Por Angela Bunting, Vicepresidente de Nuix
La historia de los papeles Panamá seguirá dando que hablar durante los próximos meses: es un trabajo periodístico que no cesa de dar resultados. Sin embargo, no me he dado verdadera cuenta de la tarea que han asumido estos periodistas hasta ver la oscarizada película Spotlight.
Viejos tiempos: buscando las conexiones manualmente
La película, que está situada en 2001, cuenta la historia real de un equipo de cuatro periodistas de investigación que pasó meses investigando revelaciones para el Boston Globe. Una vez que habían dado con una pista, el equipo comenzaba con unos cuantos nombres, cajas de documentos y recortes para iniciar su investigación. Meticulosamente, tomaban notas y marcaban puntos de interés según iban entrevistando a gente y consiguiendo más datos.
En resumen, para no desvelar demasiado de la trama, digamos que los protagonistas se encuentran con una investigación que resulta ser mucho más grande de lo que esperaban. Presionados por los plazos, empiezan a buscar una mejor manera de explorar sus teorías y buscar patrones que podrían indicar cómo encontrar «más casos como estos». Les toca el premio gordo cuando encuentran un gran lote de libros con registros que se remontan muchos años atrás. En esencia, son bases de datos en papel. En la película se ve el duro trabajo de periodismo de investigación, según van revisando los registros con regla y lápiz, rodeando los que les parecen de interés porque responden a patrones que consideran clave en su historia.
La aparición del eDiscovery
Pensando en lo que ocurría por aquella época, al menos en Australia estábamos empezando a utilizar plataformas de revisión para gestionar el proceso de comprobación de los hechos. Las usábamos como ubicación central para colaborar y tomar notas meticulosas. Esto aceleraba la formación de una posición de riesgo, lo que a su vez alimentaba el éxito de un litigio.
Una cuestión en la que trabajé durante aquella época, empezó a convertirse en una bola de nieve de manera similar al caso de la película. La recogida de pruebas terminó incluyendo seis salas de guerra llenas de documentos de papel, cajas especiales prestadas por otros tribunales, y la declaración de testigos más grande con la que he trabajado, que ocupaba 98 carpetas.
Utilizábamos algunas tecnologías de investigación legal que se encontraban en sus primeras etapas, como crear una base de datos para ayudar a la colaboración, marcar elementos de interés, y guardar juntas todas nuestras notas según revisábamos los testimonios. Aunque todo eran documentos escaneados, aquel sistema hacía las cosas más fáciles cuando queríamos investigar una nueva teoría o pregunta que había surgido al revisar y entrevistar. Sin duda, mucho más fácil que revisar múltiples veces los documentos de forma manual, como hacían en la película.
Conectar las bases de datos y las fuentes tradicionales de investigación
Aceleramos hacia el futuro y nos encontramos con el trabajo realizado por Süddeutsche Zeitung y el Consorcio Internacional de Periodistas de Investigación con los documentos de Panamá. Ha sido una portentosa hazaña del periodismo de investigación. (Al mismo tiempo y sin intención de presumir, hay que decir que 11,5 millones de documentos es realmente un volumen mediano para un caso de eDiscovery).
Al igual que el caso de Spotlight, el periódico Süddeutsche Zeitung recibió una gran caja de documentos de una fuente protegida. En este caso se trataba de una caja virtual de documentos, a los cuales los periodistas de investigación tenían que dar sentido para determinar cuál era el auténtico asunto. La gran diferencia fue el número de documentos y el tiempo que tardó en ver la luz su primera historia.
Lo que es muy interesante en este caso es que un gran elemento de prueba consistía en 3 millones de registros de base de datos. Ser capaz de ver estos datos, junto con los 5 millones de correos electrónicos y 3 millones de archivos PDF y archivos de imagen, permitieron a los periodistas de investigación desentrañar cómo funcionaba esta vasta operación. Estoy segura de que el equipo del Boston Globe habría aprovechado enseguida la oportunidad de seguir nuevas líneas de investigación pulsando unas cuantas teclas y viendo los patrones que empezaban a formarse.
Esto es algo que a menudo falta en los análisis de descubrimiento electrónico. A menudo oigo hablar de casos que revisan unos cuantos correos electrónicos y documentos de oficina con software de eDiscovery y luego dejan las búsquedas más duras, como las de bases de datos, para hacerlas manualmente y a menudo de forma nativa en el software con que se crearon.
¿No sería mejor incluir estos tipos de datos no tradicionales -incluso si se trata de datos estructurados- en una búsqueda unificada? Quizá empezarías a ver elementos clave de la investigación, tales como nombres, empresas, países y valores en dólares enlazados con elementos similares dentro de los documentos; incluso siendo documentos que, de forma aislada, parecen totalmente corrientes. Sería muy probable que aparecieran diferentes líneas de investigación que todavía no se habían considerado.
Dibujar conexiones y relaciones
Si se trabaja manualmente o en sistemas dispares, como los periodistas en Spotlight, puede ser difícil extraer relaciones y conexiones, incluso con un conjunto pequeño de documentos. Ahora, intente hacerlo a gran escala con métodos tradicionales, p.ej. en los documentos de Panamá o en un trabajo grande de eDiscovery.
En vez de eso, imagine que la tecnología hace el trabajo por usted y convierte los resultados de cada una de sus búsquedas en representaciones visuales de los documentos, que muestran cómo están conectados.
Esto es lo que hicieron los periodistas de los papeles de Panamá usando Nuix y otras tecnologías. Así lograron en tan sólo seis meses seguir tantas líneas de cuestionamiento y conexiones inesperadas, que les llevaron a lograr los resultados que hemos visto en los medios de comunicación hasta el momento. Personalmente creo que queda mucho por ver.
Así que cuando vaya a abordar su próximo proyecto de descubrimiento, aproveche las ventajas de trabajar con todos los datos juntos, de forma que pueda desentrañar pronto las conexiones y ver relaciones que de otra manera podrían pasar desapercibidas.
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