TED@State
Hans Rosling: Let my dataset change your mindset
האנס רוסלינג: אוסף הנתונים שלי ישנה את דפוסי החשיבה שלכם
Filmed:
Readability: 3.5
1,816,065 views
בהרצאה במחלקת המדינה של ארה"ב שנערכה הקיץ, האנס רוסלינג משתמש בתוכנה המרתקת שלו המשתמשת בבועות-נתונים, כדי לנפץ מיתוסים על העולם המתפתח. שמעו ניתוח חדש על סין ועל העולם בעידן שלאחר המשבר הכלכלי, המשולב במצגות נתונים קלאסיות.
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.
00:16
I'm going to talk about your mindset.
0
0
4000
אני עומד לדבר על דפוסי החשיבה שלכם.
00:20
Does your mindset correspond to my dataset?
1
4000
4000
האם דפוסי החשיבה שלכם תואמים לנתונים שברשותי?
00:24
(Laughter)
2
8000
1000
[צחוק]
00:25
If not, one or the other needs upgrading, isn't it?
3
9000
3000
אם הם לא תואמים, אז צריך לשדרג אחד מהם.
00:28
When I talk to my students about global issues,
4
12000
4000
כשאני מרצה לסטודנטים שלי על נושאים גלובליים,
00:32
and I listen to them in the coffee break,
5
16000
2000
ומקשיב להם בהפסקת הקפה,
00:34
they always talk about "we" and "them."
6
18000
3000
הם תמיד מדברים על "אנחנו" ועל "הם".
00:37
And when they come back into the lecture room
7
21000
3000
וכאשר הם חוזרים לחדר ההרצאות
00:40
I ask them, "What do you mean with "we" and "them"?
8
24000
2000
אני שואל אותם, "מי זה 'אנחנו' ו'אתם'?"
00:42
"Oh, it's very easy. It's the western world and it's the developing world," they say.
9
26000
3000
"אוה, זה קל מאוד. זה העולם המערבי, וזה העולם המתפתח," הם אומרים.
00:45
"We learned it in college."
10
29000
2000
"למדנו את זה בקולג'."
00:47
And what is the definition then? "The definition?
11
31000
2000
-"אז מה ההגדרה? " -"ההגדרה?
00:49
Everyone knows," they say.
12
33000
2000
כולם יודעים," הם אומרים.
00:51
But then you know, I press them like this.
13
35000
2000
אבל אני קצת לוחץ עליהם.
00:53
So one girl said, very cleverly, "It's very easy.
14
37000
2000
ובחורה אחת אמרה בחוכמה רבה, "זה פשוט מאוד.
00:55
Western world is a long life in a small family.
15
39000
3000
העולם המערבי הוא חיים ארוכים במשפחה קטנה.
00:58
Developing world is a short life in a large family."
16
42000
3000
העולם המתפתח הוא חיים קצרים במשפחה גדולה."
01:01
And I like that definition, because it enabled me
17
45000
3000
ואני אוהב את ההגדרה הזאת כי היא איפשרה לי
01:04
to transfer their mindset
18
48000
2000
להפוך את דפוסי החשיבה שלהם
01:06
into the dataset.
19
50000
2000
לאוסף של נתונים.
01:08
And here you have the dataset.
20
52000
2000
ואלו הנתונים מוצגים בפניכם.
01:10
So, you can see that what we have on this axis here
21
54000
2000
על הציר הזה כאן מופיע
01:12
is size of family. One, two, three, four, five
22
56000
3000
גודל המשפחה. 1, 2, 3, 4, 5
01:15
children per woman on this axis.
23
59000
2000
ילדים לאשה על הציר הזה.
01:17
And here, length of life, life expectancy,
24
61000
2000
וכאן, אורך החיים, תוחלת החיים,
01:19
30, 40, 50.
25
63000
2000
30, 40, 50.
01:21
Exactly what the students said was their concept about the world.
26
65000
4000
בדיוק מה שהסטודנטים אמרו לגבי התפיסה שלהם של העולם.
01:25
And really this is about the bedroom.
27
69000
2000
ואכן מדובר על חדר המיטות.
01:27
Whether the man and woman decide to have small family,
28
71000
4000
האם גבר ואשה מחליטים להקים משפחה קטנה
01:31
and take care of their kids, and how long they will live.
29
75000
3000
ולטפל בילדים שלהם, ומה יהיה משך החיים שלהם.
01:34
It's about the bathroom and the kitchen. If you have soap, water and food, you know,
30
78000
4000
מדובר על חדר הרחצה ועל המטבח. אם יש לכם סבון, מים ומזון
01:38
you can live long.
31
82000
2000
חייכם יכולים להיות ארוכים יותר.
01:40
And the students were right. It wasn't that the world consisted --
32
84000
2000
והסטודנטים צדקו.
01:42
the world consisted here, of one set of countries over here,
33
86000
4000
העולם היה מורכב, מקבוצה אחת של מדינות - כאן,
01:46
which had large families and short life. Developing world.
34
90000
4000
בהן המשפחות גדולות והחיים קצרים - העולם המתפתח.
01:50
And we had one set of countries up there
35
94000
3000
והיתה לנו קבוצה אחת של מדינות כאן למעלה
01:53
which was the western world.
36
97000
2000
שהיוותה את העולם המערבי.
01:55
They had small families and long life.
37
99000
3000
היו בהן משפחות קטנות וחיים ארוכים.
01:58
And you are going to see here
38
102000
2000
ואתם עומדים לראות כאן
02:00
the amazing thing that has happened in the world during my lifetime.
39
104000
4000
את הדבר המדהים שהתרחש בעולם במשך תקופת החיים שלי.
02:04
Then the developing countries applied
40
108000
2000
הארצות המתפתחות החלו להשתמש
02:06
soap and water, vaccination.
41
110000
2000
בסבון, במים ובחיסונים.
02:08
And all the developing world started to apply family planning.
42
112000
3000
וכל העולם המתפתח התחיל ליישם תכנון של המשפחה.
02:11
And partly to USA who help to provide
43
115000
2000
גם הודות לארה"ב שמספקת
02:13
technical advice and investment.
44
117000
3000
עצות טכניות והשקעות.
02:16
And you see all the world moves over to a two child family,
45
120000
4000
וניתן לראות שכל העולם נע לכיוון של משפחות בנות 2 ילדים,
02:20
and a life with 60 to 70 years.
46
124000
3000
ואורך חיים של 60 עד 70 שנים.
02:23
But some countries remain back in this area here.
