Gestión de datos para ahorrar tiempo

Mozfest
Mozfest (Photo credit: mozillaeu)

La colaboración entre un periodista y un técnico especialista en gestión de datos tiene resultados sorprendentes en cuanto al ahorro de tiempo y de esfuerzo, a no ser que el reportero aprenda a gestionar grandes volúmenes de datos por sí mismo.

Pero para ello es necesario aprender a escribir unas pocas líneas de código de programación para que la computadora te haga el trabajo más arduo y tú pongas toda tu capacidad como periodista en analizar los resultados.

El ejemplo que traduzco está extraido del libro “Data Journalism Handbook“, fruto de la colaboración entre periodistas especializados en data journalism de que se reunieron en Londres en 2011 en el MozFest:

“Una manera de ahorrar tiempo

Los periodistas no pueden estar perdiendo el tiempo transcribiendo datos a mano y tratando de aclarar y extraer los datos necesarios de documentos pdf, por lo que aprender un pequeño pedacito de código, o saber dónde buscar a las personas que puedan ayudarle, tiene un incalculable valor.

Un reportero de Folha de Sao Paulo que estaba trabajando con el presupuesto de la localidad me llamó para agradecerme que hubiéramos colgado online las cuentas del Ayuntamiento de Sao Paulo (dos días de trabajo para cualquier hacker). Me dijo que había estado transcribiendo los datos a mano durante los tres últimos meses, intentando elaborar una historia noticiosa con ellos.

También recuerdo haber resuelto otro “asunto pdf” para la organización “Cuentas abiertas” que monitoriza noticias parlamentarias: 15 minutos y 15 líneas de código solucionaron un trabajo de meses.

Pedro Markun, Transparencia hacker“.

El libro tiene algunos ejemplos y es una interesante manera de introducirse en ese vasto campo de trabajo que llaman “Data journalism”.

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Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa). (Photo credit: Wikipedia)

Como somos más bien escépticos el libro aclara que manejar datos ha sido siempre tarea periodística, con una salvedad.
Hace algunos años, los periodistas gestionaban pocos datos y seleccionaban los más interesantes, pero hoy en día, cuando el volúmen se ha multiplicado exponencialmente esta selección se convierte en una pesadilla si no se disponen de las herramientas necesarias.

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