ABOUT THE SPEAKER
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus.

Why you should listen

Even the most worldly and well-traveled among us have had their perspectives shifted by Hans Rosling. A professor of global health at Sweden's Karolinska Institute, his work focused on dispelling common myths about the so-called developing world, which (as he pointed out) is no longer worlds away from the West. In fact, most of the Third World is on the same trajectory toward health and prosperity, and many countries are moving twice as fast as the west did.

What set Rosling apart wasn't just his apt observations of broad social and economic trends, but the stunning way he presented them. Guaranteed: You've never seen data presented like this. A presentation that tracks global health and poverty trends should be, in a word: boring. But in Rosling's hands, data sings. Trends come to life. And the big picture — usually hazy at best — snaps into sharp focus.

Rosling's presentations were grounded in solid statistics (often drawn from United Nations and World Bank data), illustrated by the visualization software he developed. The animations transform development statistics into moving bubbles and flowing curves that make global trends clear, intuitive and even playful. During his legendary presentations, Rosling took this one step farther, narrating the animations with a sportscaster's flair.

Rosling developed the breakthrough software behind his visualizations through his nonprofit Gapminder, founded with his son and daughter-in-law. The free software — which can be loaded with any data — was purchased by Google in March 2007. (Rosling met the Google founders at TED.)

Rosling began his wide-ranging career as a physician, spending many years in rural Africa tracking a rare paralytic disease (which he named konzo) and discovering its cause: hunger and badly processed cassava. He co-founded Médecins sans Frontièrs (Doctors without Borders) Sweden, wrote a textbook on global health, and as a professor at the Karolinska Institut in Stockholm initiated key international research collaborations. He's also personally argued with many heads of state, including Fidel Castro.

Hans Rosling passed away in February 2017. He is greatly missed.


More profile about the speaker
Hans Rosling | Speaker | TED.com
TEDxChange

Hans Rosling: The good news of the decade? We're winning the war against child mortality

ハンス・ロスリング:10年の良いニュース?

