Nota
He estado trabajando en este breve manual por poco más de un año. Se basa mayormente en observaciones de prácticas con datos en Brasil y en el extranjero, por lo que no encontrarás referencias y enlaces a otros manuales o recursos (si deseas aprender periodismo de datos, visita el sitio web de la Escuela de Datos). Me baso, pues, en mi experiencia trabajando e intercambiando ideas informalmente con la excelente comunidad de periodismo de datos en Brasil.
Creo que es mejor ser directo y breve que prolífico, redundante y monótono. Tampoco quería ponerme académico. Ofrezco simplemente un manual de formato y organización. Me reservo el derecho de revisar este material y actualizarlo en cualquier momento. Este manual fue adoptado para la formación del equipo de datos de Vortex, del cual soy editor.
La licencia es Creative Commons y se puede usar y replicar a voluntad, incluso sin permiso y sin cita de la fuente (pero si la usas y eres una buena persona, puedes dar el crédito a Sérgio Spagnuolo, editor de Volt Data Lab) .
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1. Determinar la función del equipo de datos
Los equipos que se dedican al periodismo de datos deben desarrollar tareas continuas y diversificadas guiadas por tres actividades principales, que pueden ser mutuamente excluyentes:
- Tu propia producción de contenido basado en datos
- Respuesta a eventos noticiosos
- Asistencia a otras áreas editoriales
Tu propia producción
El programa de producción de contenidos debe incluir, entre otros:
- Informes, análisis e investigaciones.
- Visualizaciones de datos (gráficos, mapas, redes, líneas de tiempo, etc.)
- Aplicaciones especiales (bases de datos interactivas, cuestionarios, etc.)
- Contenido para varios productos editoriales.
- Historias de la semana.
- Panel de datos.
- Creación de herramientas y procesos para la recopilación, extracción y análisis de datos, incluido el código abierto.
Respuesta a eventos noticiosos
El equipo de datos debe estar listo para responder rápidamente a eventos urgentes y contar con protocolos de respuesta rápida en caso de noticias inesperadas o inminentes, con el fin de crear el mayor impacto posible.
Para responder mejor a los eventos de noticias, el equipo de datos debe:
- Hacer un seguimiento de eventos, procedimientos y calendarios del gobierno.
- Mantener las bases de datos actualizadas con datos útiles y listos para ser utilizados.
- Contar con aplicaciones de referencia.
- Desarrollar plantillas y códigos reutilizables.
- Crear plantillas de visualización de datos
- Producir contenido por adelantado, anticipando eventos previsibles.
- Documentar el trabajo hecho con datos (raspado, análisis) para facilitar la reutilización de códigos y herramientas.
- Preparar solicitudes de acceso a la información.
- Crear asociaciones y acuerdos con otras partes.
Asistencia a otras áreas editoriales
Si bien el equipo de datos debe verse como una unidad autónoma y no como un "proveedor de servicios", puede contribuir en otras áreas. Por ejemplo, puede ayudar a:
- cubrir eventos que requieran esfuerzos complejos;
- prestar habilidades técnicas a otra área;
- preparar contenido de datos para informes y especiales;
- analizar datos para otras áreas;
- brindar capacitación y transferencia de conocimiento.
El equipo también puede ayudar a otros departamentos en sus investigaciones, pero la prioridad dependerá del acuerdo entre la dirección y el editor de datos basándose en la urgencia, importancia, oportunidad y complejidad.
2. El equipo
El equipo de datos debería ser:
- Multidisciplinario y diverso;
- tecnológicamente versátil;
- sensible a nuevos eventos y escenarios;
- autónomo pero colaborativo.
El trabajo del editor de datos es asegurarse de que las funciones se realicen de manera adecuada y eficiente al tiempo que se mantienen los estándares de calidad, el flujo de noticias y los plazos.
Las tareas deben establecerse claramente para evitar la duplicación de esfuerzos, conflictos e ineficiencia en los procesos y protocolos internos.
En cualquier caso, se recomienda que todos los miembros del equipo conozcan las tareas y responsabilidades de sus compañeros y, eventualmente, amplíen sus conocimientos para convertirse en mejores profesionales.
Los equipos de datos deben atender a las demandas tradicionalmente asignadas, incluida la extracción, organización, análisis y visualización de datos.
3. Roles específicos y descripción de tareas
Editor/a de datos
- Maneja el equipo de datos.
