Evaluar Fuentes de Puebas y Fuentes de Información

Por Mario Rautner

SÍNTESIS: ¿Cuál es el próximo paso una vez identificada y recopilada la información que consideremos útil para nuestra investigación? En este artículo aprenderemos a analizar, verificar y evaluar fuentes de información para evaluar la fiabilidad de nuestros descubrimientos.

Una investigación es tan sólida como las pruebas que recopilemos para llevarla a cabo. Sin pruebas que fundamenten el traba1jo, cualquier afirmación o hipótesis que propongamos será débil y poco o nada convincente. En ciertos casos, si no somos capaces de respaldar lo que decimos con pruebas sólidas, es posible que incluso tengamos que afrontar consecuencias legales.

Por lo tanto, para los investigadores es importante conocer qué clases de pruebas existen, la fiabilidad y firmeza de las fuentes de las que proceden y cuándo la combinación de pruebas es lo suficientemente sólida como para convertirse en una reportaje o artículo, un informe, una demanda, una campaña, o es, en definitiva, publicable en cualquier otro formato, si ese es el objetivo final.

Desarrollar una hipótesis

Una hipótesis es «una suposición de algo posible o imposible para sacar de ello una consecuencia ». Plantear una hipótesis no solo encauzará el enfoque de la investigación, sino que también nos ayuda a seleccionar las pruebas que necesitamos reunir y a evaluar la información ya recopilada. Para mayor claridad, utilizaremos el término «hipótesis provisional», pues indica que el trabajo que realizamos está en marcha y que puede evolucionar y cambiar a la luz de las pruebas que descubramos (o no descubramos).

El Doctor Mark Lee Hunter, uno de los fundadores de la Global Investigative Journalism Network (Red Global de Periodismo de Investigación, GIJN por sus siglas en inglés), es coautor de un libro titulado La investigación a partir de las historias en el que afirma que la hipótesis es la espina dorsal del método investigativo y que desarrollar una hipótesis nos proporciona algo que verificar, es decir algo con lo que evaluar las pruebas de las que disponemos. Esto a su vez nos ayudará a estructurar y planificar la investigación. Esta investigación estructurada nos facilitará el uso de ciertas técnicas con las que descubrir pruebas relevantes.

Ante todo, es fundamental reconocer que una hipótesis inicial no es inmutable. Debe cambiar con el descubrimiento de nuevas pruebas. A veces, una hipótesis inicial parece hasta irracional, insustancial o incluso una mera conjetura, pero debemos ser capaces de adaptarla y ampliarla a medida que descubrimos nuevas pruebas. De lo contrario corremos el riesgo de caer en teorías falsas o conspiranoicas, si bien incluso los que creen en ellas suelen ser capaces de respaldarlas con algún tipo de prueba o interpretación.

Ejemplo hipotético

Supongamos que una fuente anónima nos pasa información de que cierta curtiduría (un taller donde se curten y trabajan las pieles) vierte residuos tóxicos en un río cercano a nuestra residencia, lo cual está matando a los peces de la zona. Nuestro primer paso será comprobar rápidamente unos cuantos datos, entre los que se incluye la legislación vigente relativa a aguas residuales y la ubicación por satélite de las fábricas situadas en las inmediaciones del el río. Al hablar con los residentes locales, uno de ellos afirma haber visto peces muertos en el río hace poco. De momento no sabemos hasta qué punto es cierta la información que hemos recibido, pero dado que en los alrededores del río hay varias empresas, podemos proponer la siguiente hipótesis inicial:

«Alguien está vertiendo residuos ilegales en el río.»

Usaremos este ejemplo durante todo el artículo.

¿Qué constituye una prueba y qué sucede cuando no hay pruebas?

El objetivo principal de un investigador es descubrir y aportar información que pueda servir como prueba. La RAE define prueba como «razón, argumento, instrumento u otro medio con que se pretende mostrar y hacer patente la verdad o falsedad de algo.». La palabra «prueba» incluye tanto cada dato individual como la hipótesis completa, entendida como conjunto de pruebas recogidas. El objetivo de un investigador es siempre obtener suficientes pruebas para demostrar o refutar una determinada hipótesis. Sin embargo, es importante señalar que los periodistas, investigadores ciudadanos y otros miembros de la sociedad civil que se dedican a la investigación tienen una función social distinta a la de los científicos o los sistemas legales. Lo que se denomina «enfoque periodístico» no es lo mismo que el «enfoque científico» en lo tocante a las pruebas y la investigación. Es cierto que una hipótesis de trabajo nos marca la dirección de la investigación, pero eso no quiere decir que el objetivo sea demostrar su veracidad a toda costa. Por el contrario, debemos estar dispuestos a tomar en consideración nuevas ideas y explicaciones alternativas, incluso si no coinciden con nuestras creencias o convicciones.

Por mucho que el objetivo sea probar o refutar una hipótesis, hay que tener en cuenta que es muy inusual que una investigación demuestre un hecho de manera irrefutable. Lo más común es que la recopilación de pruebas dé como resultado una demostración aproximada en la que (después de examinar todos los puntos de vista) la hipótesis sea la explicación más plausible del objeto de la investigación.

Habrá situaciones en las que, a pesar de todo, la investigación conducirá a un callejón sin salida. En ese caso, habremos de abandonarla, cambiar el enfoque reajustando la hipótesis inicial (incluso si ello pone en jaque todas nuestras suposiciones) o publicar la información de la que disponemos de forma transparente sin realizar afirmaciones que no podemos demostrar.

Clases de pruebas y búsqueda de pruebas

La hipótesis provisional, una vez definida, nos ayuda a seleccionar los datos y avanzar en la investigación. En el transcurso de una investigación, encontraremos diversas clases de pruebas. Hay pruebas directas e indirectas, pruebas obtenidas mediante estudio de campo o mediante trabajo de escritorio, pruebas físicas y pruebas digitales. La mayoría de ellas se encuadran en más de una de estas categorías. Las diferencias son relevantes en la fase de interpretación y verificación de la solidez y fiabilidad de las pruebas recogidas. A menudo, la clase a la que pertenece una determinada prueba está vinculada al tipo de investigación que estamos realizando. Por ejemplo, el estudio de campo suele ofrecer pruebas físicas, como muestras medioambientales o pruebas fotográficas o de vídeo.

Pruebas directas e indirectas

Por lo general, una prueba directa demuestra una hipótesis y constata ciertos hechos. Algunos ejemplos son las pruebas fotográficas, de vídeo o de audio. Los testimonios de testigos y los informes y documentos oficiales entran también en esta categoría.

