En el contexto actual de big data y de exposición a cantidades masivas de datos online, la representación visual también facilita el consumo de información en el ámbito periodístico de actualidad. Es conocida como “visualización de información”, término que según Ignasi Alcalde (2015: 2023) se refiere hoy a la utilización de formas visuales interactivas online para representar datos abstractos y con frecuencia complejos con el criterio de ampliar el conocimiento.

Como apuntaba Joan Costa en su obra La esquemática: visualizar la información, se trata de “hacer visibles y comprensibles al ser humano aspectos y fenómenos de la realidad que no son accesibles al ojo, y muchos de ellos ni siquiera son de naturaleza visual” (1998: 14). La visualización parte de representaciones sencillas que, al tiempo, permiten multitud de lecturas (Cairo, 2017).

La visualización de información online ha adquirido auge por varias razones tecnológicas y culturales propias del actual contexto de modernidad líquida (Bauman, 2000). Así, permite aprovechar el potencial multimedia e interactivo de la comunicación en red, ofreciendo al lector lo más relevante y contribuyendo, además, a su recuerdo y comprensión. Entendemos que, supone en cierta forma, un modo de trasladar lo (audio) visual a la red que responde a los hábitos de consumo de información rápida de los usuarios, especialmente de los que conforman la llamada “generación efímera” (Noguera, 2018), y a su predilección por contenidos livianos y visuales propios de la cultura digital. Su componente dinámico posibilita filtrar la información y realizar consultas personalizadas por el usuario aportando un valor añadido a la información.

McCandless (2010), impulsor de informationisbeautiful.net, -sitio online que recopila visualizaciones de datos caracterizadas por su creatividad-, señala que un buen diseño visual es la mejor manera de navegar por el exceso de información y conocer, a través de diagramas simples y atractivos, patrones y conexiones a priori ocultos. Se trata, en síntesis, de contenidos más atractivos, impactantes, didácticos y sintéticos que los convencionales, un rasgo esencial para combatir la infoxicación a la que están sometidos los usuarios (Cornellá, 1999), y son, además, más fácilmente virales a través de redes sociales.

De ahí que muchos medios de comunicación nativos online y ediciones digitales de medios de distinta matriz hayan apostado por producir contenidos de este tipo, como también vienen haciendo empresas de otros sectores, en las que infografías y visualizaciones de datos forman parte de su comunicación en red.Algunas de las más avanzadas se realizan en torno a los llamados labs, unidades de innovación “dotada de cierto grado de autonomía operativa y equipo humano propio” (Sádaba y Salaverría, 2016:153). Es cada vez más habitual encontrar reportajes online con visualizaciones de datos en dichas unidades. Con frecuencia se emplean para mostrar los resultados del periodismo de datos, y buena parte versa sobre informaciones de actualidad política.

Medios de comunicación, a nivel internacional, están apostando por los reportajes infográficos. Estudios recientes (López y Montes, 2018) muestran que, tras analizar 33 piezas publicadas por 13 medios de distintos países que han obtenido premio en el concurso Malofiej (2018), la inclusión máxima de elementos audiovisuales por pieza es de 2 y en la mayor parte, con más del cincuenta por ciento, solo de un tipo de elemento. Si atendemos al grado de interactividad es relativamente bajo y predomina las de tipo de instrucción y manipulación, es decir, el lector se limita a cambiar la acción con posibles cambios de tamaños y colores.

Entre las startups periodísticas que se han sumado a la producción de visualizaciones de datos en España está Politibot. Empresa periodística innovadora que ha sido recogida en un estudio reciente de Valero-Pastor y González-Alba (2018) y en la que se centra la presente investigación. Aunque inicialmente focalizada en su chatbot o bot conversacional, también ha diversificado su oferta y ofrece online distintas visualizaciones de datos sobre política nacional e internacional.

Se creó el 9 de junio como un experimento para cubrir las elecciones en España. Su equipo fundador está formado por un grupo interdisciplinar de profesionales constituido por ocho personas: María Ramírez, Eduardo Suárez (periodistas); Martín González (diseñador gráfico); Juan Font, Miguel Gil y David Martín-Corral (desarrolladores informáticos) y Jorge Galindo y Kiko Llaneras (politólogos). Politibot es el “primer servicio de noticias en Telegram que ofrece a sus usuarios información política facilitando la interactuación” y posteriormente, en Facebook Messenger (Sánchez, H. y Sánchez M., 2017: 71 y 72). Igualmente proporciona información cada quince días a los usuarios en su podcast y mediante visualización de datos a través de su web: https://politibot.io. Las noticias publicadas online y en distintos formatos, también se distribuyen por redes sociales: Twitter; mensajería instantánea: Telegram y Facebook Messenger.

