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Cómo empezar a armar tu base de datos sobre feminicidio

Raisa Valda Ampuero - el Diciembre 8, 2016 en Experiencias, Tutoriales

El Observatorio de Igualdad de Género de América Latina y El Caribe dispone de datos de feminicidio de fuentes oficiales de 18 países latinoamericanos. Bolivia no es uno de ellos, pues aunque la ley 348 para Garantizar a las Mujeres una Vida Libre de Violencia fue promulgada en 2013, los datos que se publican se remiten a información general por parte de la Policía, y en el mejor de los casos, valiosas investigaciones de ONGs cuya base de datos no es abierta y se publican datos condensados a travé de informes.

Ante la urgencia de la creciente oleada de crímenes, algunas organizaciones de sociedad civil como “Cuántas Más” en Bolivia, ven como urgente la necesidad de armar una base de datos recopilando los hechos que además se encuentre abierta al público para que puedan ser consultados por investigadores, periodistas, o cualquier persona que tenga interés de hacer algo más con datos registrados y sistematizados; si en tu país no dispones de fuentes oficiales, aquí te damos algunos criterios que debes considerar para armar la base de datos.

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  1. Diferencia entre datos primarios y datos secundarios. Datos primarios son aquellos que se obtienen a través de una recopilación de datos propia, como la observación de procesos, una encuesta o una entrevista. Los datos secundarios por otra parte son datos que otros ya han recopilado y han puesto a disposición pública. Si estás planeando hacer una recopilación de casos, lo más probable es que recurras a este segundo grupo, con base en estudios, estadísticas de otras organizaciones, o publicaciones de prensa.
  2. Cuando recopiles datos propios considera que estos pueden ser cuantitativos o cualitativos. Los datos cuantitativos se caracterizan por su enfoque estandarizado y tienen como objetivo verificar, confirmando o refutando, diversas relaciones e hipótesis basadas en números. Los datos cualitativos ofrecen un enfoque abierto y sirven para recoger información que no se pueda representar mediante cifras pero puede dar una mejor comprensión de una cuestión.
  3. Algunas veces, los datos pueden estar publicados en sitios web pero no existe un link de descarga. En ese caso, te sugiero utilizar una herramienta para la extracción de datos fácil de usar que tiene como objetivo obtener datos de forma estructurada de cualquier sitio web; se trata de import.io y puedes consultar este tutorial para aprender a usarlo.
  4. Es importante conocer las otras organizaciones que trabajan en la recepción de denuncias de violencia de género o que proveen servicios legales; estas organizaciones también pueden proveer datos fuente de órganos descentralizados, por ejemplo, de carácter municipal, servicios de atención a la salud, el sistema de justicia penal y prestadores de servicios sociales, por nombrar algunos.
  5. Si vas a obtener tus datos desde información publicada en prensa, trata de cotejar adicionalmente con uno o dos medios; de esta forma garantizas la verificación de los datos publicados y el aumento de aquella información que algún medio no pudo obtener.
  6. Saca provecho de Google Alerts, un servicio de Google que te permite recibir alertas a tu email cuando el buscador indexa nueva información relacionada con las palabras clave de búsqueda. Con esta herramienta puedes automatizar el proceso de búsqueda o actualizar los resultados de una búsqueda de tu interés a lo largo del tiempo, hasta que decidas eliminar la alerta; programa por ejemplo las palabras feminicidio o mujer asesinada.
  7. Identifica todos los criterios relevantes para tu primer análisis: nombres, edades, y locaciones suelen ser datos que comúnmente identificamos; sin embargo, la riqueza para análisis de tu base de datos puede estar en los datos que no siempre consideramos como el número de hijos sobrevivientes al hecho, la relación de la víctima con el victimario, el estado del caso y si es que ha obtenido sentencia, el tipo de agresión que se produjo, si es que hubo una denuncia de violencia previa. La granularidad es importante.
  8. Documenta el proceso, es importante explicar los pasos que seguiste para que las personas interesadas en la base de datos tengan los argumentos completos de tu trabajo. Aquí puedes encontrar algunas opciones para realizar este paso.
  9. Finalmente escoge la mejor manera de mostrarlos, dependiendo del volumen y el contenido de tu base de datos puedes optar de mostrarlos, por ejemplo, en una línea de tiempo o un mapa. Solo recuerda publicarlos con el enlace de descarga.

Adicionalmente, si te interesa indagar más profundo, CEPAL lanza un curso cada año de introducción sobre estadística e indicadores de género que a la fecha va en su sexta versión. Debes estar atento al lanzamiento de la próxima convocatoria.

¡Data Wrangler: limpia tus bases en un tris!

Omar Luna - el Septiembre 13, 2016 en Expediciones de Datos, Experiencias, Fuentes de datos, Uncategorized

Amo el trabajo de datos. Pero hay una cosa que no me gusta: la limpieza. ¿No te ha pasado alguna vez? ¡A mí sí y sigo contando! Por eso, quiero enseñarte cómo utilizar una herramienta para hacer al mal tiempo buena y cara: Wrangler. Esta es una herramienta interactiva GRATUITA, desarrollada por el proyecto de investigación Stanford/Berkeley, que sirve para la limpieza y transformación de datos.

Con ella, te lo prometo, pasarás menos tiempo limpiando y más tiempo analizando tus datos a la hora de elaborar bases de datos. ¿Te animas a probarla? Bueno, pues, lee y te cuento cómo la probé con una tabla de datos, sobre las primeras tres jornadas de CONCACAF 2016-2017, que extraje de Mismarcadores.com.

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¡Menor tiempo, mejor limpieza!
Un profesor en la “U” solía decirme que, lo bueno si breve, dos veces bueno. Y eso es lo que evoca Wrangler al momento de utilizarlo. Para comenzar, ingresa a http://vis.stanford.edu/wrangler/, donde encontrarás un botón al que hasta el más curioso y entusiasta datero dará clic con su provocativo Try It Now (¡Pruébala ahora!).

