MediaCloud es una plataforma open source que registra el discurso mediático sistematizando el contenido noticioso de más de 25 mil fuentes digitales de más de 200 países, en múltiples idiomas. Esto, con la intención de potenciar el análisis que se hace sobre la atención que un tema particular tiene en la agenda mediática.

Por sus funciones, es una herramienta muy útil para periodistas, activistas, académicos, investigadores, creadores de contenido y organizaciones sociales.  MediaCloud tiene tres herramientas principales: Explorer, TopicMapper y SourceManager. En este tutorial te enseñamos cómo empezar a usar Explorer.

Explorer es una herramienta que te permite buscar en la base de datos de MediaCloud, visualizar los resultados de esa búsqueda y descargar un archivo .CSV con las urls de las historias que coinciden con tu búsqueda. Con este buscador, obtendrás rápidamente un panorama general sobre cómo un tema de tu interés es cubierto por los medios digitales analizando la atención, el lenguaje y la representación del tema.

Explorer es un buscador en el cual puedes agregar las consultas o querys que desees y que además puedes ajustar al elegir fuentes de noticias específicas o una colección de fuentes y un rango de fechas. Explorer te permitirá identificar las fuentes e historias que lideran la conversación mediática sobre este tema, el lenguaje utilizado para hablar de él y las personas y lugares que mencionan.

Cómo buscar.

Luego de registrarte en MediaCloud entra a https://explorer.mediacloud.org y usa la caja de búsqueda para conocer sobre el tema de tu interés.  

Al hacer una búsqueda, se desplegarán las siguientes opciones que te permitirán refinarla:

Enter a query

Haz una consulta. Escribe los temas, personajes o palabras clave que te interesa ver en los medios. Puedes usar operadores boléanos y otros parámetros de búsqueda avanzada que te describen aquí.

Select media

Selecciona los medios o las colecciones de fuentes de noticia que quieres buscar. MediaCloud cuenta con colecciones creadas previamente que puedes utilizar. Solo haz click en + Add media y busca entre las colecciones por zona geográfica, por alcance de la cobertura o busca medios específicos que quieres añadir a tu recolección de historias.

For dates

Escoge un período de tiempo entre dos fechas que filtre las historias que aparecerán en tu búsqueda.

Los resultados de tu búsqueda

En el panorama temático que Explorer presenta, ofrece diferentes visualizaciones y análisis sobre las historias que coinciden con tu búsqueda. Estos se concentran en trés áreas principales: Atención, Lenguaje, y Personas y Lugares. Cada una de estas funciones te permite descargar los resultados al hacer click en el botón Download Options y en algunas secciones te permitirá también descargar los resultados como imagen o gráfico.

ATENCIÓN: 

Attention Over Time

A través de una gráfica de líneas, Explorer te muestra la atención que los medios le prestaron a los temas de tu consulta para que entiendas cómo fueron cubiertos a lo largo del tiempo. Las alzas en el gráfico pueden evidenciar un evento clave o una historia popular. Puedes elegir entre ver un conteo de historias o un porcentaje que normaliza los resultados.

Total Attention

En esta sección, se compara el número total de historias que coinciden con tu búsqueda. Es muy útil cuando tu búsqueda incluye más de un query o consulta. O puedes añadir una nueva consulta escribiendo un asterisco * en los mismos rangos de fechas y con las mismas fuentes, para hacer obtener todos los resultados de historias independientemente de tu tema.

Top Themes

La cobertura noticiosa se clasifica en temas para identificar narrativas diferentes. A partir de una lista fija de temas noticiosos detectados, distribuye las historias que coinciden con tu búsqueda entre ellas. Te muestra un gráfico en el que cada coincidencia es un círculo de color, rodeado por un círculo gris que representa a todas las historias de tu búsqueda, para que sepas qué tantas de las historias están dentro de este tema. Esta clasificación se realiza a partir de un modelo construido tomando en cuenta una indexación anotada del New York Times que resultó en esta lista de 600 temas.

Sample Stories

Esta es una muestra aleatoria de historias sobre tu tema. Al menos una oración de esta historia coincide con tu búsqueda. Puedes ver algunas o descargar un CSV con las historias y sus URLs.

LENGUAJE:

Top Words

Te muestra las palabras más utilizadas con cada búsqueda. Este panorama de palabras puede ayudarte a identificar de qué manera se aborda este tema en los medios digitales. La nube de palabras se muestra de manera ordenada: aquellas que más aparecen tendrán un mayor tamaño y estarán primero en la lista. Se basa en una muestra representativa de las historias, pero no en todos los resultados de la búsqueda.  El conteo de palabras completo se puede descargar como CSV y también una versión de bigramas (frases de dos palabras) o trigramas (frases de tres palabras) que más se usan en las historias. Cuenta las palabras en base a su raíz.

