Evolución del uso de lenguajes de programación y herramientas digitales en el periodismo de datos español

Palabras clave: periodismo de datos, lenguajes de programación, herramientas digitales, profesión periodística, inteligencia artificial

Resumen

El periodismo de datos es una de las especialidades con mayor proyección en los medios de comunicación, pero también una de las que mayores exigencias técnicas conlleva. Los lenguajes de programación y las herramientas digitales adquieren aquí un protagonismo especial e implican mayores esfuerzos en la formación de periodistas. Para analizar la evolución del uso de la programación y de las herramientas digitales en españa, se ha llevado a cabo un trabajo de campo longitudinal en dos etapas. Primero, se entrevistó a un profesional de cada medio de comunicación que contara con un equipo consolidado de periodismo de datos.  Se consiguieron diez entrevistas en 2021. Este proceso se repitió en 2024 con un total de ocho profesionales de ocho medios para comprobar su evolución durante esos tres años. Los resultados muestran que R, Python y JavaScript son los lenguajes más utilizados en las redacciones españolas para la realización de las piezas periodísticas con datos, mientras que Excel, Google SpreadSheets, Datawrapper y Flourish son las herramientas mejor valoradas para la obtención, limpieza, análisis y visualización de los datos. POr otra parte, se observa además que la inteligencia artificial es una tecnología en auge que, aunque los periodistas utilizan con cautela, se emplea principalmente en la creación y curación de código, al no conseguir resultados totalmente fiables en las pruebas que han realizado para el análisis de datos.

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Biografía del autor/a

Enrique Ribera-Carbonell, a:1:{s:5:"es_ES";s:51:"Personal Investigador Universidad Miguel Hernández";}

Graduado en Periodismo (2021); Máster Universitario en Innovación en Periodismo (2022) por la Universidad Miguel Hernández de Elche; Máster Propio en Periodismo de Datos y Visualización por la Universidad de Alcalá (2022). Miembro del Departamento de Comunicación y Marketing internacional de COEX International Trade, Spin-Off de la Universidad Miguel Hernández de Elche, especializada en asesoramiento, consultoría y formación en Comercio Exterior e Internacionalización de Empresas, desde agosto de 2021. También ha participado en la autoría de libros y comunicaciones en congresos y en la organización de congresos internacionales organizados por la UMH y la UPV. Participa como ponente en el proyecto formativo Inic[IA] para transferir conocimientos esenciales y prácticos sobre IA a profesionales y ha participado en otros proyectos universitarios como LocalDataLab.

Félix Arias-Robles, Universidad Miguel Hernández de Elche (UMH)

Profesor Titular en la Universidad Miguel Hernández de Elche (UMH). Vicedecano del Grado en Periodismo y subdirector del Máster en Innovación en Periodismo de la UMH. Doctor con mención internacional en Nuevos Modelos Periodísticos por la UMH y Máster en Investigación en Periodismo por la Universidad Complutense de Madrid (UCM). Su investigación ahora se centra en la intersección entre la inteligencia artificial, el periodismo de datos y la información local. Ha publicado más de 60 artículos en revistas como de alto impacto. Ha sido investigador invitado en JournalismAI, el think tank de la London School of Economics (LSE), la Escuela de Periodismo de la Universidad de Sheffield y la Universidad de Leeds (Reino Unido). Ha capacitado en innovación, herramientas digitales e IA a profesionales de la comunicación de grupos como La Voz de Galicia, Vocento, Onda Regional de Murcia, el Cádiz Club de Fútbol o la Asociación de Informadores de Elche. Actualmente lidera el proyecto formativo Inic[IA] para transferir conocimientos esenciales y prácticos sobre IA a profesionales.

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Publicado
2025-02-26
Cómo citar
Ribera-Carbonell E. y Arias-Robles F. (2025). Evolución del uso de lenguajes de programación y herramientas digitales en el periodismo de datos español. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 31(1), 253-267. https://doi.org/10.5209/emp.96796
Sección
Artículos