Lecciones aprendidas: 10 errores comunes del periodismo de datos

El periodismo de datos moderno ha atrapado a audiencias alrededor del mundo y a menudo ha influido sobre políticas públicas gracias a, por ejemplo, sus evidencias atractivas y fáciles de entender sobre los impactos del cambio climático, políticas gubernamentales, o la discriminación racial y de género. Sin embargo, aún hay vacíos.

El periodismo investigativo tradicional tiene puntos ciegos. Por ejemplo, la incapacidad general de los reporteros para rastrear hasta sus orígenes las falsas llamadas automáticas de estafadores y la poca disposición para cubrir temas de abusos de derechos dentro de las religiones. También hay muchos vacíos en cuanto a lo que cubren los reportajes de datos, cómo evalúan los datos y cómo cuentan las historias.

Durante la cumbre anual del National Institute for Computer-Assisted Reporting (NICAR) este año, GIJN les preguntó en los corredores a los ponentes y asistentes sobre los vacíos que perciben en el periodismo de datos, cualquier área o tema que no recibe suficiente cobertura, y habilidades poco utilizadas que las salas de redacción podrían mejorar. También les hicimos las mismas preguntas a nuestras fuentes de confianza en el Sur Global.

1. Ausencia de conexión entre el análisis de datos y la narrativa de la historia 

«No estamos haciendo suficientes narrativas. Vemos que los datos se usan como un fin en sí mismo, en lugar del punto de inicio para hacer periodismo sólido», dijo Sarah Cohen, Catedrática Knight de Periodismo en la Escuela Walter Cronkite de Periodismo. «Soy juez [de premios de periodismo de datos] y puedo decirte que eliminamos el 90% de los trabajos presentados porque son excelentes ejercicios de datos, pero no excelente periodismo. Podemos hacer las dos cosas, pero, ¿cuál es el punto de este trabajo si no somos buenos periodistas?»

MaryJo Webster, editora de datos del Minneapolis Star Tribune estuvo de acuerdo con esa apreciación: «Los datos deben ser la columna vertebral de la historia, pero muy a menudo se vuelven el cuerpo. De hecho, creo que ya no deberíamos usar el término ‘historia de datos’. Los jóvenes periodistas deben pensar en las historias como historias, y en los datos como una fuente para sostenerlas».

«Nosotros solíamos pasar tres meses en un solo párrafo, identificando los datos impactantes y humanizándolos», añadió Webster.

Cohen coincidió: «Los periodistas de datos suelen pensar que sus estudios son interesantes, pero no, las personas son lo interesante. El verdadero punto ciego que veo en una buena parte del periodismo de datos es el trabajo de reportaje, en general».

2. No resaltar adecuadamente los hipervínculos para la audiencia con baja visión

Las historias de datos a menudo invitan a los lectores a «hacer click acá» para ver las fuentes originales de los datos, o «lee más» para encontrar historias relacionadas en una serie, o incluso hacer click sobre un URL. Estas historias sin darse cuenta olvidan que las audiencias ciegas o con baja visión, o cualquier persona que utilice software de lectura de pantalla para acceder a la historia en forma de datos, no pueden acceder a hipervínculos que se coloquen así sobre el texto.

«Todos deberíamos utilizar una frase completa descriptiva, en lugar de simplemente decir ‘haz click aquí’, porque en un lector de pantalla, eso se va a interpretar como una lista», explicó Helina Selemon, una periodista de investigación de New York Amsterdam News. «Pon el vínculo sobre palabras que de hecho describan qué estás vinculando. El periodismo de datos tampoco está ofreciendo material a un nivel más bajo de lectura para personas neurodivergentes».

