ABOUT THE SPEAKER
Emily Oster - Assumption-busting economist
Emily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa.

Why you should listen

Emily Oster, an Assistant Professor of Economics at the University of Chicago, has a history of rethinking conventional wisdom.

Her Harvard doctoral thesis took on famed economist Amartya Sen and his claim that 100 million women were statistically missing from the developing world. He blamed misogynist medical care and outright sex-selective abortion for the gap, but Oster pointed to data indicating that in countries where Hepetitis B infections were higher, more boys were born. Through her unorthodox analysis of medical data, she accounted for 50% of the missing girls. Three years later, she would publish another paper amending her findings, stating that, after further study, the relationship between Hepetitis B and missing women was not apparent. This concession, along with her audacity to challenge economic assumptions and her dozens of other influential papers, has earned her the respect of the global academic community. 

She's also investigated the role of bad weather in the rise in witchcraft trials in Medieval Europe and what drives people to play the Powerball lottery. Her latest target: busting assumptions on HIV in Africa.

And she's an advice columnist too >>

 

More profile about the speaker
Emily Oster | Speaker | TED.com
TED2007

Emily Oster: Flip your thinking on AIDS in Africa

Emily Oster cambia nuestra opinión acerca del VIH en Africa

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Emily Oster reexamina las estadísticas del SIDA en África desde una perspectiva económica y llega a una asombrosa conclusión: Todo lo que sabemos acerca del contagio de VIH en ese continente está equivocado.
- Assumption-busting economist
Emily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa. Full bio

