TEDxChange
Hans Rosling: The good news of the decade? We're winning the war against child mortality
Hans Rosling: Az évtized jó híre?
Filmed:
Readability: 3.8
900,534 views
Hans Rosling látványos vizualizációival 10 évnyi ENSZ adatot dolgoz át, megvilágosítva egy bámulatba ejtő -- jobbára nem közzétett -- címlapra illő jó hírt. Útközben, leleplezi a statisztikák egy hibás megközelítését, amely elfedi a hasonló, elengedhetetlenül fontos történeteket.
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.
00:15
We are here today
0
0
2000
Ma azért vagyunk itt,
00:17
because [the] United Nations
1
2000
2000
mert az Egyesült Nemzetek Szövetsége
00:19
have defined goals
2
4000
2000
célokat tűzött ki
00:21
for the progress of countries.
3
6000
2000
az országok fejlődésére.
00:23
They're called Millennium Development Goals.
4
8000
3000
Ezeket a Milleniumi Fejlesztési Céloknak hívják.
00:26
And the reason I really like these goals
5
11000
3000
És amiért én különösen szeretem ezeket a célokat,
00:29
is that there are eight of them.
6
14000
3000
mert nyolc van belőlük.
00:32
And by specifying eight different goals,
7
17000
2000
És nyolc célt meghatározva,
00:34
the United Nations has said
8
19000
2000
az ENSZ kimondta,
00:36
that there are so many things needed
9
21000
2000
hogy ennyi dolgot szükségeltetik
00:38
to change in a country
10
23000
2000
megváltoztatni egy országban
00:40
in order to get the good life for people.
11
25000
2000
ahhoz, hogy az embereknek jó élete legyen.
00:42
Look here -- you have to end poverty,
12
27000
2000
Nézzenek ide, végeznünk kell a nyomorral,
00:44
education, gender,
13
29000
2000
oktatás, nemek,
00:46
child and maternal health,
14
31000
2000
gyermeki és anyai egészségügy,
00:48
control infections, protect the environment
15
33000
3000
a fertőzések megfékezése, a környezet védelme
00:51
and get the good global links between nations
16
36000
2000
és a jó globális kapcsolatok nemzetek között
00:53
in every aspect
17
38000
2000
minden szempontból
00:55
from aid to trade.
18
40000
3000
a segélyektől a kereskedelemig.
00:58
There's a second reason I like these development goals,
19
43000
3000
Van egy második ok, amiért kedvelem ezeket a fejlesztési célokat,
01:01
and that is because each and every one is measured.
20
46000
3000
ami az, hogy mindegyik mérve van.
01:04
Take child mortality;
21
49000
3000
Vegyük a gyermekhalandóságot.
01:07
the aim here is to reduce child mortality
22
52000
2000
A cél itt, hogy csökkentsük a gyermekek halálozását
01:09
by two-thirds,
23
54000
2000
kétharmaddal,
01:11
from 1990 to 2015.
24
56000
3000
1990-től 2015-ig.
01:14
That's a four percent reduction per year --
25
59000
3000
Ez 4%-os csökkentés évente.
01:18
and this, with measuring.
26
63000
2000
És ez mérve van.
01:20
That's what makes the difference
27
65000
2000
És ez jelenti a különbséget
01:22
between political talking like this
28
67000
2000
az ilyen politikai lózungok és
01:24
and really going for the important thing,
29
69000
2000
az igazán fontos dolgok elérése között,
01:26
a better life for people.
30
71000
3000
ami egy jobb élet az embereknek.
01:29
And what I'm so happy about with this
31
74000
2000
És ami nagyon boldoggá tesz ebből, az
01:31
is that we have already documented
32
76000
2000
az, hogy már dokumentáltuk, hogy
01:33
that there are many countries
33
78000
2000
nagyon sok olyan ország van
01:35
in Asia, in the Middle East,
34
80000
2000
Ázsiában, a Közel-Keleten,
01:37
in Latin America and East Europe
35
82000
3000
Latin-Amerikában és Kelet-Európában
01:40
that [are] reducing with this rate.
36
85000
2000
akik elérik ezt az aránycsökkentést.
01:42
And even mighty Brazil is going down with five percent per year,
37
87000
3000
És még a hatalmas Brazíliában is 5%-kal csökken évente,
01:45
and Turkey with seven percent per year.
38
90000
2000
és Törökörszában 7%-kal évente.
01:47
So there's good news.
39
92000
2000
Szóval vannak jó hírek.
01:49
But then I hear people saying, "There is no progress in Africa.
40
94000
3000
De aztán vannak emberek akik azt mondják, "Afrikában nincs haladás.
01:52
And there's not even statistics on Africa
41
97000
2000
És még statisztikák sincsenek Afrikáról,
01:54
to know what is happening."
42
99000
2000
hogy tudjuk, mi történik."
01:56
I'll prove them wrong on both points.
43
101000
3000
Megcáfolom őket mindkét ponton.
01:59
Come with me to the wonderful world of statistics.
44
104000
3000
Jöjjenek velem a statisztikák gyönyörű világába.
