periodismo deportivo de calidad: Burn-Murdoch: "El punto de unión entre el periodismo de datos y la información deportiva es amplio, ambos se retroalimentan increíblemente bien"

John Burn-Murdoch, en una imagen reciente.

El periodismo de datos tiene aún un filón por explotar en el campo de la información deportiva. Pocas áreas de especialización periodística generan y manejan tantos datos estadísticos como la de Deportes, no solo en lo que respecta a las competiciones sino también en lo referido a una industria y a un gran negocio que gira a su alrededor.

Aunque todavía se trata de una especialización incipiente, el periodismo deportivo de datos empieza a contar con grandes especialistas como el profesor Steve Doig, quien dirige un curso de experto sobre esta materia en la Universidad de Arizona; Kirk Goldsberry, cartógrafo y analista de datos especializado en la NBA que fue colaborador en Grantland y actualmente trabaja en los San Antonio Spurs; o, en el ámbito español, Salva Carmona, quien introdujo nuevas formas de análisis y visualización de datos sobre fútbol primero en elespanol.com y actualmente en elconfidencial.com y en la edición digital de La Vanguardia.

Otra de las figuras sobresalientes en el periodismo deportivo de datos a nivel internacional es John Burn-Murdoch, periodista del Financial Times desde hace algo más de dos años y medio, y profesor invitado de la City University London, donde ha impartido conferencias sobre esta precisa materia. Burn-Murdoch forma parte del cada vez más reforzado y multidisciplinar departamento de datos y de periodismo visual del diario económico británico, integrado por periodistas como él, además de desarrolladores informáticos, diseñadores y estadísticos.

Hemos conversado con Burn-Murdoch para conocer la metodología de trabajo del FT Data Department, su particular visión sobre el potencial del periodismo deportivo de datos en el contexto actual, así como las posibilidades de esta modalidad de trabajo periodístico en coberturas de grandes eventos deportivos como los Juegos Olímpicos que se desarrollarán este verano en Río.

- ¿Cuál fue su camino hasta llegar a ser periodista de datos del Financial Times?

- Para mí el camino al periodismo de datos fue en cierto modo tortuoso. Mi primer contacto con el periodismo fue cuando comencé a escribir para el periódico de la Univerisdad de Durham mientras estudiaba allí Geografía. Por entonces nunca había oído hablar del término "periodismo de datos" y tenía pensado especializarme en periodismo medioambiental siempre y cuando lograra encontrar mi sitio en la industria de los medios. Sin embargo, simplemente ocurrió que mi primera experiencia dentro del periodismo profesional vino de la mano del equipo de datos de the Guardian al ser uno de los estudiantes elegidos para colaborar con ellos en un proyecto sobre los disturbios acaecidos en Londres en 2011. Tras acabar un Máster en Periodismo Interactivo en la City University London, me encontré en el lugar perfecto y en el momento adecuado para lograr un puesto en el Datablog del Guardian y allí pasé 18 meses trabajando con personas de la talla de Simon Rogers, James Ball y Mona Chalabi. Durante esa etapa, además creé una sección sobre big data, de la que fui también editor, antes de afrontar un nuevo reto profesional en el FT.

- ¿Cuántas personas trabajan en FT Data y con qué tipo de perfiles?

- Como suele ocurrir en estos casos, depende de dónde tracemos la línea. Somos tres personas que podríamos ser denominadas justamente como "generalistas especialistas", esto es, tenemos experiencia en el periodismo impreso tradicional pero hemos desarrollado diversas habilidades en áreas tan variadas como depuración de datos (data wrangling), estadística, diseño web y programación o cartografía digital. Esto supone que podríamos ser autosuficientes para poder realizar muchos de los proyectos que se hacen. No obstante, para la mayoría de las piezas trabajamos en colaboración con programadores, diseñadores y estadísticos que, a su vez, forman parte del amplio departamento de datos y de periodismo visual del Financial Times.

- Cada vez son más las redacciones que cuentan con laboratorios de innovación para poner marcha nuevas iniciativas o con departamentos de datos. ¿Por qué el periodismo de datos se ha convertido en una prioridad para los medios?
- En realidad la pregunta para mí sería al revés: ¿Por qué hay todavía medios periodísticos reacios a adoptar esta manera de trabajar? En todo el conjunto de medios, desde el nuestro o el New York Times, hasta nativos digitales como Quartz y tabloides como el Daily Mirror y sus cabeceras subsidiarias regionales, los medios de comunicación se han dado cuenta de esto y han demostrado el valor del periodismo de datos y visual.

