My jsme ti dobří

My jsme ti dobří https://www.databazeknih.cz/img/books/23_/232580/mid_my-jsme-ti-dobri-Gw5-232580.jpg 3 8 8

Názory toho, kdo se snaží chápat Putina, aneb jak námi média manipulují. Co je Německu po Ukrajině? A jak je možné, že ztroskotaná dohoda s EU vyústila v jednu z nejnebezpečnějších krizí, jaké Evropa zažila v posledních desetiletích? Může za všechno Putin? Tahá skutečně za všechny nitky, nekompromisní a bezohledný? Nebo se pravda ukrývá ještě někde dále za tímto konfliktem, který v současnosti ohrožuje mír na celém jednom kontinentu, a skutečnost je mnohem komplexnější? A především: Jakou roli v tom všem hrají média, která hýří nekritickým zpravodajstvím a nedostatkem objektivních informací – stejně jako již předtím během finanční krize? Stala se média sama jednou z politických stran? Mathias Bröckers a Paul Schreyer nahlížejí za kulisy politického dramatu, které se změnilo už dávno pro mnohé ve smrtelnou tragédii. Pokus pochopit motivy Ruska při ukrajinské krizi a získat si vhled do pohnutek a příčin Putinova jednání znamená v očích mnohých diskreditaci, a výraz „ti, kdo se snaží pochopit Putina (či Rusko)“ se stal takřka nadávkou a analýza jakéhokoli druhu na toto téma se rovná výsměchu. Jenomže tam, kde se už nesmí analyzovat, se ujímá vlády ideologie. Tam, kde je zakázáno chápat, vládne dogma. Proto se autoři znovu a výslovně prohlašují za ty, „kdo se snaží pochopit Putina“. Protože čím zlomyslněji a hitlerovštěji je Putin prezentován v médiích, tím důležitější je střízlivé a realistické porozumění – nikoli prostřednictvím psychologizující spekulace o jeho osobě, nikoli pomocí jednostranné ideologie, ale prostřednictvím co možná objektivního poznání situace.... celý text

Literatura naučná Politologie, mezinárodní vztahy
Vydáno: , Jaro
Originální název:

Wir sind die Guten , 2014


více info...
5
3
4
1
3
1
2
2
1
0
odpad  
1
Darkry

odpad

Každý uživatel musí ohodnotit alespoň 20 knih, aby se jeho hodnocení začalo započítávat do výsledného hodnocení. Z toho důvodu se může lišit počet započítaných hodnocení ve statistice nahoře, se všemi hodnotícími níže.