02:02
I bring you to the webpage, ChildMortality.org,
45
107000
3000
Elviszem önöket a ChildMortality.org weboldalra,
02:05
where you can take deaths in children
46
110000
2000
ahol megnézhetik a gyerekek halálozását
02:07
below five years of age for all countries --
47
112000
3000
öt éves kor alatt minden országban.
02:10
it's done by U.N. specialists.
48
115000
2000
ENSZ szakemberek készítették.
02:12
And I will take Kenya as an example.
49
117000
2000
És Kenyát fogom példának venni.
02:14
Here you see the data.
50
119000
2000
Itt látják az adatokat.
02:16
Don't panic -- don't panic now, I'll help you through this.
51
121000
3000
Semmi pánik. Most ne pánikoljanak. Átsegítem önöket ezen.
02:19
It looks nasty, like in college
52
124000
2000
Undokul néz ki, mint a főiskolán,
02:21
when you didn't like statistics.
53
126000
2000
amikor nem szerették a statisztikát.
02:23
But first thing, when you see dots like this,
54
128000
2000
De az első dolog, amikor ilyen pontokat látnak,
02:25
you have to ask yourself:
55
130000
2000
az, hogy megkérdezzék önmaguktól:
02:27
from where do the data come?
56
132000
2000
honnan jött ez az információ?
02:29
What is the origin of the data?
57
134000
2000
Mi az eredete az adatoknak?
02:31
Is it so that in Kenya,
58
136000
2000
Kenyában az történik-e,
02:33
there are doctors and other specialists
59
138000
2000
hogy az orvosok és más szakemberek,
02:35
who write the death certificate at the death of the child
60
140000
2000
akik kiállítják a halotti anyakönyvi kivonatot egy gyermek halálakor,
02:37
and it's sent to the statistical office?
61
142000
2000
azt el is küldik a statisztikai hivatalnak?
02:39
No -- low-income countries like Kenya
62
144000
3000
Nem. Alacsony jövedelmű országokban, mint Kenyában
02:42
still don't have that level of organization.
63
147000
3000
még mindig nincs meg a szervezettség ezen szintje.
02:45
It exists, but it's not complete
64
150000
2000
Létezik, de nem teljes,
02:47
because so many deaths occur in the home
65
152000
3000
mert annyi haláleset történik otthon,
02:50
with the family,
66
155000
2000
családi körben,
02:52
and it's not registered.
67
157000
2000
és ezt nem regisztrálják.
02:54
What we rely on is not an incomplete system.
68
159000
2000
Amire mi támaszkodunk, az nem egy hiányos rendszer.
02:56
We have interviews, we have surveys.
69
161000
3000
Vannak interjúink, vannak felméréseink.
02:59
And this is highly professional
70
164000
2000
És ezek nagyon hozzáértő
03:01
female interviewers
71
166000
2000
női riporterek
03:03
who sit down for one hour with a woman
72
168000
2000
akik leülnek egy órára egy nővel
03:05
and ask her about [her] birth history.
73
170000
2000
és kikérdezik a szülési történetéről.
03:07
How many children did you have?
74
172000
2000
Hány gyereket szült?
03:09
Are they alive?
75
174000
2000
Élnek?
03:11
If they died, at what age and what year?
76
176000
3000
Ha meghaltak, hány éves korukban és melyik évben?
03:14
And then this is done in a representative sample
77
179000
2000
És ebből lesz nők ezreinek egy reprezentatív mintája
03:16
of thousands of women in the country
78
181000
3000
az országban
03:19
and put together in what used to be called
79
184000
2000
és összerakják azt, amit régebben
03:21
a demographic health survey report.
80
186000
3000
népegészségügyi felmérésnek hívtak.
03:24
But these surveys are costly,
81
189000
2000
De ezek a felmérések drágák,
03:26
so they can only be done [in] three- to five-year intervals.
82
191000
3000
szóval csak három-öt évente lehet elvégezni.
03:29
But they have good quality.
83
194000
2000
De jó minőségűek.
03:31
So this is a limitation.
84
196000
2000
Szóval ez egy korlátozás.
03:33
And all these colored lines here are results;
85
198000
3000
És ezek a színes vonalak itt az eredmények;
03:36
each color is one survey.
86
201000
2000
mindegyik szín egy felmérés.
03:38
But that's too complicated for today, so I'll simplify it for you,
87
203000
3000
De ez túl bonyolult mára, inkább leegyszerűsítem önöknek,
03:41
and I give you one average point for each survey.
88
206000
3000
és adok egy átlagot mindegyik felmérésre.
03:44
This was 1977, 1988,
89
209000
3000
Ez volt 1977, 1988,
03:47
1992, '97
90
212000
2000
1992, '97
03:49
and 2002.
91
214000
3000
és 2002.
03:52
And when the experts in the U.N.
92
217000
2000
És amikor az ENSZ szakemberek
03:54
have got these surveys in place in their database,
93
219000
3000
betáplálták ezeket a felméréseket az adatbázisukba,
03:57
then they use advanced mathematical formulas
94
222000
3000
fejlett matematikai képleteket alkalmazva
04:00
to produce a trend line, and the trend line looks like this.
95
225000
3000
egy trendvonalat alkottak, a trend pedig így néz ki.
04:03
See here -- it's the best fit they can get of this point.