Si además se amplía el significado del término "periodismo de datos" para incluir cualquier uso estructurado de información que esté relacionado con la aplicación de las nuevas tecnologías para hallar y contar historias, realmente se aprecia cómo añade valor. Hay piezas informativas que simplemente no serían posibles sin esto, como las que te permiten llegar a una historia desde un ángulo nuevo y creativo, aquellas donde los datos añaden un valor inmenso a un historia que está ya en marcha o las piezas que suponen un grandísimo ahorro de tiempo y recursos al medio mediante la automatización y sustitución en una serie de historias que se publican con regularidad.

Estas son solo una pequeñísima muestra del tipo de historias y casos donde puede usarse el periodismo de datos y visual, si bien lo que parece claro es que todas ellas ayudan a cumplir lo que se exige a una redacción en 2016. Para los medios más grandes que se basan en un modelo de pago o suscripción, el periodismo de datos y visual puede proporcionar informaciones exclusivas, análisis únicos y rigurosos e impresionantes trabajos visuales que hagan sentir a los lectores que su dinero se está empleando en un buen producto. Para los medios más pequeños y más centrados en generar tráfico, el tiempo y los recursos que el periodismo de datos les puede ahorrar convierten a este en una opción obvia.

- No obstante, el periodismo de datos todavía está en vías de desarrollo en muchos países. ¿Qué se necesita para que esta modalidad de periodismo se implante más en el resto de medios? ¿Acaso una mayor formación específica para futuros profesionales desde la Universidad? ¿Tiene que ver con la cultura periodística o simplemente es una apuesta que debe asumir cada medio?

- Una gran pregunta, para la cual espero que la respuesta sea "está mejorando cada vez más". Poner en funcionamiento una unidad dedicada total o parcialmente a periodismo de datos/visual requiere una inversión, al igual que cualquier otra sección especializada. Por ello, es comprensible que las empresas periodísticas estén atentas y quieran asegurarse de que ese dinero invertido dará buenos resultados. Esto supone hasta cierto punto un círculo vicioso: directores y dueños se muestran reacios a contratar periodistas sin tener constancia de que hacerlo podría ser beneficioso para la redacción, mientras que para un periodista de datos en un país donde no existen departamentos de datos es difícil tener la oportunidad de demostrar que puede aportar valor.

La formación solo puede ser algo positivo, pero las instituciones académicas tienen el mismo problema: ¿Por qué deberían invertir en la puesta en marcha de un curso o módulo sobre periodismo de datos si apenas existen ofertas de empleo en este sector?

De todas formas soy optimista y, teniendo en cuenta cómo han evolucionado las cosas en su conjunto, primero en Estados Unidos, luego en el Reino Unido y ahora en otros muchos países, veo que se trata de un proceso que de forma natural acabará extendiéndose por todas partes.

Incluso hace tan solo cinco años en el Reino Unido apenas se creaban uno o dos puestos de trabajo como periodista de datos cada año, pero actualmente puede haber hasta una decena de ofertas de empleo anuales específicamente denominadas como "periodistas de datos" o similares.

"Una de las grandes áreas de crecimiento en este momento está en la creación de los datos, en poder contar con un equipo de especialistas capaces de construir bases de datos que nunca han existido"

- ¿Cómo está evolucionando el periodismo de datos? ¿En qué campos informativos está adquiriendo mayor relevancia?

- De nuevo aquí volvemos a la cuestión de depende dónde tracemos la línea entre lo que es y no es periodismo de datos. Si tomamos otra vez esa definición en su sentido amplio - el uso de información estructurada para buscar y contar historias-, creo que una de las grandes áreas de crecimiento en este momento está en la creación de los datos. Antes de que nadie se asuste, no me refiero a darles forma a los datos sino más bien a contar con un equipo de especialistas o expertos capaces de construir bases de datos que nunca han existido.

Otra área completamente diferente y de gran potencial de crecimiento es el lado visual del periodismo de datos, donde está claro que cada vez más medios se están dando cuenta del valor inmenso que pueden tener visualizaciones impactantes a la hora de atraer y enganchar a las audiencias.

- ¿Cuál es el verdadero potencial del periodismo deportivo de datos? Aquí ha de manejarse una enorme cantidad de estadísticas.

- El punto de unión entre el periodismo de datos y el periodismo deportivo es amplio, los dos se retroalimentan increíblemente bien.