Word Space

Para entender qué palabras se usan junto a otras, esta función te muestra una gráfica con las 50 palabras más usadas en el tema. Mientras más grande y oscura sea, más aparece en las historias de los medios. Las palabras se distribuyen en un radio según qué tan similar aparecen juntas en el reporteo general de noticias. Al mover el cursor por el radio verás cómo se resaltan palabras que son frecuentemente usadas juntas. La distribución se basa en el modelo de machine learning word2vec y un proyecto de Google News.

Compare Top Words

Esta sección compara las palabras más utilizadas en cada una de tus consultas y las ordena de mayor a menor, para enfatizar en la diferencia de lenguaje utilizado en las historias recopiladas por MediaCloud para cada consulta.

PERSONAS Y LUGARES:

Top People

Ver a quienes mencionan en las historias puede darte una idea de cómo los medios cubren el tema de tu interés. En esta lista MediaCloud te presenta los personajes que más aparecen en una muestra de historias. Al hacer click en un nombre, lo puedes añadir a tu consulta o búsqueda. Esto se logra utilizado el Reconocedor de Entidades Nombradas de Stanford. Cada historia es etiquetada con las personas, organizaciones, países y estados que menciona.

Top Organizations

Esta sección funciona igual que la anterior, pero con nombres de organizaciones, empresas e instituciones.

Geographic Coverage

La cobertura de un tema puede variar en función del lugar del que se habla. Al revisar la geografía a través de un mapa puedes comparar los países que fueron el centro de las historias. Los lugares con un color más intenso fueron repetidamente el foco de las historias.

Con este panorama amplio, Explorer facilita sacar algunas conclusiones y preparar gráficos que dan insights sobre cómo se aborda un tema en los medios digitales.

Cómo se creó está herramienta

MediaCloud es un proyecto creado por los equipos del Centro para Medios Cívicos del MIT y el Centro Berkman Klein para el Internet y la Sociedad de la Universidad de Harvard.  Para lograr la capacidad de análisis y de rastreo de datos esta herramienta colecciona los hipervínculos y otro tipo de enlaces: Bitly, Facebook y Twitter, por ejemplo. La gran mayoría del contenido proviene de los canales RSS de cada organización mediática. Los datos de cada fuente varían, dependiendo del momento en que MediaCloud comenzó a hacer el scrapping o raspado de datos.  Debido a restricciones de derechos de autor, la herramienta no puede proveer los textos de las historias, pero presenta la lista de URLs para que el usuario pueda obtenerlo por su cuenta.

Con este programa buscamos aumentar la conciencia sobre el uso de datos en el sector público y construir comunidades que trabajando juntas usen sus habilidades para la alfabetización de datos.  La fellowship EstadoAbierto te permite organizar talleres, eventos de comunidad y contenidos educativos, además de generar proyectos de mayor alcance con organizaciones aliadas.

En su primera edición, esta Fellowship tiene dos enfoques temáticos.  Las Contrataciones Abiertas, una oportunidad para la rendición de cuentas y la transparencia, y el Cambio Climático y los indicadores sobre el estado del medio ambiente. El rol de las personas elegidas consiste en avanzar la liberación de datos y dinamizar su uso en estos dos temas, así como asistir en la formación de comunidad para promover estos datos.

Esta fellowship busca fortalecer el trabajo indicado en los compromisos 3 y 6 del III Plan de Acción de Gobierno Abierto de Costa Rica ante la Alianza para el Gobierno Abierto y la Política Nacional de Apertura de Datos Públicos. Las personas elegidas trabajarán junto con el Ministerio de Ambiente y Energía y el Ministerio de Hacienda.

Una nueva modalidad de fellowship

Para enfocar el entrenamiento y experiencia de aprendizaje, la Fellowship EstadoAbierto priorizará la selección de postulantes que:

• Cuenten con experiencia profesional o proyectos personales en relación a la transparencia en el uso de recursos públicos o el uso de datos sobre el medio ambiente.
• Tengan habilidades técnicas para el manejo de base de datos de diverso tipo y herramientas de visualización de datos.
• Sean capaces de gestionar proyectos vinculados a tecnología
• Muestren entusiasmo por el entrenamiento y la formación de capacidades. Ser fellow conlleva realizar talleres, mentorías y asesoría necesarias para formar en uso y manejo de datos.
• Conozcan a su comunidad local de organizaciones que trabajan en temas relacionados con transparencia, fiscalización, uso de datos, cambio climático, medio ambiente y desarrollo sostenible. Que demuestren tener vínculos con quienes abordan esta temática de manera directa
• Disponibilidad para participar en llamadas, reuniones y conferencias, como Abrelatam/ConDatos en Septiembre 2018.

Estamos buscando a individuos involucrados que ya cuentan con conocimiento profundo de un sector o tema, y que activamente han influenciado el uso de los datos en estas temáticas. Este enfoque permitirá a las y los Fellows iniciar rápidamente actividades y alcanzar lo máximo durante su participación en la Fellowship EstadoAbierto: ¡cinco meses pasan muy rápido!