Las pruebas indirectas, por otro lado, respaldan una hipótesis, aunque no con la suficiente contundencia y además suelen ser «de segunda mano», por lo que no tienen la misma capacidad de constatar un hecho que las directas. Entre los ejemplos de prueba indirecta se cuentan los testimonios de personas que no han presenciado de manera directa un suceso, las declaraciones de portavoces y en general cualquier tipo de prueba que nos exija realizar inferencias. Una inferencia se define como aquella opinión o conclusión a la que se llega a partir de pruebas que no las demuestran de manera fehaciente. Realizamos inferencias todos los días. Por ejemplo, si encontramos un paquete en la puerta de nuestra casa, inferiremos que está dirigido a nosotros sin recurrir a la prueba directa, que sería la etiqueta con el nombre del destinatario. Las pruebas indirectas tan solo tienen solidez para respaldar una hipótesis cuando existe un cúmulo de ellas y es imposible llegar a ninguna otra conclusión razonable. Cuando descubrimos pruebas indirectas lo más habitual es seguir investigando más a fondo para contrastarlas con otras fuentes.

Ejemplo

Es importante tener en cuenta que es posible que incluso las pruebas directas confirmen tan solo una parte específica de la hipótesis.

Un informe de laboratorio que muestra sustancias tóxicas en un río tan solo constata que el río está contaminado. No proporciona dato alguno sobre el causante de la contaminación ni tiene por qué mostrar el lugar exacto donde ha tenido lugar. Un par de ejemplos de prueba indirecta en este caso serían un testigo que afirme haber visto agua de color extraño o la aparición de peces muertos. Sin embargo, ninguno de estos ejemplos constata o refuta si el río está contaminado o no, porque la decoloración del agua y la mortandad de peces también sucede por causas naturales y el portavoz de una compañía nunca va a proporcionar pruebas directas.

Es importante tener en cuenta que la prueba indirecta de una determinada declaración puede convertirse en la prueba directa de otra. La afirmación del portavoz de una compañía de que «nuestra compañía no vierte sustancias tóxicas en el río» constituye solo una prueba indirecta de que dicha compañía no es la causante de la contaminación. Sin embargo, es una prueba directa de que la compañía niega haber sido la causante de la contaminación del río.

Pruebas humanas, físicas y digitales

Las pruebas proceden de numerosas fuentes. Una clasificación amplia sería:

Pruebas humanas.
Pruebas físicas.
Pruebas digitales.

Las pruebas humanas proceden de cualquier persona relacionada con la investigación, por muy tangencial que sea. Entre las pruebas humanas se incluyen testigos, víctimas, cargos públicos, científicos, portavoces, periodistas o expertos. En última instancia, las pruebas físicas y digitales están siempre influidas por y vinculadas de alguna manera a las pruebas y fuentes humanas, ya que son los seres humanos quienes las crean, desarrollan o analizan. Volveremos a este tema más adelante en la sección sobre la evaluación de pruebas, pero por el momento quedémonos con la idea de que los vídeos y fotos son obra de personas, las pruebas medioambientales se analizan por medio de máquinas y ordenadores manejados por personas y que son personas quienes escriben y editan los documentos. Los seres humanos son subjetivos y tienen puntos de vista y posturas que a menudo afectan a las pruebas que producen.

Prueba física es un término que por lo general se aplica a documentos en papel, libros, revistas, contratos, facturas, muestras medioambientales, algunas fotos y vídeos, etc. Aunque nuestro mundo es cada día más digital, las pruebas físicas son importantes y de momento siguen siendo más fiables que la mayoría de sus equivalentes digitales, pues no son tan fáciles de manipular. Dado que el mundo físico y el digital están cada día más integrados, los límites entre uno y otro son cada vez más borrosos. Hace tan solo veinte años, las pruebas de fotografía y vídeo eran pruebas físicas, pero en la actualidad se consideran ya estrictamente pruebas digitales, pues se realizan con cámaras digitales. Este es uno de los motivos por los cuales es tan importante evaluar el origen y la fiabilidad de las pruebas y las fuentes de las que provienen. Lo mismo ocurre con los documentos, que se entregan en formato digital cada vez con mayor frecuencia. Hace tan solo unos años en EE. UU, una petición en virtud de la Freedom of Information Act habría tenido como resultado cientos de páginas de documentos físicos. Hoy en día lo más probable es que el gobierno estadounidense responda a ella por medio de documentos en formato PDF y archivos digitales. En gran medida, el paso a los medios digitales, con la consecuencia añadida de lo fácil que es manipular la información que contienen, supone un verdadero desafío para los investigadores.

Debido a la difuminación de los límites entre lo físico y lo digital y a la rápida evolución hacia la producción y almacenamiento digital de documentos, en este artículo recurriremos a una definición reducida y más bien fluida de prueba digital. En este artículo el término prueba digital se aplica solo a la información obtenida en internet. En ella se incluyen artículos, informes y estudios online, bases de datos digitales, vídeos y fotos extraídas de internet, así como blogs, redes sociales y foros de discusión. Las fotos y vídeos procedentes directamente de una cámara y en formatos sin procesar se considerarán pruebas físicas.

Hay que resaltar, no obstante, que no es difícil manipular casi cualquier cosa procedente del mundo digital, incluyendo imágenes y vídeos. Los metadatos de las fotografías que no hayamos tomado nosotros mismos pueden alterarse fácilmente y no son pruebas fiables, a no ser que verifiquemos y confirmemos su fiabilidad a partir de su fuente original o por otros medios, como por ejemplo la búsqueda inversa de imágenes, con ciertas herramientas entre las que se incluyen:

O verificando la geolocalización y la hora.

Para más información y consejos sobre la verificación de imágenes, se pueden consultar otros recursos online como:

Verification Handbook,
Nueve herramientas para verificar imágenes y vídeos de Ijnet, o
Metadata Investigations, de Exposing the Invisible.

Consejo. Deepfakes, vídeos y fotos

La interrelación entre las pruebas físicas y digitales es cada día más estrecha. Esto implica que los vídeos, las fotos y los documentos PDF existen tanto en el mundo físico como en el digital. Estrictamente hablando, pertenecen a lo digital, pero a menudo los tratamos como si fueran físicos. El aumento de la capacidad computacional de los ordenadores, el software y la inteligencia artificial hace que identificar falsificaciones sea una tarea cada vez más difícil. Tomemos como ejemplo los denominados deepfakes (en español se ha propuesto el neologismo ultrafalso o ultrafalsificacion para aludir a esta novísima tecnología), una tecnología capaz de producir imágenes y vídeos de un realismo extremo generados por ordenador. Si bien es cierto que de momento es poco probable que nos encontremos pruebas falsas de este tipo en el transcurso de una investigación, hay que tener en cuenta que los primeros deepfakes o ultrafalsificaciones datan de 2017 y que su uso se extiende a toda velocidad, por lo que es muy posible que dentro de poco gobiernos, compañías e individuos recurran a ellas con el fin de difundir pruebas falsas. Se habla ya de que por medio de los deepfakes o ultrafalsificaciones será posible «tergiversar el discurso político, manipular elecciones, minar la confianza en las instituciones, debilitar el periodismo, exacerbar las disensiones sociales, socavar el orden público e infligir daños gravísimos a la reputación de ciertos individuos prominentes, como cargos públicos electos o candidatos electorales». (Fuente: Is seeing still believing? The deepfake challenge to truth in politics ¿Ver es aún creer? El desafío que supone la ultrafalsificación para la verdad en la política], William A. Galston en brookings.edu).