Filmed:
900,534 views

ハンス・ロスリングは、(ほとんど報告されることのなかった)驚くべき重大な価値あるニュースに光を当て、すばらしい統計グラフによって国連の10年間のデータを再構成します。彼は、その過程において、統計値に対するひとつの欠陥を指摘します。
- Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
We are here today今日
0
0
2000
本日お集まりいただきましたのは、
00:17
because [the] Unitedユナイテッド Nations国家
1
2000
2000
世界各国の発展のため
00:19
have defined定義された goalsゴール
2
4000
2000
国連が開発目標を定めたことを
00:21
for the progress進捗 of countries.
3
6000
2000
ご説明するためです
00:23
They're calledと呼ばれる Millenniumミレニアム Development開発 Goals目標.
4
8000
3000
ミレニアム開発目標といいます
00:26
And the reason理由 I really like these goalsゴール
5
11000
3000
この目標の良いところは
00:29
is that there are eight8 of them.
6
14000
3000
8つ定義されているところです
00:32
And by specifying指定する eight8 different異なる goalsゴール,
7
17000
2000
8つの目標がそれぞれあり、
00:34
the Unitedユナイテッド Nations国家 has said
8
19000
2000
全世界の人々が
00:36
that there are so manyたくさんの things needed必要な
9
21000
2000
良い生活を送るために
00:38
to change変化する in a country
10
23000
2000
何が必要で、何を変えていかなくては
00:40
in order注文 to get the good life for people.
11
25000
2000
いけないのか、国連が示したのです
00:42
Look here -- you have to end終わり poverty貧困,
12
27000
2000
ご覧ください、貧困の撲滅、
00:44
education教育, gender性別,
13
29000
2000
教育、ジェンダー、
00:46
child and maternal母性 health健康,
14
31000
2000
幼児死亡率、妊婦の健康、
00:48
controlコントロール infections感染症, protect保護する the environment環境
15
33000
3000
感染症の防止、環境保護、
00:51
and get the good globalグローバル linksリンク betweenの間に nations
16
36000
2000
援助から貿易までのさまざまな面での
00:53
in everyすべて aspectアスペクト
17
38000
2000
国と国との連携が
00:55
from aid援助 to tradeトレード.
18
40000
3000
必要になります
00:58
There's a second二番 reason理由 I like these development開発 goalsゴール,
19
43000
3000
この開発目標の良いところの二つ目は
01:01
and that is because each and everyすべて one is measured測定された.
20
46000
3000
どの目標も数値化されているところです
01:04
Take child mortality死亡;
21
49000
3000
幼児死亡率を見てみましょう
01:07
the aim目的 here is to reduce減らす child mortality死亡
22
52000
2000
目的は幼児死亡率の削減で、
01:09
by two-thirds3分の2,
23
54000
2000
1990年から2015年の間に
01:11
from 1990 to 2015.
24
56000
3000
2/3にすることです
01:14
That's a four4つの percentパーセント reduction削減 per〜ごと year --
25
59000
3000
年4パーセントの削減です
01:18
and this, with measuring測定する.
26
63000
2000
この数値化によって、
01:20
That's what makes作る the difference
27
65000
2000
口先だけの政策論議と
01:22
betweenの間に political政治的 talking話す like this
28
67000
2000
実際の国民の生活向上という
01:24
and really going for the important重要 thing,
29
69000
2000
重要な仕事とを
01:26
a better life for people.
30
71000
3000
区別することができるのです
01:29
And what I'm so happyハッピー about with this
31
74000
2000
喜ばしいことに
01:31
is that we have already既に documented文書化された
32
76000
2000
すでに報告書にあるとおり
01:33
that there are manyたくさんの countries
33
78000
2000
多くの国で
01:35
in Asiaアジア, in the Middle中間 East,
34
80000
2000
アジアも、中東も、
01:37
in Latinラテン Americaアメリカ and East Europeヨーロッパ
35
82000
3000
ラテンアメリカも、東ヨーロッパも、
01:40
that [are] reducing還元する with this rateレート.
36
85000
2000
幼児死亡率が低下しつつあるのです
01:42
And even mighty力強い Brazilブラジル is going down with five percentパーセント per〜ごと year,
37
87000
3000
大国ブラジルであっても、5%の低下です
01:45
and Turkey七面鳥 with sevenセブン percentパーセント per〜ごと year.
38
90000
2000
トルコでは7%の低下です
01:47
So there's good newsニュース.
39
92000
2000
とても良いことです
01:49
But then I hear聞く people saying言って, "There is no progress進捗 in Africaアフリカ.
40
94000
3000
一方で、「アフリカでは進展がない、
01:52
And there's not even statistics統計 on Africaアフリカ
41
97000
2000
アフリカでは何が起きているのか知る術の
01:54
to know what is happeningハプニング."
42
99000
2000
統計すら存在しない」と言う人もいます
01:56
I'll prove証明する them wrong違う on bothどちらも pointsポイント.
43
101000
3000
どちらも間違っていることをお見せしましょう
01:59
Come with me to the wonderful素晴らしい world世界 of statistics統計.
44
104000
3000
さあ、すてきな統計の世界を覗いてみましょう
02:02
I bring持参する you to the webpageウェブページ, ChildMortalityChildMortality.org組織,
45
107000
3000
私はChildMortality.orgというページを作りました
02:05
where you can take deaths in children子供
46
110000
2000
このページでは世界中の国における
02:07
below以下 five years of age年齢 for all countries --
47
112000
3000
5歳未満の子供の死亡数を掲示しています
02:10
it's done完了 by U.N. specialists専門家.
48
115000
2000
国連の専門家による数値です
02:12
And I will take Kenyaケニア as an example.
49
117000
2000
たとえばケニアを見てみましょう
02:14
Here you see the dataデータ.
50
119000
2000
これがケニアのデータです
02:16
Don't panicパニック -- don't panicパニック now, I'll help you throughを通して this.
51
121000
3000
あわてないで、おちついて、ちゃんと説明していきますよ
02:19
It looks外見 nasty不快な, like in collegeカレッジ
52
124000
2000
大学で統計学が嫌いだった方には
02:21
when you didn't like statistics統計.
53
126000
2000
これは不快かもしれませんね
02:23
But first thing, when you see dotsドット like this,
54
128000
2000
とはいえ、最初にこのようなグラフの点を見て、
02:25
you have to ask尋ねる yourselfあなた自身:
55
130000
2000
気になることがあるでしょう
02:27
from where do the dataデータ come?
56
132000
2000
このデータはどこから来たのか?
02:29
What is the origin原点 of the dataデータ?
57
134000
2000
このデータの元は何か?
02:31
Is it so that in Kenyaケニア,
58
136000
2000
ケニアでは、医者あるいは専門家が
02:33
there are doctors医師 and other specialists専門家
59
138000
2000
子供の死亡に立会い、死亡診断書を発行し
02:35
who write書きます the death certificate証明書 at the death of the child
60
140000
2000
統計局に届け出るように、
02:37
and it's sent送られた to the statistical統計的 office事務所?
61
142000
2000
機能しているものだろうか?
02:39
No -- low-income低収入 countries like Kenyaケニア
62
144000
3000
だめです、ケニアのような低所得国では
02:42
still don't have that levelレベル of organization組織.
63
147000
3000
そのような組織はまだありません
02:45
It exists存在する, but it's not completeコンプリート
64
150000
2000
あったとしても、十分に機能していません
02:47
because so manyたくさんの deaths occur発生する in the home
65
152000
3000
というのも家庭内での死亡が多くて
02:50
with the family家族,
66
155000
2000
家族が立ち会うだけで
02:52
and it's not registered登録された.
67
157000
2000
記録されていないのです
02:54
What we rely頼りにする on is not an incomplete不完全な systemシステム.
68
159000
2000
このような不完全なシステムに頼ることなく、
02:56
We have interviewsインタビュー, we have surveysアンケート.
69
161000
3000
私たちは聞き取り調査を行いました
02:59
And this is highly高く professional専門家
70
164000
2000
高度な専門家である
03:01
female女性 interviewers面接官
71
166000
2000
女性が面談したのです
03:03
who sit座る down for one hour時間 with a woman女性
72
168000
2000
アフリカの女性一人ひとりに一時間ずつかけて
03:05
and ask尋ねる her about [her] birth誕生 history歴史.
73
170000
2000
その人が生んだ子供のことを尋ねたのです
03:07
How manyたくさんの children子供 did you have?
