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 Afrika'daki AIDS sorunu hakkındaki fikirlerimizi tepetaklak ediyor

Filmed:
921,618 views

Emily Oster Afrika'daki AIDS istatistiklerini bir ekonomist gözüyle yeniden ele alıyor ve çarpıcı bir sonuca ulaşıyor: Bu kıtada HIV yayılması ile ilgili bilmdiğimiz herşey yanlış.
- 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

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

00:26
So I want to talk to you todaybugün about AIDSAIDS in sub-SaharanSahra AfricaAfrika.
0
1000
3000
Bugün size Sahraaltı Afrika'da AIDS'ten bahsetmek istiyorum.
00:29
And this is a prettygüzel well-educatediyi eğitimli audienceseyirci,
1
4000
2000
Oldukça iyi eğitimli bir dinleyici var burda,
00:31
so I imaginehayal etmek you all know something about AIDSAIDS.
2
6000
3000
tahminimce hepiniz AIDS hakkında birşeyler biliyorsunuz.
00:34
You probablymuhtemelen know that roughlykabaca 25 millionmilyon people in AfricaAfrika
3
9000
2000
Afrika'da kabaca 25 milyon kişinin bu virüsle enfekte olduğunu
00:36
are infectedenfekte with the virusvirüs, that AIDSAIDS is a diseasehastalık of povertyyoksulluk,
4
11000
4000
ve AIDS'in bir fakirlik hastalığı olduğunu muhtemelen biliyorsunuz.
00:40
and that if we can bringgetirmek AfricaAfrika out of povertyyoksulluk, we would decreaseazaltmak AIDSAIDS as well.
5
15000
4000
Afrika'yı fakirlikten kurtarabilirsek, AIDS'i de azaltmış olacağız.
00:44
If you know something more, you probablymuhtemelen know that UgandaUganda, to datetarih,
6
19000
3000
Biraz daha bilginiz varsa, Uganda'nın ABC yani kaçın, sadık kal,
00:47
is the only countryülke in sub-SaharanSahra AfricaAfrika
7
22000
2000
kondom kullan kampanyası ile
00:49
that has had successbaşarı in combatingile mücadele the epidemicsalgın.
8
24000
3000
bugüne kadar bu salgınla mücadelede başarılı olmuş
00:52
UsingKullanarak a campaignkampanya that encouragedteşvik people to abstaindurmak, be faithfulsadık, and use condomsPrezervatif --
9
27000
4000
tek Sahraaltı Afrika ülkesi olduğunu biliyor olabilirsiniz.
00:56
the ABCABC campaignkampanya -- they decreasedazalma theironların prevalenceyaygınlık in the 1990s
10
31000
4000
1990'larda AIDS görülme sıklığını yüzde 15'ten yüzde 6'ya
01:00
from about 15 percentyüzde to 6 percentyüzde over just a fewaz yearsyıl.
11
35000
4000
birkaç yıl içerisinde indirdiler.
01:04
If you followtakip et policypolitika, you probablymuhtemelen know that a fewaz yearsyıl agoönce
12
39000
3000
Politikayı takip ediyorsanız biliyorsunuzdur birkaç yıl önce
01:07
the presidentDevlet Başkanı pledgedsözü verdi 15 billionmilyar dollarsdolar to fightkavga the epidemicsalgın over fivebeş yearsyıl,
13
42000
4000
ABD başkanı, beş yıl salgınla mücadele etmek için 15 milyar dolar
01:11
and a lot of that moneypara is going to go to programsprogramlar that try to replicatetekrarlamak UgandaUganda
14
46000
3000
taahhüt etti. Bu paranın çoğu Ugandayı örnek alan, davranış değişikliği yoluyla
01:14
and use behaviordavranış changedeğişiklik to encourageteşvik etmek people and decreaseazaltmak the epidemicsalgın.
15
49000
6000
salgını azaltmayı deneyen programlara gidiyor.
01:20
So todaybugün I'm going to talk about some things
16
55000
2000
Bugün ben salgın hakkında
01:22
that you mightbelki not know about the epidemicsalgın,
17
57000
2000
bilmiyor olabileceğiniz şeyleri anlatacağım.
01:24
and I'm actuallyaslında alsoAyrıca going to challengemeydan okuma
18
59000
2000
Ardından, bildiğinizi sandığınız şeylerden bazılarının
01:26
some of these things that you think that you do know.
19
61000
2000
doğruluğunu sorgulayacağım.
01:28
To do that I'm going to talk about my researchAraştırma
20
63000
3000
Bunun için size bir ekonomist olarak bu salgın üzerindeki
01:31
as an economistiktisatçı on the epidemicsalgın.
21
66000
2000
araştırmalarımdan bahsedeceğim.
01:33
And I'm not really going to talk much about the economyekonomi.
22
68000
2000
Pek fazla ekonomiden bahsetmeyeceğim.
01:35
I'm not going to tell you about exportsihracat and pricesfiyatları.
23
70000
3000
İhracat ve fiyatları falan anlatmayacağım.
01:38
But I'm going to use toolsaraçlar and ideasfikirler that are familiartanıdık to economistsekonomistler
24
73000
4000
Kamu sağlığı ya da epidemiyolojinin alanı içinde sayılan
01:42
to think about a problemsorun that's more traditionallygeleneksel
25
77000
2000
bir problemi, bir ekonomistin kullandığı yöntemler
01:44
partBölüm of publichalka açık healthsağlık and epidemiologyepidemioloji.
26
79000
2000
ve aşina olduğu fikirlerle ele alacağım.
01:46
And I think in that senseduyu, this fitsnöbetleri really nicelygüzelce with this lateralyanal thinkingdüşünme ideaFikir.
27
81000
4000
Bu açıdan bence iyi bir zihin jimnastiği.
01:50
Here I'm really usingkullanma the toolsaraçlar of one academicakademik disciplinedisiplin
28
85000
3000
Burada bir akademik disipline ait yöntemlerle başka bir
01:53
to think about problemssorunlar of anotherbir diğeri.
29
88000
2000
disipline ait sorunları çözmeye çalışıyoruz
01:55
So we think, first and foremostbaşta, AIDSAIDS is a policypolitika issuekonu.
30
90000
3000
AIDS'in öncelikle bir politika meselesi olduğunu düşünüyoruz.
01:58
And probablymuhtemelen for mostçoğu people in this roomoda, that's how you think about it.
31
93000
3000
Bu odadaki çoğu kimse de muhtemelen bu şekilde düşünüyor.
02:01
But this talk is going to be about understandinganlayış factsGerçekler about the epidemicsalgın.
32
96000
4000
Fakat bu konuşma salgına dair gerçekleri anlamak üzerine.
02:05
It's going to be about thinkingdüşünme about how it evolvesgeliştikçe, and how people respondyanıtlamak to it.
33
100000
3000
Nasıl geliştiği ve insanların ona nasıl tepki verdiği üzerine.
02:08
I think it mayMayıs ayı seemgörünmek like I'm ignoringgörmezden the policypolitika stuffşey,
34
103000
3000
Politika kısmını göz ardı ediyor gibi görünebilirim,
02:11
whichhangi is really the mostçoğu importantönemli,
35
106000
2000
oysa bu en önemli kısım,
02:13
but I'm hopingumut that at the endson of this talk you will concludesonuçlandırmak
36
108000
2000
ama umuyorum ki bu konuşmanın sonunda şu sonuca varırsınız:
02:15
that we actuallyaslında cannotyapamam developgeliştirmek effectiveetkili policypolitika
37
110000
2000
salgının nasıl işlediğini anlamadan ona karşı
02:17
unlessolmadıkça we really understandanlama how the epidemicsalgın worksEserleri.