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Como verás a continuación, la interfaz de Wrangler es sencilla. Un poco primaria para algunos, pero los resultados son prometedores para quienes deseamos limpiar datos rápido y bien. ¿Ves cómo está la tabla? Fea, ¿verdad?5

 

 

 

 

Para mejorarla, lo primero que hice fue seleccionar la primera fila de la tabla y acudí al auxilio de la opción Promote para que la primera fila sea el encabezado de cada una de nuestras columnas. Así, ya tenemos un encabezado con el cual la carpintería datera puede comenzar. ¡Eso sí! Para cambiar cada uno de sus nombres puedes dar doble clic y ¡listo! ¡Ya tienes categorías!

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Ahora, rellenemos los espacios en blanco de cada jornada. Para eso, sombreé la columna JORNADA. Y me fui a la opción Fill, con la cual puedes reemplazar las columnas/filas en blanco por insumos de valor. Para este caso, le indiqué que debía rellenar todo espacio debajo de JORNADA que estuviera en blanco.

¿Cómo? Colocando lo siguiente en su barra de opciones:

Column JORNADA

Direction: above

Row: JORNADA is null

Finalizado esto, aparecerá una opción con nuestros comandos en el menú SUGGESTIONS. Dale clic al signo de “más” y verás cómo empieza a tomar forma la cosa.

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Sí, yo también vi esas filas en blanco que no aportan nada en cada JORNADA. Para eliminarlas, selecciona cada una de las columnas e ingresa a la opción DELETE, donde podrás prescindir de cada una de ellas en el menú de la izquierda, dando clic al signo más en el menú SUGGESTIONS.

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Mejor, ¿no? Ahora, tenemos otra piedrita en el camino: ¡Fecha y hora están unidas! Pero, que no panda el cúnico. Para separarlas, me di a la tarea de hacer lo siguiente:

1) Seleccioné la columna FECHA

2) Fui a la opción SPLIT y coloca WHITESPACE en la variable after.

3) Y voilá…

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¡Eso sí! No pases por alto cambiar las columnas SPLIT a FECHA y HORA respectivamente. Ahora, veo que el MARCADOR está igual de sucio. Por tanto, tendremos que separar cada uno de esas ÊÊ que les mantienen unidos. ¡Empecemos entonces! Yo comencé por el marcador del equipo 2 e hice esto:

1) Sombreé la columna MARCADOR

2) Fui a la opción SPLIT y coloca ÊÊ en la variable after.

3) ¡Listo! ¡Ya me lo separó!

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Ahora, viene lo mejor: ¿cómo quitamos esas ÊÊ del marcador del equipo 1? Antes de separar, sombreemos las ÊÊ y sígueme con lo siguiente:

1) Vamos a la opción SPLIT

2) Coloquemos ÊÊ en la opción on

3) ¡Mira qué padre! ¡Nos separó las ÊÊ del marcador!

4) ¡No olvides renombrar la columna separada como MARCADOR EQUIPO 1!

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¡Solo nos queda prescindir de la columna en blanco del anterior SPLIT! Y, para eso, ve a la opción DROP y dale clic a la primera opción que te presenta el menú SUGGESTIONS.

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¿Qué hacemos ahora? Ve a la opción EXPORT que se encuentra debajo de SUGGESTIONS y haz clic. Te saldrá una pantalla con la tabla de datos limpia. Copíala y llévala a tu Text Edit (Mac) o Bloc de Notas (Windows). Pega el archivo y guárdalo como un texto sin formato con extensión .csv.

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Ahora, si la curiosidad te mata como a mí me pasó, abrí el .csv en Excel… ¡Y este fue el resultado!

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¡Justo algo con lo cual podemos trabajar! ¡Gracias por oír mis plegarias dateras, Wrangler!

¿Por qué confiar en Wrangler?

“¿Para qué tanto problema?”, dijo sabiamente Juan Gabriel. Y yo le creo… yo te invito a darle un voto de confianza a Wrangler. ¿Por qué? Porque me ha pasado que se me va el tiempo (¡y la vida!) manipulando datos exclusivamente para que las herramientas de visualización y análisis las leen. Pero, ¡oh, sorpresa! Muchas veces, el resultado no es el esperado porque la limpieza no fue lo que yo deseaba.

Y, en esos deseos de cosas imposibles, Wrangler está diseñadas para acelerar esos procesos; más, si tienes a un editor o a tu jefe exigiendo bases de datos y visualizaciones rápidas y bien ejecutadas. Con este insumo, pasarás menos tiempo lidiando con tus datos y mucho más aprendiendo de ellos al tener las preguntas correctas que te ayuden a sustentar/refutar hipótesis de periodismo de datos.

También, te permite la transformación interactiva de información sucia que puedes encontrar a diario en insumos de análisis para cualquier proyecto en el cual te encuentres trabajando. Y, lo que más me encanta, te ayuda a exportar datos para su utilización en mis dos inseparables amigos: Excel o Tableau. ¡Yeeeeeeeeeeeeeey!
Por los registros, ¡no te preocupes! Una vez exportes la data trabajada, la herramienta volverá a su fase original con las bases precargadas (¡otra razón para amarte, Wrangler!). Ya si esto no te convence, anímate a probarla y compartirnos qué te parece y que no. ¡No te quedes con las ganas y comparte con nosotros tus impresiones acá o en nuestro Twitter (@EscueladeDatos)! ¡Cambio y fuera!

 

 

 

 

Onodo: hacer mapas de relaciones no es complicado

Ximena Villagrán - el Agosto 23, 2016 en DAL, Experiencias, Fuentes de datos, Guest posts, Tutoriales

Hace un mes la Fundación Civio lanzó su aplicación gratuita para crear mapas de relaciones y se puede convertir en la solución para muchos, como yo, que nunca pudieron hacer uno porque las herramientas parecían muy complicadas.

Para poder hacer esa afirmación hice una prueba con las relaciones de los personajes de Narcos, la serie de Netflix, que narra la investigación que llevó a la captura del narcotraficante Pablo Escobar.

