TED2009
Hans Rosling: Insights on HIV, in stunning data visuals
Hans Rosling mengenai HIV: Fakta-fakta baru dan visualisasi data yang memukau
Filmed:
Readability: 3.9
1,174,291 views
Hans Rosling memperkenalkan visualisasi data baru yang menguraikan faktor-faktor resiko yang kompleks dari salah satu penyakit yang paling mematikan (dan paling disalah mengerti) di dunia: HIV. Beliau berpendapat bahwa pencegahan transmisi -- dan bukanlah pengobatan -- yang merupakan kunci untuk mengakhiri wabah ini.
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.
00:12
(Applause)
0
0
5000
(Tepuk tangan)
00:18
AIDS was discovered 1981; the virus, 1983.
1
6000
5000
AIDS ditemukan tahun 1981, dan virusnya tahun 1983.
00:23
These Gapminder bubbles show you
2
11000
2000
Bulatan Gapminder ini menunjukkan
00:25
how the spread of the virus was in 1983 in the world,
3
13000
4000
bagaimana virus ini tersebar pada tahun 1983 di dunia,
00:29
or how we estimate that it was.
4
17000
2000
atau perkiraannya.
00:31
What we are showing here is --
5
19000
2000
Apa yang kami tunjukkan disini --
00:33
on this axis here, I'm showing percent of infected adults.
6
21000
7000
di sumbu ini, adalah persentase dari orang dewasa yang terinfeksi.
00:40
And on this axis, I'm showing dollars per person in income.
7
28000
5000
Dan di sumbu ini, adalah pendapatan dalam dollar per orang.
00:45
And the size of these bubbles, the size of the bubbles here,
8
33000
4000
Dan ukuran dari bulatan-bulatan ini,
00:49
that shows how many are infected in each country,
9
37000
3000
itu menunjukkan banyaknya yang terinfeksi di setiap negara,
00:52
and the color is the continent.
10
40000
2000
dan warnanya mewakili benua.
00:54
Now, you can see United States, in 1983,
11
42000
2000
Sekarang, kita dapat lihat di Amerika Serikat, pada tahun 1983,
00:56
had a very low percentage infected,
12
44000
3000
hanya sangat sedikit persentase yang terinfeksi,
00:59
but due to the big population, still a sizable bubble.
13
47000
4000
namun karena penduduknya yang banyak, bulatannya terlihat cukup besar.
01:03
There were quite many people infected in the United States.
14
51000
3000
Cukup banyak orang yang terinfeksi di Amerika Serikat.
01:06
And, up there, you see Uganda.
15
54000
2000
Dan, di atas sana, dapat anda lihat Uganda.
01:08
They had almost five percent infected,
16
56000
3000
Hampir lima persen penduduknya terinfeksi,
01:11
and quite a big bubble in spite of being a small country, then.
17
59000
3000
dan bulatannya cukup besar walau negaranya kecil, pada saat itu.
01:14
And they were probably the most infected country in the world.
18
62000
5000
Dan saat itu mungkin Uganda adalah negara yang paling terinfeksi di dunia.
01:19
Now, what has happened?
19
67000
2000
Sekarang, apa yang telah terjadi?
01:21
Now you have understood the graph
20
69000
2000
Setelah anda semua memahami grafik ini,
01:23
and now, in the next 60 seconds,
21
71000
3000
dan sekarang, untuk 60 detik ke depan,
01:26
we will play the HIV epidemic in the world.
22
74000
3000
kita akan mensimulasikan epidemi HIV di dunia.
01:29
But first, I have a new invention here.
23
77000
3000
Tapi pertama-tama, saya mempunyai penemuan baru disini.
01:34
(Laughter)
24
82000
3000
(Tertawa)
01:39
I have solidified the beam of the laser pointer.
25
87000
4000
Saya telah memadatkan sorotan sinar laser pointer.
01:43
(Laughter)
26
91000
3000
(Tertawa)
01:46
(Applause)
27
94000
3000
(Tepuk tangan)
01:52
So, ready, steady, go!
28
100000
4000
Bersedia, siap, ya!
01:56
First, we have the fast rise in Uganda and Zimbabwe.
29
104000
4000
Pertama-tama, Uganda dan Zimbabwe naik dengan cepat.
02:00
They went upwards like this.
30
108000
2000
Mereka bergerak ke atas seperti ini.
