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
TED2006

Hans Rosling: The best stats you've ever seen

Thuyết trình của Hans Rosling về thống kê dữ liệu

Filmed:
14,386,844 views

Bạn đã bao giờ thấy dữ liệu được trình bày theo cách này? Với kỹ năng thuyết trình đầy kịch tính, dồn dập của một bình luận viên thể thao, chuyên gia về thống kê dữ liệu Hans Rosling đã phơi bày sự thật về cái mà người ta gọi là "thế giới đang phát triển".
- 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.

00:25
About 10 yearsnăm agotrước, I tooklấy on the taskbài tập to teachdạy globaltoàn cầu developmentphát triển
0
0
4000
Cách đây 10 năm, tôi nhận nhiệm vụ giảng dậy môn phát triển toàn cầu
00:29
to SwedishThụy Điển undergraduatechương trình đại học studentssinh viên. That was after havingđang có spentđã bỏ ra
1
4000
4000
cho các sinh viên đại học của Thụy Điển. Lúc đó tôi đã trải qua
00:33
about 20 yearsnăm togethercùng với nhau with AfricanChâu Phi institutionstổ chức studyinghọc tập hungerđói in AfricaAfrica,
2
8000
4000
20 năm học tập tại các học viện của Châu Phi để nghiên cứu về nạn đói
00:37
so I was sortsắp xếp of expectedkỳ vọng to know a little about the worldthế giới.
3
12000
4000
ở Châu Phi, do đó tôi đã tin rằng mình biết được chút ít về thế giới này.
00:41
And I startedbắt đầu in our medicalY khoa universitytrường đại học, KarolinskaKarolinska InstituteHọc viện,
4
16000
5000
Và tôi bắt đầu giảng dậy ở trường Đại học Y của chúng ta, Viện Karolinska,
00:46
an undergraduatechương trình đại học coursekhóa học calledgọi là GlobalToàn cầu HealthSức khỏe. But when you get
5
21000
4000
với khóa học đại học có tên gọi Sức Khỏe Toàn Cầu. Thế nhưng khi bạn có được
00:50
that opportunitycơ hội, you get a little nervouslo lắng. I thought, these studentssinh viên
6
25000
3000
cơ hội, bạn bắt đầu lo lắng. Tôi đã nghĩ, những sinh viên
00:53
comingđang đến to us actuallythực ra have the highestcao nhất gradecấp you can get
7
28000
3000
này thực tế đã đạt điểm cao nhất mà người ta có thể đạt
00:56
in SwedishThụy Điển collegetrường đại học systemshệ thống -- so, I thought, maybe they know everything
8
31000
3000
trong hệ thống Đại học của Thụy Điển, nên họ có thể biết mọi thứ mà
00:59
I'm going to teachdạy them about. So I did a pre-testtrước khi thử nghiệm when they cameđã đến.
9
34000
4000
tôi định dậy cho họ. Do vậy tôi đã tiến hành một bài kiểm tra đầu khóa.
01:03
And one of the questionscâu hỏi from which I learnedđã học a lot was this one:
10
38000
3000
Và một trong những câu hỏi mà tôi đã học được rất nhiều từ đó là câu này:
01:06
"Which countryQuốc gia has the highestcao nhất childđứa trẻ mortalitytử vong of these fivesố năm pairscặp?"
11
41000
4000
"Nước nào có tỉ tệ tử vong ở trẻ em cao nhất trong năm cặp nước sau?"
01:10
And I put them togethercùng với nhau, so that in eachmỗi pairđôi of countryQuốc gia,
12
45000
4000
Và tôi nhóm các nước vào với nhau vừa khéo để trong mỗi cặp nước sẽ có
01:14
one has twicehai lần the childđứa trẻ mortalitytử vong of the other. And this meanscó nghĩa that
13
49000
5000
một nước có tỉ lệ trẻ tử vong gấp đôi nước kia. Điều này có nghĩa là
01:19
it's much biggerlớn hơn a differenceSự khác biệt than the uncertaintytính không chắc chắn of the datadữ liệu.
14
54000
5000
sự chênh lệch là rất lớn, giúp tránh được sai xót của thống kê
01:24
I won'tsẽ không put you at a testthử nghiệm here, but it's TurkeyThổ Nhĩ Kỳ,
15
59000
2000
Tôi sẽ không kiểm tra các bạn ngay tại đây, nhưng đó là nước Thổ Nhĩ Kỹ
01:26
which is highestcao nhất there, PolandBa Lan, RussiaLiên bang Nga, PakistanPakistan and SouthNam AfricaAfrica.
16
61000
5000
với tỉ lệ cao nhất ở đây, cao hơn Ba Lan, Nga, Pakistan và Nam Phi
01:31
And these were the resultscác kết quả of the SwedishThụy Điển studentssinh viên. I did it so I got
17
66000
3000
Và đây cũng là kết quả trả lời của các sinh viên Thụy Điển. Tôi làm vậy để
01:34
the confidencesự tự tin intervalkhoảng thời gian, which is prettyđẹp narrowhẹp, and I got happyvui mừng,
18
69000
3000
xác định "miền tin cậy", và nó khá là hẹp, do đó tôi rất vui,
01:37
of coursekhóa học: a 1.8 right answercâu trả lời out of fivesố năm possiblekhả thi. That meanscó nghĩa that
19
72000
4000
tất nhiên: trong 5 câu hỏi thì có 1.8 câu trả lời đúng. Có nghĩa là
01:41
there was a placeđịa điểm for a professorGiáo sư of internationalquốc tế healthSức khỏe --
20
76000
3000
có chỗ cho vị giáo sư môn sức khỏe quốc tế --
01:44
(LaughterTiếng cười) and for my coursekhóa học.
21
79000
2000
(Cười) và cho môn học của tôi.
01:46
But one latemuộn night, when I was compilingbiên soạn the reportbài báo cáo
22
81000
4000
Nhưng vào một đêm, đã muộn khi tôi đang chỉnh sửa bản báo cáo
01:50
I really realizedthực hiện my discoverykhám phá. I have shownđược hiển thị
23
85000
4000
tôi thực sự có một khám phá. Những bản báo cáo cho thấy
01:54
that SwedishThụy Điển tophàng đầu studentssinh viên know statisticallythống kê significantlyđáng kể lessít hơn
24
89000
5000
những sinh viên hàng đầu của Thụy Điển hiểu biết về thống kê thế giới còn kém hơn
01:59
about the worldthế giới than the chimpanzeestinh tinh.
25
94000
2000
cả loài khỉ.
02:01
(LaughterTiếng cười)
26
96000
2000
(Cười).
02:03
Because the chimpanzeetinh tinh would scoreghi bàn halfmột nửa right if I gaveđưa ra them
27
98000
4000
Bởi loài khỉ sẽ làm đúng một nửa nếu tôi đưa cho chúng
02:07
two bananasChuối with SriSri LankaLanka and TurkeyThổ Nhĩ Kỳ. They would be right halfmột nửa of the casescác trường hợp.
28
102000
3000
hai quả chuối có đề Sri Lanka và Thổ Nhĩ Kì. Chúng sẽ làm đúng một nửa.
02:10
But the studentssinh viên are not there. The problemvấn đề for me was not ignorancevô minh;
29
105000
4000
Nhưng các sinh viên lại không đạt được kết quả đó. Vấn đề đối với tôi không phải là sự thiếu hiểu biết:
02:14
it was preconceivedpreconceived ideasý tưởng.
30
109000
3000
mà là những hiểu biết đã được định trước.
02:17
I did alsocũng thế an unethicalphi đạo Đức studyhọc of the professorsgiáo sư of the KarolinskaKarolinska InstituteHọc viện
31
112000
4000
Tôi cũng thực hiện thêm một nghiên cứu "trái phép" cho các giáo sư của viện Karolinska
02:21
(LaughterTiếng cười)
32
116000
1000
(Cười)
02:22
-- that handstay out the NobelGiải Nobel PrizeGiải thưởng in MedicineY học,
33
117000
2000
-- nghiên cứu đã nhận giải Nobel Y học,
02:24
and they are on parpar with the chimpanzeetinh tinh there.