38
112000
3000
etkili bir çözüm üretemeyiz.
02:20
And the first thing that I want to talk about,
39
115000
2000
İlk olarak bahsedeceğim şey,
02:22
the first thing I think we need to understandanlama is:
40
117000
2000
öncelikli olarak anlamamız gereken şey şu:
02:24
how do people respondyanıtlamak to the epidemicsalgın?
41
119000
2000
İnsanlar bu salgına nasıl tepki veriyorlar?
02:26
So AIDSAIDS is a sexuallycinsel transmittedaktarılan infectionenfeksiyon, and it killsöldürür you.
42
121000
4000
AIDS cinsel yolla bulaşan ve öldüren bir enfeksiyon.
02:30
So this meansanlamına geliyor that in a placeyer with a lot of AIDSAIDS,
43
125000
2000
Bu demek oluyor ki çok AIDS olan bir yerde
02:32
there's a really significantönemli costmaliyet of sexseks.
44
127000
2000
cinsel ilişki pahalıya maloluyor.
02:34
If you're an uninfectedhastalık bulaşmamış tek man livingyaşam in BotswanaBotsvana, where the HIVHIV rateoran is 30 percentyüzde,
45
129000
4000
HIV oranı yüzde 30 olan Botsvana'da yaşayan enfekte olmamış bir erkekseniz
02:38
if you have one more partnerortak this yearyıl -- a long-termuzun vadeli partnerortak, girlfriendkız arkadaşı, mistressmetresi --
46
133000
4000
bu yıl bir fazla partnere sahip olmanız --uzun süreli bir ilişki veya bir kaçamak--
02:42
your chanceşans of dyingölen in 10 yearsyıl increasesartışlar by threeüç percentageyüzde pointsmakas.
47
137000
4000
gelecek 10 yıl içinde ölme ihtimalinizin yüzde üç artması demek.
02:46
That is a hugeKocaman effectEfekt.
48
141000
2000
Bu muazzam bir etki.
02:48
And so I think that we really feel like then people should have lessaz sexseks.
49
143000
3000
O zaman insanlar daha az seks yapmalı diye düşünüyoruz.
02:51
And in factgerçek amongarasında gayeşcinsel menerkekler in the US
50
146000
2000
Gerçekten de ABD'de eşcinsel erkekler arasında
02:53
we did see that kindtür of changedeğişiklik in the 1980s.
51
148000
2000
1980'lerde böyle bir değişim yaşandı.
02:55
So if we look in this particularlyözellikle high-riskyüksek risk sampleNumune, they're beingolmak askeddiye sordu,
52
150000
4000
Bu yüksek risk grubuna şu soru sorulmuş "Son iki ay içerisinde,
02:59
"Did you have more than one unprotectedkorumasız sexualcinsel partnerortak in the last two monthsay?"
53
154000
3000
birden fazla partnerle, korunmadan ilişkiye girdiniz mi?".
03:02
Over a perioddönem from '84 to '88, that sharepay dropsdamla from about 85 percentyüzde to 55 percentyüzde.
54
157000
6000
84'ten 88'e kadar olan dönemde 'evet' diyenlerin oranı yüzde 85'ten 55'e düşmüş.
03:08
It's a hugeKocaman changedeğişiklik in a very shortkısa perioddönem of time.
55
163000
2000
Bu kadar kısa sürede çok büyük bir değişim.
03:10
We didn't see anything like that in AfricaAfrika.
56
165000
2000
Afrika'da böyle birşey görmedik.
03:12
So we don't have quiteoldukça as good dataveri, but you can see here
57
167000
3000
Diğer örnekteki kadar iyi istatistiğe sahip değiliz, ama burada
03:15
the sharepay of singletek menerkekler havingsahip olan pre-maritalönceden medeni sexseks,
58
170000
2000
gördüğünüz evlilik öncesi ilişki yaşayan bekar veya
03:17
or marriedevli menerkekler havingsahip olan extra-maritalExtra-evlilik sexseks,
59
172000
2000
evlilik-dışı ilişki yaşayan erkeklerin oranı,
03:19
and how that changesdeğişiklikler from the earlyerken '90s to lategeç '90s,
60
174000
3000
90'ların başından sonlarına doğru ve 90'ların sonundan
03:22
and lategeç '90s to earlyerken 2000s. The epidemicsalgın is gettingalma worsedaha da kötüsü.
61
177000
3000
2000'li yılların başına doğru nasıl değiştiği. Salgın gittikçe büyüyor.
03:25
People are learningöğrenme more things about it.
62
180000
2000
İnsanlar bu konuda daha çok şey öğreniyorlar..
03:27
We see almostneredeyse no changedeğişiklik in sexualcinsel behaviordavranış.
63
182000
2000
Sex davranışlarında hiçbir değişiklik görmüyoruz.
03:29
These are just tinyminik decreasesazaltır -- two percentageyüzde pointsmakas -- not significantönemli.
64
184000
4000
Bunlar sadece ufacık dğşğşler --yüzde iki-- kayda değer değil.
03:33
This seemsgörünüyor puzzlingşaşırtıcı. But I'm going to arguetartışmak that you shouldn'tolmamalı be surprisedşaşırmış by this,
65
188000
4000
Şaşırtıcı görünüyor, ama bence buna şaşırmamalısınız.
03:37
and that to understandanlama this you need to think about healthsağlık
66
192000
3000
bunu anlamak için, sağlık kavramını bir ekonomisitin
03:40
the way than an economistiktisatçı does -- as an investmentyatırım.
67
195000
3000
gördüğü gibi görmelisiniz-- bir yatırım olarak.
03:43
So if you're a softwareyazılım engineermühendis and you're tryingçalışıyor to think about
68
198000
3000
Eğer bir yazılım mühendisiyseniz ve programınıza yeni bir
03:46
whetherolup olmadığını to addeklemek some newyeni functionalityişlevselliği to your programprogram,
69
201000
3000
özellik ekleyip eklememeye karar veriyorsanız
03:49
it's importantönemli to think about how much it costsmaliyetler.
70
204000
2000
ne kadara malolacağını hesaba katmanız gerekir.
03:51
It's alsoAyrıca importantönemli to think about what the benefityarar is.
71
206000
2000
Getirisinin ne olacağını da hesaplamalısınız.
03:53
And one partBölüm of that benefityarar is how much longeruzun
72
208000
2000
Bu getiri biraz da sizin programınızın
03:55
you think this programprogram is going to be activeaktif.
73
210000
2000
ne kadar süre daha aktif olacağıyla ilgilidir.
03:57
If versionversiyon 10 is cominggelecek out nextSonraki weekhafta,
74
212000
2000
Eğer haftaya versiyon 10 çıkacaksa,
03:59
there's no pointpuan in addingekleme more functionalityişlevselliği into versionversiyon ninedokuz.
75
214000
3000
versiyon 9' a yeni bir özellik eklemek çok da mantıklı değil.
04:02
But your healthsağlık decisionskararlar are the sameaynı.