Este mapa fue realizado en un poco menos de una hora, recolectando toda la información e insertándola en Onodo. Ahora les explicaré porqué es tan fácil de usar:

  • No necesitas ser un experto en Excel, ni siquiera abrirlo. Onodo permite insertar uno a uno los nodos (cada una de las personas, instituciones, etc… que necesitamos poner en el mapa) y también permite personalizar una a una las relaciones de cada nodo dentro de la misma aplicación.

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  • Es intuitivo, no es necesario leer el manual para usar sus funciones básicas. Ni siquiera existe un manual, si quieres algo parecido puedes ver su demostración en este enlace.

Ahora te explicaré cómo hice este mapa de relaciones en menos de una hora:

  • Recolecté los datos de los personajes en IMBd y Wikipedia.
  • Inserté los datos de cada personaje como un nodo. Por ejemplo: Pablo Escobar era el líder del Cartel de Medellín. Entonces usé el botón “Añadir nodo” y puse el nombre y la imagen que busqué en Google. Añadí otro nodo para el Cartel de Medellín. Ambos se reflejaron al instante en la visualización.

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  • Los nodos no están completos sin una relación. Entonces cambié a la pestaña de “relaciones” y hice click en el botón “añadir relación” para indicar que el nodo “Pablo Escobar” es el líder  del “Cartel de Medellín”. Esto también se reflejó al instante.

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  • Así se muestra la visualización al hacer click sobre el nodo de “Pablo Escobar”.

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  • Luego agregue la información del resto de personajes principales y secundarios de la serie, de la misma manera que hice con Pablo Escobar.  Todas se fueron mostrando dentro de la visualización.
  • Compartir la visualización dentro de cualquier otro sitio es igual de sencillo. Pulsas en el botón “Comparte” donde harás pública la visualización y después te creará un iframe y un enlace fijo.

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Si aún no te convence esta sencilla explicación puedes entrar a este enlace para ver otros mapas de relaciones que han realizado otros usuarios.  Y si la explicación te convenció, como usarlo me convenció a mí, puedes entrar a este enlace para crear tu cuenta y empezar a experimentar.

 

Cómo DataBasic puede ayudarte a empezar tu storytelling

Raisa Valda Ampuero - el Julio 19, 2016 en Experiencias, Fuentes de datos

Aprender a trabajar con datos y utilizar las herramientas correctas tienen una curva de aprendizaje, como todo proceso, que a veces puede intimidar un poco al inicio. Lo se por experiencia propia.

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.

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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:

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

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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.

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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:

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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.

Nuevas Dateras Latam

Marcos Ge - el Junio 1, 2016 en Uncategorized

En estas semanas estaremos publicando cuatro perfiles de dateras latinoamericanas que con su capacidad en análisis de datos y visión de alto impacto social están inyectando frescura a lo que conocemos como periodismo de datos en la región.

 

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Cómo saber si tus ideas son correctas: Tania Montalvo, México

 

 

 

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Venezuela. Katherine Pennacchio: Rebeldía colaborativa

Datos contra feminicidios: estudios de caso

Marcos Ge - el Mayo 5, 2016 en Uncategorized

Niñas en peligro

Vivas Nos Queremos

CC by Gibran Mena NC-SA

Claudia Quiroz Romero era una estudiante de 16 años en el departamento de Cochabamba, Bolivia. Fue violada y estrangulada por al menos un hombre, un miércoles de fiesta religiosa en 2015. Los agricultores comunitarios encontraron su cuerpo tirado en la milpa.

La menor de edad perdió la vida como parte del escenario de violencia contra mujeres en ese país, pero está lejos de ser la única niña afectada. De acuerdo con datos obtenidos y sistematizados por la plataforma Cuántas Más, 16 de 29 menores huérfanos por feminicidio (desde el inicio de la plataforma en 2013) relatan cómo “papi mató a mami”.

En Ciudad Juárez, los cuerpos sin vida de las hermanas Cinthia Ruiz Salazar y Daysi Fabiola Morales Salazar fueron halladas una mañana sobre la cama de su madre, con agudos cortes en todo el cuerpo y signos de violación. El padre de una de ellas es autor confeso del asesinato. De acuerdo con informes publicados por la prensa local, dijo haberse “vengado” de que una de las niñas “provocara” su rompimiento con la madre de ésta.

Estos datos NO son parte de ninguna base publicada por agencia gubernamental alguna, boliviana ni mexicana. Son parte de las bases abiertas, con varios años y miles de registros, construidas a fuerza de sistematización y a partir de publicaciones periodísticas, informes policiales y solicitudes de información por las plataformas Cuántas Más en Bolivia y el Programa de Monitoreo e Investigación de Red Mesa de Mujeres (RMM), en Ciudad Juárez, México.

¿Cómo pueden los datos abiertos hacer contribuciones específicas para el alivio de violencia de género en Latinoamérica?

Dos mujeres, Raisa Valda Ampuero, responsable de estrategia digital de la plataforma sobre feminicidios Cuántas Más, e Itzel González, coordinadora del Programa de Monitoreo e Investigación de Red Mesa de Mujeres (RMM), relatan cómo hacen día con día bases de datos con propósitos de incidencia estratégicos y efectivos para combatir esta terrible realidad.

Su labor se ha beneficiado de alta granularidad en los datos, al detallar geolocalización del feminicidio, autor o presunto autor, relación autor-asesinada, sociodemográficos de la mujer en cuestión, entre otros detalles. La consistencia de los datos, es decir, el levantamiento de datos que puedan ser provistos en todos o la mayoría de los casos, a través del tiempo, es también un factor decisivo para el éxito de las plataformas.

Con ello, Cuántas Más publica sus bases de datos abiertos completas de 2013 a la fecha en su sitio, mientras que Red Mesa se encuentra aún en el proceso de completar sus bases y ha preferido no hacerlas aún públicas.

