Durante doce meses, exploramos los principales desafíos y soluciones a través del análisis de datos: Desde el impacto del cambio climático y la crisis hídrica hasta la migración forzada y la desigualdad de género. Una mirada crítica a los problemas sociales y ambientales de América Latina y el Caribe, con reportajes que combinan análisis profundo y visualizaciones innovadoras.
La materia prima del periodismo es el acceso a información. Sin ella es, prácticamente imposible, cumplir con nuestro trabajo de informar sobre las acciones del Poder (o la falta de ellas). Es nuestra labor fiscalizar y revelar temas de interés público, poniendo en evidencia la necesidad de transparencia por parte de quienes nos gobiernan.
Hace diez años, este proyecto de periodismo de datos nació por casualidad. Un 4 de noviembre de 2013, lancé por primera vez este sitio web que más tarde se conocería como La Data Cuenta. Originalmente, se llamó Ideas y Aprendizajes sobre Periodismo de Datos, y como ya he dicho nació por accidente, un fin de semana en Nueva York.
El periodismo contemporáneo está en ciernes, en constante evolución, adaptándose a un mundo saturado de información y desafíos tecnológicos y editoriales sin precedentes. En este contexto, el periodismo de datos y la visualización de datos surgen como herramientas fundamentales para intentar acercarse mejor a la realidad, promover el pensamiento crítico y enfrentar los retos de generar una sociedad mejor informada en Latinoamérica.
Inteligencia Artificial para el bien. Recientemente finalicé una especialización en IA con ese nombre. En realidad, no creo que haya tecnologías “buenas o malas” en el más maniqueo sentido filosófico que como humanidad solemos darles a las cosas. Lo que sí creo es que el uso que hagamos de la tecnología sí está moldeado por los valores y decisiones que tomamos para aplicarla en la sociedad. Si ese impacto es positivo o no depende, únicamente, de quienes implementamos estas herramientas.
Mapas, mapas, mapas. Por todas partes, hoy en día, los encontramos. ¿Por qué nos gustan tanto? Quizás porque, rápidamente, nos ayudan a encontrar patrones sobre un área o áreas geográficas en particular. Por esa razón, en este cuarto artículo sobre cómo usar la librería ggplot2 en R, me enfoco en los mapas, particularmente en los que podemos crear a partir de archivos SHP