- Habla con el equipo acerca de la adopción de nuevas prácticas o sobre los pedidos de otras áreas.
- Prepara la agenda semanal.
- Edita textos para publicación
- Reportea, analiza y escribe historias según sea necesario.
- Reúne datos y ayuda en la creación de aplicaciones según sea necesario.
Periodista
- Sigue la agenda de datos de la semana para estar lo mejor preparado posible para los eventos (por ejemplo, informes del PIB, etc.)
- Investiga (reúne datos, documentos, entrevistas).
- Prepara textos para informes basados en datos.
- Presenta historias especiales y cobertura de noticias.
- Trabaja junto con el o la analista de datos.
Analista de datos
- Trabaja en extracción y recolección de datos.
- Hace análisis estadísticos de los datos reunidos.
- Crea metodologías y enfoques para el procesamiento y análisis de datos.
- Elabora informes para apoyar historias, visualizaciones y otro contenido.
- Reportea, analiza y escribe textos.
- Trabaja en la extracción y recoplicación de datos.
Analista de aplicaciones
- Crea aplicaciones de visualización y diseño de datos.
- Procesa los datos finales que serán el input de herramientas de visualización específicas.
- Desarrolla metodologías de visualización de datos, basadas en las herramientas disponibles.
- Implementa interactividad en las visualizaciones
- Elabora informes eventuales para apoyar historias, visualizaciones y otro contenido.
- Reportea, analiza y escribe textos.
4. Fuentes
Una de las principales actividades de los editores de datos es identificar y estudiar la información puesta a disposición por las instituciones y los temas que deben cubrir. Esto significa desentrañar API de agencias gubernamentales y hacer seguimiento de organizaciones internacionales como el Banco Mundial, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), la ONU, el Fondo Monetario Internacional (FMI) y otros que a menudo publican datos.
Otras fuentes, incluidas empresas, redes sociales, consultoras líderes y organizaciones sin fines de lucro, también deberían estar en el radar.
Además, se debe alentar a los equipos a crear sus propias fuentes a través de encuestas, cruces de datos, indexación y más.
5. Política de calidad
Un buen trabajo es un trabajo cuyos procesos se revisan y prueban de manera eficiente. Los errores son inevitables, pero deben evitarse tanto como sea posible mediante el diseño de procesos y métodos que incluyan un diligente procesos de revisión y edición.
Cualquier error debe corregirse públicamente, seguido de explicaciones.
El equipo de datos también debe ser transparente explicar las referencias utilizadas y los métodos adoptados.
6. Formatos
Engagement
El equipo debe pensar constantemente en formatos, metodologías y contenidos que puedan generar la participación del lector. Ya sea para contar una historia, producir un cuadro interactivo, un cuestionario o incluso responder a los comentarios de los lectores, este debe ser siempre uno de los objetivos del grupo.
Datos abiertos
El equipo debe tener repositorios de datos y de código abierto específicos para garantizar la transparencia de los datos, especialmente cuando se utilizan datos públicos. Idealmente, todo el contenido publicado debería tener sus datos y código agregados posteriormente al repositorio.
Creación de templates o plantillas
El equipo también debe producir plantillas para facilitar el trabajo, ya sean plantillas de datos, métodos, formatos de publicación o visualizaciones que se puedan replicar fácilmente, especialmente en el caso de que se necesite reaccionar rápidamente a una noticia.
Experimentación
Se alienta al equipo a experimentar con prácticas que puedan implementarse a las noticias, como bibliotecas o herramientas específicas que puedan ser utilizadas no solo por el equipo o internamente, sino también por el lector.
9. Los datos son un recurso, no una solución universal
Por último, los equipos de datos tienen éxito solo cuando utilizan los datos como un recurso, no como una solución universal al periodismo.
Aunque las historias pueden basarse únicamente en datos, a menudo van acompañadas de validaciones con otros tipos de fuentes, como solicitudes de acceso a la información, documentos y testimonios de autoridades, instituciones y expertos reconocidos.
Los datos pueden responder al "qué", "quién", "cuándo" y "dónde", pero solo con el trabajo de reporteo podremos responder al "por qué".
Sérgio Spagnuolo, ex becario TruthBuzz del Centro Internacional para Periodistas (ICFJ), es fundador y editor de Volt Data Lab y editor de Vortex Media.
Este artículo se publicó originalmente en Medium bajo licencia Creative Commons.
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