Politibot ha recibido por segunda vez la ayuda de Digital News Initiative (DNI) de Google a finales de 2017, tras ser previamente seleccionado. La startup utilizará la financiación para el “desarrollo de una nueva herramienta que permita elaborar series periodísticas en aplicaciones de mensajería como Telegram o Facebook Messenger”, según datos de su propia web.

Existen precedentes de análisis sobre Politibot en el proyecto de I+D+i (CSO2015-64955-C4-3-R-MIN ECO/FEDER), en el que se enmarca esta investigación¹: estudio del bot como servicio de noticias y de conectividad emocional. Se analizó la valoración de las audiencias sobre la calidad informativa, la conexión emocional que se establecía tras la información recibida y las principales fortalezas de estas fórmulas, que sin duda alguna, se erigen en una oportunidad para el periodismo (Sánchez, H. y Sánchez M., 2017)

Las visualizaciones para que desempeñen su función informativa deben ser funcionales. Se trata de comunicar datos de forma clara y comprensible mediante una interfaz, transformándolos en información semántica a través de medios gráficos (Friedman, 2008); y hacerlo cumpliendo, además, ciertos requisitos estéticos. De ahí la denominación de arte funcional (Cairo, 2011) para referirse a la infografía y visualización de datos. Esta última, a diferencia de la primera, presenta la información atendiendo a más variables que contienen varios niveles de información y permite normalmente explorar y acceder a datos más allá de los visibles a primera vista.

Como recoge Alcalde (2015: 24-25), “la infografía implica la presentación de información de forma estática, mientras que la visualización de datos tiene como eje principal el componente dinámico y la posibilidad de interacción y exploración de los mismos”. Ambas forman parte del diseño de información basado en la “conjunción de signos de naturaleza icónica (figurativos) con otros de naturaleza arbitraria y abstracta (no figurativos: textos, estadísticas, etc.)” (Cairo, op.cit.: 38).

En la misma línea, Viegas y Watterberg afirman en su How to make data look sexy publicado en el marco de un especial sobre la materia en CNN online (2011) que una visualización debe, además de comunicar con claridad, estimular la atención y la participación activa de los usuarios.

Las visualizaciones representan datos de forma que permiten comprender tendencias, patrones, anomalías, conexiones, correlaciones, comparaciones, geo-localizaciones y procesos (Alcalde, 2015: 52-54). Con frecuencia están compuestas por distintos tipos de gráficas y representaciones visuales. Ofrecen información atendiendo a varios criterios y permiten al usuario explorarla mediante la interacción, consultando determinados conjuntos de datos (los llamados datasets) o filtrando información según sus preferencias.

Un buen gráfico es una herramienta de comunicación que permite el análisis de información para ampliar la cognición, siempre y cuando esté bien representado mediante “la variación de ciertas propiedades de objetos visuales, como su altura, longitud, tamaño, ángulo, grosor, o color” (Cairo, 2017: 1026). La estructuración de la información y accesibilidad a la navegación es fundamental para propiciar la participación del usuario. Siguiendo al mismo autor, el principal criterio a tener en cuenta en las visualizaciones es la calidad. La información debe contar una historia y responder a preguntas que formule el usuario, aclarar dudas y descubrir datos (número, símbolos, etc.) por medio de gráficos, más que ilustrativos, funcionales y sencillos y, por tanto, comprensibles para que pueda ser consultado.

A pesar que los orígenes de la visualización no son recientes y datan antes del último tercio del siglo XX, los avances tecnológicos han propiciado que el usuario pueda descubrir información mediante la interactuación y narración no lineal. El texto de la noticia y los gráficos deben fusionarse para demostrar o corroborar argumentos de forma clara. “El cerebro humano no está bien preparado para manejar con soltura símbolos arbitrarios y abstractos, como los números” (Cairo, op.cit.: 1026), por ello hay que generar orden. En tanto, la localización de datos de forma más efectiva se produce gracias al enriquecimiento multimedia, como clave del proceso.

El punto de partida de todo diseño de visualización de datos funcional es determinar su objetivo informativo y, según ello, escoger la forma de representación de la información. Como apunta Cairo (2011: 50-ss), aunque “la función no determina la forma unívocamente” y varias formas pueden ser adecuadas para una misma función, “la forma debe estar sometida a la función; o, por lo menos, debe ser restringida por ella”, al tiempo que “la forma debe sugerir, al menos en parte, cuál es esa función” (ibídem).

