今天，这些想法不再仅仅是对遥远未来的预测。新闻和新闻工作的计算机化和算法化日益成为常态。虽然迈耶斯确定的许多核心工具保持不变，但将计算工具和流程纳入新闻工作的规模和程度才是新颖之处。
如果说新闻的数字化曾经意味着将模拟内容数字化，那么它现在意味着一系列的过程，远远超出了简单的在线报纸分发。新闻的数字化和计算机化可以在生产周期的每个阶段看到:记者如何使用计算工具来收集和制作新闻故事，如何使用系统化的标签和元数据实践来存档内容，通过实施数字付费墙来确保收入和获取有价值的用户数据，以及在新闻的算法呈现和策划中。
现在让我们回顾一下对算法的一般理解，即解决问题的一组指令。在这种情况下，算法应该帮助解决哪些问题?新闻业面临的一个明显问题是“出版和新闻发行领域的数字革命对报纸经济生存能力的挑战”(亚历山大，2015:10)。社会学家杰弗里·亚历山大(Jeffrey Alexander)观察到，有多少“西方领先的新闻机构经历了巨大的经济动荡、裁员，并经历了深刻的、往往是激进的重组一一以应对数字挑战”(2015:10)。这些削减和重组在北欧的背景下也有强烈的感受，在那里，包括《晚邮报》在内的许多报纸目前都在经历着员工的急剧减少一一主要是那些从事印刷版工作的人。正如亚历山大所指出的，伴随互联网而来的“信息要自由”的文化咒语，已经成为当今新闻业的一个经济难题广告的减少以及博客和社交媒体平台作为激烈的市场竞争者的崛起，在很大程度上导致了近年来新闻业的经济危机。Rasmus Kleis Nielsen指出，“全球一半以上的数字广告收入都流入了Facebook”(2016:86)，而曾经与付费墙联系在一起的耻辱仍然是其经济和文化可行性的障碍(亚历山大等人，2016)。
计算新闻的兴起，在这里被广泛理解为与算法实践纠缠在一起的新闻，不仅是在报业和新闻业普遍面临危机的时候出现的，而且在更广泛的社会和经济动荡方面也是如此。与20世纪60年代围绕CAR崛起的言论没有什么不同，计算新闻和算法新闻的话语以乌托邦和反乌托邦愿景的连续体为特征。算法、数据科学以及与之相关的一切都以高度的技术乐观主义和承诺为特征，但也以对机器接管工作的明显怀疑和担忧为特征。乐观的一面是，计算新闻被认为是一种升级和装备新闻业的方式，以满足21世纪的需求
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