Pueden aplicar todas las personas que vivan en Costa Rica y puedan ser contratadas para trabajar. Las sedes de trabajo se encuentran en San José. El Comité de selección lo integrarán un representante de ILDA, un representante de la Escuela de Datos y un representante del Gobierno de Costa Rica.

El programa durará 5 meses y los becarios recibirán la suma de 568.000 colones (en bruto) mensual. Como parte del programa, participarán presencialmente en la Conferencia Internacional de Datos Abiertos a llevarse a cabo en el mes de setiembre Buenos Aires en donde conocerán a otros miembros de la comunidad y  compartirán conocimientos. Este programa apoyado por el fondo de transparencia Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y la colaboración de la Fundación Avina.

Postula aquí completando el formulario hasta el 10 de Junio. Si tienes alguna duda, por favor contactar con Javiera en la dirección [email protected]

Muchas gracias a quienes siguen enviando contenidos y formando parte de la comunidad de Escuela de Datos.

Andrés Forero

Claudia Ocaranza

Daniel Villatoro

Datasketch

Freddy González

Gibrán Mena

Hasel Fallas

Juan Pane

Julio López

Lissette Arévalo

Nicolás Grossman

Omar Luna

Raisa Valda

Sebastián Oliva

Soledad Arreguez

Ximena Villagrán

Recuerda que tú también puedes publicar contenidos tutoriales o sobre experiencias de datos. Sólo escribe a [email protected], o al autor de este texto describiendo tu propuesta

En un espacio dinámico para compartir experiencias, ideas e iniciativas realizamos dos expediciones de datos con toques un poco diferentes. La primera estaba enfocada a la visualización. Llevamos al espacio físico ideas abstractas y tablas de datos que suelen estar poco accesibles cuando no son llevadas a lo visual. La segunda estaba enfocada al análisis a través de programación y código.

Ambos grupos trabajaron con datos del programa Monitoreo Ciudadano que Hivos realiza en la prevención y atención de grupos vulnerables a la epidemia del VIH.

La plática

Para empezar el Visualizatón, hablamos sobre cómo visualizar información implica apuntar con un dardo a un propósito.  “Visualizamos datos porque esto nos permite explicar mejor, reducir el esfuerzo cognitivo y facilitar la generación de conocimiento” fueron los mensajes claves de una primera charla que yo guié.

Luego, Sergio Araiza (México) nos acompañó para hablar sobre las narrativas y cómo la difusión de datos clave se puede nutrir con el uso de símbolos, contrastes e imágenes que nos hagan “ver la historia que los datos cuentan de una manera tan fácil y directa como una fotografía”.

La práctica

Luego de dividirse en los dos grupos, llegó la hora de trabajar.

Al primer grupo le esperaba una mesa llena de cartulina, estampas, marcadores y otros materiales que les permitiría llevar a lo físico esas ideas que estuvieron desarrollando a lo individual. Eran aproximadamente 60 personas entre las cuales habían trabajadores municipales invitados al evento por el Instituto Republicano Internacional, estudiantes universitarios y personas poco familiarizadas con el uso de datos.

Al segundo grupo lo esperaban mesas y conexiones para que llegaran con sus computadoras a trabajar y seguir la serie de ejercicios y retos que les tenían preparados. Partiendo de la misma información, esta sesión estaba enfocada en analizar estos datos pero utilizando código y fue liderada por Sebastián Oliva, programador y fellow de Escuela, junto al cientista de datos especializado en salud, Kevin Folgar.

Con un grupo de programadores y cientistas sociales que sabían usar código, Sebastian y Kevin repasaron cómo funcionan los tipos de datos y cómo manipularlos a través de Python.

Para ello utilizaron Pandas —la librería que permite operar y analizar tablas numéricas y series de tiempo— y los Notebooks de Jupyter —que permiten escribir, correr, combinar y republicar código—.

Con estas habilidades lograron hacer ejercicios en los que agruparon y filtraron los datos del programa de monitoreo en salud  para también generar cálculos a través de tablas dinámicas.

Los resultados

Lo que queríamos lograr con el Visualizatón era que los usuarios poco acostumbrados a manejar datos perdieran el miedo, analizaran de qué manera enfocar la información y la pudieran plasmar de una manera creativa para luego explicarle al grupo un detalle o una situación particular de este conjunto de datos.

Al segundo grupo lo esperaban mesas y conexiones para que llegaran con sus computadoras a trabajar y seguir la serie de ejercicios y retos que les tenían preparados. Partiendo de la misma información, esta sesión estaba enfocada en analizar estos datos pero utilizando código y fue liderada por Sebastián Oliva, programador y fellow de Escuela, junto al cientista de datos especializado en salud, Kevin Folgar.

Con un grupo de programadores y cientistas sociales que sabían usar código, Sebastian y Kevin repasaron cómo funcionan los tipos de datos y cómo manipularlos a través de Python.