74
172000
2000
何人子供を生みましたか?
03:09
Are they alive生きている?
75
174000
2000
皆さん生きてますか?
03:11
If they died死亡しました, at what age年齢 and what year?
76
176000
3000
死んだとしたら、何年に何歳で死んだのですか?
03:14
And then this is done完了 in a representative代表 sampleサンプル
77
179000
2000
このように、何千人もの女性を対象に
03:16
of thousands of women女性 in the country
78
181000
3000
聞き取り調査を行いました
03:19
and put together一緒に in what used to be calledと呼ばれる
79
184000
2000
その結果をまとめて、
03:21
a demographic人口統計学 health健康 survey調査 report報告する.
80
186000
3000
人口保健調査結果として発行したのです
03:24
But these surveysアンケート are costly高価な,
81
189000
2000
しかしこの調査は費用がかかります
03:26
so they can only be done完了 [in] three-三- to five-year5年 intervalsインターバル.
82
191000
3000
そのため3年から5年に一度しかできません
03:29
But they have good quality品質.
83
194000
2000
とはいえ良い精度の数値が得られます
03:31
So this is a limitation制限.
84
196000
2000
これが限界です
03:33
And all these colored着色 lines here are results結果;
85
198000
3000
この色のついた線が調査結果です
03:36
each color is one survey調査.
86
201000
2000
調査ごとに色がわけてあります
03:38
But that's too complicated複雑な for today今日, so I'll simplify簡略化する it for you,
87
203000
3000
この話は複雑なため、単純にします
03:41
and I give you one average平均 pointポイント for each survey調査.
88
206000
3000
調査結果の平均値をみましょう
03:44
This was 1977, 1988,
89
209000
3000
これが1977年、1988年、
03:47
1992, '97
90
212000
2000
1992年、1997年、
03:49
and 2002.
91
214000
3000
そして2002年です
03:52
And when the experts専門家 in the U.N.
92
217000
2000
国連の専門家がこの調査結果を
03:54
have got these surveysアンケート in place場所 in their彼らの databaseデータベース,
93
219000
3000
彼らのデータベースに入力し、
03:57
then they use advanced高度な mathematical数学 formulas
94
222000
3000
数学の公式を使って導き出した予測は
04:00
to produce作物 a trend傾向 lineライン, and the trend傾向 lineライン looks外見 like this.
95
225000
3000
このような曲線です
04:03
See here -- it's the bestベスト fitフィット they can get of this pointポイント.
96
228000
3000
見てください、この点に最も近い曲線です
04:06
But watch out --
97
231000
2000
しかし、注意してください
04:08
they continue持続する the lineライン
98
233000
2000
予測は、あくまで
04:10
beyond超えて the last pointポイント
99
235000
2000
過去の結果を結んで
04:12
out into nothing.
100
237000
2000
未来へ延長したものです
04:14
And they estimated推定 that in 2008,
101
239000
3000
国連はケニアの2008年幼児死亡率を
04:17
Kenyaケニア had per〜ごと child mortality死亡 of 128.
102
242000
3000
128と予測しました。
04:20
And I was sad悲しい,
103
245000
2000
恐ろしいことに
04:22
because we could see
104
247000
2000
90年代に入って
04:24
this reversal逆転 in Kenyaケニア
105
249000
2000
ケニアでは幼児死亡率が
04:26
with an increased増加した child mortality死亡 in the 90s.
106
251000
3000
増加してしまったのです
04:29
It was so tragic悲劇的な.
107
254000
2000
悲惨なことです
04:31
But in June六月, I got a mail郵便物 in my inbox受信トレイ
108
256000
3000
しかし、6月になって私のところに
04:34
from Demographic人口統計 Health健康 Surveysアンケート,
109
259000
2000
人口保健調査のメールがとどきました
04:36
and it showed示した good newsニュース from Kenyaケニア.
110
261000
2000
ケニアの良いデータでした
04:38
I was so happyハッピー.
111
263000
2000
とてもうれしかった
04:40
This was the estimate推定 of the new新しい survey調査.
112
265000
3000
これが新しい調査結果に基づく予測です
04:43
Then it just took取った another別の three months数ヶ月
113
268000
2000
3か月かかりましたが、
04:45
for [the] U.N. to get it into their彼らの serverサーバ,
114
270000
2000
国連がサーバーにデータをいれました
04:47
and on Friday金曜日 we got the new新しい trend傾向 lineライン --
115
272000
3000
先週の金曜日です、新しい予測曲線が見られます
04:50
it was down here.
116
275000
2000
幼児死亡率が低下しました
04:52
Isn't it niceいい -- isn't it niceいい, yeah?
117
277000
2000
どうです、いいでしょう、ねえ
04:54
I was actually実際に, on Friday金曜日, sitting座っている in frontフロント of my computerコンピューター,
118
279000
3000
まさしくその金曜日、私はPCの前にいて
04:57
and I saw the death rateレート fall
119
282000
2000
死亡率が128から84に低下した
04:59
from 128 to 84 just that morning.
120
284000
3000
曲線を朝から見ていました
05:02
So we celebrated祝われた.
121
287000
2000
お祝いです
05:04
But now, when you have this trend傾向 lineライン,
122
289000
2000
さて、傾向をつかむときに
05:06
how do we measure測定 progress進捗?
123
291000
2000
どうやって進捗を計るべきでしょうか
05:08
I'm going into some details詳細 here,
124
293000
2000
くわしく見ていきましょう
05:10
because [the] U.N. do it like this.
125
295000
2000
国連ではこのようにしています
05:12
They start開始 [in] 1990 -- they measure測定 to 2009.
126
297000
3000
1990年から初めて、2009年のデータです
05:15
They say, "0.9 percentパーセント, no progress進捗."
127
300000
3000
「0.9%で進歩が無い」と言われました
05:18
That's unfair不公正.
128
303000
2000
これはフェアではない
05:20
As a professor教授, I think I have the right to propose提案する something differently異なって.
129
305000
3000
私も教授ですから、申し上げる権利があるでしょう
05:23
I would say, at least少なくとも do this --
130
308000
2000
このようなやり方です
05:25
10 years is enough十分な to followフォローする the trend傾向.
131
310000
2000
10年あれば、傾向をつかむには十分です
05:27
It's two surveysアンケート, and you can see what's happeningハプニング now.
132
312000
3000
二つの調査結果です、何が起きているかわかるでしょう
05:30
They have 2.4 percentパーセント.
133
315000
2000
2.4%でした
05:32
Had I been in the Ministry of Health健康 in Kenyaケニア,
134
317000
2000
もし、ケニアの保健省で働いていたなら、
05:34
I mayかもしれない have joined参加した these two pointsポイント.
135
319000
3000
この二つをつなげてみます
05:37
So what I'm telling伝える you
136
322000
2000
申し上げたいことは、
05:39
is that we know the child mortality死亡.
137
324000
2000
幼児死亡率を知っているということです
05:41
We have a decentまともな trend傾向.
138
326000
2000
最近の動向を知っています
05:43
It's coming到来 into some trickyトリッキー things then
139
328000
2000
ミレニアム開発目標のため
05:45
when we are measuring測定する MDGsMDGs.
140
330000
2000
詳しく調べたのです
05:47
And the reason理由 here for Africaアフリカ is especially特に important重要,
141
332000
3000
アフリカにとってとても重要なことですが、
05:50
because '90s was a bad悪い decade10年,
142
335000
2000
90年代は最悪でした
05:52
not only in Kenyaケニア, but across横断する Africaアフリカ.
143
337000
3000
ケニアに限らず、アフリカ全土で
05:55
The HIVHIV epidemic流行 peakedピークに達した.
144
340000
2000
HIV感染がピークでした
05:57
There was resistance抵抗 for the old古い malariaマラリア drugs薬物, until〜まで we got the new新しい drugs薬物.
145
342000
3000
新しいマラリアの薬品が届くまで、古いマラリアの薬による副作用がありました
06:00
We got, later後で, the mosquito nettingネット.
146
345000
2000
その後、蚊帳を使うようになりました
06:02
And there was socio-economic社会経済的 problems問題,
147
347000
2000
また、社会経済的問題がありましたが、
06:04
whichどの are now beingであること solved解決した at a much better scale規模.
148
349000
3000
今ではかなり解決しつつあります
06:07
So look at the average平均 here --
149
352000