47
127000
3000
אבל חלק מהארצות נשארו מאחור בשטח הזה כאן.
02:26
And you can see we still have Afghanistan down here.
48
130000
3000
וניתן לראות שאפגניסטן עדיין נמצאת כאן למטה.
02:29
We have Liberia. We have Congo.
49
133000
3000
וליבריה וקונגו.
02:32
So we have countries living there.
50
136000
2000
כלומר, יש לנו מדינות באיזור הזה.
02:34
So the problem I had
51
138000
2000
הבעיה שלי היא
02:36
is that the worldview that my students had
52
140000
4000
שנקודת המבט על העולם של הסטודנטים שלי
02:40
corresponds to reality in the world
53
144000
2000
מתאימה למציאות בעולם
02:42
the year their teachers were born.
54
146000
3000
בשנה בה המורה שלהם נולד.
02:45
(Laughter)
55
149000
3000
[צחוק]
02:48
(Applause)
56
152000
3000
[מחיאות כפיים]
02:51
And we, in fact, when we have played this over the world.
57
155000
3000
כשהצגנו את זה בכל העולם...
02:54
I was at the Global Health Conference here in Washington last week,
58
158000
3000
השתתפתי בועידת הבריאות הגלובלית כאן בוושינגטון בשבוע שעבר,
02:57
and I could see the wrong concept
59
161000
3000
והבחנתי בכך שהתפיסה המוטעית
03:00
even active people in United States had,
60
164000
3000
קיימת גם אצל אנשים פעילים כאן בארה"ב.
03:03
that they didn't realize the improvement
61
167000
3000
הם לא מודעים להתקדמות
03:06
of Mexico there, and China, in relation to United States.
62
170000
5000
של מקסיקו ושל סין ביחס לארה"ב.
03:11
Look here when I move them forward.
63
175000
2000
תראו מה קורה כשאני מריץ קדימה.
03:13
Here we go.
64
177000
7000
שימו לב.
03:20
They catch up. There's Mexico.
65
184000
3000
הן מצמצמות רווחים. הנה מקסיקו.
03:23
It's on par with United States in these two social dimensions.
66
187000
3000
היא משתווה לארה"ב בשני המימדים החברתיים האלה.
03:26
There was less than five percent
67
190000
2000
פחות מ-5 אחוזים
03:28
of the specialists in Global Health that was aware of this.
68
192000
3000
ממומחי הבריאות הגלובאלית היו מודעים לכך.
03:31
This great nation, Mexico,
69
195000
2000
למדינה הגדולה הזאת, מקסיקו,
03:33
has the problem that arms are coming from North,
70
197000
3000
יש בעיה של נשק שמגיע מהצפון
03:36
across the borders, so they had to stop that,
71
200000
2000
דרך הגבולות שהם רוצים לחסל,
03:38
because they have this strange relationship to the United States, you know.
72
202000
4000
שנובעת מהקשר המוזר שלהם עם ארה"ב.
03:42
But if I would change this axis here,
73
206000
4000
אבל אם אשנה את הציר הזה,
03:46
I would instead put income per person.
74
210000
3000
ואחליף אותו בהכנסה לאדם.
03:49
Income per person. I can put that here.
75
213000
3000
אני יכול לשים את זה כאן.
03:52
And we will then see
76
216000
2000
נוכל לראות
03:54
a completely different picture.
77
218000
2000
תמונה שונה לגמרי.
03:56
By the way, I'm teaching you
78
220000
2000
ודרך אגב, אני מלמד אתכם
03:58
how to use our website, Gapminder World,
79
222000
2000
להשתמש באתר האינטרנט שלנו, Gapminder World.
04:00
while I'm correcting this,
80
224000
2000
למה אני מתקן אותו?
04:02
because this is a free utility on the net.
81
226000
3000
כי זוהי תוכנות שירות חינמית ברשת.
04:05
And when I now finally got it right,
82
229000
3000
ועכשיו כשהיא סוף סוף עובדת כמו שצריך
04:08
I can go back 200 years in history.
83
232000
4000
אני יכול לחזור אחורה בהיסטוריה 200 שנים.
04:12
And I can find United States up there.
84
236000
4000
אני יכול למצוא את ארה"ב כאן למעלה.
04:16
And I can let the other countries be shown.
85
240000
3000
ואני יכול להציג את שאר המדינות.
04:19
And now I have income per person on this axis.
86
243000
3000
ועכשיו יש לי הכנסה לאדם על הציר הזה.
04:22
And United States only had some, one, two thousand dollars at that time.
87
246000
3000
באותה תקופה - בארה"ב ההכנסה היתה 2,000 דולר לאדם,
04:25
And the life expectancy was 35 to 40 years,
88
249000
4000
ותוחלת החיים היתה בין 35 ל-40 שנים,
04:29
on par with Afghanistan today.
89
253000
2000
בדומה לאפגניסטן של היום.
04:31
And what has happened in the world, I will show now.
90
255000
5000
אציג בפניכם מה קרה בעולם.
04:36
This is instead of studying history
91
260000
2000
במקום ללמוד היסטוריה
04:38
for one year at university.
92
262000
2000
באוניברסיטה במשך שנה שלמה,
04:40
You can watch me for one minute now and you'll see the whole thing.
93
264000
3000
אתם יכולים להקשיב לי במשך דקה אחת ותבינו את כל העניין.
04:43
(Laughter)
94
267000
2000
[צחוק]
04:45
You can see how the brown bubbles, which is west Europe,
95
269000
5000
ניתן לראות שהבועות החומות, שמייצגות את מערב אירופה,
04:50
and the yellow one, which is the United States,
96
274000
3000
והבועה הצהובה, שמייצגת את ארה"ב,
04:53
they get richer and richer and also
97
277000
2000
נעשות יותר ויותר עשירות
04:55
start to get healthier and healthier.
98
279000
2000
וגם יותר ויותר בריאות.
04:57
And this is now 100 years ago,
99
281000
2000
כאן - לפני 100 שנים
04:59
where the rest of the world remains behind.
100
283000
3000
שאר העולם נשאר מאחור.
05:02
Here we come. And that was the influenza.
101
286000
5000
נמשיך הלאה. זאת מגיפת השפעת.
05:07
That's why we are so scared about flu, isn't it?
102
291000
3000
זאת הסיבה לפחד הגדול שלנו משפעת. לא?
05:10
It's still remembered. The fall of life expectancy.
103
294000
3000
עדיין זוכרים אותה. הנפילה בתוחלת החיים.