34
119000
2000
và họ cũng cùng tầm với loài khỉ.
02:26
(LaughterTiếng cười)
35
121000
3000
(Cười).
02:29
This is where I realizedthực hiện that there was really a need to communicategiao tiếp,
36
124000
4000
Đây chính là lúc tôi nhận ra rằng cần phải trao đổi và truyền đạt,
02:33
because the datadữ liệu of what's happeningxảy ra in the worldthế giới
37
128000
3000
vì dữ liệu về những sự kiện xảy tra trên thế giới
02:36
and the childđứa trẻ healthSức khỏe of everymỗi countryQuốc gia is very well awareý thức.
38
131000
3000
và sức khỏe của trẻ em của mỗi nước được quan tâm rất lớn.
02:39
We did this softwarephần mềm which displayshiển thị it like this: everymỗi bubblebong bóng here is a countryQuốc gia.
39
134000
5000
Chúng tôi đã làm một phần mềm chương trình hiển thị như thế này: mỗi quả bóng ở đây là một nước.
02:44
This countryQuốc gia over here is ChinaTrung Quốc. This is IndiaẤn Độ.
40
139000
6000
Nước này là Trung Quốc. Đây là Ấn Độ
02:50
The sizekích thước of the bubblebong bóng is the populationdân số, and on this axistrục here I put fertilitykhả năng sinh sản ratetỷ lệ.
41
145000
6000
Độ lớn của quả bóng cho biết dân số, và ở trục này tôi đề tỉ lệ sinh.
02:56
Because my studentssinh viên, what they said
42
151000
3000
Bởi vì những sinh viên của tôi, những điều họ nói
02:59
when they lookednhìn upontrên the worldthế giới, and I askedyêu cầu them,
43
154000
2000
khi họ nhìn lên bản đồ thế giới, và khi tôi đã hỏi họ,
03:01
"What do you really think about the worldthế giới?"
44
156000
2000
"Các bạn thực sự nghĩ gì về thế giới?"
03:03
Well, I first discoveredphát hiện ra that the textbooksách giáo khoa was TintinTintin, mainlychủ yếu.
45
158000
4000
Và, tôi lần đầu khám phá ra quyển sách giáo khoa là Tintin, hầu hết là vậy.
03:07
(LaughterTiếng cười)
46
162000
1000
(Cười)
03:08
And they said, "The worldthế giới is still 'we''chúng ta' and 'them' họ.'
47
163000
3000
Và họ nói, "Thế giới là "Chúng ta" và "Họ"
03:11
And we is WesternTây worldthế giới and them is ThirdThứ ba WorldTrên thế giới."
48
166000
3000
Và chúng ta là thế giới Phương Tây còn họ là thế giới Thứ ba."
03:14
"And what do you mean with WesternTây worldthế giới?" I said.
49
169000
3000
"Vậy theo ý bạn thế giới Phương Tây là gì?" Tôi hỏi.
03:17
"Well, that's long life and smallnhỏ bé familygia đình, and ThirdThứ ba WorldTrên thế giới is shortngắn life and largelớn familygia đình."
50
172000
5000
"Đó là thế giới với tuổi thọ cao và gia đình nhỏ, còn thế giới Thứ ba có tuổi thọ thấp và gia đình lớn."
03:22
So this is what I could displaytrưng bày here. I put fertilitykhả năng sinh sản ratetỷ lệ here: numbercon số of childrenbọn trẻ permỗi womanđàn bà:
51
177000
6000
Vì thế, đây là những gì tôi trình bày. Tôi đề tỉ lệ sinh ở đây: số trẻ em trên một phụ nữ,
03:28
one, two, threesố ba, fourbốn, up to about eighttám childrenbọn trẻ permỗi womanđàn bà.
52
183000
4000
một, hai, ba, bốn, đến tám trẻ em trên một phụ nữ.
03:32
We have very good datadữ liệu sincekể từ 1962 -- 1960 about -- on the sizekích thước of familiescác gia đình in all countriesquốc gia.
53
187000
6000
Họ có thống kê rất tốt từ năm 1962 -- 1960 về độ lớn của các gia đình trên thế giới.
03:38
The errorlỗi marginmargin is narrowhẹp. Here I put life expectancytuổi thọ at birthSinh,
54
193000
3000
Khoảng sai xót là rất hẹp. Ở đây tôi đề Tuổi thọ trung bình,
03:41
from 30 yearsnăm in some countriesquốc gia up to about 70 yearsnăm.
55
196000
4000
từ 30 tuổi ở một vài nước đến khoảng 70 tuổi,
03:45
And 1962, there was really a groupnhóm of countriesquốc gia here
56
200000
3000
Vào năm 1962, thực sự đã có một nhóm các nước tại đây.
03:48
that was industrializedcông nghiệp hoá countriesquốc gia, and they had smallnhỏ bé familiescác gia đình and long livescuộc sống.
57
203000
5000
là những nước công nghiệp phát triển, và họ có gia đình nhỏ và tuổi thọ cao.
03:53
And these were the developingphát triển countriesquốc gia:
58
208000
2000
Và những nước này là những nước đang phát triển:
03:55
they had largelớn familiescác gia đình and they had relativelytương đối shortngắn livescuộc sống.
59
210000
3000
họ có gia đình lớn và tuổi thọ tương đối ngắn.
03:58
Now what has happenedđã xảy ra sincekể từ 1962? We want to see the changethay đổi.
60
213000
4000
Bây giờ là những gì đã xảy ra kể từ 1962? Chúng ta muốn tìm hiểu sự thay đổi.
04:02
Are the studentssinh viên right? Is it still two typesloại of countriesquốc gia?
61
217000
3000
Liệu các sinh viên có nói đúng? Vẫn còn có hai loại nước chăng"
04:06
Or have these developingphát triển countriesquốc gia got smallernhỏ hơn familiescác gia đình and they livetrực tiếp here?
62
221000
3000
Hay là những nước đang phát triển đã giảm độ lớn của gia định và sống đến mức này?
04:09
Or have they got longerlâu hơn livescuộc sống and livetrực tiếp up there?
63
224000
2000
Hay là họ có tuổi thọ cao hơn và sống đến mức kia?
04:11
Let's see. We stoppeddừng lại the worldthế giới then. This is all U.N. statisticssố liệu thống kê
64
226000
3000
Hãy xem. Chúng ta ngừng lại ở năm đó. Đây là những thống kê của Liên hợp quốc
04:14
that have been availablecó sẵn. Here we go. Can you see there?
65
229000
3000
hiện vẫn còn giá trị. Bắt đầu. Bạn có nhìn rõ không?
04:17
It's ChinaTrung Quốc there, movingdi chuyển againstchống lại better healthSức khỏe there, improvingnâng cao there.
66
232000
3000
Đó chính là Trung Quốc, phát triển theo mức tăng về sức khỏe.
04:20
All the greenmàu xanh lá LatinTiếng Latinh AmericanNgười Mỹ countriesquốc gia are movingdi chuyển towardsvề hướng smallernhỏ hơn familiescác gia đình.
67
235000
3000
Tất cả những nước Mỹ Latin có màu xanh đi theo hướng giảm độ lớn của các gia đình.
04:23
Your yellowmàu vàng onesnhững người here are the ArabicTiếng ả Rập countriesquốc gia,
68
238000
3000
Những nước màu vàng là các nước A rập,
04:26
and they get largerlớn hơn familiescác gia đình, but they -- no, longerlâu hơn life, but not largerlớn hơn familiescác gia đình.
69
241000
4000
và họ có các gia đình lớn hơn, nhưng họ -- không, họ có tuổi thọ cao hơn, và không phải gia đình lớn hơn.
04:30
The AfricansNgười châu Phi are the greenmàu xanh lá down here. They still remainvẫn còn here.
70
245000
3000
Các nước châu Phi có màu xanh. Họ vẫn ở nguyên vị trí.
04:33
This is IndiaẤn Độ. Indonesia'sCủa Indonesia movingdi chuyển on prettyđẹp fastNhanh.
