Con el renovado enfoque en el relato con datos dentro del sector de la ciencia de datos, el trabajo en equipo como forma de abordar los proyectos y las grandes investigaciones publicadas por periodistas de datos en la última década, como los Papeles de Panamá, el pronóstico de las elecciones de EE. UU. de 2016 o el efecto Airbnb, el interés por el periodismo de datos va en aumento.
Pero ¿qué es exactamente y cómo llegas a ser periodista de datos? En la entrada de hoy intentamos arrojar algo de luz y responder a estas preguntas.
Truco: si quieres una introducción al periodismo de datos con R, echa un vistazo al curso Communicating with Data in the Tidyverse de DataCamp.
¿Qué es el periodismo de datos?
Hay muchas definiciones y es difícil ver el bosque entre tanto árbol. Algunos dicen que el periodismo de datos es lo mismo que el periodismo basado en datos (DDJ), mientras que otros insisten en que son disciplinas distintas. Encontrarás varias definiciones por ahí.
En este artículo, consideraremos ambas como la misma disciplina.
Entonces es fácil, ¿no? ¡Definirla no es tan complicado! Es periodismo hecho con datos.
Pero, ¿qué entendemos exactamente por periodismo y qué son los datos?
El periodismo de datos se suele definir como «las nuevas posibilidades que se abren cuando combinas el tradicional olfato periodístico y la capacidad de contar una historia convincente con la enorme escala y variedad de información digital disponible hoy».
No obstante, esta definición puede ocultar que hay un flujo de trabajo: en ese sentido, la definición de Mirko Lorenz, que describe la disciplina como un «flujo donde los datos son la base para el análisis, la visualización y —sobre todo— la narración», puede ser más precisa.
Verás a menudo el término «CAR» (Computer-Assisted Reporting). Fue el primer enfoque organizado y sistemático para usar ordenadores en la recopilación y el análisis de datos para mejorar las noticias.
Cómo convertirse en periodista de datos
Ahora que el contexto y la definición están claros, puedes empezar a pensar qué hace falta para llegar a ser periodista de datos. En la siguiente sección verás qué necesitas y un plan paso a paso que puedes seguir, con los mejores recursos.
¿Qué hace falta para ser periodista de datos?
Puede que hayas leído citas como «Para ser un buen periodista de datos, ayuda empezar por ser un buen periodista» (Meredith Broussard) o «Los ordenadores no convierten a un mal reportero en un buen reportero. Lo que hacen es hacer mejor a un buen reportero» (Elliott Jaspin). Pero, al final, ¿qué necesitas realmente para convertirte en periodista de datos?
Según Scott Klein, subdirector en ProPublica y cofundador de DocumentCloud, los candidatos deben tener: 1) habilidades periodísticas, 2) talento de diseño, 3) soltura programando. Parece sencillo, pero ¿qué hay de la formación académica y qué significan exactamente «habilidades periodísticas», «talento de diseño» o «soltura programando»?
En cuanto al primer punto, podrías pensar que necesitas un grado en periodismo. Klein confirma que la mayoría de su equipo lo tiene, pero no es imprescindible. También hay periodistas de datos con formación en matemáticas o informática.
Y funciona bien, entre otras cosas porque, según Klein, «el periodismo encaja de forma natural con quienes aman las mates y quieren mejorar el mundo». Aun así, lo que busca en candidatos ya deja claro que la titulación no es lo esencial, mientras cuentes con esas tres cosas.
Por el otro lado, también es posible dedicarte al periodismo de datos sin un bagaje técnico previo.
Sea cual sea tu trayectoria, tenla en cuenta a la hora de adquirir las tres competencias que necesitas para ser periodista de datos.
Y esas tres competencias no se consiguen de la noche a la mañana. Por desgracia, no abundan las universidades o cursos que enseñen las tres a la vez, y la mayoría coincide en que vas a tener que aprender mucho por tu cuenta.
Puedes hacer un MOOC como este o este curso de Big Data University, o talleres impartidos por periodistas de datos externos, pero la oferta es escasa y no siempre barata. Mucha de la formación para profesionales consiste en colaboraciones entre equipos de datos y redacciones, redes de apoyo, bootcamps de datos, etc.
Pero, sobre todo, se trata de autoformarte.
Aquí es donde necesitas un plan paso a paso, con recursos, para llegar al nivel necesario para empezar en periodismo de datos o, si ya lo eres, seguir formándote.