2000
この平均値をみてください
06:09
this is the average平均 for all of sub-Saharanサブサハラ Africaアフリカ.
150
354000
2000
サハラ以南のアフリカの平均です
06:11
And [the] U.N. says言う
151
356000
2000
国連では
06:13
it's a reduction削減 with 1.8 percentパーセント.
152
358000
3000
1.8%の低下としています
06:16
Now this sounds a little theoretical理論的,
153
361000
2000
理論的なように見えますが、
06:18
but it's not so theoretical理論的.
154
363000
2000
それほど理論的なわけではありません
06:20
You know, these economistsエコノミスト,
155
365000
2000
ご存知のとおり経済学者はお金が好きです
06:22
they love moneyお金, they want more and more of it, they want it to grow成長する.
156
367000
3000
お金を儲けて、もっともっと増やすことが好きです
06:25
So they calculate計算する the percentパーセント annual年次 growth成長 rateレート of [the] economy経済.
157
370000
3000
経済の年間成長率を%で計算します
06:28
We in publicパブリック health健康, we hate嫌い child death,
158
373000
3000
私たちは公衆衛生が専門で、子供の死亡が大嫌いです
06:31
so we want lessもっと少なく and lessもっと少なく and lessもっと少なく of child deaths.
159
376000
2000
子供の死亡をもっと、ずっと減らしていきたい
06:33
So we calculate計算する the percentパーセント reduction削減 per〜ごと year,
160
378000
2000
年に何%低下したか計算します
06:35
but it's sortソート of the same同じ percentageパーセンテージ.
161
380000
2000
同じように%で表されます
06:37
If your economy経済 grows成長する with four4つの percentパーセント,
162
382000
2000
もし経済成長が4%なら、
06:39
you oughtすべきだ to reduce減らす child mortality死亡 four4つの percentパーセント;
163
384000
2000
子供の死亡率も4%減ってもよいでしょう
06:41
if it's used well and people are really involved関係する
164
386000
3000
国民がちゃんと関心をもち、
06:44
and can get the use of the resourcesリソース in the way they want it.
165
389000
3000
リソースを何に使うかちゃんと把握しさえすれば。
06:47
So is this fairフェア now to measure測定 this over 19 years?
166
392000
3000
この19年間の統計はフェアといえるでしょうか?
06:50
An economistエコノミスト would never do that.
167
395000
3000
経済学者なら決してしないことです
06:53
I have just divided分割された it into two periods期間.
168
398000
2000
私なら二つの期間に分けてみます
06:55
In the 90s, only 1.2 percentパーセント,
169
400000
3000
90年代は、ほんの1.2%でした
06:58
only 1.2 percentパーセント.
170
403000
2000
ほんの1.2%
07:00
Whereasそれに対して now, second二番 gearギヤ --
171
405000
2000
いまではセカンドギアに変速しました
07:02
it's like Africaアフリカ had first gearギヤ,
172
407000
2000
アフリカはローギアから
07:04
now they go into second二番 gearギヤ.
173
409000
2000
セカンドギアに変速しつつあります
07:06
But even this
174
411000
2000
しかし、それであっても
07:08
is not a fairフェア representation表現 of Africaアフリカ,
175
413000
2000
アフリカを正しく表現しているとは言えません
07:10
because it's an average平均,
176
415000
2000
平均値だからです
07:12
it's an average平均 speed速度 of reduction削減 in Africaアフリカ.
177
417000
2000
アフリカの幼児死亡率低下スピードの平均です
07:14
And look here when I take you into my bubbleバブル graphsグラフ.
178
419000
3000
この、私のグラフをご覧ください
07:17
Still here,
179
422000
2000
ここです
07:19
child death per〜ごと 1,000 on that axis.
180
424000
3000
縦軸は1000人当たりの幼児死亡数
07:22
Here we have [the] year.
181
427000
2000
横軸は西暦年です
07:24
And I'm now giving与える you a widerより広い picture画像 than the MDGMDG.
182
429000
3000
MDGよりも広い視点で紹介します
07:27
I start開始 50 years ago
183
432000
2000
50年前から始めます
07:29
when Africaアフリカ celebrated祝われた independence独立 in most最も countries.
184
434000
3000
アフリカの多くの国が独立し始めた頃です
07:32
I give you Congoコンゴ, whichどの was high高い,
185
437000
2000
コンゴをみてください、こんなに高い、
07:34
Ghanaガーナ -- lower低い. And Kenyaケニア -- even lower低い.
186
439000
2000
ガーナは低い、ケニアはさらに低い
07:36
And what has happened起こった over the years since以来 then? Here we go.
187
441000
3000
時代が変わるとどのようなことが起きるか見てみましょう、さあ始めます
07:39
You can see, with independence独立, literacyリテラシー improved改善された
188
444000
3000
独立して、リテラシーが向上します
07:42
and vaccinationsワクチン接種 started開始した, smallpox天然痘 was eradicated根絶された,
189
447000
3000
ワクチン接種も始まります、天然痘を撲滅しました
07:45
hygiene衛生 was improved改善された, and things got better.
190
450000
3000
衛生状態も向上しました、物事が良い方向に向かっています
07:48
But then, in the '80s, watch out here.
191
453000
2000
しかし80年代に入って、ここを見てください
07:50
Congoコンゴ got into civil市民 war戦争,
192
455000
2000
コンゴでは内戦が起きました
07:52
and they leveledレベルの off here.
193
457000
2000
このようにレベルが落ちました
07:54
Ghanaガーナ got very ahead前方に, fast速い.
194
459000
2000
ガーナは急速に向上しました
07:56
This was the backlashバックラッシュ in Kenyaケニア, and Ghanaガーナ bypassedバイパスされた,
195
461000
3000
ケニアでは反動があります、ガーナではありません
07:59
but then Kenyaケニア and Ghanaガーナ go down together一緒に --
196
464000
2000
ケニアもガーナもともに低下しています
08:01
still a standstill停止 in Congoコンゴ.
197
466000
2000
コンゴだけは取り残されています
08:03
That's where we are today今日.
198
468000
2000
これが今の世界です
08:05
You can see it doesn't make senseセンス
199
470000
3000
見てのとおり、進歩が無い国と
08:08
to make an average平均 of this zeroゼロ improvement改善
200
473000
3000
急速な進歩をする国との平均を取ることは
08:11
and this very fast速い improvement改善.
201
476000
3000
意味が無いのです
08:15
Time has come
202
480000
2000
時代は変わりました
08:17
to stop thinking考え about sub-Saharanサブサハラ Africaアフリカ as one place場所.
203
482000
4000
サハラ以南のアフリカを一地域として捉えることはやめましょう
08:21
Their彼らの countries are so different異なる,
204
486000
3000
国によってかなり違いがあります
08:24
and they merit値する to be recognized認識された in the same同じ way,
205
489000
3000
ヨーロッパをひとつの場所だと扱わないことと同様に
08:27
as we don't talk about Europeヨーロッパ as one place場所.
206
492000
2000
アフリカもひとつの場所だと認識してはいけません
08:29
I can tell you that the economy経済 in Greeceギリシャ and Swedenスウェーデン are very different異なる --
207
494000
3000
ギリシャ経済とスウェーデン経済とでは大きく違うことは、
08:32
everyoneみんな knows知っている that.
208
497000
2000
みなさんご存知ですよね
08:34
And they are judged判断した, each country, on how they are doing.
209
499000
3000
すべての国が、どんな政策を取るかで評価されるのです
08:37
So let me showショー the widerより広い picture画像.
210
502000
3000
もう少し広い視点で見てみましょう
08:40
My country, Swedenスウェーデン:
211
505000
3000
私の国、スウェーデンです
08:43
1800, we were up there.
212
508000
3000
1800年は、ここでした
08:46
What a strange奇妙な personality disorder障害 we must必須 have,
213
511000
3000
私たちは何を間違っていたのか、おかしなことをしていました
08:49
counting数える the children子供 so meticulously細心の注意を払って in spite邪悪 of a high高い child death rateレート.
214
514000
3000
子供の死亡率が高ったにも関わらず子供の人口統計は正確にとっていたのです
08:52
It's very strange奇妙な. It's sortソート of embarrassing恥ずかしい.
215
517000
3000
とてもおかしなことです
08:55
But we had that habit習慣 in Swedenスウェーデン, you know,
216
520000
2000
スウェーデンでは、子供の死亡について
08:57
that we counted数えられた all the child deaths,
217
522000
2000
何ら対策を講じなかったにもかかわらず
08:59
