TED2007
Hans Rosling: New insights on poverty
Hans Rosling odkrývá nový pohled na chudobu
Filmed:
Readability: 3.1
3,769,031 views
Vědec Hans Rosling používá své senzační nástroje pro práci s daty, aby ukázal, jak se státy vymaňují z chudoby. Předvádí Dolarovou Ulici, která srovnává domácnosti s rozličnou úrovní příjmů po celém světě. A nakonec udělá něco skutečně udivujícího.
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. Full bio
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
I told you three things last year.
0
0
2000
Loni jsem vám řekl tři věci.
00:27
I told you that the statistics of the world
1
2000
3000
Řekl jsem, že světové statistiky
00:30
have not been made properly available.
2
5000
3000
nebyly pořádně zpřístupněny.
00:33
Because of that, we still have the old mindset
3
8000
2000
V důsledku toho máme stále ty staré představy
00:35
of developing in industrialized countries, which is wrong.
4
10000
3000
o rozvojových a průmyslových zemích, což je špatně.
00:39
And that animated graphics can make a difference.
5
14000
4000
A že animované grafy můžou věci změnit.
00:44
Things are changing
6
19000
2000
Věci se mění.
00:46
and today, on the United Nations Statistic Division Home Page,
7
21000
4000
A dnes na domácí stránce Divize pro Statistiku OSN
00:50
it says, by first of May, full access to the databases.
8
25000
3000
stojí, že od prvního května je plný přístup do všech databází.
00:55
(Applause)
9
30000
3000
(Potlesk)
00:58
And if I could share the image with you on the screen.
10
33000
4000
A jestli se s vámi mohu podělit o ten obrázek na obrazovce.
01:03
So three things have happened.
11
38000
1000
Tak se staly tři věci.
01:04
U.N. opened their statistic databases,
12
39000
3000
OSN zveřejnily své statistické databáze,
01:07
and we have a new version of the software
13
42000
4000
a my máme novou verzi softwaru
01:11
up working as a beta on the net,
14
46000
2000
fungující jako beta verze na internetu,
01:13
so you don't have to download it any longer.
15
48000
2000
takže si jej už nemusíte stahovat.
01:16
And let me repeat what you saw last year.
16
51000
2000
A dovolte mi zopakovat to, co jste viděli loni.
01:18
The bubbles are the countries.
17
53000
1000
Ty bubliny jsou jednotlivé země.
01:19
Here you have the fertility rate -- the number of children per woman --
18
54000
4000
Tady máte míru porodnosti - počet dětí na jednu ženu -
01:23
and there you have the length of life in years.
19
58000
3000
a tady máte délku života v rocích.
01:27
This is 1950 -- those were the industrialized countries,
20
62000
3000
Tohle je rok 1950 - tamto byly průmyslové země,
01:30
those were developing countries.
21
65000
1000
tamto byly rozvojové země.
01:31
At that time there was a "we" and "them."
22
66000
2000
V té době existovalo "my" a "oni".
01:33
There was a huge difference in the world.
23
68000
2000
Ve světě byly obrovské rozdíly.
01:35
But then it changed, and it went on quite well.
24
70000
4000
Ale potom se to změnilo a vyvíjelo se to docela dobře.
01:39
And this is what happens.
25
74000
1000
A stalo se tohle.
01:41
You can see how China is the red, big bubble.
26
76000
3000
Vidíte, jak Čína je ta velká červená bublina,
01:44
The blue there is India.
27
79000
1000
ta modrá tamhle je Indie.
01:45
And they go over all this -- I'm going to try to be
28
80000
3000
A procházejí přes tohle celé... Já se budu snažit být
01:48
a little more serious this year in showing you
29
83000
2000
letos o trošku vážnější, když vám budu ukazovat
01:50
how things really changed.
30
85000
2000
jak se věci doopravdy změnily.
01:53
And it's Africa that stands out as the problem down here, doesn't it?
31
88000
3000
A je to Afrika, která vyčnívá jako problém tady dole, ne?
01:56
Large families still, and the HIV epidemic
32
91000
3000
Stále velké rodiny a epidemie HIV
01:59
brought down the countries like this.
33
94000
2000
takto stáhly ty země dolů.
02:01
This is more or less what we saw last year,
34
96000
3000
Tohle je víceméně to, co jsme viděli loni,
02:04
and this is how it will go on into the future.
35
99000
2000
a takhle to bude pokračovat v budoucnosti.
02:07
And I will talk on, is this possible?
36
102000
2000
A já budu mluvit o tom jestli je tohle možné.
02:09
Because you see now, I presented statistics that don't exist.
37
104000
3000
Protože vidíte, že teď jsem ukazoval statistiky, které neexistují.
02:13
Because this is where we are.
38
108000
2000
Protože tohle je kde jsme teď.
02:15
Will it be possible that this will happen?
39
110000
3000
Bude to možné, aby se tohle stalo?
02:19
I cover my lifetime here, you know?
40
114000
2000
Já tady pokrývám délku svého života, víte?
02:21
I expect to live 100 years.
41
116000
2000
Očekávám, že budu žít 100 let.
02:23
And this is where we are today.
42
118000
2000
A tohle je, kde jsme dnes.
02:25
Now could we look here instead at the economic situation in the world?
43
120000
7000
Teď, mohli bychom se podívat namísto toho na ekonomickou situaci ve světě?
02:33
And I would like to show that against child survival.
44
128000
5000
Chtěl bych to ukázat ve srovnání s dětskou úmrtností.
02:38
We'll swap the axis.
