Entrevista a Alberto Cairo

Tenemos la suerte de poder ofreceros una entrevista a Alberto Cairo, una referencia a nivel mundial en el campo de la visualización de datos y con una amplia carrera en el periodismo de datos, la visualización y que actualmente imparte clases de esta materia en la Universidad de Miami.

Por si esto fuera poco, es autor del libro “The Functional Art: An Introduction to Information Graphics and Visualization” que si no habéis tenido la oportunidad de leerlo, os recomendamos que lo hagáis, os aportará mucho a los que queráis adentraros en este mundo.

¡¡No os perdáis todo lo que nos cuenta!!

NOTA: ESTA ENTREVISTA ES UNA TRANSCRIPCIÓN EDITADA Y REDUCIDA DE UNA CONVERSACIÓN TELEFÓNICA

  1. ¿Cómo apareció tu interés por la visualización de datos?

    ¡Yo creo que fue de darme cuenta de mi ignorancia abismal sobre bastantes cosas!
    La verdad es que no llevo tantos años dedicándome a la visualización de datos. Empecé como periodista y como infografista tradicional de prensa en el año 1997, en La Voz de Galicia. Luego me fui a Diario 16 y, posteriormente, a elmundo.es, donde estuve hasta 2005.

    El tipo de trabajo que mi equipo y yo hacíamos en elmundo.es en aquella época no se puede considerar visualización de datos, tal y como lo entendemos hoy. Nos dedicábamos más a la infografía tradicional: ilustraciones, dibujos, animaciones, etc. para explicar cosas. Algo que todavía sigue teniendo valor hoy, por supuesto.

    Fue a partir del año 2008, en mi última etapa en la Universidad de Carolina del Norte y durante mi experiencia en Brasil, trabajando para la revista semanal Época, entre 2009 y 2011, cuando empecé a interesarme por la visualización y el periodismo de datos. En esos años comencé a retomar mi interés en ciencia, estadística, matemáticas, etc., que había dejado un poco de lado en la Universidad y en la primera década como profesional. También empecé a leer sobre cartografía y ciencia cognitiva, y a percibir cómo se conectan con la representación visual de información.

    ¿El motivo para este cambio de rumbo? Yo creo que el principal fue el identificar ciertas carencias: Cada día veía que los datos se estaban volviendo más abundantes, más abiertos, más accesibles, y sabía que no contaba con las herramientas adecuadas para extraer historias de ellos o representarlos adecuadamente. En cuanto uno empieza a aprender sobre estas cosas, descubre un nuevo mundo que nunca se termina de explorar. De hecho, cuanto más uno aprende, más se da cuenta de lo mucho que le queda por aprender… Desespera un poco, por supuesto, pero también es un acicate para nunca acomodarse.

  2. Llevas unos cuantos años dedicándote a la visualización de datos, ¿cómo ha cambiado esta disciplina en los últimos años? ¿Qué (y cómo) se puede representar ahora que no se pudiera antes?

    Cuando empecé, en el 1997, usábamos mucho Adobe Illustrator —una herramienta que sigo utilizando en la actualidad, porque es muy flexible. El tipo de trabajo que hacíamos no requería de muchos más requerimientos técnicos. Una vez me fui a elmundo.es, seguíamos usando Illustrator, Flash, 3D Studio Max,… pero no lenguajes de programación, más allá del ActionScript, de Flash.

    ¿Cómo ha cambiado la disciplina? Principalmente, lo que más llama la atención a primera vista es que, hoy día, si uno quiere crear visualizaciones de datos cuantitativas, tiene una enorme cantidad de posibilidades y herramientas que son relativamente más fáciles y mucho más accesibles de lo que eran tiempo atrás.

    Algo que me preocupa, sin embargo, es que las herramientas avanzan un ritmo muy rápido pero el conocimiento conceptual que uno necesita para poder aplicarlas correctamente no avanza a la misma velocidad. Y hay tanto por aprender…

    Es decir, el conocimiento que tiene la población sobre estadística, razonamiento matemático, pensamiento crítico, etc., es más o menos el mismo hoy que hace décadas. Lo mismo se puede decir de periodistas y diseñadores gráficos. Aún hay periodistas que lucen, con orgullo, la medalla de no saber matemáticas.

    El problema es que, si uno no sabe de matemáticas hoy en día, no podrá trabajar adecuadamente en este mundo en que los datos son tan abundantes, y a veces tan engañosos. La matemática y la estadística siempre han sido importantes para el periodismo, pero hoy lo son todavía más.

    Este un aspecto en el que las facultades de periodismo, en mi opinión, tal vez no estén avanzando lo suficiente. Parte del problema puede ser el peso que han tenido siempre las Humanidades y la “teoría” en la enseñanza de periodismo, en detrimento del conocimiento científico y técnico. Creo que se necesita un mejor equilibrio. No es que las disciplinas humanísticas no sean importantes para el periodista, más bien todo lo contrario. Pero si el sistema de enseñanza actual conduce a que un periodista aprenda mucho de teorías de las comunicación de masas o de historia, pero acabe sin la más mínima idea sobre cómo trabajar con números, sobre cómo razonar de forma lógica y científica, o sobre herramientas tecnológicas, estamos ante un problema muy grave, dado que ese periodista no podrá cumplir adecuadamente con su labor.

