Mauro Accurso has followed up his rapid translation of last week’s inverted pyramid of data journalism with a Spanish version of part 2: the 6 C’s of communicating data journalism. It’s copied in full below.

La semana pasada les traduje la primera parte de La Pirámide Invertida del Periodismo de Datos de Paul Bradshaw que prometió extender en el aspecto de comunicación del extenso proceso que significa el periodismo de datos.

En esta segunda parte Paul recorre 6 formas diferentes de comunicar en periodismo de datos que pueden ver en el cuadro de arriba y al final encontrarán un gráfico que resume toda la teoría (la cual está en desarrollo todavía y Bradshaw pide aportes, comentarios y sugerencias):

“El periodismo de datos moderno ha crecido junto con un gran aumento en visualización y esto puede llevarnos algunas veces a dejar de lado diferentes formas de contar historias que involucren grandes números. La intención de lo siguiente es funcionar como un manual para asegurar que todas las opciones sean consideradas:

1. VISUALIZACIÓN

La visualización es la forma más rápida de comunicar los resultados del periodismo de datos: herramientas gratuitas como Google Docs lo permiten con un sólo click y herramientas más poderosas como Many Eyes sólo requieren que el usuario pegue la data cruda y seleccione de un grupo de opciones de visualización.

Pero facilidad no es igual a efectividad. El surgimiento de cuadros-basura demuestra que la visualización no es inmune al churnalism o al espectáculo sin profundidad. Hay una rica historia de visualizaciones en gráfica que se mantiene relevante para la generación de las infografías online: enfocarse en no más de 4 puntos de datos, evitar el 3D y asegurarse que el gráfico es autosuficiente son sólo algunas.

No es un proceso simple pero, sin embargo, la visualización tiene una gran ventaja que hace que ese esfuerzo valga la pena: puede hacer que la comunicación sea increíblemente efectiva. Puede proveer de un método de distribución de tu contenido que no puede ser igualado por otros tipos de comunicación listado acá.

Pero su mayor fortaleza es también su mayor debilidad: la naturaleza instantánea de las infografías también significa que las personas a menudo no pasan demasiado tiempo mirándolas. Las hace muy efectivas para la distribución pero no para el engagement, así que es importante pensar estratégicamente acerca de 1) asegurarse que la imagen contenga un enlace a la fuente; y 2) asegurarse que haya algo más en la fuente cuando la gente llegue.

2. NARRACIÓN

Un artículo tradicional puede luchar para contener la clase de números que el periodismo de datos suele recorrer, pero aún así provee una forma accesible para que las personas entiendan la historia, si está hecho bien.

Como con la visualización, menos suele ser más. Pero también, como en la mayoría de la narrativa, necesitas pensar en el significado y tus objetivos en comunicar esos números.

Las cifras abstractas pueden ser impresionantes, pero sin sentido e inútiles. ¿Qué significa que 10 millones hayan sido gastados en algo? ¿Eso es más o menos que lo usual? ¿Más o menos que algo similar? Traten de bajar los montos a cantidades manejables: las sumas por persona o por día, por ejemplo. Finalmente, usen la edición para enfocarse en las cuestiones principales y asegúrense de enlazar al conjunto.

3. COMUNICACIÓN SOCIAL

La comunicación es un arte social y el éxito de infografías a través de medios sociales es un testamento de eso. Pero no son sólo las infografías que son sociales, la información también lo es. The Guardian ha demostrado eso de forma exitosa con la rica comunidad del Data Blog y alrededor de su API. Iniciativas de Crowdsourcing con el objetivo de recolectar data también pueden brindar una dimensión social a la información (ejemplos que remarca Paul: proyecto “Investigate your MP’s expenses” del Guardian que liberó más de 450 mil documentos para que los revisen los usuarios y cuando hicieron un crowdsource de las supuestas especificaciones del iPad). Hay otros ejemplos también, especialmente cuando no hay otra forma de conseguir la información.

La conectividad de la web ofrece nuevas oportunidades para presentar al periodismo de datos en una forma social. La aplicación de ProPublica que provee resultados basados en tu perfil de Facebook (escuelas a las que fueron; amigos que usaron la aplicación) es un ejemplo de como el periodismo de datos puede aprovechar la data social y, al mismo tiempo, como comunicar los resultados del periodismo de datos puede ser orientado alrededor de dinámicas sociales usando elementos como concursos, compartir, competiciones, campañas y colaboración. Estamos recién en el comienzo de este aspecto del periodismo online.

4. HUMANIZAR

Los programas de noticias a menudo utilizan casos de estudio para tratar el problema de presentar historias basadas en números en televisión o radio. Si los tiempos de espera en hospitales han aumentado, hablan con alguien que ha tenido que esperar un montón de tiempo por una operación. En otras palabras, humaniza los números.

Más recientemente, el crecimiento de gráficos en movimiento generados por computadora ha bajado la presión de cierta forma, ya que los presentadores pueden utilizar animaciones poderosas para ilustrar una historia.

