TED2007
Emily Oster: Flip your thinking on AIDS in Africa
Emily Oster dreht unser Wissen über AIDS in Afrika um
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Emily Oster untersucht noch einmal die AIDS Statistiken in Afrika aus einer ökonomischen Perspektive und kommt zu einer überraschenden Folgerung: All unser Wissen über die Ausbreitung von HIV auf dem Kontinent ist falsch.
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
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00:26
So I want to talk to you today about AIDS in sub-Saharan Africa.
0
1000
3000
Heute möchte ich mit Ihnen über AIDS in Sub-Sahara-Afrika sprechen.
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And this is a pretty well-educated audience,
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4000
2000
Und das hier ist ein ziemlich gebildetes Publikum,
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so I imagine you all know something about AIDS.
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6000
3000
also nehme ich an, dass Sie alle etwas über AIDS wissen.
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You probably know that roughly 25 million people in Africa
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9000
2000
Sie wissen wohl, dass ungefähr 25 Millionen Menschen in Afrika
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are infected with the virus, that AIDS is a disease of poverty,
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11000
4000
mit dem Virus infiziert sind, und dass AIDS eine Armutskrankheit ist.
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and that if we can bring Africa out of poverty, we would decrease AIDS as well.
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15000
4000
Und dass, wenn es uns gelänge, Afrika aus der Armut zu holen, wir auch AIDS verringern würden.
00:44
If you know something more, you probably know that Uganda, to date,
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19000
3000
Wenn Sie noch mehr wissen, dann wahrscheinlich, dass Uganda bis heute
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is the only country in sub-Saharan Africa
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22000
2000
das einzige Land in Sub-Sahara-Afrika ist,
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that has had success in combating the epidemic.
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24000
3000
das im Kampf gegen die Epidemie erfolgreich war
00:52
Using a campaign that encouraged people to abstain, be faithful, and use condoms --
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27000
4000
mit einer Kampagne, die Menschen dazu ermutigte, treu und enthaltsam zu sein und Kondome zu nutzen --
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the ABC campaign -- they decreased their prevalence in the 1990s
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31000
4000
die ABC Kampagne. Sie verringerte die HIV-Verbreitung in den 1990ern
01:00
from about 15 percent to 6 percent over just a few years.
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35000
4000
von ca. 15 % auf 6 % in nur ein paar Jahren.
01:04
If you follow policy, you probably know that a few years ago
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39000
3000
Wenn Sie die Politik verfolgen, wissen Sie wohl, dass unser Präsident vor einigen Jahren
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the president pledged 15 billion dollars to fight the epidemic over five years,
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42000
4000
15 Milliarden Dollar für den Kampf gegen die Epidemie über 5 Jahre versprochen hat,
01:11
and a lot of that money is going to go to programs that try to replicate Uganda
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46000
3000
und dass eine Menge des Geldes an Programme geht, die versuchen, Uganda zu replizieren
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and use behavior change to encourage people and decrease the epidemic.
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49000
6000
und durch Verhaltensänderung Menschen zur Eindämmung der Epidemie zu bringen.
01:20
So today I'm going to talk about some things
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55000
2000
Also heute werde ich über einige Dinge sprechen,
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that you might not know about the epidemic,
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57000
2000
die Sie vielleicht nicht über die Epidemie wissen.
01:24
and I'm actually also going to challenge
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2000
Und dann werde ich sogar einige der Dinge angreifen,
01:26
some of these things that you think that you do know.
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61000
2000
über die Sie glauben, schon Bescheid zu wissen.
01:28
To do that I'm going to talk about my research
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63000
3000
Und um das zu machen, werde ich über meine Forschung
01:31
as an economist on the epidemic.
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66000
2000
als Wirtschaftswissenschaftlerin über die Epidemie sprechen.
01:33
And I'm not really going to talk much about the economy.
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68000
2000
Ich werde wirklich nicht viel über die Wirtschaft sprechen.
01:35
I'm not going to tell you about exports and prices.
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70000
3000
Ich erzähle Ihnen nichts über Exporte und Preise.
01:38
But I'm going to use tools and ideas that are familiar to economists
24
73000
4000
Aber ich werde die Werkzeuge und Konzepte, mit denen Ökonomen arbeiten, benutzen,
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to think about a problem that's more traditionally
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77000
2000
um über ein Problem nachzudenken, das traditionell
01:44
part of public health and epidemiology.
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79000
2000
eher zur Epidemiologie und dem Gesundheitswesen gehört.
01:46
And I think in that sense, this fits really nicely with this lateral thinking idea.
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81000
4000
Und ich finde in diesem Sinne passt das wunderbar zu dieser Querdenken-Mentalität.
01:50
Here I'm really using the tools of one academic discipline
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85000
3000
Hier benutze ich die Werkzeuge einer bestimmten akademischen Disziplin,
01:53
to think about problems of another.
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88000
2000
um über die Probleme einer anderen nachzudenken.
01:55
So we think, first and foremost, AIDS is a policy issue.
30
90000
3000
Also, wir denken überwiegend, dass AIDS ein strategisches Problem ist.
01:58
And probably for most people in this room, that's how you think about it.
31
93000
3000
Und wahrscheinlich denken die meisten von Ihnen auch so darüber.
02:01
But this talk is going to be about understanding facts about the epidemic.
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96000
4000
Aber in diesem Vortrag geht es darum, Fakten über die Epidemie zu verstehen.
02:05
It's going to be about thinking about how it evolves, and how people respond to it.
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100000
3000
Es geht darum, wie sie sich entwickelt, und wie Menschen darauf reagieren.
02:08
I think it may seem like I'm ignoring the policy stuff,
34
103000
3000
Vielleicht scheint es, als ob ich das strategische Zeug ignoriere,
02:11
which is really the most important,
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106000
2000
obwohl es wirklich das Wichtigste ist,
02:13
but I'm hoping that at the end of this talk you will conclude
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108000
2000
aber ich hoffe, dass Sie am Ende des Vortrags schlussfolgern,
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that we actually cannot develop effective policy
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110000
2000
dass wir keine effektive Strategie entwickeln können,
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unless we really understand how the epidemic works.
