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彭博社:中国在非洲打造了媒体帝国,但几乎没人看

Bloomberg报道称,中国在非洲投入近二十年打造媒体网络,却仍难进入当地公共舆论中心;这一批评未必完全公允,但其中提出的问题,仍值得认真倾听与反思。 文/毕研韬 2026年3月2日,彭博社(Bloomberg)发表了一篇题为《中国花巨资打造非洲媒体帝国,但几乎没人看》的报道。忠言逆耳利于行,无论是否认同其结论,这类外部观察都值得认真对待。 一、彭博社文章的核心观点 彭博社文章的基本判断可以概括为三点。 第一,中国在非洲投入巨大资源建设媒体体系。过去近二十年,中国通过多种渠道建立了较完整的传播网络,包括在内罗毕设立CGTN非洲总部,新华社在多个国家设立记者站,以及《中国日报》出版非洲版。与此同时,中国企业还参与建设电视分发平台,例如StarTimes在多国运营数字电视服务。 第二,尽管投入规模庞大,但中国媒体在非洲的受众规模有限。文章引用学术研究称,在肯尼亚、南非和尼日利亚等主要市场,每周至少收看一次CGTN的观众比例仅为6%、7%和11%,明显低于BBC和CNN30%至40%的收视比例。中国国际广播电台和《中国日报》等媒体的影响力则更为有限。 第三,文章认为中国媒体在非洲影响力不足的原因如下:管理体系效率不高、领导层频繁更替、内容风格过于官方化等。报道还指出,中国媒体往往持续输出“好消息”,而这容易被观众视为宣传,而缺乏具有批判性的新闻报道。 在彭博社看来,这种媒体影响力的不足与中国在非洲其他领域的成功形成对比。民调显示,许多非洲民众对中国经济和政治影响持积极评价,但中国媒体却没有成为公共讨论的重要来源。 二、如何看待彭博社的批评 从传播学角度看,彭博社的报道提出了一些值得关注的问题,但其分析也存在明显局限。 首先,文章主要以收视率衡量传播效果,这种指标并不完全等同于影响力。在国际传播研究中,影响力往往包括内容生产、信息分发、议题设置等多个层面。例如,中国企业参与建设的电视平台已经进入许多非洲家庭,这种基础设施层面的影响并不一定直接反映在某个频道的收视率上。 其次,国际媒体格局本身具有强烈的历史路径依赖。像BBC和CNN这样的媒体在非洲拥有数十年的品牌积累,其影响力与英语教育体系、新闻专业训练以及殖民历史都有密切关系。在这样的结构背景下,新进入者要在短期内改变受众习惯并不容易。 再次,彭博社也承认,中国在非洲的整体影响力并不低。Afrobarometer的调查显示,许多非洲民众对中国的经济与政治作用持正面评价。这说明媒体影响力与国家整体形象之间并不完全同步。 换言之,中国媒体在非洲的传播效果或许确实不如预期,但将其简单描述为“媒体帝国无人观看”,显然带有较强的叙事夸张。 三、对中国国际传播的几点建议 尽管如此,彭博社的批评仍具有现实意义。中国在国际传播领域确实面临一些需要认真思考的问题。 第一,需要进一步提高内容的新闻性与公共性。国际传播不仅是信息发布,更是公共讨论的一部分。如果报道始终保持单一叙事结构,受众往往难以产生持续兴趣。提升新闻专业性,是增强国际媒体公信力的重要基础。 第二,应更加重视本地化表达。非洲社会结构、文化传统和媒体生态具有明显多样性。传播实践如果缺乏对当地社会议题的深入理解,很难真正进入公共舆论空间。 第三,需要形成更稳定的制度环境。国际媒体的影响力通常建立在长期的专业积累之上。如果机构管理频繁变化或传播策略不断调整,受众信任很难逐渐形成。 第四,应当更加清晰地区分外交传播与新闻传播。前者强调国家立场,后者强调信息可信度。如果两者完全重叠,媒体就容易失去独立性,从而削弱受众信任。 从更长远的角度看,国际传播能力的形成往往需要几十年的制度与文化积累。中国在海外媒体领域的布局时间并不算长,因此当前的阶段性困难并不意外。 未来,唯有通过持续改革与专业建设,才能使中国媒体在全球信息体系中逐渐形成稳定而可信的存在。

文章推介

亚洲北美

中美高校制度的根本分歧

——一场关于“大学是什么”的制度性对照 文/杨慧澜 在全球高等教育竞争日益激烈的当下,中美高校都拥有世界一流的研究能力和人才吸引力。然而,当我们跳出绩效层面的表象,深入制度结构的深层地基,会发现两国大学的运行逻辑在根本上背道而驰。本文试图揭示:中美高校制度的分歧,并非技术差距,而是治理结构与知识理念的系统性断裂。 一、权力来源不同:政治委任 vs 学术授权 中国高校校长由上级党委任命,多数具有正厅级甚至副部级身份,其主要职责是执行上级政策与维持政治稳定。校党委则作为实际权力中枢,全面领导学校事务。 美国高校的校长则由校董会选举产生,虽然也需处理政府关系,但其合法性源于学术共同体、校友、教职员工的信任授权。大学的最终使命由“内部共识”而非“外部命令”决定。 二、治理结构不同:行政主导 vs 教授治校 在中国,大学的权力结构高度行政化。教授委员会多为象征性咨询机构,重大决策由党委会、校务会掌握,大学不具备自我纠错能力。...

