“Los datos que interesan son los que cuentan una historia”

Entrevista a Olivia Sohr, coordinadora de proyectos de Chequeado

El periodismo de datos recobró su vitalidad en la última década. Si bien los periodistas siempre han trabajado con información, la enorme cantidad de datos que se almacenan y distribuyen en la actualidad, mediante plataformas digitales, supone un desafío para quienes los interpretan y contextualizan para sus lectores. En consecuencia, el trabajo periodístico es cada vez más interdisciplinario y asistido por las herramientas tecnológicas. Una práctica que se apoya en diseñadores, programadores y computadoras para darle sentido a grandes bases de datos.

Dentro de esta rama del periodismo, la verificación de datos surge en medio de una creciente ola de desinformación, la cual alimenta un clima de polarización política e incertidumbre sobre el rol de los medios y las instituciones públicas, y su relación con la democracia y los ciudadanos. En un inicio, varios medios nativos digitales propusieron estas formas de hacer periodismo que hoy se extiende a las salas de redacción de medios de comunicación más tradicionales.

Chequeado es el proyecto pionero en verificación de datos en América Latina y una de las primeras organizaciones en realizar este trabajo en el mundo. Este proyecto nació en Argentina en 2010, bajo la influencia de otros proyectos similares en Estados Unidos, como FactCheck.org, Politifact y Channel 4 News Fact Check en Reino Unido y Les Décodeurs en Francia.

Chequeado es un proyecto pionero en América Latina que verifica datos y desarrolla tecnología.

Chequeado es un proyecto pionero en América Latina que verifica datos y desarrolla tecnología.

 

Olivia Sohr es una de las integrantes clave del equipo de Chequeado. Se formó en Francia como socióloga y hoy se dedica al periodismo después de ser una de las primeras profesionales en sumarse al equipo de este medio. En la actualidad, es la coordinadora de proyectos de Chequeado. Además de su trabajo como fact-checker, Sohr colabora con una columna semanal en Radio Metro, una emisora nacional argentina, y es embajadora de Sembramedia para Argentina.

Olivia Sohr, socióloga chilena, es una de las primeras personas en formar parte del equipo de Chequeado. Crédito: Cortesía Chequeado.

Olivia Sohr, socióloga chilena, es una de las primeras personas en formar parte del equipo de Chequeado. Crédito: Cortesía Chequeado.

 

Miguel Loor: Mucho se habla del periodismo de datos como el resultado de la digitalización del periodismo; sin embargo, hay varios valores tradicionales de la profesión que parecen afianzarse, como el manejo de fuentes y la verificación en sí misma. ¿Qué se mantiene y se ha transformado en el rol profesional de los periodistas en el panorama actual?

Olivia Sohr: El periodismo de datos, es decir, la idea de sacar información a partir de una base de datos, es viejísima. De hecho, The Guardian, en 1825, en una de sus primeras notas que hizo en Manchester, publicó una tabla en la que mostraba la cantidad de chicos que iban a las escuelas públicas para demostrar que los funcionarios habían estado mintiendo sobre eso y los niveles de pobreza que tenía la ciudad; hicieron una nota periodística con esa información. Con lo cual, la idea de tener una base de datos, explicarla y, a partir de ella, sacar una historia que vale la pena y que es interesante, en sí no tiene nada de nuevo.

En lo que creo que sí hay una transformación es una especie de cambio de filosofía en la forma en que pensamos el periodismo; en el sentido que el periodismo de datos se propone, y en eso es muy parecido a lo que nosotros entendemos como fact-checking y cómo lo hacemos. Creo que hay un cambio en el pacto de lectura en el que ya no le pedís al lector que te crea a vos porque sos una fuente de autoridad, sino de que te crea a vos porque tenés los datos y él puede chequear por sí mismo si quiere. Entonces, es la idea de que si vos seguís los mismos pasos que yo, deberías llegar a la misma conclusión y te doy la mayor cantidad de herramientas posibles para que puedas seguirlos. Es mucho más abierto y te linkeo todas las fuentes de información que uso y te explico si es que cito a alguien que tiene un posible conflicto de interés, y por qué lo puede tener, para que evalúes por vos mismo si querés tomar en cuenta o no ese testimonio.