76
217000
2000
Sağlıkla ilgili kararlar da böyledir.
04:04
EveryHer time you have a carrothavuç insteadyerine of a cookietanımlama bilgisi,
77
219000
2000
Kurabiye yerine havuç yediğiniz her sefer,
04:06
everyher time you go to the gymspor salonu insteadyerine of going to the moviesfilmler,
78
221000
3000
sinema yerine spor salonuna her gidişiniz kendi sağlığınıza
04:09
that's a costlypahalı investmentyatırım in your healthsağlık.
79
224000
2000
yaptığınız maliyetli bir yatırımdır.
04:11
But how much you want to investyatırmak is going to dependbağımlı
80
226000
2000
Ne kadar yatırım yapacağınız, bu yatırımları yapmadan
04:13
on how much longeruzun you expectbeklemek to livecanlı in the futuregelecek,
81
228000
2000
kaç yıl daha yaşayacağınızı
04:15
even if you don't make those investmentsyatırımlar.
82
230000
2000
tahmin ettiğinizle ilgilidir.
04:17
AIDSAIDS is the sameaynı kindtür of thing. It's costlypahalı to avoidönlemek AIDSAIDS.
83
232000
3000
AIDS de böyle bir şey. AIDS' ten korunmak maliyetli.
04:20
People really like to have sexseks.
84
235000
3000
İnsanlar sex yapmayı seviyorlar.
04:23
But, you know, it has a benefityarar in termsşartlar of futuregelecek longevityuzun ömürlü.
85
238000
6000
Ama kaçınmanın faydası ömür uzunluğu cinsinden.
04:29
But life expectancybeklenti in AfricaAfrika, even withoutolmadan AIDSAIDS, is really, really lowdüşük:
86
244000
4000
Ama Afrika'da, AIDS dışında bile ortalama yaşam süresi çok, çok düşük:
04:33
40 or 50 yearsyıl in a lot of placesyerler.
87
248000
3000
pek çok yerde kırk elli yıl.
04:36
I think it's possiblemümkün, if we think about that intuitionsezgi, and think about that factgerçek,
88
251000
4000
Soruna bu şekilde bakarak, neden pek fazla davranış değişikliği görülmediğini
04:40
that maybe that explainsaçıklar some of this lowdüşük behaviordavranış changedeğişiklik.
89
255000
3000
belki de açıklayabiliriz.
04:43
But we really need to testÖlçek that.
90
258000
2000
Ama tabii ki bunu test etmeliyiz.
04:45
And a great way to testÖlçek that is to look acrosskarşısında areasalanlar in AfricaAfrika and see:
91
260000
3000
Bunu test etmenin harika bir yolu Afrika'da değişik bölgelere bakmak,
04:48
do people with more life expectancybeklenti changedeğişiklik theironların sexualcinsel behaviordavranış more?
92
263000
4000
acaba daha uzun yaşam beklentisi olanlar seks davranışlarını değiştiriyorlar mı?
04:52
And the way that I'm going to do that is,
93
267000
2000
Bunu da şöyle yapacağım,
04:54
I'm going to look acrosskarşısında areasalanlar with differentfarklı levelsseviyeleri of malariasıtma.
94
269000
3000
değişik sıtma seviyeleri olan bölgeleri karşılaştıracağım.
04:57
So malariasıtma is a diseasehastalık that killsöldürür you.
95
272000
3000
Sıtma öldürücü bir hastalık.
05:00
It's a diseasehastalık that killsöldürür a lot of adultsyetişkinler in AfricaAfrika, in additionilave to a lot of childrençocuklar.
96
275000
3000
Afrika'da pek çok çocuğun yanı sıra, pek çok yetişkinin de ölümüne sebep oluyor.
05:03
And so people who livecanlı in areasalanlar with a lot of malariasıtma
97
278000
3000
Bu yüzden sıtmanın yaygın olduğu kesimlerde ortalama
05:06
are going to have loweralt life expectancybeklenti than people who livecanlı in areasalanlar with limitedsınırlı malariasıtma.
98
281000
4000
yaşam beklentisi, sıtmanın az görüldüğü bölgelere göre çok daha az.
05:10
So one way to testÖlçek to see whetherolup olmadığını we can explainaçıklamak
99
285000
2000
Davranış değişikliğini yaşam beklentisi ile açıklamayı
05:12
some of this behaviordavranış changedeğişiklik by differencesfarklar in life expectancybeklenti
100
287000
3000
test edebilmek için, sıtmanın az görüldüğü bölgelerde
05:15
is to look and see is there more behaviordavranış changedeğişiklik
101
290000
3000
daha fazla davranış değişikliği
05:18
in areasalanlar where there's lessaz malariasıtma.
102
293000
2000
olup olmadığına bakalım.
05:20
So that's what this figureşekil showsgösterileri you.
103
295000
2000
Bu figür bize bunu gösteriyor.
05:22
This showsgösterileri you -- in areasalanlar with lowdüşük malariasıtma, mediumorta malariasıtma, highyüksek malariasıtma --
104
297000
4000
Burada -- sıtmanın az yoğun olduğu, orta ve çok yoğun olduğu bölgelerde--
05:26
what happensolur to the numbernumara of sexualcinsel partnersortaklar as you increaseartırmak HIVHIV prevalenceyaygınlık.
105
301000
4000
AIDS'in yaygınlığı ile cinsel partner sayısının nasıl değiştiği görülüyor.
05:30
If you look at the bluemavi linehat,
106
305000
2000
Mavi çizgiye bakarsanız,
05:32
the areasalanlar with lowdüşük levelsseviyeleri of malariasıtma, you can see in those areasalanlar,
107
307000
3000
bunlar sıtmanın az görüldüğü yerler, bu bölgelerde,
05:35
actuallyaslında, the numbernumara of sexualcinsel partnersortaklar is decreasingazalan a lot
108
310000
3000
HIV görülme sıklığı arttıkça cinsel partner sayısı
05:38
as HIVHIV prevalenceyaygınlık goesgider up.
109
313000
2000
hayli azalıyor.
05:40
AreasAlanları with mediumorta levelsseviyeleri of malariasıtma it decreasesazaltır some --
110
315000
2000
Sıtmanın orta seviyede olduğu yerlerde bira azalıyor --
05:42
it doesn't decreaseazaltmak as much. And areasalanlar with highyüksek levelsseviyeleri of malariasıtma --
111
317000
3000
diğeri kadar azalmıyor. Yüksek seviyede sıtma olan bölgelerde --
05:45
actuallyaslında, it's increasingartan a little bitbit, althougholmasına rağmen that's not significantönemli.
112
320000
5000
hatta birazcık artıyor bile ama kayda değer bir oranda değil.
05:50
This is not just throughvasitasiyla malariasıtma.
113
325000
2000
Bu sadece sıtma için geçerli değil.
05:52
YoungGenç womenkadınlar who livecanlı in areasalanlar with highyüksek maternalAnne mortalityölüm oranı
114
327000
3000
Doğum sırasında ölüm oranları yüksek yerlerde yaşayan
05:55
changedeğişiklik theironların behaviordavranış lessaz in responsetepki to HIVHIV
115
330000
3000
genç kadınlar düşük oranlı yerlerde yaşayan kadınlara göre
05:58
than younggenç womenkadınlar who livecanlı in areasalanlar with lowdüşük maternalAnne mortalityölüm oranı.