96
228000
3000
Nézzék! Ez a legpontosabb, amit jelenleg tudnak.
04:06
But watch out --
97
231000
2000
De vigyázat!
04:08
they continue the line
98
233000
2000
Folytatják a vonalat
04:10
beyond the last point
99
235000
2000
az utolsó ponton túl
04:12
out into nothing.
100
237000
2000
a semmibe.
04:14
And they estimated that in 2008,
101
239000
3000
A becslések szerint 2008-ban
04:17
Kenya had per child mortality of 128.
102
242000
3000
Kenyában a gyermekhalandóság 128 volt.
04:20
And I was sad,
103
245000
2000
És ez szomorú,
04:22
because we could see
104
247000
2000
mert láttuk ezt a
04:24
this reversal in Kenya
105
249000
2000
trendfordulót Kenyában
04:26
with an increased child mortality in the 90s.
106
251000
3000
megnövekedett gyermekhalandósággal a '90-es években.
04:29
It was so tragic.
107
254000
2000
Annyira tragikus volt.
04:31
But in June, I got a mail in my inbox
108
256000
3000
De júniusban érkezett egy levél a postafiókomba
04:34
from Demographic Health Surveys,
109
259000
2000
a Népegészségügyi Felméréstől,
04:36
and it showed good news from Kenya.
110
261000
2000
és jó híreket hozott Kenyából.
04:38
I was so happy.
111
263000
2000
Annyira boldog voltam.
04:40
This was the estimate of the new survey.
112
265000
3000
Ez volt az új felmérés becslése.
04:43
Then it just took another three months
113
268000
2000
Ezután még három hónapig tartott
04:45
for [the] U.N. to get it into their server,
114
270000
2000
az ENSZ-nek feltenni a szerverükre,
04:47
and on Friday we got the new trend line --
115
272000
3000
és pénteken megkaptuk az új trendvonalat.
04:50
it was down here.
116
275000
2000
Itt volt lent.
04:52
Isn't it nice -- isn't it nice, yeah?
117
277000
2000
Nem szép? Hát nem szép?
04:54
I was actually, on Friday, sitting in front of my computer,
118
279000
3000
Pénteken épp a számítógépem előtt ültem,
04:57
and I saw the death rate fall
119
282000
2000
és láttam, ahogy a halálozási arány lecsökken
04:59
from 128 to 84 just that morning.
120
284000
3000
128-ról 84-re épp aznap reggel.
05:02
So we celebrated.
121
287000
2000
Szóval ünnepeltünk.
05:04
But now, when you have this trend line,
122
289000
2000
De most, hogy megvan ez a trendvonal,
05:06
how do we measure progress?
123
291000
2000
hogy mérjük a fejlődést?
05:08
I'm going into some details here,
124
293000
2000
Kicsit itt most részletekbe fogok menni,
05:10
because [the] U.N. do it like this.
125
295000
2000
mert az ENSZ-nél ezt így csinálják.
05:12
They start [in] 1990 -- they measure to 2009.
126
297000
3000
1990-ben kezdenek, és 2009-ig mérnek.
05:15
They say, "0.9 percent, no progress."
127
300000
3000
Azt mondják, "0.9%, nincs fejlődés."
05:18
That's unfair.
128
303000
2000
Ez nem korrekt.
05:20
As a professor, I think I have the right to propose something differently.
129
305000
3000
Professzorként úgy gondolom, hogy jogom van valami mást javasolni.
05:23
I would say, at least do this --
130
308000
2000
Azt mondanám, legalább ezt tegyék meg.
05:25
10 years is enough to follow the trend.
131
310000
2000
10 év elég, hogy kövessék a trendet.
05:27
It's two surveys, and you can see what's happening now.
132
312000
3000
Ez két felmérés, és láthatják, mi történik most.
05:30
They have 2.4 percent.
133
315000
2000
2.4%-on állnak..
05:32
Had I been in the Ministry of Health in Kenya,
134
317000
2000
Ha a kenyai egészségügyi minisztériumban lettem volna,
05:34
I may have joined these two points.
135
319000
3000
lehet, hogy összekötöttem volna ezt a két pontot.
05:37
So what I'm telling you
136
322000
2000
Szóval arra próbálok rámutatni,
05:39
is that we know the child mortality.
137
324000
2000
hogy ismerjük a gyermekhalandóságot.
05:41
We have a decent trend.
138
326000
2000
Van egy megfelelő trendünk.
05:43
It's coming into some tricky things then
139
328000
2000
Trükkös dolgokhoz érünk, amikor
05:45
when we are measuring MDGs.
140
330000
2000
az MFC-ket mérjük.
05:47
And the reason here for Africa is especially important,
141
332000
3000
És az ok itt Afrika számára különösen fontos,
05:50
because '90s was a bad decade,
142
335000
2000
mert a '90-es évek rossz évtized volt,
05:52
not only in Kenya, but across Africa.
143
337000
3000
nemcsak Kenyában, de egész Afrika-szerte.
05:55
The HIV epidemic peaked.
144
340000
2000
A HIV járvány tetőzött.
05:57
There was resistance for the old malaria drugs, until we got the new drugs.