El periodismo muchas veces se pensó como que estaba mal revelar tus fuentes —no en el sentido de citarlas—, pero quiero decir, revelar cuál era tu proceso de trabajo o por qué eso no interesaba o por qué esa parte no se mostraba. El periodismo de datos es mucho más abierto sobre eso y creo que ese es el cambio más fundamental, que no es necesariamente tecnológico; o sea, está impulsado por la tecnología pero de pronto es un cambio en la filosofía de cómo nos pensamos los periodistas; más como un acercador de fuentes y consultor de historias, pero no necesariamente como un referente de autoridad al que le tienen que creer sí o sí.

ML: ¿Esto no sería una especie de hiperracionalización del periodismo? ¿Cómo manejan la relación entre algo que puede ser muy frío, abstracto, como esta enorme cantidad de información y que no se pierda esa esencia muy humana del trabajo periodístico?

OS: Es que en eso creo que sigue lo más clásico del periodismo, ya que el periodismo de datos tiene que ser periodismo. De repente nos agarramos del fetiche de los números, y porque tenemos números y tenemos datos, queremos mostrar todo eso, y al final nos olvidamos de que lo que tenemos que hacer es contar buenas historias; tiene que ser interesante, tiene que ser relevante para la gente que está del otro lado. Dar datos por dar datos no tiene ningún interés. Los datos que interesan son los que cuentan una historia que vale la pena, porque no se contó antes; porque cuenta una perspectiva distinta sobre algo que se contó desde otro lado; porque revela algo que no estábamos viendo. Tienen que aportar algo a las historias que se vienen contando.

Además de hacer periodismo, Chequeado es una organización que desarrolla tecnología. En esa línea su equipo creó Chequeabot, una aplicación de código abierto que permite la automatización de sus procesos de verificación. Esta herramienta traslada a formato de texto los videos de Youtube con subtítulos disponibles, lo que se traduce en una optimización de la gran cantidad de tiempo que le tomaría a cualquier periodista escuchar un discurso completo en busca de frases verificables.

ML: Cada vez más se discute sobre el rol de la inteligencia artificial en el procesamiento de datos. ¿Cómo administran la información en Chequeado y cuál es su relación con la tecnología?

OS: En cuanto a la tecnología, estamos a favor de todo lo que nos reduzca trabajo. El Chequeabot, en particular, analizar megabases de datos, que son un montón de notas de discursos y de transcripciones legislativas y, a través de entrenamiento e inteligencia artificial, ha logrado aprender qué es chequeable y qué no. Y con eso, nos trae a nosotros frases que cree que son verificables. Lo seguimos entrenando todo el tiempo, pero ya lleva varios años, y es bastante más exacto que en un inicio. Eso nos acorta a nosotros mucho el trabajo porque parte de lo que tenemos que hacer es ver qué de lo que se está diciendo en el discurso público, sobre los temas relevantes en debate, es chequeable. En ese sentido, la tecnología es todo ganancia. Obviamente mucho del discurso público no es chequeable, porque son promesas a futuro o apreciaciones personales, que no pasan por nosotros.

Después hay un montón de trabajo que hay que hacer, en el mejor estilo periodístico: llamar por teléfono a la gente, ir a buscar la información, encontrar los datos y todo lo demás. O sea, encontrar la frase chequeable. Esperamos, a futuro, que el Chequeabot también pueda traernos bases de datos relacionadas a lo que estamos chequeando para que nos acelere ese trabajo. Pero la parte más rica de los chequeos y del periodismo de datos, en general, es como siempre la parte de contexto: por qué esta información es relevante, por qué me estás contando esto; y eso es muy poco probable que lo puedas hacer con tecnología. Eso necesita de cierta sensibilidad, originalidad y creatividad.

Sobre contar buenas historias, hoy se ve medio imposible que la tecnología pueda hacer esa parte —quizás me equivoco— y hay experimentos en Associated Press, sobre todo, que son los más avanzados en eso, que están haciendo notas escritas por algoritmos. Pero lo hacen justamente para notas que son muy rutinarias, como los reportes financieros o resultados de algunos partidos de diferentes deportes. Hacer una buena investigación, contar una buena historia es algo muy difícil que pueda hacer la tecnología, al menos por ahora.

