expectativas no realistas de una historia. Supone una forma rápida y fácil de presentar datos sencillos.

1.3.1.5. Herramientas para hacer nuestras propias visualizaciones de datos

Está claro que hay equipos gráficos e interactivos increíbles para hacer grandes investigaciones, pero para la tarea diaria, a menudo es suficiente con herramientas a las que todo el mundo tiene acceso. Estas son algunas de las más comunes:

1) Google Fusion Tables: esta base de datos y herramienta de mapeo en línea se ha convertido en la primera elección para producir mapas rápidos y detallados, especialmente aquellos que requieren zoom. La usamos para producir mapas como el de Irak o mapas de fronteras sobre los sintecho, que adjuntamos a continuación.

2) Tableau Public: se usa sobre todo cuando tenemos que unir diferentes tipos de cuadros, como en este mapa de tasas impositivas máximas en todo el mundo, o como explorador de datos. La Nación, un medio de Argentina, ha construido toda su operación de periodismo de datos con Tableau.

3) Gráficos con Google Spreadsheet: puede generar algunos gráficos, como las burbujas animadas que utiliza Gapminder. Es similar a hacer gráficos con Excel, en el sentido de que se seleccionan los datos y se hace clic en el widget de gráficos. También merece la pena explorar las opciones de personalización: se puede cambiar el color, las escalas y los encabezados. Es útil, sobre todo, para gráficos pequeños, y los gráficos de curvas incluyen, además, opciones para hacer anotaciones.

4) Datamarket: herramienta práctica para visualizar cifras y, sobre todo, datos de series temporales.

5) Chartsbin: es una herramienta para crear mapamundis en los que se puede hacer clic.

6) iCharts: especializado en pequeños widgets de gráficos.

7) Geoccomons: ofrece datos de fronteras para crear mapas globales y locales.

8) Pikctochart.com: ofrece plantillas para estas visualizaciones de texto y cifras.

9) Infogram: es una herramienta para visualizar datos simples. Ofrece gráficos lineales, de barras y circulares, y para usarlos basta con introducir la serie de datos que queremos representar gráficamente en el eje de las filas y de las columnas.