TED2007
Emily Oster: Flip your thinking on AIDS in Africa
إيميلي أوستر: اقلب طريقة تقكيرك حول الإيدز في أفريقيا
Filmed:
Readability: 4.2
921,618 views
تعيد إيميلي أوستر دراسة حالات الإيدز في أفريقيا من منظور إقتصادي و تتوصل إلى نتيجة مذهلة و هي: أن كل مانعرفه عن انتشار فيروس نقص المناعة في القارة عاري عن الصحة تماماً
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. Full bio
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 today about AIDS in sub-Saharan Africa.
0
1000
3000
أود التحدث لكم اليوم عن الإيدز في أفريقيا جنوب الصحراء
00:29
And this is a pretty well-educated audience,
1
4000
2000
و بما ان الجمهور المتواجد اليوم هو جمهور واعي و مثقف
00:31
so I imagine you all know something about AIDS.
2
6000
3000
لذا أتصور أن لدى الجميع فكرة عن الإيدز
00:34
You probably know that roughly 25 million people in Africa
3
9000
2000
و كما تعلمون أن في أفريقيا مايقارب 25 مليون
00:36
are infected with the virus, that AIDS is a disease of poverty,
4
11000
4000
مصاب بالفيروس, و أن الإيدز هو مرض متعلق بالفقر
00:40
and that if we can bring Africa out of poverty, we would decrease AIDS as well.
5
15000
4000
و قد نتمكن من تقليل نسبة الإصابة بالإيدز في أفريقيا إذا استطعنا انقاذها من الفقر
00:44
If you know something more, you probably know that Uganda, to date,
6
19000
3000
إذا كنتم تعلمون المزيد, فقد تعلمون ان أوغندا حتى الآن
00:47
is the only country in sub-Saharan Africa
7
22000
2000
هي الدولة الوحيدة في أفريقيا جنوب الصحراء
00:49
that has had success in combating the epidemic.
8
24000
3000
التي نجحت في محاربة الوباء
00:52
Using a campaign that encouraged people to abstain, be faithful, and use condoms --
9
27000
4000
بإستخدام حملات تشجع الناس على الإمتناع, و الإخلاص, و استخدام الواقيات الذكرية
00:56
the ABC campaign -- they decreased their prevalence in the 1990s
10
31000
4000
وهي حملة أي بي سي. وقد قللت هذه الحملة من انتشار الإيدز في التسعينيات
01:00
from about 15 percent to 6 percent over just a few years.
11
35000
4000
من نحو 15% إلى 6% في غضون سنوات قليلة
01:04
If you follow policy, you probably know that a few years ago
12
39000
3000
إذا كنتم تتابعون السياسة, فقد تكونوا قد سمعتم من عدة سنوات
01:07
the president pledged 15 billion dollars to fight the epidemic over five years,
13
42000
4000
تعهد الرئيس "الأمريكي" بـ 15 مليار دولار لمحاربة الوباء خلال خمس سنوات
01:11
and a lot of that money is going to go to programs that try to replicate Uganda
14
46000
3000
و حصة كبيرة من هذا المبلغ ستذهب للبرامج التي تحاول تكرار تجربة أوغندا
01:14
and use behavior change to encourage people and decrease the epidemic.
15
49000
6000
و القيام بتغييرات سلوكية لتشجيع الناس و تقليل الوباء
01:20
So today I'm going to talk about some things
16
55000
2000
لذا سأتحدث اليوم عن بعض الأمور
01:22
that you might not know about the epidemic,
17
57000
2000
التي قد تجهلونها عن الوباء
01:24
and I'm actually also going to challenge
18
59000
2000
و من ثم سأقوم أيضاً بالطعن في صحة
01:26
some of these things that you think that you do know.
19
61000
2000
بعض الأمور التي تعتقدون انكم تعرفونها
01:28
To do that I'm going to talk about my research
20
63000
3000
و للقيام بذلك سأتحدث عن البحث الذي أجريته
01:31
as an economist on the epidemic.
21
66000
2000
عن الوباء من وجهة نظري كخبيرة في الإقتصاد
01:33
And I'm not really going to talk much about the economy.
22
68000
2000
و لن أقوم بالتحدث فعلياً عن الإقتصاد
01:35
I'm not going to tell you about exports and prices.
23
70000
3000
و لن أُحدثكم عن الصادرات و الأسعار
01:38
But I'm going to use tools and ideas that are familiar to economists
24
73000
4000
و لكن سأقوم بإستخدام أدوات و أفكار معروفة لدى خبراء الإقتصاد
01:42
to think about a problem that's more traditionally
25
77000
2000
للتفكير بشأن مشكلة تعتبر أكثر تقليدية
01:44
part of public health and epidemiology.
26
79000
2000
و جزء من صحة السكان و علم الأوبئة
01:46
And I think in that sense, this fits really nicely with this lateral thinking idea.
27
81000
4000
و أعتقد أن مبدأ التفكير الإبداعي يلائم بشكلٍ كبير هذه الحالة
01:50
Here I'm really using the tools of one academic discipline
28
85000
3000
أقوم هنا باستخدام أدوات فرع أكاديمي
01:53
to think about problems of another.
29
88000
2000
للتفكير بشأن مشكلة في فرع آخر
01:55
So we think, first and foremost, AIDS is a policy issue.
30
90000
3000
لذلك نحن نعتقد و قبل أي شيء أن الإيدز مشكلة سياسية
01:58
And probably for most people in this room, that's how you think about it.
31
93000
3000
وربما بالنسبة لمعظم الناس في هذه القاعة ، هذه هي الطريقة التي يرون الإيدز بها
02:01
But this talk is going to be about understanding facts about the epidemic.
32
96000
4000
و لكن هذا الحديث سيكون عن فهم حقائق عن الوباء
02:05
It's going to be about thinking about how it evolves, and how people respond to it.
33
100000
3000
و سيكون عن التفكيرعن كيفية تطور المرض و كيفية استجابة الناس له
02:08
I think it may seem like I'm ignoring the policy stuff,
34
103000
3000
اعتقد أن الأمر سيبدو كما لو أنني سأتجاهل أمور السياسة
02:11
which is really the most important,
35
106000
2000
و هي الأكثر أهمية
02:13
but I'm hoping that at the end of this talk you will conclude
36
108000
2000
و لكني آمل أنكم ستتوصلون في نهاية الحديث إلى
02:15
that we actually cannot develop effective policy
37
110000
2000
أنه لن نتمكن من وضع سياسة فعالة
02:17
unless we really understand how the epidemic works.