05:13
And then we come up. Not until
104
297000
3000
ואז עולים. רק אחרי
05:16
independence started.
105
300000
2000
קבלת העצמאות.
05:18
Look here You have China over there,
106
302000
2000
סין שם,
05:20
you have India over there,
107
304000
2000
הודו שם,
05:22
and this is what has happened.
108
306000
8000
וזה מה שהתרחש.
05:30
Did you note there, that we have Mexico up there?
109
314000
3000
שימו לב שמקסיקו כאן למעלה.
05:33
Mexico is not at all on par with the United States,
110
317000
2000
מקסיקו לא משתווה לארה"ב
05:35
but they are quite close.
111
319000
2000
אבל הן מאוד קרובות.
05:37
And especially, it's interesting to see
112
321000
2000
ובמיוחד מעניין לראות
05:39
China and the United States
113
323000
2000
את סין וארה"ב
05:41
during 200 years,
114
325000
3000
במשך 200 שנים.
05:44
because I have my oldest son now working for Google,
115
328000
2000
הבן הבכור שלי עובד עכשיו בגוגל,
05:46
after Google acquired this software.
116
330000
3000
לאחר שגוגל רכשו את התוכנה הזאת.
05:49
Because in fact, this is child labor. My son and his wife sat in a closet
117
333000
3000
זאת למעשה העסקת ילדים - הבן שלי ואשתו ישבו בחדרון
05:52
for many years and developed this.
118
336000
2000
במשך שנים רבות ופיתחו את התוכנה.
05:54
And my youngest son, who studied Chinese in Beijing.
119
338000
4000
והבן הצעיר שלי למד סינית בבייג'ין.
05:58
So they come in with the two perspectives I have, you know?
120
342000
4000
כך שיש להם את 2 הפרספקטיבות שלי.
06:02
And my son, youngest son who studied in Beijing,
121
346000
2000
והבן הצעיר שלי, שלמד בבייג'ין
06:04
in China, he got a long-term perspective.
122
348000
4000
בסין, קיבל פרספקטיבה לטווח ארוך,
06:08
Whereas when my oldest son, who works for Google,
123
352000
2000
בעוד שהבן הבכור שלי שעובד בגוגל,
06:10
he should develop by quarter, or by half-year.
124
354000
4000
צריך לפתח לפי רבעון או לפי חצי-שנה.
06:14
Or Google is quite generous, so he can have one or two years to go.
125
358000
3000
גוגל נדיבה מאוד, והוא עובד על שנה או שנתיים,
06:17
But in China they look generation after generation
126
361000
2000
אבל בסין הם מתבוננים בדור אחרי דור
06:19
because they remember
127
363000
3000
כי הם זוכרים
06:22
the very embarrassing period, for 100 years,
128
366000
2000
את התקופה המאוד מביכה, שנמשכה 100 שנים,
06:24
when they went backwards.
129
368000
2000
בה הם נסוגו לאחור.
06:26
And then they would remember the first part
130
370000
3000
והם זוכרים את החלק הראשון
06:29
of last century, which was really bad,
131
373000
3000
של המאה שעברה, שהיה גרוע ביותר.
06:32
and we could go by this so-called Great Leap Forward.
132
376000
3000
ואנחנו יכולים לראות את הקפיצה הענקית קדימה
06:35
But this was 1963.
133
379000
2000
בשנת 1963.
06:37
Mao Tse-Tung eventually brought health to China,
134
381000
4000
מאו דזה-דונג הביא לסין בריאות,
06:41
and then he died, and then Deng Xiaoping started
135
385000
2000
ואז הוא מת. ודנג שיאופינג התחיל
06:43
this amazing move forward.
136
387000
2000
את ההתקדמות המדהימה.
06:45
Isn't it strange to see that the United States
137
389000
2000
מוזר לראות שבארה"ב
06:47
first grew the economy, and then gradually got rich?
138
391000
4000
היתה קודם כל צמיחה של הכלכלה, ואח"כ היא נעשתה בהדרגה עשירה.
06:51
Whereas China could get healthy much earlier,
139
395000
3000
לעומת זאת, הבריאות בסין השתפרה הרבה קודם,
06:54
because they applied the knowledge of education, nutrition,
140
398000
4000
כי הם יישמו את הידע בנושאי החינוך והתזונה,
06:58
and then also benefits of penicillin
141
402000
3000
ואז גם את היתרונות של הפניצילין
07:01
and vaccines and family planning.
142
405000
2000
ושל החיסונים ושל תכנון המשפחה.
07:03
And Asia could have social development
143
407000
3000
באסיה היתה התפתחות חברתית
07:06
before they got the economic development.
144
410000
3000
שהקדימה את ההתפתחות הכלכלית.
07:09
So to me, as a public health professor,
145
413000
2000
עבורי, כפרופסור לבריאות הציבור,
07:11
it's not strange that all these countries grow so fast now.
146
415000
4000
זה לא מוזר שכל המדינות האלה צומחות כל כך מהר עכשיו.
07:15
Because what you see here, what you see here
147
419000
2000
כי מה שרואים כאן
07:17
is the flat world of Thomas Friedman,
148
421000
3000
זה העולם השטוח של תומס פרידמן.
07:20
isn't it.
149
424000
2000
נכון?
07:22
It's not really, really flat.
150
426000
2000
הוא לא באמת באמת שטוח.
07:24
But the middle income countries --
151
428000
2000
אבל המדינות שנמצאות באמצע מבחינת הכנסה,
07:26
and this is where I suggest to my students,
152
430000
2000
וזוהי הנקודה בה אני מציע לסטודנטים שלי
07:28
stop using the concept "developing world."
153
432000
3000
להפסיק להשתמש במושג "העולם המתפתח".
07:31
Because after all, talking about the developing world
154
435000
3000
כי בסופו של דבר, לדבר על העולם המתפתח
07:34
is like having two chapters in the history of the United States.
155
438000
4000
זה כמו לדבר על 2 פרקים בהיסטוריה של ארה"ב.
07:38
The last chapter is about present, and president Obama,
156
442000
4000
הפרק האחרון - כולל את ההווה ואת הנשיא אובמה,
07:42
and the other is about the past,
157
446000
2000
והפרק הראשון - את העבר,
07:44
where you cover everything from Washington
158
448000
2000
החל מוושינגטון
07:46
to Eisenhower.
159
450000
2000
ועד לאייזנהאור.
07:48
Because Washington to Eisenhower,
160
452000
2000
מכיוון שמוושינגטון ועד לאייזנהאור -
07:50
that is what we find in the developing world.