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112000
3000
wenn wir nicht wirklich verstehen, wie die Epidemie funktioniert.
02:20
And the first thing that I want to talk about,
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115000
2000
Und der erste Punkt, über den ich sprechen möchte,
02:22
the first thing I think we need to understand is:
40
117000
2000
der erste Punkt, den wir verstehen müssen, ist:
02:24
how do people respond to the epidemic?
41
119000
2000
Wie reagieren die Menschen auf die Epidemie?
02:26
So AIDS is a sexually transmitted infection, and it kills you.
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121000
4000
Also AIDS ist eine sexuell übertragbare Krankheit, und sie tötet.
02:30
So this means that in a place with a lot of AIDS,
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125000
2000
Das bedeutet, dass der Preis für Sex in einem Gebiet
02:32
there's a really significant cost of sex.
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127000
2000
mit viel AIDS sehr hoch ist.
02:34
If you're an uninfected man living in Botswana, where the HIV rate is 30 percent,
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129000
4000
Wenn Sie ein uninfizierter Mann in Botswana sind, wo die HIV-Rate 30% ist,
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if you have one more partner this year -- a long-term partner, girlfriend, mistress --
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133000
4000
und Sie dieses Jahr eine weitere Partnerin haben -- eine Langzeitpartnerin, Freundin, Geliebte --
02:42
your chance of dying in 10 years increases by three percentage points.
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137000
4000
wird die Wahrscheinlichkeit, dass Sie in 10 Jahren sterben, um 3% steigen.
02:46
That is a huge effect.
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141000
2000
Das ist ein riesiger Effekt.
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And so I think that we really feel like then people should have less sex.
49
143000
3000
Und so denken wir uns, dass die Menschen dann weniger Sex haben sollten.
02:51
And in fact among gay men in the US
50
146000
2000
Und tatsächlich gab es diese Veränderung bei
02:53
we did see that kind of change in the 1980s.
51
148000
2000
homosexuellen Männern in den USA während der 1980er.
02:55
So if we look in this particularly high-risk sample, they're being asked,
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150000
4000
Wenn wir uns diese Hochrisikogruppe anschauen, und sie fragen:
02:59
"Did you have more than one unprotected sexual partner in the last two months?"
53
154000
3000
"Hatten Sie in den letzten 2 Monaten ungeschützten Geschlechtsverkehr mit mehr als einem Partner?"
03:02
Over a period from '84 to '88, that share drops from about 85 percent to 55 percent.
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157000
6000
ist über die Zeit von '84 bis '88 der Anteil von ca. 85% auf 55% gefallen.
03:08
It's a huge change in a very short period of time.
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163000
2000
Eine große Veränderung in sehr kurzer Zeit.
03:10
We didn't see anything like that in Africa.
56
165000
2000
Etwas Vergleichbares haben wir in Afrika nicht beobachtet.
03:12
So we don't have quite as good data, but you can see here
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167000
3000
Also die Daten sind nicht ganz so gut, aber Sie sehen hier
03:15
the share of single men having pre-marital sex,
58
170000
2000
den Anteil der männlichen Singles, die vorehelichen Sex hatten,
03:17
or married men having extra-marital sex,
59
172000
2000
oder verheiratete Männer, die außerehelichen Sex hatten,
03:19
and how that changes from the early '90s to late '90s,
60
174000
3000
und wie sich dies von den frühen bis zu den späten 90ern verändert
03:22
and late '90s to early 2000s. The epidemic is getting worse.
61
177000
3000
und von den späten 90ern zu den frühen 2000ern. Die Epidemie nimmt zu.
03:25
People are learning more things about it.
62
180000
2000
Die Menschen lernen mehr darüber...
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We see almost no change in sexual behavior.
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182000
2000
und wir sehen fast keine Änderung im sexuellen Verhalten.
03:29
These are just tiny decreases -- two percentage points -- not significant.
64
184000
4000
Das sind nur winzige Abnahmen -- zwei Prozentpunkte -- nicht signifikant.
03:33
This seems puzzling. But I'm going to argue that you shouldn't be surprised by this,
65
188000
4000
Das scheint verblüffend, aber ich sage, Sie sollten davon nicht überrascht sein.
03:37
and that to understand this you need to think about health
66
192000
3000
Und um das zu verstehen, müssen Sie über Gesundheit nachdenken wie ein
03:40
the way than an economist does -- as an investment.
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195000
3000
Wirtschaftswissenschaftler -- als eine Investition.
03:43
So if you're a software engineer and you're trying to think about
68
198000
3000
Also wenn Sie ein Softwareentwickler sind und darüber nachdenken,
03:46
whether to add some new functionality to your program,
69
201000
3000
ob Sie Ihrem Programm eine neue Funktion spendieren sollten,
03:49
it's important to think about how much it costs.
70
204000
2000
ist es wichtig, die Kosten zu beachten.
03:51
It's also important to think about what the benefit is.
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206000
2000
Es ist auch wichtig, zu wissen, was der Nutzen ist.
03:53
And one part of that benefit is how much longer
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208000
2000
Und ein Teil des Nutzens ist wie lange das Programm
03:55
you think this program is going to be active.
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210000
2000
ihrer Meinung nach noch genutzt werden wird.
03:57
If version 10 is coming out next week,
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212000
2000
Wenn Version 10 nächste Woche erscheint,
03:59
there's no point in adding more functionality into version nine.
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214000
3000
gibt es keinen Grund, neue Funktionen in Version 9 einzubauen.
04:02
But your health decisions are the same.
76
217000
2000
Aber Ihre Gesundheitsentscheidungen verlaufen genauso.