38
112000
3000
دونما أن نفهم حقاً كيفية عمل الوباء
02:20
And the first thing that I want to talk about,
39
115000
2000
و أول أمر أود الحديث عنه
02:22
the first thing I think we need to understand is:
40
117000
2000
أول أمر أعتقد اننا بحاجة لفهمه هو:
02:24
how do people respond to the epidemic?
41
119000
2000
كيف يستجيب الناس للوباء
02:26
So AIDS is a sexually transmitted infection, and it kills you.
42
121000
4000
إذن, الإيدز هو مرض ينتقل عن طريق الإتصال الجنسي, و هو قاتل
02:30
So this means that in a place with a lot of AIDS,
43
125000
2000
و هذا يعني أن أي مكان موبوء بالإيدز
02:32
there's a really significant cost of sex.
44
127000
2000
يوجد فيه استهلاك كبير للجنس
02:34
If you're an uninfected man living in Botswana, where the HIV rate is 30 percent,
45
129000
4000
إذا كنت شخص غير مصاب بالإيدز تعيش في بوستوانا حيث يصل معدل الإيدز إلى 30%
02:38
if you have one more partner this year -- a long-term partner, girlfriend, mistress --
46
133000
4000
و لديك اكثر من شريكة هذا العام سواء شريكة على المدى الطويل أو حبيبة او عشيقة
02:42
your chance of dying in 10 years increases by three percentage points.
47
137000
4000
فإن احتمال وفاتك في غضون عشر سنوات يرتفع بنسبة 3%
02:46
That is a huge effect.
48
141000
2000
و هو ما يعتبر تأثير هائل
02:48
And so I think that we really feel like then people should have less sex.
49
143000
3000
و لذا أعتقد أن لسان حالنا يقول إذن فليقلل الناس من ممارسة الجنس
02:51
And in fact among gay men in the US
50
146000
2000
و في الواقع رأينا نوع من التغيير في الثمانينيات
02:53
we did see that kind of change in the 1980s.
51
148000
2000
بين صفوف الشواذ جنسياً في الولايات المتحدة
02:55
So if we look in this particularly high-risk sample, they're being asked,
52
150000
4000
و إذا نظرنا إلى هذه العينة عالية الخطورة , تم توجيه إليهم هذا السؤال
02:59
"Did you have more than one unprotected sexual partner in the last two months?"
53
154000
3000
"هل قمت بعلاقات جنسية غير محمية مع أكثر من شخص في الشهرين الماضيين؟"
03:02
Over a period from '84 to '88, that share drops from about 85 percent to 55 percent.
54
157000
6000
في الفترة من عام 84 إلى 86 انخفضت النسبة من 85% إلى 55%
03:08
It's a huge change in a very short period of time.
55
163000
2000
و هو مايعتبر تغيير كبير في فترة قصيرة من الوقت
03:10
We didn't see anything like that in Africa.
56
165000
2000
لم نرى مثل هذا الأمر في أفريقيا
03:12
So we don't have quite as good data, but you can see here
57
167000
3000
ليس لدينا بيانات جيدة ولكن يمكنكم هنا رؤية
03:15
the share of single men having pre-marital sex,
58
170000
2000
نسبة الرجال غير المتزوجين الذين يمارسون الجنس قبل الزواج
03:17
or married men having extra-marital sex,
59
172000
2000
أو الرجال المتزوجين الذين يمارسون الجنس خارج إطار الزواج
03:19
and how that changes from the early '90s to late '90s,
60
174000
3000
و كيف أن هذا الأمر تغير من بداية التسعينيات إلى نهايتها
03:22
and late '90s to early 2000s. The epidemic is getting worse.
61
177000
3000
و من نهاية التسعينيات إلى بداية الألفية, انتشر الوباء بشكلٍ سيء
03:25
People are learning more things about it.
62
180000
2000
يتعلم الناس يوماً بعد يوم الكثير عن المرض
03:27
We see almost no change in sexual behavior.
63
182000
2000
و لكننا بالكاد نرى تغيرٌ في الممارسات الجنسية
03:29
These are just tiny decreases -- two percentage points -- not significant.
64
184000
4000
هذه الإنخفاضات ضئيلة فنسبة 2% ليست نسبة كبيرة
03:33
This seems puzzling. But I'm going to argue that you shouldn't be surprised by this,
65
188000
4000
يبدو الأمر محيراً ولكني سأذهب إلى قول يجب ألا تتفاجأو بهذا
03:37
and that to understand this you need to think about health
66
192000
3000
و لتتفهموا هذا الأمر لابد أن تفكروا في الصحة
03:40
the way than an economist does -- as an investment.
67
195000
3000
بالطريقة التي يفكر بها خبراء الإقتصاد كمستثمرين
03:43
So if you're a software engineer and you're trying to think about
68
198000
3000
لذا إذا كنت مهندس برمجيات و تحاول أن تفكر
03:46
whether to add some new functionality to your program,
69
201000
3000
حول هل تضيف بعض الوظائف الجديدة لبرنامجك
03:49
it's important to think about how much it costs.
70
204000
2000
فإنه من المهم ان تفكر في مدى التكاليف
03:51
It's also important to think about what the benefit is.
71
206000
2000
كما أنه من المهم التفكير في المنافع المرجوة
03:53
And one part of that benefit is how much longer
72
208000
2000
و أحد هذه المنافع هي كم ستكون
03:55
you think this program is going to be active.
73
210000
2000
مدة فعالية البرنامج في اعتقادك
03:57
If version 10 is coming out next week,
74
212000
2000
إذا كنت النسخة العاشرة ستصدر بحلول الأسبوع القادم
03:59
there's no point in adding more functionality into version nine.
75
214000
3000
فلا جدوى إذن من إضافة المزيد من الوظائف في النسخة التاسعة من البرنامج
04:02
But your health decisions are the same.