La verificación de datos ha cambiado la filosofía periodística donde la figura del periodista no es el foco de credibilidad, sino el respaldo de datos. Créditos: Datos sPhotoMIX-Company via Pixabay

La verificación de datos ha cambiado la filosofía periodística donde la figura del periodista no es el foco de credibilidad, sino el respaldo de datos. Créditos: Datos sPhotoMIX-Company via Pixabay

 

ML: La filosofía de Chequeado incluye un método de verificación del debate público: ocho pasos para un buen chequeo. ¿Cómo y cuándo generaron eso como criterio editorial de su organización que es algo que todavía no te lo puede hacer una computadora?

OS: Cuando arrancamos con Chequeado había muy pocos fact-checkers en el mundo. Nosotros empezamos mucho más artesanalmente de lo que nos hubiera gustado e instintivamente probando y viendo qué onda. Cuando Chequeado empezó, ninguno de nosotros, periodistas, teníamos ni una reputación ni ninguna fama. Yo acababa de llegar a Argentina tres meses antes de empezar a trabajar en Chequeado; entonces, claramente no era por nuestros nombres que nos iban a creer.

Desde el principio, nos pusimos como filosofía decir: “Nosotros queremos aportar datos al debate público y el formato en el que lo vamos a hacer es por el fact-checking, porque es un formato atractivo e interesante que permite resumir una idea en muy poco: en una frase y una calificación. Eso te da por lo menos una idea básica de si lo que se está diciendo es verdad o no, y después tenés la nota completa para leerla. Nuestro diagnóstico, cuando empezamos Chequeado, fue: “Hay muchas opiniones dando vueltas y pocos datos concretos”. Es difícil encontrar los datos en sí que no estén presentados desde un punto de vista, desde una opinión particular, desde una línea editorial. Lo que queríamos hacer es decir: “Si vamos a chequear a alguien y si vamos a decir que el presidente está diciendo algo que es falso, tiene que estar muy bien fundamentado y tiene que estar muy armado para que no nos puedan criticar por eso, y para que la gente nos crea cuando se lo mostramos”. Entonces, instintivamente empezamos a ser lo más transparentes posible sobre cuáles eran nuestras fuentes, cuáles eran los datos que estábamos usando, qué límites tenían esos datos, y todo lo demás.

En ese momento descubrimos el periodismo de datos y dijimos: “Ah... eso era lo que estábamos haciendo”, y dijimos “por ahí estaría muy bueno tener un método y que la gente sepa exactamente cuáles son los pasos que seguimos, cuando hacemos cada uno de nuestros chequeos”. Chequeado está en línea en el 2010 y en el 2012 nos sentamos y dijimos: “Sistematicemos lo que estamos haciendo para ser más transparentes sobre cuál es la manera en la que llegamos a nuestras conclusiones”. Así llegamos al método que, por supuesto, no es infalible pero sí te asegura que cometas menos errores. Por ejemplo, uno de los pasos del método es consultar a la persona que dijo la frase. Hay veces que no nos contestan y están en su derecho, y nosotros estamos en nuestro derecho de publicar, aunque no nos contesten, porque sino sería ideal para bloquear cualquier publicación. Pero, al consultar también se reduce las chances de que estés interpretando mal la frase, de que no estés tomando en cuenta alguna fuente que la persona tenía en mente cuando la dijo. Con eso, ya te ahorrás equivocarte y que te digan después de haber publicado: “Pero no tuviste en cuenta que yo en realidad estaba usando los datos de tal lado”. Lo mismo con cada uno de los pasos. No es que vuelvan un chequeo infalible, pero hacen que sea por lo menos más complicado equivocarte.

ML: ¿No parece ser casi un algoritmo? ¿Por qué son ocho pasos que podría seguir una máquina en el futuro?