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00:26
So I want to talk to you todayhoy about AIDSSIDA in sub-Saharansubsahariana AfricaÁfrica.
0
1000
3000
Así que hoy quiero hablarles acerca del SIDA en el África sub-Sahariano
00:29
And this is a prettybonita well-educatedbien educado audienceaudiencia,
1
4000
2000
Éste es un público muy bien instruído,
00:31
so I imagineimagina you all know something about AIDSSIDA.
2
6000
3000
así que imagino que todos ustedes saben algo acerca del SIDA.
00:34
You probablyprobablemente know that roughlyaproximadamente 25 millionmillón people in AfricaÁfrica
3
9000
2000
Probablemente saben que cerca de 25 millones de personas en África
00:36
are infectedinfectado with the virusvirus, that AIDSSIDA is a diseaseenfermedad of povertypobreza,
4
11000
4000
están infectadas con el virus, y que el SIDA es una enfermedad de la pobreza.
00:40
and that if we can bringtraer AfricaÁfrica out of povertypobreza, we would decreasedisminución AIDSSIDA as well.
5
15000
4000
Y, que si logramos sacar a Africa de la pobreza, podriamos además disminuir el SIDA también.
00:44
If you know something more, you probablyprobablemente know that UgandaUganda, to datefecha,
6
19000
3000
Si saben un poco más, probablemente saben que Uganda, a la fecha,
00:47
is the only countrypaís in sub-Saharansubsahariana AfricaÁfrica
7
22000
2000
es el único país en el África sub-Sahariano
00:49
that has had successéxito in combatingluchando the epidemicepidemia.
8
24000
3000
que ha tenido éxito en el combate de la epidemia,
00:52
UsingUtilizando a campaignCampaña that encouragedalentado people to abstainabstenerse, be faithfulfiel, and use condomscondones --
9
27000
4000
usando una campaña que motivaba a las personas a practicar la abstinencia, la fidelidad y a usar condones --
00:56
the ABCA B C campaignCampaña -- they decreaseddisminuido theirsu prevalencepredominio in the 1990s
10
31000
4000
la campaña ABC por sus siglas en inglés. Ellos redujeron su prevalencia en los noventa
01:00
from about 15 percentpor ciento to 6 percentpor ciento over just a fewpocos yearsaños.
11
35000
4000
de cerca de 15% a 6% en tan solo unos pocos años.
01:04
If you followseguir policypolítica, you probablyprobablemente know that a fewpocos yearsaños agohace
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39000
3000
Si les gusta la política, probablemente saben que hace algunos años
01:07
the presidentpresidente pledgedprometido 15 billionmil millones dollarsdólares to fightlucha the epidemicepidemia over fivecinco yearsaños,
13
42000
4000
el presidente invirtió 15 mil millones de dolares para combatir la epidemia durante los próximos cinco años,
01:11
and a lot of that moneydinero is going to go to programsprogramas that try to replicatereproducir exactamente UgandaUganda
14
46000
3000
y mucho de ese dinero va a ser destinado a programas que van a seguir el ejemplo de Uganda
01:14
and use behaviorcomportamiento changecambio to encouragealentar people and decreasedisminución the epidemicepidemia.
15
49000
6000
y utilizar el cambio de comportamiento para crear conciencia y reducir la epidemia.
01:20
So todayhoy I'm going to talk about some things
16
55000
2000
Asi que hoy voy a hablar de algunas cosas
01:22
that you mightpodría not know about the epidemicepidemia,
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57000
2000
que tal vez no sepan acerca de ésta epidemia.
01:24
and I'm actuallyactualmente alsoademás going to challengereto
18
59000
2000
Y después, en realidad, voy a poner a prueba
01:26
some of these things that you think that you do know.
19
61000
2000
algunas de esas cosas que ustedes creen que saben.
01:28
To do that I'm going to talk about my researchinvestigación
20
63000
3000
Y para hacer esto voy a hablar de mi investigación
01:31
as an economisteconomista on the epidemicepidemia.
21
66000
2000
de la epidemia como una economista.
01:33
And I'm not really going to talk much about the economyeconomía.
22
68000
2000
Y realmente no voy a hablar mucho sobre Economía.
01:35
I'm not going to tell you about exportsexportaciones and pricesprecios.
23
70000
3000
No voy a hablar acerca de exportaciones ni precios.
01:38
But I'm going to use toolsherramientas and ideasideas that are familiarfamiliar to economistseconomistas
24
73000
4000
Pero si voy a usar herrmanientas e ideas que son familliares a los economistas
01:42
to think about a problemproblema that's more traditionallytradicionalmente
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77000
2000
para pensar acerca un problema que es más tradicionalmente
01:44
partparte of publicpúblico healthsalud and epidemiologyepidemiología.
26
79000
2000
un asunto de salud pública y epidemiología.
01:46
And I think in that sensesentido, this fitsencaja really nicelybien with this laterallateral thinkingpensando ideaidea.
27
81000
4000
Y creo que en éste sentido, encaja bastante bien con la idea del pensamiento lateral.
01:50
Here I'm really usingutilizando the toolsherramientas of one academicacadémico disciplinedisciplina
28
85000
3000
Realmente voy a utilizar herramientas de una disciplina academica
01:53
to think about problemsproblemas of anotherotro.
29
88000
2000
para pensar acerca de los problemas de la otra.
01:55
So we think, first and foremostprincipal, AIDSSIDA is a policypolítica issueproblema.
30
90000
3000
Así que creemos, en primer lugar, que el SIDA es una cuestión de política.
01:58
And probablyprobablemente for mostmás people in this roomhabitación, that's how you think about it.
31
93000
3000
Y probablemente para muchos de ustedes, así es como piensan al respecto.
02:01
But this talk is going to be about understandingcomprensión factshechos about the epidemicepidemia.
32
96000
4000
Pero esta charla será para entender los hechos de esta epidemia.
02:05
It's going to be about thinkingpensando about how it evolvesevoluciona, and how people respondresponder to it.
33
100000
3000
Acerca de pensar como evoluciona, y como la gente responde a ello.
02:08
I think it maymayo seemparecer like I'm ignoringpostergación the policypolítica stuffcosas,
34
103000
3000
Creo que podría parecer que estoy ignorando las cuestiones políticas,
02:11
whichcual is really the mostmás importantimportante,
35
106000
2000
las cuales son las mas importantes,
02:13
but I'm hopingesperando that at the endfin of this talk you will concludeconcluir
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108000
2000
sin embargo espero que al final de esta charla, puedan concluir
02:15
that we actuallyactualmente cannotno poder developdesarrollar effectiveeficaz policypolítica
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110000
2000
que no podemos desarrollar una política efectiva
02:17
unlessa no ser que we really understandentender how the epidemicepidemia workstrabajos.
38
112000
3000
a menos que entendamos como funciona la epidemia.
02:20
And the first thing that I want to talk about,
39
115000
2000
Y la primera cosa de la que quiero hablar,
02:22
the first thing I think we need to understandentender is:
40
117000
2000
la primer cosa que creo que debemos entender, es:
02:24
how do people respondresponder to the epidemicepidemia?
41
119000
2000
¿Cómo responde la gente ante la epidemia?
02:26
So AIDSSIDA is a sexuallysexualmente transmittedtransmitido infectioninfección, and it killsmata you.
42
121000
4000
Así que el SIDA es una infección de transmisión sexual, y mata.
02:30
So this meansmedio that in a placelugar with a lot of AIDSSIDA,
43
125000
2000
Esto significa que en un lugar con mucho SIDA
02:32
there's a really significantsignificativo costcosto of sexsexo.
44
127000
2000