Para ello utilizaron Pandas —la librería que permite operar y analizar tablas numéricas y series de tiempo— y los Notebooks de Jupyter —que permiten escribir, correr, combinar y republicar código—.

Con estas habilidades lograron hacer ejercicios en los que agruparon y filtraron los datos del programa de monitoreo en salud  para también generar cálculos a través de tablas dinámicas.

Los resultados

Lo que queríamos lograr con el Visualizatón era que los usuarios poco acostumbrados a manejar datos perdieran el miedo, analizaran de qué manera enfocar la información y la pudieran plasmar de una manera creativa para luego explicarle al grupo un detalle o una situación particular de este conjunto de datos.

Aunque el segundo grupo estaba mucho más familiarizado al análisis de datos, no conocían muchas de las funciones que el lenguaje Python nos permite construir. Entre todos fueron siguiendo los ejercicios, conociendo las librerías y evaluando en qué ocasiones cierto código soluciona los problemas que encontramos en cualquiera de los pasos del Data Pipeline.

Sobre el festival de Gobierno Abierto

Esta fue la primera edición del Festival de Gobierno Abierto en Guatemala. Escuela de Datos se unió a este esfuerzo en otras actividades también y a lo largo del Festival participamos en distintas mesas y charlas.

Sergio Araiza moderó un conversatorio sobre cómo el periodismo se ha vuelto más colaborativo e involucra a otros actores para compartir métodos, datos y verificaciones. A él se le unieron dos de los cuatro proyectos que la fellowship de Escuela de Datos en este año ha asesorado para aplicar el Open Contracting Standard. “La colaboración, los datos abiertos y la tecnología permiten intercambiar conocimiento que mejore los procesos y niveles de investigación desde los medios de comunicación en el mundo digital” fue una de las conclusiones”.

Por la noche, los becados al festival de otros municipios y algunos de El Salvador y Honduras pudieron tener una plática más abierta sobre tecnología cívica y de qué manera su uso puede ayudarles a solventar los problemas que afligen a sus ciudadanos.
Aprovechamos la oportunidad para recordarles a todos que existen los “10 mandamientos del Open Data” y hubo siempre una oportunidad para aprender en medio de las bromas del #OpenDataJesus. Y para cerrar, aprovechamos que en el festival también estaba otro personaje, el #OpenGovJedi para predicar a todas las galaxias que los datos tienen un rol importante para transparentar la gestión pública y fortalecer la participación de los ciudadanos en sus instituciones.

Este evento fue organizado por los proyectos Munis Abiertas y Congreso Transparente, con el apoyo de la DW Akademie, quienes nos invitaron e incluyeron en la agenda. Para saber más sobre todas las actividades que esta maratón de Gobierno Abierto incluyó puedes seguir el hashtag #FGA en twitter.

Desde Bogotá D.C., Andrés Forero  , especialista en GIS y datos geográficos, nos envía este post como parte de una serie de tutoriales  sobre datos geográficos y cómo podemos aprovecharlos desde distintos software para su edición y publicación.

En estos últimos años he tenido la oportunidad de ejercer diferentes roles como consultor y asesor para el desarrollo territorial en Colombia, un rol que, dadas las deficiencias tecnológicas y gubernamentales existentes, ha sido un enorme reto profesional.

En Colombia existen 1.123 municipios, 900 de ellos requieren la actualización de su Plan de Ordenamiento Territorial, el cual es el reglamento oficial que regula y genera normas para el desarrollo adecuado del territorio y la utilización del suelo. Solo 100 de ellos, de acuerdo con el Departamento Nacional de Planeación – DNP, han apostado por modernizarse, concentrados en resolver grandes desafíos asociados a sistemas viales, transporte multimodal, gestión del riesgo de desastres, cambio climático y protección de recursos naturales, entre otros aspectos necesarios para el logro de una mejor calidad de vida y de ciudades sostenibles al servicio de sus habitantes.

Empoderar al ciudadano, al especialista y al tomador de decisiones implica encontrar herramientas que integren soluciones para dichos desafíos donde se garantice la participación conjunta. Partiendo de esta premisa, la construcción que hemos empezado a generar nace desde la cartografía social donde reunidos con líderes comunitarios y habitantes de un territorio se han empezado a identificar todos aquellos actores involucrados, desde la espacialización de los puntos de interés hasta la identificación de estrategias llevadas a cabo para mitigar riesgos.

Estas iniciativas han trascendido de lo análogo a lo digital, y es apenas lógico, es un salto necesario y obligatorio el cual facilita una toma de decisiones ideal. En Colombia, por ejemplo, la Organización Internacional para las Migraciones – OIM  ha realizado diferentes proyectos desde la cartografía social, a lo largo del territorio nacional enfocados en comunidades afectadas por el conflicto armado y la formulación de estrategias aplicadas al posconflicto. Desde septiembre del 2018, se ven reflejados en una biblioteca virtual georeferenciada conocida como BiblioDat, la biblioteca sobre construcción de paz y el conflicto en Colombia. México es otro gran ejemplo del empoderamiento de la tecnología y generación de información comunitaria en tiempo real a través de mapas colaborativos para la identificación con precisión de infraestructura, centros de acopio y capas de información posdesastre.

