外媒反華？先別急著抗議，有幾個事實你可能不知道

外媒到底是不是反華，這一篇是最嚴謹的回答

最近如果我只看德國的中文自媒體的話，我感覺我在德國都快要活不下去了。一會兒說華人出門會被人打，一會兒說各種外國權威媒體集體辱華，如果我不是自己就生活在德國的話，我肯定會覺得這裡華人的日子簡直太艱難了，周圍全是階級敵人啊。

很多中文媒體最近都鋪天蓋地地報道了「全世界反華」的新聞。在海外中文媒體的渲染下，連我媽都覺得，我可能一出門就會被人打。

我家人總是擔憂的問我：聽說你們那兒形勢不好啊，是不是有人歧視你啊，感覺你過得比我們還慘啊？

我說，沒有這樣的事兒，別瞎擔心。

我家人又說，那我怎麼看人家說到處都在反華呢？

我說，我活得好好的呢，我身邊沒有一個人歧視我。

我媽說，你是不是生活在一個假德國啊？

我：？？？？？？？！！！

我公司里的一個中國同事也有同樣的煩惱，她不想家人擔心，不得不發了個朋友圈：我在德國很好，沒有人歧視我，地鐵里也沒有人和我保持距離，上班的路上還是那麼擠，咳嗽都沒用。。。

哈哈。

一方面媒體里的「反華」形勢很嚴峻，很多都是有實錘證據的，並非空穴來風。

另一方面，我和我的華人朋友在實際生活里，卻沒有察覺到身邊德國人對我們的態度有多少變化。

這兩者之間有著嚴重的脫節。

先說說歪果仁有沒有歧視華人的問題。

我的結論是：素質差的人哪裡都有，但是要歸結為「歪果仁總是歧視華人」這也未免有些誇大其詞。

木馬君在歐洲生活超過10年了，其中有5年在西班牙。回想過去這些年，真的遇到外國人歧視華人的case，加起來一共只有兩回。

有一回是在西班牙，有一位完全不了解中國的大媽逼問我，你們中國人是不是都愛吃狗肉？為什麼你們要吃狗肉？狗那麼可愛你們不殘忍嗎？

我：？？？？？！！！

我一個沒吃過狗肉的人，不得不面對大媽的靈魂三問。

還有一回是在幾年前，在德國慕尼黑市中心，我給來遊玩的外甥女拍遊客照，結果旁邊小鋪子里的大媽衝出來罵我，說我是想藉機拍她的手工藝品，好回去仿製，批量生產。。。

我猜這位大媽可能因為中國的小商品，生意很難做，所以多少有些怨氣。

德國有八千多萬人口，西班牙有四千多萬，在這個人口基數里生活了十年，一共遇到兩回這樣的事，我覺得這個概率還是比較低的。

當然這只是我個人的經歷，只能說明我自己和我身邊人的感受，不能代表整個德國華人的情況。

要回答一個國家的民眾是不是歧視華人這個問題，就要看這個國家的民眾接觸到的信息是什麼樣的。

不是其中的一兩家媒體，而是他們在電視上，報紙上，網路上，能接觸到的所有信息，最後這些信息會綜合影響他們的世界觀。

簡單來說，如果一個人所能讀到的所有信息，都在貶低歧視中國，那他有大概率也會對中國形成負面印象。而如果大部分信息的總體評論趨勢是正面的，那也會使大部分民眾留下正面的印象。

這裡，媒體起到了很大的作用。

很多瓜友在後台給我留言問我，為什麼那麼多外國的媒體都要貶低中國呢？這個問題你怎麼看？

在家人和朋友的追問下，我忍不住開始好奇起來，到底外媒反華是不是實際情況?