Para más información sobre los deepfakes o ultrafalsificaciones y el potencial de una tecnología emergente y en constante evolución capaz de manipular los hechos y la realidad, se puede consultar Deepfake Lab de Tactical Tech, que proporciona ejemplos interactivos en varios idiomas y explicaciones acerca del tema. Fuente: Tactical Tech, “Deepfake Lab” – Glassroom project: https://deepfakelab.theglassroom.org/index-es_ES.html

Imagen: Deepfake Future – poster del Glassroom Misinformation Project, de Tactical Tech: https://www.theglassroom.org/misinformation/exhibition/

Traducción del póster

DEEP FUTURE ¿Cómo cambiará «tu» vida y como percibimos a los demás la tecnología de vídeo deepfake? ¿Volveremos a confiar en los vídeos de nuevo?

TUS PALABRAS

En el mundo digital se puede manipular el movimiento de tus labios, se puede reproducir el sonido de tu voz, se puede embellecer el contenido de tu discurso. Tu boca es un lienzo en blanco al que se puede hacer expresar literalmente cualquier cosa. ¿Hay algo que quieres que los demás piensen que has dicho? ¿Hay algo que te gustaría decir, pero no puedes? La tecnología deepfake te ofrece una solución. En India a principios de 2020, un político creó y distribuyó por WhatsApp un vídeo con tecnología deepfake en el que parecía hablar un idioma que en realidad no domina.

TU CUERPO

Con la tecnología deepfake tu cuerpo puede moverse de manera diferente; tus brazos, tus piernas o tu cuerpo entero hacen cosas que no sabes hacer. Esta tecnología puede ser divertida, pero existe la posibilidad de que alguien la utilice para que tu cuerpo haga cosas que en realidad no ha hecho. Recientes investigaciones de la Universidad de Berkeley han demostrado que los algoritmos de aprendizaje profundo (Deep learning algorithms en inglés) son capaces de trasladar el movimiento de un bailarín profesional al cuerpo de uno amateur. Hay compañías de publicidad que recurren a esta tecnología para producir anuncios personalizados para distintos usuarios presentándolos con cuerpos y movimientos diseñados a medida según sus preferencias y actividad online.

TU ROSTRO

Los filtros de vídeos de entretenimiento de las redes sociales ya son capaces de cambiar tu rostro por el de un adorable animalillo o tu estrella de cine favorita en un vídeo, o pueden situarlo en diferentes escenarios. Hoy en día más del 95 % de este tipo de deepfakes o ultrafalsificaciones colocan el rostro de una persona en el cuerpo de otra en situaciones o posturas desagradables o comprometidas. Piensa en qué tipo de situaciones reales no te gustaría que se te viera, como por ejemplo, fiestas, manifestaciones o incluso incidentes violentos en los que nunca has estado.

TU PERSONALIDAD

Las acciones automatizadas, como el relleno automático o autorelleno (auto-fill en inglés), nos ayudan e enviar respuestas rápidas o rellenar formularios sin tener que pensar o escribir. ¿Cómo influye esto en la visión que los demás tienen de nosotros? La opción de Redacción inteligente de Gmail es capaz de componer casi cualquier documento en tu nombre e imitar tu estilo de escritura; puede terminar tus e-mails, responder a tus compañeros de trabajo o a miembros de tu familia e incluso coquetear por ti.

TU VIDA DESPUÉS DE LA MUERTE

¿Acabaremos acostumbrándonos a crear versiones digitales de nosotros mismos o de distintos períodos de nuestra vida con la misma facilidad con que enviamos nuestro ADN a las plataformas genealógicas o imprimimos modelos realistas con tecnología 3D? ¿Conseguiremos vivir para siempre de forma digital? Es posible que la recreación digital de seres humanos, como la aparición de una Carrie Fisher digital en la película de 2016 Rogue One: Una historia de Star Wars, se convierta en la norma en la industria del cine. Piensa en los hologramas utilizados para crear nuevas actuaciones «en directo» de artistas fallecidos. ¿Cómo sería tu futuro vídeo post mortem?

TUS RECUERDOS

Las posibilidades de mejorar la forma de presentarnos ante los demás no parecen tener límites. De hecho, no hay ninguna razón por la que tengamos que ser nosotros mismos. ¿Seguro que la personas que ves en un vídeo son reales?

El proyecto https://thispersondoesnotexist.com/ muestra lo fácil que es crear retratos realistas pero falsos de una persona. ¿Qué sucedería si empezáramos a ver vídeos de acontecimientos políticos que no han sucedido en realidad?

Pruebas de investigaciones de escritorio y de estudios de campo

Podemos reunir multitud de pruebas sin salir de casa. Las pruebas que recopilamos con las investigaciones conocidas como «secundarias» o «de escritorio» son aquellas que descubrimos por medio de un ordenador, como por ejemplo artículos de investigación periodística o científica, información de bases de datos o incluso pruebas fotográficas, de vídeo o audio. También se incluye en esta categoría la información extraída de mapas digitales o imágenes por satélite y de redes sociales. Entre estas pruebas también se incluye todo lo que recibimos por correo electrónico mediante peticiones en virtud de la Freedom of Information Act o conversaciones online.

El estudio o investigación de campo, por su parte, exige salir de casa. Implica una amplia gama de actividades como entrevistas, recopilación de información en bibliotecas y archivos y toma de muestras medioambientales. Las investigaciones encubiertas suelen llevarse a cabo sobre el terreno (aunque ciertas técnicas como el uso de distintas identidades también se emplean con frecuencia en la investigación online).

Ejemplos de clasificación de pruebas

La siguiente tabla contiene ejemplos de diferentes tipos de pruebas clasificadas por clase (directa o indirecta), fuente (humana, física o digital) y origen (escritorio o estudio de campo). Como señalábamos antes, la misma prueba puede ser directa o indirecta dependiendo del supuesto o hipótesis del que partamos. Por lo tanto, la tabla solo es relevante en el contexto de una hipótesis específica.

Ejemplo

En nuestro ejemplo hipotético, el supuesto que pretendemos evaluar es «La compañía X realiza vertidos de sustancias tóxicas en el río».

