Data journalism aplicado al deporte

En el mundo del deporte se generan miles y miles de datos cada día.  El data journalism, o periodismo de datos, convierte esa información en historias que ayudan a entender mejor lo que pasa en el campo y fuera de él. No se trata solo de poner números. Se trata de explicar con claridad por qué suceden las cosas, detectar patrones y aportar contexto con rigor.

En este artículo te contamos cómo se aplica al deporte, qué casos reales han marcado tendencia, qué herramientas se usan y cómo dar tus primeros pasos si quieres dedicarte a ello. Y, por supuesto, cómo formarte en Escuela Unidad Editorial para convertir esta especialidad en tu ventaja profesional.

Qué es el data journalism deportivo y qué lo hace diferente

Podríamos definir el data journalism deportivo como la combinación de tres ingredientes: datos fiables, mucho análisis y una buena narrativa. A diferencia de la estadística pura o el análisis táctico, su objetivo es periodístico. Responde preguntas de interés público, contrasta fuentes, evita sesgos y pone al aficionado en el centro.

Un buen ejemplo es explicar con datos por qué un equipo presiona más en la última media hora, cómo afecta un calendario apretado al riesgo de lesión o qué impacto económico tiene un ascenso. El valor no está en el número en sí, sino en la historia que eres capaz de construir alrededor.

Casos reales que han cambiado la manera de contar el deporte

Moneyball popularizó el uso de datos en el béisbol y trascendió al gran público. Demostró que medir mejor puede darte ventaja competitiva. Desde entonces, la cultura del dato se ha consolidado en clubes y redacciones. 

En fútbol, equipos como el Liverpool profesionalizaron sus departamentos de análisis para fichar y competir con más información. Conceptos como los expected goals (xG) han pasado de ser jerga técnica a gráficos que hoy ves en medios generalistas.

En prensa, cabeceras como The New York Times y The Guardian han firmado interactivos memorables: mapas de calor, simuladores de torneos o narraciones que cambian en tiempo real. En España, medios como MARCA han incorporado visualizaciones y análisis basados en métricas de rendimiento, mercado o audiencias para explicar mejor lo que sucede en LaLiga o la Champions. Plataformas como FiveThirtyEight acercaron al gran público los modelos predictivos, abriendo debates saludables sobre probabilidades, no certezas.

También hay periodismo de datos más social dentro del deporte. Por ejemplo, investigaciones sobre equidad salarial entre competiciones femeninas y masculinas, la huella ambiental de grandes eventos o el efecto de la inversión pública en instalaciones deportivas. Aquí el dato aporta perspectiva, no solo resultado.

De la base de datos al reportaje: el proceso de trabajo

Aunque cada historia es distinta, el flujo suele ser este:

1. Definir la pregunta: Es importante tener claro qué se quiere demostrar o refutar. Sin una hipótesis clara, te perderás en hojas de cálculo.
2. Localizar y evaluar las fuentes: Siempre es importante recurrir a fuentes fiables, como datos oficiales de ligas, federaciones y clubes o registros públicos sobre contratos, presupuestos o audiencias.
3. Limpiar y estructurar: Con toda la información, llega el momento de homogeneizar nombres de jugadores, equipos y fechas. Te recomendamos documentar cada decisión para poder replicar el análisis.
4. Analizar con criterio: Calcular tasas por 90 minutos, ajustar por calendario o calidad del rival y evitar caer en conclusiones por muestras pequeñas.
5. Visualizar: Ahora hay que elegir el formato que mejor explique las conclusiones que se han obtenido: gráficos, mapas, líneas de tiempo o pequeñas interacciones.
6. Verificar y contextualizar: Por último, siempre es recomendable contrastar toda la información con expertos, añadir testimonios y dejar claro qué pueden y qué no pueden afirmar los datos.

Dónde encontrar datos deportivos fiables

Como ya te podrás imaginar, la calidad de tus piezas depende en gran medida de la calidad de las fuentes que utilices. 

Las ligas y federaciones publican estadísticas oficiales tras cada jornada. Algunas ofrecen APIs para desarrolladores y otras comparten informes periódicos. Los proveedores especializados recopilan eventos de cada partido con mucho detalle, aunque su acceso suele ser de pago. Para historias de negocio y mercado, portales como Transfermarkt o informes de FIFA y UEFA resultan útiles para tendencias, siempre citando la metodología. Y más allá del fútbol, hay open data de atletismo, ciclismo o deportes minoritarios en ayuntamientos y organizaciones internacionales que pueden destapar historias que nadie está mirando.

Formarte para destacar en este sector

El mercado demanda perfiles capaces de leer un partido con datos y contarlo en cualquier formato. En ESUE te ayudamos a dar ese salto.  En el Máster en Periodismo Deportivo aprenderás a manejar fuentes estadísticas, a producir visualizaciones que aportan valor y a integrarlas en crónicas, reportajes y directos multiplataforma. Trabajarás con profesionales en activo y en escenarios reales.

Formarte con una base sólida y práctica te permitirá ir más allá del gráfico bonito. Podrás proponer enfoques, plantear preguntas relevantes y convertir los datos en historias que la gente quiere leer.

El data journalism ha cambiado la forma de contar el deporte. Nos ayuda a entender, a discutir con argumentos y a disfrutar aún más del juego. Si quieres especializarte y marcar la diferencia en una redacción moderna, en Escuela Unidad Editorial encontrarás la formación y el acompañamiento que necesitas. ¡Da el paso y solicita tu plaza en nuestros másteres!

Preguntas frecuentes

¿Qué es el data journalism aplicado al deporte?

Es periodismo que usa datos como materia prima para investigar, explicar y contar historias deportivas con rigor y claridad. 

¿Qué tipos de datos se utilizan con más frecuencia?

Eventos de partido (tiros, pases, presiones), métricas avanzadas como xG, datos físicos de rendimiento, mercado de fichajes, presupuestos, asistencia a estadios, audiencias y datos sociales o ambientales ligados a competiciones.

¿Qué herramientas básicas debería aprender primero?

Empieza con Google Sheets o Excel para ordenar y analizar, y con Datawrapper o Flourish para visualizar. Más adelante, explora Tableau Public y da tus primeros pasos con Python o R.

¿Dónde se pueden encontrar datos abiertos de deporte?

En portales de ligas y federaciones, informes públicos de organismos internacionales, plataformas como FBref o Transfermarkt y repositorios abiertos de ayuntamientos o universidades para carreras populares y eventos.

¿En qué se diferencia del análisis de rendimiento de un club?

Comparten técnicas, pero los objetivos cambian. El club busca ganar partidos; el periodista busca informar al público, aportar transparencia y contexto, y someter su trabajo a escrutinio editorial.

¿Cómo puedo iniciarme si no tengo base técnica?

Empieza con una pregunta pequeña sobre tu equipo o competición local, recopila una hoja de datos, haz dos gráficos claros y cuenta la historia en 700 palabras. Repite. La curva de aprendizaje es gradual.