Cómo hacer un Storyline

Esta herramienta open source funciona con una estructura de hoja de cálculo simple. El eje horizontal de la gráfica sólo acepta datos en formato fecha-hora. Pero eso requiere que consideres esta estructura y que trabajes en Google Sheets, para que de manera fácil Storyline se conecte al documento en línea.

Tu hoja de cálculo debe tener una columna para fechas-horas y una con datos. Es necesario que ambas estén identificadas con títulos.Si tiene más columnas que esas dos, está bien, pero al menos contar con esta estructura básica.

Para contar una historia con los datos de tu gráfico, esta herramienta acompaña cada punto de datos con tarjetas que los explican. Cada tarjeta tiene un título, un texto descriptivo y una fecha. Es por eso que tu conjunto de datos debe tener estos campos también.  Encuentra las filas que quieres explicar y añade títulos y descripciones que desarrollen más el fenómeno que buscas contar.

Para este ejemplo utilizamos los datos de “Las 4030 vidas que se salvaron en Guatemala”, un especial de El Intercambio que narra la reducción de homicidios en esta ciudad. Puedes encontrar nuestra Hoja de ejemplo en este link.  Como puedes ver, tenemos una fecha, un dato, un título y una descripción que nos permitirán ir acompañando el gráfico de detalles y narraciones.

Ya con la hoja de cálculo de Google en este formato, es necesario hacerla pública en la Web para que se conecte con Storyline.  Para hacerlo, tendrás que ir al menú de Archivo – Publicar en la Web. En la siguiente ventana, haz click en el botón que aparece con el texto “publicar”. Por último, copia la URL de tu documento.

Con esa URL, dirígete a https://storyline.knightlab.com/#make para comenzar a configurar tu gráfico. Un menú de información se desplegará preguntándote en qué columnas están los campos fecha/hora (date/time), qué formato tienen y cómo quieres que aparezcan, así como los títulos, párrafos descriptivos y datos en tu hoja de cálculo.

¡A compartir!

Storyline produce líneas de código embed listas para ser incrustadas en cualquier blog o sitio web. Si buscas personalizar un poco más este código, puedes copiar el link que te provee para publicarlo a través de un iframe o compartirlo por correo y redes sociales.

Aspectos a considerar antes de empezar

El diseño adaptable a móviles de Storyline requiere que las descripciones del fenómeno a lo largo del tiempo se mantengan cortas. Es por eso que deberías seguir estos  4 lineamientos básicos:

1. Cada historia o gráfico de fiebre debe contener menos de 12 tarjetas o momentos.
2. Los títulos deben de limitarse a 54 caracteres
3. Las descripciones o párrafos se extienden por debajo de los 200 caracteres.
4. Storyline funciona mejor si tu documento contiene menos de 800 datos.

¿Para qué es útil un gráfico lineal?

Los gráficos lineales funcionan mejor para representar una serie de tiempo, en la que sea importante mostrar los valores máximos y mínimos de un fenómeno y su cambio a lo largo del tiempo.  Cada dato es representado con un punto, y todos los puntos se unen a través de líneas.

En el eje horizontal de estas gráficas es común colocar los períodos de tiempo (ya sean meses, días o años…) y en el vertical se colocan las frecuencias o los datos. A cada fecha se le coloca un punto en el valor de su frecuencia y todos se unen a través de líneas consecutivas.

Se usa frecuentemente para mostrar tendencias: ayudan a brindar un panorama general durante un intervalo de tiempo y permiten ver el desarrollo de un fenómeno en ese período.

En el afán de aprender y despejar las dudas que surgen en el análisis de datos, muchas veces aceleramos la carrera tratando de comprender de inmediato herramientas complejas, no siempre es el mejor camino. Por ello es necesario revisar herramientas pensadas para quienes está empezando con datos abiertos en el entendido de que progresivamente se adquiera mayor destreza en el análisis de datos.

DataBasic IO es una suite de herramientas intuitivas y fáciles de usar pensada para personas curiosas por analizar datos y contar historias, que todavía no están interiorizadas en los conceptos, tareas específicas o sencillamente no saben por dónde comenzar. En pocas palabras, simplifican el primer acercamiento a partir de tres herramientas que dan como resultado análisis prácticos de tus datos.

Aquí te cuento, una a una, qué pueden hacer estas herramientas a través de ejemplos con los que te puedes encontrar en el día a día.