Un plan paso a paso para aprender periodismo de datos
Este plan incluye las primeras indicaciones para arrancar. Debes adaptarlo a tu formación y a tu manera de aprender.
Aquí tienes los ocho pasos del plan para convertirte en periodista de datos:
1. Desarrolla una base sólida y amplia
Los periodistas tienen que adaptar sus habilidades cada vez que surgen temas nuevos. Además, los asuntos que cubren los periodistas de datos pueden variar tanto que debes ser capaz de abarcar un espectro incluso más amplio que el de un periodista tradicional.
La clave para desarrollar una base de conocimientos amplia es distinta para cada persona y depende de cómo aprendas.
Una vía para llegar es leer, escuchar y ver mucho. Pero, al final, tu actitud es lo que más pesa. Ser curioso por naturaleza y tener ese impulso por descubrir y aprender cosas nuevas continuamente suma muchos puntos.
Esta base amplia no solo incluye la actualidad, sino también contenidos cuantitativos. No sirve de mucho conocer, por ejemplo, política y no saber nada de estadística, porque limitaría tu capacidad para analizar datos políticos. De hecho, uno de los consejos que más se repiten en artículos y entrevistas a periodistas y editores de datos es: haz cursos de estadística. Para empezar, echa un vistazo a OpenIntro y a los cursos que ofrece DataCamp.
Por último, amplía también tu conocimiento sobre la propia disciplina:
- Escucha esta interesante charla de Scott Klein sobre la historia del periodismo de datos
- Mira qué han hecho tus colegas:
- El proyecto sobre extinción animal de Anna Flagg (ProPublica)
- Los trabajos más peligrosos de Estados Unidos, de Christopher Cannon, Alex McIntyre y Adam Pearce (Bloomberg)
- Los archivos de la NSA explicados, de Ewen Macaskill, Gabriel Dance, Feilding Cage y Greg Chen (The Guardian)
- Visualizar los Iraq War Logs, de Jonathan Stray y Julian Burgess
2. Escribe, escribe y escribe
Podría parecer un paso menor en tu plan para ser periodista de datos, pero no lo es. Escribir bien es difícil de enseñar y requiere mucha práctica si quieres escribir rápido y con precisión, adaptándote a tu audiencia y al medio en el que publicas: blog, periódico, etc. Escribir para una audiencia y no solo para ti exige oficio. Lo que a ti te parece accesible y fácil de leer puede que no lo sea para los demás.
Así que dedícale tiempo a este paso. Por suerte, hay bastantes cursos online sobre el tema:
- EdX tiene una buena oferta para quien quiera profundizar en periodismo. Te pueden interesar «Journalism for Social Change» o «English for Journalists: Key Concepts», que te serán de gran ayuda.
- Coursera también ofrece cursos de periodismo y una especialización completa para impulsar tu carrera.
- Echa un vistazo a la formación de Mediabistro.
Si prefieres la formación presencial, valora alguno de los masterclasses de The Guardian o busca en Google si hay clases cerca de ti; muchas universidades y organizaciones ofrecen cursos de periodismo.
3. Aprende (algunos) lenguajes de programación
Aunque con herramientas como Microsoft Excel se pueden hacer muchas cosas y programar no es un requisito imprescindible para ser periodista de datos, aprender a programar en esta fase (temprana) te beneficiará.
Al contrario de lo que podrías pensar, aquí el objetivo de programar no es solo poder recopilar información, sino también ser capaz de mostrarla.
Ten en cuenta que la elección del lenguaje depende de dónde quieras trabajar y de los datos o la historia en cuestión.
Algunos puestos requieren saber más de desarrollo web que de recopilación, transformación y modelado de datos, y viceversa. Para empezar, conviene sentar unas bases en ambos y luego profundizar en lo que más te interese, que también influirá en los puestos a los que optes.
Eso explica por qué las habilidades más demandadas son JavaScript, CSS y HTML: son los lenguajes con los que se construyen webs. Puedes consultar los tutoriales de Journocode.
Tambien se demandan mucho los frameworks web Django (Python) y Ruby. Si quieres aprender ambos, plantéate los cursos de CodeSchool.
Por último, R/SAS/SPSS y Python también deberían estar en tu lista. A diferencia de los anteriores y de Django, son excelentes para analizar y modelar datos. Te pueden venir bien los cursos de DataCamp Introduction to R e Introduction to Python for Data Science, pensados para principiantes y para subir de nivel paso a paso. Para SAS, puedes ir aquí y para SPSS, aquí.
