Un domingo el mundo digital colapsó con un bombazo: todos sabemos algo de los #PanamaPapers, una de las mayores filtraciones periodísticas de la historia, donde podemos encontrar a personalidades de todo el mundo haciendo de las suyas en paraísos fiscales para ocultar su dinero del pago de impuestos en sus respectivos países.

Mucho se ha hablado de dicha situación, pero más veladamente de qué herramientas se utilizaron para analizar lo que el académico español Alex Rayón (2016) considera todo un proyecto de Big Data por la enorme cantidad de documentos que fueron analizados para realizar diversos insumos periodísticos, comprendidos por 2.6 terabytes, 11.5 millones de documentos.

Por esa razón, como Escuela de Datos, detallaremos un poco acerca de la herramienta Linkurious (en su versión de prueba), que te permitirá trazar y visualizar los vínculos de documentación obtenida por temas y sujetos de investigación.

Iluminando los caminos de la opacidad

«¿Cómo se hace para que un proyecto de este calibre sea navegable?», te preguntarás. Para el Consorcio Internacional de Periodistas de Investigación (ICIJ, en inglés), fueron clave tres aspectos relevantes: la colaboración de equipos multidisciplinarios a escala global, la interfaz amigable e intuitiva de Linkurious y, en última instancia, la protección a la seguridad brindada por la herramienta para que ningún periodista sufriera situaciones de riesgo por la publicación de los #PanamaPapers.

Con este panorama, es posible que tengas una base similar a los #PanamaPapers y quieras echarla a andar. Y, para explicarte a grandes rasgos cómo utilizar esta herramienta, utilicé la base de Facebook que ellos tienen registrada en su directorio, el cual puede ser de tu interés para comenzar a implementar mapas de influencia, como el que te mostraré.
1.- Una vez seleccionemos Facebook (de cualquiera de las dos formas), nos aparecerá nuestro canvas. Para comenzar a editar relaciones, seleccionamos el nodo proporcionado al lado izquierdo de la pantalla.

2.- Para averiguar las relaciones de Facebook, haremos doble clic para expandirlo. ¡Ojo! Cuando veas el halo blanco alrededor de cada nodo, significa que todos están conectados a Facebook y cada arista representa el grado de relación que tienen entre sí. Y, cuando hagamos clic en una relación, sus relaciones se desplegarán y podremos ver sus propiedades en el lado izquierdo, como acabo de hacerlo con Friend.ly.

3.- Otra cosa interesante radica en filtrar los resultados por categorías haciendo clic en aquellas que nos interesen junto al nombre del nodo o relación. También, podemos buscar un nodo o relación en particular utilizando la barra de búsqueda, como acabo de hacerlo con qué empresas ha adquirido Facebook con la categoría Acquired.

4.- Al igual que ampliamos las relaciones de Facebook, utilicé las variables Expand (Expandir) y Collapse (Reducir) en el nodo WhatsApp para que puedas ver de qué forma se pueden desglosar los diferentes elementos que pueden ser relevantes o no para nuestra visualización en un mapa de influencia.

5.- Si comenzamos a ver que nuestra visualización es demasiado compleja para nuestra audiencia, podemos seleccionar determinadas áreas en nuestro mapa de influencias y comenzar a ocultarlos seleccionándolos manualmente o utilizando la opción Toggle Lasso del botón Seleccionar. Una vez hayas hecho esto, utiliza el botón Hide (Ocultar), ubicado en el panel de la izquierda, para difuminar relaciones que consideres irrelevantes o poco importantes, como podrás contemplar a continuación.

6.- Para mejorar la forma en que se visualiza tu mapa de influencia, puedes utilizar el botón layout, ubicado en la barra inferior derecha, donde puedes encontrar opciones de jerarquización para posicionar tus nodos, de tal forma que puedas mejorar la visualización. Acá, puedes ver cómo cambió la visualización que tenía. Recuerda: es importante que consideres dónde lo publicarás y cómo deseas llegar a tu audiencia con tu investigación.

7.- Si eres un quisquilloso de los colores predeterminados de los programas como yo, te cuento que Linkurious te deja personalizar los nodos, de acuerdo a las necesidades de visualización que tengas. Para eso, debes irte al ícono de Engrane ubicado en la parte superior derecha del programa y ubicarte en la opción Diseño, donde podrás seleccionar las paletas e íconos para personalizar y diferenciar tu mapa de influencia a la hora de visualizarlo en tu sitio.

8.- Supongamos que estamos de acuerdo con esta visualización y deseas compartirlo ya. Para eso, tienes diferentes opciones en Menú: puedes enviárselo a miembros de tu equipo por correo electrónico, obtener un web widget para insertarlo en tu sitio o exportarlo a varios formatos para utilizarlo en presentaciones, ponencias o en charlas de Datos y Cervezas.

¿Vale la pena?

Yo te animo a que utilices la versión de prueba con bases de datos que actualmente tengas y, si esta te convence, pídele a tu editor o superior, comprar la versión pro para echar a andar iniciativas macro relacionadas con corrupción, transparencia y manejo de fondos públicos en tu país. Siempre me gusta decir que la tecnología y las herramientas no revelan nada por sí solas, pero pueden ayudarnos a encontrar las historias detrás de los datos, ya que pueden ayudarnos a realizar las preguntas correctas y así entender de forma clara, precisa y concisa los resultados que nos devuelvan.

Con los #PanamaPapers, queda claro una cosa: la consolidación de iniciativas periodísticas que combinan los mejores elementos y técnicas de la investigación y las nuevas tecnologías, un panorama cada vez más cercano y que paulatinamente está llegando paso firme a las salas de redacción e iniciativas de la sociedad civil. Me alegra muchísimo que esto venga para quedarse y, si tienes dudas sobre cómo utilizar esta herramienta, no dudes en escribirnos debajo de este post o búscanos en nuestras redes sociales como Escuela de Datos.