"El periodismo está muriendo". "Periódicos de amplia tradición y reconocimiento están cerrando sus puertas en diversos lugares del mundo". "Nadie más lee noticias".
Últimamente hemos escuchado con frecuencia frases como estas y, en cierta forma, tienen razón, pues ya no es común ver a las personas abriendo las hojas de un periódico en el banco de una plaza para saber las novedades del país.
Al mismo tiempo, los servicios de streaming y las plataformas audiovisuales están conquistando una gran parte de los habituales espectadores de telediarios.
Pero, los autores de las afirmaciones anteriores pueden estar desinformados sobre la última buena nueva:la transformación digital alcanzó el periodismo y vino para quedarse.
El principal exponente de este movimiento es el periodismo de datos, que viene promoviendo importantes cambios, tanto en el proceso de producción de informaciones como en su posterior consumo por parte de los usuarios de sitios de noticias.
Los recursos y herramientas de Big Data y People Analytics se incorporan a las redacciones de los periódicos, permitiendo el acceso a información más valiosa, confiable, completa y adaptada al dinamismo de la lectura digital.
A continuación, vamos a mostrarte las principales novedades del escenario del periodismo de datos y su impacto en nuestra forma de ver el mundo.
Si no quieres seguir desactualizado sobre el tema, leer el contenido hasta el final es tu mejor decisión.
¿Qué es el periodismo de datos?
En esencia, el periodismo de datos, es un método de producción de noticias orientado al uso de informaciones y elementos de valor numérico con el objetivo de producir correlaciones que permitan llegar a conclusiones precisas y relevantes sobre temas de interés del público.
El carácter disruptivo de esta modalidad profesional se muestra en el rompimiento de la rutina del periodista convencional, formada por el trabajo de campo en las calles a partir de la pauta elaborada manualmente, las entrevistas presenciales o por teléfono y la generación de un contenido noticioso al final.
Con el periodismo de datos, la lógica se invierte. En vez de proponer un tema de investigación y luego partir para la búsqueda activa de las informaciones, los editores y reporteros se sumergen en los acervos de datos recolectados e identifican lagunas o puntos de conexión que valen la pena ser explorados con más profundidad. Por lo tanto, es el análisis de datos que da inicio al proceso de producción de noticias, ganando un papel mucho más significativo.
¿Cómo surgió el concepto de Periodismo de Datos?
El término en inglés "Data-driven Journalism" comenzó a utilizarse en 2009, en los Estado Unidos, para designar las iniciativas de producción de noticias a partir de datos estructurados, adaptándose a los diferentes idiomas en los años siguientes.
La elaboración de un concepto propio para la actividad respondió a la necesidad de dar forma e impulso al nuevo modelo periodístico, facilitando su difusión por la comunidad profesional y orientando estudios académicos e independientes sobre el tema.
Muchos comunicadores del área han incluido el trabajo con datos en sus perfiles profesionales para adaptarse a las demandas de contratación de los vehículos y de las empresas que están viviendo la transición a la producción guiada por datos.
¿Cuándo el periodismo comenzó a trabajar con datos?
La pregunta parece un poco extraña, ¿no es verdad? Al final de cuentas, el periodismo siempre tuvo como pilar la veracidad de las informaciones transmitidas en sus reportajes en todos sus formatos.
De hecho, la larga historia del periodismo ya presenció iniciativas y acciones enfocadas en datos estadísticos, que subsidiaron la interpretación del lector sobre el tema abordado.
El primer ejemplo del que se tiene noticia viene del diario norteamericano The New York's Tribune, que en 1849 publicó en la portada un gráfico completo y visualmente amigable sobre la epidemia de cólera que asoló la ciudad ese año.
Aunque la medicina no había avanzado lo suficiente para comprender las causas de la enfermedad, la materia del periódico alertó a la población sobre su carácter letal y la necesidad de movilizar esfuerzos para prevenir un número masivo de muertes.
El gráfico mostraba la proporción de muertes por cólera en relación con el número total de muertes en la ciudad, evidenciando un problema municipal de gran interés público.