45
133000
1000
Přehodíme osy:
02:40
Here you have child mortality -- that is, survival --
46
135000
4000
tady máte dětskou úmrtnost - tedy, přežití -
02:44
four kids dying there, 200 dying there.
47
139000
2000
čtyři děti umírají tady, 200 umírá tady.
02:47
And this is GDP per capita on this axis.
48
142000
2000
A tohle je HDP na hlavu na téhle ose.
02:50
And this was 2007.
49
145000
3000
A takhle to bylo v roce 2007.
02:53
And if I go back in time, I've added some historical statistics --
50
148000
4000
A když půjdu zpět v čase, přidal jsem nějaké historické statistiky -
02:57
here we go, here we go, here we go -- not so much statistics 100 years ago.
51
152000
6000
jedeme, jedeme, jedeme - 100 let zpátky neexistuje tak moc statistik.
03:03
Some countries still had statistics.
52
158000
2000
Některé země stále měly statistiky.
03:05
We are looking down in the archive,
53
160000
2000
Díváme se zpátky do archívů,
03:07
and when we are down into 1820,
54
162000
4000
a jsme zpět až v roce 1820,
03:11
there is only Austria and Sweden that can produce numbers.
55
166000
4000
a jenom Rakousko a Švédskou jsou schopni podat záznamy.
03:15
(Laughter)
56
170000
3000
(Smích)
03:18
But they were down here. They had 1,000 dollars per person per year.
57
173000
4000
Ale byly tady dole, měly 1000 dolarů na osobu na rok.
03:22
And they lost one-fifth of their kids before their first birthday.
58
177000
3000
A přišly o pětinu dětí před jejich prvními narozeninami.
03:26
So this is what happens in the world, if we play the entire world.
59
181000
3000
Takže tohle je, co se dělo ve světě, když přehrajeme celý svět.
03:29
How they got slowly richer and richer,
60
184000
3000
Jak se stávaly postupně bohatší a bohatší,
03:32
and they add statistics.
61
187000
1000
a přidávaly statistiky.
03:33
Isn't it beautiful when they get statistics?
62
188000
2000
Není to krásné, když získají statistiky?
03:35
You see the importance of that?
63
190000
2000
Vidíte, jak je to důležité?
03:37
And here, children don't live longer.
64
192000
2000
A tady děti nežijí déle.
03:39
The last century, 1870, was bad for the kids in Europe,
65
194000
4000
Minulé století, 1870, bylo těžké pro děti v Evropě,
03:43
because most of this statistics is Europe.
66
198000
2000
protože většina těchto statistik je Evropa.
03:45
It was only by the turn of the century
67
200000
3000
Teprve na přelomu století
03:48
that more than 90 percent of the children survived their first year.
68
203000
3000
přežilo svůj první rok více jak 90 procent dětí.
03:51
This is India coming up, with the first data from India.
69
206000
3000
Tady se objevuje Indie, s prvními údaji z Indie.
03:54
And this is the United States moving away here, earning more money.
70
209000
5000
A tohle jsou Spojené státy, které se tady vzdalují, vydělávají víc peněz.
03:59
And we will soon see China coming up in the very far end corner here.
71
214000
5000
A brzy uvidíme Čínu, jak se objevuje v tom nejvzdálenějším rohu tady.
04:04
And it moves up with Mao Tse-Tung getting health,
72
219000
2000
A zvedá se s Mao Ce-tungem, získává zdraví,
04:06
not getting so rich.
73
221000
1000
ale moc nebohatne.
04:07
There he died, then Deng Xiaoping brings money.
74
222000
3000
Tady zemřel, pak Teng Siao-pching přinesl peníze,
04:10
It moves this way over here.
75
225000
1000
pohybuje se tímhle směrem tady.
04:12
And the bubbles keep moving up there,
76
227000
2000
A ty bubliny se stále pohybují sem nahoru,
04:14
and this is what the world looks like today.
77
229000
2000
a takhle svět vypadá dnes.
04:16
(Applause)
78
231000
6000
(Potlesk)
04:22
Let us have a look at the United States.
79
237000
3000
Pojďme se podívat na Spojené státy.
04:25
We have a function here -- I can tell the world, "Stay where you are."
80
240000
3000
Tady máme funkci - můžu říct světu "zůstaň, kde jsi".
04:29
And I take the United States -- we still want to see the background --
81
244000
3000
A vezmu Spojené státy - pořád chceme vidět to pozadí -
04:32
I put them up like this, and now we go backwards.
82
247000
3000
a vložím je takhle sem, a teď jdeme pozpátku.
04:35
And we can see that the United States
83
250000
3000
A vidíme, že Spojené státy
04:38
goes to the right of the mainstream.
84
253000
3000
jdou po pravé straně toho hlavního proudu.
04:41
They are on the money side all the time.
85
256000
2000
Pořád jsou na té straně peněz.
04:44
And down in 1915, the United States was a neighbor of India --
86
259000
5000
A zpátky v roce 1915 byly Spojené státy sousedem Indie -
04:50
present, contemporary India.
87
265000
2000
Současné, dnešní Indie.
04:52
And that means United States was richer,
88
267000
2000
A to znamená že Spojené státy byly bohatší,
04:54
but lost more kids than India is doing today, proportionally.
89
269000
4000
ale ztratily úměrně víc dětí než Indie dnes.
04:59
And look here -- compare to the Philippines of today.
90
274000
3000
A podívejte sem - srovnejte s dnešními Filipínami.
05:02
The Philippines of today has almost the same economy
91
277000
3000
Dnešní Filipíny mají téměř stejnou ekonomiku
05:06
as the United States during the First World War.