existe un importante costo de tener sexo.
02:34
If you're an uninfectedno infectado man livingvivo in BotswanaBotswana, where the HIVVIH ratetarifa is 30 percentpor ciento,
45
129000
4000
Si ustedes fueran un hombre no infectado viviendo en Botswana, dónde la tasa de VIH es 30%
02:38
if you have one more partnercompañero this yearaño -- a long-terma largo plazo partnercompañero, girlfriendNovia, mistressamante --
46
133000
4000
y tuvieran una pareja más este año - una pareja estable, novia, amante --
02:42
your chanceoportunidad of dyingmoribundo in 10 yearsaños increasesaumenta by threeTres percentageporcentaje pointspuntos.
47
137000
4000
su probabilidad de muerte en 10 años se incrementaría en 3 puntos porcentuales.
02:46
That is a hugeenorme effectefecto.
48
141000
2000
Este es un efecto enorme.
02:48
And so I think that we really feel like then people should have lessMenos sexsexo.
49
143000
3000
Y creo que nuesto sentir es, que la gente debería tener menos relaciones sexuales.
02:51
And in facthecho amongentre gaygay menhombres in the US
50
146000
2000
De hecho entre la población de hombres gay de los Estados Unidos
02:53
we did see that kindtipo of changecambio in the 1980s.
51
148000
2000
sí encontramos este tipo de cambio durante los años ochentas.
02:55
So if we look in this particularlyparticularmente high-riskalto riesgo samplemuestra, they're beingsiendo askedpreguntó,
52
150000
4000
Asi que si miramos este ejemplo de alto riesgo en particular, y les preguntaran:
02:59
"Did you have more than one unprotecteddesprotegido sexualsexual partnercompañero in the last two monthsmeses?"
53
154000
3000
¿Tuviste relaciones sexuales sin protección con más de una pareja en los últimos dos meses?
03:02
Over a periodperíodo from '84 to '88, that sharecompartir dropsgotas from about 85 percentpor ciento to 55 percentpor ciento.
54
157000
6000
Durante el periodo entre el '84 y el '88, ese porcentaje cae de un 85% a un 55%.
03:08
It's a hugeenorme changecambio in a very shortcorto periodperíodo of time.
55
163000
2000
Es un gran cambio, en un periodo muy corto de tiempo.
03:10
We didn't see anything like that in AfricaÁfrica.
56
165000
2000
No vimos nada parecido en Africa.
03:12
So we don't have quitebastante as good datadatos, but you can see here
57
167000
3000
Así que no contamos con datos muy precisos, pero como pueden ver aquí
03:15
the sharecompartir of singlesoltero menhombres havingteniendo pre-maritalpremarital sexsexo,
58
170000
2000
el porcentaje de hombres solteros que tienen relaciones sexuales pre-matrimonales,
03:17
or marriedcasado menhombres havingteniendo extra-maritalextramatrimonial sexsexo,
59
172000
2000
o el de hombres casados que tienen relaciones extra-maritales,
03:19
and how that changescambios from the earlytemprano '90s to latetarde '90s,
60
174000
3000
y su cambio desde principios a finales de los noventas,
03:22
and latetarde '90s to earlytemprano 2000s. The epidemicepidemia is gettingconsiguiendo worsepeor.
61
177000
3000
y de ahi a principios de este siglo. La epidemia esta empeorando.
03:25
People are learningaprendizaje more things about it.
62
180000
2000
La gente esta aprendiendo más cosas acerca de esto...
03:27
We see almostcasi no changecambio in sexualsexual behaviorcomportamiento.
63
182000
2000
La gente casi no ha cambiado su comportamiento sexual.
03:29
These are just tinyminúsculo decreasesdisminuye -- two percentageporcentaje pointspuntos -- not significantsignificativo.
64
184000
4000
Hay solo algunas pequeñas reducciones -- dos puntos porcentuales -- no significativos.
03:33
This seemsparece puzzlingmisterioso. But I'm going to arguediscutir that you shouldn'tno debería be surprisedsorprendido by this,
65
188000
4000
Parece desconcertante, pero voy a decirles que no deberían sorprenderse ante ésto.
03:37
and that to understandentender this you need to think about healthsalud
66
192000
3000
Y para entender ésto, necesitan pensar en la salud
03:40
the way than an economisteconomista does -- as an investmentinversión.
67
195000
3000
de la forma en que un economista lo hace -- como una inversión.
03:43
So if you're a softwaresoftware engineeringeniero and you're tryingmolesto to think about
68
198000
3000
Si usted es un programador de software y está tratando de pensar en
03:46
whethersi to addañadir some newnuevo functionalityfuncionalidad to your programprograma,
69
201000
3000
si debería agregar alguna nueva función a su programa,
03:49
it's importantimportante to think about how much it costscostos.
70
204000
2000
es importante pensar acerca de cuanto costará ésto.
03:51
It's alsoademás importantimportante to think about what the benefitbeneficio is.
71
206000
2000
Tambien es importante pensar en cual es el beneficio de ésto.
03:53
And one partparte of that benefitbeneficio is how much longermás
72
208000
2000
Y una parte de ese beneficio es cuanto más tiempo
03:55
you think this programprograma is going to be activeactivo.
73
210000
2000
usted piensa que éste programa va a seguir activo.
03:57
If versionversión 10 is comingviniendo out nextsiguiente weeksemana,
74
212000
2000
Si la versión 10 sale la próxima semana,
03:59
there's no pointpunto in addingagregando more functionalityfuncionalidad into versionversión ninenueve.
75
214000
3000
no hay razón para añadir funciones nuevas a la versión 9.
04:02
But your healthsalud decisionsdecisiones are the samemismo.
76
217000
2000
Pero las decisiones en salud son similares.
04:04
EveryCada time you have a carrotZanahoria insteaden lugar of a cookieGalleta,
77
219000
2000
Cada vez que usted come una zanahoria en lugar de una galleta,
04:06
everycada time you go to the gymgimnasio insteaden lugar of going to the moviespelículas,
78
221000
3000
cada vez que usted va al gimnasio en lugar de ir al cine,
04:09
that's a costlycostoso investmentinversión in your healthsalud.
79
224000
2000
esa es una inversión costosa en su salud.
04:11
But how much you want to investinvertir is going to dependdepender
80
226000
2000
Pero el cuanto va a invertir usted depende
04:13
on how much longermás you expectesperar to livevivir in the futurefuturo,
81
228000
2000
en cuanto usted espera vivir en el futuro --
04:15
even if you don't make those investmentsinversiones.
82
230000
2000
incluso si usted no realiza tales inversiones.
04:17
AIDSSIDA is the samemismo kindtipo of thing. It's costlycostoso to avoidevitar AIDSSIDA.
83
232000
3000
Con el SIDA es igual. Es costoso evitar el SIDA.
04:20
People really like to have sexsexo.
84
235000
3000
A la gente le encanta tener sexo.
04:23
But, you know, it has a benefitbeneficio in termscondiciones of futurefuturo longevitylongevidad.
85
238000
6000
Pero ustedes saben, tiene beneficios en terminos de longevidad.
04:29
But life expectancyexpectativa in AfricaÁfrica, even withoutsin AIDSSIDA, is really, really lowbajo:
86
244000
4000
Pero la esperanza de vida en África, incluso sin el SIDA, es muy, muy baja:
04:33
40 or 50 yearsaños in a lot of placeslugares.
87
248000
3000
40 o 50 años en muchos lugares.
04:36
I think it's possibleposible, if we think about that intuitionintuición, and think about that facthecho,
88
251000
4000
Creo que es posible, pensando con intuición, y pensando en los hechos,
04:40
that maybe that explainsexplica some of this lowbajo behaviorcomportamiento changecambio.
89
255000
3000
que tal vez esto explica en parte tan bajo cambio en su comportamiento.
04:43
But we really need to testprueba that.
90
258000
2000
Pero realmente necesitamos probar eso.
04:45
And a great way to testprueba that is to look acrossa través de areasáreas in AfricaÁfrica and see:
91
260000
3000
Y una gran manera de probarlo es echar un vistazo a África y ver:
