他们能够更好地理解一篇文章什么时候做得特别好，或者他们可能需要改变什么来提高性能。像Chartbeat这样的系统被用来监控读者在一篇特定文章上花了多少时间，以及他/她下一步可能会看什么。从这个意义上说，软件系统和仪表板成为了一种认知工具，可以了解记者自己的表现，或者读者的行为和兴趣。此外，它们还被用来实现存在于管理层的关于什么是好的新闻工作的期望。当被问及许多不同的衡量标准和跟踪机制是否可能耗尽记者的工作时，Møller表示，这些系统的存在只是为了帮助和支持记者尽其所能(采访5,2014年3月)。Møller认为，这些系统甚至可以帮助记者宣传自己的工作。例如，追踪系统能够根据所提供的指标，为记者争取在头版上更突出的位置提供杠杆。从这个意义上说，由不同分析工具提供的仪表板和指标变得充满了话语权，用于与前台谈判。
2016年9月，Politiken新任数字开发总监Aske Johan Koppel Stræde在接受我采访时表示，算法主要是针对消费者的，而不是针对从业者的。这就是Stræde定位算法潜力的地方，帮助记者以创新的方式发现、语境化和框架化新闻。Stræede建议，与其设定议程，不如利用算法为记者提供新的工具，“让设定议程变得更容易”。许多线人建议，无论是这些工具在推特上挖掘重要话题，还是追踪人们在Facebook上谈论的内容，算法都可以有效地用于支持新闻实践。在采访中，我惊讶地发现，当算法被称为人类助手，而不是各种各样的自动看门人时，似乎更容易以一种积极的方式谈论算法。将算法作为提高编辑工作流程效率的工具，被理解为不那么具有对抗性，可以是一种对算法说“是’的方式，同时又不会损害新闻的民主功能。正如我们将在下一节中看到的，当算法与新闻业的价值观和制度角色更直接地联系在一起时，围绕算法的对话往往会发生转变。记者通常认为自己是在利用算法为公众提供更好的新闻，而管理者也倾向于捍卫新闻的这一公共功能。
虽然算法被各种各样地认为是支持新闻工作者完成任务、提高生产周期效率的有用工具，但它们不仅在支持记者，而且还在慢慢改变新闻工作本身的状况。算法通过创造新的体裁、实践，以及对新闻和新闻工作是什么、应该是什么的理解，帮助以新的方式制作新闻。正如关于数字和算法新闻的新兴文献所描述的那样，算法现在被用来在社交媒体平台上找到相关的故事(瑟曼等人，2016)，创造引人注目的标题(van Dalen, 2012)，使用数据集生成故事(Karlsen和Stavelin, 2014),以及汇总和推荐
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