Word Counter, la primera de la lista, hace un análisis cuantitativos de un texto plano y te muestra las palabras y frases más comunes, este último más interesante todavía porque te pone en contexto de las palabras más usadas a través de bigramas y trigramas.

Si lo deseas puedes usar los ejemplos de la herramienta (son letras de canciones), pegar un enlace o un texto, o subir un documento: yo me decidí por esta última y trabajé con el discurso del Presidente de Bolivia del pasado 1° de mayo de 2016; la herramienta sólo se acepta archivos txt, docx, rtf. El resultado se muestra en dos grupos, el primero es una nube de palabras:

Seguido de bigramas, trigramas y palabras encontradas con mayor frecuencia; estas listas se pueden descargar como un archivo CSV.

De esta última imagen puedes ver, por ejemplo, que la palabra “compañeros” se repite 25 veces, y la palabra “compañeras” solamente 14; también que la frase “millones de bolivianos” aparece 13 veces, y aunque no sale en la imagen, se repite 4 veces el nombre “Hernan Siles Suazo”, ex presidente de Bolivia (1982) en cuyo mandato logró preservar la democracia luego de 18 años de sucesivos gobiernos militares y golpes de estado.

Si no te interesan los discursos presidenciales, también podrías utilizar textos planos sobre propuestas de candidatos, planes de gobierno, etc. WordCounter te ayuda a entender que se pueden encontrar muchas historias en un solo conjunto de datos.

WTF csv, un nombre cuya pregunta nos hemos hecho todos alguna vez. Esta herramienta te da una visión general de lo que está en tu archivo .csv y te ayuda a pasar rápidamente a preguntarle cosas a tus hojas de cálculo en un conjunto de datos o a partir de la combinación de varios conjuntos de datos.

Nuevamente cuentas con ejemplos propios de la herramienta, como la lista de pasajeros del Titanic; yo decidí utilizar el .csv de “Que no te la charlen”, un proyecto de transparencia universitaria con datos de las universidades y carreras públicas de Bolivia.

La herramienta te muestra la información en bloques giratorios, de un lado la información puesta de forma visual, y del otro como resumen en texto. Cada bloque representa una columna y contiene un resumen de la información en las filas de esa columna.

Viendo los contenidos empiezas a hacerte preguntas desde cada bloque, como: “¿por qué la Universidad Autónoma Gabriel Rene Moreno se repite 91 veces?”; o combinando bloques, como abajo, “¿Por qué si “Universidad Mayor de San Simón” -Cochabamba- se repite 89 veces, aparecen “Cochabamba” 74 veces mencionada en la columna Ciudad/Región?

Puedes complementar tu análisis con datos de apoyo que te ayuden a entender mejor el contexto de la información, como los del Censo de Población y Vivienda; o repetir el ejercicio usando otros .csv por ejemplo si quieres revisar presupuestos públicos para identificar el ítem que genera más gasto y a su vez comparar estos datos con presupuestos de la misma institución pero de otras ciudades.
Same Diff, la última de esta suite, compara dos documentos de texto y encuentra similaridades y diferencias en las palabras basadas en un algoritmo de similitud coseno que indica cuán parecidos son dos documentos.

No considera las sílabas con acentos ni apóstrofes, por lo que algunas de las palabras analizadas se ven cortadas; decidí probar la herramienta comparando las leyes de Identidad de Género de Bolivia y de Argentina, este fue el resultado:

La columna de la izquierda muestra palabras únicas de la Ley de Identidad de Género de Argentina (pila, articulo, registral, documento, integral), en tanto que la columna de la derecha muestra el resultado para la ley boliviana (dato, propio, sereci, estado, transexuales); los resultados de la columna central, por otra parte indican las palabras encontradas en ambos documentos: identidad, nombre, sexo, género, ley, cambio.

La herramienta es interesante para encontrar temas comunes en el caso de documentos diferentes, o los elementos diferenciadores en documentos muy similares, como en el ejemplo de arriba en que la legislación de Bolivia se enfoca en instituciones (SERECI) y el estado.

 Un plus general de DataBasic IO es que las herramientas se probaron en aulas y talleres para asegurar de que funcionen correctamente y que sean fácilmente comprensibles; también desarrollaron guías de actividades para cada herramienta, pensadas para replicar con estudiantes, periodistas, etc., y que combinan datos ligeros, como letras de canciones o avistamientos de OVNIS, para facilitar el abordaje de la búsqueda de historias de datos de manera más entretenida y simple.