even if we didn't do anything about it.
218
524000
2000
統計だけはちゃんととっていました
09:01
And then, you see, these were famine飢饉 years.
219
526000
2000
そして、この期間は、飢餓の年でした
09:03
These were bad悪い years, and people got fed給餌した up with Swedenスウェーデン.
220
528000
2000
この年は最悪でした、国民はスウェーデンに見切りをつけました
09:05
My ancestors祖先 moved移動した to the Unitedユナイテッド States.
221
530000
3000
私の祖先は、アメリカに移住しました
09:08
And eventually最終的に, soonすぐに they started開始した to get better and better here.
222
533000
3000
結局、すぐに、スウェーデンはもっとより良くなったのです
09:11
And here we got better education教育, and we got health健康 serviceサービス,
223
536000
3000
ここで教育が良くなり、医療サービスもできました
09:14
and child mortality死亡 came来た down.
224
539000
2000
幼児死亡率も下がりました
09:16
We never had a war戦争; Swedenスウェーデン was in peace平和 all this time.
225
541000
3000
戦争を経験することもなく、スウェーデンはずっと平和でした。
09:19
But look, the rateレート of lowering低下
226
544000
2000
しかしご覧ください、スウェーデンにおける
09:21
in Swedenスウェーデン
227
546000
2000
削減スピードは
09:23
was not fast速い.
228
548000
2000
速くはありませんでした
09:25
Swedenスウェーデン achieved達成された a low低い child mortality死亡
229
550000
3000
スウェーデンではスタートが早かったから
09:28
because we started開始した early早い.
230
553000
3000
幼児死亡率の削減もできたのです
09:31
We had primary一次 school学校 actually実際に
231
556000
2000
初等教育を1842年に
09:33
started開始した in 1842.
232
558000
2000
始めました
09:35
And then you get that wonderful素晴らしい effect効果
233
560000
2000
その結果、すばらしい影響がありました
09:37
when we got female女性 literacyリテラシー
234
562000
2000
一世代後に女性の識字率が
09:39
one generation世代 later後で.
235
564000
2000
向上したのです
09:41
You have to realize実現する that the investments投資 we do in progress進捗
236
566000
3000
いま行っている投資は、長期間にわたるものだと
09:44
are long-term長期 investments投資.
237
569000
2000
理解しておくべきです
09:46
It's not about just five years --
238
571000
2000
ほんの5年ではありません
09:48
it's long-term長期 investments投資.
239
573000
2000
長期間の投資なのです
09:50
And Swedenスウェーデン never reached到達した [the] Millenniumミレニアム Development開発 Goalゴール rateレート,
240
575000
3000
スウェーデンはミレニアム開発目標に到達していません
09:53
3.1 percentパーセント when I calculated計算された.
241
578000
2000
計算したところ3.1パーセントでした
09:55
So we are off trackトラック -- that's what Swedenスウェーデン is.
242
580000
3000
脱線してしまいましたね、これがスウェーデンです
09:58
But you don't talk about it so much.
243
583000
2000
それほど興味はないでしょう
10:00
We want othersその他 to be better than we were, and indeed確かに, othersその他 have been better.
244
585000
3000
他の国には、私たち以上に良くなってほしい。事実、そうなりつつあります。
10:03
Let me showショー you Thailandタイ,
245
588000
2000
タイを見てみましょう
10:05
see what a success成功 storyストーリー, Thailandタイ from the 1960s --
246
590000
2000
よくやっています、1960年代での
10:07
how they went行った down here
247
592000
2000
高い死亡率から始まって、
10:09
and reached到達した almostほぼ the same同じ child mortality死亡 levelsレベル as Swedenスウェーデン.
248
594000
3000
スウェーデンと同じぐらいの幼児死亡率に低下しました
10:12
And I'll give you another別の storyストーリー -- Egyptエジプト,
249
597000
3000
他にもエジプトがあります
10:15
the most最も hidden隠された, glorious栄光の success成功 in publicパブリック health健康.
250
600000
3000
公衆衛生における隠れた大成功です
10:18
Egyptエジプト was up here in 1960,
251
603000
2000
エジプトは1960年にここです
10:20
higher高い than Congoコンゴ.
252
605000
2000
コンゴよりも悪かった
10:22
The Nileナイル Deltaデルタ was a misery不幸 for children子供
253
607000
3000
ナイル川デルタ地帯は子供にとってひどい場所でした
10:25
with diarrheal下痢 disease疾患
254
610000
2000
下痢、マラリア、
10:27
and malariaマラリア and a lot of problems問題.
255
612000
2000
無数の問題がありました
10:29
And then they got the Aswanアスワン Damダム. They got electricity電気 in their彼らの homes,
256
614000
3000
その後、アスワンダムが作られ、家庭に電気が届きました
10:32
they increased増加した education教育
257
617000
2000
教育も進みました
10:34
and they got primary一次 health健康 careお手入れ.
258
619000
2000
プライマリ・ヘルス・ケアが宣言され
10:36
And down they went行った, you know.
259
621000
2000
このように、死亡率は低下しました
10:38
And they got saferより安全な water, they eradicated根絶された malariaマラリア.
260
623000
3000
安全な水が飲めるようなり、マラリアを撲滅しました
10:41
And isn't it a success成功 storyストーリー.
261
626000
2000
まさしく成功そのものです
10:43
Millenniumミレニアム Development開発 Goalゴール rates料金 for child mortality死亡
262
628000
3000
ミレニアム開発目標における幼児死亡率の削減は、
10:46
is fully完全に possible可能.
263
631000
2000
現実的に可能なものです
10:48
And the good thing is
264
633000
2000
すばらしいことに
10:50
that Ghanaガーナ today今日 is going with the same同じ rateレート
265
635000
2000
現在のガーナでは達成しています
10:52
as Egyptエジプト did at its fastest最も速い.
266
637000
3000
エジプトでは最速で成し遂げました
10:55
Kenyaケニア is now speedingスピード up.
267
640000
2000
ケニアは今、加速しています
10:57
Here we have a problem問題.
268
642000
2000
ここでは問題があります
10:59
We have a severe厳しい problem問題 in countries whichどの are at a standstill停止.
269
644000
3000
ここの国では問題があって、削減が進んでいません
11:03
Now, let me now bring持参する you to a widerより広い picture画像,
270
648000
3000
では、より広く捉えた全体像をごらんいただきましょう
11:06
a widerより広い picture画像 of child mortality死亡.
271
651000
2000
幼児死亡率に関する大きな全体の動きです
11:08
I'm going to showショー you the relationship関係
272
653000
2000
このグラフで相関をみていただきます
11:10
betweenの間に child mortality死亡 on this axis here --
273
655000
3000
縦軸には、幼児死亡率をとります
11:13
this axis here is child mortality死亡 --
274
658000
3000
縦軸に幼児死亡率です
11:16
and here I have the family家族 sizeサイズ.
275
661000
3000
横軸には家族の人数をとります
11:19
The relationship関係 betweenの間に child mortality死亡 and family家族 sizeサイズ.
276
664000
2000
幼児死亡率と家族数との相関をみてください
11:21
One, two, three, four4つの children子供 per〜ごと woman女性:
277
666000
2000
女性一人に子供が、1、2、3、4、
11:23
six6, sevenセブン, eight8 children子供 per〜ごと woman女性.
278
668000
2000
女性一人に6、7、8人の子供です
11:25
This is, once一度 again, 1960 --
279
670000
2000
1960年に戻ります
11:27
50 years ago.
280
672000
2000
50年前です
11:29
Each bubbleバブル is a country --
281
674000
2000
一つ一つの丸が国です
11:31
the color, you can see, a continent大陸.
282
676000
2000
色は、大陸ごとにつけました
11:33
The darkダーク blue here is sub-Saharanサブサハラ Africaアフリカ.
283
678000
2000
紺色はサハラ以南のアフリカです
11:35
And the sizeサイズ of the bubbleバブル is the population人口.
284
680000
3000
丸の大きさは人口です
11:39
And these are
285
684000
2000
ここの国は、
11:41
the so-calledいわゆる "developing現像" countries.
286
686000
2000
途上国と呼ばれています
11:43
They had high高い, or very high高い, child mortality死亡
287
688000
3000
高い幼児死亡率、とても高い死亡率です
11:46
and family家族 sizeサイズ, six6 to eight8.
288
691000
3000
家族数も6から8です
11:49
And the onesもの over there,
289
