Daniel Villatoro - el abril 16, 2018 en Noticias
invitado - el agosto 9, 2017 en Fuentes de datos, Guest posts
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.
Daniel Villatoro - el octubre 24, 2016 en Tutoriales
En ocasiones, tenemos dos o más bases de datos que queremos combinar por un factor común. El uso de datos es más efectivo cuando puedes combinar varias bases de datos y ver cómo se relacionan entre ellas. Tableau Public es un programa que nos permite hacer esto de manera sencilla. En este tutorial veremos cómo hacerlo.
Al combinar datos de manera automática te ahorras el tedioso trabajo de tener que emparejar de manera manual dos o varios set de datos.
Al combinar datos de manera automática te ahorras el tedioso trabajo de tener que emparejar de manera manual dos o varios set de datos.
Este programa gratuito te permite importar tus datos para crear visualizaciones interactivas. Todo tu trabajo se guarda en tu usuario y se puede compartir a través de códigos embed o iframes. Otra ventaja es que el programa está disponible para los sistemas operativos Windows y Mac. Para descargar la aplicación, entra en este link y sigue las instrucciones que el instalador te señala.
2) Asegúrate de que tus datos compartan un denominador común
Cuando quieres unir bases de datos debes asegurarte de que ambas compartan algún campo que vincule los dos sets de datos. Por ejemplo, si tienes dos set de datos sobre los países de Latinoamérica, tu denominador común puede ser el nombre del país. O si tienes datos sobre denuncias y delitos de los partidos políticos, el denominador común puede ser el nombre o las siglas del partido.
3) Repasa la teoría de los conjuntos
Tableau Public te permite realizar dos tipos de combinaciones.
La primera, es una unión interior.
En este tipo de unión, sólo se copiaran los datos en los que el denominador común de ambas fuentes de datos coincida. Por ejemplo, si tenemos un set de datos sobre alfabetización en todos los países del mundo y lo combinamos con datos sobre el acceso a la educación primaria en los países de Latinoamérica, nuestra base de datos combinada solo mostrará los datos de los países de Latinoamérica.
La segunda, es una unión izquierda.
En este tipo de unión, se copiarán todos los datos de tu primera fuente de datos y sólo se agregarán los datos de la segunda fuente cuando estos coincidan en denominador común. Las filas que no tengan coincidencias se mostrarán como valores nulos. Siguiendo nuestro ejemplo, nuestra base de datos combinada mostraría los datos de alfabetización de todos los países del mundo, pero aquellos que no forman parte de Latinoamérica no contarían con datos sobre el acceso a educación primaria.
4) Abre el programa y conecta tu primera fuente de datos
Al iniciar, el programa te invita a conectar a un archivo de base de datos, que puede ser en formatos Excel (xls, xlsx), Archivos de texto (csv) o Access. Selecciona tu primer set de datos. En nuestro ejemplo, sería el archivo con el porcentaje de alfabetización de todos los países del mundo.
5) Añade tu segunda fuente de datos
Haz click en la palabra añadir y agrega una segunda base de datos. En nuestro ejemplo, es el archivo con el porcentaje de acceso a la educación primaria en los países latinoamericanos.
6) Arrastra ambos sets de datos y conéctalos
Al arrastrar las diferentes hojas de cálculo a la pantalla de Tableau Public, el programa te mostrará la relación que estás creando entre ambas bases de datos y te dará una muestra de cómo luce tu conexión de datos.
7) Edita la conexión
Haz click en los dos círculos unidos que se muestran entre tus fuentes de datos para abrir una ventana de edición de tu unión. En esta pestaña debes de decidir si quieres una combinación interior o una combinación izquierda. También debes de indicar cuál es la categoría en tus fuentes de datos que coincide o es igual en ambas. En este caso, seleccionamos el campo Country (País) para que combine los datos de cada país de manera automática.
Siguiendo el ejemplo, si decides hacer una conexión interior, la combinación de estas dos bases de datos sólo te mostraria 42 filas con los datos de alfabetización y acceso a educación primaria de los 42 países de Latinoamérica y el Caribe.
En cambio, si eliges una conexión izquierda, el set de datos resultante te mostraría 254 filas con los nombres de todos los países del mundo y sus datos sobre alfabetización, pero los datos sobre acceso a educación primaria solo estarían en los países latinoamericanos. El resto de países tendría un valor nulo en esta categoría.
Durante todo el proceso, Tableau Public te muestra una previsualización de cómo se ve tu set de datos combinado debajo de la sección en la que editas las uniones.
8) Copiar y guardar.
Selecciona todas las filas y columnas de tu base de datos combinada haciendo click en la esquina superior izquierda de la previsualización que te muestra el programa. Copia el contenido con la combinación Ctrl+C o ⌘+C, pégalo en el editor de hojas de cálculo de tu preferencia y guárdalo.
Así, de manera sencilla, puedes combinar bases de datos con muchos campos y sin tener que prestar atención y copiar manualmente las coincidencias. Esta práctica es de mucha utilidad cuando quieres combinar diferentes estadísticas sobre varios lugares, o cuando quieres combinar una base de datos con datos georeferenciales con una que contenga estadísticas.