Evita poner hipervínculos en frases como «haz click acá», pues esto dificulta que las personas con discapacidades que usan software de lectura de pantalla puedan comprender el análisis de datos. Imagen: Toma de pantalla, blog IT de la Universidad de California

3. No verificar más de una vez los valores atípicos en los datos oficiales

«Uno de los aspectos que más me preocupa es cuando los datos nos llevan a conclusiones equivocadas», dijo Sandra Crucianelli, entrenadora de periodismo de datos, miembro de ICIJ, fundadora de Sololocal.info y Coordinadora de la Unidad de Inteligencia de Datos del portal Infobae.

Crucianelli compartió el ejemplo real de haber escrito una historia sobre finanzas de campaña en la que la base de datos oficial decía que un donante había aportado 1’000.000 de dólares a una campaña política. «Un valor tan alto nos hizo desconfiar de la cifra», dijo.

«Encontramos al donante para preguntarle si había hecho este aporte y resulta que había sido de 100.000 dólares. Cuando consultamos a la persona responsable por la base de datos nos dijeron que había sido un error del sistema. ¡Imaginen si hubiésemos publicado un titular diciendo que había donado un millón!», añadió.

Dado que no es realista corroborar cada línea de datos, recomienda que los periodistas se enfoquen en los extremos. «Cuando analizamos datos, las cifras también pueden mentir», dijo. «Por eso es esencial la verificación. ¿Qué es lo que más ha cambiado la mayoría del tiempo o qué es lo que más ha disminuido?»

(Este punto de la amenaza de errores comunes en las hojas de cálculo también fue resaltado en una historia de GIJN, construida a partir de entrevistar a periodistas durante el NICAR de 2023. Consulta esta pieza de GIJN: 10 Simple Data Errors That Can Ruin an Investigation).

4. Ignorar banderas rojas en los datos por no tener periodistas especializados en ese cubrimiento

¿Cuántos medios hoy en día tienen la capacidad para tener, digamos, un periodista especializado en cubrir temas laborales, política local o educación primaria? En el pasado, estos periodistas a menudo veían en los datos que recibían de sus fuentes de nicho historias importantes pero complejas, y unas sutiles banderas rojas. Les presentaban estos datos a editores de investigación o datos, que luego incluían al periodista especializado en un proyecto grupal. Mike Reilley, fundador de JournalistsToolbox.AI, dijo que la reducción mundial de periodistas en las salas de redacción ha llevado a que se pierdan oportunidades para realizar investigaciones de datos, junto con la pérdida de una capa de periodistas especializados que pueden aportar un contexto clave sobre temas que reciben mucho menos cubrimiento.

«Debemos ser creativos para comenzar a llenar este vacío. Ciertamente ayudaría la colaboración», dijo Reilley. También añadió que los editores de datos deberían pensar activamente sobre los datos que podrían estar pasando por alto en cubrimientos más marginales, como la aviación, la gestión de residuos o el cuidado de la tercera edad.

5. Quedar atrapado en la rutina de datos del cambio climático

«Si bien es cierto que hay muchos reportajes sobre las consecuencias más obvias del cambio climático, como las olas de calor, las inundaciones y las sequías, es necesario profundizar más allá de esta superficie», dijo a GIJN Hassel Falas, editor de análisis de datos de La Data Cuenta, un medio independiente de América Latina que se enfoca en periodismo de datos relacionado con cambio climático y género. La entrevista se realizó fuera del contexto de NICAR. «Los medios deben profundizar en el análisis de medidas de adaptación al cambio climático: las estrategias a largo plazo para mitigarlo y adaptarse».

Fallas añadió: «Al sólo considerar las consecuencias más visibles del cambio climático se corre el riesgo de ignorar la complejidad del tema y sus muchas dimensiones. Por ejemplo, la adaptación al cambio climático va más allá de los problemas ambientales. Abarca aspectos socioeconómicos, políticos y culturales».