694000
2000
一方で、こちら側にいる国は
11:51
they were so-calledいわゆる Western西洋 countries.
290
696000
2000
西洋諸国と呼ばれています
11:53
They had low低い child mortality死亡
291
698000
2000
幼児死亡率が低くて、
11:55
and small小さい families家族.
292
700000
2000
家族数も少ない
11:57
What has happened起こった?
293
702000
2000
何がおきるでしょうか
11:59
What I want you [to do] now is to see with your own自分の eyes
294
704000
3000
皆さんの目でよくご覧になってください
12:02
the relation関係 betweenの間に fall in child mortality死亡
295
707000
3000
幼児死亡率の低下と
12:05
and decrease減少 in family家族 sizeサイズ.
296
710000
3000
家族数の減少との相関を
12:08
I just want not to have any roomルーム for doubt疑問に思う --
297
713000
2000
何も準備は要りません
12:10
you have to see that for yourselfあなた自身.
298
715000
2000
見るだけで結構です
12:12
This is what happened起こった. Now I start開始 the world世界.
299
717000
3000
これが現実に起きたことです、はじめますよ
12:15
Here we come down with the eradication根絶 of
300
720000
2000
死亡率が減ります、天然痘の撲滅
12:17
smallpox天然痘, better education教育,
301
722000
2000
教育の向上
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health健康 serviceサービス.
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724000
2000
医療サービス
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It got down there -- China中国 comes来る into the Western西洋 boxボックス here.
303
726000
3000
ここに集まります、中国は西洋諸国のところに入ります
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And here Brazilブラジル is in the Western西洋 Boxボックス.
304
729000
2000
ほらブラジルも西洋諸国に入ってきました
12:26
Indiaインド is approaching接近する. The first Africanアフリカ countries coming到来 into the Western西洋 boxボックス,
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731000
3000
インドも接近中です、アフリカの最初の国が西洋諸国に入りました
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and we get a lot a new新しい neighbors隣人.
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734000
2000
たくさん隣人が引っ越してきました
12:31
Welcomeようこそ to a decentまともな life.
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736000
2000
長寿命の国へようこそ
12:33
Come on. We want everyoneみんな down there.
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738000
2000
いらっしゃい、全人類がここに集まってほしいものです
12:35
This is the visionビジョン we have, isn't it.
309
740000
2000
これが新しいビジョンです
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And look now, the first Africanアフリカ countries here are coming到来 in.
310
742000
3000
見てください、アフリカの最初の国が入ってきました
12:40
There we are today今日.
311
745000
2000
これが現在です
12:43
There is no suchそのような thing
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748000
2000
西洋諸国も、途上国も、
12:45
as a "Western西洋 world世界" and "developing現像 world世界."
313
750000
2000
今では関係ないのです
12:47
This is the report報告する from [the] U.N.,
314
752000
2000
これは、金曜日(2010.9.17)に出たばかりの
12:49
whichどの came来た out on Friday金曜日.
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754000
2000
国連の報告書です
12:51
It's very good -- "Levelsレベル and Trendsトレンド in Child Mortality死亡" --
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756000
3000
「子どもの死亡率の推移」、とても良い内容です
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exceptを除いて this pageページ.
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759000
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このページを除いては
12:56
This pageページ is very bad悪い;
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このページは最悪です
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it's a categorization分類 of countries.
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国をカテゴリーで分類しています
13:01
It labelsラベル "developing現像 countries," -- I can read読む from the listリスト here --
320
766000
3000
途上国と書かれているのは、次のような国です
13:04
developing現像 countries: Republic共和国 of Korea韓国 -- South Korea韓国.
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769000
3000
途上国:大韓民国
13:07
Huh?
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772000
2000
えぇ?
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They get SamsungSamsung, how can they be [a] developing現像 country?
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774000
3000
サムスンの国ですよ、どうして途上国なのでしょうか
13:12
They have here Singaporeシンガポール.
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777000
2000
シンガポールもあります
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They have the lowest最低 child mortality死亡 in the world世界, Singaporeシンガポール.
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779000
2000
世界で最も幼児死亡率が低い国です
13:16
They bypassedバイパスされた Swedenスウェーデン five years ago,
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2000
スウェーデンを5年前に追い越しました
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and they are labeledラベルされた a developing現像 country.
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783000
2000
それでも途上国扱いです
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They have here Qatarカタール.
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785000
2000
カタールもあります
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It's the richest最も豊かな country in the world世界 with Alアル Jazeeraジャジーラ.
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787000
2000
アルジャジーラもあり最も裕福な国です
13:24
How the heck地獄 could they be [a] developing現像 country?
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789000
2000
なぜこのような国が途上国といえるのでしょうか
13:26
This is crapひどい.
331
791000
2000
これはゴミです
13:28
(Applause拍手)
332
793000
3000
(拍手)
13:31
The rest残り here is good -- the rest残り is good.
333
796000
2000
残りの部分は大丈夫です、良い内容です
13:33
We have to have a modernモダン concept概念,
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798000
2000
データに合う新しい考え方を
13:35
whichどの fitsフィット to the dataデータ.
335
800000
2000
持たなくてはなりません
13:37
And we have to realize実現する
336
802000
2000
すべての国がここに
13:39
that we are all going to into this, down to here.
337
804000
3000
集ってくることをよく理解しなくてはなりません
13:42
What is the importance重要度 now with the relations関係 here.
338
807000
3000
この関係は重要です
13:45
Look -- even if we look in Africaアフリカ --
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810000
2000
見てください、アフリカです
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these are the Africanアフリカ countries.
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812000
2000
これがアフリカ諸国です