71
248000
3000
Đây là Ấn Độ. Indonesia cũng phát triển rất nhanh.
04:36
(LaughterTiếng cười)
72
251000
1000
(Cười).
04:37
And in the '80s here, you have BangladeshBangladesh still amongtrong số the AfricanChâu Phi countriesquốc gia there.
73
252000
3000
Và vào những năm 80, các bạn thấy Bangladesh vẫn ở trong nhóm các nước châu Phi này.
04:40
But now, BangladeshBangladesh -- it's a miraclephép màu that happensxảy ra in the '80s:
74
255000
3000
Nhưng giờ đây, Bangladesh -- đó là sự kì diệu vào những năm 80:
04:43
the imamsimams startkhởi đầu to promoteQuảng bá familygia đình planninglập kế hoạch.
75
258000
3000
Các lãnh tụ hồi giáo bắt đầu cổ động kế hoạch hóa gia đình
04:46
They movedi chuyển up into that cornergóc. And in '90s, we have the terriblekhủng khiếp HIVPHÒNG CHỐNG HIV epidemicustaw teraz teraz
76
261000
5000
Họ tiến được đến góc kia. Và vào những năm 90, chúng ta có thảm họa dịch HIV
04:51
that takes down the life expectancytuổi thọ of the AfricanChâu Phi countriesquốc gia
77
266000
3000
và nó kéo tuổi thọ trung bình của các nước châu Phi
04:54
and all the restnghỉ ngơi of them movedi chuyển up into the cornergóc,
78
269000
4000
trong khi tất cả các nước còn lại tiến vào góc
04:58
where we have long livescuộc sống and smallnhỏ bé familygia đình, and we have a completelyhoàn toàn newMới worldthế giới.
79
273000
4000
thể hiện tuổi thọ cao hơn và gia đình nhỏ hơn, và chúng ta có một thế giới hòan toàn mới.
05:02
(ApplauseVỗ tay)
80
277000
13000
(Vỗ tay).
05:15
Let me make a comparisonso sánh directlytrực tiếp betweengiữa the UnitedVương StatesTiểu bang of AmericaAmerica and VietnamViệt Nam.
81
290000
5000
Giờ tôi sẽ so sánh trực tiếp giữa nước Mỹ và Việt Nam.
05:20
1964: AmericaAmerica had smallnhỏ bé familiescác gia đình and long life;
82
295000
5000
Năm 1964: Mỹ có gia đình nhỏ và tuổi thọ cao;
05:25
VietnamViệt Nam had largelớn familiescác gia đình and shortngắn livescuộc sống. And this is what happensxảy ra:
83
300000
4000
Việt Nam có gia đình lớn và tuổi thọ ngắn. Và đây là những gì đã xảy ra:
05:29
the datadữ liệu duringsuốt trong the warchiến tranh indicatebiểu thị that even with all the deathtử vong,
84
304000
6000
số liệu cho thấy trong cuộc chiến tranh chỉ ra rằng kể cả bao gồm số liệu tử vong,
05:35
there was an improvementcải tiến of life expectancytuổi thọ. By the endkết thúc of the yearnăm,
85
310000
3000
tuổi thọ trung bình vẫn được cải thiện. Đến cuối năm,
05:38
the familygia đình planninglập kế hoạch startedbắt đầu in VietnamViệt Nam and they wentđã đi for smallernhỏ hơn familiescác gia đình.
86
313000
3000
kế hoạch hóa gia đình được thực hiện ở Việt Nam và họ bắt đầu có gia đình nhỏ hơn.
05:41
And the UnitedVương StatesTiểu bang up there is gettingnhận được for longerlâu hơn life,
87
316000
3000
Và nước Mỹ ở tít trên kia đang có tuổi thọ cao hơn,
05:44
keepingduy trì familygia đình sizekích thước. And in the '80s now,
88
319000
3000
trong khi vẫn giữ quy mô gia đình. Và đến năm 80,
05:47
they give up communistĐảng Cộng sản planninglập kế hoạch and they go for marketthị trường economynên kinh tê,
89
322000
3000
Việt Nam từ bỏ chế độ cộng sản, đi vào kinh tế thị trường,
05:50
and it movesdi chuyển fasternhanh hơn even than socialxã hội life. And todayhôm nay, we have
90
325000
4000
và họ đã phát triển nhanh hơn cuộc sống xã hội. Đến ngày hôm nay, chúng ta thấy
05:54
in VietnamViệt Nam the sametương tự life expectancytuổi thọ and the sametương tự familygia đình sizekích thước
91
329000
5000
ở tuổi thọ trung bình và quy mô gia đình ở
05:59
here in VietnamViệt Nam, 2003, as in UnitedVương StatesTiểu bang, 1974, by the endkết thúc of the warchiến tranh.
92
334000
7000
Việt Nam năm 2003, bằng với Mỹ năm 1974 ở cuối chiến tranh.
06:06
I think we all -- if we don't look in the datadữ liệu --
93
341000
4000
Tôi cho rằng, tất cả chúng ta - nếu không nhìn vào các số liệu --
06:10
we underestimateđánh giá quá thấp the tremendousto lớn changethay đổi in AsiaAsia, which was
94
345000
4000
chúng ta đều đánh giá thấp sự thay đổi to lớn của Châu Á, đó là
06:14
in socialxã hội changethay đổi before we saw the economicalkinh tế changethay đổi.
95
349000
4000
thay đổi xã hội trước khi chúng ta thấy thay đổi về kinh tế.
06:18
Let's movedi chuyển over to anotherkhác way here in which we could displaytrưng bày
96
353000
5000
Giờ hãy chuyển sang một cách thể hiện khác, thể hiện
06:23
the distributionphân phối in the worldthế giới of the incomethu nhập. This is the worldthế giới distributionphân phối of incomethu nhập of people.
97
358000
7000
phân phối thu nhập của thế giới. Đây là phân phối thu thập của thế giới trên đầu người.
06:30
One dollarđô la, 10 dollarsUSD or 100 dollarsUSD permỗi day.
98
365000
5000
1 Đô la, 10 Đô la hoặc 100 Đô la một ngày.
06:35
There's no gaplỗ hổng betweengiữa richgiàu có and poornghèo nàn any longerlâu hơn. This is a mythhuyền thoại.
99
370000
4000
Không còn khoảng cách giữa người giầu và người nghèo. Điều đó chỉ là hoang đường.
06:39
There's a little humpcái bướu here. But there are people all the way.
100
374000
4000
Có một đoạn gồ nhỏ ở đây. Nhưng chỗ nào cũng có con người.
06:44
And if we look where the incomethu nhập endskết thúc up -- the incomethu nhập --
101
379000
4000
Và nếu chúng ta theo dõi nơi -- thu nhập --
06:48
this is 100 percentphần trăm the world'scủa thế giới annualhàng năm incomethu nhập. And the richestgiàu nhất 20 percentphần trăm,
102
383000
6000
đây là 100% thu nhập hàng năm của thế giới. Những nước giàu nhất chiếm 20%
06:54
they take out of that about 74 percentphần trăm. And the poorestnghèo nhất 20 percentphần trăm,
103
389000
7000
nhưng thu nhập của họ chiếm 74%. Và những nước nghèo nhất cũng chiếm 20%,
07:01
they take about two percentphần trăm. And this showstrình diễn that the conceptkhái niệm
104
396000
5000
và thu nhập của họ chiếm 2%. Điều này cho thấy khái niệm
07:06
of developingphát triển countriesquốc gia is extremelyvô cùng doubtfulnghi ngờ. We think about aidviện trợ, like
105
401000
4000
các nước đang phát triển đang cực kì nghi ngại. Chúng ta nghĩ đến trợ cấp, chẳng hạn như
07:10
these people here givingtặng aidviện trợ to these people here. But in the middleở giữa,
106
405000
5000
những người ở đây trợ cấp cho những người ở đây. Nhưng ở khoảng giữa,
07:15
we have mostphần lớn the worldthế giới populationdân số, and they have now 24 percentphần trăm of the incomethu nhập.
