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Estadística y programación en la creación de valor del periodismo de investigación

Es evidente que todo el periodismo tiene como base la información, pero al usar la palabra “datos” o “data”, implícitamente nos referimos a un tipo de información particular que puede ser procesada por sistemas informáticos  y potentes herramientas de computación (software).

De ahí que, el periodismo de datos consiste en usar herramientas estadísticas y de visualización para contar mejor las viejas historias y descubrir nuevas historias que contar. Es, para opinión de muchos, la nueva veta del periodismo de investigación. Atravesamos una transversalidad de conocimientos en el desarrollo del nuevo periodismo de investigación. Los antecedentes de la transversalidad de conocimientos, no sólo de contenido y de tecnología, sino del anclaje con otras disciplinas de las Ciencias Sociales, como la Estadística o la Sociología, viene dado por la opinión de distintos expertos de este nuevo ecosistema.

Internet, sus recursos adyacentes y otras tecnologías emergentes han fagocitado un tipo de periodismo que, sin ser nuevo, ayuda al periodismo en la construcción de la noticia. Así, para Alain Joannès[1], periodista francés experto en nuevos medios, no se trata ni de una revolución ni de un nuevo periodismo, sino, simplemente, de una búsqueda y tratamiento de información mediante las herramientas que disponemos hoy en día y para la audiencia actual. Es una metodología de investigación a partir de cifras, estadísticas, fondos cartográficos, con el fin de presentar sus resultados, una herramienta para poner de relieve hechos y aportar pruebas (Joannes, 2012)

Liisa Rohumaa y Paul Bradshaw (2011)[2], profesor de la Universidad de Birmingham, UK, investigador y gran impulsor de esta especialidad, afirma que “el periodismo de datos, (data journalism, en inglés), es aquel en el que se usa el poder de las computadoras (ordenadores) para encontrar, contrastar, visualizar y combinar información proveniente de varias fuentes”.

Para Andrea Fama (2011) el periodismo de datos es una técnica de acoplamiento fascinante de tecnologías y datos de acceso público, cuyo potencial de desarrollo es inmenso porque se basa en interminables campos de aplicación del periodismo.

Bill Kovach y Tom Rosenstiel (2012), en su libro, “Los elementos del Periodismo”, afirman que, en el periodismo de investigación moderno el poder de análisis que permite la informática sustituye a menudo a la observación personal del reportero. La serie de reportajes titulada “The Color of Money”, con la que el redactor Bill Dedman, del Atlanta Journal and Constitution, obtuvo un premio Pulitzer en 1989, constituye uno de los primeros ejemplos de esta modalidad. Para los autores, la informática empleada (CAR) del modo adecuado puede modificar la capacidad del periodismo de investigación, porque tiene el potencial de trascender las tradicionales anécdotas y entrevistas y amasar una cantidad abrumadora de pruebas documentales.

A todo esto se suma que las técnicas del periodismo de datos se pueden utilizar en todas las áreas del periodismo –política, deporte, nacional, sucesos, economía, medio ambiente, cultura, etc. – dando por sentado que este tipo de periodismo tenga más repercusión en unas áreas que en otras.

En el periodismo deportivo se aplican estas técnicas y se logran muchas innovaciones, dada la gran cantidad de datos involucrados y muchas personas con conocimiento en esta área. Por supuesto, en el periodismo investigativo es donde más se han logrado grandes innovaciones usando ordenadores (computadoras) para crear enlaces entre informaciones o encontrar historias entre grandes conjuntos de datos. Pero, donde más está creciendo el periodismo de datos es en la información política puesto que cada vez más interesan a los ciudadanos los datos acerca de la gestión que hacen los políticos ene l Gobierno, máxime si se encuentra en juego los impuestos.

Así pues, en una unidad de profesionales en un medio dedicada al periodismo de datos, el perfil de los periodistas debe ser personas con habilidades para la investigación tradicional, incluyendo el periodismo asistido por computador (CAR); periodistas con conocimientos de estadísticas; diseñadores de información y programadores que puedan crear secuencias de comandos para facilitarle a los periodistas y a los usuarios obtener y aprovechar la información.

Actualmente, el CAR está siendo utilizado por casi todas las redacciones del mundo. Independientemente que su uso se restrinja no sólo al periodismo de datos sino al desarrollo de cualquier modelo o especialidad periodística. No obstante, se destaca el uso de las técnicas actuales del CAR que junto a las técnicas de la estadística forman un binomio necesario en el desarrollo y expansión del periodismo de datos.

En España, las redacciones de periódicos utilizan cada vez más las técnicas del CAR, aunque en poca proporción en relación a la cantidad de medios españoles.


[1] Es autor de varios libros entre otros de: Data Journalism. Bases de donéess et visualisation de I´information

[2] Liisa Rohumaa and Paul Bradshaw (Jun, 2011) The Online Journalism Handbook: Skills to survive and thrive in the digital age (Longman Practical Journalism.