04:04
Every time you have a carrot instead of a cookie,
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219000
2000
Jedes mal wenn Sie eine Karotte anstatt eines Kekses essen,
04:06
every time you go to the gym instead of going to the movies,
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221000
3000
jedes Mal wenn Sie ins Fitnessstudio und nicht ins Kino gehen,
04:09
that's a costly investment in your health.
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224000
2000
ist das eine teure Investition zu Gunsten Ihrer Gesundheit.
04:11
But how much you want to invest is going to depend
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226000
2000
Aber wie viel Sie investieren wollen wird davon abhängig sein,
04:13
on how much longer you expect to live in the future,
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228000
2000
wie lange Sie erwarten, in der Zukunft noch zu leben --
04:15
even if you don't make those investments.
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230000
2000
selbst, wenn Sie diese Investitionen nicht machen.
04:17
AIDS is the same kind of thing. It's costly to avoid AIDS.
83
232000
3000
AIDS ist die gleiche Sache. Es ist teuer, AIDS zu vermeiden.
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People really like to have sex.
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235000
3000
Die Leute haben echt gerne Sex.
04:23
But, you know, it has a benefit in terms of future longevity.
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238000
6000
Aber wissen Sie, der Nutzen drückt sich in längerer Lebensdauer aus.
04:29
But life expectancy in Africa, even without AIDS, is really, really low:
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244000
4000
Allerdings sind die Lebenserwartungen in Afrika, selbst ohne AIDS, wirklich kurz:
04:33
40 or 50 years in a lot of places.
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248000
3000
40 oder 50 Jahre, in vielen Orten.
04:36
I think it's possible, if we think about that intuition, and think about that fact,
88
251000
4000
Ich denke es ist möglich, wenn wir über diese Einsicht, über diese Tatsache nachdenken,
04:40
that maybe that explains some of this low behavior change.
89
255000
3000
dass dies vielleicht einen Teil dieser niedrigen Verhaltensänderung erklärt.
04:43
But we really need to test that.
90
258000
2000
Aber das müssen wir untersuchen.
04:45
And a great way to test that is to look across areas in Africa and see:
91
260000
3000
Und eine tolle Möglichkeit dafür ist, sich verschiedene afrikanische Regionen anzuschauen,
04:48
do people with more life expectancy change their sexual behavior more?
92
263000
4000
um zu schauen, ob Menschen mit höheren Lebenserwartungen ihr sexuelles Verhalten mehr verändern.
04:52
And the way that I'm going to do that is,
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267000
2000
Und das werde ich machen, indem
04:54
I'm going to look across areas with different levels of malaria.
94
269000
3000
ich Regionen mit unterschiedlichen Malarialeveln vergleiche.
04:57
So malaria is a disease that kills you.
95
272000
3000
Also Malaria ist eine Krankheit, die tötet.
05:00
It's a disease that kills a lot of adults in Africa, in addition to a lot of children.
96
275000
3000
Es ist eine Krankheit, die eine Menge Erwachsene in Afrika tötet, und auch viele Kinder.
05:03
And so people who live in areas with a lot of malaria
97
278000
3000
Und deshalb werden Menschen, die in malariareichen Gebieten leben
05:06
are going to have lower life expectancy than people who live in areas with limited malaria.
98
281000
4000
eine niedrigere Lebenserwartung haben als Menschen aus Regionen mit wenig Malaria.
05:10
So one way to test to see whether we can explain
99
285000
2000
Also eine Möglichkeit, um zu überprüfen, ob wir einige der
05:12
some of this behavior change by differences in life expectancy
100
287000
3000
Verhaltensänderung über Unterschiede in der Lebenserwartung erklären können
05:15
is to look and see is there more behavior change
101
290000
3000
ist, nachzuschauen, ob dort wo Malaria weniger verbreitet ist,
05:18
in areas where there's less malaria.
102
293000
2000
mehr Verhaltensänderung zu beobachten ist.
05:20
So that's what this figure shows you.
103
295000
2000
Und das zeigt Ihnen dieser Graph.
05:22
This shows you -- in areas with low malaria, medium malaria, high malaria --
104
297000
4000
Dies zeigt Ihnen -- in Regionen mit niedriger, mittlerer und hoher Malariaverbreitung --
05:26
what happens to the number of sexual partners as you increase HIV prevalence.
105
301000
4000
was mit der Anzahl der sexuellen Partner passiert, wenn sich die HIV Verbreitung erhöht.
05:30
If you look at the blue line,
106
305000
2000
Wenn Sie die blaue Linie beobachten,
05:32
the areas with low levels of malaria, you can see in those areas,
107
307000
3000
sehen Sie, dass in Gebieten mit wenig Malaria
05:35
actually, the number of sexual partners is decreasing a lot
108
310000
3000
die Anzahl der sexuellen Partner tatsächlich stark sinkt
05:38
as HIV prevalence goes up.
109
313000
2000
wenn die HIV Verbreitung steigt.
05:40
Areas with medium levels of malaria it decreases some --
110
315000
2000
Regionen mit mittleren Leveln sinken auch etwas --
05:42
it doesn't decrease as much. And areas with high levels of malaria --
111
317000
3000
aber nicht so sehr. Und in Regionen mit hohen Malarialeveln
05:45
actually, it's increasing a little bit, although that's not significant.
112
320000
5000
steigt sie sogar etwas, aber das ist nicht signifikant.
05:50
This is not just through malaria.
113
325000
2000
Das liegt nicht nur an Malaria.
05:52
Young women who live in areas with high maternal mortality
114
327000
3000
Junge Frauen, die in Regionen mit hoher Müttersterblichkeitsrate leben,
05:55
change their behavior less in response to HIV
115
330000
3000
verändern ihr Verhalten weniger wenn sie auf HIV reagieren
05:58
than young women who live in areas with low maternal mortality.