	Clase		Fuente			Origen
Ejemplo de	Directa	Indirecta	Humana	Física	Digital	Escritorio	Campo
Grabación de una entrevista con un portavoz de la compañía obtenida en internet, en la que se afirma que la compañía no es responsable de la ha contaminación del río.		X	X		X	X
Fotos tomadas por terceras personas que muestran peces muertos en el río.		X		X			X
Carta/PDF de un laboratorio con resultados de análisis de muestras de agua que constatan una elevada toxicidad en el río.	X			X		X
Análisis de aguas publicado en la página web del ayuntamiento local que muestra que no hay toxicidad elevada en el agua del río.		X		X	X	X
Declaración escrita o grabada de un científico con una interpretación del impacto medioambiental del vertido de los residuos.		X		X		X
Comunicado de prensa del alcalde en el que afirma que en su opinión no hay ningún problema y que, de haberlo, no sería responsabilidad de ninguna compañía.		X		X	X	X
Un residente local nos cuenta que ha percibido malos olores en el agua del río en las inmediaciones de la compañía X.		X	X				X
El director ejecutivo de la compañía X admite en una grabación clandestina que su compañía lleva años vertiendo productos tóxicos en el río con la excusa de que todo el mundo lo hace.	X			X			X
Las pruebas de laboratorio de las muestras de agua de los residuos procedentes del canal de desagüe de la compañía X muestran vertidos altamente tóxicos.	X			X			X

Por la propia naturaleza de la investigación, no es fácil obtener pruebas directas que confirmen una hipótesis completa. Lo más habitual es que para hacerlo tengamos que combinar numerosas fuentes indirectas o múltiples hipótesis. Examinadas por separado, las pruebas de la tabla no son concluyentes y no se deduce de ellas que la hipótesis de la contaminación del río por la compañía X sea correcta.

Es importante cuestionarse continuamente la validez de las pruebas y no llegar a conclusiones que no estén respaldadas con toda claridad por las pruebas o que permitan interpretaciones lógicas alternativas.

El análisis de pruebas

Para averiguar hasta qué punto las muestras recopiladas constituyen pruebas es necesario analizar su fiabilidad. Cada dato o prueba implica riesgos y es posible que nos haga formularnos nuevas preguntas. Por lo tanto, la capacidad de los investigadores de cuestionarse la fiabilidad y solidez de las pruebas recogidas es vital. El escepticismo ante las propias opiniones y sesgos es una característica fundamental de los investigadores honrados.

La fiabilidad y la precisión de las fuentes

Cuando interpretamos pruebas es crucial conocer la fiabilidad y las motivaciones de la fuente de información de donde proceden. Esto implica que el mismo dato puede considerarse fiable o dudoso según su origen y según el contexto en que se ha obtenido. Interpretar las pruebas en combinación con su origen y la fuente que las ha proporcionado para verificar su solidez es una de las responsabilidades del investigador.

A veces obtenemos pruebas que ya han pasado por algún tipo de proceso de verificación o revisión, lo cual las hace más sólidas y fiables.

Por lo general, los artículos científicos pasan por un proceso de revisión por pares (peer review en inglés), aunque debemos estar alerta ante posibles versiones publicadas antes del fin del proceso de revisión. Es importante prestar atención a la fuente de financiación de este tipo de artículos, pues muchas compañías encargan investigaciones cuyos resultados redundan en su interés.
Los medios de comunicación respetables (incluso si son totalmente digitales) suelen contratar a personas que se dedican a comprobar y verificar la información. Esto no nos exime de la obligación de contrastar sus fuentes y datos, pues la información publicada no siempre es correcta. Conocer su afiliación política y códigos de conducta ayuda a confiar en ellos hasta cierto punto. Por ejemplo, las organizaciones comerciales y sin ánimo de lucro que pertenecen a la International Fact Checking Network (Red Internacional de Comprobación de datos) o a la Global Investigative Journalism Network (GIJN) suelen disponer de sistemas que aseguran una mayor precisión.
Cuanto menos corrupto y más transparente sea un gobierno, más información de confianza emitirá. Sin embargo, por lo general la información procedente de los gobiernos nacionales y locales no suele ser lo bastante sólida como para contradecir nuestra hipótesis.

Es un fenómeno bien conocido que con frecuencia los seres humanos creemos lo que queremos creer y, nos guste o no, los investigadores no somos inmunes al «sesgo cognitivo».

Nota

Ni siquiera los científicos que utilizan metodologías replicables en sus experimentos con el fin de repetirlos para obtener los mismos resultados son siempre objetivos. Esta potencial falta de objetividad puede afectar al resultado de su trabajo. La autora Angela Saini afirma en este artículo que «los científicos que creen que son los demás y no ellos mismos quienes sufren de sesgo son incapaces de reconocer que vivir en el mundo hoy en día es estar sometidos a un constante bombardeo de conjeturas y prejuicios que determina nuestros pensamientos y acciones».

Si el sesgo se da en el ámbito científico, donde por lo general se utiliza una metodología más objetiva, sin duda se da también en el campo de la investigación, donde se trabaja con materias y personas que no siguen una metodología científica estricta. Es fundamental comprender la función que desempeñan los propios investigadores en el resultado de sus estudios. Lo contrario conlleva el riesgo de trabajar con información inexacta, lo cual puede acarrear consecuencias legales para el investigador y graves repercusiones para las personas acusadas de forma errónea. Por este motivo, ante la duda lo mejor es dar por hecho que carecemos de la información necesaria para confirmar nuestra hipótesis.

El sesgo cognitivo

Sesgo cognitivo es un término amplio que se refiere a cómo nuestro juicio y toma de decisiones se ven afectados por el contexto, la manera de analizar la información y las creencias personales. La investigación psicológica definió el sesgo cognitivo por primera vez en los años 70, pero la gente es consciente de su existencia desde hace siglos.

El sesgo cognitivo tiene graves consecuencias.

Ser conscientes del sesgo de información es muy importante en particular en el campo de la investigación ciudadana, pues este tipo de investigadores a menudo trabajan solos o en pequeños grupos y suelen estar implicados de forma personal o emocional con los resultados de la investigación, por lo que a veces carecen de métodos de verificación habituales en organizaciones sin ánimos de lucro y medios de comunicación profesionales.

Uno de los sesgos cognitivos más comunes entre los investigadores es el denominado sesgo de confirmación, que nos lleva a dar preferencia a las ideas que confirman nuestras creencias y a lo que creemos saber. Como resultado, la gente se inclina por ciertas pruebas específicas o ciertos datos, rechaza la información que contradice sus hipótesis y llega a conclusiones generales que concuerdan con su sesgo. Los investigadores y periodistas no son inmunes a este tipo de sesgo. Un experimento que comparaba a periodistas con ciudadanos de a pie en Alemania descubrió que los primeros son tan vulnerables a este problema como los segundos.

Otro importante sesgo que debemos tener en cuenta es el efecto del costo hundido (o perdido), que se define como la tendencia a continuar con un proyecto una vez se ha realizado algún tipo de inversión en él. Dicha inversión puede ser monetaria, pero también de tiempo y esfuerzo. Este problema es importante para los investigadores si, por ejemplo, las pruebas que refutan una hipótesis pueden dejarse de lado con facilidad, sobre todo si se han descubierto después de haber realizado una inversión considerable en la investigación.

Existen muchos otros tipos de sesgos cognitivos que afectan a la objetividad de una investigación.

Sesgo de disponibilidad: cuando la gente da más credibilidad a las soluciones y la información que recuerdan mejor, que es a menudo la más reciente. Esto puede constituir una falacia en las investigaciones, sobre todo las de larga duración.

Sesgo de anclaje: es casi lo contrario del anterior. En este caso, la gente está más dispuesta aceptar la información que les llega primero, con la cual comparan toda información o prueba posterior.