Screen Shot 2016-05-05 at 6.53.16 PMEn ambos casos, las organizaciones que levantan y analizan datos seleccionaron los campos de sus bases teniendo a la vista tres objetivos primarios:

a)La nutrición de propuestas específicas para alocación de recursos públicos. Es decir, dichas organizaciones van a exigir presupuesto público que sea adecuado a la gravedad de situaciones por área geoespacial (departamento, colonia, etc.)

b) La elaboración de propuestas para programas públicos que resuelvan las problemáticas específicas que los datos evidencian, por ejemplo, en Bolivia, que la mayoría de los autores de feminicidios son pareja de las mujeres asesinadas.

c) La generación de impacto que sea de beneficio para organizaciones que combaten violencias contra mujeres en campo, y que son las que proveen gran parte de la información que alimenta las bases de datos, con el trabajo directo en sitios aledaños a los feminicidios.

¿Cuántas Más?, Bolivia

12045781_1642902455963478_1245370178522629950_oRaisa, abogada de formación y activista en internet, relata cómo la generación de una base de datos les ha permitidio a ella, junto con Marcelo Lazarte e Ida Peñaranda, articular esfuerzos con organizaciones feministas que trabajan en campo –exigiendo en los centros policiacos información detallada de feminicidios– para con esta información exigir a su vez alocación de recursos públicos  para los departamentos donde mayor violencia contra las mujeres existe. Su labor empezó en 2015, originalmente con un financiamiento de la organización internacional Hivos, el cual agotó ya su plazo de cobertura.

¿Cómo comenzó el trabajo de Cuántas Más?

En marzo de 2013, con la Ley 348, se incorpora delito de feminicidio en Bolivia. Hasta entonces, se les conocía como “delitos pasionales” o “delitos de honor”. La mayoría de los feminicidos que ocurrieron en 2013 siguieron tipificándose como simple asesinato, homicidio culposo… cualquier otra cosa, pero no feminicidio.

En Bolivia hay colectivas como Mujeres Creando, las Feministas Callejeras, la coordinadora de la mujer en Cochabamba. El trabajo inicial de ellos es en la calle, pero en 2014 empezó a crecer su acción digital.

En 2015 tuvimos dos casos muy sonados: uno es feminicidio, el caso de Andrea Álvarez,  que fue un hito en el internet boliviano porque la madre es activista de Mujeres Creando y activó a este grupo humano dentro de las redes.

Fue una guerra entre quienes apoyaban a la víctima o al presunto victimario. Otro caso no es ya feminicidio, sino la violación de una ciudadana norteamericana [Renee Gurley] en Samaipata.

Decidió exponer su caso públicamente en Facebook para ganar atención porque su proceso se estaba dilatando, y existía la posibilidad de que dos de los imputados accedieran a cargos públicos sin haber terminado el proceso.

Todos estos temas abrieron la discusión en internet de la activación de estos colectivos que ya tienen mucha acción en calle y que trasladaron también su accionar a las redes.

Justamente ese fue el desafío de Cuántas Más en 2016. El año pasado y 2014, fue el año de recolección. Casi no teníamos gente y nadie sabía trabajar bases de datos. El año pasado tuvimos el acelerador de periodismo de datos y a partir de eso tuvimos un aprendizaje.

Antes de eso lo hacíamos por intuición. Se lanza la ley y empezamos a tabular por puro instinto. El periodismo de datos nos sonaba de lejos.

¿Cuáles son las fuentes de sus datos?

La data que hemos logrado sacar ha sido de colectivos que nos han provisto de algún material, también desde los medios que han publicado las noticias. Son insumos que nos han ido llegando desde varias fuentes que hemos ido recopilando nosotros, desde los medios. A partir de eso hemos generado las tablas, con los criterios que íbamos a publicar inicialmente. En algunos casos no están del todo completos. Se nos hace difícil acceder a la información porque hay que ir a requerimiento, a provincia.

67173_1695311050722618_3893831368754744579_n¿Qué tipo de datos requieren para sus bases?

Para nosotros era importante no solamente decir que “fulanita” murió y la mató el esposo, sino que murió en qué provincia, si podíamos geolocalizar, circunstancias, causas nombres de los presuntos autores, edades de las víctimas y acusados. Hasta aquí lo que hemos descubierto es que los mayores victimarios  son los esposos.

También el estado del caso, si está en sentencia, en investigación si se ejecutó la sentencia y la tercera parte es el número de los hijos. Más allá de la muerte de la mujer, quiénes más se ven afectados por estos hechos.

 

¿Cómo se articulan grupos feministas de base con organizaciones que trabajan con datos sobre feminicidio?

Nosotros estamos aprendiendo, nos estamos capacitando y el objetivo es retribuir el acercamiento que tienen estos colectivos con Cuántas Más y empezar a educar con bases de datos. Estos colectivos empiezan su trabajo en las calles, y es el lugar donde hay que hacerlo, porque las víctimas se acercan por esas referencias, no por intenet, pero han descubierto que se pueden hacer muchas cosas por internet. El desafío es educar, porqué es importante, para qué sirve y cómo se puede utilizar.

Por otro lado, hay un tema muy fuerte de asignación presupuestaria .Con la ley vinieron instituciones de resguardo para mujeres, de prevención de delitos.

Asignan a diestra y siniestra sin saber… Cochabamba necesita muchos recursos. El problema es la asignación del presupuesto. Si una víctima necesita una investigación es muy costoso, debería ser gratuito por ley. Es terrible, un proceso de revictimización

Con las bases ofrecemos esto: si uno tiene la información de lo que está ocurriendo se puede segmentar por departamentos, en este caso Cochabamba, la ciudad donde yo vivo, donde hay a razón de un feminicido cada diez días.

Está también el tema de justicia porque es un tema complejo. La hacinación en las cárceles es súper fuerte. Para este tipo de delitos hay que saber quiénes y porqué son procesados judicialmente.

 

Programa de Monitoreo e investigación de Red Mesa de Mujeres

6 copyEn 2010 comenzó el Programa de Monitoreo e Investigación de Red Mesa de Mujeres (RMM), una organización ciudadana que se originó en Ciudad Juárez para combatir la normalización de la violencia tras el hallazgo de 8 cadáveres  en “Campo Algodonero”.

Itzel González, coordinadora del programa, comparte cómo su organización articula el trabajo de activistas de campo para monitorear la efectividad de programas gubernamentales contra la violencia y proponer nuevos programas modelados por los datos de campo que reúnen.