La combinación izquierda te puede servir para identificar valores que coincidan entre dos bases de datos. Esto es de mucha utilidad cuando estás creando hipótesis para investigaciones o quieres comprobar relaciones entre listados de personas o entidades.
Daniel Villatoro - el julio 19, 2016 en Experiencias, Fuentes de datos, Uncategorized
Ves a un político dando un discurso. “Está mintiendo”, te dices. Y allí se queda. Muchos políticos mienten, pero muchas veces los medios no se esfuerzan lo suficiente por comprobar si lo que una fuente de información dice es verdad o no. Es allí donde la comprobación de datos o fact checking entra al juego. Verificar que lo que se dice en el discurso público tenga credibilidad es una manera de hacer que las figuras públicas rindan cuentas. Lo mejor es que en los últimos años ha surgido un boom en la aplicación de estos principios a la realidad latinoamericana.
Existen iniciativas que se dedican a eso, a tomar de lo que se discute en los medios y comprobar la veracidad de lo que se dice a través de los datos disponibles. Uno de los grandes “culpables” de este boom latinoamericano por el fact-checking es Chequeado, un medio que busca mejorar el debate público que suele basarse en prejuicios, ideologías e intereses y no en datos y hechos. Lo hace verificando las declaraciones de personas públicas -como políticos, economistas o empresarios-, medios de comunicación y otras instituciones. Clasifican esos dichos como “verdadero” o “falso, con base en los hechos y datos que encuentran.
Este medio definió una serie de pasos que busca seguir en cada ocasión, y los compartió en muchas capacitaciones y talleres, lo que desencadenó el surgimiento de otros proyectos de chequeo en medios tradicionales y alternativos en América Latina.
Otros proyectos surgieron por su cuenta, pero ahora podemos conocer al menos 17 iniciativas de verificación del discurso público en 10 países de Latinoamérica.
La metodología que Chequeado estableció consiste en una serie de ocho pasos que culmina al brindarle a la frase una calificación en base a lo que se pudo comprobar, la cual varía desde verdadero hasta falso y todos los grises enmedio que se puedan preestablecer.
¿Existe una verdad a medias? ¿Y si digo la verdad, pero en un contexto engañoso? Por todas estos y otros problemas con la verificación de la veracidad en lo que alguien dice, las clasificaciones varían mucho, dependiendo de quien verifica. Chequeado estableció nueve grados para sus chequeos que van así: verdadero; verdadero +; verdadero, pero…; discutible, apresurado, exagerado, engañoso, insostenible y falso. Existen ocasiones en las que más de una calificación se podría aplicar.
Las clasificaciones expresan la conclusión a la que llegan los periodistas los sitios de fact-checking sobre la veracidad de los dichos en el ámbito social.
Según el recuento de los sitios latinoamericanos de chequeo que mencionamos, cada uno elige la manera de calificar que se acomode mejor en sus capacidades y en la manera en que quiere comunicarse con su público. Usando lenguaje popular o la misma identidad del medio, vemos como la verificación de datos siendo aplicada de maneras creativas.
Las clasificaciones de La Casaquera, Politígrafo, Preto no Branco, Truco, El Sabueso, El Polígrafo, UY Check y Conpruebas
Los discursos de los presidenciables son la excusa perfecta para que a la verificación de datos se le añada la emoción por la inmediatez. En Costa Rica, el periódico Nación verificó en vivo el mensaje anual del presidente Luis Guillermo Solís en un especial que mostraba a tiempo real las verificaciones que se lograban comprobar, minuto a minuto.
Y por varios años, Chequeado ha invitado a que cualquier persona contribuya a su chequeo de los discursos presidenciales y puso a funcionar un portal para los chequeos en vivo, como puedes ver en este vídeo.
Si encontraste algún proyecto de verificación de datos en tu país, ¿por qué no pruebas contribuir enviándole una frase para que chequeen?
*¿Conoces una iniciativa latinoamericana de fact-checking que no hayamos mencionado? Mándanos un tuit con información sobre ella. Puedes encontrarme como @danyvillatoro y asegúrate de incluir a @EscuelaDeDatos para que podamos agregarla al mapa.
Marcos Ge - el abril 6, 2016 en Experiencias, Fuentes de datos, Uncategorized
Ni vivas ni muertas, las personas desaparecidas dejan tras de sí no sólo el dolor de su ausencia sino una pesadilla de trámites y papeleo para ser reconocidas como tales por los Estados.
El 28 de febrero de 2015 un equipo multidisciplinario conformado por los desarrolladores Ricardo Alanís, Miguel Morán, Sandra Barrón y los periodistas Israel Piña y Gibrán Mena comienzan la labor de limpieza y estandarización de los datos de la organización civil Fuerzas Unidas por Nuestros Desaparecidos, en el estado mexicano de Coahuila.
