De los datos al cambio: aprendiendo a contar lo que las cifras callan

En la antesala de Women Deliver 2026, nos encontramos con activistas, periodistas y especialistas en datos de todo el mundo para trabajar sobre cómo los datos inclusivos pueden y deben ser una herramienta de incidencia feminista.

Antes de que comenzara oficialmente la conferencia Women Deliver 2026 -que tuvo lugar del 27 al 30 de abril en Melbourne (Australia)- activistas, periodistas y especialistas en datos nos reunimos el domingo 26 en el Centro de Convenciones para participar en una jornada intensiva con un objetivo muy concreto: aprender a usar datos para cambiar narrativas.

El taller “From Training to #Trending: A Hands-On Day of Inclusive Data”, que organizamos junto a Equality Insights, Equal Measures 2030, la Universidad Tecnológica de Sídney, GEDA y la iCount Coalition, convocó durante ocho horas a participantes con amplia trayectoria en el activismo de datos inclusivos alrededor de preguntas que atravesaron toda la jornada: ¿Quién decide qué se mide y qué se invisibiliza? ¿Por qué los datos que más importan son los que menos circulan? 

 

El problema (no) es la falta de datos

Una de las premisas centrales del encuentro fue que el desafío de la desigualdad de género no pasa hoy por la ausencia de información. Los datos existen, pero con demasiada frecuencia permanecen inaccesibles, abrumadores o desconectados de quienes más los necesitan. En algunos casos, los propios métodos de recolección reproducen exclusiones al ignorar las experiencias de grupos marginalizados. Pero la inclusión no puede quedarse solo en ese momento, tiene que atravesar toda la cadena, desde el diseño hasta el uso. La intención de hacer los datos inclusivos debe estar desde el inicio, y eso requiere trabajar con las comunidades y no sobre ellas. 

Por eso, la pregunta no es solo qué son los datos inclusivos, sino también cómo involucramos a nuestras comunidades en su producción. No alcanza con preguntarse quiénes quedan afuera. Hay que ir más lejos y cuestionarse cómo creamos y usamos datos que, en su forma actual, no representan a todas las personas.

Frente a ese diagnóstico, la jornada apostó por la práctica. La mañana arrancó con una capacitación sobre incidencia política basada en datos (DDA) a cargo de Coretta Jonah y Cecilia García, de Equal Measures 2030, donde aprendimos desde cómo identificar los distintos tipos de datos y cómo interpretarlos, hasta cómo elaborar mensajes e integrarlos en herramientas y tácticas de incidencia política. 

Por la tarde, nos dividimos en tres grupos de trabajo para profundizar, en sesiones de una hora, sobre los vacíos en los sistemas de datos. El primer grupo trabajó sobre la medición individual como herramienta clave para un futuro inclusivo de los datos y la resiliencia climática; el segundo, sobre cómo garantizar que los datos inclusivos sean un elemento central de la Agenda 2030; y el tercero, facilitado por Mailén García, cofundadora y directora general de DataGénero, sobre el trabajo con datos generados por la ciudadanía. En ese espacio presentamos la encuesta de Silencios Digitales, nuestra investigación sobre violencia de género digital en Argentina, y exploramos cómo formular preguntas feministas que habiliten nuevos análisis. 

Datos inclusivos en la narración de historias 

El cierre del día fue quizás el momento más esperado: un taller de storytelling a cargo de Inga Ting, periodista de datos en el equipo de Digital Story Innovations de la ABC australiana.  

La primera parte del taller fue un análisis profundo de narrativas de datos a través de distintas producciones publicadas en ABC, analizando cómo y por qué algunos gráficos son más efectivos que otros, y cómo distintas representaciones visuales pueden contar historias completamente diferentes. En la segunda, trabajamos en grupos para desarrollar historias con datos a partir de nuestras propias ideas, guiones y visualizaciones. 

 

Cinco consejos de Inga Ting para contar historias con números

  1. Tener claro cuál es la historia. ¿Qué es lo más interesante?
  2. Contar una historia clara. Los datos pueden ser complejos, pero la narración no debe serlo.
  3. Elegir cifras significativas. Que el público no tenga que hacer cálculos. Revelar también las limitaciones de los datos.
  4. Mostrar, no contar. Diferentes gráficos cuentan historias diferentes. Hay que crear visualizaciones con intención.
  5. Encontrar a las personas que hay detrás de las cifras. ¿A quién afecta? ¿Por qué debería importarnos?

 

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