161
454000
2000
זה מה שאנו מוצאים בעולם המתפתח.
07:52
We could actually go to Mayflower
162
456000
2000
היינו יכולים להתחיל מהמייפלאואר
07:54
to Eisenhower,
163
458000
2000
עד לאייזנהאור,
07:56
and that would be put together into a developing world,
164
460000
3000
וזה היה דומה לעולם המתפתח,
07:59
which is rightly growing its cities in a very amazing way,
165
463000
3000
שהערים בו צומחות בצורה מדהימה,
08:02
which have great entrepreneurs,
166
466000
2000
שיש בו יזמי ענק,
08:04
but also have the collapsing countries.
167
468000
3000
אבל יש בו גם מדינות מתמוטטות.
08:07
So, how could we make better sense about this?
168
471000
3000
אז איך מבינים מה הולך כאן?
08:10
Well, one way of trying is to see whether we could
169
474000
3000
דרך אחת היא לבדוק
08:13
look at income distribution.
170
477000
2000
את התפלגות ההכנסה.
08:15
This is the income distribution of peoples in the world,
171
479000
3000
זוהי התפלגות ההכנסה העולמית של אדם ליום,
08:18
from $1. This is where you have food to eat.
172
482000
3000
החל מדולר אחד. כאן יש מספיק אוכל.
08:21
These people go to bed hungry.
173
485000
2000
כאן אנשים הולכים לישון רעבים.
08:23
And this is the number of people.
174
487000
2000
זהו מספר האנשים.
08:25
This is $10, whether you have a public or a private
175
489000
2000
כאן - 10 דולר, עם שירותי בריאות
08:27
health service system. This is where you can
176
491000
2000
פרטיים או ציבוריים.
08:29
provide health service for your family and school for your children,
177
493000
3000
כאן, אתה יכול לספק למשפחתך שירותי בריאות והשכלה לילדיך.
08:32
and this is OECD countries:
178
496000
2000
אלו הן המדינות השייכות ל-OECD.
08:34
Green, Latin America, East Europe.
179
498000
2000
בירוק - אמריקה הלטינית, מזרח אירופה.
08:36
This is East Asia, and the light blue there is South Asia.
180
500000
4000
כאן - מזרח אסיה. והכחול הבהיר - דרום אסיה.
08:40
And this is how the world changed.
181
504000
3000
וזהו השינוי שחל בעולם.
08:43
It changed like this.
182
507000
2000
הוא השתנה בצורה הזאת.
08:45
Can you see how it's growing? And how hundreds of millions
183
509000
3000
אתם יכולים לראות את הצמיחה? ואיך מאות מליונים
08:48
and billions is coming out of poverty in Asia?
184
512000
3000
ומיליארדים נחלצים מהעוני באסיה?
08:51
And it goes over here?
185
515000
2000
וזה חוזר על עצמו כאן.
08:53
And I come now, into projections,
186
517000
2000
ועכשיו אני מגיע לתחזיות.
08:55
but I have to stop at the door of Lehman Brothers there, you know, because --
187
519000
3000
אבל אני חייב לעצור לפני שנגיע ללהמן ברדרס. כי...
08:58
(Laughter)
188
522000
3000
[צחוק]
09:01
that's where the projections are not valid any longer.
189
525000
2000
מכיוון ששם התחזיות כבר אינן תקפות.
09:03
Probably the world will do this.
190
527000
2000
קרוב לודאי שהעולם יעשה את זה,
09:05
and then it will continue forward like this.
191
529000
3000
ואח"כ הוא ימשיך לנוע קדימה כך.
09:08
But more or less, this is what will happen,
192
532000
2000
אבל פחות או יותר זה מה שיקרה.
09:10
and we have a world which cannot be looked upon as divided.
193
534000
5000
ולא ניתן להתייחס אל העולם כעל מחולק.
09:15
We have the high income countries here,
194
539000
2000
המדינות עם ההכנסה הגבוהה כאן,
09:17
with the United States as a leading power;
195
541000
3000
כאשר ארה"ב היא הכוח המוביל.
09:20
we have the emerging economies in the middle,
196
544000
3000
הכלכלות של השוק המתעורר באמצע,
09:23
which provide a lot of the funding for the bailout;
197
547000
2000
והן מספקות הרבה מהמימון של ההחלצות מהמשבר.
09:25
and we have the low income countries here.
198
549000
3000
המדינות עם ההכנסה הנמוכה כאן.
09:28
Yeah, this is a fact that from where the money comes,
199
552000
3000
כן. זאת עובדה. הכסף מגיע משם.
09:31
they have been saving, you know, over the last decade.
200
555000
2000
הן חסכו בעשור האחרון.
09:33
And here we have the low income countries
201
557000
2000
כאן המדינות עם ההכנסה הנמוכה
09:35
where entrepreneurs are.
202
559000
2000
בהן נמצאים היזמים.
09:37
And here we have the countries in collapse and war,
203
561000
3000
וכאן המדינות שנמצאות במצב של משבר ומלחמות,
09:40
like Afghanistan, Somalia, parts of Congo, Darfur.
204
564000
5000
כמו אפגניסטן, סומליה, חלקים מקונגו, דרפור.
09:45
We have all this at the same time.
205
569000
2000
כל אלה קיימים במקביל.
09:47
That's why it's so problematic to describe what has happened
206
571000
2000
ולכן זה מאוד בעייתי לתאר את
09:49
in the developing world.
207
573000
2000
מה שקרה בעולם המתפתח.
09:51
Because it's so different, what has happened there.
208
575000
2000
כי מה שקרה שם מאוד מגוון.
09:53
And that's why I suggest
209
577000
2000
ולכן אני מציע
09:55
a slightly different approach of what you would call it.
210
579000
3000
גישה קצת שונה לשם בו הוא נקרא.
09:58
And you have huge differences within countries also.
211
582000
4000
יש גם הבדלים עצומים בתוך המדינות עצמן.
10:02
I heard that your departments here were by regions.
212
586000
3000
שמעתי שהמשרדים הממשלתיים שלכם כאן הם לפי איזורים.
10:05
Here you have Sub-Saharan Africa, South Asia,
213
589000
3000
כאן נמצאות אפריקה שמדרום לסהרה, דרום אסיה,
10:08
East Asia, Arab states,
214
592000
2000
מזרח אסיה, מדינות ערב,
10:10
East Europe, Latin America, and OECD.
215
594000
2000
אירופה המזרחית, אמריקה הלטינית וה-OECD.