92
281000
2000
jako Spojené státy během první světové války.
05:08
But we have to bring United States forward quite a while
93
283000
4000
Musíme převést Spojené státy o docela velký kus v čase,
05:12
to find the same health of the United States
94
287000
3000
abychom našli stejné zdraví Spojených států
05:15
as we have in the Philippines.
95
290000
1000
jako máme na Filipínách.
05:17
About 1957 here, the health of the United States
96
292000
3000
Tady okolo roku 1957 je zdaví Spojených států
05:20
is the same as the Philippines.
97
295000
2000
stejné jako na Filipínách.
05:22
And this is the drama of this world which many call globalized,
98
297000
3000
A tohle je drama světa, kterému mnozí říkají globalizovaný,
05:25
is that Asia, Arabic countries, Latin America,
99
300000
3000
že Asie, arabské státy a Latinská Amerika
05:28
are much more ahead in being healthy, educated,
100
303000
5000
jsou mnohem víc napřed ve zdraví, vzdělání,
05:33
having human resources than they are economically.
101
308000
3000
lidských zdrojích, než jsou ekonomicky.
05:36
There's a discrepancy in what's happening today
102
311000
2000
Je to nepoměr v tom, co se dnes děje
05:38
in the emerging economies.
103
313000
2000
v nastupujících ekonomikách.
05:40
There now, social benefits, social progress,
104
315000
4000
Tam teď sociální výhody, sociální pokrok,
05:44
are going ahead of economical progress.
105
319000
3000
jde napřed před hospodářským pokrokem.
05:47
And 1957 -- the United States had the same economy as Chile has today.
106
322000
6000
V roce 1957 měly Spojené státy stejnou ekonomiku jako má dnes Chile.
05:54
And how long do we have to bring United States
107
329000
3000
A jak daleko musíme vzít Spojené státy
05:57
to get the same health as Chile has today?
108
332000
2000
abychom dostali stejné zdraví, jako má dnes Chile?
06:00
I think we have to go, there -- we have 2001, or 2002 --
109
335000
5000
Myslím, že musíme jít až sem - máme rok 2001, nebo 2002 -
06:05
the United States has the same health as Chile.
110
340000
2000
Spojené státy mají stejné zdraví jako Chile.
06:07
Chile's catching up!
111
342000
1000
Chile dotahuje!
06:09
Within some years Chile may have better child survival
112
344000
2000
Během pár let může mít Chile lepší dětské přežití
06:11
than the United States.
113
346000
2000
než Spojené státy.
06:13
This is really a change, that you have this lag
114
348000
3000
Je to opravdu změna, že máme tohle zpoždění
06:16
of more or less 30, 40 years' difference on the health.
115
351000
5000
o více jak 30, 40 let ve zdraví.
06:21
And behind the health is the educational level.
116
356000
2000
A za zdravím je úroveň vzdělání.
06:23
And there's a lot of infrastructure things,
117
358000
2000
A je tam hodně co se týče infrastruktury,
06:25
and general human resources are there.
118
360000
3000
a jsou tam lidské zdroje obecně.
06:28
Now we can take away this --
119
363000
3000
Teď tohle můžeme dát pryč -
06:31
and I would like to show you the rate of speed,
120
366000
4000
a chtěl bych vám ukázat rychlost,
06:35
the rate of change, how fast they have gone.
121
370000
3000
rychlost změny, jak rychle postupovali.
06:38
And we go back to 1920, and I want to look at Japan.
122
373000
7000
Půjdeme zpátky do roku 1920, a chci se podívat na Japonsko.
06:46
And I want to look at Sweden and the United States.
123
381000
3000
A chci se podívat na Švédsko a Spojené státy.
06:49
And I'm going to stage a race here
124
384000
2000
A uspořádám tady závod
06:51
between this sort of yellowish Ford here
125
386000
3000
mezi tímhle žlutým Fordem tady
06:54
and the red Toyota down there,
126
389000
2000
a červenou Toyotou tady dole
06:56
and the brownish Volvo.
127
391000
2000
a hnědým Volvem.
06:58
(Laughter)
128
393000
2000
(Smích)
07:00
And here we go. Here we go.
129
395000
2000
A jedem, jedem.
07:02
The Toyota has a very bad start down here, you can see,
130
397000
3000
Toyota má velmi špatný začátek tady dole, jak vidíte,
07:05
and the United States Ford is going off-road there.
131
400000
3000
a Ford Spojených států to bere terénem.
07:08
And the Volvo is doing quite fine.
132
403000
1000
A Volvo si vede celkem slušně.
07:09
This is the war. The Toyota got off track, and now
133
404000
2000
Tohle je válka. Toyota se ztrácí, a teď
07:11
the Toyota is coming on the healthier side of Sweden --
134
406000
3000
se Toyota objevuje na zdravější straně Švédska -
07:14
can you see that?
135
409000
1000
vidíte to?
07:15
And they are taking over Sweden,
136
410000
1000
A předjíždí Švédsko,
07:16
and they are now healthier than Sweden.
137
411000
2000
a je teď zdravější než Švédsko.
07:18
That's the part where I sold the Volvo and bought the Toyota.
138
413000
2000
To je ten úsek, kdy jsem prodal Volvo a koupil Toyotu.
07:20
(Laughter)
139
415000
3000
(Smích)
07:23
And now we can see that the rate of change was enormous in Japan.
140
418000
4000
A teď můžeme vidět, že rychlost změny v Japonsku je enormní.
07:27
They really caught up.
141
422000
2000
Opravdu to dohnali.
