Cómo hicimos Tuenti Mafia
(Tuenti Mafia: así se gestó la mayor cantera de talento tecnológico español es un artículo publicado en Teknautas basado en datos de más de 250 personas + 30 entrevistas)
Un viernes por la mañana a finales de abril, Victoriano, Miguel y yo quedamos en La Bicicleta para desayunar. Victoriano me había contactado unos días antes: Miguel y él estaban en Valencia, en la aceleradora Plug and Play, montando Graphext. Aprovechando su paso por Madrid querían enseñármelo. Pedimos café y tostadas, abrimos los portátiles y empezamos a explorarlo.
Graphext es una herramienta de contextos de información a partir de fuentes digitales. A través de los perfiles públicos de personas y de las interacciones entre ellos, Graphext observa cómo se relacionan, comparten y mueven información.
Sucedían varias cosas: en el contexto de “negocios de internet en España” (el que agrupa a todo el sector — a inversores, fundadores, periodistas, gurús), el segundo medio español es El Confidencial. Y el entonces segundo artículo más compartido del año era uno mío sobre Hawkers — Cómo cuatro jóvenes de Elche facturan 15 millones siendo expertos en hype.
Por su punto innovador (El Confidencial Lab), El Confidencial interesa a Graphext, cuyo modelo de negocio será vender la herramienta a medios. Y había una historia que podía funcionar muy bien: implicaba estudiar las relaciones entre mucha gente — más de 250 empleados de una empresa- de un sector en el que El Confidencial es influyente — negocios e internet.
La historia era la de Tuenti Mafia. Graphext se la planteó días antes al director de El Confidencial para publicarla y aquel viernes a mí para escribirla. Curiosamente, yo había empezado a trabajar en ella un año antes pero parado por falta de tiempo. Javier Escribano, la primera persona que la sacó, tiene un email mío del 16 de mayo de 2014 pidiendo permiso para coger la idea y hacer un reportaje (al que respondió que “sin problema”).
Todo encajaba. Con Graphext recopilaríamos y observaríamos datos de los empleados de Tuenti y mediante entrevistas hilaríamos la historia. Pagamos el desayuno y nos fuimos a trabajar.
La recopilación de datos
Teníamos varias cosas:
- Un mapa con localizaciones y nombres de extuentis.
- Alguna lista de Twitter.
- Capturas de la lista de integrantes de un grupo de Telegram que comparten.
Había que crear un contexto con todos.
Los contextos en Graphext se crean sincronizando la herramienta con listas de Twitter: cada uno creó la suya y fue añadiendo miembros. Revisamos todos los nombres que aparecían en el grupo de Telegram. El nombre de Twitter no siempre era obvio: algunos trucos de búsqueda fueron “nombre + tuenti + linkedin”, “nombre + github” (Github es un repositorio de código en el que casi todos los desarrolladores tienen un perfil cuyo nick suele coincidir con el de Twitter) e incluso “nombre + dribble” (Dribble es una herramienta para diseñadores y los nicks también suelen coincidir con los de Twitter).
Casi todo el mundo tiene Linkedin pero no todo el mundo tiene Twitter. Esos perfiles los metimos en una hoja de cálculo de Google hasta desarrollar un importador de datos desde CSV para sacarlos.
El 24 de abril, cuando empezamos, Graphext sólo permitía añadir las organizaciones (empresas, universidades) por las que alguien había pasado. Tanto el año como el cargo desempeñado eran importantes, así que se mejoró la herramienta para incluir estos datos.
La selección y petición de entrevistas
Tras varios días de trabajo en los datos, “emergieron” algunos nombres con los que teníamos que hablar. Abrimos otra hoja de cálculo para anotar el estado de cada entrevista.
Por simplificar:
- La primera semana hablé con fundadores y primeros empleados.
- La segunda semana, con quienes habían montado startups después (la “Tuenti Mafia” original).
- Casi desde el principio supimos que un componente importante de la historia eran los “extuentis por el mundo”. La tercera semana fue para ellos. Las entrevistas empezaron a ser un repaso del currículum de cada persona. Todos han pasado por empresas muy interesantes, así que con saber cómo entraron, cómo salieron y qué hicieron en cada una (además de comentar el paso por Tuenti) era suficiente.
- La cuarta semana fue para atar los últimos cabos y hablar con perfiles que habían aparecido durante el resto de entrevistas o en los datos. Por ejemplo: hasta el final no vimos que otro componente importante eran los “extuentis por España”. Hubo que hilar esas historias.
Fueron 31 entrevistas contando a Adolfo, el camarero que sale al principio, y sin contar las conversaciones con gente relacionada o ajena al tema (para analizar algunas empresas desde fuera).
Muchas fueron en persona en Madrid — en oficinas o bares — y el resto por Skype. Creo que sólo hubo dos por teléfono y ninguna por email, aunque pocos días antes de publicar recibí un correo con el testimonio de alguien a quien ya no me daba tiempo a entrevistar. No he contado cuántas, pero a varias peticiones no he recibido respuesta.
Creo que conseguimos una foto bastante completa: sale gente de management, de diseño, de ingeniería, de atención al cliente; salen los que tienen startups grandes y los que tienen startups pequeñas; salen chicos, chicas, juniors, seniors, españoles, extranjeros y también gente actual.
El esquema y las visualizaciones
Este esquema salió del tirón. Sirvió para estructurar la historia y definir dónde irían las visualizaciones.
Victoriano y Miguel valoraron varios tipos de gráficos (uno, otro) y al final se decidieron por un diagrama de Sankey para ver los flujos de personas y su afiliación a través de organizaciones.