02:02
In Asia, the first country to be heavily infected was Thailand --
31
110000
4000
Di Asia, negara pertama yang terinfeksi dengan hebat adalah Thailand.
02:06
they reached one to two percent.
32
114000
2000
Mencapai satu sampai dua persen.
02:08
Then, Uganda started to turn back,
33
116000
2000
Lalu, Uganda mulai bergerak turun,
02:10
whereas Zimbabwe skyrocketed,
34
118000
2000
sedangkan Zimbabwe meroket,
02:12
and some years later South Africa had a terrible rise of HIV frequency.
35
120000
4000
dan beberapa tahun kemudian Afrika Selatan mengalami kenaikan parah frekuensi HIV.
02:16
Look, India got many infected,
36
124000
2000
Lihat, di India banyak yang terinfeksi,
02:18
but had a low level.
37
126000
2000
namun level persentasenya rendah.
02:20
And almost the same happens here.
38
128000
2000
Dan hal yang hampir sama terjadi di sini.
02:22
See, Uganda coming down, Zimbabwe coming down,
39
130000
3000
Lihat, Uganda turun, Zimbabwe turun,
02:25
Russia went to one percent.
40
133000
2000
Russia sampai ke satu persen.
02:27
In the last two to three years,
41
135000
3000
Dalam dua-tiga tahun terakhir,
02:30
we have reached a steady state of HIV epidemic in the world.
42
138000
4000
kita telah mencapai kesetimbangan epidemi HIV di dunia.
02:34
25 years it took.
43
142000
3000
Dibutuhkan 25 tahun.
02:37
But, steady state doesn't mean that things are getting better,
44
145000
3000
Namun, kesetimbangan bukan berarti segala sesuatu menjadi lebih baik,
02:40
it's just that they have stopped getting worse.
45
148000
3000
ini hanya berarti segala sesuatu tidak menjadi lebih buruk lagi.
02:43
And it has -- the steady state is, more or less,
46
151000
4000
Dan inilah yang terjadi -- kesetimbangan, kurang lebih,
02:47
one percent of the adult world population is HIV-infected.
47
155000
4000
satu persen dari orang dewasa penduduk dunia terinfeksi HIV.
02:51
It means 30 to 40 million people,
48
159000
3000
Ini berarti sekitar 30 sampai 40 juta orang,
02:54
the whole of California -- every person,
49
162000
2000
bayangkan setiap orang di seluruh California,
02:56
that's more or less what we have today in the world.
50
164000
2000
itulah kurang lebih banyaknya orang yang terinfeksi HIV di dunia.
02:58
Now, let me make a fast replay of Botswana.
51
166000
5000
Sekarang, mari kita memutar kembali dengan cepat Botswana.
03:03
Botswana -- upper middle-income country in southern Africa,
52
171000
4000
Botswana -- negara menengah ke atas di Afrika bagian selatan,
03:07
democratic government, good economy,
53
175000
3000
pemerintahan demokratik, ekonomi yang baik,
03:10
and this is what happened there.
54
178000
2000
dan inilah yang terjadi di sana.
03:12
They started low, they skyrocketed,
55
180000
2000
Mulai rendah, lalu meroket,
03:14
they peaked up there in 2003,
56
182000
3000
memuncak diatas sana di tahun 2003,
03:17
and now they are down.
57
185000
2000
and sekarang mereka turun.
03:19
But they are falling only slowly,
58
187000
2000
Tapi hanya turun dengan pelan,
03:21
because in Botswana, with good economy and governance,
59
189000
2000
karena di Botswana, dengan ekonomi dan tata negara yang baik,
03:23
they can manage to treat people.
60
191000
3000
mereka sanggup merawat orang.
03:26
And if people who are infected are treated, they don't die of AIDS.
61
194000
3000
Dan jika orang-orang yang terinfeksi dirawat, mereka tidak mati karena AIDS.
03:29
These percentages won't come down
62
197000
3000
Persentase ini tidak akan turun
03:32
because people can survive 10 to 20 years.
63
200000
2000
karena orang dapat bertahan hidup 10 sampai 20 tahun.
03:34
So there's some problem with these metrics now.
64
202000
3000
Jadi, sekarang ada sedikit masalah dengan metrik ini.