OS: Ojalá... Pero es difícil porque, por ejemplo, al consultar a la persona, puedes poner una máquina que manda automáticamente un mail a una base de datos que tengas prearmada, consultando de dónde viene la frase y diciéndole... —estoy pensando en voz alta, igual—. Sobre los datos oficiales —es la parte en la que sobre todo estamos trabajando con el Chequeabot—, imaginate que mañana falta mucho para hacer, sobre todo con las autoridades de estadísticas en países como Argentina —me imagino que en Ecuador es parecido—, para que los datos estén publicados en un formato que sea legible por una computadora. Pero supongamos que a futuro pasa eso con todos los datos, que están muy bien etiquetados y presentados, y que podemos usar una API1 que directamente busque los datos de cada fuente oficial. Y suponete que el algoritmo sea capaz de leer esos datos y de entender qué base de datos tiene que usar y cómo interpretarla. El siguiente paso es consultar a fuentes alternativas. Imaginate que todos los centros de estudios, think tanks, centros universitarios y demás logren poner también sus bases de datos en sistemas que sean legibles por computadoras —estamos hablando de algo que probablemente tome un tiempo—. Imaginando que sea esa una opción de tiempo y de voluntad política, que no es menor, pero suponiendo que sea solo eso; esos pasos quizás incluso los podrías cubrir con una computadora.

Ahora, saber si hay críticas a esas bases de datos o si son las correctas, y cómo hay que leerlas, es algo que probablemente no vas a poder hacer con un algoritmo; y que desgraciadamente pasa muchas veces con fuentes alternativas y oficiales que no son lo confiables que uno quisiera. Después está la parte más clave que es poner eso en contexto, que es nuestro paso del método: explicar por qué esos datos son relevantes y entender qué significan. Un ejemplo concreto de qué significa poner en contexto: hay veces que la frase literal es: “Cuesta más llevar un container entre una ciudad y otra en la Argentina, que mandarlo a Rotterdam o China”. Y es algo que los políticos acá repiten bastante. Más allá de que el sistema logístico en Argentina tiene muchos problemas, y es caro el transporte, en todos los países te pasa lo mismo, en todos los países cuesta más mandar containers por tierra que por mar. Por mar los tamaños y las capacidades son otras y, por lo tanto, los costos bajan muchísimo. Entonces, esa frase que, literalmente es cierta, si vos decís: “Sí, es verdad cuesta más esto que esto”, no estás dando información muy valiosa, porque no estás contando que siempre es así y que es un muy mal indicador para medir cómo está tu red de logística. Lo mismo pasa con políticos que dicen: “Nosotros le estamos dedicando un quinto de nuestro presupuesto a la salud”, y que si vos mirás exactamente los datos de presupuesto, efectivamente te das cuenta que lo que va a la salud es un 20 % del presupuesto total, y por ende es verdad. Pero si tomás la serie histórica, te das cuenta que es el punto más bajo de los últimos diez años. Entonces, lo que es literalmente cierto, en realidad está dando una imagen engañosa de la realidad porque no están gastando un montón en salud; en realidad están gastando menos que todos los gobiernos anteriores.

Ese tipo de cosas en las que tenés que salir del número y tener una imagen más general de la situación y decir: “¿Y eso qué significa?”, que es la pregunta que nosotros hacemos al final de cada chequeo. Una vez que tenés los datos, decís: ¿Qué se hizo?, ¿qué no se hizo?, ¿qué se podría hacer mejor?, ¿qué se hizo mal?, ¿qué hacemos con esa información?, ¿por qué me tendría que importar? Es la parte que creo que es más difícil de automatizar. Toda la parte previa, sí la automatizamos... —ojalá podamos porque creo que agregamos mucho más valor si podemos hacer más chequeos y nos centramos en el contexto.

El trabajo periodístico gana relevancia con el contexto que enriquece los datos, con la historia detrás de las cifras. Créditos: Caique Rocha vía Pexels.

El trabajo periodístico gana relevancia con el contexto que enriquece los datos, con la historia detrás de las cifras. Créditos: Caique Rocha vía Pexels.

 

ML: En ese escenario, ¿cuál es el rol de proyectos como Chequeado en épocas de desinformación y polarización como se ve en el panorama mediático actual?

