在很多人印象中，外媒热衷报道中国负面新闻，是个毋庸置疑的事实。但是大数据告诉你：你也许错了。西方媒体真的是看不得中国好，专门报道中国的负面新闻吗？
先问是不是，再问怎么看待可好？
如果随机（选择性地）抽几条负面新闻或正面新闻来证明自己的看法，这种做法显然是片面的，还是用大量数据来解释吧，这样更有说服力。
先介绍数据：研究的数据来源是一个叫GDELT的项目，它全天候监控着全球各国、100多种语言的媒体，媒体类别涵盖印刷、广播、网络……
GDELT会给每一篇报道标注了一个“褒贬指数”，褒贬指数为负表示这是一篇负面报道，负数越大越负面；褒贬指数为正表示则是一篇正面报道，正数越大越正面。
理论上，媒体如果没偏见，正面和负面报道一样多，那么，平均褒贬指数就应该为0。每一篇都被GDELT标记了各种metadata：包括出版社，记者名，详细时间地点，类别等等。
另外，还标记了文章内几个主要对象：地名，人名，事件之类的。
首先统计的是英国媒体。数据显示，英国媒体评价最高的国家有：日本、中国、新加坡、印度、加拿大、澳大利亚、韩国、巴西等；英国媒体评价最差的，有：俄罗斯、法国、朝鲜、以色列、伊朗、南非等；然后态度一般的有：美国、德国、荷兰、巴西、西班牙、意大利等。
对中国的评价虽然不是最好的，但是已经很高很高了，英国媒体对其他国家的态度基本上都不如对中国好。英国媒体显然很不爱国，对自己祖国的评价居然是负数。对铁杆盟友美国的报道只比对自己祖国要略好一点，但仍只有0.127。对中国的报道就正面得多了，高达1.335。
再看美国媒体。数据显示，美国记者对自己国家的负面评价情况比英国还严重，但是对其他国家的态度基本上跟英国一致。美国媒体人简直是专职黑自己祖国的！！！
接下来看看中国媒体对自己祖国和西方大国的态度。这才是亮点啊！！！
显而易见，中国媒体对西方大国都持批判态度。在原文的完整表格中，数十个国家，中国媒体仅对六个国家的褒贬指数呈正数：中国、巴基斯坦、加拿大、意大利、新加坡、新西兰，其他国家则全为负数。
这里得出一个很激动人心的发现：中国媒体是最爱国的，对自己国家的评价远远凌驾于世界各国之上！这种情况在其他国家的媒体中几乎从未出现（研究中未含对朝鲜的统计数据）。
中国媒体对美国的态度：-2.091，但是美国很显然都在比较正面地报道中国的事，数据在零上。就算日本对中国有-1.554的偏见程度，中国对日本却有-2.257的偏见程度。数据说明，爱负面报道中国的国家确实有，但不是西方国家。
最后来调查一下其他国家媒体怎么看待中国。数据显示，专职黑中国的头几名是：韩国：-1.639；日本：-1.554；越南：-1.420。天啦，居然都是我们的亚洲邻居啊。
最后的最后，我们为以上统计结果作一个要点总结：西方大国媒体对中国的报道都以褒扬为主。中国媒体对西方大国的报道都以批判为主。英美媒体都爱黑自己祖国。中国媒体都爱赞美自己祖国。
中国媒体对大部分外国的评价，都低于对方对中国的评价：美国对中国评分0.307；中国对美国评分-2.091；英国对中国评分1.335，中国对英国评分-0.859；日本对中国评分-1.554，中国对日本评分-2.257。
在很多人印象中，外媒热衷报道中国负面新闻，是个毋庸置疑的事实。但是大数据告诉你：你也许错了。产生这种错误感觉的原因可能有以下几个：
1、你看到的外国对中国的报道都不是原文，都是转载的，很多正面报道中国的文章未获转载，获转载的多是负面报道。
2、正面新闻不容易给人留下深刻印象；负面新闻易留下深刻印象，记忆也更长久。
3、我们活在一个对自己祖国评价极高的新闻环境里了，外国媒体哪怕对中国也是以赞扬为主，但这种赞扬的力度仍远不及中国媒体，所以横向比较之下，我们还是会觉得外国媒体对中国不友善。
来源 | 人文社科新方法（ID：Sociology-QR）
GDELT项目简介==============================
GDELT(www.gdeltproject.org)每时每刻监控着每个国家的几乎每个角落的100多种语言的新闻媒体--印刷的、广播的和web形式的，识别人员、位置、组织、数量、主题、数据源、情绪、报价、图片和每秒都在推动全球社会的事件，GDELT为全球提供了一个自由开放的计算平台。
GDELT2.0每个15分钟提供全球事件数据。GDELT目前的事件库约有3.5亿条事件数据。这些事件从1979年1月1日开始一直到今日。GDELT第一项服务就是免费的数据下载。同时GDELT还在谷歌的BigQuery上提供了数据API，这样您可以使用谷歌的分析工具进行分析。GDELT的数据除了事件数据外，还提供了GKG数据，也就是全球知识图(Global Knowledge Graph)的数据。在国内您也可以到疙瘩汤（www.gdelt.cn）上下载数据。
在2013年美国国际开发总署 (USAID)和人权联合会举办的模型挑战赛利用GDEL数据作为最后一轮技术暴行预防挑战，这个挑战要求挑战者创建一个算法模型来预测合适何地将会发生 大规模暴行。建百名挑战者提交了618个算法，获胜算法在有限或者没有历史大规模暴乱数据的情况下，每个区域只考虑23个地缘、社会政治和历史冲突因素， 在区域内暴行预测特别成功。
这个是由来自北京的数据科学家李小石开发的，他在这个模型里融合了23个影响因素去做预测，并靠这个夺得了联合国防范暴行高科技竞赛的最高奖金，一万俩千 美金。令人难以置信的是，这个模型可以预测到在一个从未发生过暴乱的额地区将要发生的严重暴乱。这个模型最大作用不在于节省一个专家去预测在那些动荡地区 将要发生的暴乱，比如苏区和叙利亚地区，而在于预测那些被掉以轻心的事件。这个算法通常的预测正确率要高于另一个常用的dummy预测模型62%，而对于 那些在过去半年内没有暴乱的地区，这个模型的预测准确率却高于112%。
GDELT提供了分析服务，您需要的查询条件输入到页面。选择好需要的服务即可在10分钟内收到含有您需要的数据。利用这些数据即可对其进行分析。主要的分析形式有：事件浏览器、事件网络、事件时间线、事件热力图、GKG网络、GKG时间线、GKG热力图、GKG浏览等等。
GDELT还提供了四个解决方案，分别为态势感知、影响着网络、风险评估与全球趋势、政策反响和人权与危机处理等。
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