 

¿Cómo funciona el programa de monitoreo?

Somos 11 personas trabajando en este proyecto. Se trata de tener un registro de los casos de violencia, posteriormente se amplía para incluir datos e información de otros tipos de delito que se cometen en la ciudad por razones de género. Tenemos una base con 48 indicadores.

Capturamos los datos sociodemográficos de las mujeres que fueron vícimas de feminicidio para ir generando un perfil de quiénes eran estas mujeres y en dónde vivían.

Es muy importante ubicar la colonia donde tenían su domicilio pero también la zona donde su cuerpo fue localizado, con el fin de generar, en el futuro, este proceso de generar mapas o geolocalización de los casos de feminicidio.

¿De dónde provienen los datos?

5 copyNuestra información la obtenemos de medios periodísticos pero también en solicitudes de información. Como no está tipificado muchas veces, en medios no te lo dicen y en solicitudes de información tampoco lo llaman feminicidio.

Si tenemos suerte de que en la nota diga dónde vivía esta mujer y dónde fue localizada, la forma en que fue asesinada. Esos detalles nos aportan información. Para nosotras es muy valioso par apoder ir mapeando los distintos tipos de feminicido que están ocurriendo.

En las solicitudes de información pedimos los registros que tiene la Fiscalía General sobre la cantidad de mujeres asesinadas que ha habido de 2010 a 2015. El tipo de delitos que se presentó con mayor frecuencia en ese año en contra de mujeres. También desglosamos nuestras solicitudes por delito.  Violaciones, hostigamiento sexual, homicidio (así clasificado en el código).

Una vez que la tenemos hacemos un vaciado de esos datos, unas pequeñas tablitas, unas grafiquitas muy sencillas y las traducimos a mensajes visuales en redes, y hacemos estas comparaciones de violaciones entre años, hacemos ese trabajo de visualización a través de los números.

¿A dónde van esos datos?

“Nosotras participamos en diferentes espacios, tanto a nivel local como estatal En  el estatal en el Consejo de la Ley del Derecho de las Mujeres a una vida libre de violencia, desde donde hacemos un monitoreo de esta ley, qué resultados está teniendo a un nivel local. Estos datos nos permiten contrastar con la realidad y la expectativa.

Nos están diciendo que en 2015 implementaron tantas campañas de la violencia intrafamiliar, y estoy viendo que hubo un incremento por ese tipo de delito en el sector de justicia, a ver qué está pasando.

Esta acción se replica a nivel de Ciudad Juárez.

Participamos en el consejo del Insituto de la mujer juarense.  Es información que también acompañamos de otros indicadores, por ejemplo información cualitativa que nos proporciona la Red de Defensoras Comunitarias que está trabajando en campo, en estas colonias, así como los datos de los acompañamientos de nuestro módulo en el Centro de Justicia.

Con esa información, generamos las propuestas para llevarlas a instancias municipales: “se preferiría que fuera la campaña de atención a mujeres en cuanto a relaciones productivas”, por ejemplo. Hay algunas mujeres que están en la inmediatez de sus necesidades más básicas.

En los últimos tres años se han estado generando programas tanto a nivel federal como a nivel estatal, que después se vinculan con los municipios. Estos programas segregan por zonas la ciudad. Entonces hacen todo un diagnóstico de esta zona donde aparentemente hay índices altos de violencia social, y a esas zonas dirigen los recursos y estrategias de prevención.

Si durante este tiempo se invirtió en estas zonas catalogadas como vulnerables, quisiéramos ver con datos y números de feminicidio y otros tipos de violencia, y poder hacer un balance entre los recursos, las acciones que se desarrollan y la violencia en esas zonas, contrastar esa información.

Por otra parte, conocer dónde las mujeres fueron asesinadas nos da información relacionada con el tipo de asesinato. Usamos las categorías de Julia Monárrez, una socióloga que ha contribuido mucho en cuestiones de análisis teórico, pero también ha construido una extensa base de datos de feminicidios.

Las categorías incluyen el feminicidio íntimo,  sistémico, feminicido por ocupaciones estigmatizadas, esas categorías las tomamos en cuenta para determinar qué tipo de asesinato fue perpretado.

¿Cómo se articula su trabajo con organizaciones de base de defensa de la mujer?

Olga Márquez, por ejemplo,  tiene 20 años de trabajo en la comunidad, vive en el norponiente de Ciudad Juárez, una de las zonas con mayor rezago en cuanto a infraestructura, pero ha tenido históricamente niveles altos de organización comunitaria a través de organizaciones civiles y eclesiales de base.

Se formó en temas de derechos humanos de las mujeres. Es el principal enlace con la comunidad. Nos dice que fue a la comunidad de Granjero y vio que hay una enorme cantidad de chicas que muy jóvenes tienen dos o tres hijos, pero no acceso a servicios de salud ni educación.

¿Cómo ha sido su proceso de aprendizaje?

Sergio Ariza, [capacitador de la organización SocialTIC A.C.], nos asesoró a trasladar a Google Sheets con un formulario específico y completo para ir llenando esta base de datos.

Nos ahorra tiempo, es práctico y podemos generar que las chicas de servicio social puedan meter información de una manera más simple. Antes había que cuidar que si el espacio de más, con las lista desplegables agarras el nombre de la colonia y les pones los numeritos la edad de la chica.

Otra cosa que nos ha ayudado muchísimo a eficientar este trabajo ha sido contar con un pequeño protocolo donde ahí viene toda la serie de pasos que alguna persona tendría que seguir si quisiera colaborar con el llenado esta base de datos y la quisiera conocer. En ese documento puede encontrar esta información. Lo sacamos en noviembre del año pasado y lo hemos estado utilizando con las personas que vienen, estudiantes de servicio social.

Era una cuestión poco práctica que cada vez que venía una estudiante tener que explicarle el objetivo, deja tú del programa, sino de la base de datos. Tenerle que enseñar a hacer el llenado, era un poquito engorroso, porque les toma tiempo agarrarle a la onda de las base de datos. Con el formato y el protocolo ha sido mucho más sencillo para nosotros.

¿Cuánto tiempo le ahorra?