07:29
And this changes gradually.
142
424000
2000
A tohle se mění postupně.
07:31
We have to look over generations to understand it.
143
426000
3000
Musíme se podívat přes několik generací, abychom tomu rozuměli.
07:34
And let me show you my own sort of family history --
144
429000
5000
Dovolte mi ukázat svoji vlastní rodinnou historii -
07:39
we made these graphs here.
145
434000
2000
my jsme vytvořili ty grafy tady.
07:41
And this is the same thing, money down there, and health, you know?
146
436000
4000
A tohle je stejné, peníze tady dole, a zdraví, vidíte?
07:45
And this is my family.
147
440000
2000
A tohle je moje rodina.
07:48
This is Sweden, 1830, when my great-great-grandma was born.
148
443000
4000
Tohle je Švédsko, 1830, kdy se narodila moje pra-pra-babička.
07:53
Sweden was like Sierra Leone today.
149
448000
2000
Švédsko bylo jako je Sierra Leone dnes.
07:56
And this is when great-grandma was born, 1863.
150
451000
3000
A tohle je když se narodila pra-babička, 1863.
08:00
And Sweden was like Mozambique.
151
455000
2000
A Švédsko na tom bylo jako Mosambik.
08:02
And this is when my grandma was born, 1891.
152
457000
2000
A tohle je když se narodila moje babička, 1891.
08:04
She took care of me as a child,
153
459000
2000
Starala se o mě, když jsem byl dítě,
08:06
so I'm not talking about statistic now --
154
461000
2000
takže já teď nemluvím o statistice -
08:08
now it's oral history in my family.
155
463000
2000
teď to je ústní historie mojí rodiny.
08:11
That's when I believe statistics,
156
466000
1000
Tehdy věřím statistice,
08:12
when it's grandma-verified statistics.
157
467000
3000
když to je babičkou potvrzená statistika.
08:15
(Laughter)
158
470000
3000
(Smích)
08:18
I think it's the best way of verifying historical statistics.
159
473000
3000
Myslím, že to je nejlepší způsob potvrzení historické statistiky.
08:21
Sweden was like Ghana.
160
476000
1000
Švédsko bylo jako Ghana.
08:22
It's interesting to see the enormous diversity
161
477000
3000
Je zajímavé vidět tu obrovskou různorodost
08:25
within sub-Saharan Africa.
162
480000
2000
v rámci subsaharské Afriky.
08:28
I told you last year, I'll tell you again,
163
483000
2000
Říkal jsem to loni, řeknu to znova,
08:30
my mother was born in Egypt, and I -- who am I?
164
485000
3000
moje matka se narodila v Egyptě, a já - kdo jsem já?
08:33
I'm the Mexican in the family.
165
488000
1000
Já jsem Mexikánec v naší rodině.
08:35
And my daughter, she was born in Chile,
166
490000
2000
A moje dcera, ta se narodila v Chile,
08:37
and the grand-daughter was born in Singapore,
167
492000
2000
a vnučka se narodila v Singapuru,
08:39
now the healthiest country on this Earth.
168
494000
2000
dnes nejzdravějším státě na Zemi.
08:41
It bypassed Sweden about two to three years ago,
169
496000
2000
Předběhl Švédsko asi před dvěma nebo třemi roky,
08:43
with better child survival.
170
498000
2000
s vyšším dětským přežitím.
08:45
But they're very small, you know?
171
500000
1000
Ale oni jsou hrozně malí, víte.
08:46
They're so close to the hospital we can never
172
501000
2000
Jsou tak blízko nemocnice, že je nikdy
08:48
beat them out in these forests.
173
503000
1000
nemůžeme v těchto končinách porazit.
08:49
(Laughter)
174
504000
3000
(Smích)
08:52
But homage to Singapore.
175
507000
1000
Ale všechna čest Singapuru.
08:53
Singapore is the best one.
176
508000
2000
V Singapuru jsou teď nejlepší.
08:55
Now this looks also like a very good story.
177
510000
4000
Tak tohle teď také vypadá jako dobrý příběh.
08:59
But it's not really that easy, that it's all a good story.
178
514000
4000
Ale není to tak jednoduché, že to je všechno dobrý příběh.
09:03
Because I have to show you one of the other facilities.
179
518000
3000
Protože vám musím ukázat jednu další funkci.
09:06
We can also make the color here represent the variable --
180
521000
5000
Můžeme taky použít tu barvu tady pro znázornění proměnné -
09:11
and what am I choosing here?
181
526000
1000
a co tady vybírám?
09:12
Carbon-dioxide emission, metric ton per capita.
182
527000
4000
Emise oxidu uhličitého, v metrických tunách na hlavu.
09:17
This is 1962, and United States was emitting 16 tons per person.
183
532000
5000
Tohle je 1962 a Spojené státy vypouštěly 16 tun na osobu.
09:22
And China was emitting 0.6,
184
537000
2000
A Čína vypouštěla 0.6,
09:24
and India was emitting 0.32 tons per capita.
185
539000
4000
a Indie vypouštěla 0.32 tun na hlavu.
09:28
And what happens when we moved on?
186
543000
3000
A co se stane když se posuneme vpřed?
09:31
Well, you see the nice story of getting richer
187
546000
2000
No, vidíte ten pěkný příběh o postupném bohatnutí
09:33
and getting healthier --
188
548000
1000
a o zlepšujícím se zdraví -
09:34
everyone did it at the cost of emission of carbon dioxide.
189
549000
5000
každý toho dosáhl za cenu vypouštění oxidu uhličitého.