10:12
And on this axis, GDP.
216
596000
2000
על הציר הזה - התוצר הגולמי הלאומי.
10:14
And on this, heath, child survival,
217
598000
2000
ועל הציר הזה - בריאות - הישרדות הילדים.
10:16
and it doesn't come as a surprise
218
600000
2000
וזה לא מפתיע
10:18
that Africa south of Sahara is at the bottom.
219
602000
3000
שאפריקה שמדרום לסהרה נמצאת בתחתית.
10:21
But when I split it, when I split it
220
605000
2000
אבל כשאני מפצל אותה
10:23
into country bubbles,
221
607000
2000
לבועות של מדינות -
10:25
the size of the bubbles here is the population.
222
609000
3000
גודל הבועות מצביע על גודל האוכלוסיה -
10:28
Then you see Sierra Leone and Mauritius, completely different.
223
612000
3000
ניתן לראות שסיירה ליאון ומאוריציוס שונות לחלוטין.
10:31
There is such a difference within Sub-Saharan Africa.
224
615000
2000
יש שונות רבה בתוך אפריקה שמדרום לסהרה.
10:33
And I can split the others. Here is the South Asian,
225
617000
3000
ואני יכול לפצל גם את השאר. כאן - אסיה הדרומית,
10:36
Arab world.
226
620000
2000
העולם הערבי.
10:38
Now all your different departments.
227
622000
2000
כאן - כל המחלקות השונות שלכם.
10:40
East Europe, Latin America, and OECD countries.
228
624000
3000
מזרח אירופה, אמריקה הלטינית ומדינות ה-OECD.
10:43
And here were are. We have a continuum in the world.
229
627000
3000
שימו לב - יש בעולם רצף.
10:46
We cannot put it into two parts.
230
630000
2000
לא ניתן לחלק אותו לשני חלקים.
10:48
It is Mayflower down here. It is Washington here,
231
632000
3000
מייפלאואר - כאן למטה. וושינגטון - כאן
10:51
building, building countries.
232
635000
2000
בונה מדינות.
10:53
It's Lincoln here, advancing them.
233
637000
4000
לינקולן כאן - מקדם אותן.
10:57
It's Eisenhower bringing modernity into the countries.
234
641000
3000
אייזנהאור מביא את המודרניות למדינות.
11:00
And then it's United States today, up here.
235
644000
2000
וזוהי ארה"ב היום - כאן למעלה.
11:02
And we have countries all this way.
236
646000
2000
ויש ארצות בכל התחום הזה.
11:04
Now, this is the important thing
237
648000
3000
זהו דבר חשוב מאוד שצריך להבין
11:07
of understanding how the world has changed.
238
651000
4000
על השינוי שחל בעולם.
11:11
At this point I decided to make a pause.
239
655000
4000
ובנקודה הזאת החלטתי לעשות הפסקה קצרה.
11:15
(Laughter)
240
659000
2000
[צחוק]
11:17
And it is my task, on behalf of the rest of the world,
241
661000
3000
וזוהי חובתי, בשם שאר העולם,
11:20
to convey a thanks to the U.S. taxpayers,
242
664000
4000
למסור תודות למשלמי המיסים בארה"ב,
11:24
for Demographic Health Survey.
243
668000
2000
עבור סקר הבריאות הדמוגרפי.
11:26
Many are not aware of -- no, this is not a joke.
244
670000
3000
רבים לא מודעים -- לא, זאת לא בדיחה.
11:29
This is very serious.
245
673000
2000
זה רציני מאוד.
11:31
It is due to USA's continuous sponsoring
246
675000
4000
בזכות המימון הקבוע של ארה"ב
11:35
during 25 years of the very good methodology
247
679000
3000
במשך 25 שנים של מתודולוגיה טובה מאוד
11:38
for measuring child mortality
248
682000
2000
למדידת תמותת הילדים
11:40
that we have a grasp of what's happening in the world.
249
684000
3000
יש לנו מושג מה קורה בעולם.
11:43
(Applause)
250
687000
7000
[מחיאות כפיים]
11:50
And it is U.S. government at its best,
251
694000
3000
וזוהי ממשלת ארה"ב במיטבה,
11:53
without advocacy, providing facts,
252
697000
3000
ללא כל תמיכה, מספקת עובדות
11:56
that it's useful for the society.
253
700000
2000
שמועילות לחברה,
11:58
And providing data free of charge
254
702000
3000
ומספקת נתונים בחינם
12:01
on the internet, for the world to use. Thank you very much.
255
705000
3000
דרך האינטרנט לשימוש בכל העולם. אנחנו מודים לכם מאוד.
12:04
Quite the opposite of the World Bank,
256
708000
2000
בדיוק ההיפך מהבנק העולמי,
12:06
who compiled data with government money,
257
710000
3000
שאוסף נתונים בכספי הממשל,
12:09
tax money, and then they sell it to add a little profit,
258
713000
3000
כספי מיסים, ואז מוכר אותו כדי להרוויח קצת,
12:12
in a very inefficient, Gutenberg way.
259
716000
3000
בדרך מאוד לא יעילה, בסגנון של גוטנברג.
12:15
(Applause)
260
719000
6000
[מחיאות כפיים]
12:21
But the people doing that at the World Bank
261
725000
2000
אבל האנשים שעושים זאת בבנק העולמי
12:23
are among the best in the world.
262
727000
2000
הם בין הטובים ביותר בעולם.
12:25
And they are highly skilled professionals.
263
729000
2000
והם מקצוענים מהרמה הגבוהה ביותר.
12:27
It's just that we would like to upgrade our international agencies
264
731000
4000
אנחנו רק רוצים שהסוכנויות הבינלאומיות שלנו
12:31
to deal with the world in the modern way, as we do.
265
735000
3000
יתקדמו לשיטות מודרניות, כפי שאנו עשינו.
12:34
And when it comes to free data and transparency,
266
738000
3000
ובכל הנוגע לנתונים חופשיים ולשקיפות,
12:37
United States of America is one of the best.
267
741000
3000
ארה"ב היא אחת מהמובילות.
12:40
And that doesn't come easy from the mouth of a Swedish public health professor.
268
744000
3000
וההצהרה הזאת לא מגיעה בקלות מפרופסור שוודי לבריאות הציבור.
12:43
(Laughter)
269
747000
3000
[צחוק]
12:46
And I'm not paid to come here, no.
270
750000
3000
וגם לא שילמו לי להגיע לכאן.
12:49
I would like to show you what happens with the data,
271
753000
2000
ברצוני להראות לכם מה קורה עם הנתונים,
12:51
what we can show with this data.