Esta base de datos se levantó por medio de denuncias ciudadanas, y era la mayor en Coahuila en 2015. Su característica más atractiva era que reunía las denuncias ciudadanas de desaparecidos que no adquirían el estatus «oficial» de desaparición debido al largo y extenuante trámite burocrático que representaba. No obstante, los datos se encontraban dentro de los jpges de fotografías con los rostros de los desaparecidos.
A estos datos se sumaron los de la base gubernamental Registro Nacional de Datos de Personas Extraviadas o Desaparecidas (RNPED), alimentada con datos oficiliazidos por la burocracia local, y posteriormente también se sumaron los del programa también gubernamental Dar Contigo.
Naturalmente, el estándar en los datos era nulo. La primera tarea fue la del scraping, que tuvo una capa adicional de dificultad considerando que algunos datos se hallaban atrapados en los jpegs. Python fue la herramienta seleccionada para extraer esos datos. Pero el mayor reto no consistió en la extracción de los datos, sino en la estructuración de un estándar de datos necesarios que los unificara todos. Estos campos son los que actualmente se encuentran como parte del formulario de la plataforma actual, Nos Faltan Más.
Están diseñados para incluir temas no cuantitativos, como redacción de las narraciones de los desaparecidos e incluso audios con testimonios. Estos campos están diseñados para facilitar la verificación periodística de las denuncias.
La plataforma sigue en construcción y sigue teiendo como objetivo mostrar en una sola plataforma, Nos Faltan Más, un formulario de envío de datos claro y sencillo para que familiares y amigos de estas personas enviaran los datos de sus desaparecidos, incluso si no eran reconocidos por sus gobiernos. Al mismo tiempo, se ilustra periodísticamente lo terrible de este abismo con un caso y una línea de tiempo.
El Open Data Day 2016 ofreció al equipo de Cívica Digital, encabezado por Barrón y Alanís, un espacio para continuar la labor de estandarización. Pero falta aún más. El desarrollador detalla cómo puedes sumarte en en esta entrevista para Escuela de Datos.
Marcos Ge - el febrero 11, 2016 en DAL, Expediciones de Datos, Experiencias, Fuentes de datos, Noticias, Uncategorized
Fellowship 2016
Fecha límite: 10 de marzo 2016
Duración: abril a diciembre 2016
Link: http://bit.ly/fellowship_2016
Las fellowships son posiciones de 9 meses con entrenadores, especialistas y entusiastas de Escuela de Datos. Durante este periodo de tiempo, los y las fellows trabajan como parte de la red de Escuela de Datos desarrollando nuevas habilidades y conocimientos ya sea relacionados con una temática social, la construcción de comunidades de datos y la formación para alcanzar un mayor uso de datos.
Como parte de este fellowship, nuestro objetivo conjunto es incrementar la alfabetización de datos y construir comunidades de práctica que cuenten con las habilidades en el uso de datos para poder cambiar su entorno.
Para enfocar el entrenamiento y experiencia de aprendizaje de las y los Fellows de Escuela de Datos 2016, este año se contempla un enfoque temático. Como resultado, se priorizará la selección de postulantes que:
Muestren vínculos con organizaciones que se desempeñen en un tema específico o muestren que tienen vínculos cercanos con quienes abordan esta temática de manera directa
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 esa temática dada. Este enfoque permitirá a las y los Fellows iniciar rápidamente actividades y alcanzar lo máximo durante su participación en la Escuela de Datos: ¡nueve meses pasan muy rápido!
Además, ya contamos con organizaciones aliadas dispuestas a apoyar a las y los Fellows interesadas en trabajar los siguientes temas: periodismo basado en datos, industrias extractivas y datos responsables. Estas maravillosas contrapartes orientarán, darán mentoría y brindarán mayor conocimiento en cada uno de estos temas.
La Fellowship es de abril a diciembre de 2016 y comprende por lo menos 10 días al mes del tiempo de cada Fellow para trabajar offline y online. La o el Fellow debe fortalecer su comunidad local a través de entrenamientos, apoyando proyectos basados en datos y satisfaciendo sus necesidades para el uso de datos. Virtualmente, la o el Fellow debe participar activamente en la red global de School of Data, compartiendo conocimiento a través de sesiones online, posts en el blog y contribuyendo con la generación y actualización de los recursos de enseñanza de la comunidad. Cada Fellow recibirá un apoyo mensual de $1,000usd por su trabajo.
En mayo de 2016, todos los Fellows seleccionados participarán presencialmente en el tradicional Campamento de Verano (ubicación por definir) en donde se conocerán, compartirán conocimientos y habilidades, aprenderán sobre métodos, tácticas y enfoques de entrenamiento de Escuela de Datos.
¿Qué estás esperando?
Fecha límite de postulaciones: 10 de marzo, 2016, medianoche GMT
Duración del Fellowship: del 1 de abirl 2016 a diciembre 31, 2016
Nivel de actividad: por lo menos 10 días al mes
Estipendio: $1,000 usd al mes
Este post es una traducción de https://schoolofdata.org/2016/02/10/apply-now-for-school-of-datas-2016-fellowship/