145
342000
3000
Ellenállás alakult ki a régi malária gyógyszerek ellen, amíg nem kaptunk újakat.
06:00
We got, later, the mosquito netting.
146
345000
2000
Később kaptunk szúnyoghálókat.
06:02
And there was socio-economic problems,
147
347000
2000
És voltak a társadalmi-gazdasági problémák,
06:04
which are now being solved at a much better scale.
148
349000
3000
amiket mostanában sokkal jobb hatásfokkal kezelnek.
06:07
So look at the average here --
149
352000
2000
Szóval nézzék az átlagot!
06:09
this is the average for all of sub-Saharan Africa.
150
354000
2000
Ez az átlag a teljes Szubszaharai Afrikára vonatkozik.
06:11
And [the] U.N. says
151
356000
2000
És az ENSZ azt mondja, hogy
06:13
it's a reduction with 1.8 percent.
152
358000
3000
ez egy 1.8%-os csökkenés.
06:16
Now this sounds a little theoretical,
153
361000
2000
Nos, ez egy kicsit elméletinek hangzik,
06:18
but it's not so theoretical.
154
363000
2000
de mégsem annyira elméleti.
06:20
You know, these economists,
155
365000
2000
Tudják, ezek a közgazdászok
06:22
they love money, they want more and more of it, they want it to grow.
156
367000
3000
szeretik a pénzt, szeretnének belőle minél többet, szeretnék, ha szaporodna.
06:25
So they calculate the percent annual growth rate of [the] economy.
157
370000
3000
Így kiszámolják a gazdasági növekedés százalékos arányát.
06:28
We in public health, we hate child death,
158
373000
3000
Mi a közegészségügyben gyűlöljük a gyermekhalandóságot,
06:31
so we want less and less and less of child deaths.
159
376000
2000
így minél kevesebb gyermekhalált akarunk.
06:33
So we calculate the percent reduction per year,
160
378000
2000
Ezért mi az éves csökkenés százalékát számoljuk ki.
06:35
but it's sort of the same percentage.
161
380000
2000
De ez nagyjából ugyanaz a százalék.
06:37
If your economy grows with four percent,
162
382000
2000
Ha a gazdaság 4%-kal nő,
06:39
you ought to reduce child mortality four percent;
163
384000
2000
a gyermekhalálozást is 4%-kal kellene csökkenteni,
06:41
if it's used well and people are really involved
164
386000
3000
ha jól gazdálkodnak, az emberek fontosnak tartják a dolgot
06:44
and can get the use of the resources in the way they want it.
165
389000
3000
és fel tudják használni a forrásokat, ahogy szeretnék.
06:47
So is this fair now to measure this over 19 years?
166
392000
3000
Szóval korrekt ezt 19 éven keresztül mérni?
06:50
An economist would never do that.
167
395000
3000
Egy közgazdász ezt soha nem tenné.
06:53
I have just divided it into two periods.
168
398000
2000
Felosztottam két időszakra.
06:55
In the 90s, only 1.2 percent,
169
400000
3000
A kilencvenes években csak 1,2%
06:58
only 1.2 percent.
170
403000
2000
csak 1,2%.
07:00
Whereas now, second gear --
171
405000
2000
Míg most, a második fokozatban --
07:02
it's like Africa had first gear,
172
407000
2000
mintha Afrika egyesben lett volna,
07:04
now they go into second gear.
173
409000
2000
és most kettesbe kapcsoltak..
07:06
But even this
174
411000
2000
De még ez se
07:08
is not a fair representation of Africa,
175
413000
2000
egy korrekt ábrázolása Afrikának,
07:10
because it's an average,
176
415000
2000
mert ez egy átlag,
07:12
it's an average speed of reduction in Africa.
177
417000
2000
ez egy átlagos sebessége a csökkenésnek Afrikában.
07:14
And look here when I take you into my bubble graphs.
178
419000
3000
És nézzenek ide, ahogy beviszem önöket a buborék grafikonjaimba.
07:17
Still here,
179
422000
2000
Míg itt,
07:19
child death per 1,000 on that axis.
180
424000
3000
a gyermekhalálozás 1000 főre vetítve azon a tengelyen.
07:22
Here we have [the] year.
181
427000
2000
Itt vannak az évek.
07:24
And I'm now giving you a wider picture than the MDG.
182
429000
3000
És most tágabb összefüggésbe helyezem a dolgot, mint az MFC.
07:27
I start 50 years ago
183
432000
2000
50 évvel ezelőttről kezdem,
07:29
when Africa celebrated independence in most countries.
184
434000
3000
amikor a legtöbb afrikai ország a függetlenségét ünnepelte.
07:32
I give you Congo, which was high,
185
437000
2000
Itt van Kongó, ami magas volt,
07:34
Ghana -- lower. And Kenya -- even lower.
186
439000
2000
Ghána, alacsonyabb, és Kenya, még alacsonyabb.
07:36
And what has happened over the years since then? Here we go.
187
441000
3000
És mi történt az elkövetkező évek alatt? Íme.
07:39
You can see, with independence, literacy improved
188
444000
3000
Látják, a függetlenséggel az írni-olvasni tudás fejlődött
07:42
and vaccinations started, smallpox was eradicated,
189
447000
3000
és elkezdődtek az oltások, a himlőjárványokat felszámolták,
07:45
hygiene was improved, and things got better.
