Pionero y maestro de la infografía periodística. Alberto Cairo ha dirigido departamentos de infografía en medios españoles, estadounidenses y brasileños, y es consultor de distintas empresas e instituciones. Combina su trabajo como periodista infografista con la docencia en la Universidad de Miami y recientemente ha obtenido el doctorado con una tesis titulada Nerd journalism: How data and digital technology transformed news graphics. Cairo se define como un periodista curioso interesado en la psicología cognitiva y la ciencia, y afirma que una de las cuestiones que más le fascina es la capacidad del cerebro humano para entender representaciones visuales de abstracción variable. En los libros The Functional Art (2012) y The Truthful Art (2016), de absoluta referencia dentro del sector, aborda los mecanismos para comprender este misterio. Charlamos con él acerca del auge del periodismo de datos a raíz de la digitalización de la información, los sesgos cognitivos, la enseñanza de números en las facultades de Periodismo y el proyecto de visualización de datos que desarrolla con el Google News Lab.

Empecemos aclarando algunos términos. Con frecuencia se intercambia “periodismo de datos” con “visualización de datos”, ¿realmente pueden utilizarse como sinónimos?

El periodismo de datos y la infografía o visualización de datos están relacionados, pero no son lo mismo. El periodismo de datos es cualquier ejercicio o práctica del periodismo basada en datos digitales. Es una disciplina que viene de una larga tradición y se combina con lo que anteriormente se denominaba periodismo de precisión, que aúna encuestas y otros métodos cualitativos de la Sociología y la Psicología; y con el computer-assisted reporting, periodismo asistido con computadora. El periodismo de datos aúna estas dos disciplinas y añade recientemente la digitalización, que permite que los datos hoy puedan transformarse y reutilizarse con mayor facilidad y rapidez.

¿Dónde queda la visualización?

La visualización es una pequeña parte del periodismo de datos. Y eso es importante de destacar porque yo no soy periodista de datos, sino infografista, es decir, un visualizador de esos datos. El periodismo de datos es el tratamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, como ha ocurrido recientemente, con los Panama Papers, por ejemplo. Lo que aparece en la película Spotlight es también periodismo de datos. Los periodistas que sacaron esa exclusiva, como muestra el filme, crearon una base de datos para después poder contar la historia.

Te he escuchado decir que todo periodista debería tener conocimientos básicos de Estadística, ¿por qué?

El uso de datos es necesario para cualquier tipo de Periodismo. No todas las redacciones se pueden permitir contratar a un visualizador. Abrir una plantilla de Excel y crear una barra de gráficos, analizar y visualizar números, etc. es algo que todo periodista debería saber hacer porque aumenta sus habilidades para contar historias y, consecuentemente, para ser contratado. El periodismo se enseña como una disciplina humanista. En la Universidad hay asignaturas de Historia, Sociología y Psicología. Todo ello es necesario, pero no se enseña nada de razonamiento estadístico o cuantitativo, que es, y ha sido siempre, fundamental. ¿Qué es la media? ¿Y la mediana? ¿Qué es una desviación típica? ¿Qué significa correlación? ¿Cómo se distingue correlación de regresión? Son conocimientos que se aprenden en una clase de estadística básica. No es necesario que el periodista tome clases de Estadística –lo que, por otro lado, estaría muy bien–, sino de que lea tres o cuatro libros que le enseñen a pensar correctamente. Yo no lo aprendí en absoluto en la facultad, lo que me llevó a cometer errores en mis primeros gráficos.

¿Qué libros recomiendas a quienes quieran mejorar su capacidad lógica?

Por ejemplo, Mala Ciencia del doctor y colaborador de The Guardian Ben Goldacre; How not to be wrong, escrito por Jordan Ellenberg; y Naked Estadistics, de Charles Wheelan. Solo leyendo estos tres libros los periodistas evitarían la mayoría de las barbaridades que aparecen publicadas en medios. En España recomiendo el blog de Josu Mezo, Mala Prensa.

¿Por qué es tan difícil encontrar puntos de encuentro entre letras y números?

El problema es que, por un lado, las universidades tardan bastante en cambiar los programas de estudio y, por el otro, los estudiantes cuando ven números dicen: “yo he venido aquí a aprender a escribir, no a hacer números”. Pero no se dan cuenta de que, si no saben cómo analizar lo que quieren contar, van a escribir algo equivocado. De la misma forma que enseñamos cómo entrevistar a una persona, debemos enseñar cómo interrogar datos. Si sabes entrevistar personas, vas a saber escribir historias a partir de esos testimonios. Si sabes analizar, interrogar, entrevistar datos también vas a sacar historias, pero si no tienes esa capacidad, los datos te van a engañar.

En tus libros hablas mucho sobre cómo nos engañan los sesgos cognitivos. Por ejemplo, señalas que el mapa utilizado en la portada del libro Citizens for Trump, escrito por Jack Posobiec, conduce a confusión porque, a pesar de que está ejecutado de manera impecable, el mapa no muestra lo que el título dice. El título del libro hace referencia a los ciudadanos que apoyaron a Trump, pero el mapa no representa a los ciudadanos, sino a los territorios.