4. Descubre los flujos de trabajo del periodismo de datos
Conocer el flujo de trabajo y contar con una caja de herramientas para abordarlo es esencial. No hay grandes requisitos para empezar, pero la mayoría de periodistas de datos coincide en que debes manejar Microsoft Excel. Si no sabes cómo funcionan las hojas de cálculo, asegúrate de adquirir soltura con Excel antes de nada.
Si ya tienes esa base, empieza a explorar el flujo de trabajo del periodismo de datos.
Igual que en ciencia de datos, los periodistas de datos pasan por las fases de recopilación, limpieza y transformación, análisis, visualización y publicación.
Eso sí, el foco estará menos en modelar y más en el resto de pasos, con énfasis especial en la publicación o la narración.
Algunos recursos para arrancar con la limpieza, el análisis, la visualización y la publicación:
- Los libros de Edward Tufte: ideales si no tienes base sobre presentación de datos e información. También son muy recomendables «The Functional Art» de Alberto Cairo e «Information Dashboard Design» de Stephen Few.
- «The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – But Some Don’t», de Nate Silver: de lectura obligada para quien se interese por los datos o el análisis.
- Hay multitud de recursos específicos para recopilación, limpieza y visualización con Python y R.
5. Construye tu caja de herramientas
Necesitas las herramientas adecuadas para abordar el flujo de trabajo anterior. Por suerte, los periodistas de datos tienen muchas a su disposición. La elección depende del contexto: si miras ofertas de empleo verás que cambian de un puesto a otro, y el tipo de historia y de datos también influye. Por último, tendrás preferencias según en qué tengas más soltura.
Y aquí entra en juego tu actitud.
No necesitas dominar todas las herramientas, pero sí conocer qué puede aportarte cada una para tu historia.
Debes ser capaz de aprender rápido y tener ganas de hacerlo.
Abajo listamos ejemplos que suelen mencionarse en foros como Quora y en ofertas de empleo. Siguen las fases del flujo anterior y no pretenden ser exhaustivos: son una guía para empezar.
Preparar tu espacio de trabajo. Probablemente sea el primer paso. Si vas a programar, necesitarás un editor de código. Workspace de DataCamp es perfecto para esto.
Conseguir tus datos. La base de todo son los datos. Primero, tienes que saber dónde conseguirlos. Una vía es tu red de fuentes. Son clave porque los datos no siempre llegan solos, pero las historias sí. Te tocará encontrar los datos que respalden lo que te cuentan.
Otra vía son las plataformas de datos abiertos. Hay muchas, pero destacan las del Banco Mundial y las Naciones Unidas, Data Portals y DataHub. También están los portales de datos abiertos del gobierno de EE. UU. y del Reino Unido, entre muchos otros sitios gubernamentales.
Para aprender sobre el valor de los datos abiertos, revisa los cursos del Open Data Institute o el programa de e-learning del European Data Portal...
Como aspirante a periodista de datos, también te puede interesar el Datablog de The Guardian, que presenta datos, contexto y preguntas sobre el proceso.
Los conjuntos de datos también se comparten por listas de correo, como la de NICAR, o en foros.
Además de lo que encuentres en abierto, puedes obtener datos mediante web scraping. Para ello, usarás paquetes o librerías de lenguajes como Python y R, o herramientas específicas que no requieren programar.
Otra opción es extraer datos de bases de datos. Aquí te ayudará SQL. Si vas a aprender, céntrate en MySQL, PostgreSQL o SQL Server. Considera hacer algunos tutoriales en TutorialsPoint para saber más sobre bases de datos y SQL.
Como ves, tener una red es importante. Volveremos a ello luego.
En todo esto, no olvides las consideraciones legales. Revisa siempre qué puedes hacer con el dataset y a quién debes atribuir. Si no logras acceder a los datos que necesitas, puedes presentar una solicitud de acceso a la información (FOI, también llamada «wobbing») para pedir información registrada a organismos públicos, como policía, escuelas o museos públicos.
Introducir los datos en tu espacio de trabajo. Puedes empezar con Excel. Cuando avances, usarás librerías o paquetes del/los lenguaje(s) que emplees. Hay funciones para importar datos .csv, .txt u otros formatos, y también material específico para recopilar datos de Internet mediante scraping. Python y R cuentan con librerías diseñadas para ello: scrapy o rvest. Para extraer datos de PDF, usa Tabula. Para extraer datos web, también puedes usar import.io.