La buena noticia es que la consciencia de los propios sesgos, el uso de metodologías específicas y herramientas que nos ayuden a evitarlos y la formación reducen el impacto que el sesgo cognitivo tiene en nuestras decisiones y juicio. Entre las técnicas de prevención de sesgos se cuentan:

Recurrir a segundas opiniones de otros colegas e investigadores acerca de nuestra interpretación de las pruebas.

Revisar nuestras propias conclusiones una vez pasado algún tiempo.

Tratar de refutar nuestras propias conclusiones e interpretación de pruebas.

En internet es posible encontrar otras técnicas, e incluso existen juegos de ordenador diseñados por científicos como este, cuyo objetivo es mejorar la toma de decisiones y reducir el sesgo.

Durante una investigación, hablaremos con diferentes personas que pertenezcan a la misma compañía y les haremos preguntas parecidas.

Ejemplo

En el ejemplo de la contaminación de agua, durante la investigación podemos preguntar a un recepcionista, un portavoz, un operario y un guardia de seguridad si son conscientes de que quizá la compañía sea responsable de la contaminación del agua del río.

Lo más probable es que un directivo o portavoz de la compañía disponga de información pormenorizada acerca de las actividades y planes de la empresa, pero difundirla supondría un riesgo enorme para ellos. Esto puede conducir a que traten de confundirnos o proporcionarnos información poco fiable. Quizá un recepcionista no sepa nada sobre el tema o le incomoden semejantes preguntas. Es posible que los guardias de seguridad y los operarios de la compañía dispongan de gran cantidad de información al respecto, pero se enfrentan a perder su empleo si hablan con nosotros.

En la siguiente tabla, la misma afirmación de que la compañía no es responsable de la contaminación del río procede de diversas fuentes. Comprobemos su fiabilidad.

Prueba/declaración	Origen de la información	Fiabilidad de la prueba
«La compañía X no es responsable de la contaminación del río»	Carta anónima	Baja
«La compañía X no es responsable de la contaminación del río»	Entrevista con portavoz de la compañía	Baja
«La compañía X no es responsable de la contaminación del río»	Mensaje de Twitter de un político local	Baja
«La compañía X no es responsable de la contaminación del río»	Conclusión de un estudio encargado por la compañía investigada	Media
«La compañía X no es responsable de la contaminación del río»	Conclusión de un análisis científico independiente (siempre y cuando su independencia sea verificable y comprobable)	Alta
«La compañía X no es responsable de la contaminación del río»	Informe del ayuntamiento local con datos de un análisis de aguas	Media
«La compañía X no es responsable de la contaminación del río»	Informe de la asociación de empresarios local	Baja
«La compañía X no es responsable de la contaminación del río»	Entrevista con un residente local	Baja

Ejemplo

También hay muchos casos en los que las mismas fuentes que proporcionan pruebas débiles para una declaración negativa pueden proporcionar pruebas sólidas para la declaración opuesta, es decir, positiva. La siguiente tabla demuestra que la mayoría de las pruebas que eran débiles cuando se declaraba que la compañía no era responsable de la contaminación se vuelven sólidas cuando la misma fuente afirma que sí lo es, lo cual demuestra que la fiabilidad de una determinada fuente depende de la información que proporciona, en lugar de ser sólida o débil de forma inmutable. Por lo tanto, conocer las motivaciones de una fuente de información en relación con una prueba específica es de gran importancia.

Prueba/declaración	Origen de la información	Fiabilidad de la prueba
«La compañía X es responsable de la contaminación del río»	Carta anónima	Baja
«La compañía X es responsable de la contaminación del río»	Entrevista con portavoz de la compañía (atención a los intereses o sesgos de cualquier fuente de información procedente de la compañía)	Media
«La compañía X es responsable de la contaminación del río»	TMensaje de Twitter de un político local	Baja
«La compañía X es responsable de la contaminación del río»	Conclusión de un estudio encargado por la compañía investigada	Alta
«La compañía X es responsable de la contaminación del río»	Conclusión de un análisis científico independiente	Alta
«La compañía X es responsable de la contaminación del río»	Informe del ayuntamiento local con datos de un análisis de aguas	Alta
«La compañía X es responsable de la contaminación del río»	Informe de la asociación de empresarios local	Media
«La compañía X es responsable de la contaminación del río»	Entrevista con un residente local	Baja

La reducción de riesgos de información y la verificación de pruebas

Cuando concluimos que las pruebas de que disponemos no confirman nuestras hipótesis, podemos tomar numerosas medidas. Por ejemplo, en el periodismo existe la regla de que antes de publicar una noticia hay que contar con al menos tres fuentes no relacionadas entre sí que la confirmen.

Ejemplo

Utilizaremos las mismas pruebas que en los anteriores ejemplos para averiguar los riesgos de información a los que se enfrenta un investigador en este caso y qué puede hacer para reducirlos.

Ejemplo de prueba	Riesgos para la información/pruebas	Medidas de reducción de riesgos
Grabación recogida de internet de una entrevista con un representante de la compañía que afirma que esta no es responsable de la contaminación del río.	El portavoz puede intentar engañar al investigador o confundir la investigación.	Analizar punto por punto las declaraciones del portavoz. ¿Queda alguna vía de información que las declaraciones no nieguen de manera explícita? A veces los portavoces mienten a propósito porque no se les ocurre nada mejor.
Fotografías de peces muertos en el río.	A no ser que estemos seguros de la ubicación y de que se trata en realidad del mismo río, esta prueba no constituye una prueba sólida de nuestra hipótesis.	Intentar identificar la ubicación exacta de la fotografía para realizar un estudio de campo exhaustivo en ese lugar. ¿La fotografía se ha tomado río arriba o río abajo de la compañía? ¿A qué distancia se encuentra la curtiduría de la ubicación de la foto?
Carta/PDF de un laboratorio con los resultados de unos análisis de muestras de agua que indican una elevada presencia de sustancias tóxicas en el río.	Esta prueba solo demuestra que hay contaminación en el río, pero no la vincula con una compañía específica.	Hablar en persona con el laboratorio para comprender a fondo los resultados de los análisis y averiguar dónde y cuándo se recogieron las muestras. Planificar un análisis posterior para comprobar si la contaminación está relacionada con la compañía sospechosa.
Análisis de calidad del agua realizados por el ayuntamiento local que no muestran una elevada presencia de sustancias tóxicas.	Las muestras se pueden haber recogido a horas diferentes o en lugares no afectados por los vertidos de la compañía X.	Se trata solo de un extracto del verdadero análisis. Solicitar los análisis completos de los últimos años y asegurarse de que en ellos se incluyen las fechas y ubicaciones de recogida, las sustancias cuya presencia se investiga, los laboratorios implicados etc.
Declaración escrita o grabada de un científico que ofrece una interpretación del impacto medioambiental de los vertidos.	Tener en cuenta que esta declaración no vincula a la compañía X con la contaminación.	Investigar al científico a fondo. ¿Está relacionado con el sector industrial de la compañía X? ¿Es un científico de reconocido prestigio? Observar qué dicen otros científicos sobre las fechas y ubicaciones de recogida de muestras. Hablar con el científico en persona.
El alcalde declara en un comunicado de prensa que no cree que la contaminación suponga problema alguno ni que una compañía sea responsable de ella.	El alcalde hace las declaraciones movido por sus propios intereses, ya que lo que diga puede afectar a su popularidad.	Investigar cualquier relación del alcalde con la compañía; por ejemplo, la financiación de su campaña electoral.
Un residente local nos informa de que ha percibido malos olores en el agua del río cerca de la compañía X.	El agua puede oler mal debido a numerosas razones.	Pedir al residente que nos muestre el lugar exacto donde percibió los malos olores. ¿A qué distancia está de la planta? ¿Hay tuberías de desagüe de la compañía X río arriba de este lugar? ¿A dónde conducen?
El director ejecutivo de la compañía X admite en una grabación clandestina que su compañía lleva años vertiendo productos tóxicos en el río con la excusa de que todo el mundo lo hace.	Si la publicamos, el director ejecutivo puede argumentar que sus declaraciones se han falseado o amenazarnos con tomar medidas legales para que renunciemos a utilizarla.	Mostrar el material a un abogado de confianza que nos asesore acerca del mejor modo de proceder.