107
410000
4000
chúng ta có phần lớn dân số thế giới, và họ có 24% thu nhập thế giới.
07:19
We heardnghe it in other formscác hình thức. And who are these?
108
414000
4000
Ta đã nghe về điều này ở nhiều phương thức khác. Đó là gì?
07:23
Where are the differentkhác nhau countriesquốc gia? I can showchỉ you AfricaAfrica.
109
418000
4000
Những nước khác biệt là những nước nào? Tôi có thể cho các bạn thấy nước Châu Phi.
07:27
This is AfricaAfrica. 10 percentphần trăm the worldthế giới populationdân số, mostphần lớn in povertynghèo nàn.
110
422000
5000
Đây là Châu Phi. 10% dân số thế giới, hầu hết sống trong nghèo đói.
07:32
This is OECDOECD. The richgiàu có countryQuốc gia. The countryQuốc gia clubcâu lạc bộ of the U.N.
111
427000
5000
Đây là OECD. Một nước giầu và là thành viên của Liên hợp quốc.
07:37
And they are over here on this sidebên. QuiteKhá an overlaptrùng lặp betweengiữa AfricaAfrica and OECDOECD.
112
432000
5000
và họ ở đây bên mặt này. Có thể thấy sự trùng lấp giữa Châu Phi và OECD.
07:42
And this is LatinTiếng Latinh AmericaAmerica. It has everything on this EarthTrái đất,
113
437000
3000
Còn đây là Mỹ Latin. Nó có tất cả mọi thứ trên thế giới này,
07:45
from the poorestnghèo nhất to the richestgiàu nhất, in LatinTiếng Latinh AmericaAmerica.
114
440000
3000
từ nghèo nhất cho đến giàu nhất, ở Mỹ Latin.
07:48
And on tophàng đầu of that, we can put EastĐông EuropeEurope, we can put EastĐông AsiaAsia,
115
443000
5000
Và trên hết, chúng ta có thể đặt thêm Đông Âu, Đông Á,
07:53
and we put SouthNam AsiaAsia. And how did it look like if we go back in time,
116
448000
5000
và Nam Á. Và nó sẽ như thế nào nếu chúng ta quay trở về
07:58
to about 1970? Then there was more of a humpcái bướu.
117
453000
5000
khoảng năm 1970? Sẽ có một đoạn gồ hơn.
08:03
And we have mostphần lớn who livedđã sống in absolutetuyệt đối povertynghèo nàn were AsiansNgười châu á.
118
458000
4000
Và hầu hết những người sống trong nghèo đói tuyệt đối là người châu Á.
08:07
The problemvấn đề in the worldthế giới was the povertynghèo nàn in AsiaAsia. And if I now let the worldthế giới movedi chuyển forwardphía trước,
119
462000
7000
Vấn đề với thế giới là sự nghèo đói ở châu Á. Giờ nếu tôi để thế giới tiếp tục phát triển,
08:14
you will see that while populationdân số increasetăng, there are
120
469000
3000
các bạn sẽ thấy trong khi dân số tăng lên,
08:17
hundredshàng trăm of millionshàng triệu in AsiaAsia gettingnhận được out of povertynghèo nàn and some othersKhác
121
472000
3000
có hàng trăm triệu người châu Á thoát khỏi nghèo đói và một số khác
08:20
gettingnhận được into povertynghèo nàn, and this is the patternmẫu we have todayhôm nay.
122
475000
3000
lâm vào nghèo đói, và đây là khuôn mẫu mà chúng ta có ngày hôm nay.
08:23
And the besttốt projectionchiếu from the WorldTrên thế giới BankNgân hàng is that this will happenxảy ra,
123
478000
4000
Dự đoán tốt nhất từ Ngân hàng thế giới là điều này sẽ xảy ra,
08:27
and we will not have a dividedchia worldthế giới. We'llChúng tôi sẽ have mostphần lớn people in the middleở giữa.
124
482000
4000
và chúng ta sẽ không còn thế giới phân cách nữa. Chúng ta sẽ có phần lớn người dân nằm ở khoảng giữa
08:31
Of coursekhóa học it's a logarithmiclôgarít scaletỉ lệ here,
125
486000
2000
Tất nhiên đó là thang logarit,
08:33
but our conceptkhái niệm of economynên kinh tê is growthsự phát triển with percentphần trăm. We look upontrên it
126
488000
5000
nhưng khái niệm về nền kinh tế của chúng ta là sự tăng trưởng theo phần trăm. Chúng ta nhìn nó
08:38
as a possibilitykhả năng of percentilepercentile increasetăng. If I changethay đổi this, and I take
127
493000
6000
như khả năng tăng phần trăm. Nếu tôi thay đổi cái này, và tôi dùng
08:44
GDPGDP permỗi capitabình quân đầu người insteadthay thế of familygia đình incomethu nhập, and I turnxoay these
128
499000
4000
GDP trên đầu người thay vì thu nhập gia đình, và tôi dùng
08:48
individualcá nhân datadữ liệu into regionalkhu vực datadữ liệu of grossTổng domestictrong nước productsản phẩm,
129
503000
6000
thống kê cá nhân vào thống kế vùng miền của tổng sản phẩm quốc nội,
08:54
and I take the regionsvùng down here, the sizekích thước of the bubblebong bóng is still the populationdân số.
130
509000
4000
và tôi lấy những vùng ở dưới này, với độ lớn của quả bóng thể hiện dân số
08:58
And you have the OECDOECD there, and you have sub-Saharantiểu vùng Sahara AfricaAfrica there,
131
513000
3000
Và bạn có OECD ở đằng kia, và các nước bán Sahara Châu Phi ở đằng kia,
09:01
and we take off the ArabẢ Rập statestiểu bang there,
132
516000
3000
và ta bỏ các nước Ả rập đằng kia,
09:04
comingđang đến bothcả hai from AfricaAfrica and from AsiaAsia, and we put them separatelyriêng,
133
519000
4000
đến từ châu Phi và châu Á, và ta đặt riêng rẽ
09:08
and we can expandmở rộng this axistrục, and I can give it a newMới dimensionkích thước here,
134
523000
5000
và ta có thể nối dài trục này, và ta có thể thêm một chiều ở đây,
09:13
by addingthêm the socialxã hội valuesgiá trị there, childđứa trẻ survivalSự sống còn.
135
528000
3000
bằng cách thêm các biến xã hội, tỉ lệ trẻ sống sót.
09:16
Now I have moneytiền bạc on that axistrục, and I have the possibilitykhả năng of childrenbọn trẻ to survivetồn tại there.
136
531000
5000
Giờ tôi đặt Tiền vào trục đó, và tôi có khả năng sống sót của trẻ em ở kia.
09:21
In some countriesquốc gia, 99.7 percentphần trăm of childrenbọn trẻ survivetồn tại to fivesố năm yearsnăm of agetuổi tác;
137
536000
4000
Ở một vài nước, 99.7% trẻ em sống qua năm tuổi;
09:25
othersKhác, only 70. And here it seemsdường như there is a gaplỗ hổng
138
540000
4000
ở các nước khác, chỉ 70%. Ở đây dường như có khoảng cách giữa
09:29
betweengiữa OECDOECD, LatinTiếng Latinh AmericaAmerica, EastĐông EuropeEurope, EastĐông AsiaAsia,
139
544000
4000
OECD, Mỹ Latin, Đông Âu, Đông Á,
09:33
ArabẢ Rập statestiểu bang, SouthNam AsiaAsia and sub-Saharantiểu vùng Sahara AfricaAfrica.
140
548000
4000
Ả rập, Nam Á và Bán Sahara Châu Phi.
09:37
The linearitylinearity is very strongmạnh betweengiữa childđứa trẻ survivalSự sống còn and moneytiền bạc.
141
552000
5000
Quan hệ tuyến tính rất rõ rệt giữa tỉ lệ trẻ sống sót và tiền bạc.
09:42
But let me splitphân chia sub-Saharantiểu vùng Sahara AfricaAfrica. HealthSức khỏe is there and better healthSức khỏe is up there.