Mapas táctiles para personas con discapacidad visual. (Foto: Andrés Forero)

¡Empecemos!

Creando mapas utilizando ArcGIS Online

 ArcGIS Online es un sistema SIG en la web de colaboración online que permite usar, crear y compartir mapas, escenas, aplicaciones y datos listo para usar. Para poder acceder a sus funcionalidades es necesario entrar allí creando una cuenta, de tal manera, que puedas tener un portal SIG propio. Sí, para nadie es un secreto que Esri fabrica software licenciado y eso no lo pondremos en discusión, pero déjenme decirles que como desarrolladores podemos acceder a sus funcionalidades para poderlas utilizar con estos fines… ¡No tiene costo!

Al momento de seguir los pasos que te solicitan allí, como el llenado de datos como nombre, apellido, correo, etc., te pedirá que le asignes un nombre al portal SIG que acabas de crear, el cual tendrá como dominio el siguiente:

http://tuportal.maps.arcgis.com

Listo, tienes tu portal geográfico desde el cual accederás con un usuario y contraseña donde podrás crear los mapas, publicar información y disponer la información que elijas hacia la comunidad.

Primero, ¿qué queremos mostrar en el mapa?

ArcGIS for Developers brinda la facilidad de agregar contenido proveniente de diferentes fuentes de información, o crearla desde allí, lo cual puede ser mucho mejor. Aquí empieza el trabajo de ustedes, dateros, la información espacial también mantiene unas buenas prácticas…. ¡y vaya si son extensas! dan para todo un estudio universitario de pregrado y hasta posgrado, de esto depende poder tener una representación geográfica adecuada. Comencemos creando una capa geográfica definiendo algunos parámetros utilizando la opción «Create an Empty Layer».

La primera capa geográfica que crearemos corresponde a la identificación de (algunos) puntos de interés al interior de una zona de estudio. Villa de Leyva es un municipio colombiano ubicado en la provincia de Ricaurte del departamento de Boyacá, está ubicado a 40 km al occidente de Tunja, capital del departamento. Sobre este municipio agregaremos inicialmente tres puntos: la Plaza Mayor, el Museo Paleontológico y Pozos Azules. Para poder hacerlo, esta capa la denominaremos “puntos_de_interes” el cual será su título y nombre del servicio disponible para ser utilizado por otros desarrolladores. Agregamos algunas etiquetas para identificar con facilidad esta capa, en este caso: puntos de interés, Villa de Leyva, Escuela de Datos.

Detalles de la capa geográfica

Al hacer click sobre “Geometry” definimos cómo queremos representar la información, sea como punto, línea o polígono y bajo qué sistema de referencia estará dicha información. Aquí definimos “punto” y el valor por defecto “4326” el cual corresponde al sistema de referencia WGS 84.

Geometría de la capa geográfica

Luego definimos los campos que deseamos incluir sobre la capa; se incluirán el nombre del campo, el alias y el tipo de dato (string, integer, double, date). Agregaremos cuatro de ellos los cuales se nombrarán así:

Campos de la capa geográfica

Por último, se realizan las configuraciones necesarias para hacer de la capa un elemento editable, compartido y actualizado (offline y online) las cual se desplegarán por defecto. Para este caso, la capa será compartida para el público. Haz click en “Create layer” y ¡voilá!, se ha creado una capa geográfica.

La ventana que aparecerá por defecto corresponde a los metadatos de la capa geográfica la cual está sujeta a modificaciones como:

• Imagen miniatura
• Resumen
• Descripción
• Fecha de creación
• Fecha de modificación
• Etiquetas
• Capas incluidas
• Previsualización
• Créditos
• Detalles
• Acceso y restricciones de uso
• URL del servicio

Si te das cuenta, desde este momento ArcGIS establece como prioridad describir la capa que se está creando y es una buena práctica que nosotros debemos empezar a implementar en nuestro flujo de trabajo. Aclaro que es opcional, ya que este proceso puedes hacerlo luego de agregar los datos.

 Descripción de la capa geográfica

Representando datos sobre un mapa

Ya van 1110 palabras y agradezco que hayas llegado hasta esta sección. Aquí empezarás a agregar información en ArcGIS Online con la capa creada online, también puedes agregarla desde distintas fuentes de información.

 Descripción de la capa geográfica

Al hacer click sobre “Open in Map Viewer” verás el que será tu espacio de trabajo desde ahora, aquí desplegarás, procesarás y publicarás la información. Como ves, el espacio por defecto es realmente simple y facilita realizar algunas configuraciones.