Análisis de hipótesis contradictorias

Uno de los mejores métodos para eludir al menos parte de nuestros sesgos y la tendencia a querer confirmar lo que creemos es tratar de reunir pruebas que refuten nuestra hipótesis. La búsqueda de explicaciones alternativas a nuestras suposiciones durante todo el proceso de la investigación nos ayudará a ser más objetivos. El término técnico para definir este método es Análisis de hipótesis contradictorias o ACH por sus siglas en inglés (Analysis of Competing Hypotheses), una técnica muy común entre los servicios de inteligencia. En este proceso, el investigador genera primero posibles hipótesis y después crea una matriz que se rellena con pruebas y que luego se somete a evaluaciones de lógica y coherencia. A continuación se evalúan y clasifican las hipótesis.

Nota

El Análisis de Hipótesis Contradictorias (ACH por sus siglas en inglés) es un término sofisticado para definir la metodología que consiste en la búsqueda de explicaciones alternativas, y la desarrolló la CIA durante los 70. No obstante, a no ser que la investigación que estamos llevando a cabo sea muy seria, compleja y de larga duración, el uso del sentido común en la búsqueda de interpretaciones alternativas objetivamente correctas debería ser más que suficiente.

Para aprender más sobre el ACH, consultar algunos programas, blogs y artículos.

Ejemplo

En el ejemplo que venimos usando, las hipótesis contradictorias son «la compaía X es la causante de la contaminación» y «la contaminación se debe a otro motivo».

C: coherente

I: incoherente

Prueba	La compañía X es la causante de la contaminación	La contaminación se debe a otro motivo
Hemos encontrado una tubería de la compañía X que desagua en el río.	C	C
Fotografías de peces muertos en el río.	C	C
Carta/PDF de un laboratorio con los resultados de los análisis de las muestras de agua que indican una elevada presencia de sustancias tóxicas en el río.	C	C
Análisis de aguas publicado en la página web del ayuntamiento que muestra que no hay toxicidad elevada en el agua del río.	C	C
Declaración escrita o grabada de un científico que ofrece una interpretación del impacto medioambiental de los vertidos.	C	C
El alcalde afirma en un comunicado de prensa que cualquier compañía puede ser responsable de la contaminación y que los análisis del agua del río no muestran una presencia elevada de sustancias tóxicas.	I	C
Un residente local nos informa de que ha percibido malos olores río abajo de la planta de la compañía X.	C	C
El director ejecutivo de la compañía X admite en una grabación clandestina que su compañía lleva años vertiendo productos tóxicos en el río con la excusa de que todo el mundo lo hace.	C	I
Muestras de agua procedentes de las tuberías de la compañía X muestran vertidos de sustancias altamente tóxicas.	C	I

Ejemplo

Este ejemplo también demuestra que, incluso en los casos más probables, es muy posible que existan pruebas que no concuerden con nuestra hipótesis. Según vimos en la sección previa, nos corresponde a nosotros evaluarlas y explicar la falta de concordancia.

En ciertas investigaciones, reunimos pruebas que no concuerdan con nuestra hipótesis o la refutan. La objetividad y la amplitud de miras son cualidades importantes a la hora de analizar pruebas. No siempre es tarea fácil, sobre todo cuando existe una implicación personal con la hipótesis.

Consejo

A veces es útil redactar una versión de la investigación para uso propio que contenga referencias y notas de todas las declaraciones y la información que contiene. Esto nos permitirá localizar la información relevante con mayor rapidez en caso de que sea necesario realizar una revisión y asegurarnos de no haber incluido ninguna declaración o dato que no seamos capaces de demostrar.

La única actitud ética y aceptable en caso de descubrir pruebas y datos fiables que refutan nuestra hipótesis es aceptar que la hipótesis inicial era errónea. Llegados a ese punto, o bien elaboramos una hipótesis nueva o alternativa que dé cuenta de los nuevos datos de la forma más objetiva posible, o bien aceptamos que la investigación no demuestra lo que creíamos y la damos por terminada. A menudo esta situación es más compleja que solo confirmar o refutar el resultado final de una investigación, de modo que merece la pena invertir tiempo en realizar una evaluación de las cuestiones iniciales y del proceso de investigación que incluya la metodología, las herramientas, las pruebas reunidas y cualquier posible alternativa de la que dispongamos.

Ejemplo

En nuestro ejemplo, es posible que descubramos, después de hablar con el ayuntamiento, que de hecho ha habido un incremento en la mortalidad de los peces del río y la decoloración del agua, pero que los análisis realizados demuestran que la causa ha sido la falta de oxígeno después de que una fuerte tormenta arrastrara gran cantidad de materia orgánica al río. Tendremos que verificar esta nueva información recurriendo a un historial de datos meteorológicos o consultando a un experto, en la universidad, por ejemplo. Si la evaluación confirma la nueva hipótesis, quizá haya llegado el momento de dar la investigación por terminada.

La gestión de las pruebas

La seguridad de la información

La seguridad de la información se define como la práctica de proteger la información reunida impidiendo que personas que no deseamos accedan a ella o la dañen. Esto es de especial relevancia en el ámbito de la investigación ciudadana, el periodismo y el activismo, que a menudo sufren amenazas de aquellos a quienes investigan. Hay mucha bibliografía sobre la protección de datos digitales, incluyendo las pruebas reunidas durante una investigación.

Para ampliar los conocimientos sobre el tema, consultar primero:

Safety First!, la guía introductoria de este Kit.

Y después visitar fuentes más detalladas como:

Seguridad en una caja, del equipo de Tactical Tech.
Surveillance Self-Defense, de la Electronic Frontier Foundation.
Information Security for Journalists.