116
333000
3000
als junge Frauen aus Regionen mit einer niedrigen Müttersterblichkeitsrate.
06:01
There's another risk, and they respond less to this existing risk.
117
336000
4000
Ein weiteres Risiko, und sie reagieren weniger auf dieses bestehende Risiko.
06:06
So by itself, I think this tells a lot about how people behave.
118
341000
3000
Für sich genommen sagt das eine Menge über das menschliche Verhalten aus.
06:09
It tells us something about why we see limited behavior change in Africa.
119
344000
3000
Es sagt uns etwas darüber, warum wir so wenig Verhaltensänderung in Afrika sehen.
06:12
But it also tells us something about policy.
120
347000
2000
Aber es gibt uns auch einen Hinweis für die Strategie.
06:14
Even if you only cared about AIDS in Africa,
121
349000
3000
Selbst wenn es einem nur um AIDS in Afrika ginge,
06:17
it might still be a good idea to invest in malaria,
122
352000
3000
macht es vielleicht trotzdem Sinn, in die Malariabekämpfung zu investieren,
06:20
in combating poor indoor air quality,
123
355000
2000
zu versuchen, die Luftqualität in Innenräumen zu verbessern,
06:22
in improving maternal mortality rates.
124
357000
2000
die Müttersterblichkeitsrate zu senken.
06:24
Because if you improve those things,
125
359000
2000
Denn wenn Sie diese Dinge verbessern,
06:26
then people are going to have an incentive to avoid AIDS on their own.
126
361000
4000
dann haben die Menschen einen größeren Anreiz, AIDS von sich aus zu meiden.
06:30
But it also tells us something about one of these facts that we talked about before.
127
365000
4000
Aber das offenbart uns auch etwas über eine dieser Tatsachen, die wir angesprochen hatten.
06:34
Education campaigns, like the one that the president is focusing on in his funding,
128
369000
4000
Aufklärungskampagnen, wie solche, auf die unser Präsident den Fokus bei den Ausgaben gelegt hat,
06:38
may not be enough, at least not alone.
129
373000
2000
reichen vielleicht nicht aus. Zumindest nicht alleine.
06:40
If people have no incentive to avoid AIDS on their own,
130
375000
2000
Wenn Menschen keinen Anreiz haben, AIDS von sich aus zu meiden --
06:42
even if they know everything about the disease,
131
377000
2000
selbst wenn sie alles über die Krankheit wissen --
06:44
they still may not change their behavior.
132
379000
2000
werden sie vielleicht immer noch nicht ihr Verhalten ändern.
06:46
So the other thing that I think we learn here is that AIDS is not going to fix itself.
133
381000
3000
Die andere Sache die wir hier gelernt haben ist, dass AIDS sich nicht von alleine lösen wird.
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People aren't changing their behavior enough
134
384000
2000
Die Menschen verändern ihr Verhalten nicht ausreichend,
06:51
to decrease the growth in the epidemic.
135
386000
3000
um das Wachstum der Epidemie zu verlangsamen.
06:54
So we're going to need to think about policy
136
389000
2000
Also müssen wir über Strategien nachdenken
06:56
and what kind of policies might be effective.
137
391000
2000
und welche Arten davon wohl effektiv sind.
06:58
And a great way to learn about policy is to look at what worked in the past.
138
393000
3000
Eine gute Art, über Strategien zu lernen ist, zu schauen was schon funktioniert hat.
07:01
The reason that we know that the ABC campaign
139
396000
2000
Der Grund, weswegen wir wissen, dass die ABC Kampagne
07:03
was effective in Uganda is we have good data on prevalence over time.
140
398000
3000
in Uganda effektiv war ist, dass wir gute Daten über HIV-Verbreitung über die Zeit haben.
07:06
In Uganda we see the prevalence went down.
141
401000
2000
In Uganda sehen wir, dass die Verbreitung abnahm.
07:08
We know they had this campaign. That's how we learn about what works.
142
403000
3000
Wir wissen, dass sie die Kampagne hatten. So haben wir gelernt, was funktioniert.
07:11
It's not the only place we had any interventions.
143
406000
2000
Das ist nicht der einzige Ort, an dem wir Interventionen hatten.
07:13
Other places have tried things, so why don't we look at those places
144
408000
4000
Andere Orte haben Sachen versucht, also warum schauen wir nicht dort und
07:17
and see what happened to their prevalence?
145
412000
3000
untersuchen, was mit der Verbreitung passiert ist?
07:20
Unfortunately, there's almost no good data
146
415000
2000
Leider gibt es fast keine guten Daten
07:22
on HIV prevalence in the general population in Africa until about 2003.
147
417000
5000
über HIV-Verbreitung in der allgemeinen afrikanischen Bevölkerung bis ca. 2003.
07:27
So if I asked you, "Why don't you go and find me
148
422000
2000
Wenn ich Sie bitten würde: "Können Sie mir mal
07:29
the prevalence in Burkina Faso in 1991?"
149
424000
3000
die Verbreitung in Burkino 1991 finden?"
07:32
You get on Google, you Google, and you find,
150
427000
3000
Sie öffnen Google, suchen, und finden:
07:35
actually the only people tested in Burkina Faso in 1991
151
430000
3000
dass tatsächlich die einzigen Gruppen, die 1991 in Burkina Faso erhoben wurden
07:38
are STD patients and pregnant women,
152
433000
2000
Patienten mit Geschlechtskrankheiten und Schwangere waren.
07:40
which is not a terribly representative group of people.
153
435000
2000
Und diese Gruppen sind nicht so besonders repräsentativ.
07:42
Then if you poked a little more, you looked a little more at what was going on,
154
437000
3000
Wenn Sie dann noch etwas tiefer gehen, mehr nachforschen, was damals los war,
07:45
you'd find that actually that was a pretty good year,
155
440000
3000
finden Sie heraus, dass das sogar ein ziemlich gutes Jahr war.