190
450000
3000
a higénia fejlődött és a dolgok jobbak lettek.
07:48
But then, in the '80s, watch out here.
191
453000
2000
De aztán, a '80-as években, figyeljenek.
07:50
Congo got into civil war,
192
455000
2000
Kongóban polgárháború tört ki
07:52
and they leveled off here.
193
457000
2000
és itt megállt a javulás.
07:54
Ghana got very ahead, fast.
194
459000
2000
Ghána gyorsan fejlődött.
07:56
This was the backlash in Kenya, and Ghana bypassed,
195
461000
3000
Itt volt a visszaesés Kenyában, és Ghána beelőzte,
07:59
but then Kenya and Ghana go down together --
196
464000
2000
de aztan Kenya és Ghána együtt zuhannak --
08:01
still a standstill in Congo.
197
466000
2000
mialatt Kongó mozdulatlan.
08:03
That's where we are today.
198
468000
2000
Itt vagyunk ma.
08:05
You can see it doesn't make sense
199
470000
3000
Látják, nincs értelme, hogy
08:08
to make an average of this zero improvement
200
473000
3000
átlagot számoljunk ebből a nem létező javulásból
08:11
and this very fast improvement.
201
476000
3000
és ebből a nagyon gyors javulásból.
08:15
Time has come
202
480000
2000
Eljött az idő,
08:17
to stop thinking about sub-Saharan Africa as one place.
203
482000
4000
hogy a Szubszaharai Afrikára ne egységes régióként tekintsünk.
08:21
Their countries are so different,
204
486000
3000
Az országaik oly különbözőek,
08:24
and they merit to be recognized in the same way,
205
489000
3000
és megérdemlik, hogy ezt el is ismerjük,
08:27
as we don't talk about Europe as one place.
206
492000
2000
ahogy nem beszélünk Európáról sem, mint egy helyről.
08:29
I can tell you that the economy in Greece and Sweden are very different --
207
494000
3000
Elárulom, hogy Görögország és Svédország gazdasága nagyon különböző.
08:32
everyone knows that.
208
497000
2000
Ezt mindenki tudja.
08:34
And they are judged, each country, on how they are doing.
209
499000
3000
És minden egyes országot a teljesítménye alapján ítélnek meg.
08:37
So let me show the wider picture.
210
502000
3000
Tehát hadd mutassam be a tágabb összefüggést.
08:40
My country, Sweden:
211
505000
3000
Az én országom, Svédország:
08:43
1800, we were up there.
212
508000
3000
1800, itt fent voltunk.
08:46
What a strange personality disorder we must have,
213
511000
3000
Milyen furcsa személyiségzavarunk lehet, hogy
08:49
counting the children so meticulously in spite of a high child death rate.
214
514000
3000
ilyen aprólékosan számolgatunk a magas gyermekhalálozás ellenére.
08:52
It's very strange. It's sort of embarrassing.
215
517000
3000
Ez nagyon furcsa. És valahogy kínos.
08:55
But we had that habit in Sweden, you know,
216
520000
2000
De megvan ez a szokásunk Svédországban, tudják,
08:57
that we counted all the child deaths,
217
522000
2000
hogy számon tartunk minden gyermekhalált,
08:59
even if we didn't do anything about it.
218
524000
2000
még akkor is ha nem tettünk ellene semmit.
09:01
And then, you see, these were famine years.
219
526000
2000
És láthatják, ezek az éhínség évei voltak.
09:03
These were bad years, and people got fed up with Sweden.
220
528000
2000
Rossz évek voltak, és az embereknek elegük lett az országból.
09:05
My ancestors moved to the United States.
221
530000
3000
A felmenőim az Egyesült Államokba költöztek.
09:08
And eventually, soon they started to get better and better here.
222
533000
3000
És végül, hamarosan, egyre jobb és jobb lett a helyzet itt.
09:11
And here we got better education, and we got health service,
223
536000
3000
És jobb oktatásunk lett, lett egészségügyünk,
09:14
and child mortality came down.
224
539000
2000
és a gyermekhalandóság csökkent.
09:16
We never had a war; Sweden was in peace all this time.
225
541000
3000
Soha nem háborúztunk; Svédországban mindig béke volt.
09:19
But look, the rate of lowering
226
544000
2000
De nézzék, a csökkenés mértéke
09:21
in Sweden
227
546000
2000
Svédországban
09:23
was not fast.
228
548000
2000
nem volt gyors.
09:25
Sweden achieved a low child mortality
229
550000
3000
Svédország alacsony gyermekhalandóságot ért el,
09:28
because we started early.
230
553000
3000
mert korán kezdtük.
09:31
We had primary school actually
231
556000
2000
Az általános iskolai oktatás
09:33
started in 1842.
232
558000
2000
1842-ben lett kötelező..
09:35
And then you get that wonderful effect
233
560000
2000
És akkor jön az a csodálatos eredmény,
09:37
when we got female literacy
234
562000
2000
amit a női írni-olvasni tudás jelentett
09:39
one generation later.