76
217000
2000
و القرارت التي تتخذها بشأن صحتك تشابه هذا الأمر
04:04
Every time you have a carrot instead of a cookie,
77
219000
2000
كل مرة تتناول فيها جزرة عوضاً عن بسكويت
04:06
every time you go to the gym instead of going to the movies,
78
221000
3000
كل مرة تذهب فيها لصالة الرياضة عوضاً عن الذهاب للسينما
04:09
that's a costly investment in your health.
79
224000
2000
هذه الأمور تشكل استثماراً مكلفاً في صحتك
04:11
But how much you want to invest is going to depend
80
226000
2000
و لكن كم تريد أن تستثمر يعتمد على
04:13
on how much longer you expect to live in the future,
81
228000
2000
كم تتوقع أن تعيش في المستقبل
04:15
even if you don't make those investments.
82
230000
2000
حتى ولم تقم بهذه الإستثمارات
04:17
AIDS is the same kind of thing. It's costly to avoid AIDS.
83
232000
3000
و الإيدز كذلك فالوقاية منه تكلف كثيراً
04:20
People really like to have sex.
84
235000
3000
فالناس يحبون حقاً ممارسة الجنس
04:23
But, you know, it has a benefit in terms of future longevity.
85
238000
6000
و لكن كما تعلمون فالجنس مفيد من ناحية طول العمر في المستقبل
04:29
But life expectancy in Africa, even without AIDS, is really, really low:
86
244000
4000
و لكن متوسط العمر المتوقع في أفريقيا,حتى بدون وجود الإيدز, منخفض جداً
04:33
40 or 50 years in a lot of places.
87
248000
3000
يصل إلى 40 أو 50 سنة في العديد من الأماكن
04:36
I think it's possible, if we think about that intuition, and think about that fact,
88
251000
4000
اعتقد أنه من الممكن لو فكرنا بشأن ذلك الحدس و الواقع
04:40
that maybe that explains some of this low behavior change.
89
255000
3000
الذي ربما يوضح بعض التغير السلوكي المنخفض
04:43
But we really need to test that.
90
258000
2000
ولكن ينبغي علينا حقاً اختبار ذلك
04:45
And a great way to test that is to look across areas in Africa and see:
91
260000
3000
و الطريقة المثلى لإختباره هو النظر إلى مختلف المناطق في أفريقيا و نرى:
04:48
do people with more life expectancy change their sexual behavior more?
92
263000
4000
هل تغير السلوك الجنسي لدى الناس ذوي متوسط العمر المتوقع بشكلٍ أكبر ؟
04:52
And the way that I'm going to do that is,
93
267000
2000
و الطريقة التي سأقوم بها هي
04:54
I'm going to look across areas with different levels of malaria.
94
269000
3000
سألقي النظر على عدة مناطق توجد فيها الملاريا بمستويات مختلفة
04:57
So malaria is a disease that kills you.
95
272000
3000
و الملاريا مرض مميت
05:00
It's a disease that kills a lot of adults in Africa, in addition to a lot of children.
96
275000
3000
و هو يتسبب في وفاة كثير من البالغين و كذلك الأطفال في أفريقيا
05:03
And so people who live in areas with a lot of malaria
97
278000
3000
و لذلك فإن الناس الذين يعيشون في مناطق موبوءه بالملاريا
05:06
are going to have lower life expectancy than people who live in areas with limited malaria.
98
281000
4000
سيكون متوسط العمر المتوقع لهم عيشه أقل من الناس الذين يعيشون في مناطق محدودة فيها الملاريا
05:10
So one way to test to see whether we can explain
99
285000
2000
إذن هناك طريقة واحدة لنرى إن كنا قادرين على شرح
05:12
some of this behavior change by differences in life expectancy
100
287000
3000
بعض هذه التغيرات السلوكية من خلال أوجه الإختلاف في متوسط العمر المتوقع
05:15
is to look and see is there more behavior change
101
290000
3000
هو بالبحث عما إذا كان هناك عدد أكبر من التغيرات السلوكية
05:18
in areas where there's less malaria.
102
293000
2000
في المناطق التي تقل فيها الملاريا
05:20
So that's what this figure shows you.
103
295000
2000
و هذا ما يوضحه لنا هذا الشكل
05:22
This shows you -- in areas with low malaria, medium malaria, high malaria --
104
297000
4000
حيث يوضح مالذي يحدث لعدد الشركاء الجنسيين مع ازدياد انتشار فيروس نقص المناعة البشرية
05:26
what happens to the number of sexual partners as you increase HIV prevalence.
105
301000
4000
في المناطق التي تكون فيها معدلات الملاريا منخفضة أو متوسطة أو مرتفعة
05:30
If you look at the blue line,
106
305000
2000
إذا نظرتم إلى الخط الأزرق
05:32
the areas with low levels of malaria, you can see in those areas,
107
307000
3000
و هو يشير إلى المناطق التي تنخفض فيها الملاريا فيمكنكم أن تروا في هذه المناطق
05:35
actually, the number of sexual partners is decreasing a lot
108
310000
3000
أن عدد الشركاء الجنسيين ينخفض بشكلٍ كبير
05:38
as HIV prevalence goes up.
109
313000
2000
بينما يزداد انتشار فيروس نقص المناعة البشرية
05:40
Areas with medium levels of malaria it decreases some --
110
315000
2000
و المناطق ذات المعدلات المتوسطة من الملاريا ينخفض العدد بعض الشيء
05:42
it doesn't decrease as much. And areas with high levels of malaria --
111
317000
3000
و أما المناطق ذات المعدلات المرتفعة من الملاريا
05:45
actually, it's increasing a little bit, although that's not significant.
112
320000
5000
فإن العدد يرفع قليلاً بالرغم من عدم أهمية هذا الأمر
05:50
This is not just through malaria.
113
325000
2000
هذا ليس من خلال الملاريا فحسب
05:52
Young women who live in areas with high maternal mortality
114
327000
3000
فالشابات اللواتي يعشن في المناطق التي ترتفع فيها معدلات وفيات الأمهات
05:55
change their behavior less in response to HIV
115
330000
3000
يغيرن سلوكهن فتقل استجابتهم لفيروس نقص المناعة البشرية
05:58
than young women who live in areas with low maternal mortality.
116
333000
3000
أكثر من الشابات اللواتي يعشن في المناطق التي تنخفض فيها معدلات وفيات الأمهات
06:01
There's another risk, and they respond less to this existing risk.
