Guillermo Villar, periodista de datos y visualización en Relevo (Relevo.com)

Guillermo Villar (Talavera de la Reina, 1993) estudió el doble grado de Periodismo y Comunicación Audiovisual (premio extraordinario) en la Universidad Rey Juan Carlos, pero decidió especializarse en una rama más de “ciencias” como el periodismo de datos y un máster en Data Science en Países Bajos. A día de hoy sigue su carrera académica realizando un doctorado sobre la desinformación. En cuanto a su experiencia laboral, Guillermo ha pasado por dos de los Laboratorios más reputados en España, RTVELab y EL PAÍS. Y ahora se encuentra en Relevo, el primer medio digital que trata los datos como piedra angular para hablar sobre el deporte, algo en lo que Guillermo destaca en sobremanera.

P: ¿Qué es para usted el periodismo de datos? ¿Qué es lo más importante de este periodismo?

R: Para mí, el periodismo de datos es la especialidad que se encarga de analizar recopilaciones de datos para, a través de ellos, encontrar la pista de historias ocultas. Conlleva la habilidad de contarlas a través de las visualizaciones, más el bagaje del periodismo de siempre para ahondar en esa historia. Lo más importante, en mi opinión, de este periodismo, son las historias únicas y originales que se pueden obtener a partir de estos análisis elaborados, ya que se salen de la dinámica general, y la huida de un periodismo de declaraciones que no tiene en cuenta la realidad detrás de ellas.

P: ¿Cómo considera que van a ser los próximos años en este periodismo?

R: Creo que los próximos años van a favorecer a esta especialidad por los grandes avances dentro de la extracción y análisis de datos masivos y la inteligencia artificial, que harán más fáciles tareas para las que ahora se necesita una formación más técnica o bien son muy tediosas y ocupan mucho tiempo, como la recopilación y limpieza de esta información. En cualquier caso, el futuro no es problema para el periodismo de datos, ya que no se trata de una moda pasajera, sino una rama como cualquier otra que cada vez se irá asentando más, gracias, entre otros, también a estos progresos.

“El futuro no es problema para el periodismo de datos, ya que no se trata de una moda pasajera, sino una rama como cualquier otra que cada vez se irá asentando más”

P: ¿Cuáles son las fuentes que sueles utilizar para obtener datos sobre una liga?

R: Contamos con proveedores de datos en fútbol, y estos son los que nos aportan la información de las ligas en base a la petición que hagamos. Otras veces son mis compañeros los que extraen la información directamente.

P: ¿Busca un dato específicamente o llega a él sin intención?

R: Los temas suelen ser dirigidos, nos planteamos una hipótesis y, a partir de ella, indagamos en los datos para confirmarla o desmentirla. Pero otras veces la agenda puede marcarla la propia recopilación de datos si, por ejemplo, una organización publica un conjunto de datos actualizados de una cuestión noticiable.

P: ¿Cuánto tiempo se le dedica al análisis y procesamiento de datos? Porque cada semana los datos pueden cambiar

R: Del procesamiento de datos destacaría el proceso tedioso para pasar 20 pdf’s distintos con las causas de propuestas de sanción a una única hoja de cálculo que permita el análisis y comparación entre años. El periodismo de datos, de esta forma, es muchas veces perro guardián de las informaciones que las administraciones aportan de una forma poco accesible, para indagar en torno a ellas y descubrir las historias que, sin esa recopilación a partir de la limpieza de datos, no saldrían a la luz. Del posterior tratamiento, además de toda la parte de visualización y contexto, fue necesario asegurarse a través de los propios encargados de esa fuente qué significaba para la estadística la palabra “altercado”, máxima causa de sanción por violencia. No tiene sentido publicar la relevancia del aumento y del peso de un tipo de acto señalado como violento si desde las administraciones no se explica de qué se trata, y es importante reivindicar una trasparencia en este sentido también.

“El periodismo de datos es muchas veces perro guardián de las informaciones que las administraciones aportan de una forma poco accesible, para indagar en torno a ellas y descubrir las historias que, sin esa recopilación a partir de la limpieza de datos, no saldrían a la luz”

P: ¿Por qué cree que es importante mostrar las cifras de la presencia de las mujeres en los libros?

R: Dentro de nuestro departamento de datos de Relevo hay dos focos: la analítica del deporte y la analítica social dentro de este. Y es esta última la que nos plantea cuestiones como las desigualdades entre colectivos o las brechas de género. Esta brecha sería nuestra hipótesis y, con los datos, de nuevo tratamos de confirmarla o descartarla. Finalmente, el análisis, con su debido contexto, confirmó la desigualdad editorial y deportiva de género. Si la conclusión hubiera sido la contraria, también habría sido un tema noticiable, ya que habría sido un contraste respecto a la desigualdad de género en otros ámbitos del deporte (por ejemplo, en el número de federados).

P: ¿Qué tres cosas le recomendaría a un estudiante de periodismo para especializarse en la rama de los datos?

R: Primero, que explore otras ramas como la programación y/o el diseño para especializarse y encontrar el rol que más le gustaría dentro de una unidad de datos (con el foco más en el análisis o en la visualización); segundo, que no pierda esa parte periodística, ya que estas disciplinas están orientadas a otros campos, a través de proyectos propios y un portfolio con los que pueda combinar ambos roles (y si descubre un nicho en el que todavía no se haya hecho mucho periodismo de datos, que vaya a por él); tercero, que haya mucha paciencia, perseverancia y nada de miedo al fracaso, ya que la inversión en formación hasta llegar a trabajar como periodista de datos puede no llegar a compensar, sobre todo en relación a las oportunidades que esas competencias transversales ofrecen en otras áreas técnicas. Sin embargo, esto último no es tanto un problema de quien aprende, sino de muchas redacciones que aún no apuestan e invierten tanto como deberían en periodismo de datos.