La Data Cuenta ha utilizado datos para profundizar en los impactos del cambio climático, como este gráfico de migración planeada en varios países, a causa de los riesgos relacionados con el cambio climático y los desastres naturales. Toma de pantalla: La Data Cuenta

6. Pasar por alto historias de tráfico laboral

Un puñado de investigaciones sobre tráfico laboral, que involucraron condiciones abusivas para migrantes empleados en lugares como bases militares de Estados Unidos y cadenas globales de comida rápida en el Medio Oriente, han cautivado a las audiencias durante los últimos años. El tráfico laboral a menudo involucra explotación, duras condiciones de trabajo, restricciones de viaje e incluso la confiscación de los pasaportes de trabajadores por parte de los contratistas laborales que trabajan con empleadores globales en países extranjeros.

Andrew Lehren, ex editor de investigaciones de NBC News, que ha trabajado en varias de estas historias, cree que estas investigaciones tan sólo representan la punta del iceberg global de la explotación de trabajadores, y que hay datos importantes que aún deben ser encontrados y analizados.

«Nuestra historia más reciente fue sobre las bodegas occidentales en el Medio Oriente, donde trabajaban personas que habían sido traficadas, pero no hay duda de que esto no es una excepción», dijo Lehren, que es ahora Director de Reportajes Investigativos en el CUNY Journalism School de la ciudad de Nueva York. «Hay grandes corporaciones operando en distintas partes del mundo que tienen una enorme demanda por trabajo a bajo costo. Las firmas que proveen el trabajo se apoyan en un enorme incentivo para buscar atajos, lo cual lleva al abuso de trabajadores migrantes, que vienen de lugares como Pakistán, Sri Lanka, Nepal y las Filipinas. Estas historias exigen tiempo y colaboración, pero están allí».

7. Despreciar ángulos de datos al investigar estafas a consumidores

Un tema potencialmente rico en datos que recibe poca atención periodística involucra las operaciones de robo de identidad y estafas en línea. Además del volumen de los textos, correos electrónicos y llamadas diseñadas para engañar a las personas para que revelen su identidad o detalles financieros, los expertos dicen que las investigaciones para ofrecer un servicio público son particularmente importantes en esta área, pues muchas víctimas sienten vergüenza al reportar o admitir que fueron víctimas de una estafa.

«Hay varias estafas que ocurren de forma organizada y que involucran el robo de identidad, la suplantación de identidad y lograr que las personas entreguen la información de sus pasaportes y claves de seguridad», dijo Jeremy Caplan, director de docencia y aprendizaje del CUNY Journalism School. «No vemos suficiente cubrimiento. ¿Cómo funcionan estas estafas? ¿Qué las facilita? ¿Qué organizaciones están detrás de ellas? ¿Qué nos dicen los datos sobre las tendencias de las amenazas?»

Y añadió: «Muchas personas pueden ser persuadidas por un correo electrónico que diga: ‘Tu hijo adolescente depositó dinero en la cuenta equivocada de nuestro banco, su fecha de nacimiento es X, y queremos asegurarnos de que llegue a la cuenta correcta'».

8. Ignorar historias «positivas» de datos anómalos

Es difícil pensar en historias de periodismo de investigación tradicional que revelen un resultado positivo. En cambio, el periodismo de datos realmente puede revelar resultados positivos de políticas que de lo contrario serían imprevistos o se desconocerían. Estos pueden tener un muy necesitado impacto de confianza sobre la audiencia y un impacto de rendición de cuentas sobre quienes se oponen a esas políticas.

Los medios pocas veces reflejan las dramáticas mejoras en grandes métricas, como las recientes y pronunciadas caídas en la pobreza extrema mundial y en la mortalidad infantil — que ha caído 59% durante las últimas tres décadas, o fomentar aumentos en, por ejemplo, la representación femenina en muchos parlamentos de África.

Caplan dijo que las salas de redacción deberían evaluar si exhiben un prejuicio negativo, y advirtieron que las audiencias notan cuando el equilibrio de la historia entre datos negativos y al menos algunos datos positivos «no da en el clavo».

Dijo que el libro “Factfulness: Ten Reasons We’re Wrong About the World — and Why Things Are Better Than You Think”, escrito por el experto en salud pública sueco Hans Rosling, tenía buenas lecciones sobre el manejo de datos. Rosling retó alguna vez a los periodistas a «convencerse de que las cosas pueden ser mejores y malas a la vez».