117
336000
4000
كما توجد هناك خطورة أخرى و هم أقل استجابة لهذا الخطر القائم
06:06
So by itself, I think this tells a lot about how people behave.
118
341000
3000
لذا هذا الأمر كفيل بأن يعطينا فكرة عن سلوكيات الناس
06:09
It tells us something about why we see limited behavior change in Africa.
119
344000
3000
فهو يوضح لنا سبب محدودية تغير سلوكيات الناس في أفريقيا
06:12
But it also tells us something about policy.
120
347000
2000
و لكنه يوضح لنا أيضاً أمراً يخص السياسة
06:14
Even if you only cared about AIDS in Africa,
121
349000
3000
حتى إن كنتم تولون الإيدز في أفريقيا الإهتمام وحده
06:17
it might still be a good idea to invest in malaria,
122
352000
3000
قد تكون فكرة جيدة أن تستثمروا في مايخص الملاريا
06:20
in combating poor indoor air quality,
123
355000
2000
و هو محاربة سوء نوعية الهواء في الأماكن المغلقة
06:22
in improving maternal mortality rates.
124
357000
2000
و تحسين معدلات وفيات الأمهات
06:24
Because if you improve those things,
125
359000
2000
لأنه إذا قمتم بتحسين هذه الأمور
06:26
then people are going to have an incentive to avoid AIDS on their own.
126
361000
4000
فإنه سيكون لدى الناس حافز لتجنب الإيدز بأنفسهم
06:30
But it also tells us something about one of these facts that we talked about before.
127
365000
4000
و لكنه يوضح لنا أيضاً أحد هذه الحقائق التي تحدثنا فيها سابقاً
06:34
Education campaigns, like the one that the president is focusing on in his funding,
128
369000
4000
إن الحملات التثقيفية كالتي يركز الرئيس على تمويلها
06:38
may not be enough, at least not alone.
129
373000
2000
قد لا تكون كافية وحدها
06:40
If people have no incentive to avoid AIDS on their own,
130
375000
2000
فإذا لم يكن لدى الناس حافز لتجنب الإيدز
06:42
even if they know everything about the disease,
131
377000
2000
حتى و إن كانوا على علم بكل مايخص هذا المرض
06:44
they still may not change their behavior.
132
379000
2000
فقد يظل سلوكهم كما هو
06:46
So the other thing that I think we learn here is that AIDS is not going to fix itself.
133
381000
3000
إذن الأمر الأخر الذي أعتقد أننا تعلمناه هنا هو أن الإيدز لن يقوم بمعالجة نفسه
06:49
People aren't changing their behavior enough
134
384000
2000
فتغيير الناس لسلوكياتهم يكفي
06:51
to decrease the growth in the epidemic.
135
386000
3000
لتقليل معدلات نمو الوباء
06:54
So we're going to need to think about policy
136
389000
2000
لذا نحن بحاجة للتفكير في السياسة
06:56
and what kind of policies might be effective.
137
391000
2000
و نوعية السياسات التي قد تكون فعالة
06:58
And a great way to learn about policy is to look at what worked in the past.
138
393000
3000
و الطريقة المثلى لمعرفة المزيد عن السياسة هو النظر إلى ماتم فعله في السابق
07:01
The reason that we know that the ABC campaign
139
396000
2000
السبب في أننا نعرف أن حملة أي بي سي
07:03
was effective in Uganda is we have good data on prevalence over time.
140
398000
3000
في أوغندا كانت فعالة هو أننا نملك بيانات جيدة توضح لنا معدلات انتشار الإيدز مع الوقت
07:06
In Uganda we see the prevalence went down.
141
401000
2000
فنرى في أوغند أن إنتشاره قد قل
07:08
We know they had this campaign. That's how we learn about what works.
142
403000
3000
و لأننا نعلم بشان هذه الحملة, فإننا نعرف مالذي قد ينجح
07:11
It's not the only place we had any interventions.
143
406000
2000
و أوغند ليست المكان الوحيد الذي قمنا بتدخلات فيه
07:13
Other places have tried things, so why don't we look at those places
144
408000
4000
فقد جربنا العديد من الأمور في مناطق أخرى, لذا لنلقي نظره على هذه المناطق
07:17
and see what happened to their prevalence?
145
412000
3000
و نرى مالذي حدث بشأن انتشار الإيدز
07:20
Unfortunately, there's almost no good data
146
415000
2000
للأسف ، لا يوجد تقريباً أي بيانات جيدة
07:22
on HIV prevalence in the general population in Africa until about 2003.
147
417000
5000
عن انتشار فيروس الإيدز بين عموم السكان في أفريقيا حتى حوالي عام 2003
07:27
So if I asked you, "Why don't you go and find me
148
422000
2000
لذا إذا وجهتم إليكم هذا السؤال " هل يمكن أن يزودني أحدكم
07:29
the prevalence in Burkina Faso in 1991?"
149
424000
3000
عن معدلات انتشار الإيدز في بوركينا فاسو في العام 1991 ؟"
07:32
You get on Google, you Google, and you find,
150
427000
3000
ستتوجهون لمحرك البحث قوقل و تقومون بعملية البحث فستجدون
07:35
actually the only people tested in Burkina Faso in 1991
151
430000
3000
في الواقع أن الأشخاص الذي تم عمل اختبارات لهم في بوركينا فاسو في العام 1991
07:38
are STD patients and pregnant women,
152
433000
2000
هم مرضى الأمراض المنقولة جنسياً والحوامل
07:40
which is not a terribly representative group of people.
153
435000
2000
و هم لا يعتبرون مجموعة تمثل الناس ككل
07:42
Then if you poked a little more, you looked a little more at what was going on,
154
437000
3000
و لكن إذا تعمقت أكثر و تأملت في ماذا كان يحدث في السابق
07:45
you'd find that actually that was a pretty good year,
155
440000
3000
قد تجد في الواقع أن ذلك العام كان جيداً
07:48
because in some years the only people tested are IV drug users.
156
443000
3000
لأن في بعض الأعوام تم عمل تحاليل للأشخاص الذين يتعاطون المخدرات عبر الحقن الوريدية
07:51
But even worse -- some years it's only IV drug users,
157
446000
2000
و لكن الأسوء أن التحاليل اقتصرت في بعض الأعوام على متعاطي المخدرات عبر الحقن الوريدية فقط
07:53
some years it's only pregnant women.
