NewsData conversó con Reinaldo Chaves, coordinador de proyectos de la Asociación Brasileña de Periodismo de Investigación (ABRAJI, según su sigla en portugués). Reinaldo es un experimentado periodista de datos, con trabajos en distintos medios de su país y el exterior (¡incluyendo al Washington Post!). Está en Buenos Aires participando en la Media Party, un conjunto de conferencias y talleres sobre innovación en periodismo.
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| Reinaldo Chaves dialogó con NewsData durante la Media Party en Buenos Aires. |
—¿Qué diferencia tu trabajo del de un periodista que no es “de datos”?
—Lo fundamental para todos los periodistas, incluyendo a periodistas de datos, son las bases del periodismo: verificar la información, comprender el contexto de una noticia, conocer a las personas involucradas en un asunto, hacer mucha investigación, entre otros aspectos que siempre fueron importantes. Sin embargo, los periodistas de datos hacen tareas más específicas que requieren, por ejemplo, conocimientos en matemáticas y en el manejo de hojas de cálculo, así como programación en SQL, Python y R. Hace 20 años, pocos pensaban que estas cosas iban a estar relacionadas con el periodismo.
Es importante comprender que dentro del periodismo de datos hay una interconexión de conocimientos de otras disciplinas y ciencias. Como periodista de datos, tengo acceso a, literalmente, millones de datos sobre políticos, empresas y datos ambientales, pero hay que tener una base sólida en el periodismo tradicional para trabajar con estos datos de manera seria y extraer información de interés público y con una función social.
—¿Por qué elegir el periodismo de datos?
—En mi caso, tengo dos respuestas para esa pregunta. Personalmente, siempre me gustaron las matemáticas y trabajar con hojas de cálculo. Hoy en día, trabajo con Python y R, también. Creo que mi afinidad por las matemáticas fue la puerta de entrada natural al periodismo de datos. Cuando escuché por primera vez sobre esta disciplina, me pareció un camino lógico a seguir.
Desde una perspectiva profesional, creo que el periodismo de datos abre muchas oportunidades laborales. Hay diferentes ramas dentro del periodismo de datos, como la visualización de datos, el mapeo de la información, el cruce de datos, las estadísticas, todas esas prácticas son subdivisiones del periodismo de datos. Es un camino que incluye muchas posibilidades. En mi opinión, el periodismo de datos abre varias puertas de posibilidades de trabajo y la posibilidad de realizar diversos tipos de proyectos dentro del periodismo. Actualmente, las oportunidades en este campo son enormes.
—¿Cómo ves la relación del periodismo de datos y la IA?
—Creo que la inteligencia artificial (IA) abre oportunidades de trabajo increíbles, pero requiere más conocimiento y preparación por parte de los medios. Por ejemplo, el uso de modelos de IA generativa plantea problemas, ya que se trata de una “caja negra” de la que no se sabe el origen de los datos y los sesgos que trae desde su programación. En ocasiones la IA puede generar alucinaciones o inventar información falsa. Es necesario tener una preparación técnica adecuada y realizar inversiones significativas. Lo mejor es colaborar con programadores para utilizar herramientas que aprovechen la capacidad de los modelos de IA para imitar el lenguaje humano.
Los prompts (consultas) tienen que tener mucho desarrollo y mucho detalle. En nuestro caso, los empleamos para resumir procesos legales, pero el prompt que utilizamos es enorme, con más de 100 líneas. No basta hacer una simple pregunta y esperar una buena respuesta. La IA requiere una preparación exhaustiva y una inversión adecuada.
—¿Cuáles creés que son los principales desafíos para llevar a cabo un buen periodismo de datos en la región?
—Este tipo de conocimientos que se aplican en el periodismo de datos son bien técnicos y las universidades aún se están preparando para poder enseñarlo. Lo que aprendí como periodista de datos lo aprendí de otros profesionales, o leyendo o con videos. Ese un aspecto muy interesante: es posible aprenderlo solo, con una enorme cantidad de recursos de gran calidad disponibles en Internet. Este tipo de conocimientos del periodismo de datos no se enseña en la universidad. Necesitás constantemente aprender sobre técnicas, nuevas herramientas y, además, no es un periodismo barato.
El desafío es cómo convertir esto en una fuente de ingresos más sólida para los medios. Existen proyectos de periodismo de datos excelentes que tienen un impacto limitado debido a su alto costo y que no generan un retorno adecuado. Este es un desafío importante.
Además, se debe admitir que la comunicación de asuntos complejos, que involucran millones de datos, también es un reto. Cómo comunicar de manera efectiva estos temas complejos para un público más amplio es un desafío que enfrentamos en el periodismo de datos.