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You can clearlyはっきりと see the relation関係 with falling落下 child mortality死亡
341
814000
3000
幼児死亡率の減少と家族数の減少との
13:52
and decreasing減少する family家族 sizeサイズ,
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817000
2000
関係がわかります
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even within以内 Africaアフリカ.
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819000
2000
アフリカにあっても同じです
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It's very clearクリア that this is what happens起こる.
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821000
2000
何が起きているか明白でしょう
13:58
And a very important重要 pieceピース of research研究 came来た out on Friday金曜日
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823000
3000
シアトルにある保健指標・評価研究所から
14:01
from the Institute研究所 of Health健康 Metricsメトリック and Evaluation評価 in Seattleシアトル
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826000
4000
金曜日に発表された研究結果によると、
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showing表示 that almostほぼ 50 percentパーセント
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830000
2000
幼児死亡率を約50%削減
14:07
of the fall in child mortality死亡
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832000
2000
することが可能とのことです
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can be attributed帰属 to female女性 education教育.
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834000
3000
女性への教育によって
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That is, when we get girls女の子 in school学校,
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837000
3000
女の子が学校に行き、
14:15
we'll私たちは get an impact影響 15 to 20 years later後で,
351
840000
2000
15年から20年がたち
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whichどの is a secular世俗的な trend傾向 whichどの is very strong強い.
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842000
3000
その結果がでるのです
14:20
That's why we must必須 have that long-term長期 perspective視点,
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845000
3000
だから私たちは長期間の展望が必要なのです
14:23
but we must必須 measure測定 the impact影響
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2000
とはいえ10年間ごとに
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over 10-year-年 periods期間.
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850000
2000
統計をとります
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It's fully完全に possible可能
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852000
2000
このすべての国で
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to get child mortality死亡 down in all of these countries
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854000
2000
幼児死亡率を低下させることは可能です
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and to get them down in the cornerコーナー
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856000
2000
そして、ここに集まってくるのです
14:33
where we all would like to liveライブ together一緒に.
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858000
3000
私たちみんなが一緒に生きていくように
14:37
And of courseコース, lowering低下 child mortality死亡
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862000
3000
もちろん、幼児死亡率の低下は
14:40
is a matter問題 of utmost最高 importance重要度
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865000
3000
人道的な面では、
14:43
from humanitarian人道的な aspects側面.
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2000
最重要課題です
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It's a decentまともな life for children子供,
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870000
2000
今、話題にしているのは、
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we are talking話す about.
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872000
2000
子供のまともな生活です
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But it is alsoまた、 a strategic戦略的 investment投資
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しかし、未来の全人類への
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in the future未来 of all mankind人類,
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877000
2000
戦略的投資でもあります
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because it's about the environment環境.
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なぜなら、環境問題でもあるからです
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We will not be ableできる to manage管理する the environment環境
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環境を制御することはできません
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and avoid避ける the terribleひどい climate気候 crisis危機
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884000
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恐ろしい天候破壊を逃れることもできません
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if we don't stabilize安定させる the world世界 population人口.
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886000
2000
全世界の人口を安定させなくては。
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Let's be clearクリア about that.
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888000
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それをはっきりさせましょう
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And the way to do that,
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890000
2000
そのためには、
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that is to get child mortality死亡 down, get accessアクセス to family家族 planningプランニング
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幼児死亡率を下げ、女性の教育がもたらす
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and behind後ろに that driveドライブ female女性 education教育.
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895000
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家族計画へつなげましょう
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And that is fully完全に possible可能. Let's do it.
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898000
2000
必ず可能です、やりましょう
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Thank you very much.
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900000
2000
ご清聴ありがとうございました
15:17
(Applause拍手)
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902000
10000
(拍手)
Translated by kenichi ebara
Reviewed by Kaz Shinada