En una semana, hasta 5 horas. Tiene tantos indicadores que la anterior base les tomaba ese tiempo. El objetivo es contar con información actualizada y que nos pueda ser de utilidad a la hora estar en la mesa, con instancias de gobierno de cualquier nivel, pero particularmente del orden local, para con esa información hacer nuestras propuestas de Incidencia.

Recursos para mapeo abierto por Ecuador

Marcos Ge - el Abril 18, 2016 en Expediciones de Datos, Fuentes de datos, Noticias, Uncategorized

terremoto

Aprende en 5 minutos a colaborar aunque no estés en Ecuador

El 16 de abril un terremoto de alrededor de 7.8 grados golpeó la región costera en Ecuador.

La comunidad de Datos Abiertos del mundo y de América Latina se organiza para hacer su contribución con la construcción de un mapa base para labores de rescate, humanitarias y conocimiento para la población en general. Aún queda bastante por hacer.

Si no sabes cómo hacerlo, aprende en cinco minutos con este video de Juan Carlos Calderón en español. No es necesario localizarte en Ecuador, puedes mapear desde cualquier lugar del mundo.

El chat de Telegram donde se discute logística, así como todos los detalles del mapeo están en el documento wiki del Terremoto en Ecuador.

El mapa de Open Street Maps (OSM) se construye primordialmente con la conversión de imágenes satelitales a mapas editables abiertos a través de la herramienta Open Street Maps. A su vez, esta digitalización es convertida en una base de datos abiertos para uso público.

En el documento wiki se describe qué es la comunidad de voluntarios Open Street Maps y el equipo humanitario de OSM (HOT, por sus siglas en inglés), los canales IRC de soporte técnico para comunicarte con los equipos que lo coordinan y otros detalles como el hashtag #MappingEcuador para encontrar información relacionada en Twitter.

El administrador de tareas de OSM prioriza, divide y reparte las tareas pendientes y monitorea las concluidas. Un proyecto está casi completo pero hay más a los que resta mucho para terminar.  Ahí puedes sumarte a este mapeo global.

El esfuerzo lo lidera Humberto Yances (HOT) junto con Daniel Orellana (Open Street Maps Ecuador), quien esta mañana lanzó este Hangout donde encontrarás un tutorial básico detallado para mapear desde donde estés. El segundo hangout, con tutorial para mapeo intermedio y edición offline está acá.

Ayuda en campo

En cuanto a la ayuda en sitio, además de Open Street Maps, en el video se detalla cómo usar la plataforma https://mapa.desastre.ec/ que permite enviar y visualizar reportes de problemáticas originadas por el desastre, así como su ubicación geográfica.

Mapa Desastre permite a sus usuarios recibir alertas de acuerdo a la ubicación de su GPS. La información es pública y disponible también para los organismos de socorro.

Otra de las herramientas en sitio es Google Person Finder, repositorio donde puedes encontrar información de personas que buscas en Ecuador u ofrecer información de personas que encuentres.

Con Mapillary y Open Street Map Android Tracker puedes subir fotografías de las zonas de desastre.

Para la comunidad internacional

Si tienes amigos angloparlantes, comparte con ellos este post en School of Data, donde puedes encontrar esta información en inglés.

Convocatoria para Venezuela: proyecto para liberar datos públicos

venezuela - el Marzo 31, 2016 en Expediciones de Datos, Noticias

Colabora a través de la plataforma Vendata, primer proyecto de datos abiertos en Venezuela

Colabora a través de la plataforma Vendata, primer proyecto de datos abiertos en Venezuela

 

Ipys Venezuela invita a la comunidad datera de Venezuela, periodistas, estudiantes y voluntarios a participar durante el mes de abril y mayo en varios encuentros de liberación de datos públicos a través de  Vendata.

Vendata es una plataforma creada para poner al alcance de los venezolanos datos públicos en un formato abierto y reutilizable. En esta primera etapa se estará trabajando con PDFs de la Gaceta Oficial de Venezuela. La Gaceta es el medio de comunicación escrito en el que el Estado venezolano publica sus normas y resoluciones jurídicas. Es el único imperativo con el que deben cumplir diariamente quienes gobiernan. En la Gaceta Oficial está todo. Sin embargo, la única manera de acceder a ella es en papel o a través de archivos digitales en formato PDF. Esto conlleva a que mucha información importante se pierda en el abismo de lo impreso y quede en el olvido.

 

 

Nuestra meta

Los interesados en participar en el proyecto ayudarán haciendo scraping de los PDF’s. A cada colaborador se le creará una cuenta en la plataforma y se le dará capacitación para aprender a utilizar la herramienta. Realizaremos encuentros personales o virtuales. Los únicos requisitos son tener una computadora, conexión a Internet y ganas de formar parte de esta comunidad.

A pesar de las dificultades políticas y económicas que enfrenta Venezuela, creemos que juntos podemos cambiar el rumbo de la situación y ayudar, al menos, en la transparencia y en el acceso a la información pública. La situación de opacidad y poca transparencia en los actores que se encuentran en el poder, dificulta las posibilidades de escrutar los diversos sectores de la sociedad, como un ejercicio natural de contraloría, participación social y ejercicio de la democracia.

El cambio es necesario y la aplicación Vendata es una alternativa para romper con la opacidad existente a través de un mecanismo que posibilite la construcción propia de herramientas que permitan defender el derecho del ciudadano a estar informado.

Actualmente, en Venezuela no existe una Ley de Acceso a la Información Pública, pero diferentes representantes de la sociedad civil están haciendo presión para que ello sea posible. El lanzamiento de proyectos como Vendata ayudaría a visualizar la importancia de los datos abiertos y su repercusión en las decisiones gubernamentales, sobre las que la ciudadanía tiene derecho a estar informado.

Los invitamos a unirse a la convocatoria y a ser parte de este proyecto. Para obtener mayor información y postularse enviar un correo a escueladedatosvenezuela@gmail.com

Análisis de datos con Morlan: puentes entre ciencia y sociedad.