158
448000
2000
أو على النساء الحوامل فقط
07:55
We have no way to figure out what happened over time.
159
450000
2000
ليس لدينا طريقة لمعرفة ما حدث على مر الزمن
07:57
We have no consistent testing.
160
452000
2000
وليس لدينا اختبارات متسقة
07:59
Now in the last few years, we actually have done some good testing.
161
454000
5000
و في الأعوام القليلة الماضية أجرينا بعض الاختبارات الجيدة
08:04
In Kenya, in Zambia, and a bunch of countries,
162
459000
3000
في كينيا و زامبيا و عدد من الدول
08:07
there's been testing in random samples of the population.
163
462000
3000
حيث تم عمل اختبارات على عينات عشوائية من السكان
08:10
But this leaves us with a big gap in our knowledge.
164
465000
3000
و لكن من شأن هذا الأمر أن يسبب فجوة كبيرة في معرفتنا
08:13
So I can tell you what the prevalence was in Kenya in 2003,
165
468000
3000
أي أنني أستطيع أن اخبركم عن نسبة انتشار الإيدز في كينيا في العام 2003
08:16
but I can't tell you anything about 1993 or 1983.
166
471000
3000
و لكني لا أستطيع اخباركم عما حدث فيها بين العامين 1983 و 1993
08:19
So this is a problem for policy. It was a problem for my research.
167
474000
4000
إذن هذه مشكلة في السياسة كما أنها مشكلة بالنسبة لبحثي
08:23
And I started thinking about how else might we figure out
168
478000
4000
لذا بدأت في البحث عن طريقة قد تمكننا من اكتشاف
08:27
what the prevalence of HIV was in Africa in the past.
169
482000
2000
نسبة انتشار فيروس الإيدز في أفريقيا في الفترة السابقة
08:29
And I think that the answer is, we can look at mortality data,
170
484000
4000
و أعتقد أن الإجابة أنه يمكننا النظر لبيانات الوفيات
08:33
and we can use mortality data to figure out what the prevalence was in the past.
171
488000
4000
و يمكننا أن نستخدمها لنكتشف نسبة انتشاره في السابق
08:37
To do this, we're going to have to rely on the fact
172
492000
2000
و لنقوم بهذا الأمر سنقوم بالإعتماد على حقيقة
08:39
that AIDS is a very specific kind of disease.
173
494000
2000
أن الإيدز مرض من نوعٍ خاص جداً
08:41
It kills people in the prime of their lives.
174
496000
2000
فهو يقتل الأشخاص في مقتبل حياتهم
08:43
Not a lot of other diseases have that profile. And you can see here --
175
498000
3000
و هو الأمر الذي لا يتسبب فيه العديد من الأمراض الأخرى. يمكنكم أن تروا هنا:
08:46
this is a graph of death rates by age in Botswana and Egypt.
176
501000
4000
هذا رسم بياني لمعدلات الوفيات وفقاً للسن في بتسوانا و مصر
08:50
Botswana is a place with a lot of AIDS,
177
505000
2000
بتسوانا من الدول التي يكثر فيها الإيدز
08:52
Egypt is a place without a lot of AIDS.
178
507000
2000
بينما مصر من الدول التي يقل فيها الإيدز
08:54
And you see they have pretty similar death rates among young kids and old people.
179
509000
3000
و كما ترون فإن لديهم معدلات وفيات مماثلة بين فئتي الأطفال و كبار السن
08:57
That suggests it's pretty similar levels of development.
180
512000
3000
و هذا يدل على انهما يتماثلان فيما يخص التنمية
09:00
But in this middle region, between 20 and 45,
181
515000
3000
ولكن في متوسط العمر بين سن الـ 20 و الـ 40
09:03
the death rates in Botswana are much, much, much higher than in Egypt.
182
518000
4000
نجد أن معدل الوفيات في بتسوانا أكثر بكثير من مصر
09:07
But since there are very few other diseases that kill people,
183
522000
4000
و لكن نظراً لوجود عدد قليل من الأمراض الأخرى التي تقتل الناس
09:11
we can really attribute that mortality to HIV.
184
526000
3000
يمكننا حقاً أن نعزو السبب وراء الوفيات إلى فيروس الإيدز
09:14
But because people who died this year of AIDS got it a few years ago,
185
529000
4000
و لكن لأن الأشخاص الذين توفوا بسبب الإيدز هذا العام أُصيبوا به قبل بضع سنوات
09:18
we can use this data on mortality to figure out what HIV prevalence was in the past.
186
533000
5000
يمكننا أن نستخدم بيانات الوفيات هذه لنكتشف الحال الذي كان عليه انتشار فيروس الإيدز في السابق
09:23
So it turns out, if you use this technique,
187
538000
2000
إذن يبدو أنه إذا استخدمت هذه التقنية
09:25
actually your estimates of prevalence are very close
188
540000
2000
ستكون تقديراتك لانتشار الفيروس مقاربة جداً
09:27
to what we get from testing random samples in the population,
189
542000
3000
لما حصلنا عليه من اختبار عينات عشوائية من السكان
09:30
but they're very, very different than what UNAIDS tells us the prevalences are.
190
545000
5000
ولكنها مختلفة تماماً عن نسبة الانتشار التي زودنا بها برنامج الأمم المتحدة المشترك المعني بالإيدز والعدوى بفيروسه
09:35
So this is a graph of prevalence estimated by UNAIDS,
191
550000
3000
إذن هذا الرسم البياني لنسبة الانتشار التي قدرها برنامج الأمم المتحدة
09:38
and prevalence based on the mortality data
192
553000
2000
استناداً إلى بيانات الوفيات
09:40
for the years in the late 1990s in nine countries in Africa.
193
555000
4000
في أواخر التسعينيات في تسع دول في أفريقيا
09:44
You can see, almost without exception,
194
559000
2000
يمكنكم أن تروا تقريباً بدون استثناء
09:46
the UNAIDS estimates are much higher than the mortality-based estimates.