04:48
do people with more life expectancyexpectativa changecambio theirsu sexualsexual behaviorcomportamiento more?
92
263000
4000
¿Las personas con mejores expectativas de vida cambian de mayor manera su comportamiento sexual?
04:52
And the way that I'm going to do that is,
93
267000
2000
Y la forma como voy a responder esto es,
04:54
I'm going to look acrossa través de areasáreas with differentdiferente levelsniveles of malariamalaria.
94
269000
3000
echar un vistazo a áreas con diferentes niveles de malaria.
04:57
So malariamalaria is a diseaseenfermedad that killsmata you.
95
272000
3000
Ya que la malaria es una enfermedad mortal.
05:00
It's a diseaseenfermedad that killsmata a lot of adultsadultos in AfricaÁfrica, in additionadición to a lot of childrenniños.
96
275000
3000
Es una enfermedad que mata a muchos adultos, además de muchos niños en África.
05:03
And so people who livevivir in areasáreas with a lot of malariamalaria
97
278000
3000
Y la gente que vive en áreas con muchos casos de malaria
05:06
are going to have lowerinferior life expectancyexpectativa than people who livevivir in areasáreas with limitedlimitado malariamalaria.
98
281000
4000
van a tener una menor expectativa de vida que aquellas que viven en áreas con menos malaria.
05:10
So one way to testprueba to see whethersi we can explainexplique
99
285000
2000
Así que una manera de ver si es que podemos explicar
05:12
some of this behaviorcomportamiento changecambio by differencesdiferencias in life expectancyexpectativa
100
287000
3000
un poco de este cambio de comportamiento por diferencias en la expectativa de vida
05:15
is to look and see is there more behaviorcomportamiento changecambio
101
290000
3000
es ver si existe mayores modificaciónes de comportamiento
05:18
in areasáreas where there's lessMenos malariamalaria.
102
293000
2000
en áreas donde hay menos malaria.
05:20
So that's what this figurefigura showsmuestra you.
103
295000
2000
Y ésto es lo que nos muestra ésta figura.
05:22
This showsmuestra you -- in areasáreas with lowbajo malariamalaria, mediummedio malariamalaria, highalto malariamalaria --
104
297000
4000
Aquí se muestran -- en áreas con poca malaria, con mediana cantidad de malaria y mucha malaria --
05:26
what happenssucede to the numbernúmero of sexualsexual partnersfogonadura as you increaseincrementar HIVVIH prevalencepredominio.
105
301000
4000
lo que ocurre al número de parejas sexuales si incrementa la prevalencia de VIH.
05:30
If you look at the blueazul linelínea,
106
305000
2000
Si miran la línea azul,
05:32
the areasáreas with lowbajo levelsniveles of malariamalaria, you can see in those areasáreas,
107
307000
3000
las áreas con bajos niveles de malaria, pueden ver en esas áreas,
05:35
actuallyactualmente, the numbernúmero of sexualsexual partnersfogonadura is decreasingdecreciente a lot
108
310000
3000
realmente, el numero de parejas sexuales disminuye bastante
05:38
as HIVVIH prevalencepredominio goesva up.
109
313000
2000
en tanto la prevalencia de VIH sube.
05:40
AreasÁreas with mediummedio levelsniveles of malariamalaria it decreasesdisminuye some --
110
315000
2000
Áreas con un nivel medio de malaria disminuye un poco --
05:42
it doesn't decreasedisminución as much. And areasáreas with highalto levelsniveles of malariamalaria --
111
317000
3000
pero no reduce mucho. Y las áreas con altos niveles de malaria --
05:45
actuallyactualmente, it's increasingcreciente a little bitpoco, althougha pesar de que that's not significantsignificativo.
112
320000
5000
de hecho, se incrementa un poco, aunque no es significativo.
05:50
This is not just throughmediante malariamalaria.
113
325000
2000
Esto no se limita sólo a la malaria.
05:52
YoungJoven womenmujer who livevivir in areasáreas with highalto maternalmaterno mortalitymortalidad
114
327000
3000
Las mujeres jóvenes que viven en áreas con alta mortalidad durante el parto
05:55
changecambio theirsu behaviorcomportamiento lessMenos in responserespuesta to HIVVIH
115
330000
3000
cambian menos su comportamiento en respuesta al VIH
05:58
than youngjoven womenmujer who livevivir in areasáreas with lowbajo maternalmaterno mortalitymortalidad.
116
333000
3000
que aquellas mujeres que viven con baja tasa de mortalidad durante el parto.
06:01
There's anotherotro riskriesgo, and they respondresponder lessMenos to this existingexistente riskriesgo.
117
336000
4000
Hay otro riesgo, y ellas responden menos a este riesgo existente.
06:06
So by itselfsí mismo, I think this tellsdice a lot about how people behavecomportarse.
118
341000
3000
Por si mismo, creo que esto les dirá mucho acerca de el comportamiento de la gente.
06:09
It tellsdice us something about why we see limitedlimitado behaviorcomportamiento changecambio in AfricaÁfrica.
119
344000
3000
Nos dice algo acerca del porque vemos tan poco cambio conductual en África.
06:12
But it alsoademás tellsdice us something about policypolítica.
120
347000
2000
Pero también nos dice algo acerca de política.
06:14
Even if you only caredcuidado about AIDSSIDA in AfricaÁfrica,
121
349000
3000
Incluso si a ustedes les preocupe sólo el SIDA en África,
06:17
it mightpodría still be a good ideaidea to investinvertir in malariamalaria,
122
352000
3000
podría ser incluso una buena idea invertir en la malaria.
06:20
in combatingluchando poorpobre indoorinterior airaire qualitycalidad,
123
355000
2000
en combatir la pobre calidad de aire en el interior de los inmuebles,
06:22
in improvingmejorando maternalmaterno mortalitymortalidad ratestasas.
124
357000
2000
mejorando la tasa de mortalidad durante el parto.
06:24
Because if you improvemejorar those things,
125
359000
2000
Ya que si mejoramos esas cosas,
06:26
then people are going to have an incentiveincentivo to avoidevitar AIDSSIDA on theirsu ownpropio.
126
361000
4000
entonces la gente va a tener un incentivo para evitar el SIDA por ellos mismos.
06:30
But it alsoademás tellsdice us something about one of these factshechos that we talkedhabló about before.
127
365000
4000
Pero también nos dice algo a cerca de uno de los hechos de los que hablamos antes.
06:34
EducationEducación campaignscampañas, like the one that the presidentpresidente is focusingenfoque on in his fundingfondos,
128
369000
4000
Campañas de educación, similar a la que el presidente está centrando su financiamiento,
06:38
maymayo not be enoughsuficiente, at leastmenos not alonesolo.
129
373000
2000
podrían no ser suficientes. Al menos no por sí solas.
06:40
If people have no incentiveincentivo to avoidevitar AIDSSIDA on theirsu ownpropio,
130
375000
2000
Si la gente no cuenta con un incentivo para evitar el SIDA --
06:42
even if they know everything about the diseaseenfermedad,
131
377000
2000
incluso si saben todo respecto de la enfermedad --
06:44
they still maymayo not changecambio theirsu behaviorcomportamiento.
132
379000
2000
aún así podrian no cambiar su comportamiento.
06:46
So the other thing that I think we learnaprender here is that AIDSSIDA is not going to fixfijar itselfsí mismo.
133
381000
3000
Asi que la otra cosa que aprendemos aqui es que el SIDA no se va a terminar por sí solo.
06:49
People aren'tno son changingcambiando theirsu behaviorcomportamiento enoughsuficiente
134
384000
2000
La gente no está cambiando lo suficiente su comportamiento
06:51
to decreasedisminución the growthcrecimiento in the epidemicepidemia.
135
386000
3000
para reducir el crecimiento de la epidemia.
06:54
So we're going to need to think about policypolítica
136
389000
2000
Así que necesitamos pensar en la política
06:56
and what kindtipo of policiespolíticas mightpodría be effectiveeficaz.
137
391000
2000