09:39
There is no one who has done it so far.
190
554000
3000
Není nikdo, kdo to zatím dotáhl dál.
09:42
And we don't have all the updated data
191
557000
3000
A my už nemáme všechna aktuální data,
09:45
any longer, because this is really hot data today.
192
560000
3000
protože tohle jsou dnes skutečně žhavé data.
09:48
And there we are, 2001.
193
563000
2000
A tady jsme, 2001.
09:51
And in the discussion I attended with global leaders, you know,
194
566000
4000
A v diskusi, které jsem se zúčastnil s globálními lídry, víte,
09:55
many say now the problem is that the emerging economies,
195
570000
4000
hodně jich teď říká, že problém je v nastupujících ekonomikách,
09:59
they are getting out too much carbon dioxide.
196
574000
3000
že vytvářejí příliš mnoho oxidu uhličitého.
10:02
The Minister of the Environment of India said,
197
577000
2000
Ministr životního prostředí Indie řekl,
10:04
"Well, you were the one who caused the problem."
198
579000
3000
"No, byli jste to vy, kdo ten problém způsobil."
10:07
The OECD countries -- the high-income countries --
199
582000
3000
Země OECD - země s vysokým příjmem -
10:10
they were the ones who caused the climate change.
200
585000
2000
byly to ony, kdo způsobil změnu klimatu.
10:13
"But we forgive you, because you didn't know it.
201
588000
2000
"Ale my vám odpouštíme, protože jste to nevěděli.
10:15
But from now on, we count per capita.
202
590000
3000
Ale od teďka počítáme na hlavu.
10:18
From now on we count per capita.
203
593000
2000
Od teďka počítáme na hlavu.
10:20
And everyone is responsible for the per capita emission."
204
595000
3000
A každý je zodpovědný za emise na hlavu."
10:23
This really shows you, we have not seen good economic
205
598000
3000
Tohle vám doopravdy ukazuje, že jsme neviděli dobrý ekonomický
10:26
and health progress anywhere in the world
206
601000
2000
a zdravotní pokrok nikde na světě
10:28
without destroying the climate.
207
603000
4000
bez ničení podnebí.
10:33
And this is really what has to be changed.
208
608000
2000
A to je to, co se doopravdy musí změnit.
10:36
I've been criticized for showing you a too positive image of the world,
209
611000
3000
Byl jsem kritizován, že ukazuji příliš optimistický obraz světa,
10:39
but I don't think it's like this.
210
614000
2000
ale nemyslím, že to tak je.
10:41
The world is quite a messy place.
211
616000
2000
Ve světě je docela pěkný nepořádek.
10:43
This we can call Dollar Street.
212
618000
2000
Tohle můžeme nazvat Dolarová ulice.
10:45
Everyone lives on this street here.
213
620000
2000
Každý žije na téhle ulici.
10:47
What they earn here -- what number they live on --
214
622000
3000
To kolik vydělávají - ve kterém čísle bydlí -
10:50
is how much they earn per day.
215
625000
1000
je kolik vydělávají za den.
10:51
This family earns about one dollar per day.
216
626000
3000
Tahle rodina vydělává kolem jednoho dolaru na den.
10:55
We drive up the street here,
217
630000
1000
Jedeme ulicí nahoru,
10:56
we find a family here which earns about two to three dollars a day.
218
631000
4000
a nacházíme tady rodinu, která vydělává dva až tři dolary na den.
11:00
And we drive away here -- we find the first garden in the street,
219
635000
3000
A jedeme dál, tady - nacházíme první zahradu v téhle ulici,
11:03
and they earn 10 to 50 dollars a day.
220
638000
2000
a tihle vydělávají 10 až 50 dolarů na den.
11:05
And how do they live?
221
640000
2000
A jak žijí?
11:07
If we look at the bed here, we can see
222
642000
3000
Když se podíváme na postel, můžeme vidět
11:10
that they sleep on a rug on the floor.
223
645000
3000
že spí na pokrývce na zemi.
11:13
This is what poverty line is --
224
648000
2000
Tohle je hranice chudoby -
11:15
80 percent of the family income is just to cover the energy needs,
225
650000
3000
80 procent rodinného příjmu jde pouze na pokrytí energetických potřeb,
11:18
the food for the day.
226
653000
2000
na jídlo na den.
11:20
This is two to five dollars. You have a bed.
227
655000
3000
Tohle jsou dva až pět dolarů, tady máte postel.
11:23
And here it's a much nicer bedroom, you can see.
228
658000
2000
A tady je mnohem hezčí ložnice, jak vidíte.
11:26
I lectured on this for Ikea, and they wanted to see
229
661000
2000
Přednášel jsem o tomhle pro Ikeu, a ti chtěli hned vidět
11:28
the sofa immediately here.
230
663000
2000
pohovku.
11:30
(Laughter)
231
665000
2000
(Smích)
11:32
And this is the sofa, how it will emerge from there.
232
667000
4000
A tohle je pohovka, jak se objevuje odsud.
11:36
And the interesting thing, when you go around here in the photo panorama,
233
671000
3000
A zajímavá věc je, když tady jdete dokola v té panoramatické fotografii,
11:39
you see the family still sitting on the floor there.
234
674000
2000
stále tady vidíte rodinu sedící na zemi,
11:41
Although there is a sofa,
235
676000
2000
i když je tady pohovka.
11:43
if you watch in the kitchen, you can see that
236
678000
2000
Když se kouknete na kuchyň, můžete vidět,
11:45
the great difference for women does not come between one to 10 dollars.