Seguir estas directrices nos permitirá evaluar mejor el contexto y los riesgos asociados, y tomar ciertas medidas, como encriptar los discos duros y proteger las comunicaciones, sobre todo si tratamos con fuentes confidenciales. Recordemos que también será necesario realizar copias de seguridad y guardar copias de las pruebas en un disco duro aparte, que, por supuesto, deberá estar protegido y encriptado.

Encriptar la información no es importante solo cuando trabajamos en zonas de escasa estabilidad política o poco democráticas, sino que por el contrario es algo que todos deberíamos hacer para proteger la privacidad y seguridad de nuestras fuentes, de nosotros mismos y de nuestros datos y pruebas.

El almacenado de pruebas

Pruebas digitales

Las pruebas digitales son fáciles de almacenar en un ordenador, pero es importante tener copias en discos duros aparte, que conservaremos en lugares distintos. Es fundamental encriptar tanto el disco duro interno de nuestro ordenador como cualquier otra unidad de disco duro externo. Si vivimos en un lugar donde nuestras actividades de investigación no suponen riesgos significativos, pondremos algunas copias a buen recaudo en un lugar seguro fuera de nuestra residencia. Tengamos en cuenta que ello puede poner en peligro a las personas que nos guardan la información.

Pruebas físicas

Almacenar pruebas físicas originales es más complejo. Siempre que sea posible, conservaremos copias de los documentos escritos (cartas, por ejemplo) y escanearemos los documentos físicos para crear copias digitales que almacenaremos encriptadas en el disco duro de nuestro ordenador y las otras unidades de memoria externa. Las muestras medioambientales se deterioran con mucha rapidez (sobre todo las muestras de agua) por lo que hay que trasladarlas a un laboratorio cuanto antes en lugar de guardarlas en casa.

Registro de pruebas

Las investigaciones largas y complejas dan como resultado enormes cantidades de pruebas y en algunos casos no conocemos la relevancia de cada una hasta que nos hemos adentrado en el proceso. Por ejemplo, una imagen del río contaminado con coordenadas de GPS puede cobrar importancia tras recibir los resultados de un análisis de laboratorio que señalan un lugar concreto. Una forma eficiente de gestionar las pruebas es diseñar un registro sencillo que nos permita localizarlas con rapidez.

Esto es un ejemplo de registro de pruebas adaptable a las necesidades de cada investigador, que sirve para tener a mano un resumen de la información que contiene cada una.

ID / Fecha de creación / Nombre de archivo / Enlace de almacenado / Clase / Longitud / Latitud / Ubicación / Nombre de fuente / Descripción / Notas]

ID: Sistema de identificación que asigna un número a cada prueba. Por ejemplo «I00001» si se trata de una imagen o «A00001» si es un audio.
Fecha de creación: Fecha de grabación de un vídeo o toma de una fotografía, o fecha bajo la cual podemos localizar un documento, o fecha en que hemos descargado un archivo o una página de internet, o fecha de una publicación en una red social, etc.
Nombre de archivo: El nombre que asignemos a cada archivo cuando se trata de pruebas digitales
Enlace de almacenado: Enlace a la ubicación del archivo en la carpeta de gestión de nuestro ordenador.
Clase: El tipo de prueba: un audio, una imagen, una carta, un análisis de laboratorio, una publicación en redes sociales, etc.
Longitud: Si la prueba está vinculada a una geolocalización, registraremos la longitud en este apartado.
Latitud: Si la prueba está vinculada a una geolocalización, registraremos la latitud en este apartado.
Ubicación: Ubicación general donde se recogió la prueba. Puede ser el nombre de una compañía, de un pueblo, de una biblioteca, de un archivo…
Nombre de fuente: Nombre de la persona de la que procede la información. Puede ser alguien a quien hayamos entrevistado, nosotros mismos si hemos tomado una foto o el nombre de la oficina que nos ha proporcionado la información relacionada con una solicitud en virtud de la Freedom of Information Act, etc.
Descripción: Breve descripción de la prueba.
Notas: Cualquier otro detalle relevante, como por ejemplo, dudas sobre la precisión o motivaciones de la fuente u otros puntos débiles.

Compartir y publicar pruebas

Documentarnos con personas de confianza y compartir nuestras pruebas con ellas nos ayuda a asegurarnos de que las conclusiones de la investigación son evaluables y comprensibles. En las investigaciones y publicaciones científicas, los especialistas toman medidas parecidas, como por ejemplo publicar información adicional con los conjuntos de datos de mayor tamaño, cálculos y metodologías que respaldan las conclusiones y permiten a otros científicos replicar y comprobar su trabajo. La documentación y la transparencia de los métodos y las fuentes (a no ser que trabajemos en una investigación de alto secreto y nivel elevado de riesgo) son puntos clave que aseguran la replicabilidad y fiabilidad del proceso de investigación.

Por lo tanto, algunos motivos en favor de publicar las pruebas reunidas son:

El hecho de que hacerlo está en concordancia con el espíritu de transparencia y con el concepto de sociedad abierta, sobre todo si pensamos que muchas investigaciones tienen por objeto revelar aquello que se nos oculta sin justificación.
Permite la revisión y análisis de las conclusiones y puede formar parte de un proceso de verificación necesario.
Puede conducir a que otras personas, inspiradas y motivadas por nuestro trabajo, descubran nueva información sobre el tema, bien porque tengan acceso a ella, bien porque decidan llevar a cabo una investigación.

Por lo general, en el ámbito de la investigación ciudadana y los investigadores independientes no existe el acceso a editores y fact checkers (verificadores de datos) profesionales que analicen y evalúen la calidad, precisión y riesgos legales vinculados a una determinada investigación, al contrario que los medios de comunicación tradicionales o las comunidades de investigación consolidadas. Tampoco disponen de las diversas garantías y medios de protección con los que cuentan los investigadores universitarios, periodísticos o de ONG. Colaborar con personas de confianza (ONG, periodistas, investigadores…) y asegurarnos de que nuestro trabajo alcanza ciertos estándares éticos y de seguridad, documentación y pruebas incrementará las posibilidades de que otros investigadores ciudadanos, periodistas, inversores o personas con cargos de poder se tomen en serio nuestro trabajo y se dejen influir por él. Estos factores son cruciales si tenemos la intención de publicar la información recopilada durante la investigación (ya sea en los medios de comunicación, en nuestro propio blog o redes sociales…). No obstante, hay una serie de consideraciones que debemos tener en cuenta a la hora de decidir qué pruebas compartir y publicar y en qué formato.

Existen diversos niveles de transmisión de información. Podemos compartirla con los investigadores con los que colaboramos o con la gente de la organización a la que pertenecemos, o con periodistas, o incluso podemos dar acceso público a nuestras pruebas. Debemos considerar que cualquier información que publiquemos en internet (incluso si está protegida con una contraseña) se puede descubrir y en última instancia publicar, a no ser que recurramos a las técnicas de encriptación más sofisticadas. Este hecho cobra especial relevancia cuando tratamos con materiales procedentes de fuentes confidenciales; compartir ese tipo de detalles no se ciñe a la norma en absoluto. Existen numerosos contextos y motivos por los que debemos publicar tan solo las conclusiones de la investigación para no comprometer la seguridad de nadie, empezando por la nuestra.