y qué tipo de políticas pueden ser efectivas.
06:58
And a great way to learnaprender about policypolítica is to look at what workedtrabajó in the pastpasado.
138
393000
3000
Una gran manera de aprender a cerca de políticas es revisar lo que ha funcionado en el pasado.
07:01
The reasonrazón that we know that the ABCA B C campaignCampaña
139
396000
2000
La razón por la que sabemos que el programa ABC
07:03
was effectiveeficaz in UgandaUganda is we have good datadatos on prevalencepredominio over time.
140
398000
3000
fue efectivo en Uganda es que tenemos muy buenos datos a lo largo del tiempo.
07:06
In UgandaUganda we see the prevalencepredominio wentfuimos down.
141
401000
2000
En Uganda vemos que la prevalencia disminuyó.
07:08
We know they had this campaignCampaña. That's how we learnaprender about what workstrabajos.
142
403000
3000
Sabemos que tuvieron esta campaña. Así es como aprendemos de algo que funciona.
07:11
It's not the only placelugar we had any interventionsintervenciones.
143
406000
2000
No es el único lugar en el que hemos visto intervenciones.
07:13
Other placeslugares have triedintentó things, so why don't we look at those placeslugares
144
408000
4000
Otros lugares tambien lo han intentado, pero ¿porqué no volteamos hacia ellos
07:17
and see what happenedsucedió to theirsu prevalencepredominio?
145
412000
3000
y vemos que le ocurrió a su prevalencia?
07:20
UnfortunatelyDesafortunadamente, there's almostcasi no good datadatos
146
415000
2000
Desafortunadamente, existe muy poca información
07:22
on HIVVIH prevalencepredominio in the generalgeneral populationpoblación in AfricaÁfrica untilhasta about 2003.
147
417000
5000
acerca de la prevalencia de VIH en la población de África hasta cerca del 2003.
07:27
So if I askedpreguntó you, "Why don't you go and find me
148
422000
2000
Así que si les preguntara: ¿Por qué no buscan por mí
07:29
the prevalencepredominio in BurkinaBurkina FasoFaso in 1991?"
149
424000
3000
la prevalencia en Burkina Faso en 1991?
07:32
You get on GoogleGoogle, you GoogleGoogle, and you find,
150
427000
3000
Entran a Google, buscan -- y encuentran que,
07:35
actuallyactualmente the only people testedprobado in BurkinaBurkina FasoFaso in 1991
151
430000
3000
en realidad, las únicas personas examinadas en Burkina Faso en 1991
07:38
are STDSTD patientspacientes and pregnantembarazada womenmujer,
152
433000
2000
son pacientes con enfermedades venéreas y mujeres embarazadas.
07:40
whichcual is not a terriblyterriblemente representativerepresentante groupgrupo of people.
153
435000
2000
Lo cual no es un grupo muy representativo de la población.
07:42
Then if you pokedempujado a little more, you lookedmirado a little more at what was going on,
154
437000
3000
Pero si indagan un poco más, descubrirán un poco más de lo que estaba pasando,
07:45
you'dtu hubieras find that actuallyactualmente that was a prettybonita good yearaño,
155
440000
3000
encontrarían que, en realidad, ése fue un muy buen año.
07:48
because in some yearsaños the only people testedprobado are IVIV drugdroga usersusuarios.
156
443000
3000
Ya que en algunos años, la única población examinada son adictos a drogas intravenosas.
07:51
But even worsepeor -- some yearsaños it's only IVIV drugdroga usersusuarios,
157
446000
2000
Peor aún -- algunos años sólo a drogadictos,
07:53
some yearsaños it's only pregnantembarazada womenmujer.
158
448000
2000
en otros sólo a mujeres embarazadas.
07:55
We have no way to figurefigura out what happenedsucedió over time.
159
450000
2000
No tenemos forma de saber que ha pasado a través del tiempo.
07:57
We have no consistentconsistente testingpruebas.
160
452000
2000
No tenemos pruebas consistentes.
07:59
Now in the last fewpocos yearsaños, we actuallyactualmente have donehecho some good testingpruebas.
161
454000
5000
Y en los últimos años, hemos llevado a cabo algunas buenas muestras.
08:04
In KenyaKenia, in ZambiaZambia, and a bunchmanojo of countriespaíses,
162
459000
3000
En Kenia, en Zambia, y en muchos paises,
08:07
there's been testingpruebas in randomaleatorio samplesmuestras of the populationpoblación.
163
462000
3000
se han investigado muestras al azar de la población.
08:10
But this leaveshojas us with a biggrande gapbrecha in our knowledgeconocimiento.
164
465000
3000
Pero ésto nos deja con una gran brecha en nuestro conocimiento.
08:13
So I can tell you what the prevalencepredominio was in KenyaKenia in 2003,
165
468000
3000
Puedo decirles el indice de prevalecencia en Kenia en 2003,
08:16
but I can't tell you anything about 1993 or 1983.
166
471000
3000
pero no les puedo decir nada en 1993 o en 1983.
08:19
So this is a problemproblema for policypolítica. It was a problemproblema for my researchinvestigación.
167
474000
4000
Siendo un problema de política, era un problema para mi investigación.
08:23
And I startedempezado thinkingpensando about how elsemás mightpodría we figurefigura out
168
478000
4000
Y comencé a pensar como podría determinar
08:27
what the prevalencepredominio of HIVVIH was in AfricaÁfrica in the pastpasado.
169
482000
2000
la prevalecencia de VIH en África en el pasado.
08:29
And I think that the answerresponder is, we can look at mortalitymortalidad datadatos,
170
484000
4000
Y pienso que la respuesta es: podemos ver el indice de mortlidad,
08:33
and we can use mortalitymortalidad datadatos to figurefigura out what the prevalencepredominio was in the pastpasado.
171
488000
4000
y podemos usar el índice de mortalidad para darnos una idea de la prevalecencia en el pasado.
08:37
To do this, we're going to have to relyconfiar on the facthecho
172
492000
2000
Para hacer esto, tenemos que confiar en el hecho
08:39
that AIDSSIDA is a very specificespecífico kindtipo of diseaseenfermedad.
173
494000
2000
que el SIDA es una enfermedad muy específica.
08:41
It killsmata people in the primeprincipal of theirsu livesvive.
174
496000
2000
Mata a personas en la etapa más productiva de sus vidas.
08:43
Not a lot of other diseasesenfermedades have that profileperfil. And you can see here --
175
498000
3000
No muchas enfermedades tienen esa característica. Y como pueden ver:
08:46
this is a graphgrafico of deathmuerte ratestasas by ageaños in BotswanaBotswana and EgyptEgipto.
176
501000
4000
ésta es una gráfica de indice de decesos por edad en Botswana y Egipto.
08:50
BotswanaBotswana is a placelugar with a lot of AIDSSIDA,
177
505000
2000
Botswana es un lugar con muchos casos de SIDA,
08:52
EgyptEgipto is a placelugar withoutsin a lot of AIDSSIDA.
178
507000
2000
Egipto es un lugar sin muchos casos de SIDA.
08:54
And you see they have prettybonita similarsimilar deathmuerte ratestasas amongentre youngjoven kidsniños and oldantiguo people.
179
509000
3000
Y verán que tienen indices de mortalidad muy similares entre niños y ancianos.
08:57
That suggestssugiere it's prettybonita similarsimilar levelsniveles of developmentdesarrollo.
180
512000
3000
Esto sugiere que cuentan con con niveles similares de desarrollo.
09:00
But in this middlemedio regionregión, betweenEntre 20 and 45,
181
515000
3000
Pero en el rango de edades entre 20 y 45,
09:03
the deathmuerte ratestasas in BotswanaBotswana are much, much, much highermayor than in EgyptEgipto.
182
518000
4000
el índice de mortalidad en Botswana son mucho, mucho más altas que en Egipto.
09:07
But sinceya que there are very fewpocos other diseasesenfermedades that killmatar people,
183
522000
4000
Pero debido a que existen muy pocas enfermedades mortales,
09:11
we can really attributeatributo that mortalitymortalidad to HIVVIH.
184
526000
3000
podemos atribuir tal mortalidad al VIH.
09:14
But because people who diedmurió this yearaño of AIDSSIDA got it a fewpocos yearsaños agohace,
