公制功率
与任何商业业务一样，利润当然是最受重视的。算法的潜力不在于具体的代码，而在于算法提供的经济前景，以及它们以新方式对数据采取行动的感知能力。如果算法承诺降低生产和流通成本，可能就没有太多反对的理由了。挪威当地报纸《ittromsø》的主编斯蒂格·雅各布森(StigJakobsen)在2016年5月接受我采访时告诉我，选择实施一种算法来个性化报纸的“移动前端”是相当容易的：“如果你发现某样东西能让你的流量增加28%，就像我们所做的那样，你所能做的就是说声谢谢”(2016年5月采访2)我们可以把这称为务实路线。在这里，量化和流量测量是成功的新语言，很容易得到算法的支持，这些算法允许进行看似客观的决策。增加对用户数据的访问意味着新的见解和新的行动可能性。雅各布森于2015年年中加入这家当地报纸，此前他的大部分职业生涯都是在杂志行业度过的，曾担任斯堪的纳维亚一些最大的生活方式杂志的创始人和总编辑。他表示，实时分析和算法有望支持更明智的新闻决策。在杂志行业和更普遍的新闻业一样，决策往往纯粹基于“直觉”。然而，在经济困难时期，“直觉”风险太大，而指标和数字可能会为你省去许多不必要的失误。虽然雅各布森对算法看似客观的承诺充满热情，即向合适的读者提供更多相关的新闻，但他小心翼翼地不把太多的权力归功于算法本身。雅各布森表示，算法只是一个工具，可以用来确保正确的新闻到达正确的人手中，“如果你对贾斯汀·比伯不感兴趣，算法就不会为你推荐那篇文章”(采访2,2016年5月)。
然而，指标影响编辑决策的力量并不新鲜(安德森，2011;多明戈，2008;Vu, 2014)。正如新闻学者克里斯·w·安德森(Chris W. Anderson,2011)所描述的那样，基于他在费城新闻编辑室进行的人种学研究，新的测量方法和网络流量工具促成了“生成型、创造性受众”的出现。安德森发现，“编辑们显然在根据网站读者的量化行为来调整他们对什么算’好新闻故事的理解”(2011:562)。对于丹麦《日德兰日报》(Jyllandsposten)的数字总监延斯·尼古拉森(Jens Nicolaisen)来说，大数据和新的计算工具提供的可操作见解的程度是新闻业最有前途的途径之一。在尼古拉森看来，分析和指标在新闻编辑室的广泛使用，导致了新闻业更广泛的权力转移。他说，以前，新闻主要是由内而外产生的，没有过多地考虑读者真正想读什么。赫伯特·甘斯(Herbert Gans)在他的开创性著作《决定什么是新闻》(1979)中观察到，新闻业对受众需求缺乏反应是最著名的。甘斯指出，他惊讶地发现对实际受众的了解如此之少
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