07:48
because in some years the only people tested are IV drug users.
156
443000
3000
Denn in manchen Jahren waren es nur Drogenabhängige, die getestet wurden.
07:51
But even worse -- some years it's only IV drug users,
157
446000
2000
Und noch schlimmer - manche Jahre nur die Drogenabhängigen,
07:53
some years it's only pregnant women.
158
448000
2000
manche Jahre nur die Schwangeren.
07:55
We have no way to figure out what happened over time.
159
450000
2000
Es gibt keine Möglichkeit, herauszufinden, was über die Zeit passiert ist.
07:57
We have no consistent testing.
160
452000
2000
Es gibt keine konsistente Datenerhebung.
07:59
Now in the last few years, we actually have done some good testing.
161
454000
5000
Und in den letzten paar Jahren haben wir tatsächlich ein paar gute Daten erhoben.
08:04
In Kenya, in Zambia, and a bunch of countries,
162
459000
3000
In Kenia, Sambia und einer Menge Länder
08:07
there's been testing in random samples of the population.
163
462000
3000
gab es Überprüfungen von zufälligen Stichproben der Bevölkerung.
08:10
But this leaves us with a big gap in our knowledge.
164
465000
3000
Aber es bleibt eine große Lücke in unserem Wissen.
08:13
So I can tell you what the prevalence was in Kenya in 2003,
165
468000
3000
Also kann ich Ihnen sagen, wie hoch die Verbreitung 2003 in Kenia war,
08:16
but I can't tell you anything about 1993 or 1983.
166
471000
3000
aber ich weiß nichts über 1993 oder 1983.
08:19
So this is a problem for policy. It was a problem for my research.
167
474000
4000
Das ist ein Problem für Politikentscheidungen. Es war ein Problem für meine Forschung.
08:23
And I started thinking about how else might we figure out
168
478000
4000
Und ich fing an, darüber nachzudenken, wie wir sonst herausfinden könnten,
08:27
what the prevalence of HIV was in Africa in the past.
169
482000
2000
wie hoch die HIV-Verbreitung in Afrika in der Vergangenheit war.
08:29
And I think that the answer is, we can look at mortality data,
170
484000
4000
Und ich denke die Antwort ist, dass wir uns Sterbedaten anschauen können,
08:33
and we can use mortality data to figure out what the prevalence was in the past.
171
488000
4000
und wir können diese Daten nutzen, um die Verbreitung in der Vergangenheit herzuleiten.
08:37
To do this, we're going to have to rely on the fact
172
492000
2000
Um das zu tun, müssen wir uns auf die Tatsache stützen,
08:39
that AIDS is a very specific kind of disease.
173
494000
2000
dass AIDS eine sehr spezifische Krankheit ist.
08:41
It kills people in the prime of their lives.
174
496000
2000
Sie tötet Menschen in ihren besten Jahren.
08:43
Not a lot of other diseases have that profile. And you can see here --
175
498000
3000
Sehr wenige andere Krankheiten haben dieses Profil. Und Sie sehen hier:
08:46
this is a graph of death rates by age in Botswana and Egypt.
176
501000
4000
Dieser Graph zeigt Todesraten in Altersgruppen in Botswana und Ägypten.
08:50
Botswana is a place with a lot of AIDS,
177
505000
2000
Botswana ist ein Ort mit einer hohen AIDS Rate,
08:52
Egypt is a place without a lot of AIDS.
178
507000
2000
Ägypten hat wenig AIDS.
08:54
And you see they have pretty similar death rates among young kids and old people.
179
509000
3000
Und Sie sehen, dass beide ziemlich ähnliche Todesraten bei jungen Kindern und alten Menschen haben.
08:57
That suggests it's pretty similar levels of development.
180
512000
3000
Das lässt auf ziemlich ähnliche Entwicklungsgrade schließen.
09:00
But in this middle region, between 20 and 45,
181
515000
3000
Aber in dieser mittleren Region, zwischen 20 und 45,
09:03
the death rates in Botswana are much, much, much higher than in Egypt.
182
518000
4000
sind die Todesraten in Botswana viel, viel höher, als in Ägypten.
09:07
But since there are very few other diseases that kill people,
183
522000
4000
Aber weil es sehr wenige andere tödlichen Krankheiten gibt,
09:11
we can really attribute that mortality to HIV.
184
526000
3000
können wir diese Sterblichkeit wirklich HIV zuschreiben.
09:14
But because people who died this year of AIDS got it a few years ago,
185
529000
4000
Und weil die Menschen, die dieses Jahr gestorben sind, AIDS vor ein paar Jahren bekamen,
09:18
we can use this data on mortality to figure out what HIV prevalence was in the past.
186
533000
5000
können wir die Sterblichkeitsdaten nutzen, um die HIV-Verbreitung in der Vergangenheit zu rekonstruieren.
09:23
So it turns out, if you use this technique,
187
538000
2000
Also es stellt sich mit diesem Verfahren heraus,
09:25
actually your estimates of prevalence are very close
188
540000
2000
dass die Schätzungen der Verbreitung tatsächlich den
09:27
to what we get from testing random samples in the population,
189
542000
3000
zufälligen Testreihen aus der Bevölkerung sehr nahe kommen --
09:30
but they're very, very different than what UNAIDS tells us the prevalences are.
190
545000
5000
aber sie sind sehr, sehr anders als die UNAIDS Daten.
09:35
So this is a graph of prevalence estimated by UNAIDS,
191
550000
3000
Also dieser Graph ist die Verbreitungsschätzung von UNAIDS,
09:38
and prevalence based on the mortality data
192
553000
2000
und dieser die Verbreitung laut Sterberate
09:40
for the years in the late 1990s in nine countries in Africa.
193
555000
4000
für die Jahre der späten 1990er in neun afrikanischen Ländern.