185
529000
4000
Pero ya que la gente que murió este año de SIDA lo contrajeron algunos años antes,
09:18
we can use this datadatos on mortalitymortalidad to figurefigura out what HIVVIH prevalencepredominio was in the pastpasado.
186
533000
5000
podemos utilizar estos datos de mortalidad para darnos una idea del indice de casos de VIH en el pasado.
09:23
So it turnsvueltas out, if you use this techniquetécnica,
187
538000
2000
Resulta, que si usamos esta técnica,
09:25
actuallyactualmente your estimatesestimados of prevalencepredominio are very closecerca
188
540000
2000
los estimados de prevalecencia son muy similares
09:27
to what we get from testingpruebas randomaleatorio samplesmuestras in the populationpoblación,
189
542000
3000
a los que obtenemos de las muestras aleatorias de la población --
09:30
but they're very, very differentdiferente than what UNAIDSONUSIDA tellsdice us the prevalencesprevalencias are.
190
545000
5000
pero son muy, muy diferentes de lo que nos dice el grupo de la ONU en SIDA.
09:35
So this is a graphgrafico of prevalencepredominio estimatedestimado by UNAIDSONUSIDA,
191
550000
3000
Ésta es una gráfica de prevalencia estimada por la ONU-SIDA
09:38
and prevalencepredominio basedbasado on the mortalitymortalidad datadatos
192
553000
2000
y la prevalecencia basada en los datos de mortalidad
09:40
for the yearsaños in the latetarde 1990s in ninenueve countriespaíses in AfricaÁfrica.
193
555000
4000
en los últimos años de la década de los 90 en nueve países africanos.
09:44
You can see, almostcasi withoutsin exceptionexcepción,
194
559000
2000
Pueden ver casi sin excepción,
09:46
the UNAIDSONUSIDA estimatesestimados are much highermayor than the mortality-basedbasado en la mortalidad estimatesestimados.
195
561000
4000
que las estimaciones de la ONU-SIDA son mucho más altas que las estimadas en el índice de mortalidad.
09:50
UNAIDSONUSIDA tell us that the HIVVIH ratetarifa in ZambiaZambia is 20 percentpor ciento,
196
565000
4000
ONU-SIDA nos dice que el indice de VIH en Zambia es del 20%,
09:54
and mortalitymortalidad estimatesestimados suggestsugerir it's only about 5 percentpor ciento.
197
569000
4000
y los estimados de mortalidad sugieren que es sólo el 5%.
09:58
And these are not trivialtrivial differencesdiferencias in mortalitymortalidad ratestasas.
198
573000
3000
Éstas no son, saben, diferencias triviales en el índice de mortalidad.
10:01
So this is anotherotro way to see this.
199
576000
2000
Así que ésta es otra forma de ver ésto.
10:03
You can see that for the prevalencepredominio to be as highalto as UNAIDSONUSIDA saysdice,
200
578000
2000
Pueden ver que para que la prevalecencia sea tan alta como la ONU - SIDA dice,
10:05
we have to really see 60 deathsmuertes perpor 10,000
201
580000
2000
realmente tenemos que tener 60 muertes por cada 10,000
10:07
rathermás bien than 20 deathsmuertes perpor 10,000 in this ageaños groupgrupo.
202
582000
4000
en vez de 20 muertes por cada 10,000 en este grupo de edad.
10:11
I'm going to talk a little bitpoco in a minuteminuto
203
586000
2000
Voy a hablar un poco más en un momento
10:13
about how we can use this kindtipo of informationinformación to learnaprender something
204
588000
3000
acerca de cómo podemos utilizar esta información para aprender algo
10:16
that's going to help us think about the worldmundo.
205
591000
2000
que nos va a ayudar a pensar acerca del mundo.
10:18
But this alsoademás tellsdice us that one of these factshechos
206
593000
2000
Pero ésto también nos dice que uno de los hechos
10:20
that I mentionedmencionado in the beginningcomenzando maymayo not be quitebastante right.
207
595000
3000
que mencioné al principio no podrían estar del todo correctos.
10:23
If you think that 25 millionmillón people are infectedinfectado,
208
598000
2000
Si se ponen a pensar que 25 millones de personas estan infectadas,
10:25
if you think that the UNAIDSONUSIDA numbersnúmeros are much too highalto,
209
600000
3000
y que los números de la ONU-SIDA son muy altos,
10:28
maybe that's more like 10 or 15 millionmillón.
210
603000
2000
tal vez sean unos 10 o 15 millones.
10:30
It doesn't mean that AIDSSIDA isn't a problemproblema. It's a giganticgigantesco problemproblema.
211
605000
4000
No significa que el SIDA no sea un problema. Es un problema enorme.
10:34
But it does suggestsugerir that that numbernúmero mightpodría be a little biggrande.
212
609000
4000
Pero nos sugiere que ese número podría ser un poco alto.
10:38
What I really want to do, is I want to use this newnuevo datadatos
213
613000
2000
Lo que quiero hacer, es utilizar esta nueva información
10:40
to try to figurefigura out what makeshace the HIVVIH epidemicepidemia growcrecer fasterMás rápido or slowermás lento.
214
615000
4000
para tratar de de averiguar que es lo que hace a la epidemia de VIH crecer más rápido o más lento.
10:44
And I said in the beginningcomenzando, I wasn'tno fue going to tell you about exportsexportaciones.
215
619000
3000
Y como dije al principio, sin hablar de exportaciones.
10:47
When I startedempezado workingtrabajando on these projectsproyectos,
216
622000
2000
Cuando comencé a trabajar en éstos proyectos,
10:49
I was not thinkingpensando at all about economicsciencias económicas,
217
624000
2000
no estaba pensando realmente en datos económicos.
10:51
but eventuallyfinalmente it kindtipo of sucksapesta you back in.
218
626000
3000
pero eventualmente me atrajo a éstos.
10:54
So I am going to talk about exportsexportaciones and pricesprecios.
219
629000
3000
Así que voy a hablarles acerca de exportaciones y precios.
10:57
And I want to talk about the relationshiprelación betweenEntre economiceconómico activityactividad,
220
632000
3000
Y quiero hablarles acerca de la relación en la actividad económica,
11:00
in particularespecial exportexportar volumevolumen, and HIVVIH infectionsinfecciones.
221
635000
4000
volúmenes de exportación en particular, y las infecciones por VIH.
11:04
So obviouslyobviamente, as an economisteconomista, I'm deeplyprofundamente familiarfamiliar
222
639000
4000
Obviamente, como economista, estoy familiarizada
11:08
with the facthecho that developmentdesarrollo, that opennessfranqueza to tradecomercio,
223
643000
2000
con el hecho de que el desarrollo, que la apertura de los mercados
11:10
is really good for developingdesarrollando countriespaíses.
224
645000
2000
es realmente bueno para paises en desarrollo.
11:12
It's good for improvingmejorando people'sla gente livesvive.
225
647000
3000
Es bueno para mejorar la vida de las personas.
11:15
But opennessfranqueza and inter-connectednessinterconexión, it comesproviene with a costcosto
226
650000
2000
Pero con la apertura y la inter-conectividad, existe un costo
11:17
when we think about diseaseenfermedad. I don't think this should be a surprisesorpresa.
227
652000
3000
cuando pensamos acerca de las enfermedades. No creo que ésto sea una sorpresa.
11:20
On Wednesdaymiércoles, I learnedaprendido from LaurieLaurie GarrettGarrett
228
655000
2000
El miércoles, aprendí de Laurie Garrett
11:22
that I'm definitelyseguro going to get the birdpájaro flugripe,
229
657000
2000
que definitivamente voy a enfermarme de gripe aviar,
11:24
and I wouldn'tno lo haría be at all worriedpreocupado about that
230
659000
3000
y no debería de estar preocupada al respecto
11:27
if we never had any contactcontacto with AsiaAsia.
231
662000
3000
si no tuvimos ningún contacto con Asia.
11:30
And HIVVIH is actuallyactualmente particularlyparticularmente closelycercanamente linkedvinculado to transittránsito.
232
665000
4000
Y el VIH en realidad esta muy cercanamente ligado al transito.