Pero una vez más, surge el punto de hacer historias relevantes para las personas. Como escribí en “One ambassador’s embarrassment is a tragedy, 15,000 civilian deaths is a statistic” (resumen del post en español: periodismo de datos y filtraciones masivas – cuando la muerte es una estadística): cuando te mueves más allá de escalas que podamos manejar a un nivel humano, luchas para enganchar a la gente en el tema que estás cubriendo, no importa cuán impresionante sea el gráfico.

Así que después de estar enterrado en información abstracta necesitamos recordar que salir y grabar una entrevista con una persona cuya vida haya sido afectada por la data puede hacer una gran diferencia para propulsar nuestra historia.

5. PERSONALIZAR

Uno de los grandes cambios del periodismo online es que abre toda clase de posibilidades alrededor de la interactividad. En cuanto al periodismo de datos eso significa que los usuarios pueden, potencialmente, controlar qué información es presentada a ellos en varias entradas.

Hay algunas formas relativamente bien establecidas de esto. Por ejemplo, cuando un gobierno presenta su último presupuesto, los sitios web de noticias muchas veces invitan al usuario a ingresar sus propios detalles y averiguar cómo el presupuesto los afecta. Una variante reciente de esto fueron esos sitios interactivos donde invitaban al usuario a hacer sus propias decisiones de cómo recortarían el deficit (la versión del Financial Times llevó eso más allá agregando estrategias de partidos y políticas).

Otra forma común es personalización geográfica: el usuario es invitado a entrar su código posta y otra información geográfica para descubrir como un tema en particular está resultando en su lugar de residencia. Una tercera es simplemente “tus intereses”, como demostraron los acercamientos de Popvox a engagement político y el Newsmatch de LA Times.

Mientras más y más data personal está en manos de sitios de terceros, las posibilidades de personalización se expanden. El ejemplo de ProPublica de arriba demuestra como la información de perfil de Facebook puede ser usada para personalizar automáticamente la experiencia de una historia. Y existen variasaplicaciones que ofrecen presentar información basada en localización vía GPS.

Esto también indica que puede haber varias formas en las cuales la personalización y estrategias sociales pueden combinarse. Las noticias personalizadas pueden, de muchas maneras, ser usadas como una expresión de nuestra identidad: acá es donde vivo, de esta forma me afecta, en esto estoy interesado. El COO de Facebook predijo que todos los medios van a ser personalizados en 3-5 años; está claro que eso es algo donde las redes sociales nos van a llevar.

6. UTILIZAR

La forma más compleja de comunicar los resultados del periodismo de datos es crear algún tipo de herramienta basada en la información. Las calculadoras son opciones populares, así como herramientas con GPS, pero hay un montón de amplitud para aplicaciones más complejas mientras más información está disponible del publisher y el usuario.

Una vez más, hay un entrecruzamiento acá con personalización, pero es posible proveer utilidad sin personalización. Y muy a menudo, la complejidad y barrera consiguiente con respecto a los competidores presenta también oportunidades comerciales.

En Reed Business Information, por ejemplo, su modelo está orientado hacia este tipo de utilidad: atraer usuarios en varios puntos de la cadena de comunicación (actualizaciones online, revistas impresas, noticias móviles) y direccionarlos hacia el punto donde están más cercanos a una decisión de compra. La idea es que mientras más cerca tu información está de su acción, más valiosa es para el usuario.

Crear utilidad de la información es ahora relativamente costoso, pero esos costos están bajando como resultado de la competencia y la estandarización.

UN MEDIO PARA EXPLORAR

Lo que todo lo anterior hace evidente es que hay áreas enteras de periodismo online que todavía faltan ser adecuadamente exploradas, y de hecho en la mayoría todavía falta establecer convenciones claras o ideas de buenas prácticas. Esto trata de ser un resumen de aquellas convenciones que están surgiendo pero sería genial agregar más. Mientras tanto acá tienen ambas partes del modelo juntas”:

Barely 7 hours after I published yesterday’s ‘Inverted pyramid of data journalism‘, it had been translated into Spanish – by the wonderful Mauro Accurso. The post is copied in full below.

Ya hace un tiempo traduje todo el Modelo para la redacción del siglo XXI cuya parte principal es el Diamante de noticias en contraposición a la clásica pirámide invertida que enseñan en cualquier facultad de periodismo (luego vimos el ciclo de vida de las noticias digitales: el diamante de noticias reimaginado y otra vez eldiamante de noticias reinterpretado).

Pero ahora una vez más Paul Bradshaw nos trae un diagrama interesante para, en este caso, explicar el proceso de creación del periodismo de datos. Esta pirámide invertida del periodismo de datos muestra de forma simple como se avanza desde una gran cantidad de información que incrementalmente se va enfocando hasta llegar al punto de comunicar los resultados a la audiencia de la forma más clara posible. A continuación, la traducción del artículo donde podemos ver lasdiferentes etapas del proceso de data journalism:

COMPILAR

“El periodismo de datos empieza en una de dos formas: o tienes una pregunta que necesita data o tienes un dataset que necesita ser interrogado. De cualquier forma, la compilación de información es lo que lo define como un acto de periodismo de datos y puede tener varias formas:

1. Provista directamente por una organización
2. Encontrada usando técnicas de búsqueda avanzada para surcar en las profundidades de sitios web de gobiernos
3. Al hacer scraping de bases de datos escondidas online usando herramientas como OutWit Hub y Scraperwiki
4. Convertir documentos en algo que pueda ser analizado usando herramientas como DocumentCloud
5. Tomando información de APIs
6. Recolectando data vos mismo a través de observación, encuestas, formularios online o crowdsourcing

LIMPIAR

Tener información es sólo el comienzo. Estar confiado en las historias escondidas adentro significa poder confiar en la calidad de la data, y eso significa limpiarla. Limpiar en general tiene 2 formas: remover el error humano y convertir la data en un formato que es consistente con otra data que estes usando.