Visualmente, con este mapa, entendemos que un 80% de ciudadanos votó a Trump y solo un 20% a Hillary, cuando en realidad hubo un empate 50-50. Y esto es lo que debería quedar reflejado en el mapa. Aun más: señalas que el mapa debería tener en cuenta quiénes no votaron, lo que ofrecería una representación distinta. ¿De qué otra manera nos engaña nuestro cerebro?

Los gráficos mienten porque nos ayudan a mentirnos a nosotros mismos. No te miente el gráfico, te mientes tú mismo. Y el gráfico te ayuda a mentirte. El mapa no es engañoso, sino la interpretación que hacemos del mapa. Es lo que ocurre con este ejemplo de Trump, muy utilizado tanto por él como por sus seguidores, pues refuerza una cuestión que, aunque no es cierta, les hace sentir bien y es que ganaron las elecciones de manera contundente. El sesgo de la confirmación hace referencia a que nosotros vemos lo que queremos ver. El bagaje ideológico y cognitivo de cada uno se proyecta en lo que vemos. Este es el sesgo más importante, aunque hay muchos otros. Otro sesgo habitual es aquel por el que incidimos relaciones causales entre eventos, aunque nada tengan que ver. Es decir, inferimos una causa efecto entre dos sucesos que ocurren al mismo tiempo. Por ejemplo, hay un gráfico de línea que muestra el número de empleados en Estados Unidos, que cae mucho durante la crisis y remonta a partir de 2010. Los demócratas utilizan este gráfico para argumentar que el Obama Care es la causa de que la curva empiece a recuperarse, pues en la inflexión de la curva coinciden ambos sucesos. Pero esta es una interpretación que hacen los demócratas. El gráfico muestra solo lo que muestra: y es que dos sucesos ocurren en un período de tiempo próximo.

¿Gobiernos, instituciones y empresas son lo suficientemente transparentes para poder practicar un buen periodismo de datos en España? ¿Es similar la situación en Estados Unidos?

Las bases de datos oficiales son importantes y cuanto mejores sean mejor. Uno de los factores que contribuye a que el periodismo de datos haya crecido más en Estados Unidos que en otros países son las leyes de acceso público a la información. El hecho de que los periodistas puedan pedir al Gobierno cualquier tipo de base de datos y, por ley, la administración las tenga que dar, eso ayuda, y mucho. Otra cosa es en que tipo de formato te las van a entregar y cuanto puede costar obtenerlas… Pero no hay que olvidar que las bases de datos también se pueden crear. Por ejemplo, recientemente ha habido la crisis en la frontera que separa Estados Unidos de Méjico y se estima que hay unos 3.000 niños separados de sus padres. No hay una base de datos oficial sobre eso, pero aún así ProPublica ha elaborado un mapa para mostrar dónde están esos niños. Los periodistas han investigado y han hecho llamadas a la audiencia para documentar los casos, los han verificado y los han publicado. Documenting Hate, por citar otro ejemplo, es una base de datos creada a partir de la colaboración ciudadana para denunciar este tipo de delitos de odio, pues las bases de datos que recogen estos casos son muy incompletas en Estados Unidos.

Alguna vez has dicho que en los departamentos de infografía de los medios españoles prima la vertiente estética por encima de la funcional. ¿Aún es así?

No me parece mal que los gráficos busquen esa vertiente estética siempre que no descuiden la parte informativa, pero el problema de la infografía en España es que se sigue haciendo lo mismo que hace 20 o 30 años atrás: dibujos e imágenes en 3D, explicaciones ilustradas… Ese tipo de infografía es básica pero no es la única que se debe hacer: las barras de gráficos, los mapas, … tampoco deben descuidarse. En Estados Unidos, en cambio, pasa justo al revés: se han descuidado las explicaciones ilustradas (excepto en Vox) y se hacen visualizaciones interactivas. Son dos extremos opuestos y sería interesante conseguir un equilibrio. En Estados Unidos, además de los sospechosos habituales, The New York Times y The Washington Post, hay que seguir la pista a Propublica y FiveThrirtyEight, un sitio web que se centra en el análisis de datos para explicar historias. En España veo un buen trabajo en El Confidencial y eldiario.es.

Recientemente has iniciado un proyecto con Google News Lab para que la gran cantidad de datos de búsqueda de la compañía sea accesible para las empresas periodísticas. ¿En qué consiste exactamente?

Google tiene acceso a una gran cantidad de datos de sus usuarios y a Simon Rogers, el editor de datos de Google News Lab, se le ocurrió que deberíamos contar historias a partir de ese material. Recientemente creamos una visualización sobre cómo la gente buscaba información acerca del pasado Mundial de futbol, y anteriormente lo hicimos sobre las búsquedas producidas alrededor del mundo sobre el Me Too. Esta página recoge todas las visualizaciones, que son open source y están pensadas para que cualquier redacción las pueda utilizar. Solo hay que embeber el código en la página web.

Además de contar historias también desarrolláis herramientas, ¿no?

Sí, tenemos especial preocupación porque la visualización llegue a las redacciones locales y regionales que quizás no tienen tantos recursos para contratar infografistas. En este sentido se nos ocurrió crear Flourish, una herramienta de visualización de datos gratuita y accesible para los periodistas. Es fácil e intuitiva, así que animo a todo el mundo a que indague y trastee un poco.