11:34
The epidemicepidemia was introducedintroducido to the US
233
669000
2000
La epidemia fue introducida a los E.U.A.
11:36
by actuallyactualmente one malemasculino stewardmayordomo on an airlineaerolínea flightvuelo,
234
671000
4000
por un aero-mozo de un vuelo comercial,
11:40
who got the diseaseenfermedad in AfricaÁfrica and broughttrajo it back.
235
675000
2000
quien se contagió en África y la trajo de vuelta.
11:42
And that was the genesisgénesis of the entiretodo epidemicepidemia in the US.
236
677000
3000
Y esa fue el inicio de la toda la epidemia en los E.U.A.
11:45
In AfricaÁfrica, epidemiologistsepidemiólogos have notedcélebre for a long time
237
680000
4000
En África, los epidemiólogos han notado por mucho tiempo
11:49
that truckcamión driversconductores and migrantsmigrantes are more likelyprobable to be infectedinfectado than other people.
238
684000
4000
que los camioneros y migrantes tienen mayor tendencia a infectarse que otras personas.
11:53
AreasÁreas with a lot of economiceconómico activityactividad --
239
688000
2000
Que áreas con mucha actividad económica --
11:55
with a lot of roadscarreteras, with a lot of urbanizationurbanización --
240
690000
3000
con muchas carreteras, muy urbanizadas --
11:58
those areasáreas have highermayor prevalencepredominio than othersotros.
241
693000
2000
son aquellas con mayor prevalecencia que otras.
12:00
But that actuallyactualmente doesn't mean at all
242
695000
2000
Pero esto no significa
12:02
that if we gavedio people more exportsexportaciones, more tradecomercio, that that would increaseincrementar prevalencepredominio.
243
697000
4000
que si impulsamos la exportación, el comercio, resulte en un incremento del índice de infectados.
12:06
By usingutilizando this newnuevo datadatos, usingutilizando this informationinformación about prevalencepredominio over time,
244
701000
4000
Utilizando esta nueva información, usando esta información acerca de la prevalecencia a través del tiempo,
12:10
we can actuallyactualmente testprueba that. And so it seemsparece to be --
245
705000
4000
podemos analizar ésto. Y tal parece ser --
12:14
fortunatelypor suerte, I think -- it seemsparece to be the casecaso
246
709000
2000
afortunadamente, creo -- parece ser el caso
12:16
that these things are positivelyafirmativamente relatedrelacionado.
247
711000
2000
que éstas variables están relacionadas positivamente.
12:18
More exportsexportaciones meansmedio more AIDSSIDA. And that effectefecto is really biggrande.
248
713000
4000
Más exportaciones resulta en mas SIDA. Y el efecto es realmente enorme.
12:22
So the datadatos that I have suggestssugiere that if you doubledoble exportexportar volumevolumen,
249
717000
4000
La información que tengo sugiere que si duplicamos el volumen de exportación,
12:26
it will leaddirigir to a quadruplingcuadruplicando of newnuevo HIVVIH infectionsinfecciones.
250
721000
5000
conduciría a cuadruplicar los nuevos casos de infección por VIH.
12:31
So this has importantimportante implicationstrascendencia bothambos for forecastingprevisión and for policypolítica.
251
726000
3000
Ésto tiene implicaciones importantes para las proyecciones a futuro, y para las políticas.
12:34
From a forecastingprevisión perspectiveperspectiva, if we know where tradecomercio is likelyprobable to changecambio,
252
729000
4000
Pensando en proyecciones a futuro, si sabemos dónde es probable que cambie el comercio,
12:38
for exampleejemplo, because of the Africanafricano GrowthCrecimiento and OpportunitiesOportunidades ActActo
253
733000
3000
como por ejemplo, debido al Acta Africana de Crecimiento y Oportunidades,
12:41
or other policiespolíticas that encouragealentar tradecomercio,
254
736000
2000
o por otras políticas que promuevan el comercio,
12:43
we can actuallyactualmente think about whichcual areasáreas are likelyprobable to be heavilyfuertemente infectedinfectado with HIVVIH.
255
738000
5000
podemos pensar cuales áreas van a ser más fuertemente afectadas con un aumento de casos de VIH.
12:48
And we can go and we can try to have pre-emptivecon derecho preferente preventivepreventivo measuresmedidas there.
256
743000
6000
Y podemos ir y tratar de tomar medidas preventivas anticipadas en dichas áreas.
12:54
LikewiseIgualmente, as we're developingdesarrollando policiespolíticas to try to encouragealentar exportsexportaciones,
257
749000
3000
De la misma forma, si desarrollamos políticas para promover la exportación,
12:57
if we know there's this externalityexterioridad --
258
752000
2000
si sabemos de esta exterioridad --
12:59
this extraextra thing that's going to happenocurrir as we increaseincrementar exportsexportaciones --
259
754000
2000
este factor extra que va a ocurrir si incrementamos las exportaciones --
13:01
we can think about what the right kindsclases of policiespolíticas are.
260
756000
3000
podemos pensar en la clase correcta de políticas para esto.
13:04
But it alsoademás tellsdice us something about one of these things that we think that we know.
261
759000
3000
Pero tambien nos dice algo acerca de esas cosas que damos por sabidas.
13:07
Even thoughaunque it is the casecaso that povertypobreza is linkedvinculado to AIDSSIDA,
262
762000
3000
Incluso en el caso de que la pobreza esta ligada al SIDA,
13:10
in the sensesentido that AfricaÁfrica is poorpobre and they have a lot of AIDSSIDA,
263
765000
3000
en el sentido de que África es pobre y tiene muchos casos de SIDA,
13:13
it's not necessarilynecesariamente the casecaso that improvingmejorando povertypobreza -- at leastmenos in the shortcorto runcorrer,
264
768000
4000
no es necesariamente el caso que mejorando la pobreza - al menos no en el corto plazo --
13:17
that improvingmejorando exportsexportaciones and improvingmejorando developmentdesarrollo --
265
772000
2000
que mejorando las exportaciones y el desarrollo,
13:19
it's not necessarilynecesariamente the casecaso that that's going to leaddirigir
266
774000
2000
no es necesariamente el caso que ésto nos conducirá a
13:21
to a declinedisminución in HIVVIH prevalencepredominio.
267
776000
2000
reducir la prevalecencia del VIH.
13:24
So throughouten todo this talk I've mentionedmencionado a fewpocos timesveces
268
779000
2000
Durante ésta charla he mencionado algunas veces
13:26
the specialespecial casecaso of UgandaUganda, and the facthecho that
269
781000
2000
el caso especial de Uganda, y el hecho de que
13:28
it's the only countrypaís in sub-Saharansubsahariana AfricaÁfrica with successfulexitoso preventionprevención.
270
783000
4000
es el único país en el África sub-Sahariano con un programa de prevención exitoso.
13:32
It's been widelyextensamente heraldedanunciado.
271
787000
2000
Ha sido muy elogiado.
13:34
It's been replicatedreplicado in KenyaKenia, and TanzaniaTanzania, and SouthSur AfricaÁfrica and manymuchos other placeslugares.
272
789000
6000
Ha sido copiado en Kenia, en Tanzania, en Sudáfrica y en muchos otros lugares.
13:40
But now I want to actuallyactualmente alsoademás questionpregunta that.
273
795000
4000
Pero también quiero cuestionar eso.
13:44
Because it is truecierto that there was a declinedisminución in prevalencepredominio
274
799000
3000
Ya que, es verdad que hubo una reducción en los casos
13:47
in UgandaUganda in the 1990s. It's truecierto that they had an educationeducación campaignCampaña.
275
802000
4000
en Uganda en los 90's. Es verdad que tuvieron un programa de educación.
13:51
But there was actuallyactualmente something elsemás that happenedsucedió in UgandaUganda in this periodperíodo.
276
806000
6000
Pero hay algo más que ocurrió en Uganda en éste periodo.
13:57
There was a biggrande declinedisminución in coffeecafé pricesprecios.