09:44
You can see, almost without exception,
194
559000
2000
Und Sie sehen fast ohne Ausnahme,
09:46
the UNAIDS estimates are much higher than the mortality-based estimates.
195
561000
4000
dass die UNAIDS Schätzungen viel höher als die auf Sterbedaten basierenden sind.
09:50
UNAIDS tell us that the HIV rate in Zambia is 20 percent,
196
565000
4000
UNAIDS sagt, dass die HIV Rate in Sambia 20% beträgt
09:54
and mortality estimates suggest it's only about 5 percent.
197
569000
4000
und Sterblichkeitsschätzungen deuten darauf hin, dass es nur ca. 5% sind.
09:58
And these are not trivial differences in mortality rates.
198
573000
3000
Und wissen Sie, das sind keine trivialen Unterschiede in den Sterblichkeitsraten.
10:01
So this is another way to see this.
199
576000
2000
Das ist also eine andere Möglichkeit es zu sehen.
10:03
You can see that for the prevalence to be as high as UNAIDS says,
200
578000
2000
Sie können sehen, dass, wenn die Verbreitung so hoch wäre, wie UNAIDS behauptet,
10:05
we have to really see 60 deaths per 10,000
201
580000
2000
wir eigentlich 60 Tote pro 10.000 sehen müssten
10:07
rather than 20 deaths per 10,000 in this age group.
202
582000
4000
statt 20 Tote pro 10.000 in dieser Altersgruppe.
10:11
I'm going to talk a little bit in a minute
203
586000
2000
Ich werde eine Minute lang etwas darüber sprechen,
10:13
about how we can use this kind of information to learn something
204
588000
3000
wie wir diese Art von Informationen nutzen können, um etwas zu lernen,
10:16
that's going to help us think about the world.
205
591000
2000
das uns helfen wird, über die Welt nachzudenken.
10:18
But this also tells us that one of these facts
206
593000
2000
Aber das sagt uns auch, dass eine dieser Tatsachen,
10:20
that I mentioned in the beginning may not be quite right.
207
595000
3000
die ich am Anfang nannte vielleicht nicht ganz richtig ist.
10:23
If you think that 25 million people are infected,
208
598000
2000
Wenn Sie denken, dass 25 Mio. Menschen infiziert sind,
10:25
if you think that the UNAIDS numbers are much too high,
209
600000
3000
wenn Sie denken, dass die UNAIDS Zahlen viel zu hoch sind,
10:28
maybe that's more like 10 or 15 million.
210
603000
2000
sind es vielleicht eher 10 oder 15 Millionen.
10:30
It doesn't mean that AIDS isn't a problem. It's a gigantic problem.
211
605000
4000
Das bedeutet nicht, dass AIDS kein Problem ist - es ist gigantisch.
10:34
But it does suggest that that number might be a little big.
212
609000
4000
Aber es deutet darauf hin, dass die Zahlen wohl etwas zu hoch sind.
10:38
What I really want to do, is I want to use this new data
213
613000
2000
Was ich wirklich möchte ist, diese neuen Daten zu nutzen,
10:40
to try to figure out what makes the HIV epidemic grow faster or slower.
214
615000
4000
um herauszufinden, was die HIV-Epidemie schneller oder langsamer wachsen lässt.
10:44
And I said in the beginning, I wasn't going to tell you about exports.
215
619000
3000
Und ich hatte am Anfang versprochen, nicht über Exporte zu reden.
10:47
When I started working on these projects,
216
622000
2000
Als ich begann, an diesen Projekten zu arbeiten
10:49
I was not thinking at all about economics,
217
624000
2000
dachte ich überhaupt nicht an die Wirtschaft
10:51
but eventually it kind of sucks you back in.
218
626000
3000
aber irgendwann fängt sie einen doch wieder ein.
10:54
So I am going to talk about exports and prices.
219
629000
3000
Also spreche ich jetzt doch über Exporte und Preise.
10:57
And I want to talk about the relationship between economic activity,
220
632000
3000
Und ich möchte über die Beziehung zwischen wirtschaftlicher Aktivität,
11:00
in particular export volume, and HIV infections.
221
635000
4000
insbesondere dem Exportvolumen und HIV-Infektionen sprechen.
11:04
So obviously, as an economist, I'm deeply familiar
222
639000
4000
Nun offensichtlich bin ich als Wirtschaftswissenschaftlerin sehr vertraut mit der
11:08
with the fact that development, that openness to trade,
223
643000
2000
Tatsache, dass Entwicklung und die Offenheit für den Handel
11:10
is really good for developing countries.
224
645000
2000
wirklich gut für Entwicklungsländer ist.
11:12
It's good for improving people's lives.
225
647000
3000
Es ist gut, um das Leben der Menschen zu verbessern.
11:15
But openness and inter-connectedness, it comes with a cost
226
650000
2000
Aber Offenheit und Verknüpfung hat einen Preis
11:17
when we think about disease. I don't think this should be a surprise.
227
652000
3000
wenn wir an Krankheiten denken. Das sollte keine Überraschung sein.
11:20
On Wednesday, I learned from Laurie Garrett
228
655000
2000
Am Mittwoch habe ich von Laurie Garret gelernt,
11:22
that I'm definitely going to get the bird flu,
229
657000
2000
dass ich auf jeden Fall die Vogelgrippe bekomme
11:24
and I wouldn't be at all worried about that
230
659000
3000
und das würde mich überhaupt nicht beunruhigen,
11:27
if we never had any contact with Asia.
231
662000
3000
wenn wir niemals Kontakt mit Asien hätten.
11:30
And HIV is actually particularly closely linked to transit.
232
665000
4000
Und HIV ist tatsächlich besonders stark mit Durchgangsverkehr verknüpft.
11:34
The epidemic was introduced to the US
233
669000
2000
Die Epidemie war tatsächlich von nur
11:36
by actually one male steward on an airline flight,
234
671000
4000
einem männlichen Steward auf einem Flug in die USA eingeführt worden,
11:40
who got the disease in Africa and brought it back.