237
680000
5000
že největší rozdíl pro ženy nepřichází mezi jedním a 10 dolary.
11:50
It comes beyond here, when you really can get
238
685000
2000
Přichází až později, kdy opravdu můžete získat
11:52
good working conditions in the family.
239
687000
3000
dobré pracovní podmínky v rodině.
11:55
And if you really want to see the difference,
240
690000
2000
A pokud opravdu chcete vidět rozdíl,
11:57
you look at the toilet over here.
241
692000
2000
tak se podíváte na záchod.
11:59
This can change. This can change.
242
694000
2000
Tohle se může změnit, to se může změnit.
12:01
These are all pictures and images from Africa,
243
696000
3000
Tohle jsou všechno snímky z Afriky,
12:04
and it can become much better.
244
699000
2000
a může se to hodně zlepšit.
12:07
We can get out of poverty.
245
702000
2000
Můžeme se dostat z chudoby.
12:09
My own research has not been in IT or anything like this.
246
704000
3000
Můj vlastní výzkum nebyl v informačních technologiích ani ničem podobném.
12:12
I spent 20 years in interviews with African farmers
247
707000
3000
Já jsem strávil 20 let rozhovory s Africkými farmáři,
12:15
who were on the verge of famine.
248
710000
3000
kteří byli na pokraji hladomoru.
12:18
And this is the result of the farmers-needs research.
249
713000
2000
A tohle je výsledek výzkumu na základě potřeb farmářů.
12:20
The nice thing here is that you can't see
250
715000
2000
Je pěkné, že tady nepoznáte
12:22
who are the researchers in this picture.
251
717000
2000
kdo jsou na tomhle obrázku výzkumníci.
12:24
That's when research functions in poor societies --
252
719000
3000
To je, kdy výzkum pro společnost funguje -
12:27
you must really live with the people.
253
722000
2000
musíte s těmi lidmi doopravdy žít.
12:31
When you're in poverty, everything is about survival.
254
726000
4000
Když jste v bídě, všechno je jen o přežití.
12:35
It's about having food.
255
730000
2000
Je to o tom, mít jídlo.
12:37
And these two young farmers, they are girls now --
256
732000
2000
A tyhle dvě mladé farmářky, to jsou dívky -
12:39
because the parents are dead from HIV and AIDS --
257
734000
4000
protože rodiče jsou mrtví kvůli HIV a AIDS -
12:43
they discuss with a trained agronomist.
258
738000
2000
právě diskutují se školeným agronomem.
12:45
This is one of the best agronomists in Malawi, Junatambe Kumbira,
259
740000
4000
Tohle je jeden z nejlepších agronomů v Malawi, Junatambe Kumbira,
12:49
and he's discussing what sort of cassava they will plant --
260
744000
2000
a on mluví o tom, který druh manioku zasadí -
12:51
the best converter of sunshine to food that man has found.
261
746000
4000
nejlepší konvertor slunečního svitu v jídlo, který člověk objevil.
12:55
And they are very, very eagerly interested to get advice,
262
750000
3000
A ony se velmi, velmi dychtivě zajímají o rady,
12:58
and that's to survive in poverty.
263
753000
3000
aby přežily v chudobě.
13:01
That's one context.
264
756000
1000
To je jeden kontext.
13:02
Getting out of poverty.
265
757000
2000
Dostat se z chudoby.
13:04
The women told us one thing. "Get us technology.
266
759000
3000
Ty ženy nám říkaly jednu věc. "Dejte nám technologie.
13:07
We hate this mortar, to stand hours and hours.
267
762000
3000
Nenávidíme tenhle hmoždíř, stát celé hodiny a hodiny.
13:10
Get us a mill so that we can mill our flour,
268
765000
3000
Dejte nám mlýn, abychom mohly mlít mouku,
13:13
then we will be able to pay for the rest ourselves."
269
768000
3000
pak budeme moci zaplatit za zbytek samy."
13:16
Technology will bring you out of poverty,
270
771000
3000
Technologie vás dostane z chudoby,
13:19
but there's a need for a market to get away from poverty.
271
774000
4000
ale je potřeba mít trh na únik z chudoby.
13:23
And this woman is very happy now, bringing her products to the market.
272
778000
3000
A tahle žena je teď velice šťastná, když vozí svoje produkty na trh.
13:26
But she's very thankful for the public investment in schooling
273
781000
2000
Je velice vděčná za veřejné investice do školství,
13:28
so she can count, and won't be cheated when she reaches the market.
274
783000
3000
takže dokáže počítat, a nebude na trhu ošizená.
13:31
She wants her kid to be healthy, so she can go to the market
275
786000
3000
Chce, aby její dítě bylo zdravé, takže bude moct jet na trh
13:34
and doesn't have to stay home.
276
789000
2000
a nebude muset zůstat doma.
13:36
And she wants the infrastructure -- it is nice with a paved road.
277
791000
3000
a chce infrastrukturu - je dobré mít zpevněnou silnici.
13:39
It's also good with credit.
278
794000
2000
A dobré je to také s úvěry.
13:41
Micro-credits gave her the bicycle, you know.
279
796000
3000
Mikro-úvěry jí poskytly kolo.
13:44
And information will tell her when to go to market with which product.
280
799000
3000
A informace jí řeknou, kdy má jet na trh s kterým produktem.
13:47
You can do this.
281
802000
2000
Tohle se dá udělat.
13:49
I find my experience from 20 years of Africa is that
282
804000
3000
Zjistil jsem, že moje zkušenost z 20 let v Africe je,
13:52
the seemingly impossible is possible.