Al igual que en infografía estática (ver figura 1), en visualizaciones interactivas la propia naturaleza de los datos determina, casi siempre, la forma escogida.

Figura 1
Diagrama de ayuda para escoger el tipo de infografía más adecuada a los datos, según Alberto Cairo (2009).
http://mosaic.uoc.edu/2009/06/10/visualizacion-y-conocimiento-una-breve-invitacion-a-la-infografia/

Las visualizaciones interactivas recogen con criterios informativos la variable o variables sobre la que se organizan los datos, y, a partir de ahí, el tipo de representación visual más adecuada. En cuanto a la variable de los datos escogida como criterio para su composición, pueden diferenciarse varios tipos de infografías (Alcalde, 2015: 36-37): cronológicas, comparativas, diagramas de flujo, secuenciales y estadísticas. Mientras que, según su nivel de complejidad, una visualización puede ir de lo más simple, que equivaldría a gráficas de distinta naturaleza (tarta, barras, fiebre…), hasta lo más complejo, donde entrarían mapas, planos o cartogramas y diagramas interactivos. En la siguiente tabla se muestra un resumen de elaboración propia.

Tabla 1
Tipos de representación visual y variables de composición en visualizaciones de datos

Elaboración propia

Junto a la selección de la representación visual, otros aspectos que inciden en la funcionalidad y en la calidad periodística de una visualización, atendiendo a distintos autores (Costa 1998; Cairo, 2011; Alcalde, 2015), son el orden en la presentación de la información y su completud, en el sentido de que debe proporcionar al usuario una serie de elementos mínimos, gráficos y tipográficos, junto a ésta. Entre ellos, información contextual que lo sitúe en el tema e indique cómo han sido obtenidos o seleccionados los datos, autoría y fuentes de información.

Desde el punto de vista gráfico y estético, los propios principios básicos de diseño son factores relevantes para la funcionalidad y usabilidad de una visualización. Así, ésta debe cumplir con los criterios de jerarquía y organización visual, contraste, legibilidad, o correcto uso de elementos gráficos y tipográficos, entre otros.

Por último, se debe prestar atención a los elementos interactivos y de navegación. El filtrado se da gracias a la incorporación, en las visualizaciones, de herramientas tales como menús desplegables, roll overs, selectores o tool tips, que determinan el grado de interactividad en una visualización por parte del usuario (Crucianelli, 2013). Estos elementos, por tanto, deben estar presentes en éstas y ser diseñados de forma que permitan navegar por la información conforme a los principios de usabilidad. Se trata, en síntesis, de que el usuario acceda a la información en el menor tiempo posible y la maneje sin cometer errores (Hassan, 2015; Nielsen, 2012).

La visualización de la información es una disciplina que está cobrando cada vez mayor importancia porque permite transformar los datos en información semántica digerible para el usuario o “en crear las herramientas para que cualquier persona complete por sí sola dicho proceso” (Cairo, 2011: 38). Las empresas periodísticas demandan cada vez expertos en periodismo de datos y visualización de la información (Crucianelli (2012), Flores y Cebrián (2012); Ferreras, (2012); Palomo y Palau (2016) y Sánchez, 2016), un “perfil que emplea algunas técnicas diferentes al periodista tradicional en la creación (búsqueda, procesamiento e interpretación de los datos) y presentación (mapas, visualización gráfica, etc.) de la información. Incluso, requiere de competencias y habilidades específicas para ser competitivo”. Es más, el periodista debe ser “capaz de realizar búsquedas avanzadas en la Red, poseer la capacidad de autoaprendizaje en programas de análisis de datos, conocimiento de estadística, así como de programas de visualización de información gráfica” y sobre todo, tener capacidad de encontrar y contar buenas historias (Sánchez, 2016: 91).

El 91,7% de los interactivos de Politibot se han realizado para dar cobertura a noticias sobre política nacional y, menos del 10% (8,3%), han sido dedicados a la política internacional. La startup se centra en temas de gran trascendencia de la política española (véase la tabla 4) y no de forma exhaustiva en cubrir noticias de actualidad. Se apoya del periodismo de datos concibiendo el carácter interpretativo y explicativo de la información y con gráficos que ayudan a “filtrar y visualizar lo que el ojo humano no podría ver a simple vista” (Crucianelli, 2013), es decir la “reflexión sobre lo presentado” (Cairo, 2011).

