Periodismo de datos y visualización
Los datos están en la web. Siempre estuvieron allí. El problema es encontrarlos, extraerlos y, más aún, interpretarlos para identificar allí la noticia. Por eso, para hacer periodismo de datos (o data journalism, en el hemisferio norte), será preciso volver a las -siempre vigentes- capacitaciones sobre búsqueda en la web. Necesarias para encontrar datos valiosos entre tanta información inoportuna.
Luego será necesario, también, revisar nuestros conocimientos en tabulación de datos. Para los periodistas, los editores de hojas de cálculos y gráficos no son los componentes más queridos de cualquier suite ofimática. No somos expertos en organizar la información en tablas para graficar, y allí encontramos nuestro primer obstáculo cuando queremos aventurarnos en el mundo del data journalism.
Pero, ¿qué es el periodismo de datos? Para Paul Bradshaw, la diferencia entre periodismo y periodismo de datos radica en las posibilidades que se abren cuando combinamos las habilidades tradicionales del periodista y la información digital para contar historias complejas a gran escala. Eso implica automatizar procesos de recolección y combinación de información, encontrando conexiones entre datos. También desarrollar creativamente modos de mostrar esas relaciones, poniendolas en contexto y volviéndolas atractivas para explorar.
Compilar, filtrar, combinar, visualizar
Los datos pueden ayudarnos a profundizar nuestra mirada sobre los hechos, procesos siempre complejos y difíciles de dimensionar en toda su perspectiva. Utilizándolos, podemos volver comprensible lo abstracto.
Para ello existen en la web una serie de aplicaciones que pueden resultarnos muy valiosas a la hora de planificar historias y análisis con datos.
Para empezar, Google nos ofrece Fusion Tables y Google Refine como herramientas para el procesamiento de datos, permitiéndonos filtrar y organizar datos originalmente «desordenados». También Junar, una plataforma de datos abiertos (Open Data), que nos permite recolectar datos, ordenarlos, graficarlos y publicarlos.
Datawrapper cuenta con la ventaja, para los periodistas latinos, de posibilitarnos el acceso a un entorno de trabajo en español. Permite crear gráficos simples que se pueden incrustar perfectamente en nuestros artículos, en un sitio web o blog.
Visual.ly e Infogr.am, por su parte, nos acercan a la producción de infografías, visualmente atractivas y fáciles de hacer, aunque, quizás, menos interactivas que las pizarras de gráficos que pueden crearse, por ejemplo, con Many Eyes o Tableau Public.
Many Eyes es una iniciativa de IBM para crear diferentes tipos de visualizaciones. Podemos hacer gráficos de barra, burbujas, redes, tortas y líneas, así como también análisis de texto y mapas interactivos.
Tableau Public es un software de escritorio. Probablemente se trate de la heramienta más potente pero, también, más compleja para usar. Por lo tanto, dominar sus características requiere de más tiempo de entrenamiento y mucho -pero mucho- ensayo y error.
En los grandes medios digitales, muchos (y muy buenos) trabajos de data journalism se hicieron utilizando Tableau.
Luego, si nos atrevemos a meter mano en la edición de código, también contamos con la posibilidad de aprovechar las APIs de Google Code, donde encontraremos ejemplos de visualizaciones básicas y avanzadas, incluyendo también la opción de trabajar georreferenciadamente.
Para la selección de la herramienta es importante determinar adecuadamente qué queremos contar y cómo queremos mostrar la información, de modo de poder elegir cuál es el software que mejor se adapta a nuestras necesidades narrativas.
El camino del periodismo de datos es incipiente pero promisorio. Como de costumbre, la clave radica en la capacitación y la experimentación permanente, con una buena cuota de aprendizaje autoasistido.