283
807000
3000
že zdánlivě nemožné je možné.
13:55
Africa has not done bad.
284
810000
2000
Afrika si nevedla špatně.
13:57
In 50 years they've gone from a pre-Medieval situation
285
812000
3000
Během 50 let se dostali z před-středověké úrovně,
14:00
to a very decent 100-year-ago Europe,
286
815000
3000
na velmi slušnou úroveň Evropy před 100 lety,
14:03
with a functioning nation and state.
287
818000
3000
s fungujícím národem a státem.
14:06
I would say that sub-Saharan Africa has done best in the world
288
821000
3000
Řekl bych, že subsaharská Afrika si vedla nejlépe na světě
14:09
during the last 50 years.
289
824000
1000
během posledních 50 let.
14:10
Because we don't consider where they came from.
290
825000
2000
Protože my se nedíváme, odkud začínali.
14:12
It's this stupid concept of developing countries
291
827000
3000
Je to ten hloupý koncept rozvojových zemí,
14:15
that puts us, Argentina and Mozambique together 50 years ago,
292
830000
3000
který dává dohromady Argentinu a Mosambik před 50 lety,
14:18
and says that Mozambique did worse.
293
833000
2000
a říká, že Mosambik si vedl hůř.
14:21
We have to know a little more about the world.
294
836000
2000
Musíme toho vědět trochu víc o světě.
14:23
I have a neighbor who knows 200 types of wine.
295
838000
3000
Já mám souseda, co zná 200 druhů vína.
14:26
He knows everything.
296
841000
1000
Ví všechno.
14:27
He knows the name of the grape, the temperature and everything.
297
842000
2000
Ví jméno hroznů, teplotu a všechno.
14:29
I only know two types of wine -- red and white.
298
844000
3000
Já znám jenom dva druhy vína - bílé a červené.
14:32
(Laughter)
299
847000
2000
(Smích)
14:34
But my neighbor only knows two types of countries --
300
849000
2000
Ale můj soused zná jenom dva druhy zemí -
14:36
industrialized and developing.
301
851000
2000
průmyslové a rozvojové.
14:38
And I know 200, I know about the small data.
302
853000
3000
A já znám 200, já vím o všech těch podrobných datech.
14:41
But you can do that.
303
856000
1000
Ale to se dá udělat.
14:42
(Applause)
304
857000
5000
(Potlesk)
14:47
But I have to get serious. And how do you get serious?
305
862000
2000
Ale musím teď být vážný. A jak se člověk stane vážný?
14:49
You make a PowerPoint, you know?
306
864000
2000
Použijete PowerPoint, že ano?
14:51
(Laughter)
307
866000
5000
(Smích)
14:56
Homage to the Office package, no?
308
871000
2000
Pocta balíku Office, ne?
15:00
What is this, what is this, what am I telling?
309
875000
2000
Co je to, co je to, o čem mluvím?
15:02
I'm telling you that there are many dimensions of development.
310
877000
3000
Mluvím o tom, že existuje mnoho rozměrů vývoje.
15:05
Everyone wants your pet thing.
311
880000
2000
Každý chce tu svoji malou věc.
15:07
If you are in the corporate sector, you love micro-credit.
312
882000
3000
Když jste v podnikatelském sektoru, milujete mikro-kredity.
15:10
If you are fighting in a non-governmental organization,
313
885000
2000
Pokud bojujete v nevládní organizaci,
15:12
you love equity between gender.
314
887000
3000
milujete rovnost mezi pohlavími.
15:15
Or if you are a teacher, you'll love UNESCO, and so on.
315
890000
2000
Nebo když jste učitel, budete milovat UNESCO, a tak dál.
15:17
On the global level, we have to have more than our own thing.
316
892000
2000
Na globální úrovni potřebujeme mít víc než tu jednu vlastní věc.
15:19
We need everything.
317
894000
2000
Potřebujeme všechno.
15:21
All these things are important for development,
318
896000
2000
Všechny tyhle věci jsou důležité pro rozvoj,
15:23
especially when you just get out of poverty
319
898000
2000
zvlášť, když se právě dostáváte z chudoby
15:25
and you should go towards welfare.
320
900000
3000
a měli byste se posunovat k blahobytu.
15:28
Now, what we need to think about
321
903000
2000
To, o čem potřebujeme přemýšlet je,
15:30
is, what is a goal for development,
322
905000
3000
co je cílem rozvoje,
15:33
and what are the means for development?
323
908000
1000
a co jsou prostředky rozvoje?
15:34
Let me first grade what are the most important means.
324
909000
3000
Dovolte mi nejdřív oznámkovat, co jsou nejdůležitější prostředky.
15:38
Economic growth to me, as a public-health professor,
325
913000
2000
Ekonomický růst pro mě, jako profesora veřejného zdraví,
15:40
is the most important thing for development
326
915000
4000
je nejdůležitější věc pro rozvoj,
15:44
because it explains 80 percent of survival.
327
919000
2000
protože vysvětluje 80 procent přežití.
15:47
Governance. To have a government which functions --
328
922000
3000
Vládnutí. Mít vládu, která funguje -
15:50
that's what brought California out of the misery of 1850.
329
925000
4000
to je to, co vytáhlo Kalifornii z mizérie v roce 1850.
15:54
It was the government that made law function finally.
330
929000
3000
Byla to vláda, která nakonec zavedla fungující zákon.
15:58
Education, human resources are important.
331
933000
2000
Vzdělání, lidské zdroje jsou důležité.
16:00
Health is also important, but not that much as a mean.
332
935000
4000
Zdraví je taky důležité, ale ne až tolik jako prostředek.