116
333000
3000
HIV karşısında daha az davranış değişikliği gösteriyorlar.
06:01
There's anotherbir diğeri riskrisk, and they respondyanıtlamak lessaz to this existingmevcut riskrisk.
117
336000
4000
Başka bir risk var ve bu varolan riske daha az tepki veriyorlar.
06:06
So by itselfkendisi, I think this tellsanlatır a lot about how people behaveDavranmak.
118
341000
3000
Bu bize insanların nasıl davrandığı konusunda çok şey söylüyor.
06:09
It tellsanlatır us something about why we see limitedsınırlı behaviordavranış changedeğişiklik in AfricaAfrika.
119
344000
3000
Afrikada niçin çok kısıtlı davranış değişikliği görüldüğünü açıklıyor.
06:12
But it alsoAyrıca tellsanlatır us something about policypolitika.
120
347000
2000
Ayrıca politikayla ilgili birşey de söylüyor.
06:14
Even if you only caredbakım about AIDSAIDS in AfricaAfrika,
121
349000
3000
Umrunuzda olan tek şey Arika'daki AIDS olsa bile,
06:17
it mightbelki still be a good ideaFikir to investyatırmak in malariasıtma,
122
352000
3000
yine de sıtmaya, iyi havalandırmaya ve
06:20
in combatingile mücadele poorfakir indoorkapalı airhava qualitykalite,
123
355000
2000
doğum sonrası ölümlerin önüne geçilmesi için
06:22
in improvinggeliştirme maternalAnne mortalityölüm oranı ratesoranları.
124
357000
2000
mücadeleye yatırım yapmak iyi bir fikir olabilir.
06:24
Because if you improveiyileştirmek those things,
125
359000
2000
çünkü bunları iyleştirirseniz,
06:26
then people are going to have an incentiveözendirici to avoidönlemek AIDSAIDS on theironların ownkendi.
126
361000
4000
insanlar kendi kendilerine AIDS'ten sakınmaya başlarlar.
06:30
But it alsoAyrıca tellsanlatır us something about one of these factsGerçekler that we talkedkonuştuk about before.
127
365000
4000
Bu bize daha önce konuştuğumuz gerçeklerle ilgili birşeyi gösteriyor.
06:34
EducationEğitim campaignskampanyalar, like the one that the presidentDevlet Başkanı is focusingodaklanma on in his fundingfinansman,
128
369000
4000
Eğitim kampanyaları, mesela başkanın fonunun aktarılacağı kampanyalar,
06:38
mayMayıs ayı not be enoughyeterli, at leasten az not aloneyalnız.
129
373000
2000
yeterli olmayabilir. en azından tek başına.
06:40
If people have no incentiveözendirici to avoidönlemek AIDSAIDS on theironların ownkendi,
130
375000
2000
Eğer insanların AIDS'ten sakınmaları için onları teşvik eden
06:42
even if they know everything about the diseasehastalık,
131
377000
2000
yeterince sebep yoksa --hastalık hakkındaki herşeyi
06:44
they still mayMayıs ayı not changedeğişiklik theironların behaviordavranış.
132
379000
2000
bilseler bile-- davranışlarını değiştirmeyebilirler.
06:46
So the other thing that I think we learnöğrenmek here is that AIDSAIDS is not going to fixdüzeltmek itselfkendisi.
133
381000
3000
Burada öğrendiğimiz bir başka şey, AIDS sorunu kendi kendine çözülmeyecek.
06:49
People aren'tdeğil changingdeğiştirme theironların behaviordavranış enoughyeterli
134
384000
2000
İnsanlar salgının artışını azaltmak için
06:51
to decreaseazaltmak the growthbüyüme in the epidemicsalgın.
135
386000
3000
davranışlarını değiştirmiyorlar.
06:54
So we're going to need to think about policypolitika
136
389000
2000
Ne tür politikaların etkili olabileceği
06:56
and what kindtür of policiespolitikaları mightbelki be effectiveetkili.
137
391000
2000
hakkında düşünmemiz gerekiyor.
06:58
And a great way to learnöğrenmek about policypolitika is to look at what workedişlenmiş in the pastgeçmiş.
138
393000
3000
Politikalar hakkında birşey öğrenmenin çok iyi bir yolu geçmişe bakmaktır.
07:01
The reasonneden that we know that the ABCABC campaignkampanya
139
396000
2000
ABC kampanyasının Uganda'da etkili olduğunu bilmemizin
07:03
was effectiveetkili in UgandaUganda is we have good dataveri on prevalenceyaygınlık over time.
140
398000
3000
sebebi, zaman içinde yayılmanın iyi bir istatistiğine sahip olmamızdır.
07:06
In UgandaUganda we see the prevalenceyaygınlık wentgitti down.
141
401000
2000
Uganda'da yayılma azaldı.
07:08
We know they had this campaignkampanya. That's how we learnöğrenmek about what worksEserleri.
142
403000
3000
Orada bu kampanya vardı. Neyin işe yaradığını böyle öğreniyoruz.
07:11
It's not the only placeyer we had any interventionsmüdahaleler.
143
406000
2000
Müdahale ettiğimiz tek yer orası değil.
07:13
Other placesyerler have trieddenenmiş things, so why don't we look at those placesyerler
144
408000
4000
Diğer yerler pek çok şey denedi, neden bunlara bakmıyoruz,
07:17
and see what happenedolmuş to theironların prevalenceyaygınlık?
145
412000
3000
oralarda yayılma nasıl bir seyir izledi?
07:20
UnfortunatelyNe yazık ki, there's almostneredeyse no good dataveri
146
415000
2000
2003'e kadar, Afrikadaki genel nüfusta
07:22
on HIVHIV prevalenceyaygınlık in the generalgenel populationnüfus in AfricaAfrika untila kadar about 2003.
147
417000
5000
HIV yayılımı ile ilgili maalesef elimizde neredeyse hiç iyi istatistik yok.
07:27
So if I askeddiye sordu you, "Why don't you go and find me
148
422000
2000
Eğer size "1991'de Burkina Fas'da görülme sıklığı nedir?"
07:29
the prevalenceyaygınlık in BurkinaBurkina FasoFaso in 1991?"
149
424000
3000
diye sorarsam Google'da aratırsınız--
07:32
You get on GoogleGoogle, you GoogleGoogle, and you find,
150
427000
3000
ve şunu görürsünüz: 1991'de Burkina Faso'da
07:35
actuallyaslında the only people testedtest edilmiş in BurkinaBurkina FasoFaso in 1991
151
430000
3000
yalnızca STD (cinsel yolla bulaşan hastalıklar) hastaları
07:38
are STDSTD patientshastalar and pregnanthamile womenkadınlar,
152
433000
2000
ve hamile kadınlara test yapılmıştırr.
07:40
whichhangi is not a terriblyson derece representativetemsilci groupgrup of people.
153
435000
2000
Toplum genelini temsil ettiği biraz da olsa söylenebilir.
07:42
Then if you pokeduzaklarda bir yerlere uzanıp a little more, you lookedbaktı a little more at what was going on,
154
437000
3000
Biraz daha eşerseniz, neler olduğunu görür ve bunun aslında
07:45
you'dşimdi etsen find that actuallyaslında that was a prettygüzel good yearyıl,
155
440000
3000
bayağı iyi bir yıl olduğunu fark edersiniz. Çünkü bazı
07:48
because in some yearsyıl the only people testedtest edilmiş are IVIV drugilaç userskullanıcılar.