195
561000
4000
أن تقديرات برنامج الأمم المتحدة المشترك المعني بالإيدز والعدوى بفيروسه أعلى بكثير من التقديرات المستنده إلى معدلات الوفيات
09:50
UNAIDS tell us that the HIV rate in Zambia is 20 percent,
196
565000
4000
فالبرنامج يوضح لنا أن معدل فيروس الإيدز في زامبيات يبلغ 20%
09:54
and mortality estimates suggest it's only about 5 percent.
197
569000
4000
و تشير تقديرات الوفيات انها فقط حوالي 5%
09:58
And these are not trivial differences in mortality rates.
198
573000
3000
و كما تعلمون هذه الإختلافات في معدلات الوفيات ليست بالأمر التافه
10:01
So this is another way to see this.
199
576000
2000
إذن هذه طريقة أخرى ننظر من خلالها
10:03
You can see that for the prevalence to be as high as UNAIDS says,
200
578000
2000
يمكنكم أن تروا أنه لكي تكون نسبة الإنتشار مرتفعة كما يقول برنامج الأمم المتحدة المشترك المعني بالإيدز والعدوى بفيروسه
10:05
we have to really see 60 deaths per 10,000
201
580000
2000
علينا أن نرى في الواقع 60 حالة وفاة لكل 10000
10:07
rather than 20 deaths per 10,000 in this age group.
202
582000
4000
بدلاً من 20 حالة وفاة لكل 10000 في هذه الفئة العمرية
10:11
I'm going to talk a little bit in a minute
203
586000
2000
سأتحدث لكم قليلاً في غضون دقيقة
10:13
about how we can use this kind of information to learn something
204
588000
3000
كيف يمكننا إستخدام هذا النوع من المعلومات لنتعلم أمراً
10:16
that's going to help us think about the world.
205
591000
2000
من شأنه مساعدتنا في التفكير في العالم
10:18
But this also tells us that one of these facts
206
593000
2000
ولكنه يوضح لنا أن أحد هذه الحقائق
10:20
that I mentioned in the beginning may not be quite right.
207
595000
3000
التي ذكرتها في البداية قد لا تكون صحيحة تماماً
10:23
If you think that 25 million people are infected,
208
598000
2000
إذا اعتقدتم أن هناك 25 مليون مصاب بالإيدز
10:25
if you think that the UNAIDS numbers are much too high,
209
600000
3000
أو أن الأرقام التي يزودنا بها برنامج الأمم المتحدة المشترك المعني بالإيدز والعدوى بفيروسه قد تكون
10:28
maybe that's more like 10 or 15 million.
210
603000
2000
أعلى بكثير من 10 أو 15 مليون
10:30
It doesn't mean that AIDS isn't a problem. It's a gigantic problem.
211
605000
4000
فهذا لا يعني بالضرورة أن الإيدز ليس مشكلة بل هو مشكلة ضخمة
10:34
But it does suggest that that number might be a little big.
212
609000
4000
و لكنها تشير إلى أن عدد المصابين قد يكون أكثر
10:38
What I really want to do, is I want to use this new data
213
613000
2000
ما أرغب حقاً في القيام به هو أن استخدم هذه البيانات الجديدة
10:40
to try to figure out what makes the HIV epidemic grow faster or slower.
214
615000
4000
لمحاولة معرفة ما الذي يجعل وباء الإيدز ينمو بمعدل أسرع أو أبطأ
10:44
And I said in the beginning, I wasn't going to tell you about exports.
215
619000
3000
و قد ذكرت في البداية أنني لن أُحدثكم عن الصادرات
10:47
When I started working on these projects,
216
622000
2000
حين بدأت العمل على هذا المشروع
10:49
I was not thinking at all about economics,
217
624000
2000
لم أفكر مطلقاً في الإقتصاد
10:51
but eventually it kind of sucks you back in.
218
626000
3000
ولكنه في نهاية المطاف يعيدك إليه
10:54
So I am going to talk about exports and prices.
219
629000
3000
لذا سأتحدث قليلاً عن الصادرات و الأسعار
10:57
And I want to talk about the relationship between economic activity,
220
632000
3000
و أريد أن أتحدث أيضاً عن العلاقة بين الأنشطة الإقتصادية
11:00
in particular export volume, and HIV infections.
221
635000
4000
و بالتحديد حجم الصادرات و العدوى بفيروس الإيدز
11:04
So obviously, as an economist, I'm deeply familiar
222
639000
4000
لذا من الواضح أنني كخبيرة إقتصادية على دراية عميقة
11:08
with the fact that development, that openness to trade,
223
643000
2000
بحقيقة أن التنمية و الإنفتاح التجاري
11:10
is really good for developing countries.
224
645000
2000
هو أمرٌ جيد للدول النامية
11:12
It's good for improving people's lives.
225
647000
3000
كما أنه يساعد في تحسين حياة الناس
11:15
But openness and inter-connectedness, it comes with a cost
226
650000
2000
و لكن الإنفتاح و التواصل المتبادل له ثمنه
11:17
when we think about disease. I don't think this should be a surprise.
227
652000
3000
حين نفكر بمرضٍ ما. لا أعتقد أن هذا الأمر يجب أن يكون مفاجأة
11:20
On Wednesday, I learned from Laurie Garrett
228
655000
2000
في الإربعاء علمت من لوري جاريت
11:22
that I'm definitely going to get the bird flu,
229
657000
2000
أنني ساصاب بالتأكيد بإنفلونزا الطيور
11:24
and I wouldn't be at all worried about that
230
659000
3000
و أنني يجب أن أكون مطمئنة
11:27
if we never had any contact with Asia.
231
662000
3000
إذا لم يكن لدينا أي اتصال مع آسيا
11:30
And HIV is actually particularly closely linked to transit.
232
665000
4000
و أن فيروس الإيدز في الواقع يرتبط ارتباطاً وثيقاً بمسألة الإنتقال
11:34
The epidemic was introduced to the US
233
669000
2000
ظهر الوباء أول مرة في الولايات المتحدة
11:36
by actually one male steward on an airline flight,
234
671000
4000
عن طريق مضيف كان على متن رحلة لأحد الخطوط الجوية
11:40
who got the disease in Africa and brought it back.
235
675000
2000
قد أُصيب بالمرض في أفريقيا و عاد به
11:42
And that was the genesis of the entire epidemic in the US.
