La clasificación del periodismo de datos ha generado diversas propuestas, pero una de las más simples y explicativas se realizó en 2017, cuando el Google News Lab presentó un informe sobre el estado y los retos del periodismo de datos, elaborado por Simon Rogers, Jonathan Schwabish y Danielle Bowers.
El equipo realizó 56 entrevistas de profundidad con editores, especialistas en visualización de datos, periodistas de datos y reporteros multimedia en Estados Unidos, Reino Unido, Francia y Alemania. Encontraron que los periodistas utilizan los datos para esencialmente tres cosas, de ahí se desprende esta clasificación con un enfoque funcional:
1. Historias que se enriquecen con datos
Son historias que toman relevancia con datos. En este tipo de pieza periodística, los datos se utilizan para verificar y respaldar casos, proporcionan credibilidad y profundidad. Estas historias no son casos aislados, son prueba de tendencias y patrones.
2. Historias que usan datos para investigar
Los periodistas de investigación usan los datos para exponer información o historias ocultas. Este tipo de periodismo es más complejo y lleva más tiempo, ya que a menudo requiere una combinación de habilidades, desde el análisis exploratorio hasta la visualización de datos.
3. Historias que explican datos
Estas piezas explican el significado de los datos, ayudan a los lectores a comprender mejor la información presentada con elementos gráficos, y educan a los lectores para que los datos sean accesibles y comprensibles.
Y tú, ¿para qué quieres usar datos en el periodismo? Con esta clasificación se puede apreciar de una forma simple el valor y el impacto del periodismo de datos en las salas de redacción, pero también permite a los periodistas identificar qué quieren desarrollar, y como lector conocer qué tipo de periodismo de datos consumes.