156
443000
3000
yıllarda sadece damardan uyuşturucu kullananlar test edilmiştir.
07:51
But even worsedaha da kötüsü -- some yearsyıl it's only IVIV drugilaç userskullanıcılar,
157
446000
2000
Hatta daha kötüsü-- bazı yıllarda sadece bağımlılar,
07:53
some yearsyıl it's only pregnanthamile womenkadınlar.
158
448000
2000
bazı yıllar sadece hamileler.
07:55
We have no way to figureşekil out what happenedolmuş over time.
159
450000
2000
Zamanla nasıl değiştiğini görebilmemiz mümkün değil.
07:57
We have no consistenttutarlı testingtest yapmak.
160
452000
2000
Testler tutarlı şekilde yapılmamış.
07:59
Now in the last fewaz yearsyıl, we actuallyaslında have donetamam some good testingtest yapmak.
161
454000
5000
Son yıllarda, iyi testler yapmaya başladık.
08:04
In KenyaKenya, in ZambiaZambiya, and a bunchDemet of countriesülkeler,
162
459000
3000
Kenya'da, Zambiya'da ve birkaç ülkede,
08:07
there's been testingtest yapmak in randomrasgele samplesörnekler of the populationnüfus.
163
462000
3000
seçkisiz testler yapılarak genel istatistik tutuluyor.
08:10
But this leavesyapraklar us with a bigbüyük gapboşluk in our knowledgebilgi.
164
465000
3000
Bilgimizdeki kocaman boşluk kaybolmuyor bununla.
08:13
So I can tell you what the prevalenceyaygınlık was in KenyaKenya in 2003,
165
468000
3000
Size Kenya'da 2003 yılındaki görülme sıklığını söyleyebilirim,
08:16
but I can't tell you anything about 1993 or 1983.
166
471000
3000
1993 veya 1983 hakkında birşey söyleyemem.
08:19
So this is a problemsorun for policypolitika. It was a problemsorun for my researchAraştırma.
167
474000
4000
Bu politika oluştururken bir problem, benim araştırmalarım için de öyleydi.
08:23
And I startedbaşladı thinkingdüşünme about how elsebaşka mightbelki we figureşekil out
168
478000
4000
Geçmişte Afrika'da görülme sıklığını başka türlü nasıl
08:27
what the prevalenceyaygınlık of HIVHIV was in AfricaAfrika in the pastgeçmiş.
169
482000
2000
belirleyebiliriz diye düşünmeye başladım
08:29
And I think that the answerCevap is, we can look at mortalityölüm oranı dataveri,
170
484000
4000
Bence cevap şu: ölüm oranlarına bakabiliriz,
08:33
and we can use mortalityölüm oranı dataveri to figureşekil out what the prevalenceyaygınlık was in the pastgeçmiş.
171
488000
4000
ölüm oranlarını kullanarak geçmişteki görülme sıklığını hesaplaybiliriz.
08:37
To do this, we're going to have to relygüvenmek on the factgerçek
172
492000
2000
Bunu yaparken AIDS'in kendine özgü yanları
08:39
that AIDSAIDS is a very specificözel kindtür of diseasehastalık.
173
494000
2000
olmasından yararlanıyoruz.
08:41
It killsöldürür people in the primeasal of theironların liveshayatları.
174
496000
2000
İnsanları en güzel zamanlarında öldürüyor.
08:43
Not a lot of other diseaseshastalıklar have that profileprofil. And you can see here --
175
498000
3000
Pek çok diğer hastalık bu özelliği taşımıyor. Burada görüyorsunuz:
08:46
this is a graphgrafik of deathölüm ratesoranları by ageyaş in BotswanaBotsvana and EgyptMısır.
176
501000
4000
Botsvana ve Mısır'da yaşa göre ölüm oranları grafiği.
08:50
BotswanaBotsvana is a placeyer with a lot of AIDSAIDS,
177
505000
2000
Botsvana AIDS'in çok olduğu bir yer,
08:52
EgyptMısır is a placeyer withoutolmadan a lot of AIDSAIDS.
178
507000
2000
Mısır pek fazla AIDS olmayan bir yer.
08:54
And you see they have prettygüzel similarbenzer deathölüm ratesoranları amongarasında younggenç kidsçocuklar and oldeski people.
179
509000
3000
Görüyorsunuz çocukların ve yaşlıların ölüm oranları iki ülkede hemen hemen aynı
08:57
That suggestsanlaşılacağı it's prettygüzel similarbenzer levelsseviyeleri of developmentgelişme.
180
512000
3000
Bu, aynı derecede gelişmişliği gösteriyor.
09:00
But in this middleorta regionbölge, betweenarasında 20 and 45,
181
515000
3000
Fakat bu orta kısımda, 20 ila 45 yaş arası,
09:03
the deathölüm ratesoranları in BotswanaBotsvana are much, much, much higherdaha yüksek than in EgyptMısır.
182
518000
4000
Botsvana' da ölüm oranları Mısır'dan çok çok çok çok yüksek.
09:07
But sincedan beri there are very fewaz other diseaseshastalıklar that killöldürmek people,
183
522000
4000
Çok az sayıda başka hastalık insanları öldürdüğü için,
09:11
we can really attributenitelik that mortalityölüm oranı to HIVHIV.
184
526000
3000
bunların HIV sebepli ölümler olduğunu düşünebiliriz.
09:14
But because people who diedvefat etti this yearyıl of AIDSAIDS got it a fewaz yearsyıl agoönce,
185
529000
4000
Ama AIDS'ten bu yıl ölenler, mikrobu birkaç yıl önce kapmış olduğundan
09:18
we can use this dataveri on mortalityölüm oranı to figureşekil out what HIVHIV prevalenceyaygınlık was in the pastgeçmiş.
186
533000
5000
bu verileri geçmişte HIV yayılımını hesaplamak için kullanabiliriz.
09:23
So it turnsdönüşler out, if you use this techniqueteknik,
187
538000
2000
Bu tekniği kullandığımızda bulduğumuz
09:25
actuallyaslında your estimatestahminler of prevalenceyaygınlık are very closekapat
188
540000
2000
görülme sıklıkları, seçkisiz örneklere yapılan testlerle
09:27
to what we get from testingtest yapmak randomrasgele samplesörnekler in the populationnüfus,
189
542000
3000
testlerle aynı sonucu veriyor-- ama bunlar UNIAIDS'in açıkladığı
09:30
but they're very, very differentfarklı than what UNAIDSUNAIDS tellsanlatır us the prevalencesprevalences are.
190
545000
5000
oranlardan çok başka.
09:35
So this is a graphgrafik of prevalenceyaygınlık estimatedtahmini by UNAIDSUNAIDS,
191
550000
3000
Bu grafik 9 Afrika ülkesinde 1990ların sonları için
09:38
and prevalenceyaygınlık basedmerkezli on the mortalityölüm oranı dataveri
192
553000
2000
UNIAIDS'in hesapladığı görülme sıklığı,
09:40
for the yearsyıl in the lategeç 1990s in ninedokuz countriesülkeler in AfricaAfrika.
193
555000
4000
ve ölüm oranları kullanılarak hesaplanmış olan.
