El ahorro en dólares de los ministros

«Haz lo que yo digo pero no lo que yo hago», fue lo primero que se me vino a la cabeza cuando recibí los datos de los ahorros de los ministros según la declaración jurada presentada por cada uno de ellos en 2011 (correspondiente al período 2010).

Como verán, los datos no son muchos, pero sí, bastante jugosos. La visualización es muy sencilla y la interacción con el usuario, también. Este solo debe seleccionar el nombre del ministro y el gráfico le devuelve el detalle de sus ahorros en pesos y en dólares.

Algunos pormenores del trabajo

  • Los datos: Con las declaraciones juradas enfrente nuestro, cargamos los datos de los ahorros de cada ministro en una planilla de Excel, pero teníamos un problema: los números absolutos solos, no nos decían mucho. O conseguíamos los ingresos de cada uno para así lograr un porcentaje de ahorro o le buscábamos la vuelta por otro lado.
  • Una historia para contar: El tema es que cualquier visualización, por más sencilla que sea, debe encontrar una historia que contar con los datos. Por eso, y con ayuda de las funciones de cálculo que posee el software Tableau Public pudimos pasar los valores absolutos a porcentajes. De esta manera pudimos generar una torta que expresara el 100% de ahorros de cada ministro discriminada por el tipo de moneda elegida (pesos y/o dólares).
  • Una pequeña revelación: La percepción de los mismos datos expresados de esta manera sería más clara y reveladora para el lector, ya que no sería lo mismo detallar únicamente el tipo y monto absoluto de ahorro de cada ministro, que también otorgarle la posibilidad de resumir todos esos datos en una seductora torta de porcentajes.
  • Una decisión: Sé que algunos lectores hubiesen querido ver a simple vista un ranking de los ministros que tenían mayor porcentaje de ahorros en dólares, pero la verdad es que preferí que el usuario pudiera descubrirlo por si mismo interactuando con la información que le brindábamos.

Creo que este es buen ejemplo para demostrar que una pequeña visualización de datos puede ser entendida como una evidencia, porque nos demuestra de manera más clara aquellos que suponíamos.

No se pierdan la nota que escribió Maia Jastreblansky sobre este tema. Ver nota de lanacion.com

Y acá les dejo los datos en crudo para que prueben otras visualizaciones, si es que lo desean. Bajar datos

Flickr: Images_of_Money

Los datos no hablan por sí mismos

¿Creyeron que los datos hablaban? Bueno, disculpen que les pinche el globo, pero no. Les cuento el porqué.

Para explicar esta frase encontré una metáfora muy conocida y súper popular; la del vaso medio lleno o medio vacío.

Un vaso contiene líquido hasta la mitad de su volumen. Un optimista diría que el vaso está medio lleno, pero un pesimista, con una visión totalmente diferente, diría que el vaso está medio vacío. Ambos miran lo mismo, pero llegan a conclusiones diferentes.

  • Los datos no dan un mensaje inequívoco, necesitamos de un marco que los valide.
  • La percepción de los datos varía según cada intérprete, porque cada uno de ellos utiliza un lente diferente para mirarlos.
  • Cualquier conjunto de datos es sólo una colección de números abstractos que sólo toman sentido luego de una interpretación. De esta manera, es entendible que frente a los mismos datos se llegue a conclusiones diferentes, hasta opuestas; como es el caso del vaso del agua, ambas interpretaciones son “correctas”, pero el hecho real es que el vaso está por la mitad.

Entonces, cuando alguien dice: “los datos hablan por sí solos”, en realidad quiere decir “si mirás los datos con el marco que los estoy viendo yo, seguramente veas lo mismo que yo”.

Ej.: La producción de petróleo

Hace unos días tuve acceso a una base de datos bastante interesante y resonante en estos días. El archivo contenía el total de yacimientos petroleros de YPF, dividido por cuencas petrolíferas, provincias y cantidad de petróleo producido durante 2009, 2010 y 2011. Estos son los datos crudos. Prueben a ver si les hablan jajaj  Seguir leyendo

Datos que Preocupan, desde Túnez

(Túnez) – 62: es el número de periodistas asesinados en ocasión de su trabajo durante el año pasado. 105: es el número de países que fueron relevados apelando a una petición de información relacionada con la lucha contra el terrorismo. 55: son los países que no pasaron la prueba, es decir, no respondieron a la petición en tiempo y forma. Argentina declinó responder, alegando cuestiones de seguridad nacional. Seguir leyendo

Data journalism vs. Data art

Transporte público de Helsinki, Finlandia.

