一个新闻应用就是一个讲述新闻故事的巨大交互式数据库。你可以象对待其它任何一条新闻作品一样看待它。它只是用软件替代了文字和图片。

通过向每位读者展现针对性的数据，新闻应用能够帮助他们以具有个人意义的方式理解新闻。它能帮助读者理解自己与一个广泛的全国现象之间有何关系，帮助他们以已知联系未知，从而促进对抽象概念的深入理解。

我们倾向于在拥有一个范围覆盖全国、粒度足够揭示有意义的细节的数据集（或认为我们可以获得这样的数据集）时创建新闻应用。

新闻应用应该讲述一个故事，而且正如其它的好新闻一样，需要标题、署名、导语和中心段落。在一个交互式软件中上述部分概念可能难以分辨，但仔细观察就能发现它们的存在。

同时，新闻应用应该具备生成性(generative)——它应该能派生出更多的故事和报道。ProPulica最优秀的应用已经成为地方报道的基础。

以我们的金钱医生(Dollars for Docs)新闻应用为例。它首次追踪医药公司以咨询、演讲等形式付给医生的数以百万的美元。我们创建的这一新闻应用使读者能够查询自己的医生，看到他们收取酬劳的情况。其它新闻机构的记者也使用这些数据。包括《波士顿环球报》《芝加哥论坛报》和《圣路易斯邮报》在内，超过125家地方新闻机构基于这一应用的数据对当地医生进行了调查报道。

在这些地方新闻中，只有少数是正式合作的结果，而大多数是独立进行的——某些情况下，在文章问世前我们对正在实施的调查报道毫不知情。作为一家小规模但是全国性的新闻机构，这种事情对我们至关重要。我们不可能掌握125个城市的本地信息，但如果我们的数据能够帮助了解当地情况的报道者讲述有冲击力的故事，我们就完成了自身的使命。

我最喜欢的一个新闻应用是洛杉矶时报的绘图洛杉矶(Mapping L.A.)，它最初是以众包的形式描绘洛杉矶众多街区地图，许多街区此前并没有独立的、被广泛接受的边界。在最初的众包项目之后，《洛杉矶时报》已经能够使用街区地图为框架生产优秀的数据新闻——如街区犯罪率、街区学校质量等主题，在此之前根本无法做到。所以说“绘图洛杉矶”项目兼具广泛性和具体性，而且具备生成性，能告诉人们关于他们的故事。

创建一个新闻应用所必需的资源范围相当广泛。《纽约时报》有几十人的团队负责新闻应用和交互式图表工作。但是Talking Points Memo 只用两位员工就做出了一个尖端的政治选举追踪应用，他们都没有计算机科学学位。

像大多数编辑部程序员一样，我们使用修正版的敏捷方法论来构建应用。我们快速迭代并将初稿展示给编辑部内的其他人员。至关重要的是，我们和记者密切配合，并阅读他们的草稿——甚至是非常早期的版本。我们更像记者而非传统程序员那样工作。除了写代码外，我们给信源打电话，收集信息，培养专业技能。利用不能理解的材料创建优秀的新闻应用将相当困难。

编辑部为什么要对生产数据驱动的新闻应用感兴趣？原因有三：这是优秀的新闻形态，这饱受欢迎——ProPubilca最受欢迎的内容就是新闻应用——以及如果我们不做别人也会。想想我们将会错失的独家新闻！而最重要的是，编辑部应该知道他们都能够做好。它比看上去要容易。

— 斯科特·克雷恩(Scott Klein), ProPublica