277
812000
2000
Hubo una gran baja en los precios del café.
13:59
Coffeecafé is Uganda'sUganda majormayor exportexportar.
278
814000
2000
El café es el principal producto de exportación de Uganda.
14:01
TheirSu exportsexportaciones wentfuimos down a lot in the earlytemprano 1990s -- and actuallyactualmente that declinedisminución lineslíneas up
279
816000
5000
Sus exportaciones cayeron bastante a principios de los 90's -- y de hecho
14:06
really, really closelycercanamente with this declinedisminución in newnuevo HIVVIH infectionsinfecciones.
280
821000
4000
esta caída se correlaciona muy, muy de cerca a la reducción de los casos nuevos de VIH.
14:10
So you can see that bothambos of these seriesserie --
281
825000
3000
Como pueden ver éstas dos series --
14:13
the blacknegro linelínea is exportexportar valuevalor, the redrojo linelínea is newnuevo HIVVIH infectionsinfecciones --
282
828000
3000
la linea negra es el valor de exportación, y la roja son las nuevas infecciones por VIH --
14:16
you can see they're bothambos increasingcreciente.
283
831000
2000
Pueden ver que ambas están en aumento.
14:18
StartingComenzando about 1987 they're bothambos going down a lot.
284
833000
2000
Cerca de 1987, ambas bajan bastante.
14:20
And then actuallyactualmente they trackpista eachcada other
285
835000
2000
Y luego se comportan de manera similar
14:22
a little bitpoco on the increaseincrementar laterluego in the decadedécada.
286
837000
2000
durante el incremento después en la década.
14:24
So if you combinecombinar the intuitionintuición in this figurefigura
287
839000
2000
Así que si combinan la intuición y esta figura
14:26
with some of the datadatos that I talkedhabló about before,
288
841000
3000
con un poco de los datos que vimos anteriormente,
14:29
it suggestssugiere that somewherealgun lado betweenEntre 25 percentpor ciento and 50 percentpor ciento
289
844000
4000
nos sugiere que en algún punto entre el 25% y el 50%
14:33
of the declinedisminución in prevalencepredominio in UgandaUganda
290
848000
2000
de la reducción de la prevalecencia en Uganda
14:35
actuallyactualmente would have happenedsucedió even withoutsin any educationeducación campaignCampaña.
291
850000
4000
podría haber ocurrido incluso sin llevar a cabo ninguna campaña de educación.
14:39
But that's enormouslyenormemente importantimportante for policypolítica.
292
854000
2000
Ésto es muy importante para la política.
14:41
We're spendinggasto so much moneydinero to try to replicatereproducir exactamente this campaignCampaña.
293
856000
2000
Estamos gastando mucho dinero en tratar de recrear esta campaña,
14:43
And if it was only 50 percentpor ciento as effectiveeficaz as we think that it was,
294
858000
3000
siendo que fue sólo 50% efectiva de lo que creíamos,
14:46
then there are all sortstipo of other things
295
861000
2000
porque hay muchas otras clases de cosas
14:48
maybe we should be spendinggasto our moneydinero on insteaden lugar.
296
863000
2000
en las que tal vez deberiamos estar gastando nuestro dinero.
14:50
TryingMolesto to changecambio transmissiontransmisión ratestasas by treatingtratar other sexuallysexualmente transmittedtransmitido diseasesenfermedades.
297
865000
4000
Tratando de cambiar las tasas de transmisión tratando otras enfermedades de transmisión sexual.
14:54
TryingMolesto to changecambio them by engagingatractivo in malemasculino circumcisioncircuncisión.
298
869000
2000
Tratando de cambiarlas promoviendo la circuncisión masculina.
14:56
There are tonsmontones of other things that we should think about doing.
299
871000
2000
Hay muchas otras cosas que deberíamos pensar en hacer.
14:58
And maybe this tellsdice us that we should be thinkingpensando more about those things.
300
873000
4000
Y tal vez ésto nos dice que deberiamos de preocuparnos un poco más en estas cosas.
15:02
I hopeesperanza that in the last 16 minutesminutos I've told you something that you didn't know about AIDSSIDA,
301
877000
5000
Espero que en los últimos 16 minutos, les haya dicho algo que no sabían acerca del SIDA,
15:07
and I hopeesperanza that I've gottenconseguido you questioninginterrogatorio a little bitpoco
302
882000
2000
y espero que se hayan cuestionado un poco
15:09
some of the things that you did know.
303
884000
2000
acerca de loas cosas que sabían.
15:11
And I hopeesperanza that I've convincedconvencido you maybe
304
886000
2000
Y espero que tal vez los haya convencido
15:13
that it's importantimportante to understandentender things about the epidemicepidemia
305
888000
2000
que es importante entender los hechos acerca de la epidemia,
15:15
in orderorden to think about policypolítica.
306
890000
2000
para después pensar en políticas.
15:18
But more than anything, you know, I'm an academicacadémico.
307
893000
2000
Pero más que nada, saben, soy una académica.
15:20
And when I leavesalir here, I'm going to go back
308
895000
2000
Y cuando salga de aquí, voy a regresar allá
15:22
and sitsentar in my tinyminúsculo officeoficina, and my computercomputadora, and my datadatos.
309
897000
3000
a sentarme en mi pequeña oficina, ante mi computadora y mis datos --
15:25
And the thing that's mostmás excitingemocionante about that
310
900000
2000
y la cosa más emocionante de eso
15:27
is everycada time I think about researchinvestigación, there are more questionspreguntas.
311
902000
3000
es que cada vez que pienso en investigar, surgen más preguntas.
15:30
There are more things that I think that I want to do.
312
905000
2000
Hay más cosas que creo que quiero hacer.
15:32
And what's really, really great about beingsiendo here
313
907000
2000
Y lo que es realmente grandioso de estar aquí es
15:34
is I'm sure that the questionspreguntas that you guys have
314
909000
2000
que las preguntas que ustedes tienen
15:36
are very, very differentdiferente than the questionspreguntas that I think up myselfmí mismo.
315
911000
3000
son muy, muy diferentes a las que yo podría hacer.
15:39
And I can't wait to hearoír about what they are.
316
914000
2000
Y no puedo esperar a escuchar cúales son.
15:41
So thank you very much.
317
916000
2000
Así que muchas gracias.
Translated by Armando Cerda
Reviewed by Mauricio Soto

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ABOUT THE SPEAKER
Emily Oster - Assumption-busting economist
Emily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa.

Why you should listen

Emily Oster, an Assistant Professor of Economics at the University of Chicago, has a history of rethinking conventional wisdom.

Her Harvard doctoral thesis took on famed economist Amartya Sen and his claim that 100 million women were statistically missing from the developing world. He blamed misogynist medical care and outright sex-selective abortion for the gap, but Oster pointed to data indicating that in countries where Hepetitis B infections were higher, more boys were born. Through her unorthodox analysis of medical data, she accounted for 50% of the missing girls. Three years later, she would publish another paper amending her findings, stating that, after further study, the relationship between Hepetitis B and missing women was not apparent. This concession, along with her audacity to challenge economic assumptions and her dozens of other influential papers, has earned her the respect of the global academic community. 

She's also investigated the role of bad weather in the rise in witchcraft trials in Medieval Europe and what drives people to play the Powerball lottery. Her latest target: busting assumptions on HIV in Africa.

And she's an advice columnist too >>

 

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Emily Oster | Speaker | TED.com