| 廣告聯系 | 簡體版 | 手機版 | 微信 | 微博 | 搜索:
歡迎您 游客 | 登錄 | 免費注冊 | 忘記了密碼 | 社交賬號注冊或登錄

首頁

溫哥華資訊

溫哥華地產

溫哥華教育

溫哥華財稅

新移民/招聘

黃頁/二手

旅游

中國壓制惡性襲擊報道 網民抱怨信息不透明

QR Code
請用微信 掃一掃 掃描上面的二維碼,然後點擊頁面右上角的 ... 圖標,然後點擊 發送給朋友分享到朋友圈,謝謝!
https://t.co/rjES0XlKO7— DW 中文- 德國之聲 (@dw_chinese) July 27, 2025


中國,針對惡性襲擊事件的信息控制日益收緊,引發公眾不滿。近期北京郊區一起車輛撞人事件中,官方通報刻意省略細節,相關照片被迅速刪除。此舉激起了部分民眾對真相的強烈呼聲。

中國媒體財新網報道,上月底,一輛汽車在北京郊區的一所小學附近撞傷了兒童。一份四句話的警方聲明說,一名35歲男司機因“操作不當”撞上行人。聲明中未提及學校,也未提及受害者包括兒童。事發現場的照片,顯示有六七人躺在街上,很快便從中國受到嚴格控制的互聯網上被刪除。


“我們需要真相,”社交媒體平台微博上的一條帖子寫道。

習近平2012年上任以來,當局擴大了信息控制,認為這是防止社會動蕩的一種方式。越來越多的議題,從經濟負面新聞到LGBTQ+身份,都受到某種形式的審查。在過去半年中,所謂無差別襲擊——即一人使用車輛或刀具殺害或傷害多人的事件——似乎也被列入了審查名單。

近幾個月來,在中國至少有兩奶酪機撞傷行人事件發生後,部分民眾選擇在網上抱怨,表達他們的不滿。

專家表示,政府可能正試圖防止模仿犯罪。另一個動機可能是地方當局希望掩蓋自身未能盡職的情況。

去年秋季發生了

一系列襲擊事件

,但鑒於信息匱乏,很難衡量此類案件是否正在增加。

此類襲擊並非總是禁忌話題。過去,當局會發布基本細節。通常情況下,襲擊者被描述為因經濟損失等原因向社會發泄憤怒。

這種情況似乎在去年11月珠

海發生的一起特別駭人的案件


之後發生了改變,該事件導致35人死亡。當局稱,司機因離婚糾紛心懷不滿。

當時最高層下達了命令,要求采取措施防止類似襲擊。

八天後,一輛SUV在湖南省一所小學門口撞上學生。直到近一個月後司機被判刑時,受傷人數——30名兒童和成人——才被公開。此後,信息封鎖進一步收緊。今年4月,網上流傳著一輛

汽車在金華市一所小學外撞人

的報道。至少三家省級官方媒體發布了相關報道,但很快就被刪除。迄今為止,當局尚未發布任何信息。


審查制度和信息渴求

十二天後,一輛快速行駛的汽車在山東城市滕州駛離街道,撞向公交車站的人群。當局沒有發布任何信息。5月4日事故的視頻從社交媒體上被刪除。第二天,網上開始出現對這種沉默的批評。人們表示,警方應該發布基本信息,例如司機的身份和傷亡人數。少數人則為警方辯護,稱事故發生在節假日。

“任何地方都不應在這樣的信息通報上退縮,如果出於種種考慮,這也可以不通報,那也可以不做說明,久而久之就會積累成信息透明度上的倒退,”官方媒體《環球時報》前總編胡錫進在社交媒體上警告道。

斯坦福大學研究數字時代政治審查和信息操縱的教授詹妮弗·潘 (Jennifer Pan) 表示,地方政府傾向於掩蓋那些對其或其政策不利的消息。而中央政府有時則有不同的優先考量。詹妮弗·潘在電子郵件中指出:“當一個問題即使經過地方政府的審查努力,卻依然引起廣泛關注時,中央政府便有動力通過回應事件並承認其背後存在的問題,來維護整個體系的合法性。”

事故發生48小時後,細節浮出水面。有六人死亡,這不是一起蓄意襲擊:官方媒體報道稱,司機當時酒駕。

警方聲明簡短缺乏細節

此後,地方當局,至少在北京的兩起案件中,似乎采取了新方法:迅速發布報告,但細節極少。

酒駕事件發生11天後,5月15日,一輛汽車在北京一所小學外撞傷行人。北京交通警察在幾小時內發布了報告,但省略了事發地點靠近學校的信息。報告只說,在建安西路,一輛汽車側面撞到行人,導致四人受傷,司機已被拘留。
覺得新聞不錯,請點個贊吧     無評論不新聞,發表一下您的意見吧
上一頁12下一頁
注:
  • 新聞來源於其它媒體,內容不代表本站立場!
  • 在此頁閱讀全文
    猜您喜歡:
    您可能也喜歡:
    我來說兩句:
    評論:
    安全校驗碼:
    請在此處輸入圖片中的數字
    The Captcha image
    Terms & Conditions    Privacy Policy    Political ADs    Activities Agreement    Contact Us    Sitemap    

    加西網為北美中文網傳媒集團旗下網站

    頁面生成: 0.0323 秒 and 5 DB Queries in 0.0021 秒