235
675000
2000
der die Krankheit in Afrika bekam und mitbrachte.
11:42
And that was the genesis of the entire epidemic in the US.
236
677000
3000
Und das war die Geburtsstunde der gesamten Epidemie in den USA.
11:45
In Africa, epidemiologists have noted for a long time
237
680000
4000
In Afrika haben Epidemiologen seit einer langen Zeit beobachtet,
11:49
that truck drivers and migrants are more likely to be infected than other people.
238
684000
4000
dass LKW-Fahrer und Migranten eine höhere Infektionswahrscheinlichkeit als andere Menschen haben.
11:53
Areas with a lot of economic activity --
239
688000
2000
Dass Regionen mit einer hohen ökonomischen Aktivität --
11:55
with a lot of roads, with a lot of urbanization --
240
690000
3000
mit vielen Straßen, viel Urbanisierung --
11:58
those areas have higher prevalence than others.
241
693000
2000
diese Regionen haben eine höhere Verbreitung als andere.
12:00
But that actually doesn't mean at all
242
695000
2000
Aber tatsächlich bedeutet das überhaupt nicht,
12:02
that if we gave people more exports, more trade, that that would increase prevalence.
243
697000
4000
dass, wenn wir Menschen mehr Exporte und Handel gäben, dies die Verbreitung erhöhen würde.
12:06
By using this new data, using this information about prevalence over time,
244
701000
4000
Wenn wir diese neuen Daten nutzen, die Infektionsrate über die Zeit,
12:10
we can actually test that. And so it seems to be --
245
705000
4000
können wir das testen. Und so scheint es
12:14
fortunately, I think -- it seems to be the case
246
709000
2000
-- zum Glück, finde ich -- es scheint der Fall zu sein,
12:16
that these things are positively related.
247
711000
2000
dass diese Dinge sich positiv zueinander verhalten.
12:18
More exports means more AIDS. And that effect is really big.
248
713000
4000
Mehr Exporte bedeuten mehr AIDS. Und dieser Effekt ist wirklich groß.
12:22
So the data that I have suggests that if you double export volume,
249
717000
4000
Also die Daten, die ich habe, lassen erkennen, dass bei einer Verdopplung des Exportvolumens
12:26
it will lead to a quadrupling of new HIV infections.
250
721000
5000
sich die neuen HIV Infektionen vervierfachen.
12:31
So this has important implications both for forecasting and for policy.
251
726000
3000
Das hat wichtige Implikationen für Strategie und Vorhersagen.
12:34
From a forecasting perspective, if we know where trade is likely to change,
252
729000
4000
Aus einer Vorhersage-Perspektive, wenn wir wissen, dass Handel sich wahrscheinlich ändert,
12:38
for example, because of the African Growth and Opportunities Act
253
733000
3000
zum Beispiel wegen des "African Growth and Opportunities Act"
12:41
or other policies that encourage trade,
254
736000
2000
oder anderen Gesetzen, die Handel ankurbeln,
12:43
we can actually think about which areas are likely to be heavily infected with HIV.
255
738000
5000
können wir nachvollziehen, welche Regionen wahrscheinlich stark von HIV infiziert sein werden.
12:48
And we can go and we can try to have pre-emptive preventive measures there.
256
743000
6000
Und wir können hingehen und versuchen, dort vorbeugende Maßnahmen durchzuführen.
12:54
Likewise, as we're developing policies to try to encourage exports,
257
749000
3000
Genauso, wie wir Entwicklungspolitik betreiben um Exporte zu stärken,
12:57
if we know there's this externality --
258
752000
2000
wenn wir von diesem externen Effekt wissen --
12:59
this extra thing that's going to happen as we increase exports --
259
754000
2000
diese zusätzliche Sache, die eintreten wird, wenn wir Exporte steigern --
13:01
we can think about what the right kinds of policies are.
260
756000
3000
dann können wir über die richtige Art von Gesetzen nachdenken.
13:04
But it also tells us something about one of these things that we think that we know.
261
759000
3000
Aber es sagt uns auch etwas über eine der Tatsachen, von denen wir glauben, sie zu wissen.
13:07
Even though it is the case that poverty is linked to AIDS,
262
762000
3000
Auch wenn es stimmt, dass Armut und AIDS verbunden sind,
13:10
in the sense that Africa is poor and they have a lot of AIDS,
263
765000
3000
in dem Sinne, dass Afrika arm ist und viel AIDS hat,
13:13
it's not necessarily the case that improving poverty -- at least in the short run,
264
768000
4000
ist es nicht zwingend richtig, dass -- zumindest kurzfristig -- Armutsbekämpfung
13:17
that improving exports and improving development --
265
772000
2000
und das Verbessern von Exporten und Entwicklung,
13:19
it's not necessarily the case that that's going to lead
266
774000
2000
es ist nicht zwingend der Fall, dass dies zu einer
13:21
to a decline in HIV prevalence.
267
776000
2000
Abnahme der HIV-Verbreitung führen wird.
13:24
So throughout this talk I've mentioned a few times
268
779000
2000
Also in diesem Vortrag habe ich ein paar Mal den besonderen
13:26
the special case of Uganda, and the fact that
269
781000
2000
Fall von Uganda erwähnt und die Tatsache, dass
13:28
it's the only country in sub-Saharan Africa with successful prevention.
270
783000
4000
es das einzige Land in Sub-Sahara-Afrika mit einer erfolgreichen Vorbeugung ist.
13:32
It's been widely heralded.
271
787000
2000
Es wird sehr oft hochgehalten.
13:34
It's been replicated in Kenya, and Tanzania, and South Africa and many other places.
272
789000
6000
Es wurde in Kenia, Tansania, Südafrika und vielen anderen Orten repliziert.
13:40
But now I want to actually also question that.