03:37
But the poorer countries in Africa, the low-income countries down here,
65
205000
4000
Tapi negara-negara yang lebih miskin di Afrika, yang pendapatannya rendah di bawah sini,
03:41
there the rates fall faster, of the percentage infected,
66
209000
6000
di sana persentase terinfeksi turun dengan laju yang lebih cepat
03:47
because people still die.
67
215000
2000
karena orang masih tetap meninggal.
03:49
In spite of PEPFAR, the generous PEPFAR,
68
217000
3000
Walaupun ada PEPFAR, PEPFAR yang dermawan,
03:52
all people are not reached by treatment,
69
220000
3000
tidak semua orang terjangkau oleh perawatan,
03:55
and of those who are reached by treatment in the poor countries,
70
223000
2000
dan dari mereka yang terjangkau oleh perawatan di negara-negara miskin,
03:57
only 60 percent are left on treatment after two years.
71
225000
3000
hanya 60 persennya masih dalam perawatan setelah dua tahun.
04:00
It's not realistic with lifelong treatment
72
228000
4000
Ini tidak realistis dengan perawatan seumur hidup
04:04
for everyone in the poorest countries.
73
232000
2000
untuk setiap orang di negara-negara termiskin.
04:06
But it's very good that what is done is being done.
74
234000
3000
Namun adalah sangat bagus apa yang telah dilakukan.
04:09
But focus now is back on prevention.
75
237000
4000
Tapi, sekarang fokus haruslah kembali ke pencegahan.
04:13
It is only by stopping the transmission
76
241000
3000
Hanya dengan menghentikan penyebaranlah
04:16
that the world will be able to deal with it.
77
244000
3000
dunia dapat mengatasi masalah ini.
04:19
Drugs is too costly -- had we had the vaccine,
78
247000
2000
Obat-obatan terlalu mahal -- walaupun kita punya vaksinnya,
04:21
or when we will get the vaccine, that's something more effective --
79
249000
3000
atau ketika nantinya kita punya vaksinnya, yang memang lebih efektif --
04:24
but the drugs are very costly for the poor.
80
252000
2000
tapi obat-obatan terlalu mahal untuk orang miskin.
04:26
Not the drug in itself, but the treatment
81
254000
2000
Bukan karena obatnya, melainkan perawatannya
04:28
and the care which is needed around it.
82
256000
2000
dan perhatian yang dibutuhkan bersama dengan pengobatannya.
04:32
So, when we look at the pattern,
83
260000
3000
Jadi ketika kita melihat polanya,
04:35
one thing comes out very clearly:
84
263000
2000
satu hal terlihat jelas:
04:37
you see the blue bubbles
85
265000
2000
anda melihat bulatan-bulatan biru,
04:39
and people say HIV is very high in Africa.
86
267000
2000
dan orang berkata HIV sangat tinggi di Afrika.
04:41
I would say, HIV is very different in Africa.
87
269000
3000
Saya berpendapat bahwa, HIV sangat berbeda di Afrika.
04:44
You'll find the highest HIV rate in the world
88
272000
4000
Anda dapat menemukan persentase HIV tertinggi di dunia
04:48
in African countries,
89
276000
2000
di negara-negara Afrika,
04:50
and yet you'll find Senegal, down here --
90
278000
2000
tapi juga anda dapat menemukan Senegal, di bawah sini,
04:52
the same rate as United States.
91
280000
2000
dengan persentase yang sama dengan Amerika Serikat.
04:54
And you'll find Madagascar,
92
282000
2000
Dan anda juga dapat menemukan Madagaskar,
04:56
and you'll find a lot of African countries
93
284000
2000
dan anda menemukan banyak negara-negara Afrika
04:58
about as low as the rest of the world.
94
286000
3000
dengan persentase serendah umumnya di dunia.
05:01
It's this terrible simplification that there's one Africa
95
289000
4000
Penyederhanaan yang amat buruk inilah, bahwa hanya ada satu macam Afrika
05:05
and things go on in one way in Africa.
96
293000
2000
dan segala sesuatu berlangsung sama di seluruh Afrika.
05:07
We have to stop that.
97
295000
2000
Kita harus menghentikan hal itu.
05:09
It's not respectful, and it's not very clever
98
297000
3000
Itu tidaklah sopan, dan tidak terlalu cerdas
05:12
to think that way.
99
300000
2000
untuk berpikir demikian.
05:14
(Applause)
100
302000
4000
(Tepuk tangan)
05:18
I had the fortune to live and work for a time in the United States.