235
564000
2000
egy generációval később.
09:41
You have to realize that the investments we do in progress
236
566000
3000
Meg kell érteniük, hogy a beruházások amit a fejlődésbe fektetünk,
09:44
are long-term investments.
237
569000
2000
azok hosszútávú befektetések.
09:46
It's not about just five years --
238
571000
2000
Itt nem öt évről van szó.
09:48
it's long-term investments.
239
573000
2000
Ezek hosszútávú befektetések.
09:50
And Sweden never reached [the] Millennium Development Goal rate,
240
575000
3000
És Svédország soha nem érte el a Milleniumi Fejlesztési Célok mértékét,
09:53
3.1 percent when I calculated.
241
578000
2000
3,1% volt, amikor kiszámoltam.
09:55
So we are off track -- that's what Sweden is.
242
580000
3000
Szóval nem vagyunk sínen, huh. Erről szól Svédország.
09:58
But you don't talk about it so much.
243
583000
2000
De erről nem beszélünk sokat.
10:00
We want others to be better than we were, and indeed, others have been better.
244
585000
3000
Szeretnénk, ha mások jobbak lennének mint mi. És valóban, mások jobbak voltak.
10:03
Let me show you Thailand,
245
588000
2000
Hadd mutassam meg önöknek Thaiföldet,
10:05
see what a success story, Thailand from the 1960s --
246
590000
2000
nézzék, micsoda sikertörténet, Thaiföld az 1960-as évektől --
10:07
how they went down here
247
592000
2000
hogy mentek lefelé ide
10:09
and reached almost the same child mortality levels as Sweden.
248
594000
3000
és érték el majdnem ugyanazt a gyermekhalandósági szintet mint Svédország.
10:12
And I'll give you another story -- Egypt,
249
597000
3000
És mondok önöknek még egy történetet, Egyiptom,
10:15
the most hidden, glorious success in public health.
250
600000
3000
a legeldugottabb, tündöklő sikere a közegészségügynek.
10:18
Egypt was up here in 1960,
251
603000
2000
Egyiptom itt volt fent 1960-ban,
10:20
higher than Congo.
252
605000
2000
magasabban, mint Kongó.
10:22
The Nile Delta was a misery for children
253
607000
3000
A Nílus deltája nyomorúságos volt a gyerekeknek
10:25
with diarrheal disease
254
610000
2000
hasmenéses megbetegedésekkel
10:27
and malaria and a lot of problems.
255
612000
2000
és maláriával és még sok problémával.
10:29
And then they got the Aswan Dam. They got electricity in their homes,
256
614000
3000
És aztán megépült az Asszuáni-gát. Lett elektromosság az otthonaikban.
10:32
they increased education
257
617000
2000
Fejlesztették az oktatást.
10:34
and they got primary health care.
258
619000
2000
És lett egészségügyi alapellátás.
10:36
And down they went, you know.
259
621000
2000
És így mentek lefelé, értik.
10:38
And they got safer water, they eradicated malaria.
260
623000
3000
És lett biztonságos ivóvíz, a maláriát kiirtották.
10:41
And isn't it a success story.
261
626000
2000
És ez nem egy sikertörténet.
10:43
Millennium Development Goal rates for child mortality
262
628000
3000
A Milleniumi Fejlesztési Célok arányai a gyermekhalandóságra
10:46
is fully possible.
263
631000
2000
teljes mértékben lehetségesek.
10:48
And the good thing is
264
633000
2000
És a jó dolog az,
10:50
that Ghana today is going with the same rate
265
635000
2000
hogy Ghána manapság ugyanabban a tempóban halad,
10:52
as Egypt did at its fastest.
266
637000
3000
mint az Egyiptom a legjobb időszakában.
10:55
Kenya is now speeding up.
267
640000
2000
Kenya is gyorsul.
10:57
Here we have a problem.
268
642000
2000
Itt van egy problémánk.
10:59
We have a severe problem in countries which are at a standstill.
269
644000
3000
Komoly problémánk van az országokban, amelyek stagnálnak.
11:03
Now, let me now bring you to a wider picture,
270
648000
3000
Nos, hadd mutassam meg önöknek a tágabb összefüggést,
11:06
a wider picture of child mortality.
271
651000
2000
a gyermekhalandóság tágabb összefüggéseit.
11:08
I'm going to show you the relationship
272
653000
2000
Meg fogom önöknek mutatni a kapcsolatot
11:10
between child mortality on this axis here --
273
655000
3000
a gyermekhalandóság, ezen a tengelyen itt --
11:13
this axis here is child mortality --
274
658000
3000
ez a tengely itt a gyermekhalandóság --
11:16
and here I have the family size.
275
661000
3000
és itt van a család mérete.
11:19
The relationship between child mortality and family size.
276
664000
2000
A kapcsolatot a gyermekhalandóság és a család mérete között.
11:21
One, two, three, four children per woman:
277
666000
2000
Egy, kettő, három, négy gyermek anyánként.
11:23
six, seven, eight children per woman.
278
668000
2000
Hat, hét, nyolc gyermek anyánként.
11:25
This is, once again, 1960 --
279
670000
2000
Ez újra 1960,
11:27
50 years ago.