Limpiar y transformar. Preparar los datos implica manipularlos, limpiarlos y reestructurarlos para el análisis. En Python, recurre a NumPy y Pandas. En R, a dplyr y tidyr. Entre las herramientas sin código, OpenRefine (antes Google Refine) es muy popular para limpiar y transformar, y también DataWrangler o CSVKit.
Analizar. Aquí tus conocimientos de estadística te vendrán de perlas. Usa R y Python para modelar con statsmodels o statmod. También puedes usar DataRobot, Knime o RapidMiner.
Visualizar. Las habilidades más demandadas tienen que ver con mostrar información, así que pon el foco en la visualización. Si no quieres (o no necesitas) programar mucho, puedes usar Tableau o Qlikview, TileMill, infogr.am, Google Fusion o QGIS y ArcGIS. Si ya dominas JavaScript, Python o R, plantéate D3.js, plotly, matplotlib o ggplot.
Publicar resultados. Puedes crear dashboards con Tableau o Qlikview, diseñar una infografía con Adobe Illustrator, Adobe InDesign o Adobe Photoshop, o reunir código y visualizaciones en un Notebook. Para Python, tienes el cuaderno web Jupyter. Para R, puedes crear un documento R Markdown.
6. Empieza a crear tu red de contactos
Construir tu red será clave si quieres ser periodista de datos: te dará inspiración y mentores. Te permitirá aprender de los mejores.
Empieza siguiendo a personas de referencia en periodismo de datos y en el sector en Twitter:
Es solo una lista para empezar.
Ten en cuenta que no incluye a quienes ya hemos mencionado a lo largo del artículo.
Además, puedes unirte a grupos en Reddit o LinkedIn para estar al día: sigue subreddits como /r/theydidthemath o /r/datasets, y echa un vistazo a los subreddits específicos de Python o R.
Asimismo, plantéate ir a meetups como este, y estar atento a eventos y conferencias en tu región a través de Data Driven Journalism o el European Journalism Center. También puedes unirte a la comunidad Knight-Mozilla Open News.
7. Sigue aprendiendo
Aprender no se acaba nunca. Siempre hay mucho por descubrir y hacer, tanto si empiezas como si ya trabajas en ello.
Siempre estarás aprendiendo.
Algunos recursos adicionales:
Sigue y descubre sitios interesantes. Visita blogs como FiveThirtyEight, TheUpshot (New York Times) o el ProPublica Nerd Blog, y otros sobre visualización de datos como EagerEyes o FlowingData. No olvides revisar los blogs y portfolios de periodistas y freelancers de datos como Maarten Lambrechts, Alberto Lucas López o John Burn-Murdoch.
Escucha podcasts. Si te gustan, te encantará Data Stories, un gran podcast sobre visualización. No te pierdas este episodio con Scott Klein hablando del equipo y el trabajo en ProPublica. Echa un ojo también a Partially Derivative y al podcast de FiveThirtyEight.
Lee algunos libros. Entre muchos otros, es recomendable este libro de Claire Miller.
Explora otros materiales de formación. Mira esta lista de materiales. Y valora si ya te sientes cómodo con tus herramientas. Si no, haz algunos tutoriales. Aquí tienes más recursos de R y recursos de Python.
Empieza a hacer periodismo de datos. Empieza en pequeño con un proyecto propio. Toma un dataset y ponte a analizar, visualizar y publicar resultados. Encontrarás proyectos en Kaggle o DrivenData. Después, lanza un blog, como los anteriores. Es una gran forma de mostrar tu talento y sumar a tu currículum. ¡Y compartes tus resultados con el mundo!
8. ¡Adelante!
Cuando hayas pasado por los pasos anteriores, quizá quieras buscar tu primer puesto como periodista de datos.
Algunos sitios que pueden ayudarte: News Nerd Jobs, Indeed.com, la lista de NICAR, las ofertas de Mediabistro, LinkedIn y Journajobs.
Resumen
Al final, el mejor consejo para ser periodista de datos es el de Maarten Lambrechts: empieza a hacer periodismo de datos.
Además, aquí van algunos consejos más:
No te desanimes. Al principio, es probable que te topes con obstáculos, pero no es motivo para rendirte. Se aprende haciendo y eso lleva tiempo.
No tengas miedo de empezar en pequeño. Hay redacciones que aún no tienen grandes equipos de datos. Tenlo en cuenta.
Tómate tu tiempo. Hará falta experiencia para valorar si un proyecto merece la pena. A veces trabajarás unos datos y no llegarán a historia. También tómate tu tiempo para crear tu red, aprender de otros y ganar experiencia en todo el flujo.
