Detrás de escena de un artículo y una visualización basados en datos

Artículo de DataBewijst

Somos DataBewijst: una empresa neerlandesa de periodismo de datos. La empresa fue fundada por cuatro jóvenes periodistas que sienten pasión por contar historias basadas en datos. ¿Y qué mejor manera de contar una historia que visualizarla? Queríamos colaborar con Mapcreator porque visualizar sus datos es uno de los pasos más importantes para un periodista de datos. La herramienta de Mapcreator nos ayuda a crear estas visualizaciones.

Para poner un ejemplo, creamos dos mapas y escribimos un artículo periodístico basado en datos sobre el Brexit. En esta entrada del blog, le mostraremos cómo realizamos este artículo y esta visualización.

(Puede encontrar el artículo sobre el Brexit aquí.)

1. Definir el tema basado en datos

Siempre es un reto pensar en un tema de actualidad que sea relevante a nivel internacional, que contenga datos fiables y que pueda visualizarse de forma interesante. «Brexit» es precisamente un tema de este tipo, en el que existen varias opciones posibles. Decidimos centrarnos en el aspecto económico del Brexit: los flujos de inversión extranjera directa (IED) de los países de la Unión Europea.

2. Recopilar y analizar los datos

La recopilación de los datos llevó bastante tiempo. Primero llamamos y enviamos correos electrónicos a las agencias extranjeras de todos los países de la UE. Tras recibir varias respuestas, decidimos que también teníamos que contactar con los bancos nacionales de estos países de la UE. El resultado fue un gran conjunto de datos y decidimos centrarnos en dos periodos: antes y después del Brexit. Analizamos los datos y descubrimos que los Países Bajos eran el país que más destacaba entre todos los países de la UE. Para interpretar los datos correctamente, buscamos explicaciones y contexto, y entrevistamos a profesores y empresas.

3. Visualizar los datos

Una buena visualización se caracteriza por ayudar al público a comprender la información que representa. Para nuestra historia, teníamos que asegurarnos de poder mostrar los resultados de los años anteriores y posteriores al Brexit. Calculamos el promedio para tener una cifra en cada uno de los dos mapas. Para ser transparentes, decidimos incluir los resultados individuales de cada año en las notas de cada país. Como era lógico, elegimos el mapa de Europa y creamos una escala de colores para resaltar las diferencias entre los países de la UE. Como toque final, utilizamos un deslizador que hace más comprensibles las diferencias entre los dos periodos.

Y ahí lo tiene: el detrás de escena de la creación de este artículo y esta visualización basados en datos sobre los flujos de IED del Brexit. Manténgase atento para descubrir más ejemplos y entradas de blog como esta. ¿Y quiere saber más sobre DataBewijst? Puede visitar nuestro sitio web a través de este enlace.

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