280
672000
2000
50 évvel ezelőtt.
11:29
Each bubble is a country --
281
674000
2000
Mindegyik buborék egy ország.
11:31
the color, you can see, a continent.
282
676000
2000
A szín, látják, a kontinens.
11:33
The dark blue here is sub-Saharan Africa.
283
678000
2000
A sötétkék itt a Szubszaharai Afrika.
11:35
And the size of the bubble is the population.
284
680000
3000
És a buborék mérete a népesség.
11:39
And these are
285
684000
2000
És ezek
11:41
the so-called "developing" countries.
286
686000
2000
az úgy nevezett "fejlődő" országok.
11:43
They had high, or very high, child mortality
287
688000
3000
Magas vagy nagyon magas volt a gyermekhalandóságuk
11:46
and family size, six to eight.
288
691000
3000
és a család mérete, hattól nyolcig.
11:49
And the ones over there,
289
694000
2000
És azok amott,
11:51
they were so-called Western countries.
290
696000
2000
az úgynevezett nyugati országok.
11:53
They had low child mortality
291
698000
2000
Alacsony a gyermekhalandóságuk
11:55
and small families.
292
700000
2000
és kicsik a családjaik.
11:57
What has happened?
293
702000
2000
Mi történt?
11:59
What I want you [to do] now is to see with your own eyes
294
704000
3000
Azt szeretném, ha látnák a saját szemükkel
12:02
the relation between fall in child mortality
295
707000
3000
a kapcsolatot a gyermekhalandóság csökkenése
12:05
and decrease in family size.
296
710000
3000
és a család méretének zsugorodása között.
12:08
I just want not to have any room for doubt --
297
713000
2000
Szeretném, ha nem maradna kétségük.
12:10
you have to see that for yourself.
298
715000
2000
Látniuk kell a saját szemükkel.
12:12
This is what happened. Now I start the world.
299
717000
3000
Ez történt. Most indítsuk be a világot.
12:15
Here we come down with the eradication of
300
720000
2000
Itt indul a csökkenés a himlőjárványok
12:17
smallpox, better education,
301
722000
2000
megfékezésével, a jobb oktatással,
12:19
health service.
302
724000
2000
egészségügyi ellátással.
12:21
It got down there -- China comes into the Western box here.
303
726000
3000
Idáig ment le -- Kína itt lép be a nyugati rekeszbe.
12:24
And here Brazil is in the Western Box.
304
729000
2000
És itt van Brazília a nyugati rekeszben.
12:26
India is approaching. The first African countries coming into the Western box,
305
731000
3000
India közelít. Az első afrikai országok beérnek a nyugati rekeszbe.
12:29
and we get a lot a new neighbors.
306
734000
2000
És lesz sok új szomszédunk.
12:31
Welcome to a decent life.
307
736000
2000
Üdvözlet az emberhez méltó életben.
12:33
Come on. We want everyone down there.
308
738000
2000
Gyerünk. Mindenkit idelent akarunk látni.
12:35
This is the vision we have, isn't it.
309
740000
2000
Ez a látomásunk, nem igaz?
12:37
And look now, the first African countries here are coming in.
310
742000
3000
És nézzék, most érkeznek az első afrikai országok.
12:40
There we are today.
311
745000
2000
Itt tartunk ma.
12:43
There is no such thing
312
748000
2000
Nincs olyan dolog
12:45
as a "Western world" and "developing world."
313
750000
2000
hogy "nyugati világ" és "fejlődő világ."
12:47
This is the report from [the] U.N.,
314
752000
2000
Ez a jelentés az ENSZ-től,
12:49
which came out on Friday.
315
754000
2000
ami pénteken jelent meg.
12:51
It's very good -- "Levels and Trends in Child Mortality" --
316
756000
3000
Nagyon jó -- "A Gyermekhalandóság Szintjei és Trendjei" --
12:54
except this page.
317
759000
2000
kivéve ezt az oldalt.
12:56
This page is very bad;
318
761000
2000
Ez az oldal nagyon rossz.
12:58
it's a categorization of countries.
319
763000
3000
Ez az országok kategorizálása.
13:01
It labels "developing countries," -- I can read from the list here --
320
766000
3000
Megjelöli a "fejlődő országokat" -- olvasom a listáról itt --
13:04
developing countries: Republic of Korea -- South Korea.
321
769000
3000
fejlődő országok: Dél-Koreai Köztársaság.
13:07
Huh?
322
772000
2000
Tessék?
13:09
They get Samsung, how can they be [a] developing country?
323
774000
3000
Van Samsung-juk, már hogy lehetnének fejlődő ország?
13:12
They have here Singapore.
324
777000
2000
És itt van Szingapúr is.
13:14
They have the lowest child mortality in the world, Singapore.
325
779000
2000
Náluk a legalacsonyabb a gyermekhalandóság a világon, Szingapúrban.
13:16
They bypassed Sweden five years ago,
326
781000
2000
Öt évvel ezelőtt lehagyták Svédországot,
13:18
and they are labeled a developing country.
327
783000
2000
és fejlődő országként címkézték őket.
13:20
They have here Qatar.
328
785000
2000
Itt van Qatar.