142
557000
8000
Nhưng hãy đợi tôi phân chia các nước bán Sahara Châu Phi. Kia là sức khỏe, và sức khỏe tốt hơn thì ở cao hơn.
09:50
I can go here and I can splitphân chia sub-Saharantiểu vùng Sahara AfricaAfrica into its countriesquốc gia.
143
565000
5000
Tôi có thể ra đây và chia các nước bán Sahara Châu Phi.
09:55
And when it burstnổ, the sizekích thước of its countryQuốc gia bubblebong bóng is the sizekích thước of the populationdân số.
144
570000
5000
Khi nó vỡ, độ lớn của quả bóng thể hiện độ lớn của dân số.
10:00
SierraSierra LeoneLeone down there. MauritiusMauritius is up there. MauritiusMauritius was the first countryQuốc gia
145
575000
4000
Sierra Leone ở phía dưới. Mauritus ở trên. Mauritius là nước đầu tiên
10:04
to get away with tradebuôn bán barriershàng rào, and they could sellbán theirhọ sugarđường --
146
579000
3000
thoát khỏi hàng rào thuế quan và họ có thể bán đường.
10:08
they could sellbán theirhọ textilesdệt may -- on equalcông bằng termsđiều kiện as the people in EuropeEurope and NorthBắc AmericaAmerica.
147
583000
5000
Họ có thể bán sản phẩm dệt may với giá ngang bằng các nước châu Âu và Bắc Mĩ.
10:13
There's a hugekhổng lồ differenceSự khác biệt betweengiữa AfricaAfrica. And GhanaGhana is here in the middleở giữa.
148
588000
4000
Có sự khác biệt lớn trong Châu Phi. Và Ghana nằm giữa ở đây.
10:17
In SierraSierra LeoneLeone, humanitariannhân đạo aidviện trợ.
149
592000
3000
Ở Sierra-Leone, trợ cấp nhân đạo,
10:20
Here in UgandaUganda, developmentphát triển aidviện trợ. Here, time to investđầu tư; there,
150
595000
5000
Ở đây tại Uganda, trợ cấp phát triển. Ở đây, thời gian đầu tư, đằng kia,
10:25
you can go for a holidayngày lễ. It's a tremendousto lớn variationbiến thể
151
600000
3000
là sự thư giãn trong giàu có. Đây là sự khác biệt rất lớn
10:28
withinbên trong AfricaAfrica which we rarelyhiếm khi oftenthường xuyên make -- that it's equalcông bằng everything.
152
603000
5000
trong lòng Châu Phi mà chúng ta ít khi gặp, đó là nó bằng tất cả mọi thứ.
10:33
I can splitphân chia SouthNam AsiaAsia here. India'sCủa Ấn Độ the biglớn bubblebong bóng in the middleở giữa.
153
608000
4000
Tôi có thể chia Đông Á ra ở đây. Ấn Độ là hình tròn lớn ở giữa.
10:37
But a hugekhổng lồ differenceSự khác biệt betweengiữa AfghanistanAfghanistan and SriSri LankaLanka.
154
612000
4000
Có chênh lệch rất lớn giữa Afghanistan và Sri Lanka.
10:41
I can splitphân chia ArabẢ Rập statestiểu bang. How are they? SameTương tự climatekhí hậu, sametương tự culturenền văn hóa,
155
616000
4000
Tôi có thể chia các nước Ả rập. Họ ra sao? Khí hậu giống nhau, văn hóa giống nhau,
10:45
sametương tự religiontôn giáo -- hugekhổng lồ differenceSự khác biệt. Even betweengiữa neighborshàng xóm.
156
620000
4000
tôn giáo giống nhau. Chênh lệch rất lớn. Kể cả giữa các nước làng giềng.
10:49
YemenYemen, civildân sự warchiến tranh. UnitedVương ArabẢ Rập EmirateDubai, moneytiền bạc which was quitekhá equallybằng nhau and well used.
157
624000
5000
Yemen, nội chiến. Các tiểu vương quốc Ả rập thống nhất, tiền được phân chia và sử dụng hợp lý.
10:54
Not as the mythhuyền thoại is. And that includesbao gồm all the childrenbọn trẻ of the foreignngoại quốc workerscông nhân who are in the countryQuốc gia.
158
629000
7000
Không phải như chuyện hoang đường. Và nó bao gồm tất cả trẻ em của người nước ngoài đang làm việc tại đây.
11:01
DataDữ liệu is oftenthường xuyên better than you think. ManyNhiều people say datadữ liệu is badxấu.
159
636000
4000
Thống kê thường hữu dụng hơn bạn nghĩ. Đa số mọi người cho rằng số liệu thường không tốt.
11:06
There is an uncertaintytính không chắc chắn marginmargin, but we can see the differenceSự khác biệt here:
160
641000
2000
Thường có miền không tin cậy, nhưng chúng ta có thể thấy sự khác biệt ở đây:
11:08
CambodiaCampuchia, SingaporeSingapore. The differencessự khác biệt are much biggerlớn hơn
161
643000
3000
Cam-pu-chia, Singapore. Sự khác biệt là rất lớn
11:11
than the weaknessđiểm yếu of the datadữ liệu. EastĐông EuropeEurope:
162
646000
3000
lớn hơn cả lỗi của số liệu. Tại Đông Âu:
11:14
SovietLiên Xô economynên kinh tê for a long time, but they come out after 10 yearsnăm
163
649000
6000
Nền Kinh tế Xô viết trong một thời gian dài, nhưng họ sụp đổ sau mười năm
11:20
very, very differentlykhác. And there is LatinTiếng Latinh AmericaAmerica.
164
655000
3000
một cách rất khác biệt. Và còn có Mỹ Latin.
11:23
TodayHôm nay, we don't have to go to CubaCuba to find a healthykhỏe mạnh countryQuốc gia in LatinTiếng Latinh AmericaAmerica.
165
658000
4000
Ngày nay, chúng ta không cần đến Cuba để tìm một đất nước mạnh ở Mỹ Latin.
11:27
ChileChi-lê will have a lowerthấp hơn childđứa trẻ mortalitytử vong than CubaCuba withinbên trong some fewvài yearsnăm from now.
166
662000
5000
Chile sẽ có tỉ lệ tử vong ở trẻ em thấp hơn Cuba trong vòng vài năm tới.
11:32
And here we have high-incomethu nhập cao countriesquốc gia in the OECDOECD.
167
667000
3000
Và đây chúng ta có các nước thu nhập cao trong khối OECD.
11:35
And we get the wholetoàn thể patternmẫu here of the worldthế giới,
168
670000
4000
Và chúng ta có mẫu hình chung của thế giới,
11:39
which is more or lessít hơn like this. And if we look at it,
169
674000
5000
thường sẽ giống như thế này. Và nếu chúng ta nghiên cứu nó,
11:44
how it looksnhìn -- the worldthế giới, in 1960, it startsbắt đầu to movedi chuyển. 1960.
170
679000
6000
nó trông như thế nào -- thế giới, vào năm 1960, bắt đầu thay đổi, 1960.
11:50
This is MaoMao Tse-tungTrạch Đông. He broughtđưa healthSức khỏe to ChinaTrung Quốc. And then he diedchết.
171
685000
3000
Đây là Mao Trạch Đông. Ông ấy đã mang lại sức khỏe cho Trung Quốc. Và sau đó ông mất.
11:53
And then DengĐặng Tiểu Bình XiaopingTiểu Bình cameđã đến and broughtđưa moneytiền bạc to ChinaTrung Quốc, and broughtđưa them into the mainstreamdòng chính again.
172
688000
5000
Sau đó Đặng Tiểu Bình xuất hiện và mang lại tiền bạc cho Trung Quốc, và đưa họ trở lại chính trường.
11:58
And we have seenđã xem how countriesquốc gia movedi chuyển in differentkhác nhau directionshướng like this,
173
693000
4000
Và chúng ta đã thấy các nước thay đổi theo các hướng khác nhau như thế nào,
12:02
so it's sortsắp xếp of difficultkhó khăn to get
174
697000
4000
do đó khá là khó để có
12:06
an examplethí dụ countryQuốc gia which showstrình diễn the patternmẫu of the worldthế giới.