1. Primero cambia el mapa base. Selecciona la pestaña “Basemap” y elige “Open StreetMap”
2. En la barra de búsqueda escribe “Plaza Mayor, Villa de Leyva”
3. Ahora haz click sobre la pestaña “Edit” y “New Feature” y agregarás la información pedida en los campos creados anteriormente

Agregando información al mapa

Los datos que se agregarán son los siguientes:

Visualización sobre el mapa

Puedes agregar los puntos que necesites de acuerdo a tus requerimientos, esta es la forma en que visualizar la información a través de ventanas emergentes. En este enlace encontrarás más información sobre cómo configurar el pop-up. Luego de editarla se desplegará así:

Ventana emergente sobre el mapa

Agregando información desde un archivo separado por comas (.csv)

 Como todos en todos los archivos, aquí se debe tener un trabajo de carpintería por debajo para desplegar correctamente la información; es esencial que contenga entre sus campos, datos geográficos los cuales estén relacionados con coordenadas (X, Y) o una dirección que pueda geocodificar. Para desplegarla únicamente tengo que arrastrar el archivo .CSV el cual contiene más puntos de interés hacia el mapa. Puedes descargarla haciendo click aquí.

Cargue de información desde un .CSV

Agregando información desde un shapefile (.shp)

El shapefile es el formato de datos vectorial más popular y extendido en el trabajo con un SIG, se trata de un formato vectorial que guarda la localización de elementos geográficos y atributos a ellos asociados, pero no es capaz de almacenar relaciones topológicas. Estos elementos geográficos se pueden representar a partir de una capa de tipo punto, línea o polígono (áreas).

Un shapefile se compone de varios archivos informáticos, sin los cuales no podríamos visualizarlo en un software SIG, siendo tres el número imprescindible:

• .shp – almacena las entidades geométricas de los objetos.
• .shx – almacena el índice de los elementos geométricos.
• .dbf – tabla dBASE donde se almacenan los atributos de los elementos geométricos.

Por otro lado y, opcionalmente, un shapefile puede estar compuesto por otros archivos que lo hacen más completo para la explotación de la información, fundamentalmente son:

• .prj – almacena la información relativa al Sistema de Coordenadas.
• .sbn y .sbx – almacena el índice espacial de las entidades.
• .shp.xml – almacena los metadatos de la capa.

Teniendo claro el concepto, lo que haremos ahora es agregar algunas vías que se encuentran allí, esto debe estar en un archivo comprimido .ZIP el cual será cargado en ArcGIS Online así:

1. Ve a la pestaña “Add” y selecciona “Add Layer from File”
2. Selecciona el archivo “vias.zip” el cual podrás descargar desde aquí

Carga de información como un archivo

Agregando información desde ArcGIS Online como un servicio

Miles de usuarios a diario publican información como un servicio, de tal manera que pueda ser consumido por otras personas. Esto facilita que no haya redundancia de información, que se pueda procesar datos actualizados y que pueda llegarse a utilizar información oficial.

Para este ejercicio llamaremos la división administrativa del municipio de Villa de Leyva únicamente buscando la capa que ya está creada.

1. Ve a la pestaña “Add” y selecciona “Search for Layers”
2. Busca “Veredas Villa de Leyva” en “ArcGIS Online” y verifica que la casilla “Within map area” esté deshabilitada

Carga la capa que aparece allí

Carga de información

Cambia el nombre de las capas

Viste algunas de las formas en que se agrega y se edita información a un conjunto de capas, ahora es necesario personalizar la visualización de tal manera que configurando una simbología adecuada llegue a ser mucho más amigable para el usuario final. Para ello es necesario modificar primero el nombre de las capas.

1. Dirígete a la pestaña “Details” y selecciona la capa “veredas villa de Leyva”.
2. En “More options” selecciona “Rename” y nómbralo ahora como “Veredas”.

Renombrando capas

Cambio de simbología sobre la capa “Vereda”

Personalizando simbología sobre la capa “Vereda”

De aquí para adelante eres tú quien decide cómo mostrarás estas capas, ¿cómo representarías adecuadamente los drenajes y los puntos de interés?

Guarda y comparte el mapa…

1. En la pestaña “Save” podrás asignarle un título, un resumen, etiquetas y guardar el mapa que has creado.
2. Una vez guardado, ve a la pestaña “Share” y elige la audiencia a quien mostrarás el mapa.

Edición final simbología

Hay más…

Puedes representar esta información de una manera mucho más amigable y te invito a que revises todos los storymaps que Esri ofrece donde existen diferentes plantillas de aplicaciones web responsive que pueden servirte para contrar más historias. Revisa https://storymaps.arcgis.com/en/ y escoge cómo quieres representar lo que quieres contar.

CC atribución, compartir igual. Pot Patricia Curiel

El flujo de ayuda proveniente de la desbordante salida de la población a las calles de la Ciudad de México tras el terremoto del 19 de septiembre, población que dejó centros de trabajo y hogares propios para auxiliar a otros, se convierte también en un flujo de información que es necesario organizar para garantizar que la ayude llegue donde se requiere.