101
306000
3000
Saya beruntung untuk dapat hidup dan bekerja untuk beberapa waktu ini di Amerika Serikat.
05:21
I found out that Salt Lake City and San Francisco were different.
102
309000
4000
Saya menemukan bahwa Salt Lake City dan San Fransisco berbeda.
05:25
(Laughter)
103
313000
2000
(Tertawa)
05:27
And so it is in Africa -- it's a lot of difference.
104
315000
3000
Dan demikian pula halnya di Afrika -- banyak sekali perbedaannya.
05:30
So, why is it so high? Is it war?
105
318000
2000
Lalu, mengapa sangat tinggi? Apakah karena perang?
05:32
No, it's not. Look here.
106
320000
2000
Bukan, bukan itu. Lihat di sini.
05:34
War-torn Congo is down there -- two, three, four percent.
107
322000
3000
Kongo yang tercabik-cabik oleh perang berada di bawah sini -- dua-tiga-empat persen.
05:37
And this is peaceful Zambia, neighboring country -- 15 percent.
108
325000
4000
Dan ini adalah Zambia yang damai dan tentram, negara tetangga -- 15 persen.
05:41
And there's good studies of the refugees coming out of Congo --
109
329000
3000
Dan ada studi bagus mengenai pengungsi-pengungsi dari Kongo --
05:44
they have two, three percent infected,
110
332000
2000
dua, tiga persen dari mereka terinfeksi,
05:46
and peaceful Zambia -- much higher.
111
334000
2000
dan Zambia yang damai -- jauh lebih tinggi.
05:48
There are now studies clearly showing
112
336000
2000
Sekarang telah ada studi-studi yang dengan jelas menunjukkan
05:50
that the wars are terrible, that rapes are terrible,
113
338000
3000
bahwa perang itu buruk, bahwa pemerkosaan itu buruk.
05:53
but this is not the driving force for the high levels in Africa.
114
341000
3000
Tapi ini bukanlah penyebab tingginya persentase di Afrika.
05:56
So, is it poverty?
115
344000
2000
Lalu apakah kemiskinan?
05:58
Well if you look at the macro level,
116
346000
2000
Kalau kita lihat secara makro,
06:00
it seems more money, more HIV.
117
348000
2000
sepertinya lebih banyak uang, lebih banyak yang terkena HIV.
06:02
But that's very simplistic,
118
350000
3000
Tapi itu terlalu disederhanakan,
06:05
so let's go down and look at Tanzania.
119
353000
2000
jadi mari kita ke bawah dan lihat Tanzania.
06:07
I will split Tanzania in five income groups,
120
355000
4000
Saya akan membagi Tanzania menjadi lima grup berdasarkan pendapatan,
06:11
from the highest income to the lowest income,
121
359000
2000
dari yang terendah sampai yang tertinggi,
06:13
and here we go.
122
361000
2000
dan inilah hasilnya.
06:15
The ones with the highest income, the better off -- I wouldn't say rich --
123
363000
3000
Yang punya pendapatan lebih besar, yang berkehidupan lebih baik, tidak harus kaya,
06:18
they have higher HIV.
124
366000
2000
persentase HIV mereka lebih tinggi.
06:20
The difference goes from 11 percent down to four percent,
125
368000
3000
Perbedaannya dari 11 persen sampai empat persen,
06:23
and it is even bigger among women.
126
371000
2000
dan perbedaannya bahkan lebih besar diantara wanita.
06:25
There's a lot of things that we thought, that now, good research,
127
373000
4000
Ada banyak hal yang kita pikir, yang sekarang, riset yang baik,
06:29
done by African institutions and researchers
128
377000
3000
yang dikerjakan oleh peneliti-peneliti dan institusi-institusi Afrika,
06:32
together with the international researchers, show that that's not the case.
129
380000
3000
bersama-sama dengan peneliti-peneliti internasional, menunjukkan bahwa hal tersebut tidaklah demikian.
06:35
So, this is the difference within Tanzania.
130
383000
2000
Jadi, ini adalah perbedaan di dalam Tanzania.
06:37
And, I can't avoid showing Kenya.
131
385000
2000
Dan saya tidak dapat untuk tidak menunjukkan Kenya.
06:39
Look here at Kenya.
132
387000
2000
Lihatlah ini Kenya.
