Introducción

¿Qué es el periodismo de datos colaborativo y por qué hacerlo?

A medida que los presupuestos se reducen y el Internet crea nuevas oportunidades para la comunicación sin esfuerzo y el intercambio de archivos, las redacciones en Estados Unidos están volteando hacia nuevas formas de trabajar juntos para publicar historias complejas basadas en datos en sus comunidades.

Todos los días salen del gobierno federal grandes bases de datos que cubren temas nacionales vitales y que ocultan un sinfín de posibles historias relevantes para periodistas locales. Los equipos de periodismo de datos y hackers cívicos están recolectando cantidades masivas de datos, que pueden tener gran riqueza de información si se extrae de manera eficiente. Los equipos de periodismo de engagement* y redes sociales reciben una gran cantidad de denuncias a través de la participación colectiva** de sus comunidades, de las cuáles únicamente algunas pueden convertirse en parte de las historias.

Con la proliferación de datos disponibles, es cada vez más común que las salas de redacción tengan acceso a bases que contienen muchas más historias de las que pueden seguir de manera significativa. El periodismo de datos colaborativo permite que múltiples redacciones encuentren y cuenten esas historias, saquen el mayor provecho de las bases de datos, y en última instancia, tengan más posibilidades de que su trabajo tenga impacto.

Los resultados del periodismo de datos colaborativo pueden ser muy diversos: una historia, una serie de historias, un gráfico interactivo, un documental, etc. Las colaboraciones también pueden incluir organizaciones no periodísticas como universidades, organizaciones no gubernamentales, investigadores o bibliotecas.

Colaboraciones grandes, complejas, e incluso secretas son posibles con la planeación y herramientas adecuadas. Por ejemplo, las investigaciones Papeles de Panamá y Papeles del Paraíso compartieron filtraciones masivas de documentos con docenas de redacciones en todo el mundo. El proyecto Electionland de ProPublica rastrea en tiempo real, junto con cientos de medios en Estados Unidos, los problemas de votación en el país.

Las colaboraciones abarcan una amplia gama de formas, desde reportear de manera independiente historias dentro de una coalición o conglomerado, hasta trabajar en conjunto para co-publicar historias, o compartir recursos aunque el trabajo periodístico se haga por separado. Y mientras algunas colaboraciones se dan por un periodo de tiempo limitado, otras pueden ser de largo plazo.

El Centro de Medios Cooperativos (Center for Cooperative Media), que estudia este tipo de proyectos, identifica seis tipos de colaboraciones. Así es como se aplica su taxonomía a las colaboraciones de datos:

• Temporal y separada: se cubren los mismos temas y se trabaja completamente por separado, como en el Proyecto Personas sin Hogar en San Francisco (SF Homeless Project)

• Temporal y de co-creación: se comparte información pero se cubren por separado, como los proyectos de ProPublica Electionland y Documenting Hate

• Temporal e integrada: se cubren historias en conjunto por un tiempo limitado, como los Papeles de Panamá y Los Expedientes de Implantes (Implant Files), o los proyectos de datos de USA Today

• Continua y separada: los aliados crean contenido de manera separada y la comparten, como el proyecto de The Marshall Project El Siguiente en Morir (The Next to Die)

• Continua y de co-creación: reporteo en conjunto y a largo plazo, como el proyecto Buró de Energía de Alaska (Alaska´s Energy Desk)

• Continua e integrada: los aliados trabajan juntos a nivel operacional, como TapInto en Nueva Jersey.

Las colaboraciones de periodismo de datos tienden a caer en las categorías temporal y de co-creación, o temporal e integrada. En algunas ocasiones también son continua y separada, como el Servicio Data World de AP.

El Centro de Medios Cooperativos tiene una base de datos de casi 200 diferentes proyectos de colaboración alrededor del mundo que muestra la diversidad y creatividad de las diferentes iniciativas que se han creado.

*Se entiende por engagement journalism o periodismo de engagement el que se realiza con la participación activa de la comunidad, desde sugerencias de historias hasta participación en los procesos de reporteo. **Utilizamos la categoría “participación colectiva” como la versión en español del concepto “crowdsourcing”.

¿Qué es esta guía?

En ProPublica, el periodismo colaborativo es una parte central de nuestra identidad y de nuestro ethos. Hemos creado alianzas con cientos de medios en miles de historias. Con esta guía queremos compartir lo que hemos aprendido con medios interesados en arrancar esfuerzos similares.

También lanzamos una herramienta gratuita llamada Collaborate (Colabora), basada en la que desarrollamos para nuestras propias colaboraciones de datos.

Finalmente, esta guía es en sí misma una colaboración. Creemos que nuestro proceso funciona bien, pero no que tenemos el monopolio de las buenas ideas. Esta guía está publicada en GitHub, y esperamos tus contribuciones a través de los métodos usuales de problemas (issues) y solicitudes de extracción (pull request) de GitHub. Si no estás familiarizado con las herramientas de participación de GitHub, puedes consultar esta guía.

Este documento es, y probablemente siempre será un trabajo en constante evolución. Nuevas herramientas surgirán e incluso nos harán repensar por completo los procesos que describimos aquí, y las personas que realizamos este trabajo aprenderemos nuevas lecciones. Como cualquier colaboración, los resultados son sólidos porque trabajamos juntos en esto.

¿Cómo puedo contribuir o hacer preguntas?

¿Tienes sugerencias o consejos concretos sobre cómo desarrollar una colaboración de datos, o colaboración basada en denuncias? Puedes colaborar en esta guía de tres formas:

1. Envía un correo electrónico a Rachel Glickhouse a [e-mail]. Por favor incluye tu nombre, puesto y organización.

2. Clona este proyecto en GitHub, realiza las ediciones que consideres necesarias y envíanoslo de vuelta usando pull request.

3. Envía preguntas, retroalimentación o ideas a través del sistema de rastreo de problemas (issues) de GitHub.