272
755000
2000
מה אנו יכולים להראות בעזרתם.
12:53
Look here. This is the world.
273
757000
2000
תראו כאן. זה העולם.
12:55
With income down there and child mortality.
274
759000
2000
ההכנסה כאן למטה, ותמותת ילדים.
12:57
And what has happened in the world?
275
761000
2000
מה קרה בעולם?
12:59
Since 1950, during the last 50 years
276
763000
3000
מאז 1950, במשך 50 השנים האחרונות
13:02
we have had a fall in child mortality.
277
766000
3000
חלה ירידה בתמותת ילדים.
13:05
And it is the DHS that makes it possible to know this.
278
769000
2000
וזהו סקר הבריאות הדמוגרפי שמאפשר לנו לקבל את הנתון הזה.
13:07
And we had an increase in income.
279
771000
2000
והיה גידול בהכנסה.
13:09
And the blue former developing countries
280
773000
2000
והמדינות הכחולות שהיו מדינות מתפתחות
13:11
are mixing up with the former industrialized western world.
281
775000
5000
מתערבבות עם מה שהיה קודם העולם המערבי המתועש.
13:16
We have a continuum. But we still have, of course,
282
780000
3000
ויש לנו רצף. אבל עדיין יש...
13:19
Congo, up there. We still have as poor countries
283
783000
3000
קונגו - כאן למעלה. עדיין קיימות מדינות עניות
13:22
as we have had, always, in history.
284
786000
4000
כפי שהיו תמיד במהלך ההיסטוריה.
13:26
And that's the bottom billion, where we've heard today
285
790000
3000
ואלו הם המיליארד התחתונים, שכפי ששמענו היום
13:29
about a completely new approach to do it.
286
793000
3000
יש גישה חדשה לגביהם.
13:32
And how fast has this happened?
287
796000
3000
באיזה מהירות זה התרחש?
13:35
Well, MDG 4.
288
799000
2000
MDG 4 - יעדי הפיתוח של המילניום.
13:37
The United States has not been so eager
289
801000
2000
ארה"ב לא היתה כל כך נלהבת
13:39
to use MDG 4.
290
803000
3000
ליישם את MDG 4.
13:42
But you have been the main sponsor that has enabled us to measure it,
291
806000
3000
אבל ראיתם שהיא נותנת החסות המרכזית שאיפשרה לנו למדוד זאת.
13:45
because it's the only child mortality that we can measure.
292
809000
3000
מכיוון שאנו יכולים למדוד רק את תמותת הילדים.
13:48
And we used to say that it should fall four percent per year.
293
812000
3000
ונהגנו לומר שהיא צריכה לרדת ב-4 אחוזים לשנה.
13:51
Let's see what Sweden has done.
294
815000
2000
נראה מה קרה בשוודיה.
13:53
We used to boast about fast social progress.
295
817000
3000
נהגנו להתגאות בהתקדמות החברתית המהירה שלנו.
13:56
That's where we were, 1900.
296
820000
2000
כאן היינו ב-1900.
13:58
1900, Sweden was there.
297
822000
2000
ב-1900 - שוודיה היתה שם.
14:00
Same child mortality as Bangladesh had, 1990,
298
824000
2000
אותה תמותת ילדים שקיימת בבנגלדש ב--1990.
14:02
though they had lower income.
299
826000
2000
למרות שהיתה להם הכנסה נמוכה יותר.
14:04
They started very well. They used the aid well.
300
828000
3000
הם התחילו טוב. הם השתמשו היטב בעזרה.
14:07
They vaccinated the kids. They get better water.
301
831000
2000
הם חיסנו את הילדים. הם שיפרו את המים,
14:09
And they reduced child mortality,
302
833000
2000
והפחיתו את תמותת הילדים
14:11
with an amazing 4.7 percent per year. They beat Sweden.
303
835000
3000
באחוז מדהים של 4.7 בשנה. הם הביסו את שוודיה.
14:14
I run Sweden the same 16 year period.
304
838000
4000
אני מריץ את שוודיה על אותה תקופה של 16 שנים.
14:18
Second round, it's Sweden, 1916,
305
842000
2000
בהרצה השניה - שוודיה ב-1960,
14:20
against Egypt, 1990.
306
844000
2000
מול מצרים של 1990.
14:22
Here we go. Once again the USA is part of the reason here.
307
846000
3000
גם כאן - ארה"ב היא חלק מהסיבה למתרחש.
14:25
They get safe water, they get food for the poor,
308
849000
4000
הם סיפקו מים בטוחים, הם סיפקו מזון לעניים,
14:29
and they get malaria eradicated.
309
853000
2000
והם ביערו את המלריה.
14:31
5.5 percent. They are faster than the millennium development goal.
310
855000
3000
5.5 אחוזים. הם יותר מהירים מיעדי הפיתוח של המילניום.
14:34
And third chance for Sweden, against Brazil here.
311
858000
3000
הזדמנות שלישית לשוודיה - מול ברזיל.
14:37
Brazil here has amazing social improvement
312
861000
4000
בברזיל יש שיפור חברתי מדהים
14:41
over the last 16 years,
313
865000
2000
ב-16 השנים האחרונות.
14:43
and they go faster than Sweden.
314
867000
2000
והם יותר מהירים משוודיה.
14:45
This means that the world is converging.
315
869000
2000
כלומר, העולם מתכנס.
14:47
The middle income countries,
316
871000
2000
המדינות עם ההכנסה הבינונית,
14:49
the emerging economy, they are catching up.
317
873000
2000
השוק המתעורר - משלימים פערים.
14:51
They are moving to cities,
318
875000
2000
הם עוברים לערים,
14:53
where they also get better assistance for that.
319
877000
2000
בהן יוכלו לקבל סיוע טוב יותר.
14:55
Well the Swedish students protest at this point.
320
879000
3000
והשוודים מביעים מחאה.
14:58
They say, "This is not fair,
321
882000
2000
הם אומרים, "זה לא פייר.
15:00
because these countries had vaccines and antibiotics
322
884000
2000
למדינות האלה יש חיסונים ואנטיביוטיקה
15:02
that were not available for Sweden.
323
886000
2000
שלא היו זמינים לשוודיה.
15:04
We have to do real-time competition."
324
888000
2000
צריך לעשות תחרות בזמן אמת."
15:06
Okay. I give you Singapore, the year I was born.
325
890000
3000
אוקי. בואו נבדוק את סינגפור בשנה בה נולדתי.
