5 Funcionalidades Clave en un Software de Investigación Open source

Las investigaciones Open Source o de fuentes abiertas, por su traducción en español, son un método cada vez más importante para personas y organizaciones, públicas o privadas, que buscan comprender eventos y fenómenos que occuren en el mundo que les rodea y generar un cambio positivo. Se han convertido en una herramienta esencial para el periodismo de investigación, las fuerzas de seguridad y la recopilación de inteligencia tanto para la gestión de seguridad empresarial como para la seguridad nacional.

Sin embargo, llevar a cabo una investigación open source puede ser desafiante, consumir mucho tiempo y resultar abrumador, ya que implica recolectar, analizar e interpretar información disponible al público (Publicly Available Information o PAI). Todo esto para producir información valiosa y descubrir patrones ocultos, procesos que solo pueden ser efectivos con las herramientas adecuadas.

En este artículo, abordaremos las cinco funcionalidades clave que hay que buscar en una herramienta de investigación open source. 

1. Recopilación y Análisis de Datos

Una investigación Open Source implica aprovechar datos de diferentes fuentes, incluyendo Inteligencia de Fuentes Abiertas (OSINT, por sus siglas en inglés), como plataformas de redes sociales, sitios web de noticias, datos de tráfico en la web, motores de búsqueda y otras fuentes de datos públicos y privados que informan sobre eventos y fenómenos que ocurren tanto en entornos físicos como virtuales. El software que su equipo utilice debe ser capaz de recopilar grandes cantidades de datos de diversas fuentes y analizarlos de manera eficiente y efectiva. Una vez que se recopilan los datos, el software debe ser capaz de procesarlos y analizarlos eficientemente para descubrir patrones e información que requieran investigaciones adicionales.

La importancia de tener un software que pueda agrupar y analizar grandes cantidades de datos no es exagerada. Los investigadores necesitan tener la capacidad de filtrar grandes cantidades de información para asegurarse de tener las mejores posibilidades de éxito al estudiar fenómenos complejos. Sin embargo, es importante usar tecnología que les ayude a lidiar con un alto volumen de datos para que no se ahoguen en tanta información y les facilite el descubrimiento de patrones previamente desconocidos que alimenten su investigación.

El software que utilice su equipo también debe ser capaz de realizar análisis avanzados, como análisis de sentimiento, modelación de temáticas, y análisis de redes o Network Analysis, para descubrir conexiones ocultas y ahorrarle tiempo valioso en tareas que de otro modo serían muy manuales.

2. Seguridad y Privacidad

Es cómun que las investigaciones open source cubran temas sensibles, lo que implica el manejo de información confidencial. El software en el que invierta debe tener funcionalidades de seguridad y privacidad sólidas, para proteger este tipo de información y, por extensión, a su organización. Funcionalidades como doble factor de autenticación y controles de acceso basadas en roles que garanticen que solo los usuarios autorizados puedan acceder a los datos que necesitan para realizar sus funciones, evitando exponer los datos a riesgos innecesarios.

La encriptación de datos también es esencial. El software debe encriptar los datos tanto en tránsito como en reposo para evitar el acceso no autorizado. Además, el software debe tener características que permitan a los usuarios archivar y eliminar datos de manera segura, especialmente si contiene información sensible.

3. Flexibilidad y Adaptabilidad

Las investigaciones open source a menudo implican evaluar circunstancias que cambian rápidamente. El software debe tener la flexibilidad y adaptabilidad para responder de manera efectiva a estos cambios y adaptarse a ellos. Por ejemplo, los investigadores pueden necesitar cambiar sus parámetros de búsqueda o fuentes de datos en función de nueva información. Es probable que sus preguntas de investigación evolucionen con el tiempo, lo que afectará la arquitectura de datos que mantienen para responder a esas preguntas. El software debe permitir a los usuarios modificar fácilmente los criterios de búsqueda, agregar o eliminar fuentes de datos y ajustar los protocolos de recopilación de evidencia y los parámetros analíticos para adaptarse al contexto cambiante sin generar costos adicionales.

La capacidad de personalización también es esencial. El software que elija debe permitir a los analistas e investigadores crear e iterar fácilmente flujos de trabajo personalizados, automatizar tareas repetitivas e integrarse con otras herramientas y sistemas para aumentar la eficiencia.

4. Colaboración

La colaboración es fundamental en las investigaciones open source, ya que los problemas en los que se trabaja generalmente requieren abordarse a través de un esfuerzo colectivo. El software debe permitir a los investigadores trabajar juntos de manera fluida y segura y permitir que se  compartan conjuntos de datos, notas, etiquetas y resultados analíticos con colaboradores. Estas características de colaboración pueden mejorar la calidad de la investigación al permitir que los miembros del equipo compartan conocimientos e ideas, donde el todo es mayor que la suma de las partes.

5. Interfaz de Usuario Amigable

Por último, otra característica fundamental a considerar al seleccionar una herramienta para realizar investigaciones open source es la facilidad de uso. Seamos sinceros, los investigadores de pasarán mucho tiempo revisando datos. Lo menos que podemos hacer es asegurarnos de que las herramientas que utilizan les ahorren tiempo y sean agradables con el usuario. Es posible que también trabaje con informantes clave con diferentes niveles de experiencia técnica, para quienes un sistema fácil de usar es de gran ayuda. En general, una experienca amigable de UX y UI puede ayudar a aumentar la productividad y la eficiencia al permitir que los investigadores se centren en la tarea y faciliten el aseguramiento de calidad, mejorando la precisión y confiabilidad del trabajo de investigación de su equipo y haciéndolo más defendible al comunicarse con actores externos.

Una interfaz fácil de usar también debe tener un diseño limpio e intuitivo que permita a los usuarios navegar por el software sin esfuerzo en varios niveles del ciclo de recopilación de evidencia y comunicación, incluidos sus clientes finales.

Conclusión

La investigación Open Source es una herramienta crítica para periodistas, agencias de aplicación de la ley y organizaciones de inteligencia en todo el mundo. Sin embargo, los procesos que conlleva pueden ser desafiantes, consumir tiempo y resultar abrumadorores. El conjunto adecuado de herramientas es esencial para que el proceso de investigación sea eficiente para maximizar recursos y efectivo para lograr los resultados deseados.

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