    Aquí, en Miami, estamos haciendo un esfuerzo enorme para enfrentarnos a este desafío. Por ejemplo, este nuevo programa: http://www.thefunctionalart.com/2014/11/new-offering-data-journalism-and.html y otros que lanzaremos pronto. Pensamos que el periodismo de datos, la visualización, etc., no deben ser el territorio de una casta especializada de profesionales, sino que deben permear el trabajo de cualquier periodista o diseñador de prensa.

  3. En el análisis y la visualización de datos… ¿quien dispone de la mejor herramienta se lleva el gato al agua?

    Generalmente, no. Si uno sabe utilizar herramientas muy bien puede analizar y visualizar datos muy rápidamente; el conocimiento tecnológico puede marcar una diferencia muy grande pero yo siempre digo que… se pueden hacer análisis con conocimientos rudimentarios de Excel.

    En resumidas líneas, lo que importa es lo que comentaba en la pregunta anterior, tener la capacidad de análisis crítico, de escepticismo matemático o estadístico, para saber cuándo las fuentes que consultas son fiables, que una correlación no siempre es una causa, saber qué es una regresión a la media, una desviación típica, esas cosas.

    Todos estos conceptos no requieren de una formación avanzada en estadística, sino… no sé, leer uno o dos libros de introducción a la estadística, que hay algunos estupendos, como “Naked Statistics”, “How Not to Be Wrong”, o “Statistics Unplugged”. Me arriesgo a decirlo: simplemente con eso, acabas evitando una buena parte de los disparates que se ven comúnmente en prensa. No todos (siempre hay algo nuevo para aprender) pero sí un porcentaje considerable.

    Por resumir: las herramientas tecnológicas son secundarias, lo que más importa es el conocimiento conceptual. Digo esto tanto desde el punto de vista del análisis de datos como desde el de la visualización. Uno puede crear gráficos muy buenos con herramientas bastante simples.

  4. ¿Qué preparación debe tener un profesional que se dedique a la visualización de datos?

    En primer lugar, hay que tener curiosidad. La visualización es un área multidisciplinar, quizá debido a que suele ser complementaria a otras disciplinas: requiere de gente que sea curiosa, en el sentido de tener diversas inquietudes y una mente abierta.

    Desde el punto de vista profesional, sólo por reiterar, hay que tener un poco de conocimiento de números, de razonamiento científico, etc. Los diseñadores de visualización de datos necesitan desarrollar un “sentido de los números” (“number sense”, según mi amigo Kaiser Fung, del blog JunkCharts): Intuir cuándo una variable o número es correcto o no, percibir cuándo se necesita investigar un poquito más, etc.

    Luego, lógicamente, hay que saber, mucho, de la disciplina o áreas en las que uno está volcado y, por último, aprender a usar las herramientas para desarrollar ese trabajo.

  5. Para un perfil de medios (yo me dedico a ellos, sé que tú te has dedicado), ¿cómo pueden los medios usar estar herramientas de visualización de datos? Hablo desde el punto de vista editorial, claro, pero también desde el punto de vista de un profesinal del Business Intelligence.

    Depende del nivel de ambición que uno tenga. Si el medio es pequeñito, hay que buscar herramientas open source y sencillas de usar. Hay una gran amalgama de herramientas que se podrían usar para explorar el mundo de la visualización de datos de forma simple y rápida, como Datawrapper o Raw. Uno puede también aprender a usar Tableau —herramienta sobre la que tengo sentimientos encontrados—, Highcharts, Plot.ly, Datavisu.al, etc. O, mejor todavía, meterse de lleno con lenguajes de programación, que dan un poco de miedo al principio, pero que, una vez uno comienza, se vuelven más sencillos y adictivos.

    Si uno quiere crear visualizaciones digitales, mi recomendación es empezar con nociones sólidas de html y CSS. De ahí, conocimientos de Javascript y JQuery. A continuación, alguna biblioteca de visualización, como d3. Eso para la parte de visualización. Si uno se pone en serio y es disciplinado, puede aprender todo esto en menos de un año, sólo usando recursos gratuitos, libros y tutoriales.

    Para analizar datos, como decía, Excel sigue siendo útil, pero R es una alternativa muy poderosa. Y Python es un lenguaje de programación muy popular que permite hacer prácticamente de todo.

  6. ¿Cuáles crees que son las tendencias de futuro en la visualización de datos?

    Mi opinión es que comenzaremos a ver visualizaciones de datos mejor estructuradas y comprensibles. Hasta hace unos años, lo que se veía casi siempre eran gráficos complejos en la que se la información se presentaba toda junta, de un vistazo, lo que en muchas ocasiones genera confusión o rechazo. Lo que yo creo que a va a suceder —de hecho, ya está pasando— es la unión de visualización de datos y narrativas tradicionales.

    ¿Se pueden/deben presentar todos los datos relacionados con una historia? Sí, se puede y se debe; pero hay que estructurarlos de una forma que al que se acerque a esa visualización le resulte sencillo “digerir” toda esa información. Se trata, de alguna manera, de secuenciar la acción y generar capas de acceso a los datos.

Desde aquí solo nos queda agradecer a Alberto su colaboración y disposición a la hora de realizar esta entrevista, que tanto nos ha gustado, y donde nos ha mostrado el pasado, presente y futuro de la visualización de datos y como se labra la carrera de un profesional de su talla.