Respecto a la fuente, la startup entre los años 2016 y 2018 ha recurrido con mayor frecuencia al Ministerio del Interior (27,3%) para obtener datos. El Instituto Nacional de Estadística y el Centro de Investigaciones Sociológicas se ubican en segundo lugar (18,2%) y, en menor media, el Instituto de Estadística de Cataluña, Generalitat de Catalunya y Partido Socialista (9%). Sin embargo, el 27,3% de las noticias carece de fuente. Los perfiles de los autores de las visualizaciones son periodistas y diseñadores gráficos. El 54,54%, más de la mitad de las informaciones, han sido creadas por Martín González (Director de arte) y por el periodista Eduardo Suárez (Codirector editorial y jefe de proyecto) de Politibot, lo que evidencia la convergencia de perfiles profesionales en la redacción.

Tabla 3
Visualización de información de los interactivos de Politibot

Elaboración propia

En la figura nº 4 se percibe que las visualizaciones elaboradas por Politibot han sido, en su gran mayoría (63,63%), realizadas en los cuatro meses siguientes después del 21 junio de 2016, mes de su creación. El resto de noticias han sido publicadas en 2017 (36,36%).

Respecto a la tipología de las visualizaciones de datos y de acuerdo a su composición y representación visual (ver la figura nº2), el 33,33% son cronológica y evolutiva (gráficos de fiebre y dispersión) y estadística comparativa (tablas, barras) y el 19,05% geo-localización (mapas, cartogramas). Muy por debajo de estos porcentajes (9,52%), son de tipo testimonial (vídeos). Han sido utilizados para dar difusión a dos noticias de carácter nacional e internacional y que tiene que ver con los discursos de los presidentes de España y EE.UU.: Mariano Rajoy: “Anotamos el discurso de investidura de Rajoy” y Donal Trump: “Where Catalan citizens place every party on nationalism and ideology”, respectivamente. Este tipo de interactivos, como denomina la startup, no van acompañados de ningún recurso gráfico para explicar mejor la información y es más, el primer discurso no se encuentra accesible al usuario. Finalmente, el 4,76% son comparativas en términos absolutos.

Figura 2
Tipología de las visualizaciones según su composición
Elaboración propia

Otro aspecto a tener en cuenta son las herramientas utilizadas. De los casos analizados (11) y considerando la totalidad de los gráficos en cada uno de ellos 63 (100%), el 93,7% no incluye esa información. Sólo aparecen las referencias de dos herramientas en las visualizaciones de la startup: Genius y OpenStreetMap, cada una con el 3,17%, respectivamente.

El 34,92% (63) de las visualizaciones son interactivas frente al 65,07% que no lo es. Estos gráficos permiten al usuario localizar más datos. De acuerdo con las herramientas de interactuación, el usuario puede descubrir más información con la herramienta de ayuda visual tooltips (41,7%) mediante la ventana emergente que aparece una vez que el usuario se desplaza con el ratón sobre algún elemento del gráfico. El 25% incluye la herramienta roll over que permite identificar con el puntero del ratón el cambio de aspecto (color e imagen) de un elemento dentro del gráfico y el 33,3% de las visualizaciones inserta selector que, a través de la selección con el ratón/mouse, reconoce que nos encontramos frente a un elemento interactivo. Sin duda alguna, este tipo de herramientas personaliza el consumo de la información.

En este contexto, la funcionalidad del diseño juega un papel importante. La adecuación del tipo de visualización al tema, la jerarquía visual establecida y la ordenación de todos los elementos cobra importancia en los interactivos de la startup (72,72%). En el primer caso, se ha detectado que los gráficos se ajustan a la noticia, resaltando, en su caso, criterios geográficos, cronológicos, estadísticos y comparativos para facilitar los datos al usuario. Ejemplo de ello son los interactivos: “Así se ha desplomado el PSE: los lugares donde ha perdido el 40% de su voto”, “El 26 J explicado municipio a municipio” y “Así ha votado Cataluña” que incluyen mapas para facilitar la interpretación de los datos. O en su defecto, las visualizaciones: “Guía para no perderse en los pactos del 26J” y “Así se disparó el paro en España en la última década” que informan a través de gráficos de barra. Finalmente, en dos de ellos, se identifica la presencia de vídeos: “Anotamos el discurso de investidura de Rajoy” y “Anotamos la respuesta de Trump a su vídeo obsceno” realizado con la herramienta Genius.

En relación al principio de jerarquía y orden se ha detectado que las visualizaciones de la startup ofrecen al usuario una guía visual de información para no perderse en la noticia, es decir, muestran a modo de sugerencia un recorrido para facilitar su lectura y añadir orden al diseño para que sea funcional. El uso del color cumple un papel importante porque filtra la información de forma más rápida. Es el caso de “El 26 J explicado municipio a municipio”. Otro aspecto es el uso de secuencia de datos según el orden alfabético y que es perceptible en la visualización: “Todos los partidos que han sacado escaños desde 1977 por provincia”.