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En la pervivencia del periodismo, la clave está en el algoritmo

Kevin Kelly (2012)[1], investigador y experto en tecnologías, dice que las tecnologías buscan para nosotros, pero ¿Qué buscan?. De esta afirmación nos valemos para indicar que el uso de aplicaciones por parte de los usuarios no viene dado per se para el periodismo o comunicación, sino que corresponde adaptar, desarrollar y diseñar un entorno más, específico para el funcionamiento de tal o cual tecnología. Un desarrollo que se basa en que un todo funcione según los flujos de trabajo o parámetros que tenga trazados. Es decir, un flujograma generado por un algoritmo.

Antes de dar la definición acerca del algoritmo y su relación con el periodismo y, concretamente con el periodismo de datos, vamos a situarnos en los antecedentes del periodismo de investigación a través de fuentes y datos.

Desde los revolucionarios años 1960, la situación del periodismo de investigación ha cambiado mucho, sobre todo, porque se ha abierto una variante que además de utilizar los datos y las fuentes, suma la utilización de diferentes aplicaciones tecnológicas para su desarrollo. Tras el escándalo del Caso Watergate, recogido por Carl Bernstein y Bob Woodward, en el Washington Post –por el que recibieron el premio Pulitzer en 1973– provocando la dimisión de Richard Nixon en 1974, se han sucedido muchos trabajos de investigación basándose en la recuperación y análisis de datos e información pública como la  que hicieron los citados periodistas del Post en los archivos de la Biblioteca del Congreso estadounidense.

Hoy, la técnica de los algoritmos juega un papel fundamental en la construcción de la nueva información. Solo necesitamos saber un poco de lógica binaria y de ingeniería inversa para crear nuestro propio algoritmo que puede servir para procesar la información. Por ejemplo, la mayoría de agregadores de noticias están hechas por algoritmos que permiten seleccionar y encontrar información según el interés de cada usuario. Google es por excelencia, el rey de los algoritmos.

Pero ¿Qué es un algoritmo? ¿Qué conocimientos son necesarios para crearlos? ¿Por qué se han convertido en una especie de piedra filosofal en la construcción de la información? ¿Qué relación guarda con el periodismo de datos? Para empezar, un algoritmo es el proceso de una acción. Un proceso o flujo de trabajo que está supeditado a ordenes (parametrizadas) que el creador del algoritmo ha configurado.  Según recoge la Wikipedia, un algoritmo es

un conjunto prescrito de instrucciones o reglas bien definidas, ordenadas y finitas que permite realizar una actividad mediante pasos sucesivos que no generen dudas a quien deba realizar dicha actividad. Dados un estado inicial y una entrada, siguiendo los pasos sucesivos se llega a un estado final y se obtiene una solución. Su empleo es en matemáticas, lógica, ciencias de la computación y disciplinas relacionadas.

Los algoritmos pueden ser expresados de muchas maneras, incluyendo al lenguaje natural, pseudocódigo, diagramas de flujo y lenguajes de programación entre otros. Muchos algoritmos son ideados para implementarse en un programa utilizando el pseudocódigo que es una descripción de alto nivel de un algoritmo que emplea una mezcla de lenguaje natural con algunas convenciones sintácticas propias de lenguajes de programación, como asignaciones, ciclos y condicionales, aunque no está regido por ningún estándar.

La relación existente entre un algoritmo y el periodismo de datos es cada vez más pertinente. El hecho más reciente se desprende de una nota del Knight Center Periodismo para las Américas[2] que da cuenta en un post acerca de un terremoto de magnitud 4.4 que despertó a California el lunes 17 de marzo de 2014. El primer reportero en cubrir la noticia fue un algoritmo llamado Quakebot, recopilador de datos diseñado por el periodista y programador Ken Schwencke de Los Ángeles Times, según referencia la revista digital Slate.

Quakebot fue diseñado por Schwencke hace más de dos años para recopilar datos de interés periodístico de alertas publicadas por el Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS,siglas en inglés), introduciéndolos a una plantilla noticiera escrita con anterioridad. La nota preliminar se guarda en el sistema de manejo de contenido del periódico mientras que se manda una alerta por correo a un editor humano, quien revisará la nota y decidirá si publicarla en línea. Cuando Quakebot recibió una alerta del USGS señalando un terremoto de magnitud 3.0 o mayor (algo menor no causaría mucho impacto) a las 6:25 a.m., hora del Pacífico, mandó un correo a Schwencke quien publicó la nota pocos minutos después, asegurando que su periodico, Los Angeles Times, fuera el primer medio en reportar la noticia. Y es sólo el principio….



[1][1] Kevin Kelly fue editor ejecutivo de la revista Wired durante siete años. Ha escrito para The New York Times, The Wall Street Journal y the Economist. Previamente ha Publicado el libro Fuera de Control y el bestseller New Rules for a New Economy.

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