En 2024, una sola denuncia llevó a una pregunta poco común: “¿hay personas buscadas por la Justicia que están intentando presentarse en las elecciones municipales de Brasil?”. La respuesta no estaba en un solo lugar. Estaba dispersa en bases de datos públicas del gobierno, desordenadas, con datos ocultos, formatos distintos y campos incompletos. Ahí es donde entró Python.
En esta charla voy a mostrar cómo Python fue esencial para hacer posible una investigación que terminó desencadenando una operación policial inédita en mi país, que detuvo a más de 60 personas que estaban, simplemente, postulándose a cargos municipales. Entre ellas había acusados de delitos graves, como homicidio, abuso sexual de menores e incluso personas vinculadas a un intento de golpe de Estado.
Estos son los puntos que voy hablar:
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Recolección de datos y transparencia pública: cómo Python me ayudó a sortear limitaciones creadas por el propio gobierno (descargas por estado, límite de filas, campos faltantes) y a reconstruir una base nacional de órdenes de detención.
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El gobierno no cruzaba los datos, así que yo los crucé: usando solo datos oficiales, voy a mostrar cómo hice el cruce entre la base de órdenes de detención y el registro de candidaturas — algo que las autoridades públicas no estaban haciendo.
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Encontrando a las personas buscadas: cómo unifiqué varios archivos, estandaricé la información e identifiqué a los prófugos.
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Documentación: qué dejé registrado para que otra periodista o desarrollador pueda repetir el proceso en la próxima elección.
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Bonus: cómo las técnicas de investigación periodística ayudaron a confirmar los cruces finales.