Tres claves sobre periodismo de datos

Imagen: NiemanLab.org

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El periodismo de datos está de moda. Aunque existe desde mucho antes de internet, el acceso a las fuentes de información que permite la red ha hecho de las visualizaciones y las historias a partir de bases de datos una tendencia.

Alberto Cairo, experto en el tema, escribió en julio pasado un artículo crítico respecto de esta tendencia en el que identifica los principales riesgos del periodismo de datos y la manera de contrarrestarlos.

Cuatro riesgos

  1. Muchas veces las historias son mas complejas que los datos solos. Las visualizaciones pueden sobre-simplificar las historias.
  2. Cualquier set de datos o pruebas elegidos deliberadamente puede probar cualquier tesis. Como en el periodismo investigativo clásico, hay que regirse por la ética y reportear contra los prejuicios propios.
  3. Las predicciones y cálculos estadísticos requieren además de matemáticas, contexto, sentido común y más información.
  4. La interpretación (es decir, las conclusiones) de los datos por parte de los periodistas está sujeta a lo mismo que la información de las fuentes: ser leída desde los prejuicios propios, ser citada fuera de contexto, en breve, al ojo subjetivo del periodista.

Tres ideas para contrarrestar los riesgos y producir periodismo de datos de calidad

  1. Invertir tiempo, dinero y expertise. El periodismo de datos es periodismo de investigación. No se puede hacer a la carrera ni “a lo barato”. El periodismo de calidad no se hace de afán. Datos o texto, requiere tiempo. Las organizaciones pequeñas deben elegir entre ser BuzzFeed o ser The Economist. Pero no las dos apuesta a la vez.
  2. No subestimar al usuario. Las audiencias de hoy saben mucho. A veces mucho más que el periodista y más si se trata de datos sobre un tema específico. No se debe subestimar este conocimiento y se debe siempre honrar la premisa del periodismo transparente.
  3. La metáfora del zorro y el erizo. El zorro sabe un poco de muchas cosas. El erizo sabe mucho de una sola. El periodista tiende a ser zorro, lo que lo hace versátil. Pero a la hora de interpretar datos y de sumergirse en ellos requiere de la ayuda de profesionales erizo, que le aporten contexto a su interpretación.
Imagen: Niemanlab.org

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