13:22
It's the richest country in the world with Al Jazeera.
329
787000
2000
A leggazdagabb ország a világon, ott az Al Jazeera.
13:24
How the heck could they be [a] developing country?
330
789000
2000
Hogy a túróba lehetnének fejlődő ország?
13:26
This is crap.
331
791000
2000
Ez ökörség.
13:28
(Applause)
332
793000
3000
(Taps)
13:31
The rest here is good -- the rest is good.
333
796000
2000
A többi az jó. A többi az jó.
13:33
We have to have a modern concept,
334
798000
2000
Kell, hogy legyen egy modern elgondolásunk,
13:35
which fits to the data.
335
800000
2000
amely megfelel az adatoknak.
13:37
And we have to realize
336
802000
2000
És meg kell, hogy értsük,
13:39
that we are all going to into this, down to here.
337
804000
3000
hogy mindannyian benne vagyunk, idáig.
13:42
What is the importance now with the relations here.
338
807000
3000
Mi a fontos most ezekkel a kapcsolatokkal itt.
13:45
Look -- even if we look in Africa --
339
810000
2000
Nézzék. Még akkor is ha Afrikában nézzük.
13:47
these are the African countries.
340
812000
2000
Ezek afrikai országok.
13:49
You can clearly see the relation with falling child mortality
341
814000
3000
Tisztán láthatják a kapcsolatot a csökkenő gyermekhalandóság
13:52
and decreasing family size,
342
817000
2000
és a zsugorodó családméret között
13:54
even within Africa.
343
819000
2000
még Afrikában is.
13:56
It's very clear that this is what happens.
344
821000
2000
Tökéletesen világos, hogy ez történik.
13:58
And a very important piece of research came out on Friday
345
823000
3000
És egy nagyon fontos kutatási anyagot publikált pénteken
14:01
from the Institute of Health Metrics and Evaluation in Seattle
346
826000
4000
az Egészségügyi Metrika és Értékelési Intézet Seattle-ben
14:05
showing that almost 50 percent
347
830000
2000
mutatván, hogy majdnem 50 százaléka
14:07
of the fall in child mortality
348
832000
2000
a gyermekhalandóság csökkenésének
14:09
can be attributed to female education.
349
834000
3000
a nők oktatásának tulajdonítható.
14:12
That is, when we get girls in school,
350
837000
3000
Vagyis amikor a lányok iskolába kerülnek,
14:15
we'll get an impact 15 to 20 years later,
351
840000
2000
annak 15-20 év múltán lesz hatása,
14:17
which is a secular trend which is very strong.
352
842000
3000
ami egy világi trend, ami nagyon erős.
14:20
That's why we must have that long-term perspective,
353
845000
3000
Ezért kell, hogy hosszútávú perspektívánk legyen,
14:23
but we must measure the impact
354
848000
2000
de a dolgok hatását csakis
14:25
over 10-year periods.
355
850000
2000
10 éves időszakokban mérhetjük.
14:27
It's fully possible
356
852000
2000
Teljesen lehetséges,
14:29
to get child mortality down in all of these countries
357
854000
2000
hogy a gyermekhalandóság csökkenjen az összes ilyen országban
14:31
and to get them down in the corner
358
856000
2000
és, hogy lehozzuk őket ebbe a sarokba,
14:33
where we all would like to live together.
359
858000
3000
ahol mi mind együtt szeretnénk élni.
14:37
And of course, lowering child mortality
360
862000
3000
És természetesen a gyermekhalandóság csökkentése
14:40
is a matter of utmost importance
361
865000
3000
kimagasló jelentőségű kérdés
14:43
from humanitarian aspects.
362
868000
2000
humanitáriánus szempontból.
14:45
It's a decent life for children,
363
870000
2000
Megfelelő élet a gyerekeknek,
14:47
we are talking about.
364
872000
2000
erről beszélünk.
14:49
But it is also a strategic investment
365
874000
3000
Ugyanakkor ez stratégiai befektetés is
14:52
in the future of all mankind,
366
877000
2000
az emberiség jövőjébe,
14:54
because it's about the environment.
367
879000
3000
mert a környezetről szól.
14:57
We will not be able to manage the environment
368
882000
2000
Nem fogjuk tudni kezelni a környezetet
14:59
and avoid the terrible climate crisis
369
884000
2000
és a borzalmas éghajlati válságot elkerülni,
15:01
if we don't stabilize the world population.
370
886000
2000
ha nem stabilizáljuk a világ népességét.
15:03
Let's be clear about that.
371
888000
2000
Legyünk tisztában ezzel.
15:05
And the way to do that,
372
890000
2000
És, hogy ezt megtegyük
15:07
that is to get child mortality down, get access to family planning
373
892000
3000
vagyis levigyük a gyermekhalandóságot, biztosítunk hozzáférést a családtervezéshez
15:10
and behind that drive female education.
374
895000
3000
és emellett támogassuk a nők oktatását!
15:13
And that is fully possible. Let's do it.
375
898000
2000
És ez teljesen lehetséges. Csináljuk meg!.
15:15
Thank you very much.
376
900000
2000
Nagyon szépen köszönöm.
15:17
(Applause)
377
902000
10000
(Taps)
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