OS: Acabamos de lanzar Reverso, para combatir la desinformación con información. Está inspirado en lo que se hizo en Brasil con Comprova, en México con Verificado; armar un consorcio con muchos medios para difundir los chequeos que hacemos a las desinformaciones que están circulando. Está claro que, si queremos pelear con la desinformación, no es solo con periodismo y chequeo que vamos a lograrlo. Los recursos y las capacidades que tenemos para hacerlo son limitadas. Nuestras notas sirven, en parte, para desmentir puntualmente esas afirmaciones, sirven también para que la gente se dé cuenta de la cantidad de desinformación que está circulando y esté más atenta. Después, tratamos de ayudar y colaborar con muchos otros actores y que la población tenga un escepticismo sano cuando se cruza con información de fuentes que no conoce, de fuentes que no son confiables.

ML: La periodista Sandra Crucianelli sostiene que no hay una cultura de datos abiertos en la mayoría de países de habla hispana, ¿cómo su organización enfrenta esos escenarios de opacidad y falta de transparencia y acceso a la información pública?

OS: En Argentina, tuvimos como ocho años intervenido el Instituto Nacional de Estadística y Censos que daba cifras de inflación que todos sabíamos que estaban manipuladas y no eran las verdaderas. Con lo cual sí..., y sin querer hacerle propaganda al Gobierno actual —que tiene muchos otros temas en los que no funciona tan bien— se transparentaron los datos y se generaron nuevas metodologías. Ahora no están tan cuestionados los datos oficiales, con lo cual es un paso adelante en ese sentido en pos de la información. Teníamos un decreto previo para acceder a información pública en el Poder Ejecutivo; ahora hay una ley que permite hacer pedidos en los distintos poderes, e implementaron una agencia que está a cargo. Con lo cual ha habido mejoras en términos formales, y en algunos reales en cuanto al acceso a la información.

Dicho eso, obviamente no tenemos una cultura de datos abiertos y cuesta. Muchas veces incluso te responden a los pedidos de acceso a la información diciendo que esa información es sensible, cuando no tendría por qué ser sensible, o no está incluida en ninguna de las excepciones de la ley. Y hay que hacer todo un procedimiento para acceder a información que, incluso, tenía que haber estado publicada. Pero justamente el trabajo que hacemos los fact-checkers, en parte, es chequear las cosas particulares, y en parte también, es mostrar la importancia de los datos y la relevancia de tener buenos datos para evaluar lo que está pasando en la realidad. Se hace todavía más importante, justamente, cuando no tenés una cultura de datos abiertos, cuando la información es opaca, cuando la gente desconfía, y a veces con razón, de los datos. Creo que es todavía más importante poner en valor cuánto los necesitamos, cuán relevantes son, cuán importantes son... Incluso en los casos en los que no hay datos, donde están manipulados, denunciar eso, para que no sea gratis para el que manipula y esconde datos, hacerlo.

ML: El principal objetivo de Chequeado es la verificación del discurso público, ¿cómo ha respondido el sector político y cómo manejan su relación con la prensa ahora que son un actor importante en el sistema democrático argentino?

OS: Nosotros quisiéramos tener menos trabajo del que tenemos (ríe). Quisiéramos que haya menos frases dudosas o sospechosas circulando en el discurso público y que pudiésemos creer más. No es el caso, y no creemos que vaya a desaparecer el uso estratégico de datos que, a veces, pasa de estratégico a engañoso directamente o falso. La manera en la que responde el mundo político es muy distinta y eso creo que tiene que ver con cómo cada político arma su legitimidad e imagen pública. Hay políticos que arman su legitimidad a partir de convocatorias en cuestiones a futuro, de ideas o de cuestiones incluso emocionales, a los que en general, cuando es así, no les importa mucho lo que hagamos en Chequeado, porque no están preocupados de que sus dichos sean exactos.