09:44
You can see, almostneredeyse withoutolmadan exceptionistisna,
194
559000
2000
Neredeyse hiç istisnasız, UNIAIDS'in tahminleri
09:46
the UNAIDSUNAIDS estimatestahminler are much higherdaha yüksek than the mortality-basedÖlüm tabanlı estimatestahminler.
195
561000
4000
ölüm oranlarıyla hesaplanandan çok daha yüksek.
09:50
UNAIDSUNAIDS tell us that the HIVHIV rateoran in ZambiaZambiya is 20 percentyüzde,
196
565000
4000
UNIAIDS bize Zambiya'da HIV oranının yüzde 20 olduğunu
09:54
and mortalityölüm oranı estimatestahminler suggestönermek it's only about 5 percentyüzde.
197
569000
4000
söylüyor, ölümlere göre hesaplarsak HIV oranı yüzde 5.
09:58
And these are not trivialönemsiz differencesfarklar in mortalityölüm oranı ratesoranları.
198
573000
3000
Bunlar öyle ufak farklılıklar değiller.
10:01
So this is anotherbir diğeri way to see this.
199
576000
2000
Bu başka bir bakış açısı.
10:03
You can see that for the prevalenceyaygınlık to be as highyüksek as UNAIDSUNAIDS saysdiyor,
200
578000
2000
görülme sıklığı UNIAIDS'in dediği kadar yüksek olsaydı, bu yaş grubunda
10:05
we have to really see 60 deathsölümler perbaşına 10,000
201
580000
2000
her 10000 kişiden 60'ının ölmesini beklerdik
10:07
ratherdaha doğrusu than 20 deathsölümler perbaşına 10,000 in this ageyaş groupgrup.
202
582000
4000
her 10000 kişiden 20'sinin değil.
10:11
I'm going to talk a little bitbit in a minutedakika
203
586000
2000
Birazdan size bu tip bir bilgiyi
10:13
about how we can use this kindtür of informationbilgi to learnöğrenmek something
204
588000
3000
dünya hakkında düşünmemizi sağlayan birşeyler öğrenmede
10:16
that's going to help us think about the worldDünya.
205
591000
2000
nasıl kullanabileceğimizi anlatacağım.
10:18
But this alsoAyrıca tellsanlatır us that one of these factsGerçekler
206
593000
2000
Ayrıca bu bize başlangıçta sözettiğim
10:20
that I mentionedadı geçen in the beginningbaşlangıç mayMayıs ayı not be quiteoldukça right.
207
595000
3000
gerçeklerin doğru olmayabileceğini de gösteriyor.
10:23
If you think that 25 millionmilyon people are infectedenfekte,
208
598000
2000
Eğer 25 milyon insanın enfekte olduğunu düşünüyorsanız,
10:25
if you think that the UNAIDSUNAIDS numberssayılar are much too highyüksek,
209
600000
3000
eğer UNIAIDS rakamlarını abartılı buluyorsanız,
10:28
maybe that's more like 10 or 15 millionmilyon.
210
603000
2000
muhtemelen bu sayı 10-15 milyon.
10:30
It doesn't mean that AIDSAIDS isn't a problemsorun. It's a giganticDev problemsorun.
211
605000
4000
AIDS bir problem değil anlamına gelmez. Devasa bir problem.
10:34
But it does suggestönermek that that numbernumara mightbelki be a little bigbüyük.
212
609000
4000
Sadece rakamlar bira fazla yüksek anlamına gelir.
10:38
What I really want to do, is I want to use this newyeni dataveri
213
613000
2000
Esas yapmak istediğim, bu yeni verileri kullanarak neyin
10:40
to try to figureşekil out what makesmarkaları the HIVHIV epidemicsalgın growbüyümek fasterDaha hızlı or slowerYavaş.
214
615000
4000
HIV salgınını hızlandırıp yavaşlattığını bulmaya çalışmak.
10:44
And I said in the beginningbaşlangıç, I wasn'tdeğildi going to tell you about exportsihracat.
215
619000
3000
En başta dediğim gibi, size ihracattan sözetmeyecektim.
10:47
When I startedbaşladı workingçalışma on these projectsprojeler,
216
622000
2000
Bu projelerde çalışmaya başladığımda,
10:49
I was not thinkingdüşünme at all about economicsekonomi bilimi,
217
624000
2000
ekonomi hakkında düşünmeyi bırakmıştım,
10:51
but eventuallysonunda it kindtür of sucksberbat bir şey you back in.
218
626000
3000
ama zamanla sizi kendine geri çekiyor.
10:54
So I am going to talk about exportsihracat and pricesfiyatları.
219
629000
3000
Size ihracattan ve fiyatlardan sözedeceğim.
10:57
And I want to talk about the relationshipilişki betweenarasında economicekonomik activityaktivite,
220
632000
3000
Ekonomik faliyet, özellikle ihracat hacmi ve
11:00
in particularbelirli exportihracat volumehacim, and HIVHIV infectionsenfeksiyonlar.
221
635000
4000
HIV enfeksiyonlarından bahsedeceğim.
11:04
So obviouslybelli ki, as an economistiktisatçı, I'm deeplyderinden familiartanıdık
222
639000
4000
Bir ekonomist olarak tabii ki gelişmenin,
11:08
with the factgerçek that developmentgelişme, that opennessaçıklık to tradeTicaret,
223
643000
2000
ticarete açılmanın gelişmekte olan ülkeler için
11:10
is really good for developinggelişen countriesülkeler.
224
645000
2000
çok iyi olduğunun farkındayım.
11:12
It's good for improvinggeliştirme people'sinsanların liveshayatları.
225
647000
3000
Insanların yaşamlarını iyileştiren birşey.
11:15
But opennessaçıklık and inter-connectednessarası bağlantılılık, it comesgeliyor with a costmaliyet
226
650000
2000
Ama ticari açılma ve yurtdışı bağlantıları, hastalık açısından
11:17
when we think about diseasehastalık. I don't think this should be a surprisesürpriz.
227
652000
3000
maliyetli de. Bence bu bizi şaşırtmamalı.
11:20
On WednesdayÇarşamba, I learnedbilgili from LaurieLaurie GarrettGarrett
228
655000
2000
Çarşamba günü Layrie Garett'ten
11:22
that I'm definitelykesinlikle going to get the birdkuş flugrip,
229
657000
2000
kesinlikle kuş gribi olacağımı öğrendim,
11:24
and I wouldn'tolmaz be at all worriedendişeli about that
230
659000
3000
ve eğer Asyayla kontağım olmasaydı
11:27
if we never had any contacttemas with AsiaAsya.
231
662000
3000
bunu hiç umursamazdım.
11:30
And HIVHIV is actuallyaslında particularlyözellikle closelyyakından linkedbağlantılı to transittransit.
232
665000
4000
HIV özellikle ulaşımla yakından ilgili.
11:34
The epidemicsalgın was introducedtanıtılan to the US
233
669000
2000
ABD bu salgınla, erkek bir uçuş görevlisinin
11:36
by actuallyaslında one maleerkek stewardSteward on an airlinehavayolu flightuçuş,
234
671000
4000
Afrika'da hastalığı kapıp beraberinde
11:40
who got the diseasehastalık in AfricaAfrika and broughtgetirdi it back.
235
675000
2000
getirmesi sonucu tanıştı.