Marcos Ge - el Marzo 15, 2016 en Estadística, Experiencias, Fuentes de datos, Noticias, Uncategorized

Irving 2 copiaCon la paciencia de un físico nuclear y el interés apasionado de un activista, Irving Morales, co fundador de Morlan, grafica una de potenciales decenas de tendencias en una base de datos.

En la redacción con la que está colaborando casi le piden que la envíe a impresión, “está lista” para publicarse, cuenta Irving en entrevista. Pero se niega, la gráfica es para él, para que detecte patrones anómalos y posibles puntos de atención en el comportamiento de los datos. La prisa, que domina la mayoría de las redacciones, es el mayor enemigo de un verdadero análisis de datos.

Un investigador, científico, periodista o incluso diseñador que grafique pensando ya en publicar comete uno de los mayores y más comunes errores en el análisis de datos. En eso insistió esta semana Marco Hernández, de La Nación Data Costa Rica durante su webinar de #DatosExtremos. La frecuencia con que la que este y otros errores ocurren puede deberse, como insiste su colega, la periodista Camila Salazar, a la falta de capacitación en análisis de datos en las universidades que forman periodistas.

Pero en un espejo de esta deficiencia en la ciencia, o al menos en la academia mexicana hiperespecializada en física, los científicos que analizan datos no tienen ni incentivos ni herramientas ni un camino hecho para poner sus análisis al servicio de organizaciones para la resolución de problemas sociales.

El doctor en física y consultor en análisis de datos Irving Morales confiesa, por ejempo, que comenzó su carrera de sesudos y clavados análisis de datos para finalmente publicarlos… en PDF.

Por eso Irving, en vista de que la academia científica no necesariamente está interesada en salir de su propio túnel de saber, decidió aliarse con Emmanuel Landa y Oliver Morales y hacer su propio camino de análisis científico y social de datos. Le llamaron Morlan.

Acá, en entrevista, detalla sus andanzas en ese camino.

¿Qué es y cómo se hace el análisis de datos?

Una manera de entenderlo es como una caja de herramientas que se aplica a todas mis bases de datos: saco el promedio, la varianza, gráficas de barras… Desde mi punto de vista eso no es lo mejor, se aplica el formulazo, sin entender por qué.

Creo que el análisis de datos debe ser un proceso artesanal donde lo que hago es buscar patrones en los datos. Algunos periodistas muchas veces están muy entrenados para buscar historias y eso es lo que hacen: agarran los datos, los grafican de mil maneras posibles y empiezan a buscar sus historias.

A veces se trata de sacar un patrón relevante para la nota. Otras el punto es notar cosas raras que hacen los datos (datos fuera del patrón usual), lo relevante es preguntarse por qué mis datos se comportan así.

Yo trabajé mucho tiempo con la física y analizando datos para la física. Buscar patrones tiene que ser un proceso que tiene una gran carga visual. En la academia no lo entienden, pero la parte visual te ayuda un montón.

Esencialmente lo puedes hacer en cualquier paquete que tenga un poco de matemática. Yo uso un paquete que se llama así, Matemática, aunque también se puede usar Stata, R, sps.

logo

¿Cómo decidiste empezar Morlan?

Empezamos a trabajar con otros datos, más académicos, de biología, por ejemplo, y poco a poco nos dimos cuenta de que estos no eran los datos que nos interesaban.

Nos preguntábamos porqué los científicos no atacan problemas que le interesen más a la gente, como la pobreza, el agua, el hambre.

Empezamos a bajar datos y ver cuáles eran las problemáticas en esas áreas. Con el tiempo notamos que sí podíamos hacer algunas cosas pero el camino académico no era lo mejor.

Físicos hablando de ciencias sociales no es algo que se vea bien en la academia.

¿Qué aprendizaje hubo en ese viaje de la ciencia pura y dura a lo publicable y lo social?

Al pincipio Morlan funcionó sólo como una empresa de consultoría. Nos empezamos a dar cuenta de que no sólo es importnate la parte de las matemáticas sino también la del diseño.

Presentar en PDF era algo que hacíamos y se nos volvió completamente aburrido. Como físicos también estábamos acostumbrados a ver los datos sólo como números, teníamos 3 años haciendo pura física.

Nos dimos cuenta de que necesitábamos también la parte del contenido social. Nos reunimos con gente que estaba más metida en esto: periodistas, sociólogos, gente que nos aterrizara y nos bajara a la parte social. Así fue surgiendo Morlan. La idea de estos tres ejes fue cómo construir un producto que no tenía nadie. Había gente que estaba haciendo consultoría pero la parte del diseño y del contexto la dejaban fuera.

Había gente que hacía productos muy buenos de periodismo de datos o visualización de datos pero que no tenía nada de buen análisis o contexto social. Gente que escribía ensayos pero no tenía nada de visualización o análisis matemático.

Decidimos reunir las tres cosas. y nos ha funcionando muy bien.

¿Qué tipo de trabajo desarrollan usualmente y cómo se sostiene Morlan?

Nos preguntan mucho quiénes son nuestros clientes. Recientemente hemos trabajado con medios, con Milenio Data Lab y con El Universal. Pero nuestra principal fuentes de ingresos tiene que ver con gente del gobierno y consultorías.

Por ejemplo, estuvimos muy metidos analizando las bases de datos de desaparecidos. Al principio salió simplemente como un tuit que pusimos y empezamos a hacer otros productos que tenían que ver con bases de datos de desaparecidos. Poco a poco lo empezamos a vender a gente de los medios y a partir de ahí surgió el proyecto de desaparecidos de El Universal. Empezó con jalar una base y ver qué se puede hacer.

Pero todavía nos movemos mucho más en el análisis de datos más fuerte y más pesado.

Screen Shot 2016-03-15 at 12.28.03 PMTrabajamos, por ejemplo, con el gobierno de Aguascalientes, el análisis de la redistritación electoral, que ahorita está vigente en Ags., es un problema de minimización de datos, que involucra matemáticas más especializadas. Hemos trabajado con algunos partidos políticos haciendo análisis sociodemográfico y electoral.

La mayoría de las cosas que vendemos, por lo mismo de que las vendimos, no las podemos poner en la página. Es trabajo con ONGs y decimos que analizar estos datos estaría bien y lo montamos.

