Unidad 1 - Periodismo de datos y visualización de la información

1. 2.16.2.2 PERIODISMO DE DATOS
Unidad 1
MAG. Daniela González de Medina - Lic. Patricio Irisarri

2. Búsqueda y extracción de datos
 El periodismo de precisión en la web.
 El concepto de Big data y Open Data. La web profunda.
 Herramientas y técnicas para la extracción y gestión de datos con fines periodísticos.
 Data mining, web scraping, programación y aprovechamiento de las redes sociales.
 Registros y fuentes de datos en América Latina.

3. Búsqueda y extracción de datos
PI + PP + PPr + PA + PAC + volumen de datos +
visualización interactiva + programación =
PdD o PBD

4. Búsqueda y extracción de datos
 Cualquier cosa que se diga del Periodismo de Datos hoy, no es definitiva. Se trata de una disciplina en
evolución.
 Todo el periodismo que vemos hoy se hace con datos. Cierto. El periodismo que se hace a partir de
grandes cantidades de datos es el que llamamos periodismo de datos o periodismo de base de datos.
 ¿Por qué es diferente ahora? No se asociaba al ejercicio del periodismo con los números. En el
mundo digital que hoy vivimos, casi todo se expresa con números.
 Los números a veces están ahí… sólo falta ir a su “rescate". Pero a veces hay que salir a buscarlos.
 La visualización ayuda a contar la historia, pero no es la historia.
 Las noticias circulan hoy por muchas vías. Testigos, blogs, medios, redes sociales. La gente las
comenta, las califica, pero no las ignora.

5. Búsqueda y extracción de datos
 Por eso es importante el periodismo de datos, porque filtra y visualiza lo que el ojo humano no podría
ver a simple vista.
 Los datos nos dan una oportunidad: ellos pueden revelar cosas. Transformar lo abstracto en concreto
que las personas pueden comprender con facilidad… A partir de los conocimientos de searching,
limpieza, análisis y visualización.
 Los Periodistas de Datos o Científicos de Datos, no solo pueden trabajan en medios o en el campo de
las comunicaciones. Las grandes compañías del mundo hoy buscan a quienes sepan producir algo
tangible a partir de datos abstractos: nace un nuevo tipo de reportero.
 Esto no es nuevo: ya se postuló en los 80 que el método científico podía aplicarse a la investigación
periodística y 20 años antes Philip Meyer había postulado que los métodos de la investigación social
podían aplicarse al periodismo; en todos los casos, los periodistas reportan los métodos, comparten los
documentos procesados y sin procesar, de modo que puedan ser descargados a una PC del usuario
(cultura de open data). Luego, el usuario puede recorrer el mismo camino que el lector y llegar a la
misma conclusión, refutarla o encontrar otras conclusiones.
 El periodismo de datos no reemplaza al periodismo tradicional; le da valor agregado a éste.
 El periodismo de datos brinda dos propósitos importantes a las organizaciones de noticias: encuentra
noticias únicas que otros no tienen y mantiene viva la llama del periodismo en su rol de “perro
guardián de la sociedad”.

6. Proceso del Periodismo
de Datos

7. BIG DATA Y OPEN DATA
Big Data y Open Data están estrechamente relacionados, pero no son los
mismos. El Open Data atrae una perspectiva que puede convertir al Big Data más
útil y más democrático.
Mientras que el Big Data se define por el tamaño, el Open Data se define
por su uso.

8. La relación entre el Big Data y el Open Data
Open data no tiene que ser una base de datos
enorme: Cantidades modestas de datos, pueden tener un
gran impacto cuando se hacen públicos. Los datos de los
gobiernos locales, por ejemplo, pueden ayudar a los ciudadanos a
participar en el presupuesto local, elegir la atención médica,
analizar la calidad de los servicios locales o crear aplicaciones que
ayuden a las personas a navegar por el transporte público.
El Open Data no tiene que venir solo de las administraciones
públicas, cada vez más científicos están compartiendo sus
investigaciones en astronomía, genómica y otras áreas en un
nuevo modelo de investigación colaborativo. Otros investigadores
están utilizando datos importantes recopilados en medios
sociales, la mayoría de los cuales están abiertos al público, para
analizar la opinión pública y las tendencias del mercado.
Pero cuando el gobierno convierte el Big
Data en Open Data, es especialmente
poderoso: las agencias gubernamentales
tienen la capacidad y los fondos para
recopilar grandes cantidades de datos, y
la apertura de esos conjuntos de datos
puede tener grandes beneficios
económicos.
Paradójicamente, la apertura de datos sensibles, de una
manera específica y controlada, puede ser muy segura.

9. Data mining, web scraping,
programación y
aprovechamiento
de las redes sociales