Por otro lado, hay otro tipo de políticos —y esto no tiene que ver con partidos políticos; tiene que ver más con la trayectoria personal de cada uno de los líderes de opinión— que vienen de una cultura y una formación mucho más centrada en datos, a los cuales les  recontrainteresa todo lo que hacemos, y si les ponemos un “verdadero pero” en vez de un “verdadero”, nos mandan quince mails para explicarnos el porqué debería ser verdadero. La reacción que tienen en general —obviamente no les gusta cuando los chequeamos y cuando les ponemos calificaciones que no son positivas—, pero en general no hemos tenido ningún gran problema. Hay quejas y observaciones que son totalmente legítimas y es parte del trabajo de nosotros, pero en general no ha habido ninguna consecuencia negativa desde ese lado, y la respuesta que tenemos de los políticos depende mucho de eso: de su formación, de su trayectoria y de cuál es su relación con los datos.

ML: En esa misma línea, ¿creen que su proyecto también aporta a contrarrestar, de alguna forma, ese clima de antilibertad de prensa, sobre todo en el mundo occidental?

OS: Más allá de la cuestión de libertad de expresión que es un tema, creo que nuestro aporte sobre todo viene del lado de cómo existir en un ambiente muy polarizado, en el que tenés dos lados del Gobierno y buena parte de los medios privados y, del otro lado, a la oposición, como pasa en muchos países latinoamericanos. Posturas muy fuertes y grupos o núcleos duros de personas que están muy de un lado o muy del otro. Nuestro objetivo en Chequeado siempre fue tratar de romper eso y dar información para los dos lados. Obviamente somos políticos, pero no somos partidarios y nos preocupamos mucho en mostrar eso todo el tiempo: que no tenemos una agenda oculta. Esa conciencia y ese esfuerzo particular que hemos puesto nos ha ayudado a que nos critiquen de los dos lados, cosa que hacen permanentemente, y nos usen de los dos lados cuando les conviene. Me gustaría que desde un lado, cuando los criticamos, tomaran esa crítica y rectificaran, sí... y pasa a veces. Pero, sobre todo, que seamos una fuente confiable para los dos o tres lados o los que haya. Que todos sientan que pueden usar esa información tranquilamente, sabiendo que está bien investigada y que es lo mejor que pudimos encontrar con los datos disponibles.

ML: Además, está todo el ruido que se ve y escucha en redes sociales o también con los medios tradicionales, esa combinación de exceso de información... ¿cuál es el desafío para ustedes como periodistas en ese contexto?

OS: Por un lado, está el desafío de cómo contrarrestar las narrativas que surgen de la falsa información, que muchas veces apelan mucho más a la emocionalidad que a lo factual, y que lo factual es secundario y aunque vos la chequees, te dicen: “Bueno... pero igual en el fondo es así”. Entonces es muy difícil, cómo desde un lado muy racional, y muy basado en datos, contrarrestamos narrativas basadas en lo emocional y en los sesgos propios. Obviamente que la batalla es un poco desigual, en ese sentido y nosotros tenemos un enorme desafío en mejorar nuestras narrativas y nuestra forma de presentar y armar la información. En eso estamos experimentando y probando a ver qué funciona y qué no, y cómo podemos lograr más. Sabemos que las noticias falsas tienen más difusión que la corrección de dichas noticias. A lo que apostamos es que la corrección de las noticias falsas frene su difusión. Aunque nuestro chequeo no tenga tanta circulación, eso no nos preocupa, pero que por lo menos baje la circulación de las cosas falsas.

Otro de los desafíos es cómo la contrarrestás sin darle más visibilidad, que es algo que nos venimos preguntando todos. Entonces, si la chequeás, apenas aparece; por ahí le estás dando más difusión a algo que no hubiese tenido mucha difusión solo, pero si no la chequeás, por ahí se empieza a difundir y nadie nunca sabe que la chequeaste y la corregiste. Hay un balance complicado por hacer entre publicar las correcciones para que no se difunda eso y no darle más visibilidad a algo que no querés que la tenga. Además, como la desinformación circula mucho en burbujas: los de un partido se están compartiendo muchas cosas en contra del otro, y al revés. Cuando vos publicás algo sobre una de esas dos burbujas, los que están en la otra dicen: “Pero esto nunca circuló, le están dando aire a algo que no existía”. Desde ese punto de vista hay un montón de desafíos en cómo combatir la desinformación sin darle más relevancia de la que querés que tenga.