175
701000
5000
một đất nước điển hình mà thể hiện hình mẫu của thế giới.
12:11
But I would like to bringmang đến you back to about here at 1960.
176
706000
6000
Tôi muốn đưa bạn quay lại khoảng năm 1960.
12:17
I would like to compareso sánh SouthNam KoreaHàn Quốc, which is this one, with BrazilBra-xin,
177
712000
10000
Tôi muốn so sánh Hàn Quốc, chính là nước này, với Brazil,
12:27
which is this one. The labelnhãn wentđã đi away for me here. And I would like to compareso sánh UgandaUganda,
178
722000
5000
là nước này. Và tôi muốn so sánh Uganda,
12:32
which is there. And I can runchạy it forwardphía trước, like this.
179
727000
5000
ở đằng kia, và tôi có thể để nó chạy, như sau.
12:37
And you can see how SouthNam KoreaHàn Quốc is makingchế tạo a very, very fastNhanh advancementtiến bộ,
180
732000
9000
Và bạn có thể thấy Hàn Quốc đã tiến bộ rất nhanh,
12:46
whereastrong khi BrazilBra-xin is much slowerchậm.
181
741000
3000
trong khi Brazil thì chậm hơn rất nhiều.
12:49
And if we movedi chuyển back again, here, and we put on trailsnhững con đường mòn on them, like this,
182
744000
6000
Và nếu ta quay lại lần nữa, ở đây, và ta đặt các đường vạch lên chúng, như thế này,
12:55
you can see again that the speedtốc độ of developmentphát triển
183
750000
4000
các bạn có thể thấy lại tốc độ phát triển
12:59
is very, very differentkhác nhau, and the countriesquốc gia are movingdi chuyển more or lessít hơn
184
754000
6000
là rất khác nhau, và các nước phát triển hầu như
13:05
in the sametương tự ratetỷ lệ as moneytiền bạc and healthSức khỏe, but it seemsdường như you can movedi chuyển
185
760000
4000
ở cùng một mức với tiền bạc và sức khỏe, nhưng dường như bạn có thể thay đổi
13:09
much fasternhanh hơn if you are healthykhỏe mạnh first than if you are wealthygiàu có first.
186
764000
4000
nhanh hơn nhiều nếu bạn có sức khỏe trước hơn là bạn giàu có trước.
13:14
And to showchỉ that, you can put on the way of UnitedVương ArabẢ Rập EmirateDubai.
187
769000
4000
Và để chứng minh điều đó, bạn có thể dùng Các tiểu vương quốc Ả rập thống nhất.
13:18
They cameđã đến from here, a mineralkhoáng sản countryQuốc gia. They cachedlưu trữ all the oildầu;
188
773000
3000
Họ đến từ chỗ này, một đất nước giàu khoảng sản. Họ có được tất cả trữ lượng dầu,
13:21
they got all the moneytiền bạc; but healthSức khỏe cannotkhông thể be boughtđã mua at the supermarketsiêu thị.
189
776000
4000
tiền bạc, nhưng sức khỏe thì không mua được ở siêu thị.
13:25
You have to investđầu tư in healthSức khỏe. You have to get kidstrẻ em into schoolingđi học.
190
780000
4000
bạn phải đầu tư vào sức khỏe. Phải đưa lũ trẻ đi học.
13:29
You have to trainxe lửa healthSức khỏe staffcán bộ. You have to educategiáo dục the populationdân số.
191
784000
3000
Bạn phải huấn luyện cán bộ y tế. Phải giáo dục nền dân số.
13:32
And SheikhSheikh SayedSayed did that in a fairlycông bằng good way.
192
787000
3000
và Sheikh Sayed đã làm điều đó khá tốt.
13:35
In spitebất bình of fallingrơi xuống oildầu pricesgiá cả, he broughtđưa this countryQuốc gia up here.
193
790000
4000
Và mặc dù giá dầu giảm, ông đã đưa đất nước phát triển lên đến đây.
13:39
So we'vechúng tôi đã got a much more mainstreamdòng chính appearancexuất hiện of the worldthế giới,
194
794000
4000
Vậy chúng ta đã có xu hướng chủ đạo chung của thế giới rõ rệt hơn,
13:43
where all countriesquốc gia tendcó xu hướng to use theirhọ moneytiền bạc
195
798000
2000
ở chỗ tất cả các nước thường sử dụng tiền bạc
13:45
better than they used in the pastquá khứ. Now, this is, more or lessít hơn,
196
800000
5000
tốt hơn cách họ sử dụng trong quá khứ. Bây giờ,
13:50
if you look at the averageTrung bình cộng datadữ liệu of the countriesquốc gia -- they are like this.
197
805000
7000
hãy nhìn vào số liệu trung bình của các nước. Và chúng đều như thế này.
13:57
Now that's dangerousnguy hiểm, to use averageTrung bình cộng datadữ liệu, because there is suchnhư là a lot
198
812000
5000
Sẽ thật nguy hiểm nếu chúng ta sử dụng số liệu trung bình, bởi có rất nhiều sự
14:02
of differenceSự khác biệt withinbên trong countriesquốc gia. So if I go and look here, we can see
199
817000
6000
khác biệt trong các nước. Do vậy nếu tôi nhìn vào đây, chúng ta có thể thấy
14:08
that UgandaUganda todayhôm nay is where SouthNam KoreaHàn Quốc was 1960. If I splitphân chia UgandaUganda,
200
823000
6000
Uganda ngày này ở chính điểm của Hàn Quốc năm 1960. Nếu tôi chia Uganda,
14:14
there's quitekhá a differenceSự khác biệt withinbên trong UgandaUganda. These are the quintilesquintiles of UgandaUganda.
201
829000
5000
sẽ có một vài sự khác biệt trong Uganda. Đây là những điểm phân vị của Uganda.
14:19
The richestgiàu nhất 20 percentphần trăm of UgandansUganda are there.
202
834000
3000
Những người giàu nhất chiếm 20% ở Uganda ở đằng kia.
14:22
The poorestnghèo nhất are down there. If I splitphân chia SouthNam AfricaAfrica, it's like this.
203
837000
4000
Những người nghèo nhất ở đằng kia. Nếu tôi chia nhỏ Nam Phi, nó sẽ trông như thế này.
14:26
And if I go down and look at NigerNiger, where there was suchnhư là a terriblekhủng khiếp faminenạn đói,
204
841000
5000
Nếu tôi đi xuống và phân tích Niger, nơi từng có nạn đói khủng khiếp,
14:31
lastlycuối cùng, it's like this. The 20 percentphần trăm poorestnghèo nhất of NigerNiger is out here,
205
846000
5000
cuối cùng, trông nó sẽ thế này. Số 20% những người nghèo nhất của Niger nằm ở đây,
14:36
and the 20 percentphần trăm richestgiàu nhất of SouthNam AfricaAfrica is there,
206
851000
3000
và 20% giàu nhất của Nam Phi ở kia,
14:39
and yetchưa we tendcó xu hướng to discussbàn luận on what solutionscác giải pháp there should be in AfricaAfrica.
207
854000
5000
và chúng ta sắp thảo luận về giải pháp cho Châu Phi.
14:44
Everything in this worldthế giới existstồn tại in AfricaAfrica. And you can't
208
859000
3000
Tất cả mọi thứ trên thế giới đều có ở Châu Phi. Và bạn không thể
14:47
discussbàn luận universalphổ cập accesstruy cập to HIVPHÒNG CHỐNG HIV [medicinedược phẩm] for that quintilequintile up here
209
862000
4000
thảo luận sự tiếp cập của thuốc chống HIV cho điểm phân vị trên kia
14:51
with the sametương tự strategychiến lược as down here. The improvementcải tiến of the worldthế giới
210
866000
4000
với cùng một cách cho dưới này. Sự phát triển của thế giới
14:55
mustphải be highlycao contextualizedcontextualized, and it's not relevantliên quan, thích hợp to have it
211
870000
5000
hẳn đã bị văn cảnh hóa ở mức cao, và nó không có nghĩa khi so sánh ở
15:00
on regionalkhu vực levelcấp độ. We mustphải be much more detailedchi tiết.
