Una vez recolectados “suficientes” datos (siendo “suficiente” una medida subjetiva), se deben transformar los datos en información, evaluándolos y analizándolos. Algunos puntos clave a utilizar en la revisión de los datos pueden incluir:

¿Es relevante? Algunas veces se recolecta contenido, el cual luego de su análisis, no resulta útil para la investigación general. Puede ser interesante pero puede no ser algo de importancia.

¿Es preciso? Internet contiene datos falsos. Ya sea el contenido esté destinado a ser publicado o simplemente sea algo generado siendo accidentalmente erróneo, se deben evaluar los bits recolectados para ver donde provienen estos datos. Se puede reportar información la cual se sospecha es imprecisa, pero es necesario asegurarse sea anotado correctamente.

¿Es objetivo? Las personas publicando en Internet algunas veces parecen tener agendas. Es posible quieran probar algo o proporcionar un lado de la historia. Al examinar datos se debe comprender si el contenido es un hecho o algo subjetivo.

¿Es creíble? Cualquiera puede publicar cualquier cosa en Internet, por lo cual es necesario evaluar la credibilidad de los datos sobre aquello en evaluación. Aquí es donde será importante el lugar desde donde provienen los datos, pues algunos lugares generan datos más creíbles comparados a otros.

¿Está corroborado? ¿Se pueden encontrar los mismos datos en múltiples sitios web no relacionados? El hecho de los datos estén corroborados puede no significar sean veraces. Muchos sitios web se basan en el mismo contenido. Si esos datos son incorrectos, cada sitio repetirá los datos y no serán ciertos.

¿Es un punto de pivote? El análisis revelará es posible se necesite realizar más investigaciones sobre ciertos puntos de datos. Consecuentemente buscar esas áreas y proceder con su anotación.

Fuentes:

https://en.wikipedia.org/wiki/Open-source_intelligence