06:41
I've split Kenya in its provinces.
133
389000
2000
Kenya saya bagi dalam provinsi-provinsinya.
06:43
Here it goes.
134
391000
2000
Mari kita lihat.
06:45
See the difference within one African country --
135
393000
3000
Lihatlah perbedaannya di dalam satu negara di Afrika --
06:48
it goes from very low level to very high level,
136
396000
3000
dari level yang sangat rendah sampai level yang sangat tinggi,
06:51
and most of the provinces in Kenya is quite modest.
137
399000
3000
dan kebanyakan propinsi di Kenya sedang-sedang saja.
06:54
So, what is it then?
138
402000
2000
Jadi, apa masalahnya?
06:56
Why do we see this extremely high levels in some countries?
139
404000
4000
Mengapa kita melihat level yang sangat tinggi di beberapa negara?
07:00
Well, it is more common with multiple partners,
140
408000
3000
Tentu, ini lebih umum dengan banyak pasangan,
07:03
there is less condom use,
141
411000
3000
terdapat lebih sedikit penggunaan kondom,
07:06
and there is age-disparate sex --
142
414000
3000
dan ada juga seks senjang umur --
07:09
that is, older men tend to have sex with younger women.
143
417000
3000
yakni, pria yang lebih tua cenderung berhubungan seksual dengan wanita yang lebih muda
07:12
We see higher rates in younger women than younger men
144
420000
3000
Kita melihat persentase yang lebih tinggi di perempuan yang lebih muda dibanding pria seumuran
07:15
in many of these highly affected countries.
145
423000
2000
di banyak dari negara-negara yang terkena dampaknya.
07:17
But where are they situated?
146
425000
2000
Tapi dimanakah mereka berada?
07:19
I will swap the bubbles to a map.
147
427000
2000
Saya akan ganti bulatan-bulatan ini ke bentuk peta.
07:21
Look, the highly infected are four percent of all population
148
429000
4000
Lihat, daerah yang terinfeksi dengan hebat meliputi empat persen dari semua penduduk dunia
07:25
and they hold 50 percent of the HIV-infected.
149
433000
3000
dan mereka meliputi 50 persen dari orang yang terinfeksi HIV.
07:28
HIV exists all over the world.
150
436000
3000
HIV berada di seluruh dunia.
07:31
Look, you have bubbles all over the world here.
151
439000
2000
Lihat, bulatan-bulatannya tersebar di seluruh dunia.
07:33
Brazil has many HIV-infected.
152
441000
3000
Di Brazil ada banyak yang terinfeksi HIV.
07:36
Arab countries not so much, but Iran is quite high.
153
444000
3000
Negara-negara Arab tidak begitu banyak, tapi di Iran cukup tinggi.
07:39
They have heroin addiction and also prostitution in Iran.
154
447000
4000
Mereka punya kasus ketergantungan heroin, dan juga prostitusi di Iran.
07:43
India has many because they are many.
155
451000
2000
India ada banyak karena penduduknya banyak.
07:45
Southeast Asia, and so on.
156
453000
2000
Asia Tenggara, dan seterusnya.
07:47
But, there is one part of Africa --
157
455000
2000
Tapi ada satu bagian Afrika --
07:49
and the difficult thing is, at the same time,
158
457000
2000
dan hal yang sulit adalah, pada saat yang bersamaan,
07:51
not to make a uniform statement about Africa,
159
459000
4000
untuk tidak membuat pernyataan seragam mengenai Afrika,
07:55
not to come to simple ideas of why it is like this, on one hand.
160
463000
4000
untuk tidak mencapai ide sederhana mengenai mengapa demikian, di satu sisi.
07:59
On the other hand, try to say that this is not the case,
161
467000
3000
Di lain pihak, untuk mengakui bahwa ini adalah sebuah masalah yang berat,
08:02
because there is a scientific consensus about this pattern now.
162
470000
4000
karena sekarang telah ada konsensus ilmiah mengenai pola ini.
08:06
UNAIDS have done good data available, finally,
163
474000
3000
Akhirnya, UNAIDS telah menyediakan data yang bagus
08:09
about the spread of HIV.
164
477000
3000
mengenai penyebaran HIV.
08:12
It could be concurrency.
165
480000
3000
Itu mungkin karena konkurensi (kejadiannya terkait dengan faktor lain).
08:15
It could be some virus types.