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ABOUT THE SPEAKER
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus.

Why you should listen

Even the most worldly and well-traveled among us have had their perspectives shifted by Hans Rosling. A professor of global health at Sweden's Karolinska Institute, his work focused on dispelling common myths about the so-called developing world, which (as he pointed out) is no longer worlds away from the West. In fact, most of the Third World is on the same trajectory toward health and prosperity, and many countries are moving twice as fast as the west did.

What set Rosling apart wasn't just his apt observations of broad social and economic trends, but the stunning way he presented them. Guaranteed: You've never seen data presented like this. A presentation that tracks global health and poverty trends should be, in a word: boring. But in Rosling's hands, data sings. Trends come to life. And the big picture — usually hazy at best — snaps into sharp focus.

Rosling's presentations were grounded in solid statistics (often drawn from United Nations and World Bank data), illustrated by the visualization software he developed. The animations transform development statistics into moving bubbles and flowing curves that make global trends clear, intuitive and even playful. During his legendary presentations, Rosling took this one step farther, narrating the animations with a sportscaster's flair.

Rosling developed the breakthrough software behind his visualizations through his nonprofit Gapminder, founded with his son and daughter-in-law. The free software — which can be loaded with any data — was purchased by Google in March 2007. (Rosling met the Google founders at TED.)

Rosling began his wide-ranging career as a physician, spending many years in rural Africa tracking a rare paralytic disease (which he named konzo) and discovering its cause: hunger and badly processed cassava. He co-founded Médecins sans Frontièrs (Doctors without Borders) Sweden, wrote a textbook on global health, and as a professor at the Karolinska Institut in Stockholm initiated key international research collaborations. He's also personally argued with many heads of state, including Fidel Castro.

Hans Rosling passed away in February 2017. He is greatly missed.


More profile about the speaker
Hans Rosling | Speaker | TED.com