En este tipo de trabajo nos acercamos a las ONGs por el contenido social que nos interesa promover. En algunos casos, como nuestro trabajo con el Instituto para las Mujeres en la Migración (IMUMI) el trato ha sido casi un intercambio de nuestro trabajo por publicidad, pues sabemos que algunas organizaciones no disponen de grandes fondos. No queremos que sean nuestros análisis solamente para sacar dinero sino la parte de analizar los datos de forma social y que esto sirva para algo más.

¿Cuáles son los errores más comunes en análisis de datos?

Depende mucho de a quién esté enfocado. En los medios hemos visto muchos errores en análisis de datos. También hemos visto cómo la dinámica de manejar los datos es muy diferente en un medio, donde quieren los datos más importantes para la siguiente semana.

Una consultoría funciona casi por completo al revés: nos dan un base y es necesario hacer casi toda la visualización posible, un trabajo de un mes.

Hemos encontrado que el principal error en la gente que hace análisis de datos es que se quedan muy en la superficie. La base de datos es muy rica y sacan nada más el dato más importante o nada más un análisis muy superficial.

¿Cuánto tiempo toma un análisis de datos más integral?

Usualmente, con la mayoría de las bases, las analizamos durante meses. Empezamos a jugar, graficamos de mil maneras diferentes y buscamos patrones de forma visual y matemática. Cada proceso implica un mes o mes y medio con cada base.

Como mencionaba en el curso de DatosExtremos. Conforme las acumulas, las conoces y ya después es posible generar cruces.

¿Cuál de sus proyectos ha tenido más impacto personal y social?

Yo creo que el analizar los datos de desaparecidos ha sido muy fuerte para nosotros. En algún momento empezamos a bajar bases de datos de desaparecidos y me puse a scrapear una base de datos donde tenían fichas y entonces abrí la carpeta y de repente se empezó a llenar con fotos. Ese momento fue muy impactante, un baño de realidad. Yo estaba pensando esto como números y ves cada una de las fotografías y empiezas a pensar que son personas.

Justo ayer lo platicaba con otros periodistas. Una vez que te metes al tema de los desaparecidos ya no puedes salirte, sientes cierta responsabilidad: si yo puedo hacer algo, tengo que hacer algo.

Pero también trabajamos mucho con nuestra base de datos de pobreza. Volvemos a ella una y otra vez y es la base de muchos de nuestros cruces para otros trabajos.

Conociendo a la comunidad de datos abiertos en Ecuador

Julio López - el Septiembre 8, 2015 en Experiencias, Noticias

Con la misión de proveer de herramientas a quienes están interesados en resolver problemas reales a través del manejo adecuado de los datos, la comunidad de Escuela de Datos ha venido promoviendo y organizando eventos y talleres en el uso de datos abiertos en varias regiones, incluyendo a nuestra Latinoamérica. Varias comunidades dateras han nacido en distintos rincones latinoamericanos y anualmente, desde 2013, todos se reúnen para intercambiar sus experiencias y trabajar en proyectos comunes en el encuentro regional de datos abiertos (AbreLatam y ConDatos), cuya edición 2015 está pasando ahora mismo en Santiago.

En Ecuador, la comunidad datera está creciendo. Hoy somos varios aquéllos que de alguna forma estamos promoviendo el uso de datos y su publicación en un formato abierto. En agosto se dieron lugar en Quito dos eventos dateros: el Data Café, un espacio organizado por la iniciativa DatosAbiertosQuito, y el primer encuentro de comunidad de datos abiertos que organizamos desde la Escuela de Datos.

Una vez al mes, entre agosto y diciembre, Escuela de Datos co-organizará un evento de comunidad con la idea que nos vayamos conectando. Con la idea de ir buscando un punto de encuentro que vaya conectando iniciativas de datos locales y de ir interactuando como una comunidad queremos que se vaya creando un espacio con objetivos muy claros, como los siguientes:

  • Dar a conocer eventos, talleres y capacitaciones en datos
  • Compartir lecciones aprendidas
  • Apoyar procesos de networking
  • Difundir historias y proyectos locales
  • Conocer las posturas de diferentes sectores frente a la apertura de datos

El pasado jueves 27 de agosto, alrededor de 30 personas, entre emprendedores, académicos, periodistas, investigadores y estudiantes universitarios, nos juntamos en Impacto Quito. Puedo decir que todos con curiosidad, ideas e historias por contar y compartiendo el afán de ser parte de una comunidad que impulse la publicación de datos en formato abierto y el uso ciudadano de los mismos en Ecuador.

 

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Para algunos fue su primera cita con el movimiento de datos abiertos y para otros fue el espacio para compartir su trabajo y sus ideas de lo que se puede hacer como comunidad de datos en Ecuador. Además sirvió para que muchos que ya se conocían en redes sociales pueda interactuar cara a cara. Muchos han trabajado con datos; por ejemplo, se habló de cursos de periodismo de datos que han sido ya dictados, iniciativas que se quieren implementar desde el gobierno central y proyectos académicos que buscan que los datos en formato abierto sean parte de la construcción de ciudades sustentables. Estas historias y muchas otras ideas serán recogidas paulatinamente en este espacio para ir contando lo que la comunidad datera ecuatoriana ha venido haciendo.

Escuela de Datos en Ecuador no solamente busca que la comunidad de dateros se conozca; también buscamos colaboraciones y capacitaciones en conjunto. Así, el segundo encuentro busca consolidar proyectos específicos con datos en diversos ámbitos y sectores. Es un momento perfecto para explorar fronteras nuevas y construir las bases de una red increíble de dateros en el Ecuador.

Para el siguiente encuentro que será el 17 de septiembre, la idea es buscar puntos de encuentro. También habrá una presentación sobre cómo crear datasets abiertos a partir de datos públicos.

La cobertura del primer evento puedes chequearla acá, gracias a nuestros amigos de Radios Libres.

Estaremos comunicándonos por diferentes canales. En Facebook la comunidad está en Datos Abiertos Ecuador.