273
795000
4000
Aber das will ich jetzt auch anzweifeln.
13:44
Because it is true that there was a decline in prevalence
274
799000
3000
Denn es ist wahr, dass die Verbreitung zurückgegangen ist,
13:47
in Uganda in the 1990s. It's true that they had an education campaign.
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802000
4000
im Uganda der 1990er. Es stimmt, dass sie eine Aufklärungskampagne hatten.
13:51
But there was actually something else that happened in Uganda in this period.
276
806000
6000
Aber da war noch etwas anderes, das in Uganda zu dieser Zeit passiert ist.
13:57
There was a big decline in coffee prices.
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812000
2000
Es gab einen großen Fall der Kaffeepreise.
13:59
Coffee is Uganda's major export.
278
814000
2000
Kaffee ist Ugandas Hauptexportprodukt.
14:01
Their exports went down a lot in the early 1990s -- and actually that decline lines up
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816000
5000
Die Exporte sind in den frühen 90ern stark gefallen -- und das passt ziemlich genau
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really, really closely with this decline in new HIV infections.
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821000
4000
mit der Abnahme der neuen HIV Infektionen.
14:10
So you can see that both of these series --
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825000
3000
Sie sehen, dass beide dieser Reihen --
14:13
the black line is export value, the red line is new HIV infections --
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828000
3000
die schwarze Linie ist das Exportvolumen, die rote sind neue HIV-Infektionen --
14:16
you can see they're both increasing.
283
831000
2000
Sie sehen, dass beide zunehmen,
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Starting about 1987 they're both going down a lot.
284
833000
2000
Ab ca. 1987 gehen beide ziemlich stark nach unten.
14:20
And then actually they track each other
285
835000
2000
Und dann folgen sie sich ein bisschen
14:22
a little bit on the increase later in the decade.
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837000
2000
beim Anstieg später im Jahrzehnt.
14:24
So if you combine the intuition in this figure
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839000
2000
Wenn Sie die Intuition und diese Abbildung
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with some of the data that I talked about before,
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841000
3000
mit den Daten, über die ich vorher gesprochen habe, kombinieren,
14:29
it suggests that somewhere between 25 percent and 50 percent
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844000
4000
deutet das darauf hin, dass 25 bis 30 Prozent
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of the decline in prevalence in Uganda
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848000
2000
des Rückgangs der Verbreitung in Uganda
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actually would have happened even without any education campaign.
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850000
4000
auch passiert wäre, wenn es überhaupt keine Aufklärungskampagne gegeben hätte.
14:39
But that's enormously important for policy.
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854000
2000
Aber das ist enorm wichtig für Strategieentscheidungen.
14:41
We're spending so much money to try to replicate this campaign.
293
856000
2000
Wir geben so viel Geld aus, um diese Kampagne zu replizieren.
14:43
And if it was only 50 percent as effective as we think that it was,
294
858000
3000
Und wenn sie auch nur halb so effektiv ist, wie wir annahmen,
14:46
then there are all sorts of other things
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861000
2000
dann gibt es eine Menge anderer Dinge,
14:48
maybe we should be spending our money on instead.
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863000
2000
für die wir vielleicht eher Geld ausgeben sollten.
14:50
Trying to change transmission rates by treating other sexually transmitted diseases.
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865000
4000
Man kann versuchen, Übertragungsraten zu senken, indem man andere sexuell übertragbare Krankheiten behandelt,
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Trying to change them by engaging in male circumcision.
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869000
2000
in dem man Beschneidung von Männern voranbringt.
14:56
There are tons of other things that we should think about doing.
299
871000
2000
Es gibt eine Menge anderer Dinge, die wir unternehmen sollten.
14:58
And maybe this tells us that we should be thinking more about those things.
300
873000
4000
Und vielleicht zeigt es uns, dass wir mehr über diese Dinge nachdenken sollten.
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
Ich hoffe, dass ich Ihnen in den letzten 16 Minuten etwas erzählt habe, das Sie noch nicht über AIDS wussten.
15:07
and I hope that I've gotten you questioning a little bit
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882000
2000
Und ich hoffe ich habe Sie dazu bewegt, die Dinge
15:09
some of the things that you did know.
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884000
2000
von denen Sie schon ausgingen, etwas anzuzweifeln.
15:11
And I hope that I've convinced you maybe
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886000
2000
Und hoffentlich habe ich Sie überzeugt, dass es
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that it's important to understand things about the epidemic
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888000
2000
vielleicht wichtig ist, Dinge über die Epidemie zu verstehen,
15:15
in order to think about policy.
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890000
2000
um über Politik nachzudenken.
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But more than anything, you know, I'm an academic.
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893000
2000
Aber mehr als alles andere, wissen Sie, bin ich Akademikerin.
15:20
And when I leave here, I'm going to go back
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2000
Und wenn ich gehe, komme ich zurück in
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and sit in my tiny office, and my computer, and my data.
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mein kleines Büro und sitze vor meinem PC und meinen Daten --
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And the thing that's most exciting about that
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900000
2000
und was daran am aufregendsten ist
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is every time I think about research, there are more questions.
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902000
3000
ist, dass immer wenn ich über Forschung nachdenke, mehr Fragen erscheinen.
15:30
There are more things that I think that I want to do.
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905000
2000
Es gibt mehr Dinge, von denen ich denke, dass ich sie machen will.
15:32
And what's really, really great about being here
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907000
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Und was einfach so großartig daran ist, hier zu sein,
15:34
is I'm sure that the questions that you guys have
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909000
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ist, dass ich sicher bin, dass Ihre Fragen
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are very, very different than the questions that I think up myself.
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3000
ganz anders sind, als die Fragen, die ich mir alleine ausdenken kann.
15:39
And I can't wait to hear about what they are.
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914000
2000
Und ich kann kaum darauf warten, sie zu hören.
15:41
So thank you very much.
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916000
2000
Also, vielen Dank.
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