Otra referencia de periódicos impresos que estaban al frente de su tiempo en el uso de datos es The Philadelphia Inquirer, ganador de 17 premios Pulitzer entre 1975 y 1990.
En el año de su primera premiación, contrató a un reportero dedicado a analizar exhaustivamente los números del censo de la ciudad, generando artículos a partir de ellos.
El surgimiento de Internet fue, sin embargo, el mayor propulsor del periodismo de datos en el mundo, pues permitió la formación de inmensas bases de información con fácil acceso e interpretación.
Sin embargo, buena parte del volumen de datos generados solo comenzó a ser usado con intensidad por los periodistas a finales de la década de 2000, por la dificultad de los profesionales de lidiar con la complejidad de las correlaciones estadísticas.
El problema disminuyó con el surgimiento de herramientas digitales que automatizaron la estructuración de datos.
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¿Por qué los datos pueden ayudar al periodismo?
Hablemos ahora sobre cuáles son las principales ventajas de asociar los datos al periodismo:
No responden a la influencia de intereses particulares
La credibilidad periodística de los medios de comunicación tradicionales ha sido colocada en jaque con mucha fuerza en los últimos años, principalmente con la eclosión de noticias falsas en las redes sociales.
Teniendo en cuenta que la información de calidad es la principal materia prima de la investigación periodística, es fundamental que provenga de fuentes confiables y que no estén influenciadas por intereses comerciales o ideológicos. ¿Y qué mejor que los números para garantizar un origen objetivo para los hechos?
La premisa principal del periodismo de datos es presentar, de una forma limpia y simple de leer, las informaciones numéricas relacionadas con el tema del contenido, permitiendo que la evaluación del lector se base en estadísticas y no en suposiciones o versiones personales que, muchas veces, son distorsionadas por las fuentes convencionales de las entrevistas.
Aumentan la calidad de las producciones
El análisis de datos permite conectar porciones limitadas de información sobre problemas y situaciones complejas y diversificadas, favoreciendo que los contenidos sean más completos y le brinden, a la evaluación del lector, una asistencia integral y eficiente.
Además, la multiplicidad de formatos de visualización de datos proporciona al usuario una experiencia más completa e interactiva, ya que puede navegar por los gráficos y cuadros en el orden de su preferencia.
El mapa de burbujas abajo, disponible en el sitio Flowing Data, muestra datos muy interesantes sobre las correlaciones entre las profesiones de las personas que se casan en los Estados Unidos.
Las principales recursos de visualización de datos utilizados actualmente en los sitios de noticias son:
- gráficos y tablas interactivas;
- infografías animadas;
- mapas geográficos de calor;
- paneles de burbujas;
- diagramas;
- entre otros.
¿Qué recursos y herramientas son los que posibilitan la realización del periodismo de datos?
En este momento puedes estar preguntándote: pero ¿cómo los periodistas trabajan tan bien con los números, si son de humanas?
A pesar de ser necesaria una capacidad analítica razonable para producir noticias orientadas a datos, la respuesta del éxito está en la serie de herramientas y recursos digitales que las empresas de comunicación han sabido aprovechar para guiar sus iniciativas.
Algunos ejemplos son los siguientes:
Big data
Las herramientas de big data permiten estructurar el volumen de grandes bases de datos, permitiendo la realización de filtros y parámetros comunes que separen la información generada de acuerdo con el interés del periodista y la categoría temática que va a explorar en una nota.
Al mismo tiempo, los dashboards diseñados de manera responsiva y agradable crean las condiciones ideales para un análisis completo de datos y una mejor dirección de los puntos de conexión existentes entre la información disponible.
La mayoría de los datos que se encuentran en las estructuras montadas con herramientas técnicas mejora el proceso productivo de las noticias y ofrece una inmersión del usuario en el contenido final, en el cual es impactado con fluctuaciones visuales en la página y elementos en diversos formatos (videos, imágenes, GIF's, infografias).