Miles de voluntarixs, con pico, pala y casco, pero también con alimentos, vendas, jeringas y otros materiales médicos llegaron a hacer fila para remover escombros o aliviar necesidades básicas de la población a cada uno de los más de 40 derrumbes en la ciudad.  Siguen llegando, aunque ahora con menos frecuencia, olas voluntarias que en en un principio hacían fila para llevar alimentos a centros de acopio rebasados, o que ya no podían almacenar el suficiente tiempo alimentos percederos. Esta fuerza política enfocada en la ayuda al otro irá languideciendo conforme pasen los días, a menos que hagamos un esfuerzo por lo contrario.

Aquí encuentras las fuentes y salidas de datos para el alivio de los terremotos del 7 y 19 de septiembre en México, y que afectaron principalmente a los estados de Chiapas, Oaxaca, Puebla, Morelos, Estado de México y Ciudad de México.

OSM México

Desde el 9 de septiembre, un equipo liderado por Miriam González, Celine Jacquin, Edgar Lemus y al que se sumaron pronto Sandra Hernández y Vianney Pars, así como activistas ligadas a Openstreetmap México, iniciaron el trabajo de digitalizar la primera capa de información crucial para facilitar llegada de alivio humanitario a zonas de desastre: las vías de comunicación y edificios derrumbados.

Pero del más reciente terremoto sólo hay cuatro tareas completas de cartografía al 100%: la de Axochiapan, Morelos, y Atlixco, Atzitzihuacán y Atzala, en el estado de Puebla; mientras que faltan otras ocho tareas de mapeo relacionadas con el más reciente terremoto y otras tantas tareas de validación de esos mismos mapeos.

Existen dos formas de cartografía básicos, en sitio y remoto. Para sumarte al mapeo y validación, puedes ver esta capacitación que grabó Miriam en los días posteriores al sismo del 19 de septiembre.

En cuanto a la visualización de los datos que mapea OSM y su equipo de decenas de voluntarixs, el esfuerzo más comprensivo de agregación de datos lo llevó a cabo Leonel Castañeda , quien publica http://mapa.sismomexico.org/  gracias al trabajo de «deploy» que facilitó Codeando México, plataforma que agrega y visualiza datos no sólo de OSM, sino de las siguientes plataformas.

• Manos a la obra, la plataforma más actualizada de ofertas y publicación de necesidades de ayuda, y que por defecto ofrece de una manera clara la descarga de su base de datos. Ojo: esta fuente de datos se actualiza en el sitio de manos a la obra, pero las capas que aparecen en mapasismomexico, por alguna razón no están actualizadas.
• Mapillary, que es una herramienta muy usada en la cartografía para openstreetmap, pues permite subir a los servidores de esta organización fotografías y reportes de manera intuitiva
• Verificado19s, un grupo de voluntarias y voluntarios que verifica las necesidades publicadas en redes sociales a partir de llamadas telefónicas y publica anuncios verificados.

Consolidamos #DatosAbiertos creados por diferentes fuentes para unir fuerzas #Sismo#AyudaCDMX da clic https://t.co/M8TnkTKg7v Agrega+info pic.twitter.com/HhydjuwCHd

— OpenStreetMapMX (@openstreetmapmx) 21 de septiembre de 2017

En el grupo de trabajo se creó un subgrupo de depuración de datos, cuyo papel fue homologar en una base destino las bases heterogéneas que existen, con un proceso de limpieza de datos geográficos en el proceso.

Los grupos de pobladores autónomos y activistas críticos de los efectos del dominio del Estado mexicano y sus instituciones, así como de empresas y asociaciones alineadas con este,  pueden usar también plataformas creadas y gestionadas con software libre para reunir datos de centros de acopio y daños en inmueble. Un ejemplo de esta opción es solidaridat.mx.

Esta última realiza una labor exclusivamente de registro, no de vinculación inmediata con especialistas estructuralistas, como sí hace salvatucasa.mx, quienes acercan los reportes a estos expertos para la revisión de los inmuebles.

CopyfarleftP2P Subversiones.org

El desastre en México no ha concluido. Los terremotos del 8 y 19 de septiembre dejaron centenares de muertos y millones de damnificados, muchos de los cuales lo perdieron todo.

La comunidad del equipo humanitario de OpenStreetMap (HOT), por sus siglas en inglés, se volcó inmediatamente a la tarea de mapear los daños en caminos y edificaciones, labor que es fundamental para evaluar el daño y continuar haciendo llegar ayuda humanitaria, particularmente a los estados de Chiapas y Oaxaca en ese país.

Aquí puedes consultar la tarea del último terremoto en México, y las tareas de validación y mapeo pendientes. A la cabeza de este esfuerzo está Miriam González, parte de OpenStreetMap México.

