La respuesta del usuario de Quora es buena, pero en la industria de las noticias en particular, “distribución y lectores” no son las únicas motivaciones para escribir y publicar código.
Los gráficos interactivos y las aplicaciones de noticias más grandes terminan siendo formas alternativas de contenido por derecho propio, como la Máquina de mensajes relacionada con las elecciones de ProPublica, el Pronóstico de incendios de NPR (Página en Npr) y los mapas del censo del Chicago Tribune (Página en Chicagotribune).
Hay un gran reconocimiento dentro de la comunidad de desarrollo web de noticias de que no podríamos hacer muchas de las cosas que hacemos de una manera tan fácil o rápida sin la ayuda de proyectos de código abierto ya existentes, por lo que es bueno poder devolver. En el caso de los ejemplos que ya he mencionado, ProPublica lanzó la tienda que usan para las frecuencias de palabras en Message Machine (Daybreak), NPR lanzó todo el código detrás de Fire Forecast (us-wildfires) y el Tribune lanzó un par de útiles bibliotecas para generar mosaicos para mapas como sus mapas censales (invar, englewood).
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También es útil desde una perspectiva periodística poder señalar el código publicado como una explicación de cómo llegó a las conclusiones que llegó en una pieza, de la misma manera que un artículo de texto normal podría describir quién fue contactado y cuándo, o un El artículo de la revista científica podría incluir detalles de las simulaciones que se utilizaron. Por ejemplo, The Los Angeles Times lanzó todo el código que usaron para procesar los resultados de las elecciones en vivo de Associated Press el año pasado (python-elecciones). (Hice lo mismo después de las elecciones cuando estaba en el PBS NewsHour, pero mi código era un poco más complicado: myersjustinc / README.md)