212
875000
3000
mức khu vực. Chúng ta cần phải chi tiết hơn.
15:03
We find that studentssinh viên get very excitedbị kích thích when they can use this.
213
878000
4000
Ta thấy rằng các sinh viên thường rất phấn khích khi họ có thể sử dụng được điều này.
15:07
And even more policychính sách makersnhà sản xuất and the corporatecông ty sectorslĩnh vực would like to see
214
882000
5000
Và ngày càng nhiều nhà hoạch định chính sách và khối hợp tác phát triển cũng mong được biết
15:12
how the worldthế giới is changingthay đổi. Now, why doesn't this take placeđịa điểm?
215
887000
4000
thế giới đang thay đổi như thế nào. Bây giờ, sao chúng ta không sử dụng nơi này?
15:16
Why are we not usingsử dụng the datadữ liệu we have? We have datadữ liệu in the UnitedVương NationsQuốc gia,
216
891000
4000
Sao không sử dụng những số liệu ta đang có? Chúng ta có số liệu của Liên Hợp Quốc,
15:20
in the nationalQuốc gia statisticalthống kê agenciescơ quan
217
895000
2000
ở các cục thống kê quốc gia
15:22
and in universitiestrường đại học and other non-governmentalphi chính phủ organizationstổ chức.
218
897000
4000
và ở các trường đại học và các tổ chức phi chính phủ khác.
15:26
Because the datadữ liệu is hiddenẩn down in the databasescơ sở dữ liệu.
219
901000
2000
Bởi vì các số liệu bị giấu trong các cơ sở dữ liệu,
15:28
And the publiccông cộng is there, and the InternetInternet is there, but we have still not used it effectivelycó hiệu quả.
220
903000
5000
Và còn có công chúng, Internet, nhưng chúng ta vẫn chưa sử dụng một cách hiệu quả.
15:33
All that informationthông tin we saw changingthay đổi in the worldthế giới
221
908000
3000
Tất cả những thông tin mà chúng ta thấy thay đổi trên thế giới
15:36
does not includebao gồm publicly-fundedcông khai tài trợ statisticssố liệu thống kê. There are some webweb pagestrang
222
911000
4000
không bao gồm những số liệu được cấp vốn. Có một vài trang web
15:40
like this, you know, but they take some nourishmentdinh dưỡng down from the databasescơ sở dữ liệu,
223
915000
6000
như thế này, bạn biết đấy, nhưng họ kiếm trác từ các cơ sở dữ liệu,
15:46
but people put pricesgiá cả on them, stupidngốc nghếch passwordsmật khẩu and boringnhàm chán statisticssố liệu thống kê.
224
921000
5000
và người ta đặt giá cho chúng, đặt các mật khẩu ngớ ngẩn và các thống kê buồn tẻ.
15:51
(LaughterTiếng cười) (ApplauseVỗ tay)
225
926000
3000
(Cười). (Vỗ tay).
15:54
And this won'tsẽ không work. So what is neededcần? We have the databasescơ sở dữ liệu.
226
929000
4000
Và điều này sẽ không có tác dụng? Vậy ta cần gì? Chúng ta có các cơ sở dữ liệu.
15:58
It's not the newMới databasecơ sở dữ liệu you need. We have wonderfulTuyệt vời designthiết kế toolscông cụ,
227
933000
4000
Cái chúng ta cần không phải là một cơ sở dữ liệu mới. Ta đã có các công cụ thiết kế tuyệt vời,
16:02
and more and more are addedthêm up here. So we startedbắt đầu
228
937000
3000
và ngày càng có nhiều hơn nữa các công cụ được thêm vào. Và ta bắt đầu
16:05
a nonprofitphi lợi nhuận ventureliên doanh which we calledgọi là -- linkingliên kết datadữ liệu to designthiết kế --
229
940000
5000
một cuộc khám phá phi lợi nhuận mà ta gọi là -- kết nối số liệu với thiết kế --
16:10
we call it GapminderGapminder, from the LondonLondon undergroundngầm, where they warncảnh báo you,
230
945000
3000
chúng ta gọi là Gapminder, từ bến xe điện ngầm London, khi họ cảnh báo bạn,
16:13
"mindlí trí the gaplỗ hổng." So we thought GapminderGapminder was appropriatethích hợp.
231
948000
3000
"chú ý khoảng cách đường rày". Do đó chúng tôi nghĩ Gapminder rất thích hợp.
16:16
And we startedbắt đầu to writeviết softwarephần mềm which could linkliên kết the datadữ liệu like this.
232
951000
4000
Và chúng tôi bắt đầu viết phần mềm có thể liên kết số liệu như thế này.
16:20
And it wasn'tkhông phải là that difficultkhó khăn. It tooklấy some personngười yearsnăm, and we have producedsản xuất animationshoạt hình.
233
955000
6000
Và nó thực sự cũng không khó. Mất một vài năm, và chúng tôi đã sản xuất ra các hình ảnh sinh động.
16:26
You can take a datadữ liệu setbộ and put it there.
234
961000
2000
Bạn có thể dùng một tập số liệu và đưa chúng vào đây.
16:28
We are liberatinggiải phóng U.N. datadữ liệu, some fewvài U.N. organizationcơ quan.
235
963000
5000
Chúng tôi đang giải phóng số liệu của Liên hợp quốc, một vài tổ chức của Liên hợp quốc
16:33
Some countriesquốc gia acceptChấp nhận that theirhọ databasescơ sở dữ liệu can go out on the worldthế giới,
236
968000
4000
và một vài nước cho phép đưa dữ liệu của đất nước họ ra thế giới,
16:37
but what we really need is, of coursekhóa học, a searchTìm kiếm functionchức năng.
237
972000
3000
nhưng cái mà chúng tôi cần, tất nhiên, là chức năng tìm kiếm.
16:40
A searchTìm kiếm functionchức năng where we can copysao chép the datadữ liệu up to a searchableTìm kiếm formatđịnh dạng
238
975000
5000
Một chức năng tìm kiếm nơi chúng ta có thể sao chép dữ liệu đến một format tìm kiếm được
16:45
and get it out in the worldthế giới. And what do we hearNghe when we go around?
239
980000
3000
và đưa ra thế giới. Và chúng ta nghe thấy gì xung quanh?
16:48
I've donelàm xong anthropologynhân học on the mainchủ yếu statisticalthống kê unitscác đơn vị. EveryoneTất cả mọi người saysnói,
240
983000
4000
Tôi đã thực hiện môn Nhân sinh học từ các đơn vị số liệu chính. Mọi người đều nói,
16:53
"It's impossibleKhông thể nào. This can't be donelàm xong. Our informationthông tin is so peculiarkỳ dị
241
988000
4000
"Điều đó là không thể. Không thể làm được. Thông tin của chúng ta quá khác biệt
16:57
in detailchi tiết, so that cannotkhông thể be searchedtìm kiếm as othersKhác can be searchedtìm kiếm.
242
992000
3000
và không thể được tìm kiếm như các thông tin khác.
17:00
We cannotkhông thể give the datadữ liệu freemiễn phí to the studentssinh viên, freemiễn phí to the entrepreneursdoanh nhân of the worldthế giới."
243
995000
5000
Chúng ta không thể cung cấp số liệu miễn phí cho sinh viên và doanh nhân trên thế giới."
17:05
But this is what we would like to see, isn't it?
244
1000000
3000
Nhưng đó chính là điều ta muốn thấy, phải không?
17:08
The publicly-fundedcông khai tài trợ datadữ liệu is down here.
245
1003000
3000
Ta đã có các dữ liệu được cấp vốn hỗ trợ.
17:11
And we would like flowershoa to growlớn lên out on the NetNet.
246
1006000
3000
Và chúng ta muốn thông tin được nở rộ trên mạng.
