Así usa El País la herramienta Mapbox para hacer periodismo de datos

El Valor de la Experiencia

Así usa El País la herramienta Mapbox para hacer periodismo de datos

Publicado por Laboratorio de Periodismo

El País está llevando a cabo un esfuerzo importante por incluir el periodismo de datos en su rutina diaria, desde que se creó el equipo el año pasado. Una de las herramientas que usan con frecuencia para trabajar con datos es Mapbox. Precisamente esta empresa ha entrevistado a Daniele Grasso, miembro fundador de este equipo (junto con Kiko Llaneras) sobre el trabajo que El País está haciendo para contar historias usando las herramientas de Mapbox.

¿Qué te inspiró a ti y a tu equipo a incorporar mapas en tus artículos?

Siempre hemos incluido mapas en la versión impresa de El País, aunque como puede imaginar, no eran muy elaborados y solo podíamos mostrar unos cuantos datos. En los últimos años, comenzamos a experimentar con Mapbox y nos dimos cuenta de la experiencia interactiva que podríamos crear para nuestros lectores digitalesEn uno de los primeros artículos publicado en El País usando Mapbox, mi colega Kiko Llaneras construyó un mapa interactivo muy detallado que mostraba datos electorales después de las elecciones generales de Brasil en 2018.

Fue el artículo más leído sobre la cobertura de El País de esas elecciones y nos ayudó a comprender que los lectores pueden relacionarse más fácilmente con las noticias cuando tienen contexto geográfico. En este caso, se pudo ver cómo las diferentes regiones de Brasil votaron de manera diferente.

En otras historias que hemos hecho, se puede ver si un área se ve afectada de manera desproporcionada por la contaminación o cuál es el salario promedio en un vecindario en relación con los que los rodean. Esencialmente, incluir un mapa puede ser una forma de hablarles directamente a nuestros lectores sobre sus propias vidas. (…)

¿Cómo construiste los mapas?

Lo primero que necesitamos al construir un nuevo mapa son los datos. La adquisición de datos es desafiante y requiere mucho tiempo. Cuando nos propusimos crear un mapa con los resultados de las elecciones españolas en abril de 2019, había 8.200 municipios y más de 35.000 colegios electorales. Tuvimos que hacer un trabajo de detective para comprender quién tenía los datos electorales de cada mesa electoral.

El Ministerio no publica estos datos hasta dos meses después de las elecciones, por lo que tres personas de nuestro equipo pasaron tres días llamando a las veinte delegaciones regionales del gobierno español para obtener los datos de cada lugar de votación. Obtuvimos estos datos en archivos de Excel muy grandes, y luego usamos R para analizarlos y estandarizarlos en archivos .csv y luego en un shapefile. El tercer paso fue ponerlos en un mapa. Cargar todo en Mapbox fue la parte más fácil de todo el proceso.

Hasta donde sabemos, nunca antes había habido un mapa de todos estos colegios electorales en la prensa española. Nuestro mapa de votos ‘calle por calle’ es uno de los contenidos más leídos del año en toda la edición digital de El País, y fue el más leído de toda la cobertura electoral. Alcanzó 1,5 millones de visitas.

El mapa del voto en toda España, calle a calle

¿De qué otras formas has utilizado los datos en tu narración?

Al final del verano, experimentamos con un mapa utilizando datos anónimos de telemetría móvil que mostraban dónde iban los españoles de vacaciones.

De dónde son los españoles que veranean en Benidorm (y en otros 55 destinos)

En Europa, el Reglamento General de Protección de Datos (o GDPR) es un tema muy relevante, por lo que para este mapa, tuvimos que usar datos agregados. Nos asociamos con Geoblink, una empresa española que se enfoca en la inteligencia de ubicación para el ecosistema minorista. Para calmar cualquier inquietud que nuestros lectores puedan sentir con respecto a la privacidad, decidimos escribir un artículo editorial que detallara el uso seguro de los datos.

En otro artículo, utilizamos datos de ingresos del Instituto Nacional de Estadística (INE) y los combinamos con datos de la Agencia Tributaria y otra información del censo para crear un mapa que mostrara a los españoles cómo eran los ingresos de su vecindario en comparación con otros en la misma ciudad, así como en otras regiones.

Este trabajo nos ayudó a mostrar las disparidades de ingresos que pueden no ser obvias solo con mirar los números en un documento. Por ejemplo, el barrio de Las Mil Viviendas (Alicante) (que se muestra a continuación en marrón) se encuentra dentro del porcentaje de ingresos más pobre de toda España, pero está entre una variedad de barrios más ricos, por lo que en los datos del censo se describe esta zona como una de las más ricas en todo el país.

Un mapa nos ayudó a mostrar esto de manera mucho más detallada, permitiendo a las personas explorar la precisión de los datos en una variedad de jerarquías geográficas.

El barrio de Las Mil Viviendas destaca cerca del centro de la ciudad porque sus rentas están en el 1% más pobre de España. Pero se tocan con una sección censal del 4% más rico del país.

La entrevista completa, en inglés, puede consultarse en el blog de Mapbox

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