Los lenguajes de programación y las herramientas digitales en el periodismo de datos en España

Abstract

El periodismo de datos es actualmente una de las especialidades con mayor proyección en la industria. Los medios cada vez recurren más a esta especialidad para contar historias de una manera más objetiva y esto ha aumentado con la pandemia provocada por la COVID-19 debido a la gran cantidad de datos que se extraen (contagiados, vacunados, fallecidos…). Este trabajo busca descubrir los lenguajes de programación que utilizan y los casos en los que prefieren utilizar herramientas alternativas. También investiga sobre el perfil profesional y la calidad de la formación que ofrecen las universidades en España en esta modalidad. Para esto hemos realizado una entrevista a un miembro de cada medio de comunicación nacional que trabaja con los datos (n = 10). Los resultados muestran que R y Python son los más utilizados para la obtención, limpieza y análisis de los datos, mientras que JavaScript es el preferido para la visualización. En cuanto a las herramientas, las más valoradas son Excel, Google SpreadSheets y OpenRefine para la obtención, limpieza y análisis; para la visualización, predomina el uso de Datawrapper y Flourish. Finalmente se observa que las características que debe poseer un periodista que trabaja con datos son la capacidad de entrevistar a los números, entender las bases de datos y no tenerle miedo a la tecnología. La investigación refleja que en los grados de las universidades españolas no se ofrece la formación necesaria, pero que en los másteres sí que se enseñan estas habilidades. En ambos casos se tiende a ser optimistas de cara al futuro ya que cada vez se van ofreciendo más conocimientos en los grados y existe mayor oferta de másteres de esta especialización.

Data journalism is considered one of the most important specialties in today’s journalism. Media outlets draw on this specialty to tell stories in a more objective and profound way. Its prominence has increased with the pandemic situation caused by COVID-19 because of the great amount of data that can be extracted (vaccinated, deceased, infected...). This study aims to explore which programming languages are frequently used and in what cases data journalists prefer employing alternative tools. This study also tries to research the professional profile required to develop this sort of contents and evaluate the quality of the professional training offered by Spanish universities on this modality. For this, we have conducted an interview with a member of every national media organizations that post data stories online (n=10). The results show that R and Python are the most used programming languages to collect the data, while JavaScript is preferred to elaborate the visualizations. In relation to the alternative tools, the most valued ones are Excel, Google Spreadsheets and OpenRefine to obtain, clean and analize data, while DataWrapper and Flourish predominate for the visualitations. Finally, we observe that the characteristics that every data journalist must possess are the ability to "interview" the numbers, understand databases and not being afraid of technology. The research reflects that Bachelor degrees don’t offer enough training, while Master’s degrees do. In both cases, the situation seems to be improving, as knowledge offered in Bachelor’s degree is growing, and there is a greater offer of master’s degrees on this specialization.