El trabajo de verificación transparenta la información y brinda una visión objetiva de los hechos sin que ello elimine los matices de cada historia. Créditos: Geralt vía Pixabay.

El trabajo de verificación transparenta la información y brinda una visión objetiva de los hechos sin que ello elimine los matices de cada historia. Créditos: Geralt vía Pixabay.

 

ML: Hace unos años articularon la red Latam Chequea como otra de sus iniciativas. ¿Crees que esto indica un nuevo paradigma dentro de la profesión como proyecto con un espíritu más colaborativo?

OS: Creo que sí. A partir de la crisis de los medios, muchos de los nuevos medios que aparecimos somos más chicos y tenemos menos recursos. El resultado de eso y también de un cambio, un poco en línea de lo que hablábamos de la filosofía de los datos abiertos —que es muy distinta a la filosofía más tradicional del periodismo—, fue que fuimos viendo que colaborando nos iba mucho mejor que cada uno por su lado. Cuando empezamos con Chequeado, parte de lo que vimos es que, cuando empezó a haber interés en Latinoamérica para que se creara este nuevo tipo de medios enfocados en fact-checking, sobre todo a partir del 2012, 2013, nos propusimos que todo el que quisiera, le pasábamos todo nuestro conocimiento —y lo que hayamos aprendido—, para que no cometiera los mismos errores que nosotros.

Entonces, por ejemplo, el método que a nosotros nos llevó un buen tiempo sistematizar y ver cómo lo hacíamos, y probarlo y demás, se lo enseñamos y entregamos a quien lo quiera usar y aplicar, que es un caso. Con esa lógica empezamos Latam Chequea. Muchos de los miembros en realidad se dedican más a periodismo de investigación, pero desde la primera reunión en 2014, surgió un montón de nuevas iniciativas, incluso iniciativas que en un principio no tenían fact-checking, ahora tienen un área que por ahí la usan exclusivamente durante las elecciones o la usan para cuando les parece que es relevante usar ese formato, y hay iniciativas re interesantes. El Surti en Paraguay está haciendo  fact-checking y tiene una forma de hacer periodismo mucho más gráfica y visual de la que nosotros hacemos, y por lo mismo es superinteresante verlo en términos de formato, lo que están desarrollando.

En México, El Sabueso lideró todo el proceso de Verificado. También a nosotros nos sirvió; tomamos de la experiencia de ellos para armar Reverso. Nos vamos nutriendo mutuamente, desde modelos de negocios, formatos, técnicas para hacer fact-checking, trabajo con la comunidad...

El fact-checking en sí suele ser un tema muy local, porque lo que pasa con Macri no les interesa mucho a los que están en Brasil, y lo que pasa en Brasil no les interesa a los que están en Colombia y demás. La desinformación, en cambio, suele ser o puede ser mucho más transnacional, circula en distintos países. Entonces, se está abriendo para trabajar en conjunto temas de desinformación, en los que a nivel de contenido hay mucho más para colaborar en lo que era el fact-checking más tradicional de líderes de opinión.

ML: Están cerca a cumplir diez años y tú eres la primera periodista que trabajó en Chequeado. ¿Cuáles son los siguientes pasos para el proyecto?

OS: Los próximos pasos están en desarrollar la parte periodística de seguir haciendo chequeos. Mejorar la forma en que los hacemos, aprender más sobre el impacto que tenemos y ver cómo podemos mejorar nuestro trabajo. Creo también que Chequeado no es solo un medio, es una organización que tiene una parte de desarrollo tecnológico en la que estamos trabajando mucho. Buena parte de lo que se viene tiene que ver con cómo mejoramos los procesos y los simplificamos a través de la tecnología. Eso nos va a dar una envergadura, una magnitud que a mano no podemos lograr.

Tenemos un área de educación en la que trabajamos, sobre todo, con adolescentes y periodistas. Buena parte de lo que podemos hacer como fact-checkers para la sociedad, pasa también por contribuir a darles técnicas a la ciudadanía para estar más atenta, poder chequear más la información y desarrollar más espíritu crítico. Eso a largo plazo, es uno de los impactos más profundos que se pueden tener.