Blog

Communication Without Borders: A New Window into China

By Bi Yantao On March 7, 2025, The New York Times published...

Blog传播学

一位中国急需的西藏国际传播专家

文|张小平 我初识毕研韬,是在2013年。 那年6月,西藏民族学院(现西藏民族大学)举办“首届西藏对外传播高端论坛”,我和毕研韬都受邀参会。他做了题为《技术正确是政治正确的保障——亟待调整的西藏文化对外传播战略》的大会发言。 他的发言让人耳目一新,展示了宽阔的国际视野和扎实的专业素养。 我干了一辈子西藏新闻,深知西藏的事情比较复杂。把自己的故事讲出去是一回事,别人愿不愿意听、能不能听明白,又是另外一回事。他提出的“政治正确与技术正确”关系问题,就是要解决这个难题。 那次见面以后,我和研韬有了更多交往。一个是长期在涉藏传播一线工作的老记者,一个是常年深耕国际传播的海归学者。我们谈西藏,也谈传播;谈国内,也谈国外。不知不觉间,我们成了亦师亦友的忘年交。 这些年下来,我对他的了解越来越多,也越来越相信,他是我国目前急需的西藏国际传播人才。 毕研韬与西藏的缘分,要从2002年说起。 那一年,他正在英国留学。11月的一天,他收到一封来自某国际涉藏组织的邮件,讨论中国西藏政策可能的走向,提出了与当时国际社会不同的预测。这封邮件引起了他的兴趣。从那以后,他开始关注西藏问题,着手研究国际社会怎样谈论西藏。 这一关注就是二十多年。 这些年里,他不是在书房里研究西藏。他去过西藏,也去过四川、青海、甘肃、云南等地的涉藏地区;到过印度、尼泊尔等地的藏人社区,也到美国、台湾等地了解相关情况。他曾与多位关键藏人做过深度交流。 这些经历,在我看来很重要。...

北美欧洲

Is the War in Ukraine a Proxy War?

Is your view of the Ukraine war truly your own—or was it...

传播学

理解世界的七把钥匙:现代人应具备的认知素养

作者:毕研韬  时间:2026年6月7日 今天,人类正处于一个前所未有的信息时代。 打开手机,世界各地的新闻扑面而来;社交媒体上,各种观点此起彼伏;人工智能又进一步降低了信息获取的门槛。在这种背景下,许多人误以为,只要掌握足够多的信息,就能够理解世界。 事实上,问题恰恰相反:接触的信息越多,可能离事实与真相越远。 当信息越来越丰富时,真正稀缺的往往不是信息,而是理解信息的能力。 国际社会正在经历深刻变化,地缘政治竞争加剧,人工智能快速发展,全球舆论空间不断重构。在这样的时代背景下,公众需要的不仅是知识积累,更需要一套理解世界的认知框架。 如果要构建一个面向大众的“国际认知启蒙”体系,那么至少应包括以下七个维度。 一、区分事实、观点与解释 许多人接触国际新闻时,习惯把看到的内容直接当作事实。实际上,我们接触到的信息通常包含三个层面:第一层是事实;第二层是对事实的解释;第三层是基于解释形成的观点。 例如,同一个国际事件,不同媒体报道的事实可能大体一致,但解释方式却截然不同,最终形成完全不同的舆论效果。 因此,国际认知启蒙的第一步,就是培养事实识别能力。一个成熟的信息接受者,不仅要知道发生了什么,还要能够辨别哪些属于事实,哪些属于推测,哪些属于价值判断。这是独立思考的起点。...

Blog

揭秘AI“投毒”:一个新兴黑色产业

当AI的训练数据可以被批量“投毒”,大模型输出的“标准答案”,有可能只是一场精心策划的商业骗局。 文/毕研韬  2026年5月8日发布 当越来越多人习惯向AI大模型寻求答案时,一场围绕AI认知系统展开的新型信息操纵正在形成。它不像传统黑客攻击那样直接破坏系统,而是通过批量制造、投放和扩散虚假内容,悄悄改变AI的“知识来源”,让AI在回答问题时输出被操纵的信息。这一现象,被称为“AI投毒”。它不只是技术问题,更意味着未来的信息竞争,正从“争夺流量”转向“争夺AI认知”。 从SEO到GEO:AI时代的新型操纵术 过去二十年,互联网商业竞争的重要方式之一是SEO(搜索引擎优化),即通过关键词、链接和内容运营,让网页在搜索结果中获得更高排名。生成式AI兴起后,一个新概念——GEO(Generative Engine Optimization,生成式引擎优化)——开始浮出水面。 它的核心目标,不再是让网页出现在搜索结果首页,而是让AI“直接推荐你”。 一些GEO服务商宣称,通过批量内容生成、论坛投放、自媒体矩阵等方式,可以提高企业、产品甚至个人在AI回答中的出现频次。合理的信息优化本身并不违法,但当GEO与虚假信息结合,就可能演变为“AI投毒”。 在中国,AI投毒已经形成一条黑色产业链。 操作方式通常包括:利用AI批量生成伪专业文章,制造虚假的产品评测和用户反馈,在论坛、百科、问答平台大量铺设内容,再通过水军和算法提高信息权重,诱导AI在检索和生成过程中将这些内容当作事实加以采纳。...