Hay formas simples de limpar la data en Excel o Google Docs como buscar y reemplazar, clasificando para encontrar entradas inusualmente altas o bajas o vacías, y usando filtros para que sólo se muestren entradas duplicadas.

CONTEXTO

Como cualquier fuente, la información no puede siempre ser confiable. Viene con sus propias historias, prejuicios y objetivos. Así como con cualquier fuente, necesitas hacerle preguntas: quien la recolectó, cuando, y por qué motivos. ¿Cómo fue recolectada? (la metodología). También necesitarás entender la jerga como códigos que representan categorías, clasificaciones o ubicaciones y terminología de especialistas.

Todo lo anterior probablemente te lleve a compilar más información. Por ejemplo, conocer el número de crímenes en una ciudad es interesante, pero sólo se vuelve relevante cuando lo contextualizas junto con la población, número de policías, niveles de los crímenes haces 5 años, percepción del crimen, niveles de desempleo y demás. El alfabetismo estadístico es una obligación acá. Tener una pregunta clara en el comienzo de todo el proceso, por cierto, ayuda a asegurar que no pierdas el foco en este punto, o pierdas un ángulo interesante.

COMBINAR

Las buenas historias se pueden encontrar en un sólo dataset, pero a menudo necesitarás combinar dos juntos. Después de todo, si te dan a elegir entre una noticia con una sola fuente y una noticia con múltiples fuentes, cuál preferirías?

La combinación clásica es el mashup de mapas: tomar un dataset y combinarlo con data de mapas para proveer una visualización instantánea de cómo algo está distribuido en el espacio. Esto es tan común (más que nada gracias a que la Google Maps API fue una de las primeras APIs útiles para periodismo) casi se ha convertido en un cliché. Pero igual, los clichés son muchas veces (sino siempre) efectivos.

Una combinación más trivial es fusionar 2 o más datasets con un punto de información común. Eso puede ser, por ejemplo, el nombre de un político, una escuela o una ubicación. Eso usualmente significa asegurarse que el punto particular de data está formateado con el mismo nombre a través de cada uno de los sets de datos.

COMUNICAR

En periodismo de datos, lo obvio para hacer en este punto es visualizar los resultados: en un mapa, cuadro, infografía o animación. Pero acá hay mucho más a considerar: desde la clásica narrativa, las aplicaciones de noticias, casos de estudio y personalización”. [...]Hay tanto que decir en esta etapa que Paul prometió escribir otro post al respecto próximamente (cuando esté listo pongo link acá)

In April Maxim Salomatin translated the Model for a 21st Century Newsroom series into Russian. Now Mauro Accurso has translated it into Spanish. All 6 parts, which make up around 10,000 or so words. It’s an incredible feat, and I’m enormously grateful.

So, here they are, part by part:

1. Part 1: The News Diamond – http://tejiendo-redes.com/2009/09/02/el-diamante-de-noticias-modelo-para-la-redaccion-del-siglo-xx1-1ra-parte/
2. Part 2: Distributed Journalism – http://tejiendo-redes.com/2009/09/07/periodismo-distribuido-modelo-para-la-redaccion-del-siglo-xxi-2da-parte/
3. Part 3: 5 Ws and a H that should come after every story – http://tejiendo-redes.com/2009/09/21/6-preguntas-que-deberian-venir-despues-de-cada-noticia-modelo-para-la-redaccion-del-siglo-xxi-3ra-parte/
4. Part 4: News distribution in a new media age – http://tejiendo-redes.com/2009/10/06/la-distribucion-de-las-noticias-en-un-mundo-de-nuevos-medios-modelo-para-la-redaccion-del-siglo-xxi-%e2%80%93-4ta-parte/
5. Part 5: Making money from journalism online: new media business models – http://tejiendo-redes.com/2009/11/02/ganando-plata-con-el-periodismo-modelos-de-negocio-de-los-nuevos-medios-modelo-para-la-redaccion-del-siglo-xxi-5ta-parte/
6. Part 6: New journalists for new information – http://tejiendo-redes.com/2009/11/11/nuevos-periodistas-para-un-nuevo-flujo-de-informacion-modelo-para-la-redaccion-del-siglo-xxi-%e2%80%93-6ta-parte/

(As an aside, The Spanish Press Association approached me last year for permission to translate it too but I’ve never seen it. Perhaps they got bored after part 1… or perhaps they’re just rude. Anyway, if you’ve seen it, let me know.)