16:04
Environment is important.
333
939000
2000
Životní prostředí je důležité.
16:06
Human rights is also important, but it just gets one cross.
334
941000
2000
Lidská práva jsou taky důležitá, ale dostanou jen jeden křížek.
16:08
Now what about goals? Where are we going toward?
335
943000
3000
A teď co cíle? Kam směřujeme?
16:11
We are not interested in money.
336
946000
2000
Nezajímají nás peníze.
16:13
Money is not a goal.
337
948000
1000
Peníze nejsou cíl.
16:14
It's the best mean, but I give it zero as a goal.
338
949000
3000
Je to ten nejlepší prostředek, ale dám jim nula jako cíli.
16:18
Governance, well it's fun to vote in a little thing,
339
953000
3000
Vládnutí, no, je zábavné volit o nějaké věci,
16:21
but it's not a goal.
340
956000
2000
ale není to cíl.
16:23
And going to school, that's not a goal, it's a mean.
341
958000
4000
A chodit do školy, to není cíl, to je prostředek.
16:27
Health I give two points. I mean it's nice to be healthy
342
962000
2000
Zdraví dostane dva body. Chci říct, je pěkné být zdravý
16:29
-- at my age especially -- you can stand here, you're healthy.
343
964000
2000
- zvlášť v mém věku - můžete tu stát, když jste zdraví.
16:31
And that's good, it gets two plusses.
344
966000
2000
A to je dobré, dostává to dva plusy.
16:33
Environment is very, very crucial.
345
968000
2000
Životní prostředí je velmi, velmi zásadní.
16:35
There's nothing for the grandkid if you don't save up.
346
970000
2000
Nic nezbude pro vnoučata, pokud nebudeme šetřit.
16:37
But where are the important goals?
347
972000
2000
Ale co jsou ty důležité cíle?
16:39
Of course, it's human rights.
348
974000
2000
Samozřejmě, jsou to lidská práva.
16:41
Human rights is the goal,
349
976000
2000
Lidská práva jsou cíl,
16:43
but it's not that strong of a mean for achieving development.
350
978000
3000
ale není to tak důležitý prostředek rozvoje.
16:47
And culture. Culture is the most important thing, I would say,
351
982000
4000
A kultura. Kultura je ta nejdůležitější věc, řekl bych,
16:51
because that's what brings joy to life.
352
986000
2000
protože to je to, co přináší do života radost.
16:53
That's the value of living.
353
988000
2000
Je to hodnota života.
16:55
So the seemingly impossible is possible.
354
990000
3000
Takže zdánlivě nemožné je možné.
16:58
Even African countries can achieve this.
355
993000
2000
Dokonce africké země můžou tohohle dosáhnout.
17:01
And I've shown you the shot where the seemingly impossible is possible.
356
996000
6000
A já jsem vám ukázal záběr toho, kdy zdánlivě nemožné je možné.
17:07
And remember, please remember my main message,
357
1002000
4000
A pamatujte, prosím pamatujte si moje hlavní poselství,
17:11
which is this: the seemingly impossible is possible.
358
1006000
3000
což je toto: zdánlivě nemožné je možné.
17:14
We can have a good world.
359
1009000
2000
Můžeme mít dobrý svět.
17:16
I showed you the shots, I proved it in the PowerPoint,
360
1011000
3000
Ukázal jsem vám záběry, dokázal jsem to v PowerPointu,
17:19
and I think I will convince you also by culture.
361
1014000
6000
a myslím, že vás přesvědčím také kulturou.
17:25
(Laughter)
362
1020000
4000
(Smích)
17:29
(Applause)
363
1024000
1000
(Potlesk)
17:30
Bring me my sword!
364
1025000
2000
Přineste mi můj meč!
17:36
Sword swallowing is from ancient India.
365
1031000
5000
Polykání mečů pochází se staré Indie.
17:41
It's a cultural expression that for thousands of years
366
1036000
5000
Je to kulturní výraz, který po tisíce let
17:46
has inspired human beings to think beyond the obvious.
367
1041000
6000
inspiroval lidské jedince přemýšlet za hranice zjevného.
17:52
(Laughter)
368
1047000
2000
(Smích)
17:54
And I will now prove to you that the seemingly impossible is possible
369
1049000
5000
A já vám nyní dokážu, že zdánlivě nemožné je možné
17:59
by taking this piece of steel -- solid steel --
370
1054000
3000
tím, že prostrčím tento kus oceli - pevné oceli -
18:03
this is the army bayonet from the Swedish Army, 1850,
371
1058000
3000
tohle je armádní bajonet Švédské armády, 1850,
18:06
in the last year we had war.
372
1061000
2000
poslední rok, kdy jsme měli válku.
18:09
And it's all solid steel -- you can hear here.
373
1064000
3000
A je to celé masivní ocel - můžete to slyšet.
18:12
And I'm going to take this blade of steel,
374
1067000
6000
A já vezmu toto ocelové ostří
18:18
and push it down through my body of blood and flesh,
375
1073000
5000
a prostrčím jej skrze moje tělo z masa a krve,
18:23
and prove to you that the seemingly impossible is possible.
376
1078000
4000
a dokážu vám, že zdánlivě nemožné je možné.
18:28
Can I request a moment of absolute silence?
377
1083000
4000
Mohu požádat o okamžik absolutního ticha?
18:43
(Applause)
378
1098000
22000
(Potlesk)
ABOUT THE SPEAKER
Hans Rosling - Global health expert; data visionaryIn 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.
Hans Rosling | Speaker | TED.com