11:42
And that was the genesisoluşum of the entiretüm epidemicsalgın in the US.
236
677000
3000
Bu ABD'deki tüm salgının doğuşuydu.
11:45
In AfricaAfrika, epidemiologistsepidemiyologlar have notedkaydetti for a long time
237
680000
4000
Epidemiyologlar, Afrika'da kamyon sürücülerinin
11:49
that truckkamyon driverssürücüleri and migrantsgöçmenler are more likelymuhtemelen to be infectedenfekte than other people.
238
684000
4000
ve göçmenlerin diğer insanlardan daha fazla enfekte olduğuna dikkat çekiyorlar.
11:53
AreasAlanları with a lot of economicekonomik activityaktivite --
239
688000
2000
Ekonomik aktivitenin çok olduğu bölgelerde--
11:55
with a lot of roadsyollar, with a lot of urbanizationkentleşme --
240
690000
3000
birsürü otoyolu olan kentleşmiş yerlerde--
11:58
those areasalanlar have higherdaha yüksek prevalenceyaygınlık than othersdiğerleri.
241
693000
2000
görülme sıklığı diğer yerlerden daha fazla.
12:00
But that actuallyaslında doesn't mean at all
242
695000
2000
Bu aslında eğer insanlara daha çok ihracat,
12:02
that if we gaveverdi people more exportsihracat, more tradeTicaret, that that would increaseartırmak prevalenceyaygınlık.
243
697000
4000
daha çok ticaret verirsek hastalığın görülme sıklığı artar demek değil.
12:06
By usingkullanma this newyeni dataveri, usingkullanma this informationbilgi about prevalenceyaygınlık over time,
244
701000
4000
Bu yeni verileri, zaman içinde görülme sıklığı bilgisini kullanarak doğru mu
12:10
we can actuallyaslında testÖlçek that. And so it seemsgörünüyor to be --
245
705000
4000
diye bakabiliriz. Görünüyor ki-- bence iyi ki de böyle--
12:14
fortunatelyneyse ki, I think -- it seemsgörünüyor to be the casedurum
246
709000
2000
görünüyor ki
12:16
that these things are positivelypozitif olarak relatedilgili.
247
711000
2000
bunlar doğru orantılı.
12:18
More exportsihracat meansanlamına geliyor more AIDSAIDS. And that effectEfekt is really bigbüyük.
248
713000
4000
Daha çok ihracat, daha çok AIDS demek. Ve bu etki gerçekten büyük.
12:22
So the dataveri that I have suggestsanlaşılacağı that if you doubleçift exportihracat volumehacim,
249
717000
4000
Bendeki verilere göre ihracat hacmi iki katına çıktığında,
12:26
it will leadöncülük etmek to a quadruplingquadrupling of newyeni HIVHIV infectionsenfeksiyonlar.
250
721000
5000
HIV enfeksiyonları dört kat artıyor.
12:31
So this has importantönemli implicationsetkileri bothher ikisi de for forecastingtahmini and for policypolitika.
251
726000
3000
Hem tahminlemede hem de politika belirlemede önemli bir şey bu.
12:34
From a forecastingtahmini perspectiveperspektif, if we know where tradeTicaret is likelymuhtemelen to changedeğişiklik,
252
729000
4000
Tahminleme perspektifinden, eğer ticarette değişiklik bekliyorsak,
12:38
for exampleörnek, because of the AfricanAfrika GrowthBüyüme and OpportunitiesFırsatları ActYasası
253
733000
3000
mesela Afrika Büyüme ve Fırsatlar kanunu nedeniyle,
12:41
or other policiespolitikaları that encourageteşvik etmek tradeTicaret,
254
736000
2000
veya ticareti teşvik eden diğer politikalar nedeniyle,
12:43
we can actuallyaslında think about whichhangi areasalanlar are likelymuhtemelen to be heavilyağır şekilde infectedenfekte with HIVHIV.
255
738000
5000
hangi bölgelerde yoğun olarak HIV enfeksiyonu görülebileceğini biliriz.
12:48
And we can go and we can try to have pre-emptive-ön hazırlık preventiveönleyici measuresönlemler there.
256
743000
6000
Buralara gidenilir ve önleyici çalışmalar yapabiliriz.
12:54
LikewiseAynı şekilde, as we're developinggelişen policiespolitikaları to try to encourageteşvik etmek exportsihracat,
257
749000
3000
Benzer şekilde, ticareti teşvik eden politikalar üretiyoruz,
12:57
if we know there's this externalitydışsallık --
258
752000
2000
eğer bu market dışı etkisini bilirsek--
12:59
this extraekstra thing that's going to happenolmak as we increaseartırmak exportsihracat --
259
754000
2000
ihracatı arttırdığımızda ortaya çıkan bu extra şey--
13:01
we can think about what the right kindsçeşit of policiespolitikaları are.
260
756000
3000
hangi politikaların doğru olacağına karar verebiliriz.
13:04
But it alsoAyrıca tellsanlatır us something about one of these things that we think that we know.
261
759000
3000
Bu da bize bildiğimizi sandığımız şeylerden biri hakkında birşeyler söylüyor.
13:07
Even thoughgerçi it is the casedurum that povertyyoksulluk is linkedbağlantılı to AIDSAIDS,
262
762000
3000
Yoksulluk ve AIDS ilişkili olsa bile,
13:10
in the senseduyu that AfricaAfrika is poorfakir and they have a lot of AIDSAIDS,
263
765000
3000
yani evet afrika fakir ve orada birsürü AIDS var ama
13:13
it's not necessarilyzorunlu olarak the casedurum that improvinggeliştirme povertyyoksulluk -- at leasten az in the shortkısa runkoş,
264
768000
4000
yoksulluğu azaltmak-- en azından kısa dönemde--
13:17
that improvinggeliştirme exportsihracat and improvinggeliştirme developmentgelişme --
265
772000
2000
ihracatı arttırmak ve gelişmeyi hızlandırmak,
13:19
it's not necessarilyzorunlu olarak the casedurum that that's going to leadöncülük etmek
266
774000
2000
HIV görülme sıklığının azalacağı
13:21
to a declinedüşüş in HIVHIV prevalenceyaygınlık.
267
776000
2000
anlamına gelmez.
13:24
So throughoutboyunca this talk I've mentionedadı geçen a fewaz timeszamanlar
268
779000
2000
Bu konuşma boyunca birkaç kez
13:26
the specialözel casedurum of UgandaUganda, and the factgerçek that
269
781000
2000
Uganda'nın özel durumundan ve Sahraaltı
13:28
it's the only countryülke in sub-SaharanSahra AfricaAfrika with successfulbaşarılı preventionönleme.
270
783000
4000
Afrikasında önlemleri başarıyla alan tek ülke olduğunu belirttim.
13:32
It's been widelygeniş ölçüde heraldedhabercisi.
271
787000
2000
Bu haber çok yayıldı.
13:34
It's been replicatedçoğaltılan in KenyaKenya, and TanzaniaTanzanya, and SouthGüney AfricaAfrika and manyçok other placesyerler.
272
789000
6000
Kenya'da, Tanzanya'da, Güney Afrika'da taklit edilmeye çalışıldı.
13:40
But now I want to actuallyaslında alsoAyrıca questionsoru that.
273
795000
4000
Ben şimdi bunu da sorgulamak istiyorum.