Aunque las tareas han avanzado, aún faltan algunos mapeos para personas que quieran iniciar en OpenStreetMap, pero, también se requiere de validación

Si no sabes cómo hacerlo, aprende a mapear caminos y edificios en unos minutos con este video de José Luis Domingo. No es necesario que estés en México para colaborar.

En este apartado, la comunidad de OpenStreetMap pone a disposición de la comunidad interesada en ayudar, otros recursos para el aprendizaje y uso de mapas.

Para personas que no estén familiarizadas con el funcionamiento de OSM, pueden encontrar sencillas instrucciones por escrito aquí.

Si eres una usuaria más familiarizada con la plataforma, puedes encontrar información para validación de mapas aquí.

Datos abiertos para el alivio del desastre

Si eres una persona cercana a las localidades afectadas que buscar usar datos para aliviar el desastre o colaborar para hacer llegar víveres a las personas que los requieren, para las tareas que ya se completaron es posible descargar los datos abiertos del terremoto, en Juchitán de Zaragoza y San Dionisio del Mar, dos de los municipios más devastados por el terremoto.

En los últimos años, una cantidad creciente de información sobre los sectores mineros y petroleros se ha estado poniendo a disposición del público. Sin embargo, esta información puede ser difícil de encontrar, sistematizar e interpretar; ya sea para usarla en análisis, investigación, activismo o incluso implementar proyectos con datos.

En este taller en el marco de Condatos en Costa Rica, colaboramos con el Instituto para la Gobernanza de los Recursos Naturales (NRGI) y nos enfocaremos en un tipo concreto de información disponible de distintas fuentes: los pagos de las empresas mineras y petroleras a los gobiernos de los países productores de estos recursos naturales. Estos están desagregados por empresa, por país, por proyecto y por tipo de pago (regalías, impuestos, etc.)

¿Dónde encontramos esta información? ¿Qué significa? ¿Para qué la podemos usar?

Si te interesa saber la respuesta a estas preguntas, analizando casos concretos de proyectos mineros y petroleros en el Perú y en Colombia, ¡participa en el taller!

• Fecha: Viernes, 25 de agosto, 2017
• Lugar: Centro Nacional de la Cultura (CENAC), San José, Costa Rica.
• Horario: 9am – 11am

Sobre los facilitadores:

Claudia Viale

Licenciada en Economía por la Pontificia Universidad Católica del Perú, con una maestría en Gestión de Recursos Naturales y Medio Ambiente de la Universidad Libre de Amsterdam. Es Oficial de Programa del Instituto para la Gobernanza de los Recursos Naturales (NRGI), encargada de coordinar los proyectos de investigación relacionados a las industrias extractivas para la región América Latina. Ha trabajado temas como la distribución de los ingresos fiscales de la minería y los hidrocarburos a gobiernos subnacionales, su gasto e impacto en las economías locales.

Julio López Peña (@jalp_ec)

Economista ecuatoriano, investigador-consultor en el sector de energía, datos abiertos, y recursos naturales. Ha participado en varios proyectos en América Latina con el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), la Organización Latinoamericana de Energía (OLADE) y varias ONGs y think tanks. Es fellow de la generación 2015 de Escuela de Datos y co-fundador de Datalat, desde donde ha trabajado con ciudadanos, organizaciones civiles y periodistas en el uso de datos abiertos en Ecuador y la región. Julio estudió una maestría en gestión de energía y recursos de la Universidad Colegio de Lóndres (UCL).

Este post es una contribución de Hassel Fallas, periodista costarricense basada en análisis de datos, quien lo escribió originalmente para su sitio La Data Cuenta. Escuela de Datos replica este y otros contenidos de La Data Cuenta con autorización de la autora.

Elegir el gráfico más apropiado para contar tu historia con datos es una de las decisiones más cuidadosas que como periodista debes enfrentar.

¿Por qué? Simplemente  los gráficos no son accesorios para que un artículo se vea “más lindo”. Si los gráficos no cuentan una historia en sí mismos, sino son claros, comprensibles, usables, capaces de informar y de generar conocimiento- de un vistazo- los convertirás en una pérdida de tiempo y de espacio.

Tampoco los puedes seleccionar basándote en tu gusto personal y criterios estéticos, aconseja Alberto Cairo en su libro El arte funcional.

Una de las mejores formas de elegirlos es aplicando la lógica de las 6 W, las mismas que aprendiste desde el inicio de tu carrera para darle estructura a una noticia.

Esa es la idea de Fréderik Ruys, diseñador y periodista basado en análisis de datos en Holanda, quien creó este sistema que llama Taxonomía del infográfico, una combinación de preguntas básicas y la forma más recomendable de responderlas de manera visual.

Su infografía ha sido de tanta utilidad en mi trabajo como periodista de datos que la traduje al español-muy libremente- para quienes deseen emplearla como material de consulta.

La puedes descargar en PDF aquí

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