Tratar con fuentes confidenciales

Por norma, jamás debemos revelar la identidad de las fuentes confidenciales ni publicar información alguna que contenga pistas sobre ella. La protección de las fuentes confidenciales es un asunto de la máxima importancia debido a los riesgos personales, legales y con frecuencia físicos a los que se ven expuestas. Es recomendable consultar con nuestras fuentes confidenciales sobre todo aquello que pensamos publicar que esté relacionado con ellas y con la información que nos hayan proporcionado. Para más información sobre cómo gestionar nuestras fuentes de información, incluyendo formas seguras de establecer comunicación y otras prácticas de seguridad, consultar las secciones de Entrevistas y Gestión de fuentes. Para otras recomendaciones de tipo práctico sobre métodos y herramientas de evaluación de riesgos, protección de datos y gestión de las comunicaciones durante una investigación, consultar la sección introductoria Safety First.

Uso de información comercial

A veces compramos cierta información a proveedores comerciales como el registro mercantil o el catastro. En la mayoría de los casos estas instancias prohíben la difusión de los datos e información que proveen. Si bien es recomendable evitar problemas legales derivados de la publicación de pruebas adquiridas cuando está vigente dicha restricción, por lo general es admisible hacer referencia y citar el material. Por lo común esta práctica se enmarca en lo que se denomina uso legítimo de materiales sujetos a derechos de autor. No obstante, la mayoría de los países tienen su propia legislación al respecto y es conveniente que los investigadores estén familiarizados con la del país en el que trabajan. En internet hay información fiable sobre derechos de autor y uso legítimo de cada país.

Consejo

Un buen punto de partida es el manual Fair Use/Fair Dealing Handbook (Manual de uso legítimo y fair dealing), en el que hay información sobre las leyes de derechos de autor de más de cuarenta países. Sin embargo, la última versión del manual es de 2015 y dado que la digitalización de la información acelera los cambios en este campo, es muy posible que no recoja las leyes y normativas vigentes más importantes. En el ámbito de la investigación ciudadana es vital estar al día en este tipo de asuntos.

Formatos de publicación

Si decidimos publicar información, es importante hacerlo en formatos de fácil acceso al público. El formato PDF (Portable Document Format en sus siglas en inglés) es muy útil en la publicación textos y además es un buen medio para eliminar metadatos e identificadores insertados en documentos de Microsoft Office al publicar imágenes, pero no funciona tan bien con los datos procedentes de hojas de cálculo. Para asegurarnos de que los datos estén disponibles si decidimos conceder acceso público, habrá que publicar las hojas de cálculo en formatos más accesibles. El formato CSV (Comma Separated Values en sus siglas en inglés), por ejemplo, es compatible con la mayoría de programas de hoja de cálculo y permite a los usuarios replicar nuestros análisis o utilizar nuestros datos para investigar otros temas.

Agradecimientos:

Gracias a Yung Au, Nuria Tesón y Xavier Coadic por la revisión y la crítica constructiva.

Publicado en diciembre de 2020 / Actualizado en enero de 2023

Fuentes y bibliografía

Artículos y manuales

Everything you wanted to know about media metadata, but were afraid to ask (Todo lo que siempre quisiste saber sobre metadatos pero no te atrevías a preguntar) (copia archivada en Wayback Machine disponible aquí). De Harlo Holmes.
The Fair Use/Fair Dealing Handbook (Manual de uso legítimo y fair dealing) (copia archivada en Wayback Machine disponible aquí). De Jonathan Band y Jonathan Gerafi.
How a Video Game Helped People Make Better Decisions (Cómo un videojuego ayudó a las peronas a tomar mejores decisiones) (copia archivada en Wayback Machine disponible aquí). De Carey K. Morewedge.
International Fact Checking Network. Code of Principles (Red Internacional de Fact-Checking. Código ético).
OSINT as a mindset (OSINT como mentalidad). Artículo sobre cómo planificar los temas de una investigación, llevar a cabo un proceso de documentación meticuloso y establecer la fiabilidad de las pruebas (copia archivada en Wayback Machine disponible aquí).
Resources and Guides to Finding Expert Sources (Recursos y guías para encontrar expertos) (copia archivada en Wayback Machine disponible aquí). De Kira Zalan. Global Investigative Journalism Network (GIJN).
Story-Based Inquiry – Manual para periodistas de investigación (copia de la página web archivada en Wayback Machine disponible aquí). De Mark Lee Hunter.
Verification Handbook for Investigative Reporting (Manual de verificación para periodismo de investigación) (copia archivada en Wayback Machine disponible aquí). Varios autores.
Who, what, why, where? Verification of online data (Quién, qué, por qué, dónde. La verificación de datos online) (copia archivada en Wayback Machine disponible aquí). Guía de Tactical Tech sobre métodos y herramientas de verificación de datos online.
Why Metadata Matters (Por qué los metadatos importan) – Introducción por Surveillance Self Defense, de la Electronic Frontier Foundation (copia archivada en Wayback Machine disponible aquí). Consultar la lista digital completa de módulos de seguridad.

Glosario

term-fuente

Fuente - Publicación, registro o persona que proporciona información relevante para la investigación o la hipótesis.

term-hipótesis

Hipótesis - Suposición o propuesta de explicación basada en una cantidad limitada de información que constituye el punto de partida de una investigación (ver: https://dle.rae.es/hip%C3%B3tesis ).

term-investigación

Investigación/Estudio de campo - Investigación y recogida de pruebas que tiene lugar en cualquier ubicación que no sea delante de un ordenador y en el lugar de residencia de la persona que investiga. Se incluyen los entornos naturales, las entrevistas in situ, el estudio en archivos, etc.

term-investigación-de-escritorio

Investigación de escritorio - Investigación que se realiza en la residencia o lugar de trabajo de la persona que investiga, por ejemplo, investigaciones en línea o entrevistas realizadas de manera remota.

term-metadatos

Metadatos - Información que describe las propiedades de un archivo, ya sea un documento, una imagen, una grabación de audio, un mapa… El contenido de una imagen, por ejemplo, son los elementos visibles en ella, mientras que los metadatos son la fecha y el lugar en que se tomó y la información del dispositivo utilizado para ello.

term-pruebas

Pruebas - Amplia gama de datos procedentes de fuentes de información y resultados de investigación que en conjunto confirman o refutan una hipótesis de investigación. Las pruebas directas confirman el dato principal de manera inmediata, mientras que las indirectas confirman datos a partir de los cuales pueden inferirse los datos principales.

term-sesgo-cognitivo

Sesgo cognitivo - Error de pensamiento sistemático que tiene lugar cuando los seres humanos procesan e interpretan el mundo en el que viven y que distorsiona su juicio y afecta al proceso de toma de decisiones (ver https://www.verywellmind.com/about-us).

term-uso-legítimo

Uso legítimo - Criterio legal que regula la republicación de materiales sujetos a derechos de autor por terceras personas.