Crearon un algoritmo propio para posicionar las organizaciones en el Sankey, de forma que se tuvieran en cuenta las fechas y número de personas que habían pasado por cada empresa: la visualización expresa de manera automática, y quizá más objetiva, el flujo temporal de empleados a través de las empresas. Para incluirlo en el artículo, terminaron de desarrollar la posibilidad de embeber gráficos de Graphext en cualquier web con <iframes> (como se hace con los vídeos de Youtube). Así siguen siendo interactivos fuera de Graphext (hasta entonces sólo se podían descargar como una imagen en PNG o SVG) y se pueden tener métricas de cuánta gente lo ve.
Al principio, el gráfico era ruidoso. Combinando las organizaciones repetidas en los datos (ejemplo: Tuenti / Tuenti Technologies), eliminando algunas (las universidades) y subiendo el umbral de personas por organización (si no hay más de tres personas, esa organización no sale), lo limpiamos.
En el artículo añadimos un enlace al gráfico en grande con dos personas por organización. Eso permite ver más cosas.
De momento, lo que más nos ha llamado la atención ha sido el flujo de empleados de grandes medios a tecnológicas. La crisis de los medios empezó en 2008 y Tuenti creció en 2009.
(A mí me resulta especialmente llamativo porque pasar de medios a tecnológicas es mi propia historia)
Otra información importante era la geográfica. Utilizamos el dato de localización actual de la gente y, como Graphext tiene un botón para exportar a CartoDB, customizamos el mapa allí.
Los expertos en mapas son ellos así que nos ayudaron. El resultado también muestra flujos — de Madrid al resto del mundo — e intensidad — a más oscuro, más gente hay en el país — y es el que embebimos en el artículo.
Añadiendo y jugando con más datos podemos sacar otras historias y visualizaciones. ¿Cuántas ingenieras han pasado por Tuenti? ¿Cuántos chicos por atención al cliente? ¿Para cuántos fue el primer empleo? ¿Cuántos terminaron la universidad y cuántos no? ¿Cuánto dura la gente en otras empresas? ¿Se repite el patrón de dos años y medio a tres?
Es cuestión de hacerse preguntas. Si las tienes, sobre este o cualquier otro tema, sugiérelas.
Las fotos, el texto, la maquetación
Uno: supimos desde el principio que haríamos fotos, lo que no sabíamos era a quién. El fotógrafo es Victoriano y vive en Valencia, así que había que hacerlas en dos días, durante su siguiente visita a Madrid.
Los propios datos dijeron a qué equipos destacar, tanto en texto como en imágenes.
Dos: el texto. Con el esquema hecho y las entrevistas transcritas, fueron dos días y medio de “parto”. Salió despacito pero del tirón. Quería cortar para no caer en el long form, pero lo leyó gente ajena a la historia (mi hermana, esa gran betatester) a la que le pareció bien así.
Tres: la maquetación. Teníamos varias ideas vistosas (una, otra) pero a) no todo era posible b) comentamos que demasiada vistosidad asusta al lector.
Con Victoriano y Miguel en Valencia, Daniele en la mesa de El Confidencial Lab, Sergio y yo en la de Teknautas y un canal de Slack para comentarlo todo, lo editamos y maquetamos sobre la plantilla habitual. Metimos un índice para dividir las partes y “anunciar” que era largo. También un collage casero con fotos divertidas de Instagram para que no pareciera una chapa y el que entrara pensara algo así como “qué chavales más majos. ¡Voy a seguir leyendo!”
No lo conseguimos con todo el mundo, claro: es un tema largo y de nicho. Pero el ‘feedback’ de quienes lo leyeron entero, cercanos o ajenos a la historia, ha sido bastante positivo ☺
En el contexto que nos interesaba, es la tercera noticia más compartida del año.
El resumen
El 26 de mayo por la tarde cerramos el tema y el 27 a las 5 de la mañana se publicó: fueron cuatro semanas y media de trabajo y, entre edición, maquetación, visualizaciones y texto, han colaborado ocho personas en él.
Ha molado un montón. Yo llevo media vida quejándome de no ver en medios digitales el trabajo artesanal que veía en papel cuando empecé, de varias personas pensando en un tema, maquetadores, infografistas y fotógrafos comunicándose con el redactor y un editor revisando todo. También de las limitaciones de los CMS y de que no suela haber apoyo tecnológico para solucionarlas. Todo lo contrario a las startups en las que he trabajado, donde las herramientas internas evolucionan y siempre hay algo en desarrollo.
Este reportaje ha sido el ‘match’ perfecto entre ambos.
- Graphext ha añadido características que servirán para el futuro.
- Desde su concepción, está basado en datos. A veces las intuiciones eran nuestras y los datos las confirmaban (ejemplo: The Cocktail como pre-cantera) y otras al revés (extuentis por España).
- Ni un email. Todo por Slack o Google Docs.
- No ha sido tan caro (= no hemos dejado de trabajar en cosas más rentables). Victoriano y Miguel han seguido su programa de aceleración y yo he cumplido con el resto de clientes para los que trabajo. Que sea un tema positivo y de fácil acceso a fuentes ayuda a su rapidez.
- “Equipo multidisciplinar” = cada uno hace lo que mejor sabe hacer. Y lo disfruta mucho más.
De Tuenti Mafia han salido tratos (me consta que a alguna de las startups mencionadas le han llegado posibles clientes), un caso de uso para explicar Graphext a otros potenciales clientes y varias ideas para nuevos artículos. ¡Todo bien!
😎
Hasta entonces, estamos en Twitter (@graphext & @lalalalia) o en el email (info@graphext.com & analia.plaza@gmail.com)
