Post originalmente publicado en Knight lab por NICOLE ZHU

Este año, en  la conferencia NICAR los debates giraron en torno a las discusiones sobre la organización de los datos para hacer aparecer las historias, ya sea a través de crowdsourcing en proyectos como  “Uganda Speaks” de Al Jazeera  o mediante el análisis de 80.000 posts censurados de Weibo en el  “China’s Memory Hole ” de ProPublica.

Por otro lado, el foco también estuvo en el vínculo entre distintas entidades (Social network analysis) debido a las posibilidades que brindan en torno al análisis de las conexiones que unen a las personas, empresas y organizaciones, ofreciendo la oportunidad de descubrir las relaciones críticas, y a veces desconocidas, entre tales entidades. 

Desde hace un tiempo, el laboratorio de Knight ha estado trabajando a través de una serie de proyectos de investigación en el marco de un esfuerzo más amplio llamado “Untangled” (desenredado), la investigación y el análisis de redes de nodos y el periodismo.

“Untangled” tiene como objetivo proporcionar a los periodistas una forma sistemática de investigación y documentación de las conexiones relevantes. El domingo por la mañana, Rich Gordon, Miranda Mulligan y Joe Germuska dieron un taller sobre nuevas herramientas y enfoques tecnológicos para la investigación en el análisis de conexiones entre nodos.

“Las historias de nuestro tiempo son historias de las redes de entidades (…) pero casi no hemos visto ningún análisis de redes “, dijo Gordon, citando Bridgegate como ejemplo. Investigar las relaciones entre vínculos permite a los periodistas comprender las influencias y las relaciones de los conjuntos de datos ayudándolos a “descubrir cosas que nunca podrían haber encontrado de otra manera.”

Durante las dos horas restantes , Mulligan y Germuska  condujeron a los participantes a través de un brainstorm-a-thon a un ritmo muy rápido , primero para la elaboración de personajes y casos de uso para herramientas de análisis de nodos, y luego para hablar de  los problemas de diseño en forma de preguntas: “¿Cómo podemos … ?”

Los grupos se concentraron principalmente en las potenciales herramientas que ayudarían a los periodistas a reunir, comprender y visualizar patrones y datos. Los equipos discutieron cuestiones de diseño para visualizar las relaciones internas y externas entre los vínculos, la introducción de datos y el procesamiento gameify. Además de  definir patrones de actividad en los conjuntos de información.

A continuación, tres ideas de tecnología para hacer más fácil las prácticas de relaciones entre nodos en nuestras investigaciones y el periodismo:

1. Monitor de la relación de los ecosistemas para los periodistas

Team: Rich Gordon, Momi Peralta Ramos, Mar Cabra, Gabriela Bouret, Ricardo Brom y Jacqui Maher

Aunque el análisis de vínculos  puede desempeñar un papel importante en el descubrimiento de historias potenciales, la captura de información sobre esas relaciones puede ser engorroso y  no ser parte de un flujo cotidiano de trabajo. El grupo hizo hincapié en la necesaria sencillez que el sistema debe tener para importar datos de forma masiva, visualizarlos, buscar y agregar más información. Desde el punto de vista técnico la herramienta debería poder cuantificar las relaciones y además permitir el almacenamiento de los metadatos de los vínculos para ayudar a analizar y recopilar los datos para futuras investigaciones. Para fomentar e incentivar la participación de la sala de redacción, el desarrollo también tendría que realizar un seguimiento de las contribuciones de datos y generar métricas.

2. Una herramienta que crea visualizaciones de conexiones relevantes en la red

Team: Zach Wise, Kurt Jansson, Magnus Bjerg and Liv Håker

Las visualizaciones de redes son difíciles de hacer y difíciles de entender. La solución del grupo fue crear una herramienta que facilite a los periodistas crear visualizaciones que comuniquen con claridad, importantes conexiones. La herramienta permitiría a los usuarios importar diferentes tipos de datos (JSON , CSV , Excel) e identificar entidades ( personas, empresas , organizaciones ). El objetivo principal es permitir la exploración y el descubrimiento de datos en el proceso de creación, examinando redes desde diferentes ángulos. Un sistema muy completo sería capaz de crear visualizaciones públicas basadas en las relaciones y mostrar una clara jerarquía de la información. Las características adicionales podrían guiar a los periodistas a través del análisis de las redes y contextualizar los elementos y su relevancia.

3. Una mejor comprensión y reconocimiento de patrones en conjuntos de datos

Team: Miranda Mulligan, Alexander Cohen y Alex Byrnes

El grupo comenzó a diseñar un sistema para comprender y reconocer patrones en conjuntos de datos. Pensaron que la herramienta tendría que tener sólidas funciones de búsqueda, alertas o notificaciones por correo electrónico, sugerencias para una mejor exploración y facilitar la visualización de los patrones detectados. Ellos imaginaron una herramienta de código abierto para trabajar con fuentes de datos ya conocidas. La función de búsqueda permitiría a los usuarios crear o guardar un trabajo y  mostrarlo  en una línea de tiempo. El equipo consideró útil incluir ‘versionado’ en la búsqueda.

Todas las fotos y el presente post son reproducidos con autorización expresa de Knightlab en NorthWestern University