15:09
Singapore had twice the child mortality of Sweden.
326
893000
2000
בסינגפור תמותת הילדים היתה כפולה מזו של שוודיה.
15:11
It's the most tropical country in the world,
327
895000
2000
זוהי המדינה הכי טרופית בעולם.
15:13
a marshland on the equator.
328
897000
2000
אדמת ביצות על קו המשווה.
15:15
And here we go. It took a little time for them to get independent.
329
899000
3000
לקח להם זמן להשיג עצמאות.
15:18
But then they started to grow their economy.
330
902000
2000
לאחר מכן הכלכלה שלהם התחילה לצמוח.
15:20
And they made the social investment. They got away malaria.
331
904000
2000
הם ביצעו השקעה חברתית. הם מיגרו את המלריה.
15:22
They got a magnificent health system
332
906000
2000
הם בנו מערכת בריאות נפלאה
15:24
that beat both the U.S. and Sweden.
333
908000
2000
שהביסה גם את ארה"ב וגם את שוודיה.
15:26
We never thought it would happen that they would win over Sweden!
334
910000
3000
לא תארנו לעצמנו שהם יביסו את שוודיה.
15:29
(Applause)
335
913000
8000
[מחיאות כפיים]
15:37
All these green countries are achieving millennium development goals.
336
921000
3000
המדינות הירוקות הקטנות האלה משיגות את יעדי הפיתוח של המילניום.
15:40
These yellow are just about to be doing this.
337
924000
2000
הצהובות בדרך להשיג אותם.
15:42
These red are the countries that doesn't do it, and the policy has to be improved.
338
926000
3000
האדומות רחוקות מכך, וצריך לשנות בהן את המדיניות.
15:45
Not simplistic extrapolation.
339
929000
3000
זוהי לא אקסטרפולציה פשוטה.
15:48
We have to really find a way
340
932000
2000
אנחנו צריכים למצוא דרך
15:50
of supporting those countries in a better way.
341
934000
2000
טובה יותר לתמוך במדינות האלה.
15:52
We have to respect the middle income countries
342
936000
3000
אנחנו צריכים לכבד את המדינות עם ההכנסה הבינונית
15:55
on what they are doing.
343
939000
2000
על מה שהן עושות.
15:57
And we have to fact-base the whole way we look at the world.
344
941000
3000
ואנחנו צריכים לבסס את הראיה שלנו של העולם על עובדות.
16:00
This is dollar per person. This is HIV in the countries.
345
944000
3000
זה דולר לאדם. זה איידס במדינות.
16:03
The blue is Africa.
346
947000
2000
אפריקה בכחול.
16:05
The size of the bubbles is how many are HIV affected.
347
949000
3000
גודל הבועות מצביע על כמות נשאי האיידס.
16:08
You see the tragedy in South Africa there.
348
952000
2000
ניתן לראות את הטרגדיה של דרום אפריקה כאן.
16:10
About 20 percent of the adult population are infected.
349
954000
3000
כ-20 אחוזים מהמבוגרים נשאים.
16:13
And in spite of them having quite a high income,
350
957000
3000
ולמרות שההכנסה שלהם די גבוהה
16:16
they have a huge number of HIV infected.
351
960000
3000
יש להם כמות עצומה של נשאי איידס.
16:19
But you also see that there are African countries down here.
352
963000
3000
אבל יש גם מדינות אפריקאיות כאן למטה.
16:22
There is no such thing as an HIV epidemic in Africa.
353
966000
4000
אין באפריקה מגיפת איידס.
16:26
There's a number, five to 10 countries in Africa
354
970000
3000
יש 5-10 מדינות באפריקה
16:29
that has the same level as Sweden and United States.
355
973000
3000
עם רמה זהה לרמה בשוודיה ובארה"ב.
16:32
And there are others who are extremely high.
356
976000
2000
ויש מדינות אחרות עם רמה גבוהה ביותר.
16:34
And I will show you that what has happened
357
978000
3000
אציג בפניכם מה קרה
16:37
in one of the best countries, with the most vibrant economy
358
981000
4000
באחת מהמדינות הטובות ביותר, עם הכלכלה הנמרצת ביותר באפריקה
16:41
in Africa and a good governance, Botswana.
359
985000
3000
ועם ממשל טוב - בוטסואנה.
16:44
They have a very high level. It's coming down.
360
988000
2000
יש להם רמה גבוהה מאוד והיא בירידה.
16:46
But now it's not falling,
361
990000
2000
אבל עכשיו הירידה נפסקה.
16:48
because there, with help from PEPFAR,
362
992000
2000
מכיוון שבעזרת העזרה של PEPFAR
16:50
it's working with treatment. And people are not dying.
363
994000
3000
הנשאים מטופלים והתמותה שלהם ירדה.
16:53
And you can see it's not that easy,
364
997000
3000
ואתם רואים שזה לא פשוט,
16:56
that it is war which caused this.
365
1000000
3000
ושמלחמות הן הגורמים לכך.
16:59
Because here, in Congo, there is war.
366
1003000
2000
כאן, בקונגו - יש מלחמה.
17:01
And here, in Zambia, there is peace.
367
1005000
3000
כאן, בזמביה - יש שלום.
17:04
And it's not the economy. Richer country has a little higher.
368
1008000
3000
זה לא קשור לכלכלה. בארצות עשירות יותר - הרמה קצת יותר גבוהה.
17:07
If I split Tanzania in its income,
369
1011000
2000
ואם אחלק את טנזניה לפי הכנסה -
17:09
the richer 20 percent in Tanzania
370
1013000
2000
ל-20 אחוז העשירים בטנזניה
17:11
has more HIV than the poorest one.
371
1015000
2000
יש יותר איידס מאשר לעניים ביותר.
17:13
And it's really different within each country.
372
1017000
3000
זה מאוד שונה בתוך המדינה.
17:16
Look at the provinces of Kenya. They are very different.
373
1020000
2000
נבדוק את המחוזות בקניה. הם שונים מאוד.
17:18
And this is the situation you see.
374
1022000
3000
וזהו המצב שניתן לראות.
17:21
It's not deep poverty. It's the special situation,
375
1025000
3000
זהו אינו עוני עמוק. זהו מצב מיוחד.
17:24
probably of concurrent sexual partnership
376
1028000
3000
כנראה שקיום שותפים מיניים בו-זמניים
17:27
among part of the heterosexual population
377
1031000
3000
אצל חלק מהאוכלוסיה ההטרוסקסואלית
17:30
in some countries, or some parts of countries,
378
1034000
2000
בכמה מדינות, או בכמה חלקים של מדינות
17:32
in south and eastern Africa.