236
677000
3000
وهكذا كان نشوء الوباء في الولايات المتحدة
11:45
In Africa, epidemiologists have noted for a long time
237
680000
4000
وقد لاحظ علماء الأوبئة في أفريقيا لفترة طويلة من الزمن
11:49
that truck drivers and migrants are more likely to be infected than other people.
238
684000
4000
أن سائقي الشاحنات و المهاجرين هم أكثرعرضة للإصابة بالإيدز من غيرهم
11:53
Areas with a lot of economic activity --
239
688000
2000
و أن المناطق التي يزيد فيها النشاط الإقتصادي
11:55
with a lot of roads, with a lot of urbanization --
240
690000
3000
و الطرق و التحضر
11:58
those areas have higher prevalence than others.
241
693000
2000
يزداد فيها انتشار الوباء أكثر من غيرها
12:00
But that actually doesn't mean at all
242
695000
2000
و لكن هذا لا يعني بالضرورة
12:02
that if we gave people more exports, more trade, that that would increase prevalence.
243
697000
4000
أننا إذا قدمنا للناس المزيد من الصادرات و التجارة أن يزداد انتشار الوباء
12:06
By using this new data, using this information about prevalence over time,
244
701000
4000
يمكننا عن طريق استخدام هذه البيانات و المعلومات الجديدة فيما يخص انتشار الوباء
12:10
we can actually test that. And so it seems to be --
245
705000
4000
أن نختبر هذا الأمر مع الوقت. وباعتقادي يبدو أنه
12:14
fortunately, I think -- it seems to be the case
246
709000
2000
و لحسن الحظ
12:16
that these things are positively related.
247
711000
2000
أن هذه الأمور ترتبط ببعضها بشكل إيجابي
12:18
More exports means more AIDS. And that effect is really big.
248
713000
4000
المزيد من الصادرات يعني المزيد من الإيدز و هذا الأمر من شانه أن يؤثر بشكلٍ هائل
12:22
So the data that I have suggests that if you double export volume,
249
717000
4000
ولذلك فإن البيانات التي لدي تشير إلى أن مضاعفة حجم الصادرات
12:26
it will lead to a quadrupling of new HIV infections.
250
721000
5000
من شأنه أن يؤدي إلى زيادة الإصابة بفيروس الإيدز إلى أربعة أضعاف
12:31
So this has important implications both for forecasting and for policy.
251
726000
3000
لذلك لهذا الأمر آثار هامة على التنبوءات و السياسة
12:34
From a forecasting perspective, if we know where trade is likely to change,
252
729000
4000
من وجهة نظر تنبوئية, إذا علمنا أين من الممكن أن تتغير التجارة
12:38
for example, because of the African Growth and Opportunities Act
253
733000
3000
على سبيل المثال, بسبب النمو في أفريقيا و قانون الفرص
12:41
or other policies that encourage trade,
254
736000
2000
أو السياسات الأخرى التي تشجع التجارة
12:43
we can actually think about which areas are likely to be heavily infected with HIV.
255
738000
5000
يمكننا في الواقع التفكير في المناطق التي من المحتمل أن تصاب بالإيدز بشكلٍ كبير
12:48
And we can go and we can try to have pre-emptive preventive measures there.
256
743000
6000
كما يمكننا أن نذهب هناك و أن نجرب القيام بتدابير وقائية استباقية
12:54
Likewise, as we're developing policies to try to encourage exports,
257
749000
3000
وكذلك، نحن نعمل على تطوير السياسات في محاولة لتشجيع الصادرات
12:57
if we know there's this externality --
258
752000
2000
إذا علمنا بوجود هذه العوامل الخارجية
12:59
this extra thing that's going to happen as we increase exports --
259
754000
2000
ذلك الشيء الإضافي الذي سيحدث كلما زادت الصادرات
13:01
we can think about what the right kinds of policies are.
260
756000
3000
يمكننا أن نفكر في النوع المناسب من السياسات
13:04
But it also tells us something about one of these things that we think that we know.
261
759000
3000
ولكنها أيضاً تخبرنا شيئاً عن أحد هذه الأشياء التي نعتقد أننا نعرفها
13:07
Even though it is the case that poverty is linked to AIDS,
262
762000
3000
بالرغم من أن المسألة تكمن في ارتباط الفقر بالإيدز
13:10
in the sense that Africa is poor and they have a lot of AIDS,
263
765000
3000
بمعنى أن أفريقيا قارة فقيرة و موبوءة بالإيدز
13:13
it's not necessarily the case that improving poverty -- at least in the short run,
264
768000
4000
إلا أنه ليس بالضرورة أن مسالة تحسين الفقر -- على الأقل في المدى القصير --
13:17
that improving exports and improving development --
265
772000
2000
و الصادرات و التنمية
13:19
it's not necessarily the case that that's going to lead
266
774000
2000
سيقود بالضرورة إلى
13:21
to a decline in HIV prevalence.
267
776000
2000
التقليل من انتشار فيروس الإيدز
13:24
So throughout this talk I've mentioned a few times
268
779000
2000
إذن لقد ذكرت عدة مرات في هذا الحديث
13:26
the special case of Uganda, and the fact that
269
781000
2000
الحالة الخاصة لأوغندا و حقيقة أنها
13:28
it's the only country in sub-Saharan Africa with successful prevention.
270
783000
4000
هي الدولة الوحيدة في أفريقيا جنوب الصحراء التي نجحت في الوقاية من الإيدز
13:32
It's been widely heralded.
271
787000
2000
وقد كان الأمر مبشراً جداً
13:34
It's been replicated in Kenya, and Tanzania, and South Africa and many other places.
272
789000
6000
و لقد تم تكرار التجربة في كينيا و تنزانيا و جنوب أفريقيا و غيرها الكثير
13:40
But now I want to actually also question that.
273
795000
4000
ولكنني أريد الآن في أناقش هذا الأمر
13:44
Because it is true that there was a decline in prevalence
274
799000
3000
لأنه من الصحيح أنه كان هناك انخفاضاً في معدل انتشار الإيدز
13:47
in Uganda in the 1990s. It's true that they had an education campaign.
275
802000
4000
في أوغندا في التسعينيات, و صحيح أنهم قاموا كذلك بحملات تثقيفية
13:51
But there was actually something else that happened in Uganda in this period.