La foto abajo es de una nota del New York Times que fue dividida en 7 partes, incluyendo un mapa, construyendo un storytelling que envuelve al lector con el contenido.
Análisis Semántico
El usuario es el protagonista del mundo digital, eso es claramente comprobado por la existencia de las estrategias de SEO, que buscan posicionar bien en Google un sitio o un blog. ¿Cómo se aplica este concepto al periodismo de datos?
Las herramientas de análisis semántico hacen una compilación de palabras clave distribuidas por internet, tanto las que representan la búsqueda por información en motores de búsqueda como las que expresan comentarios en redes sociales o foros. Otro gran volumen de datos, ¿verdad?
Los periodistas pueden descifrar la intención del usuario y los temas de mayor interés entre fragmentos de la audiencia, combinando palabras clave para generar ideas de contenidos.
GitHub
Aprovechando el principio de la colaboración en el entorno digital, los periodistas de diversos medios y canales han utilizado Github para encontrar referencias de desarrollo de aplicaciones y de estructuración de datos.
La plataforma es utilizada por programadores y desarrolladores para la divulgación de experiencias y nuevas creaciones, generando una red de software de código abierto que las empresas de comunicación pueden utilizar para crear sus propias aplicaciones de noticias, optimizadas para la experiencia del usuario y la visualización responsiva de dados.
Entre todos los tipos de lenguaje de programación de los proyectos disponibles en la comunidad, Python es el más indicado para los periodistas.
El lenguaje es muy accesible y completo, proporcionando la elaboración de herramientas de machine learning, aplicaciones de noticias o el uso de recursos de recolección automática de datos.
Bases de datos públicas
Los acervos de datos oficiales y de investigaciones, como el censo demográfico por ejemplo, son absurdamente grandes e interpretarlos manualmente no es la actividad más atractiva para un periodista.
Para que toda esta información no se pierda ni sea desaprovechada, las herramientas de ingeniería de datos han sido aplicadas por reporteros y productores para filtrar y organizar con más eficiencia el volumen de cifras y estadísticas producido por los organismos públicos.
Un caso exitoso de este análisis fue el trabajo del diario argentino La Nación, que utilizó el big data para crear una plataforma colaborativa que permite desentrañar los gastos de los senadores del país y otra para mostrar los votos de los diputados y senadores en cada ley presentada en el marco congreso.
Productos de Google para la estructuración de datos
El papel de organizar toda la información del mundo, lema de Google, no permite que la empresa quede fuera del crecimiento del periodismo de datos.
Por lo tanto, varios productos y servicios del gigante se utilizan para sistematizar números e informaciones que servirán de base para los reportajes y artículos producidos, desde los más simples y conocidos hasta otros, más específicos y sofisticados.
A continuación enumeramos algunos de ellos:
Google Sheets
Son hojas de cálculo que se editan automáticamente y que pueden ser guardadas en la nube, para la creación de tablas, gráficos y archivos de acceso compartido.
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Explorador de Información Pública
Recurso que permite la extracción automática de información en bases públicas de datos y la conversión de los números en tablas y gráficos.
OpenRefine
Software OpenSource que ofrece recursos para el tratamiento, filtrado y procesamiento de grandes volúmenes de datos no estructurados, favoreciendo análisis complejos.
¿Qué sitios de noticias están teniendo éxito con esta perspectiva orientada a datos?
Además de los ejemplos que ya mostramos hasta aquí, hay una serie de sitios de noticias que han acelerado su adaptación al periodismo de datos, produciendo materiales de gran relevancia y calidad técnica.
Vamos a los ejemplos:
The Pudding
La publicación norteamericana es una de las estrellas del escenario mundial del periodismo de datos.
Fundada en enero de 2017, con la propuesta de difundirlo, el sitio promueve una experiencia completa y dinámica al usuario, entregando notas llenas de recursos y gráficos de visualización de datos que hacen la lectura más fácil y atractiva.