379
1036000
2000
בדרום ובמזרח אפריקה.
17:34
Don't make it Africa. Don't make it a race issue.
380
1038000
3000
אל תדברו על "אפריקה". אל תהפכו את זה לעניין של גזע.
17:37
Make it a local issue. And do prevention at each place,
381
1041000
4000
תדברו על נושא מקומי. ותדאגו למניעה בכל מקום,
17:41
in the way it can be done there.
382
1045000
2000
בדרך המתאימה לו.
17:43
So to just end up,
383
1047000
3000
ולסיום,
17:46
there are things of suffering
384
1050000
3000
ישנם מקורות לסבל
17:49
in the one billion poorest, which we don't know.
385
1053000
3000
בין מיליארד העניים ביותר, שאנו לא מודעים להם.
17:52
Those who live beyond the cellphone,
386
1056000
2000
אלו שהטלפון הסלולרי לא זמין להם,
17:54
those who have yet to see a computer,
387
1058000
2000
אלו שמעולם לא ראו מחשב,
17:56
those who have no electricity at home.
388
1060000
3000
אלו שאין להם חשמל בבית.
17:59
This is the disease, Konzo, I spent 20 years
389
1063000
2000
זוהי המחלה קונזו, שחקרתי באפריקה
18:01
elucidating in Africa.
390
1065000
2000
במשך 20 שנים.
18:03
It's caused by fast processing of toxic cassava root in famine situation.
391
1067000
5000
היא נגרמת מעיבוד לא מספק של שורשי קסאווה רעילים, במצב של רעב.
18:08
It's similar to the pellagra epidemic in Mississippi in the '30s.
392
1072000
4000
היא דומה לפלגרה שהיתה במיסיסיפי בשנות ה-30.
18:12
It's similar to other nutritional diseases.
393
1076000
3000
היא דומה למחלות תזונתיות אחרות.
18:15
It will never affect a rich person.
394
1079000
2000
היא לעולם לא תתקוף אנשים עשירים.
18:17
We have seen it here in Mozambique.
395
1081000
3000
ראינו זאת כאן במוזמביק.
18:20
This is the epidemic in Mozambique. This is an epidemic in northern Tanzania.
396
1084000
3000
זוהי המגיפה במוזמביק. זוהי המגיפה בצפון טנזניה.
18:23
You never heard about the disease.
397
1087000
2000
מעולם לא שמעתם על המחלה הזאת.
18:25
But it's much more than Ebola
398
1089000
2000
אבל הרבה יותר אנשים נפגעו ממנה
18:27
that has been affected by this disease.
399
1091000
2000
מאשר מאבולה.
18:29
Cause crippling throughout the world.
400
1093000
2000
היא פוגעת באנשים בכל רחבי העולם.
18:31
And over the last two years,
401
1095000
2000
במשך השנתיים האחרונות
18:33
2,000 people has been crippled
402
1097000
2000
אלפיים איש נפגעו ממנה
18:35
in the southern tip of Bandundu region.
403
1099000
2000
בקצה הדרומי של איזור בנדונדה.
18:37
That used to be the illegal diamond trade,
404
1101000
2000
היה שם סחר לא חוקי ביהלומים.
18:39
from the UNITA-dominated area in Angola.
405
1103000
3000
UNITA שלטו בשטח זה של אנגולה.
18:42
That has now disappeared,
406
1106000
2000
עכשיו הם נעלמו
18:44
and they are now in great economic problem.
407
1108000
2000
ויש להם בעיה כלכלית גדולה.
18:46
And one week ago, for the first time,
408
1110000
3000
לפני שבוע, בפעם הראשונה,
18:49
there were four lines on the Internet.
409
1113000
3000
הוקמו ארבעה קווי אינטרנט.
18:52
Don't get confused of the progress of the emerging economies
410
1116000
3000
אל תבלבלו בין ההתקדמות של שווקים המתעוררים
18:55
and the great capacity
411
1119000
3000
ובין היכולת הגבוהה
18:58
of people in the middle income countries
412
1122000
2000
של אנשים במדינות עם ההכנסה הממוצעת,
19:00
and in peaceful low income countries.
413
1124000
2000
ובין מדינות עם הכנסה נמוכה שיש בהן שלום.
19:02
There is still mystery in one billion.
414
1126000
2000
עדיין יש מיסתורין בין המיליארד.
19:04
And we have to have more concepts
415
1128000
2000
ואנחנו זקוקים למושגים נוספים
19:06
than just developing countries and developing world.
416
1130000
3000
ולא להסתפק ב"מדינות מתפתחות" וב"עולם מתפתח".
19:09
We need a new mindset. The world is converging,
417
1133000
3000
אנו זקוקים לדפוסי חשיבה חדשים. העולם מתכנס.
19:12
but -- but -- but not the bottom billion.
418
1136000
3000
אבל, אבל, אבל - לא המיליארד שבתחתית.
19:15
They are still as poor as they've ever been.
419
1139000
3000
הם עדיין עניים כפי שתמיד היו.
19:18
It's not sustainable, and it will not happen around one superpower.
420
1142000
5000
זה לא מתקבל על הדעת. ומעצמת-על אחת לא תוכל לשנות זאת.
19:23
But you will remain
421
1147000
2000
אבל אתם תמשיכו להיות
19:25
one of the most important superpowers,
422
1149000
3000
אחת ממעצמות-העל החשובות ביותר,
19:28
and the most hopeful superpower, for the time to be.
423
1152000
3000
ומעצמת-העל שמעניקה הכי הרבה תקווה, כרגע.
19:31
And this institution
424
1155000
2000
ולמוסד הזה
19:33
will have a very crucial role,
425
1157000
2000
יהיה תפקיד מכריע ביותר,
19:35
not for United States, but for the world.
426
1159000
2000
לא עבור ארה"ב, אלא עבור העולם כולו.
19:37
So you have a very bad name,
427
1161000
3000
השם שלכם לא מתאים - מחלקת המדינה,
19:40
State Department. This is not the State Department.
428
1164000
2000
אתם לא מחלקת המדינה
19:42
It's the World Department.
429
1166000
2000
אתם המחלקה העולמית.
19:44
And we have a high hope in you. Thank you very much.
430
1168000
2000
ואנו תולים בכם תקוות גבוהות ביותר. תודה רבה לכם.
19:46
(Applause)
431
1170000
5000
[מחיאות כפיים]
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