Consejos para sumergirnos en una base de datos y no perdernos en ese laberinto informativo

DDJPor Tatta25

Ante una base de datos los periodistas solemos sentirnos intimidados. Y cómo no si las filas de cifras y textos pueden terminar confundiéndonos a primera vista. Evitar que salgamos corriendo ante un archivo .csv, por ejemplo, es uno de los objetivos del periodismo de base de datos, especialidad periodística que ha ganado popularidad en los últimos meses en Iberoamérica y con un poco más de trayectoria en Estados Unidos y Reino Unido.

Las cantidades abundantes de datos se están aplicando al periodismo mucho tiempo después, como lo recordó en noviembre pasado en Medellín  Giannina Segnini al recibir el reconocimiento a la Excelencia del Premio Gabriel García Márquez. Lo  que hoy denominamos “periodismo de datos”  ya tiene 40 años de historia en otras áreas, dijo la jefa de la unidad de investigación del diario costarricense La Nación.

“Los científicos y las comunidades de inteligencia y de negocios procesan y analizan grandes volúmenes de datos para detectar patrones, tendencias y situaciones atípicas, o para explicar fenómenos y enfermedades, e incluso para anticipar comportamientos”.

Para lograr una exitosa lectura de datos, la reportera Mar Cabra, miembro del Consorcio Internacional de Periodistas de Investigación y una de las periodistas más conocidas en España por el manejo de bases de datos, recomienda antes que nada que el reportero esté seguro de entender cada una de las cifras y códigos con los que está trabajando.  Los siguientes consejos son una compilación de algunas de las clases que ha dictado en el máster en Periodismo de Investigación, Datos y Visualización, en Madrid:

1. Leer detenidamente los datos para entender su organización y evitar caer en errores por malas interpretaciones. Buscar en sitios que cuelgan archivos similares a los que estamos trabajando facilitará ese proceso inicial de familiarización.

2. Entender cómo ha sido la recolección de los datos también es vital para una correcta interpretación del listado que tenemos en nuestra pantalla. Es necesario indagar sobre la recolección de los datos y  la estructura del formulario de recolección para saber qué tan fiables o no son esos indicadores.

3. Nunca debe darse por sentado que los datos los recibiremos en formatos que nos permitirán trabajar de inmediato con ellos, como lo son los .csv o .xls. La mayoría de veces habrá que hacer valer las leyes de acceso a la información del país o los países en los que estemos trabajando y hacer peticiones informativas que nos conduzcan a datos en formatos abiertos y no cerrados como los PDF no tratables (imágenes escaneadas).

4. Cabra también recuerda que nunca debe creerse que los datos aún cuando nos los entreguen en formato reutilizable estarán limpios, es decir, bien organizados y sin erratas. Por ello antes de empezar a hacer tablas dinámicas en programas como Excel, por ejemplo, será necesario asegurarnos del estado de esos datos pasándolos por un software de limpieza como Open Refine.

5. Entender el contexto de los datos es otra de las claves. Debemos saber si los valores de dinero están en pesos, euros o dólares o si son bases de datos construidas con los estándares estadounidenses (comas separarán millares y los puntos harán lo propio con los decimales) o con estándares españoles (puntos separarán millares y  las comas los decimales).

6. Trabajar siempre sobre una copia de los datos entregados para poder volver a ellos cada vez que así se requiera es una recomendación en la que Cabra suele insistir. De llegar a borrarse información de manera accidental durante una de las operaciones, bastará con dar clic en el archivo original y seguir trabajando sobre una copia de este. Así no correremos el riesgo de obtener resultados incompletos o errados por apelar a la memoria en aras de hacer las correcciones necesarias y por no contar con el archivo original.

Una vez hemos hecho los cruces y obtenido las cifras que nos permitirán armar una historia, Marcos García Rey, miembro del Consorcio Internacional de Periodistas y coordinador del máster en Periodismo de Investigación, Datos y Visualización, recomienda tener en cuenta estos tips para no escribir una  noticia o reportaje atiborrado de cifras e ilegible para el lector, oyente o espectador:

1. No debemos quedarnos sólo con los datos para iniciar la redacción de nuestra historia. Es necesario buscar fuentes humanas y elementos narrativos que logren darle matices a la pieza en construcción.

2. Encontrar una historia concreta en medio de ese mar de datos es vital: es aconsejable tomar uno o dos aspectos fuertes para redactar a partir de ellos la noticia y no terminar así mareando o abrumando al lector con todos los datos del archivo que hemos analizado. No pecar por exceso de datos debe ser siempre la premisa.

3. Como en todas las historias, no debemos olvidar un buen arranque especialmente en estas piezas que se construyen a partir de datos numéricos. Nuestra meta siempre será enganchar a nuestra audiencia y evitar que abandone el texto en las primeras líneas.

4. No olvidarse del contexto. Si bien nos enfocaremos en algunos de los datos del gran océano analizado, el público necesitará saber esas cifras de dónde provienen, cuál es la situación general que retratan. Por ejemplo, en el caso de una base de datos sobre los incendios de España durante la última década se hará necesario explicar  en uno o dos parrafos cuántos incendios ha tenido España, cuántas hectáreas se han quemado, cuáles han sido las regiones más afectadas y las causas más comunes de esos incendios, pese a que la historia en la que quizá se centre el reportero al analizar esa base de datos buscará entender las causas más comunes o las pérdidas que suelen dejar  las conflagraciones.

5. Y un consejo en el que García Rey suele insistir continuamente: “Es necesario hacer periodismo cuando tratamos de trabajar con datos, y, por ende, no olvidar la ‘J’ (Journalism) cuando queremos ejercer el ‘DDJ’ (Data Driven Journalism)”. En otras palabras, no podemos quedarnos sólo en el análisis de datos y en las visualizaciones porque la tarea estaría incompleta si no le contamos a la audiencia las noticias que se esconden detrás de esos datos.

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