17:14
And one of the crucialquan trọng pointsđiểm is to make them searchableTìm kiếm, and then people can use
247
1009000
5000
Một trong những điểm thiết yếu là làm cho chúng có thể tìm kiếm được, và công chúng có thể dùng
17:19
the differentkhác nhau designthiết kế tooldụng cụ to animateanimate it there.
248
1014000
2000
các cống cụ thiết kế khác nhau để minh họa nó.
17:21
And I have a prettyđẹp good newsTin tức for you. I have a good newsTin tức that the presenthiện tại,
249
1016000
5000
Và tôi có một tin khá tốt cho các bạn. Tin tốt đó là ngài chủ tịch đương nhiệm
17:26
newMới HeadĐầu of U.N. StatisticsSố liệu thống kê, he doesn't say it's impossibleKhông thể nào.
250
1021000
4000
mới của Văn phòng thống kê Liên hợp quốc không cho rằng điều này là không thể.
17:30
He only saysnói, "We can't do it."
251
1025000
2000
Ông ấy chỉ nói "Chúng ta không làm được."
17:32
(LaughterTiếng cười)
252
1027000
4000
(Cười).
17:36
And that's a quitekhá clevertài giỏi guy, huh?
253
1031000
2000
Và ông ta quả là khôn khéo phải không?
17:38
(LaughterTiếng cười)
254
1033000
2000
(Cười).
17:40
So we can see a lot happeningxảy ra in datadữ liệu in the comingđang đến yearsnăm.
255
1035000
4000
Do đó chúng ta có thể chờ đón nhiều thay đổi trong số liệu những năm tới.
17:44
We will be ablecó thể to look at incomethu nhập distributionsphân phối in completelyhoàn toàn newMới wayscách.
256
1039000
4000
Chúng ta có thể nhìn vào phân phối thu nhập bằng những cách hoàn toàn mới.
17:48
This is the incomethu nhập distributionphân phối of ChinaTrung Quốc, 1970.
257
1043000
5000
Đây là phân phối thu nhập của Trung Quốc, 1970.
17:54
the incomethu nhập distributionphân phối of the UnitedVương StatesTiểu bang, 1970.
258
1049000
5000
phân phối thu nhập của Mỹ năm 1970
17:59
AlmostGần no overlaptrùng lặp. AlmostGần no overlaptrùng lặp. And what has happenedđã xảy ra?
259
1054000
4000
Hầu như không có sự trùng lặp. Không có sự trùng lặp nào. Và điều gì đã xảy ra?
18:03
What has happenedđã xảy ra is this: that ChinaTrung Quốc is growingphát triển, it's not so equalcông bằng any longerlâu hơn,
260
1058000
5000
Trung Quốc đã phát triển, và không còn chỉ ngang bằng
18:08
and it's appearingxuất hiện here, overlookingnhìn ra the UnitedVương StatesTiểu bang.
261
1063000
4000
mà còn đang ở mức này, cao hơn Mỹ.
18:12
AlmostGần like a ghostGhost, isn't it, huh?
262
1067000
2000
Như một bóng ma, phải không?
18:14
(LaughterTiếng cười)
263
1069000
2000
(Cười).
18:16
It's prettyđẹp scaryđáng sợ. But I think it's very importantquan trọng to have all this informationthông tin.
264
1071000
10000
Điều này khá đáng sợ. Nhưng tôi cho rằng việc có được những thông tin này rất quan trọng.
18:26
We need really to see it. And insteadthay thế of looking at this,
265
1081000
6000
Chúng ta cần phải biết đến nó. Thay vì nhìn vào phần này,
18:32
I would like to endkết thúc up by showinghiển thị the InternetInternet usersngười sử dụng permỗi 1,000.
266
1087000
5000
tôi muốn kết thúc bằng cách trình bày số liệu những người sử dụng Internet,
18:37
In this softwarephần mềm, we accesstruy cập about 500 variablesbiến from all the countriesquốc gia quitekhá easilydễ dàng.
267
1092000
5000
Trong phần mềm này, chúng tôi tiếp cận khoảng 500 biến số từ các quốc gia một cách dễ dàng
18:42
It takes some time to changethay đổi for this,
268
1097000
4000
Mất một khoảng thời gian để chúng tôi thay đổi nó
18:46
but on the axisesaxises, you can quitekhá easilydễ dàng get any variablebiến you would like to have.
269
1101000
5000
nhưng ở các trục, các bạn có thể dễ dàng lấy được bất kì biến số nào các bạn muốn.
18:51
And the thing would be to get up the databasescơ sở dữ liệu freemiễn phí,
270
1106000
5000
Và vấn đề còn lại là tải cơ sở dữ liệu miễn phí lên,
18:56
to get them searchableTìm kiếm, and with a secondthứ hai clicknhấp chuột, to get them
271
1111000
3000
thiết lập chế độ tìm kiếm, và sau đó chỉ với thêm một cái click chuột là có thể lấy dữ liệu về
18:59
into the graphicđồ họa formatsđịnh dạng, where you can instantlyngay lập tức understandhiểu không them.
272
1114000
5000
dưới dạng hình ảnh, để có thể trình bày dễ hiểu
19:04
Now, statisticiansnhà thống kê doesn't like it, because they say that this
273
1119000
3000
Bây giờ thì, các nhà thống kê lại không hài lòng, bởi vì họ nói rằng cách thức này
19:07
will not showchỉ the realitythực tế; we have to have statisticalthống kê, analyticalphân tích methodsphương pháp.
274
1122000
9000
sẽ không trình bày được thực tế; thay vào đó họ cho rằng chúng ta cần có các phuơng thức thống kê và phân tích cụ thể.
19:16
But this is hypothesis-generatingtạo ra các giả thuyết.
275
1131000
3000
Nhưng như thế câu chuyện sẽ lại trở thành việc tạo ra lý tuyết suông.
19:19
I endkết thúc now with the worldthế giới. There, the InternetInternet is comingđang đến.
276
1134000
4000
Tôi xin kết thúc với hình ảnh thế giới. Ở đó, mạng Internet sẽ nở rộ
19:23
The numbercon số of InternetInternet usersngười sử dụng are going up like this. This is the GDPGDP permỗi capitabình quân đầu người.
277
1138000
4000
Lượng người sử dụng Internet sẽ tăng lên như thế này. Phần này hiển thị GDP bình quân đầu người.
19:27
And it's a newMới technologyCông nghệ comingđang đến in, but then amazinglyđáng kinh ngạc, how well
278
1142000
5000
Và phần này hiển thị một loại công nghệ mới được giới thiệu, nhưng điều đáng ngạc nhiên là làm sao
19:32
it fitsphù hợp to the economynên kinh tê of the countriesquốc gia. That's why the 100 dollarđô la
279
1147000
5000
nó có thể hòa hợp được với nền kinh tế của các nước. Đó là lý do tại sao chiếc máy tính 100 dollar
19:37
computermáy vi tính will be so importantquan trọng. But it's a nicetốt đẹp tendencykhuynh hướng.
280
1152000
3000
sẽ là rất quan trọng. Nhưng đó mới chỉ là một hướng đi tốt.
19:40
It's as if the worldthế giới is flatteningdẹt off, isn't it? These countriesquốc gia
281
1155000
3000
Như thể là thế giới trở nên phẳng hơn, phải không nào? Những quốc gia này
19:43
are liftingNâng more than the economynên kinh tê and will be very interestinghấp dẫn
282
1158000
3000
đang cố gắng cải thiện không chỉ nền kinh tế, và sẽ là rất thú vị nếu chúng ta
19:46
to followtheo this over the yearnăm, as I would like you to be ablecó thể to do
283
1161000
4000
theo dõi xu hướng này trong năm tới, như tôi mong muốn các bạn sẽ làm
19:50
with all the publiclycông khai fundedđược tài trợ datadữ liệu. Thank you very much.
284
1165000
2000
với dữ liệu đựoc cấp vốn hỗ trợ. Xin cảm ơn rất nhìều.
19:53
(ApplauseVỗ tay)
285
1168000
3000
(Vỗ tay).

▲Back to top

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