13:44
Because it is truedoğru that there was a declinedüşüş in prevalenceyaygınlık
274
799000
3000
Çünkü Uganda'da 1990'larda AIDS görülme sıklığında
13:47
in UgandaUganda in the 1990s. It's truedoğru that they had an educationEğitim campaignkampanya.
275
802000
4000
bir düşüş olduğu doğru. Eğitim kampanyaları olduğu da doğru.
13:51
But there was actuallyaslında something elsebaşka that happenedolmuş in UgandaUganda in this perioddönem.
276
806000
6000
Ama aslında Uganda'da o dönemde başka birşey daha oldu.
13:57
There was a bigbüyük declinedüşüş in coffeeKahve pricesfiyatları.
277
812000
2000
Kahve fiyatlarında büyük bir düşüş yaşandı.
13:59
CoffeeKahve is Uganda'sUganda'nın majormajör exportihracat.
278
814000
2000
Kahve Uganda'nın en büyük ihracat ürünü.
14:01
TheirOnların exportsihracat wentgitti down a lot in the earlyerken 1990s -- and actuallyaslında that declinedüşüş lineshatlar up
279
816000
5000
1990'ların başında ihracat çok azaldı-- aslında bu düşüş HIV enfeksiyonlarıyla
14:06
really, really closelyyakından with this declinedüşüş in newyeni HIVHIV infectionsenfeksiyonlar.
280
821000
4000
çok ama çok benzer bir seyir izliyor.
14:10
So you can see that bothher ikisi de of these seriesdizi --
281
825000
3000
Bu grafikte ikisini birlikte görüyoruz--
14:13
the blacksiyah linehat is exportihracat valuedeğer, the redkırmızı linehat is newyeni HIVHIV infectionsenfeksiyonlar --
282
828000
3000
siyah çizgi ihracat değeri, kırmızı çizgi yeni HIV enfeksiyonları--
14:16
you can see they're bothher ikisi de increasingartan.
283
831000
2000
görüyorsunuz ikii de azalıyor.
14:18
StartingBaşlangıç about 1987 they're bothher ikisi de going down a lot.
284
833000
2000
1987 civarından başlayarak ikisi de çok azalıyor.
14:20
And then actuallyaslında they trackiz eachher other
285
835000
2000
Daha sonraları, artmaya başlıyor ve
14:22
a little bitbit on the increaseartırmak latersonra in the decadeonyıl.
286
837000
2000
birbirlerini izliyorlar.
14:24
So if you combinebirleştirmek the intuitionsezgi in this figureşekil
287
839000
2000
Bu fikri ve bu figürü daha önce
14:26
with some of the dataveri that I talkedkonuştuk about before,
288
841000
3000
bahsettiğim verilerle birleştirdiğimizde
14:29
it suggestsanlaşılacağı that somewherebir yerde betweenarasında 25 percentyüzde and 50 percentyüzde
289
844000
4000
Uganda'da AIDS görülme sıklığındaki düşüşün
14:33
of the declinedüşüş in prevalenceyaygınlık in UgandaUganda
290
848000
2000
yüzde 25 ila 50'sinin hiç eğitim kampanyası
14:35
actuallyaslında would have happenedolmuş even withoutolmadan any educationEğitim campaignkampanya.
291
850000
4000
olmamış olsaydı da zaten yaşanacağını tespit ediyoruz.
14:39
But that's enormouslyçok importantönemli for policypolitika.
292
854000
2000
Bu politika için inanılmaz önemli.
14:41
We're spendingharcama so much moneypara to try to replicatetekrarlamak this campaignkampanya.
293
856000
2000
Bu kampanyayı tekrarlamak için çok fazla para harcıyoruz,
14:43
And if it was only 50 percentyüzde as effectiveetkili as we think that it was,
294
858000
3000
Eğer düşündüğümüzün yarısı kadar etkiliyse, belki de,
14:46
then there are all sortssıralar of other things
295
861000
2000
paramızı harcamamız gereken
14:48
maybe we should be spendingharcama our moneypara on insteadyerine.
296
863000
2000
bunun yerine başka birsürü şey vardır.
14:50
TryingÇalışıyor to changedeğişiklik transmissiontransmisyon ratesoranları by treatingtedavi other sexuallycinsel transmittedaktarılan diseaseshastalıklar.
297
865000
4000
Cinsel yollarla bulaşan hastalıkları iyileştirmek,
14:54
TryingÇalışıyor to changedeğişiklik them by engagingçekici in maleerkek circumcisionSünnet.
298
869000
2000
erkek sünnetini yaygınlaştırmak.
14:56
There are tonston of other things that we should think about doing.
299
871000
2000
Yapmayı düşünmemiz gereken tonlarca şey var.
14:58
And maybe this tellsanlatır us that we should be thinkingdüşünme more about those things.
300
873000
4000
Belki de bu bize bunlar hakkında düşünmemiz gerektiğini söylüyor.
15:02
I hopeumut that in the last 16 minutesdakika I've told you something that you didn't know about AIDSAIDS,
301
877000
5000
Umarım son 16 dakikada size AIDS hakkında bilmediğiniz birşey söylemişimdir,
15:07
and I hopeumut that I've gottenkazanılmış you questioningsorgulama a little bitbit
302
882000
2000
umarım bildiklerinizin bazılarını biraz
15:09
some of the things that you did know.
303
884000
2000
sorgulamanızı sağlamışımdır.
15:11
And I hopeumut that I've convincedikna olmuş you maybe
304
886000
2000
Ve umarım politikaları ele alırken salgın
15:13
that it's importantönemli to understandanlama things about the epidemicsalgın
305
888000
2000
hakkındaki gerçekleri anlamanın önemli olabileceğine
15:15
in ordersipariş to think about policypolitika.
306
890000
2000
sizi inandırabilmişimdir.
15:18
But more than anything, you know, I'm an academicakademik.
307
893000
2000
Ama herşeyden önce, ben bir akademisyenim.
15:20
And when I leaveayrılmak here, I'm going to go back
308
895000
2000
Buradan çıkınca minik ofisime, bilgisayarıma
15:22
and sitoturmak in my tinyminik officeofis, and my computerbilgisayar, and my dataveri.
309
897000
3000
ve verilerime geri döneceğim -- araştırmayı
15:25
And the thing that's mostçoğu excitingheyecan verici about that
310
900000
2000
düşündüğümde en heyecan verici şey
15:27
is everyher time I think about researchAraştırma, there are more questionssorular.
311
902000
3000
hep daha fazla soru olması.
15:30
There are more things that I think that I want to do.
312
905000
2000
Yapmayı istediğim daha çok şey var.
15:32
And what's really, really great about beingolmak here
313
907000
2000
Burada olmanın en ama en muhteşem yanı
15:34
is I'm sure that the questionssorular that you guys have
314
909000
2000
sizlerin soracağı soruların benim kendi kendime
15:36
are very, very differentfarklı than the questionssorular that I think up myselfkendim.
315
911000
3000
soracaklarımdan çok daha farklı olacaklarını bilmem.
15:39
And I can't wait to hearduymak about what they are.
316
914000
2000
Onları duymak için sabırsızlanıyorum.
15:41
So thank you very much.
317
916000
2000
Çok teşekkür ederim.
Translated by Ayşe Müge Yüksel
Reviewed by Sancak Gülgen

▲Back to top

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