En la descripción del sitio, se afirma que las historias visuales son el futuro del periodismo y se informa que el contenido es producido por 6 periodistas / ingenieros, lo que deja claro el propósito de ser ejemplos de este movimiento.
Para cerrar con llave de oro, los editores del sitio ofrecen tutoriales completos de los recursos y procesos que utilizan en sus producciones, para que jóvenes periodistas y otros interesados puedan seguir el camino del periodismo de datos.
La imagen abajo es de una nota que ha compilado los titulares de noticias internacionales de los periódicos norteamericanos a lo largo de los últimos 118 años. ¿Es posible producir un contenido como este sin las herramientas de ingeniería de datos?
La Nación (Argentina)
Conocido como uno de los periódicos más tradicionales de Argentina fue creado en 1870 por el político argentino Bartolomé Mitre quien había sido presidente de la nación del año 1962 al 1968.
Un proyecto de La Nación que merece destaque es la operación de periodismo de datos sobre el subsidio del gobierno argentino al transporte público, haciendo un análisis para descubrir dónde irían tales fondos.
Este desafiador proyecto contó con la ayuda del programador estadounidense Matt Perry quien creó un programa llamado "Espía de PDF" para evitar así la manipulación de datos e informaciones dadas por el gobierno con los números sobre este tema.
Este fue el primer proyecto de periodismo de datos del equipo y fue todo un éxito.
El New York Times
El periódico impreso más conocido del mundo ha logrado sobrevivir a la transformación digital en gran estilo.
Además de contar con un modelo de negocio por suscripciones, la empresa ha invertido mucho tiempo y energía en la realización de materias largas y bastante interactivas.
En el reportaje ilustrado en la foto abajo, que presenta los agentes causantes de diversas enfermedades dentro del cuerpo humano, el usuario encuentra la posibilidad de acceder de forma completa a los recursos de realidad aumentada del contenido al escanear la pantalla con un código QR.
¿Cuál es el impacto del periodismo de datos para el usuario?
Además de la visualización atractiva de las estadísticas dentro de los contenidos, el periodismo de datos es una metodología de producción de noticias que transforma la percepción de la sociedad sobre el valor de la información.
Al final de cuentas, el consumo tradicional de noticias en telediarios, periódicos impresos y programas de radio ha perdido fuerza en los últimos años por la forma en que se transmiten, pues aún se mantiene presa a los itinerarios acostumbrados enseñados en la mayoría de las universidades.
Esta es una de las razones que explican el éxito de los blogs corporativos, que priorizan la entrega de información relevante en formatos diversificados y en páginas optimizadas a las mejores prácticas de experiencia del usuario.
Para el bien de los lectores digitales, el periodismo gradualmente está despertando a la transformación digital, proporcionando las condiciones estéticas y técnicas necesarias para que las personas se interesen por lo que está siendo transmitido.
El periodismo de datos coloca al usuario en primer lugar y es honesto con la entrega de la información.
¿Cuáles son los próximos pasos del periodismo de datos?
La innovación tecnológica tiende a llegar a proporciones cada vez más sorprendentes, lo que hace difícil la tarea de predecir cuáles serán las próximas posibilidades y herramientas para el periodismo de datos.
Pero algunas de ellas dan señales de adecuarse perfectamente a la perspectiva que mueve esa modalidad de producción de noticias.
El uso de inteligencia artificial en la recolección de información y en el intento de comprender la intención del usuario a la hora de buscar noticias es un camino factible, considerando la actual facilidad para elaborar algoritmos que orientan la navegación digital.
Por otro lado, podrán surgir nuevos modelos de negocio colaborativos que permitan escalar el periodismo de datos, ya que el área de actuación del data journalist se está expandiendo y debe alcanzar también los centros de formación universitaria en determinado momento.
De todas formas, la atención a las tecnologías disruptivas es la posición más indicada para las empresas de comunicación, que tienen a disposición un gran campo de pruebas para ofrecer a sus usuarios la mejor información vinculada a la mejor experiencia de consumo de contenido.
Son las escenas de los próximos capítulos, o mejor, de los próximos acontecimientos.
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