276
806000
6000
ولكن في الواقع حدث أمرٌ ما في أوغندا في هذه الفترة
13:57
There was a big decline in coffee prices.
277
812000
2000
حيث حدث انخفاض هائل في أسعار القهوة
13:59
Coffee is Uganda's major export.
278
814000
2000
و هي تعتبر من صادرات أوغندا الرئيسية
14:01
Their exports went down a lot in the early 1990s -- and actually that decline lines up
279
816000
5000
إذن انخفضت صادراتهم بشكلٍ كبير في أوائل التسعينيات - و في الواقع أن هذا الإنخفاض
14:06
really, really closely with this decline in new HIV infections.
280
821000
4000
كان محاذياً بشكلٍ كبير لانخفاض الإصابات الجديدة بفيروس الإيدز
14:10
So you can see that both of these series --
281
825000
3000
إذن يمكنم أن تروا أن كلا هاتين المجموعتين
14:13
the black line is export value, the red line is new HIV infections --
282
828000
3000
الخط الأسود يمثل قيمة الصادرات بينما الحمر يمثل الإصابات الجديدة بفيروس الإيدز
14:16
you can see they're both increasing.
283
831000
2000
تزداد على حدٍ سواء
14:18
Starting about 1987 they're both going down a lot.
284
833000
2000
و بدءا في الإنخفاض على حدٍ سواء في بداية العام 1987 تقريباً
14:20
And then actually they track each other
285
835000
2000
و بدءا فعلاً في تتبع بعضهما بعد ذلك
14:22
a little bit on the increase later in the decade.
286
837000
2000
في الارتفاع قليلاً في وقتٍ لاحق من العقد
14:24
So if you combine the intuition in this figure
287
839000
2000
لذا إذا تمكنت من الجمع بين الحدس و هذه الأرقام
14:26
with some of the data that I talked about before,
288
841000
3000
مع القليل من البيانات التي تحدث عنها سابقاً
14:29
it suggests that somewhere between 25 percent and 50 percent
289
844000
4000
فإن ذلك يشير إلى أن ما بين 25% و 50%
14:33
of the decline in prevalence in Uganda
290
848000
2000
وراء انخفاض انتشار الإيدز في أوغندا
14:35
actually would have happened even without any education campaign.
291
850000
4000
كان يمكن أن يحدث في الواقع حتى بدون حملات تثقيفية
14:39
But that's enormously important for policy.
292
854000
2000
و لكن هذا الأمر على قدرٍ عظيم من الأهمية بالنسبة للسياسة
14:41
We're spending so much money to try to replicate this campaign.
293
856000
2000
إننا نستنزف الكثير من الأموال لمحاولة تكرار مثل هذه الحملات
14:43
And if it was only 50 percent as effective as we think that it was,
294
858000
3000
و إذا كانت 50% فقط فعالة كما نعتقدها
14:46
then there are all sorts of other things
295
861000
2000
فإن هناك العديد من الأشياء
14:48
maybe we should be spending our money on instead.
296
863000
2000
التي ربما ينبغي علينا أن ننفق أموالنا عليها بدلاً من ذلك
14:50
Trying to change transmission rates by treating other sexually transmitted diseases.
297
865000
4000
إن محاولة تغيير معدلات إنتقال المرض من خلال علاج الأمراض الأخرى التي تنتقل عن طريق الاتصال الجنسي
14:54
Trying to change them by engaging in male circumcision.
298
869000
2000
و محاولة تغييرهم من خلال الإنخراط في عمليات ختان الذكور
14:56
There are tons of other things that we should think about doing.
299
871000
2000
هناك العديد من الأمور التي ينبغي أن نفكر بها
14:58
And maybe this tells us that we should be thinking more about those things.
300
873000
4000
و ربما يخبرنا ذلك أنه يتوجب علينا التفكير أيضاً بها
15:02
I hope that in the last 16 minutes I've told you something that you didn't know about AIDS,
301
877000
5000
أتمنى أن أكون قد تمكنت في الـ16 دقيقة من إيصال معلومات لكم كنتم تجهلونها عن الإيدز
15:07
and I hope that I've gotten you questioning a little bit
302
882000
2000
و آمل أن أكون قد أثرت لديكم التساؤلات نوعاُ ما
15:09
some of the things that you did know.
303
884000
2000
عن الأمور التي كنتم تجهلونها
15:11
And I hope that I've convinced you maybe
304
886000
2000
و آمل أيضاً أن أكون قد اقنعتكم
15:13
that it's important to understand things about the epidemic
305
888000
2000
أنه من المهم فهم بعض الأمور عن هذا الوباء
15:15
in order to think about policy.
306
890000
2000
للتفكير بشان السياسة
15:18
But more than anything, you know, I'm an academic.
307
893000
2000
لكن أكثر من أي شيء ، كما تعلمون ، أنا أكاديمية
15:20
And when I leave here, I'm going to go back
308
895000
2000
و عندما أغادر المكان فإنني سأعود
15:22
and sit in my tiny office, and my computer, and my data.
309
897000
3000
للجلوس في مكتبي الصغير أمام حاسوبي و بياناتي
15:25
And the thing that's most exciting about that
310
900000
2000
و الأمر الأكثر إثارة أنني
15:27
is every time I think about research, there are more questions.
311
902000
3000
في كل مرة سأفكر فيها بعمل بحث فإنه ستثار المزيد من الأسئلة
15:30
There are more things that I think that I want to do.
312
905000
2000
و هناك الكثير من الأمور التي افكر في عملها
15:32
And what's really, really great about being here
313
907000
2000
و الأمر الرائع في وجودي هنا
15:34
is I'm sure that the questions that you guys have
314
909000
2000
هو انني أكيدة أن التساؤلات التي لديكم
15:36
are very, very different than the questions that I think up myself.
315
911000
3000
مختلفة تماماً عن الأسئلة التي استنبطتها بنفسي
15:39
And I can't wait to hear about what they are.
316
914000
2000
و لا أطيق الإنتظار لسماعها منكم
15:41
So thank you very much.
317
916000
2000
لذا شكراً لكم جزيلاً
ABOUT THE SPEAKER
Emily Oster - Assumption-busting economistEmily 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 >>
Emily Oster | Speaker | TED.com