El deporte en ningún caso es la única área de noticias donde la tradicional cantidad de erudición y conjeturas puede mejorarse con la incorporación de más información cuantitativa, pero sí tiene la -en cierto modo- extraña ventaja de que esos datos están disponibles públicamente. Aficionados devotos al deporte han recopilado algunas bases de datos increíblemente detalladas sobre decenas de modalidades a lo largo de los años. Cuando a esto le sumas los resultados deportivos publicados por organismos federativos y medios de comunicación, además del conjunto de datos relativos al negocio del deporte, tienes una mina de oro de recursos con los que encontrar y contar historias, e incluso comprobar la existencia de lo que popularmente se han considerado mitos.

Por supuesto, se puede esgrimir que este mismo tipo y volumen de datos también está disponible para los periodistas económicos, pero la diferencia es que mientras en esta área tanto los lectores como los protagonistas de la información están acostumbrados desde hace mucho tiempo a que se usen las estadísticas para comprobar o desmentir un dato, mucha gente del mundo del deporte, periodistas deportivos y aficionados, todavía han de aclimatarse a esta idea, sobre todo fuera de Estados Unidos.

Por ello, creo que los periodistas deportivos tienen una oportunidad de oro para añadir algo más de análisis cuantitativo a su repertorio -y a los periodistas de datos de colaborar en las secciones de Deportes- con el objetivo de prestar un mejor servicio a su audiencia.

Parece bastante claro, además, que ha aumentado el apetito de los lectores por este tipo de trabajos periodísticos, por lo que soy optimista y creo que el creciente número de buenísimas informaciones deportivas que se están haciendo basadas en estadísticas ayudará a convencer a los directores de que aquí también hay valor diferencial.

- ¿En qué modalidades y temáticas el periodismo de datos tiene un mayor potencial de desarrollo según su experiencia en el FT?

- Probablemente presenciemos una especie de revolución estadística en deportes, que, de hecho, ya está en marcha. Justamente la estadística avanzada se está expandiendo en los medios deportivos más seguidos en Estados Unidos, a veces en forma de artículos long-form, en otras como herramientas independientes. A mi modo de ver, claramente hay dos buenos indicadores que apuntan a que el periodismo deportivo con estadísticas se popularice: la disponibilidad de los datos (en este caso gracias a los denodados esfuerzos de Jeff Sackmann) y la existencia de una comunidad bloguera muy activa. Así, los intentos de BuzzFeed de hallar modelos de apuestas sospechosos en el mundo del tenis (y las respuestas a su trabajo) demuestran que hay otras maneras de que el deporte y el periodismo de datos funcionen bien juntos.

- ¿Y en otras áreas informativas?

- Yendo más allá del deporte, la política es un área donde ya se está haciendo un buen trabajo de datos y donde además existe un gran potencial para que este tipo de periodismo crezca. La gran tradición en Estados Unidos de la recolección de información mediante programas informáticos (Computer Assisted Reporting, CAR) supone que este país sea, una vez más, pionero, con varios de los principales medios de comunicación que han creado sus propios modelos de predicción de votos. Las pasadas elecciones generales en el Reino Unido fueron las primeras en las que tanto la BBC en colaboración con estadísticos como el semanario New Statesman crearon sus respectivos sitios con datos duros.

En otros países vemos cómo cada vez más los grandes medios de comunicación o bien colaboran con entidades no periodísticas o usan el web scraping (extracción de información de sitios web) para incorporar técnicas cuantitativas a otras áreas informativas. Cada una de estas tendencias es consecuencia de tener a más personas que saben manejar bien los datos en puestos de jerarquía dentro de las redacciones. Espero que todo esto vaya a más.

- The Financial Times siempre ha apostado por las competiciones y los resultados (no solo por la industria del deporte y su dimensión económica) como una de sus prioridades, pese a ser un medio económico. ¿Por qué?

- Antes de septiembre de 2014, el FT se había mantenido alejado de cubrir el deporte con regularidad en sus páginas, si bien siempre continuó ocupándose por supuesto del negocio del deporte. Sin embargo, aprovechando el lanzamiento del rediseño del periódico en papel, que se produjo ese mes, se tomó la decisión de introducir una minisección de Deportes en la contraportada.

Junto con esa jugada vino un sentimiento de que, al igual que ocurrió con la tradicional columna de deportes, sería positivo ofrecer a los lectores algo que diferenciara nuestra oferta informativa del resto de periódicos de referencia. Afortunadamente para mí y para mi compañero cofundador del blog FT Baseline Gavin Jackson (ambos nos sentimos muy a gusto buscando historias en bases de datos), se decidió que ese ángulo diferencial serían las estadísticas.

