Alberto Cairo: “Los datos nunca dan una visión completa de una noticia. Necesitamos la parte humana”

Cristina Fort Ros, Maria Candela Ollé Castellà

28 abril, 2020

Conversamos con Alberto Cairo, experto en periodismo de datos y profesor colaborador del Máster Universitario en Periodismo y Comunicación Digital: datos y nuevas narrativas de la UOC para analizar cuál es el papel de los datos a la hora de explicar una crisis mundial como la COVID-19.

Alberto Cairo es periodista, diseñador y doctor por la UOC. Responsable de la Cátedra Knight en Periodismo Visual en la Escuela de Comunicación de la Universidad de Miami (UM). También es el director del programa de visualización en el Centro de Ciencias Computacionales de la UM. Es profesor docente colaborador de la UOC, en concreto, de la asignatura de Análisis y Visualización de datos del Máster de Periodismo y Comunicación Digital. Cairo actualmente hace consultoría con empresas e instituciones como Google y la Oficina de Presupuesto del Congreso, y ha brindado capacitación en visualización a la Unión Europea, Eurostat, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, la Guardia Nacional del ejército, entre muchos otros.

Para ti, ¿cuáles son los medios y ejemplos de referencia en periodismo de datos en la pandemia de la COVID-19?

Tengo una visión bastante sesgada por el hecho de vivir en Estados Unidos, con lo cual sigo principalmente medios en inglés. En España, creo que El País lo está haciendo bastante bien. Están publicando muchos gráficos estadísticos siguiendo el coronavirus, el equipo de Mariano Zafra y Kiko Llaneras, etc.

Sigo el trabajo del Financial Times, The New York Times, del Washington Post y de ProPublica porque no solamente nos dan los datos brutos del coronavirus, sino que también están haciendo un montón de investigaciones sobre asuntos relacionados con el coronavirus. Se están preocupando por ir a los hospitales a hablar con doctores y de buscar historias adicionales, no simplemente mostrar los números de casos registrados o de víctimas, etcétera. Para mi ProPublica es uno de los mejores medios de comunicación, en cuestión de periodismo de investigación, no solamente de datos.

Como ejemplos de referencia, los últimos días se ha hablado de varios gráficos que creo que son ejemplares, y uno de ellos es uno que publicó el Washington Post, que es una simulación de cómo se extiende un virus, el coronavirus, cualquier tipo de virus, es decir, cómo funciona una pandemia o cómo funciona el contagio.

Es una simulación basada en números abstractos, números de esta epidemia. Está muy bien hecha. Es el producto con más visitas en la historia de WashingtonPost, lo cual demuestra que a la gente le gustan las presentaciones que permiten periodismo de datos en situaciones como esta, pues nos permite un seguimiento más profundo, más detallado de la crisis.

¿Qué permite el periodismo de datos en situaciones extraordinarias como ésta?

Hay que tener en cuenta que los datos que tenemos ahora mismo de casos registrados, de muertes, etcétera, son muy limitados y pueden estar muy sesgados. Lo que los datos muestran ahora mismo no es la situación presente, sino la de hace una semana. Ahora estamos detectando los casos que se empezaron a los contagios que se generaron hace una semana o dos. Es decir, estamos viendo el pasado y no el presente.

Otra fuente interesante es un panel de datos creado por la Universidad de John Hopkins. Es una visualización de datos enorme. Otro ejemplo es Our World In Data. Esta organización reúne datos de la Organización Mundial de la Salud y de diferentes gobiernos. Ambos proyectos ofrecen los datos por medio de visualizaciones.

Los datos que muestran todas estas fuentes son limitadísimas porque no solamente tenemos datos muy incompletos, sino también la forma en la que se cuentan los datos y los casos. Estos datos varían en cada país, por lo que es complicado hacer comparaciones entre países. Esto no quiere decir que estos datos no se deban mostrar. Lógicamente, el lector tiene el derecho de ver esos números y los periodistas tenemos el deber de mostrar esos números.

Los periodistas debemos hacer un esfuerzo adicional y explicar a los lectores con mucho detalle cuáles son las posibles limitaciones de estos números y hasta qué punto nos pueden dar una impresión equivocada e imprecisa. Realmente no tenemos esa precisión.

Algo parecido sucede con los modelos predictivos: puede pasar, por ejemplo, que aquí en Estados Unidos, se están previendo 100.000, 200.000 o 300.000 muertes por culpa del coronavirus. Puede ser que al final se muera o bien muchísima más gente o muchísima menos.

Ahí interviene la reacción de muchos lectores. Si (por suerte) se muere muchísima menos gente, el lector va a decir a los modelos predictivos estaban equivocados, ¿no? Los modelos predictivos nos muestran qué es lo que puede pasar en los próximos días o semanas si todo continúa igual. Esa curva, lógicamente, va a ser diferente también.

Los modelos predictivos simplemente son modelos que se usan para tomar decisiones, pero que tienen muchas limitaciones, tienen problemas, etcétera, pero son los datos que tenemos, con lo cual hay que mostrarlos y hay que explicarlos. Este gráfico del New York Times está muy bien, no solo porque nos muestra los datos mediante gráficos, sino porque los explica y pone en contexto. Es decir, describe cómo entender esos datos y luego cómo leer el gráfico.

¿Quién está implicado en el desarrollo de estas visualizaciones? (Periodistas, informáticos, documentalistas, etc)

En los mejores medios de comunicación hay un equipo con diferentes perfiles. En ProPublica o el New York Times tienes gente de perfiles de los más variados. Tienen periodistas, lógicamente tienen cartógrafos, estadísticos, programadores: perfiles se complementan. Eso está muy bien. Si echamos la vista atrás a cuando yo comencé mi carrera ya 20 años atrás, los departamentos de gráficos estaban compuestos principalmente por solo por diseñadores y periodistas, con lo cual faltaba mucho el conocimiento de cómo tratar los datos, cómo mostrarlos, etc.

¿En periodismo, los datos y las cifras son el más importante? ¿O se necesitan otras herramientas?

Los datos en sí por sí solos no nos muestran la importancia de la relevancia de una crisis o de una catástrofe como ésta. Hay un libro maravilloso titulado Numbers and Nerves de Scott Slovic, explica que los números en general no nos afectan emocionalmente tanto como el rostro de una persona. Es decir, si queremos realmente hablar de cuáles son las consecuencias de una crisis como el coronavirus, tenemos que mostrar los números pero al mismo tiempo debemos combinarlo con las historias personales. Es decir, hablar con las personas y mostrarlas: hablar con gente que se ha recuperado, con familiares de enfermos actuales, con doctores, enfermeros para conocer la experiencia de todos ellos.

Los números por sí solos nunca nos dan una visión completa de lo que está sucediendo. Necesitamos también, como seres humanos, ver la cara, el rostro humano, de las consecuencias de este tipo de eventos.

Entrevista realizada con la colaboración de Candela Ollé, directora del Máster Universitario en Periodismo y Comunicación Digital: datos y nuevas narrativas de la UOC.