木馬君是搞理工科的，我們德式攻城獅不習慣抒情，但是喜歡擺事實，看數據。沒有統計學數據支持的結論是不大嚴謹的。

我在搜尋相關的研究報告時，找到了一個叫GDELT的項目。這個項目可能很多人沒有聽說過，但是接下來你會為它的強大威力感到震驚。

它到底有什麼驚人之處呢？

前方高能預警！

其實它只幹了一件事，就是監控了全世界的媒體信息。這個項目全天候監控著全球各國幾乎所有媒體的報道，包括紙質，廣播，網路媒體等，涵蓋了超過100種語言。

網站首頁寫著：讓世界在你眼前展開

霸氣側漏啊，有沒有？

主頁上赤果果地寫著：監控全世界（媒體）

這可能是人類史上最大的媒體資料庫。也就是傳說中的關於媒體報道的大數據。

有了這些數據幹什麼呢？

這個項目掌握了全世界的媒體都在談論什麼後，接下來就開始分析這些數據。

網站上介紹他們使用了人工智慧技術，什麼數據挖掘啦，機器深度學習啦來分析這些海量的數據。

不熟悉IT技術的瓜友們不用在意這些技術名詞，重點是這些數據分析和歸納都不是人工做的，而是通過運算力強大的電腦去完成的。

電腦機房的照片，感受一下

這個項目通過這些數據，可以導出許多有價值的結論。

舉個比較簡單的例子，

它可以準確地告訴你，在過去的某段時間內，普京總統一共被全世界報道了多少次，這些報道里有多少是貶義的，有多少是褒義的，而報道分布的國家是哪些，等等。

圖譜右邊中間的藍點是普京，在指定時間段內共被提到29000次，總體評價0.455， 算是非常正面

它還可以告訴你，在過去某段時間內，全世界的新聞報道里，關於某個國家發生突發事件和實質性衝突的新聞有多少次？有了這個數據，可以大致判斷一個國家的穩定程度。

很多大的投資人就很需要這種分析報告，因為他們也怕他們去一個國家投資，結果過不了多久，這個國家政府垮台了，那他的投資也就泡湯了。

2012-2013年，中國還是深綠色，表示衝突和突發事件報道比較少，大環境很安定平和。

2020年1月的最新報告，中國已經變成了深藍色，表示目前突發和衝突事件報道非常多，很顯然是由於新冠病毒引起的一系列報道，大環境很動蕩。

了解了這個項目的研究內容之後，接下來我最關心的當然是世界媒體怎麼看中國？

福布斯發布的這張圖顯示了在Facebook上的熱點話題，哪個國家被提到的次數最多。顏色越深，表示次數越多。

美國第一，其次就是中國。

說明國際上大家都很關注中國，這倒一點都不奇怪。

那既然世界上的媒體談中國談的這麼多，到底是在罵我們呢，還是在誇我們呢？

這張圖展示的是，有多少媒體是對中國帶有偏見的。

藍色代表正面評價，橙色代表有偏見。

這張圖顯示在關於中國的全世界報道中，中性和正面的報道居多。帶著明顯偏見的報道是少數。

回到剛才有「普京」關鍵詞的坐標上，「中國」這個關鍵詞在指定時間內被報道了38.3萬次，總體評價是正數，表示偏正面。

那麼，在所有關於中國的媒體新聞里，至於到底哪些國家的報道總體貶義較多，而哪些國家喜歡為中國點贊？

接下來的結果可能出乎你的意料。

在世界各國的媒體報道中，這幾個國家的報道總體貶義程度最高。負數越大，貶義程度越高：

驚不驚喜？意不意外？

最喜歡黑我們的，不是歐美列強，反而是我們的亞洲鄰居們。

這個結果好像在意料之外，卻又在情理之中。

木馬君總是說什麼來著？這國際上的鄰居總是互相不待見。

這也從某個側面解釋了，為什麼韓國民眾常常以為我們吃不起肉，主要還是被媒體給帶進溝里了。

來看看我們平時常說的幾個歐美國家，是怎麼報道中國的。（下圖中正數值越高，表示褒義指數越高。）

他們居然都喜歡給中國點贊？！！

這個結果也讓人沒想到，我們一直覺得西方媒體是最喜歡黑化中國的，但是這些年已經發生了很大的變化。從總體來說，歐美的媒體對中國的報道還是以積極正面的為主。

甚至連向來和中國不大合得來的美帝，媒體總體偏向還是正面的。（注意：美國媒體不等同於美國政府！）

木馬君這兩天上山下海去挖了這麼多數據來，就是希望大家保持獨立思考，不要被中文媒體鋪天蓋地的報道給帶偏了。

最後，木馬君給瓜友們總結一下關於外媒歧視的幾個常見問題：

• 外媒一貫反華嗎？

不完全是。個別外國媒體確實是，但是不是所有外媒都貶低歧視中國。總體來說，歐美國家媒體對中國持積極正面態度。亞洲鄰國比較喜歡黑中國。

 

• 為什麼我到處看到外媒歧視中國的新聞？

一般會被中文媒體翻譯引進的，都是關於歧視中國的報道，這樣才有新聞價值，會引起國人注意，你懂的。像木馬君這樣專門去找正能量新聞的，比較少。所以你看到的歧視性報道可能是外媒中的1%，但是被中文媒體完全轉譯過來，就變成了100%，會讓人產生所有歪果仁都在歧視中國人的錯覺。

• 遇到個別歧視貶低中國的媒體報道，怎麼辦？比如最近的《明鏡周刊》事件。

首先我們要明白媒體是什麼？

媒體它不是一個人，也不是一個國家，而是一種工具。

媒體想要傳播的都是價值觀。

再強調一次，媒體想要傳播的不是基本的新聞事實，而是它自己的價值觀。

如果只是傳播新聞事實的話，那所有媒體都只要發電報就行了，某年某月某日發生了某事，報道就完了。大家的價值觀和出發點不同，報道中就會各自夾帶自己的私貨，這是自然規律。

所以，那些個別總是要歧視貶低中國的媒體，就算今天他不因為病毒歧視中國，明天他還會問你吃狗肉的問題，後天他又會用霧霾問題刁難你。

今天你逼他道歉了，明天他還會再犯。他的價值觀決定了，他會一直在這條道上走下去，不停地試探你的底線。

最近很多華人要發起倡議，要去跟某些媒體抗議，要發出我們中國人的聲音。

這很好，也很重要。但是這只是小小的第一步。

讓世界聽到中國的聲音，光靠去外媒網頁下面抗議，是遠遠不夠的。

這些年西方國家對中國印象有所改觀，主要還是因為我們自己壯大了。

國際舞台上，靠實力說話，這很殘酷，卻是遊戲規則。

不然為啥美國到哪個國際會議說話，都有一幫子人跟風？

所以說，對這些媒體發出抗議的聲音固然很好，但我更想勸你埋頭好好學習。

如果你攻克了歐美人都無法攻克的科研難題，那沒有人敢歧視你。

如果你掌握了歐美國家的核心技術和命門，那你不出聲別人也尊敬你。

如果有一天，我們根本不在乎那些外國三流媒體怎麼說我們，那我們才是從經濟到心理都真的強大了。

下次再有人問你外媒到底歧視不歧視中國的問題，就把木馬君這一篇甩給他就行了。

參考資料：
GDELT: Mapping Global Bias In Facebook’s Media List
BBVA Research: Coronavirus Sentiment and Geo-World
Mapping The Media: A Geographic Lookup Of GDELT’s Sources
部分數據來源網路相關公開文章。