Figura 3
La funcionalidad del diseño en las visualizaciones
Elaboración propia

Más de la mitad, el 63,63% de los casos analizados se caracterizan por su utilidad y precisión y por su estética mínima en la representación de la información. La forma y función de la visualización permite a la audiencia comparar variables o datos porque el texto que acompaña al gráfico está muy bien explicado. Sin embargo, en algunos de ellos, los de dispersión (31,75%), necesitan una mayor atención por parte del usuario.

Del mismo modo, la estética como cualidad que impacta al usuario, puede evocar emociones positivas. Esto se produce en el 34,92% (63) de las visualizaciones. El usuario puede participar de forma activa para localizar y explorar datos por sí mismo y, en la mayoría de los casos, el uso del color es una buena guía para acceder a más información. El ejemplo más claro es la visualización: “Resultados de las primarias del PSOE” que, además, incluye imágenes de los candidatos, un cartograma interactivo, color en tonos pasteles y explicación detallada, permitiendo al lector interpretar los datos rápidamente.

El 81,81% de los interactivos contienen elementos textuales necesarios junto al gráfico, es decir, titular, texto explicativo, cuerpo de la información y fuente. Sin embargo, resulta extraño que la visualización: “Quién apoya a quién en las primarias del PSOE”, a pesar de la gran cobertura informativa que realizan, carezca de fuente, entre otras visualizaciones (27,3%). Asimismo, se observa que en la mayoría de ellas no se incluye la herramienta utilizada para su diseño (93,7%), como ya se ha mencionado.

Respecto a la ausencia de errores y corrección del contenido, el 72,72% de los gráficos posee las mismas proporciones, el texto es comprensible y existe concordancia y coherencia en la organización textual de la noticia publicada. Sin embargo, se observa dos casos en los que existe algún tipo de error menor. En las visualizaciones: “El 26 J explicado municipio a municipio” y “Quién apoya a quién en las primarias del PSOE” se produce error en la búsqueda del mapa interactivo y errata en el texto, respectivamente. Sin embargo, este último incluye en el texto de la misma noticia: “¿Algo mal? Nos podemos equivocar. Si encuentras algo incorrecto ayúdanos a corregirlo”. Un criterio a ser valorado en su apuesta por la calidad informativa. Finalmente, si atendemos a la relevancia, es decir, ordenación de elementos por la novedad, gravedad o interés público, el 63,63% de ellos cumple este requisito. “Así ha votado Cataluña” es una muestra de ello y ha sido cuidado en su diseño debido a la repercusión del tema a nivel nacional.

Figura 4
Criterios periodísticos que influyen en la calidad
Elaboración propia

Respecto a los aspectos técnicos y formales, el 81,81% de los casos analizados apuesta por la coherencia y continuidad de estilos, uso correcto del color y de la tipografía (72,72%). En los dos primeros casos se percibe unificación de criterios a través del uso del color (pastel). “Así se ha desplomado el PSE: los lugares donde ha perdido el 40% de su voto” es un ejemplo de ello. Incluye cuatro gráficos de diferente tipología pero aplica el mismo principio de uso de color para distinguir la información proporcionada. Atendiendo a la tipografía, se observa el uso de familia de palo seco adecuado para la web y empleo de negritas para distinguir unos datos de otros. Sin embargo, podría ser aún más accesible si se emplease cuerpos de fuente (tamaño) más grande para reconocer mejor la información.

El 18,18% de las visualizaciones sólo presenta imágenes e iconos, lo que perjudica de algún modo la ayuda visual. Incluso, se observa en la visualización: “Así se ha desplomado el PSE: los lugares donde ha perdido el 40% de su voto” que el gráfico de barra al ser muy largo, dificulta su lectura porque no incluye líneas o numeraciones. El lector se pierde al recorrer visualmente por los datos que aporta y perjudica notablemente su funcionalidad. De igual forma, el gráfico de la noticia: “Where Catalan citizens place every party on nationalism and ideology” no es funcional porque no es posible acceder a él desde cualquier sistema operativo. A pesar de esto, el 63,63% de ellas son legibles y sencillas de utilizar.

Por último, es perceptible la evolución de las visualizaciones de la startup a partir de 2017 (36,36%) en cuanto a diseño, con el uso de cartogramas y empleo de imágenes e iconos, interactividad con gráficos y calidad de información periodística con el empleo de más de una fuente en la misma noticia, lo que revierte en una mayor cobertura del tema abordado.