«Rosling realizó unos excelentes experimentos de datos que arrojaban tendencias positivas a lo largo del tiempo, como cifras dramáticamente más bajas de personas viviendo con menos de un dólar al día», dijo Caplan. «Tendemos a creer que las cosas son mucho peores de lo que dicen los datos y en eso los medios juegan un papel. Este es uno de los principales motivos por los que las personas no quieren consumir noticias. Si bien existe una necesidad de publicar noticias críticas o negativas, la audiencia considera que son demasiado negativas».

Cuando se expone un daño desproporcionado o discriminación por parte de una institución en un proyecto de gran envergadura, los periodistas a menudo encuentran algunos datos positivos anómalos, como alguna ciudad o sector donde se ha impedido un daño o se han logrado beneficios. Estos, dijo Caplan, deberían explorarse en historias de seguimiento, sobre todo si quienes diseñaron la política no previeron los motivos por los que se dio el cambio positivo.

9. No se construyen equipos o colaboraciones diversos

«Un punto ciego significativo es la falta de visión de muchas salas de redacción que tienen equipos interdisciplinarios para el periodismo de datos», dijo Falla, de La Data Cuenta. «Muchos medios tienen una ‘unidad de datos’, que es básicamente una persona que debe hacer todo: reunir los datos, analizarlos, visualizarlos, explicarlos al equipo, escribir la historia e incluso hacer un TikTok viral. Esto no funciona. Los proyectos de periodismo de datos deben ser comprensivos desde un principio, involucrar periodistas, analistas de datos, visualizadores de datos, experto en redes sociales y editores».

Fallas dijo que esto también aplica para la colaboración externa, incluyendo colaboraciones establecidas con organizaciones de la sociedad civil, academia y expertos, así como colaboraciones para proyectos regionales con medios que ofrecen diferentes habilidades y audiencias.

«En lugar de elegir como socios para una investigación a medios con el mismo perfil, resulta esencial identificarlos según lo que se necesite para la investigación: análisis de datos, visualización, narración de historias, creación de podcast y diseño gráfico», dijo.

10. Falta de análisis de datos avanzados y habilidades de IA en muchas salas de redacción

«La gestión de las hojas de cálculo, sea en Excel o Google Sheets, es fundamental para el periodismo de datos», dijo Fallas. «Sin embargo, muchos periodistas se quedan con estas herramientas básicas: suma, resta, e identificar quién está arriba o abajo en la lista. Los análisis podrían ir mucho más lejos que estas funciones elementales. Es crucial que más periodistas realicen entrenamiento en lenguajes como R y Python. Entender cómo aplicar algoritmos o estadísticas de aprendizaje automático, como la progresión linear o el análisis de conglomerados, es fundamental para lograr análisis más complejos con los datos. Estas herramientas nos permiten revelar patrones y encontrar preguntas de mayor interés público».

Fallas dijo que los periodistas deben aprender a generar herramientas de IA de forma «crítica e inteligente», como asistentes que resuelvan las tareas de datos básicas y que al consumir mucho tiempo podrían retardar una investigación.

«Por ejemplo, hace algunas semanas en Puerto Rico conduje un taller para colegas donde exploramos los beneficios y las limitaciones de usar ChatGPT para aproximarnos a los retos del periodismo de datos», dijo. «Discutimos formas claras de crear comandos. Enfatizamos en tener una actitud reflexiva, en lugar de simplemente ‘copiar y pegar’. La AI generativa puede ser una herramienta valiosa para aprender lenguajes de programación que te permiten profundizar más en la historia».

Rowan Philp es un periodista de GIJN. Rowan fue el reportero principal para el Sunday Times, de Sudáfrica. Como corresponsal extranjero, hizo reportajes de noticias, política, corrupción y conflicto en más de dos docenas de países del mundo.