166
483000
3000
Itu bisa jadi karena tipe virus tertentu.
08:18
It could be that there is other things
167
486000
4000
Bisa jadi ada hal-hal lain
08:22
which makes transmission occur in a higher frequency.
168
490000
3000
yang membuat transmisi terjadi dengan frekuensi yang lebih tinggi.
08:25
After all, if you are completely healthy and you have heterosexual sex,
169
493000
3000
Bagaimanapun juga, jika anda sehat sempurna dan berhubungan seks secara heteroseksual,
08:28
the risk of infection in one intercourse is one in 1,000.
170
496000
5000
resiko terinfeksi dari satu kali hubungan seks adalah satu dari 1000.
08:33
Don't jump to conclusions now on how to
171
501000
2000
Jangan langsung menyimpulkan;
08:35
behave tonight and so on.
172
503000
2000
tetap harus jaga kelakuan nanti malam dan seterusnya.
08:37
(Laughter)
173
505000
2000
(Tertawa)
08:39
But -- and if you are in an unfavorable situation,
174
507000
3000
Tapi -- dan jika anda berada pada posisi yang tidak menguntungkan
08:42
more sexually transmitted diseases, it can be one in 100.
175
510000
3000
lebih banyak penyakit menular seksual, bisa saja menjadi satu dari 100.
08:45
But what we think is that it could be concurrency.
176
513000
3000
Tapi kita berpikir bahwa itu mungkin karena konkurensi.
08:48
And what is concurrency?
177
516000
2000
Dan apakah itu konkurensi?
08:50
In Sweden, we have no concurrency.
178
518000
2000
Di Swedia, tidak ada yang namanya konkurensi.
08:52
We have serial monogamy.
179
520000
2000
Yang ada adalah monogami berseri.
08:54
Vodka, New Year's Eve -- new partner for the spring.
180
522000
2000
Vodka, malam tahun baru -- pasangan baru untuk musim semi.
08:56
Vodka, Midsummer's Eve -- new partner for the fall.
181
524000
2000
Vodka, malam tengah musim panas -- pasangan baru untuk musim gugur.
08:58
Vodka -- and it goes on like this, you know?
182
526000
2000
Vodka -- dan seterusnya seperti ini, anda tahu?
09:00
And you collect a big number of exes.
183
528000
3000
Dan anda mengkoleksi sejumlah besar mantan.
09:03
And we have a terrible chlamydia epidemic --
184
531000
2000
Dan kita mengalami epidemi chlamydia yang parah --
09:05
terrible chlamydia epidemic which sticks around for many years.
185
533000
4000
epidemi chlamydia yang berlangsung selama beberapa tahun.
09:09
HIV has a peak three to six weeks after infection
186
537000
3000
HIV mencapai puncaknya pada tiga sampai enam minggu setelah infeksi
09:12
and therefore, having more than one partner in the same month
187
540000
3000
dan maka dari itu, mempunyai lebih dari satu pasangan pada bulan yang sama
09:15
is much more dangerous for HIV than others.
188
543000
3000
lebih rentan untuk penyebaran HIV dibanding infeksi lainnya.
09:18
Probably, it's a combination of this.
189
546000
2000
Mungkin juga karena kombinasi dari hal-hal ini.
09:20
And what makes me so happy is that we are moving now
190
548000
3000
Dan yang membuat saya bahagia adalah karena kita sekarang berusaha
09:23
towards fact when we look at this.
191
551000
2000
melihat fakta ketika kita melihat masalah ini.
09:25
You can get this chart, free.
192
553000
2000
Anda bisa mendapatkan diagram ini, gratis.
09:27
We have uploaded UNAIDS data on the Gapminder site.
193
555000
3000
Kami telah mengupload data UNAIDS di Gapminder.org.
09:30
And we hope that when we act on global problems in the future
194
558000
4000
Dan kita berharap, ketika kita menangani masalah global di masa depan,
09:34
we will not only have the heart,
195
562000
3000
kita tidak hanya memiliki hati,
09:37
we will not only have the money,
196
565000
2000
kita tidak hanya memiliki uang,
09:39
but we will also use the brain.
197
567000
3000
namun juga menggunakan kepala kita.
09:42
Thank you very much.
198
570000
2000
Terima kasih banyak.
09:44
(Applause)
199
572000
6000
(Tepuk tangan)
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