En los dieciocho meses que transcurrieron desde el lanzamiento de la sección, uno o más de uno de nosotros (también colaboró con nosotros el también fan de las estadísticas deportivas Rob Minto) teníamos como tarea semanal la de generar una idea, normalmente creando una base de datos nueva, analizándola y construyendo una historia con gráficos para la web que, a su vez, podría ser adaptada al papel por nuestro maravilloso equipo de diseño gráfico. Puede llegar a ser un verdadero reto lograr que todo esto encaje pero es muy divertido.

Así que, en resumidas cuentas, es justo decir que para el FT el deporte es algo que puede ser un bello aditamento pero que siempre será secundario de acuerdo con nuestras principales responsabilidades de informar sobre acontecimientos, personas y lugares que protagonizan en el mundo de los negocios, que es donde nuestros lectores operan. Por suerte para mí, el feedback obtenido por Baseline hasta ahora ha sido genial, por lo que el reto es seguir manteniendo el interés tanto de los lectores como de mis jefes.

"Lo que debemos recordar es que a la mayor parte de nuestros lectores potenciales no les interesa ni de lejos el lado numérico, solo quieren conocer lo que has averiguado y lo que significa la historia para ellos"

- ¿Cuán importante es la historia cuando se trabaja con un gran volumen de datos? ¿Es acaso posible contar algo solo con datos?
- Realmente no se puede más que reafirmar la importancia de una buena historia y de una narrativa potente por muy concienzudo que sea el trabajo que las sustente. Cuando dedicas mucho tiempo y esfuerzo a una recopilación de datos particularmente difícil o a un ejercicio de análisis, existe el peligro de que te quedes en esa mentalidad al escribir la historia en sí y termines haciendo algo más cercano a un artículo científico que a una pieza de periodismo que sea comprensible.

Lo que debemos recordar es que a la mayor parte de nuestros lectores potenciales no les interesa ni de lejos el lado numérico, solo quieren conocer lo que has averiguado y lo que significa la historia para ellos, para la persona, lugar o cosa implicada. Incluso iría más allá y diría que en muchos casos quieres que el lector sea capaz de leer toda la pieza sin que tenga que por qué conocer cuánto trabajo lleva detrás esa historia.

Para mí, uno de los escritores más cualificados en esta área es Benjamin Morris, de FiveThirtyEight, cuyos artículos mantienen un flujo que permite a los lectores reacios a las estadísticas apreciar la historia sin necesidad de bajar la cabeza para mirar las notas al pie de página.

Otro buen ejemplo sería la pieza de mis colegas Erika Solomon, Robin Kwong y Steve Bernard, quienes tomaron los datos de la extracción, el refinado y el transporte del petróleo de los territorios controlados por el Estado Islámico y los convirtieron en un reportaje fascinante y claro en la exposición de las cifras, que prestaba especial atención a la elaboración de una narrativa que lleva a los lectores a seguir moviendo el scroll hacia abajo para avanzar en la historia.

- Trabajar con datos significa también aplicar un método científico. ¿Cuál es la metodología que siguen usted y su equipo en el Financial Times para llevar los datos más pertinentes al artículo o reportaje? ¿Qué pasos siguen para ello?
- Una de mis frases favoritas sobre periodismo de datos es de Steve Doig, quien lo describe como "Social Science done on deadline". Siempre he intentado permanecer fiel a esta idea porque creo que es ahí donde el periodismo de datos puede añadir el máximo valor: no solo informando de que el número A es mayor que el B, sino también tratando de demostrar o desmontar teorías y de explicar por qué ciertos patrones en las bases de datos son más o menos significativos.

En lo que respecta a cómo garantizamos que nuestro trabajo reúne los estándares requeridos, hay un número de prácticas y de influencias que hay que tener en cuenta. Como cualquier otro compañero dentro de la redacción, a los que formamos parte del equipo de datos e interactivos nos mueve el deseo de hacer periodismo de las más altas exigencias de precisión y presentación, porque hacer menos que eso significaría fallar a nuestros lectores. Ocurre algo parecido al efecto "This is Anfield" [estadio del Liverpool] en un doble sentido: por un lado, nuestros lectores están pagando bastante dinero para leer nuestro trabajo y, en segundo lugar, mis compañeros están muy cualificados, trabajan duro y lo hacen manteniendo unos estándares de calidad muy elevados.

