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Pandora Papers
Javier Torres / AFP

Diferentes personalidades de la política y el entretenimiento fueron mencionados en Pandora Papers, una investigación periodística internacional que dejó en evidencia numerosos casos de evasión fiscal.

Y cómo sabemos que ya se ha hablado bastante de los nombres involucrados en la clasificación, esta vez nos referiremos a la tecnología implementada para analizar cada documento que salió a la luz.

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Por ello, en esta nueva entrada del podcast Hiperdata hablamos con Carlos Eduardo Huertas, coordinador de la alianza Connectas para 'Pandora Papers', quien nos explica la tecnología utilizada para el análisis de 12 millones de documentos que hacen parte de la investigación.

Datos como 4.1 millones de imágenes y correos electrónicos, así como 6.4 millones de documentos de texto, 10 millones de archivos en PDF y más de cuatro mil páginas son sólo algunos de los archivos hallados en 'Pandora Papers'.

Tera bites de datos, gráficos e imágenes analizados mediante el lenguaje de programación Python para tratar de entender cada archivo que contenía información detallada.

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Aquí se trató de ir más allá de la información, puesto que cuando se habla de filtraciones de datos, uno de los mayores retos que se tienen en estos casos es verificar los datos disponibles, contrastarlos y, sobre todo, recurrir a múltiples fuentes para estar seguros de cada cifra.

Nuestro invitado nos cuenta que el primer paso que se hace es hacer la verificación con registros públicos, aunque hay otra serie de tareas que se deben hacer para analizar los datos.

Para ello se construye un espacio digital donde se ubican todos los documentos para que los periodistas puedan acceder a cada archivo.

Un podcast para entender cómo se utiliza la tecnología para hallar y analizar datos que ahora le dan la vuelta al mundo.

Escuche aquí el podcast completo:

Fuente

Sistema Integrado de Información

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