Cuando vi este video me encantó. Me sedujo desde el primer momento. Una muy buena resolución visual, buena musicalización… en fin, me lo miré todo hasta el final. «¿Qué conozco yo del transporte público de Helsinki?» Nada. «¿Y qué aprendí después de ver el video?» Mmm… Que hay trenes, colectivos, subtes… eso. Pero lo que sí, disfruté mucho al verlo.

Ahora bien, «¿por qué decidí mostrárselos?», se preguntarán.  Porque si bien es una visualización de datos, nada tiene que ver con el periodismo de la visualización de datos.

  • Esta visualización es una bonita presentación de datos en movimientos pero no nos permite entenderlos en profundidad.
  • No es una herramienta que le sirva de algo al lector, no me permite explorar los datos, y mucho menos, ver con exatitud las cifras y coordenadas que le dieron vida a esas seductoras líneas.

«¿Y entonces?», se preguntarán.  Estuve analizando lo que me pasa cada vez que veo alguna visualización de datos. Les cuento.

Con algunas siento la necesidad de entenderlas, interactuar, preguntarle cosas, etc. Con las visualizaciones periodísticas de datos siento que puedo sumergirme en ellas, que entiendo en profundidad su significado y lo que quieren comunicar, y muchas veces, son esos mismos datos los que revelan nuevos niveles de información.

En cambio, frente a otras visualizaciones, como es el caso de este video, mi primera reacción fue otra, la de disfrutar lo que estaba viendo. Simplemente te gusta o no; algo bastante parecido a lo que sucede frente a una obra artística.

Entonces, podría decir que el data journalism tiene que ver más con el “entender y explorar” y el data art, con el “disfrutar”. «¿Y esto está bien o mal?» La verdad, no sé, pero lo importante es tener claro la diferencia.

Nos vemos en el próximo post 🙂

GPB: Herramienta de Datos para el Control Social

Una herramienta digital que permite visualizar cómo un gobierno local gasta el dinero público: qué compra, a quién le compra y a qué precio. Su impacto en la sociedad puede ser enorme. Seguir leyendo

El martillo, la cebolla y la ecuación

La visualización de datos es un lenguaje, el lenguaje que le da forma a los datos. El tema es: «¿cuál es la mejor forma para visualizar mis datos?»

Esa pregunta me la hago todo el tiempo. Primero tengo que tener en claro cual será la función de mi gráfico y solo después puedo preguntarme qué forma quiero para él. La función no determina la forma, pero la restringe.

Alberto Cairo dice que una buena visualización es aquella que es funcional como un martillo, explorable por capas, como una cebolla y exacta y bella como una ecuación.

Vayamos por partes:

  • Funcional como un martillo: Así como la forma de un martillo responde a la función específica para la que fue creado, un gráfico es una herramienta que se le brinda al lector, una herramienta cognitiva.
  • Explorable por capas como una cebolla: Una vez que se presenta la información y se le dan pistas al lector para que navegue y explore a piacere la base de datos. Esta función es más ambiciosa que la anterior. También la veo similar a un iceberg, porque en un primer pantallazo solo muestra parte de la información que contiene, y hay que zambullirse en el gráfico para verlo en su totalidad. El vínculo que se genera con el lector es más íntimo. Un lector que no interactúa, es un lector que se pierde la posibilidad de indagar en esa base de datos.
  • Exacta y bella como una ecuación: Como ya sabemos, los datos son la savia que dan vida a nuestra visualización, por eso deben ser precisos y tenemos que poder dosificados. Si llenamos al lector de datos, se marea; y si le damos muy pocos, se queda con las ganas. Mostrar la dosis justa de información, depende de nosotros.

«¿Cada visualización tiene que tener todas estas características al mismo tiempo?», se preguntarán. La respuesta es “ni”. Mi consejo es que todas deben estar presentes, pero el secreto es saber quién será el protagonista de cada una de ellas: si “el martillo”, “la cebolla” o “la ecuación”.

Les doy 2 ejemplos:

Acciones de YPF

  1. La función es simple, mostrarle al lector la curva del precio de las acciones. Para ello, consideramos que la mejor manera de graficarlo era mediante una fiebre, ya que es la forma más correcta de mostrar la evolución de un mismo elemento a lo largo del tiempo.
  2. «¿Qué posibilidades de exploración tiene el lector?» El filtro de tiempo. El lector puede acercarse y descubrir el precio día por día, o alejarse y evaluar su evolución desde 2007.
    Podrían decirme que no es muy explorable que digamos, ¿no?,
    y que requiere de una baja interactividad por parte del lector; pero lo que hay que tener en claro es que esto no fue azaroso. Nuestra intención fue esa, una presentación sencilla y un nivel básico de exploración. Si si, en este caso vendría a ser una cebolla poco explorable, o quizás una pequeña cebolla.
  3. Y por último, la función de ecuación. Fechas y valores exáctos al cierre de cada cotización. Nada muy complicado de entender.

Diría entonces que la función protagonista es “el martillo”, luego “la ecuación” y como actor de reparto, “la cebolla”.

 

Ministerio de Salud

  1. Sin lugar a duda los datos numéricos son los protagonistas visuales. Seducen por su ubicación (bien arriba), por escala y por la exactitud. Queríamos que el usuario vea en una primera lectura las diferencias que había entre una licitación y la otra. Lo acompañan dos ilustraciones del edificio para darle un contexto más cercano de la construcción a la que nos vamos a referir.
  2. En un segundo nivel de lectura le pedimos al lector que interactúe para ver en detalle los datos, y es ahí donde aparece la función “cebolla”, ya que el lector tiene la posibilidad de meterse en los datos y saber por ej. a cuánto se pagó el m2 de revoque y cuántos m2 tuvieron que aplicar. Sin olvidarnos obviamente, que la idea es poder comparar los mismos productos/servicios entre ambas licitaciones.
  3. Y luego vemos las barras, y son ellas las que nos ayudan a comparar gráficamente ambos presupuestos.

Entonces, en este caso, tenemos la función “ecuación” como protagonista, luego, “la cebolla”, y por último “el martillo”.

Bueno, espero que les haya gustado el post.

Hackaton ShowTimeLine – Juicio Marita Verón

 

 

El sábado estuvimos reunidos en un nuevo Hackaton de Hacks/Hackers Buenos Aires.

El equipo de LA NACION fue representado por Momi Peralta Ramos, Ricardo Brom, Gabriela Bouret y  Florencia Coelho.

Dentro de las tres propuestas del Hackaton Mapa76, Malvinas30 y el Juicio de Marita Verón-, nos sumamos a la convocatoria de Sergio Sorín, junto con Florencia Bianco y Ariel Aizemberg para delinear el Timeline del  Juicio por Trata Sexual.

Esta era la consigna en el sitio del MeetUp.

Para hacks:

– Análisis de la cobertura del juicio de Marita Verón en los diarios nacionales y regionales. Visualización en línea de tiempo de la cobertura.
– Desarrollo estructurado de datos para contar el caso de Marita Verón

Para hackers: Implementación del scraping de datos de medios (con asesoramiento de periodistas).

Aquí puede ver el  resultado de un día de trabajo basándonos en el Timeline desarrollado por Zach Wise para Knight News Innovation Lab .

 

http://hhba.info/marita-veron/

 

Al final de la jornada, unificamos la experiencia en un “wiki resumen” del equipo armado por Sergio Sorín y Ariel Aizemberg. Seguir leyendo

Hackaton sobre líneas de tiempo en Buenos Aires

Visualizar datos a través de una línea de tiempo fue el tema central que reunió hoy a programadores, periodistas y diseñadores, con la meta de crear aplicaciones que permitan mostrar cronologías de fácil interpretación, sobre temas de interés social. Cuando pensamos en datos, generalmente lo hacemos en términos cuantitativos; pero hay otra categoría de datos, como los cualitativos (fotos, videos, URLs, textos) que se  pueden visualizar mejor si se organizan a través de lo que se conoce como “Timelines” (líneas de tiempo). La jornada de hoy fue histórica: se trata del primer Hackaton sobre este tema, organizado por el capítulo argentino de Hack/Hackers. El equipo de NACIÓN Data participó de la experiencia y se unió al grupo de trabajo de Sergio Sorin, interesado en diseñar una herramienta que permita actualizar en tiempo real cualquier proceso  judicial, tomando la desaparición de Marita Verón, como caso testigo. En representación del Programa “Knight International Journalism Fellowships”, compartimos con el grupo una presentación diagnóstica sobre el uso de las líneas de tiempo en nuestro país, incluyendo las herramientas digitales más usadas en Argentina, así como otras de reciente aparición a nivel mundial.

 

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“Dejemos que los datos cambien nuestra manera de pensar”

Ultimamente, siento que eso me está pasando, los datos hacen que uno vea las mismas cosas que antes pero de una manera diferente. Les voy a poner un ejemplo bastante cercano, el mío 🙂

Desde 2008 a 2010 viví en una ciudad llamada Toyota, en Japón y sentí en vivo y en directo varios movimientos sísmicos. Allá los terremotos son muy comunes y aunque aprendí a no tenerles tanto miedo no dejaban de ponerme en alerta. «¿Por qué les cuento esto?», se preguntarán. Porque encontré una visualización que logró dejarme muda, cosa bastante difícil de conseguir ja!

En este caso, es un video que muestra el total de terremotos que sufrió Japón durante el año pasado, incluido el del fatídico 11 de marzo. Siempre supe que los movimientos sísmicos en territorio nipón eran muchísimos, pero verlos de esta manera… Uffff, verlos así, es diferente.

El video dura casi 10 minutos en total, pero les pido que pongan especial atención en el minuto 1:50´, y miren la fecha que marca.

«¿En qué cambiaron estos datos mi manera de pensar?», se preguntarán.

Les cuento:
1. El primer gran terremoto sucedió el 9 de marzo y no el 11 y las réplicas siguieron durante varios meses más… muchos más.
2. No es lo mismo creer que en Japón hay muchos terremotos a poder tener la certeza que durante 2011 hubo 19.349, tal como lo informó Japan Meteorologycal Agency
3. En que aún viviendo allá uno no es consciente de la magnitud de los hechos y mucho menos si se está del otro lado del planeta. Solo los datos y una buena visualización como esta lograron evidenciar la realidad.

Todos sabíamos que había terremotos bastantes seguidos en Japón, pero… verlos de esta manera es otra cosa. Es como si los datos nos ordenaran las ideas y nos ayudasen a ver todo de una manera más certera, menos subjetiva y por ende, más real.

Esta visualización otorga una visión de Japón basada en hechos reales, geolocalizables en el momento exacto en el que sucedieron. Cuando contamos con este nivel de detalle de la realidad, definitivamente, nuestra visión de los hechos cambia.

“Dejen que los datos cambien nuestra manera de pensar”, Hans Rosling. Una excelente frase que a partir de hoy tomaré al pie de la letra.

Del Flash al Tableau, una elección en favor del usuario

En NACION Data queremos compartir con ustedes la “cocina” de una producción periodística, basada en el desarrollo de un Tableau. Se trata de una tecnología gratuita que permite realizar visualizaciones sustentadas en bases de datos en diferentes formatos (planillas Excel, por ejemplo).

Cuenta Mariana Trigo Viera, jefa de diseño interactivo de lanacion.com, que el año pasado se había armado una infografía en Flash sobre el mismo tema. “Cuando Maia Jastreblansky -redactora de Política- me contó que tenía un nuevo informe y que quería publicarlo con datos actualizados, decidimos utilizar Tableau para armar una base de datos en Excel”, detalla Trigo Viera, y agrega: “Así, el usuario podía relacionarse con la información de otra manera. El desarrollo en Flash era muy visual, pero consideré que este tipo de datos eran óptimos para que el usuario pudiera explorar la información según sus intereses y/o inquietudes personales”.

A partir de allí, diseñadora y redactora ordenaron las tablas del archivo Excel. Maia cargó los datos y Mariana los graficó.

Se publicó un artículo en home, que se ubicó en el top 10 del ránking de notas más leídas del día:  Pauta oficial: ¿A quién beneficia Cristina Kirchner? ¿Y Macri? ¿Y Scioli?

Y el resultado final del Tableau se puede apreciar, a continuación:

Si conocés otros gobiernos en Argentina con iniciativaes similares , escribinos a lndata@lanacion.com.ar