Por otra parte, otra influencia importante en mi trabajo sobre periodismo deportivo de datos es la comunidad bloguera existente. La calidad de la prosa, del análisis y de la visualización de muchos blogs sobre fútbol, por ejemplo, es tremendamente alta. En Twitter fluyen continuamente conversaciones sobre técnicas de visualización, conceptos metodológicos o interpretación de resultados. Trato de desempeñar un papel activo dentro de esa comunidad y a ello me lleva, como en todo lo demás, la presión por garantizar que mi trabajo es tan riguroso, válido e interesante como el de ellos, y no limitándonos simplemente a volver a tratar los temas que ellos han cubierto.

Además, suelo intercambiar ideas para mi columna del FT con blogueros de referencia en el análisis del deporte y no tengo reparos a la hora de seguir su consejo sobre algunas de las técnicas más complejas que utilizo. En un caso reciente un analista fue bastante amable al dejarme usar una base de datos construida por él para validar e ilustrar un aspecto en el que estaba trabajando.

- ¿En qué medida un evento de dimensión global como los Juegos Olímpicos es también una oportunidad para los periodistas de datos para hacer cosas diferentes a las habituales en los medios?
- Para mí en este caso hay tres maneras fundamentales en las que el uso inteligente de los datos puede añadir valor a las coberturas.

Primero, un cuadro o historia estadística rápidamente puede permitir al lector convertirse en una especie de 'experto del día'. Esto es lo que traté de lograr con mi pieza 'The fastest men of the world' (VER más abajo) durante la celebración el año pasado de los Mundiales de atletismo en Pekín. El objetivo que me propuse aquí fue asegurarme de que cualquier persona que siguiera la final masculina de los 100 metros supiera exactamente por qué el relato que enfrentaba a Usain Bolt con Justin Gatlin era tan relevante y que, además, fuera capaz de impresionar a sus amigos con sus conocimientos sobre las jóvenes promesas.

Por supuesto, cualquier forma de periodismo puede lograr este mismo resultado, pero el viejo aforismo de que "una imagen vale mil palabras" aquí se cumple. El paisaje actual de la distribución de noticias digitales dicta que los medios de comunicación a menudo tengan que contar la historia sin necesidad incluso de que el usuario visite su sitio web. Durante un acontecimiento como los Juegos Olímpicos esta necesidad se agudiza aún más, ya que muchísima gente los seguirán a través de las redes sociales para estar al tanto de las docenas de pruebas que se celebrarán allí cada día. Un gráfico claro ofrece una gran oportunidad para destacar dentro de ese gran volumen de información y puede ser consumido íntegramente in situ.

Otra manera en la que los datos pueden abrir nuevas posibilidades es a través de la personalización. La BBC ideó una fantástica herramienta para los Juegos de Londres de 2012 que permitía a los usuarios, ya fueran expertos o simplemente ocasionales, conocer qué deporte olímpico podría ajustarse mejor a sus rasgos corporales. Desde entonces otros medios han desarrollado de forma soberbias piezas de este estilo para diferentes deportes. La clave aquí es que los grandes eventos deportivos son una de las pocas temáticas donde los medios de comunicación pueden llegar al punto óptimo de las narrativas personalizadas. Como dije antes, los deportes están muy bien surtidos de datos, y cuando a esto le sumas que hay una grandísima audiencia con suficientes puntos de referencia en la materia como para engancharse con entusiasmo a través de una herramienta interactiva, lo demás es un caso de "constrúyelo, que ya llegarán".

En tercer lugar están las predicciones. FiveThirtyEight es quien está abriendo el camino en este sentido al conjunto de grandes medios al confeccionar a través de datos, deportivos o no, predicciones y clasificaciones. También en este campo están haciendo un gran trabajo medios como The New York Times o Bloomberg, y otros como Infostrada Sports.

Como estamos viendo en las elecciones de este año en Estados Unidos, existe un reñido e interminable debate sobre quién va a resultar vencedor, quién va a perder y en qué cosas que dicen se puede confiar o no. Aunque el resultado de un gran evento deportivo como los Juegos Olímpicos sea mucho más insignificante que eso, el intercambio de opiniones durante la previa del evento también es intensa y, como consecuencia de ello, también existe una gran demanda de predicciones. Las pruebas demuestran que por, lo general, los modelos estadísticos superan el grado de acierto incluso de expertos, por lo que se abren grandísimas oportunidades en torno a la cobertura de las principales competiciones deportivas para que los periodistas de datos y los dueños de los medios consoliden su reputación prediciendo con precisión el futuro.

A continuación, algunos de los más destacados trabajos de datos realizados por John Burn-Murdoch para FT Data: