TED2009
Hans Rosling: Insights on HIV, in stunning data visuals
Hans Rosling parla del virus HIV: nuovi fatti e sbalorditive rappresentazioni dei dati
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Hans Rosling svela nuove rappresentazioni grafiche che chiariscono i complessi fattori di rischio di una delle malattie più mortali (e più incomprese): l'HIV. Egli sostiene che la prevenzione della trasmissione -- non i trattamenti farmacologici -- sia la chiave per porre fine all'epidemia.
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
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AIDS was discovered 1981; the virus, 1983.
1
6000
5000
L'AIDS fu scoperta nel 1981, il virus nel 1983
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These Gapminder bubbles show you
2
11000
2000
Queste bolle Gapminder vi mostrano
00:25
how the spread of the virus was in 1983 in the world,
3
13000
4000
quale era la diffusione del virus nel mondo nel 1983,
00:29
or how we estimate that it was.
4
17000
2000
o come noi stimiamo che essa fosse.
00:31
What we are showing here is --
5
19000
2000
Quello che stiamo mostrando è --
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on this axis here, I'm showing percent of infected adults.
6
21000
7000
su questo asse qui, sto mostrando la percentuale di adulti infetti.
00:40
And on this axis, I'm showing dollars per person in income.
7
28000
5000
E su questo asse, sto mostrando il reddito in dollari a persona.
00:45
And the size of these bubbles, the size of the bubbles here,
8
33000
4000
E le dimensioni di queste bolle, le dimensioni delle bolle qui,
00:49
that shows how many are infected in each country,
9
37000
3000
mostrano quanti sono gli infetti in ogni nazione,
00:52
and the color is the continent.
10
40000
2000
e il colore è il continente.
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Now, you can see United States, in 1983,
11
42000
2000
Ora, potete vedere che gli Stati Uniti, nel 1983,
00:56
had a very low percentage infected,
12
44000
3000
avevano una bassa percentuale di infetti,
00:59
but due to the big population, still a sizable bubble.
13
47000
4000
ma a causa della grande popolazione, comunque una bolla abbastanza grande.
01:03
There were quite many people infected in the United States.
14
51000
3000
C'erano parecchie persone infette negli Stati Uniti.
01:06
And, up there, you see Uganda.
15
54000
2000
E, lassù, potete vedere l'Uganda.
01:08
They had almost five percent infected,
16
56000
3000
Avevano quasi il cinque percento di infetti,
01:11
and quite a big bubble in spite of being a small country, then.
17
59000
3000
e una bolla abbastanza grande per essere una nazione piccola, allora.
01:14
And they were probably the most infected country in the world.
18
62000
5000
Ed erano probabilmente la nazione più infetta nel mondo.
01:19
Now, what has happened?
19
67000
2000
Che cosa è successo?
01:21
Now you have understood the graph
20
69000
2000
Ora avete capito il grafico,
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and now, in the next 60 seconds,
21
71000
3000
e adesso, nei prossimi 60 secondi,
01:26
we will play the HIV epidemic in the world.
22
74000
3000
riprodurremo l'epidemia HIV nel mondo.
01:29
But first, I have a new invention here.
23
77000
3000
Ma prima, ho una nuova invenzione qui.
01:34
(Laughter)
24
82000
3000
(Risate)
01:39
I have solidified the beam of the laser pointer.
25
87000
4000
Ho solidificato il raggio del puntatore laser.
01:43
(Laughter)
26
91000
3000
(Risate)
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(Applause)
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3000
(Applausi)
01:52
So, ready, steady, go!
28
100000
4000
Quindi, pronti, partenza, via!
01:56
First, we have the fast rise in Uganda and Zimbabwe.
29
104000
4000
Prima abbiamo un veloce aumento in Uganda e Zimbabwe.
02:00
They went upwards like this.
30
108000
2000
Salgono così.
02:02
In Asia, the first country to be heavily infected was Thailand --
31
110000
4000
In Asia, la prima nazione ad essere infettata pesantemente è stata la Tailandia.
02:06
they reached one to two percent.
32
114000
2000
Sono passati dall'uno al due percento.
02:08
Then, Uganda started to turn back,
33
116000
2000
Poi, l'Uganda ha cominciato a indietreggiare,
02:10
whereas Zimbabwe skyrocketed,
34
118000
2000
mentre lo Zimbabwe è andato alle stelle,
02:12
and some years later South Africa had a terrible rise of HIV frequency.
35
120000
4000
e qualche anno dopo il Sudafrica ha avuto un terribile aumento di frequenza dell'HIV.
02:16
Look, India got many infected,
36
124000
2000
Guardate, l'India ha avuto molti infetti,
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but had a low level.
37
126000
2000
ma ad un livello basso.
02:20
And almost the same happens here.
38
128000
2000
E quasi lo stesso succede qui.
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See, Uganda coming down, Zimbabwe coming down,
39
130000
3000
Vedete, l'Uganda scende, lo Zimbabwe scende,
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Russia went to one percent.
40
133000
2000
La Russia è andata all'uno percento.
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In the last two to three years,
41
135000
3000
Negli ultimi due o tre anni,
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we have reached a steady state of HIV epidemic in the world.
42
138000
4000
abbiamo raggiunto un livello stabile dell'epidemia HIV nel mondo.
02:34
25 years it took.
43
142000
3000
Ci sono voluti 25 anni.
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But, steady state doesn't mean that things are getting better,
44
145000
3000
Ma un livello stabile non vuol dire che le cose stiano andando meglio,
02:40
it's just that they have stopped getting worse.
45
148000
3000
è solo che hanno smesso di peggiorare.
02:43
And it has -- the steady state is, more or less,
46
151000
4000
Ed un livello stabile vuol dire, più o meno,
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one percent of the adult world population is HIV-infected.
47
155000
4000
che l'uno percento della popolazione adulta è infetta da HIV.
02:51
It means 30 to 40 million people,
48
159000
3000
Significa tra i 30 e i 40 milioni,
02:54
the whole of California -- every person,
49
162000
2000
l'intera California, ogni persona,
02:56
that's more or less what we have today in the world.
50
164000
2000
questo è più o meno è quello che abbiamo oggi nel mondo.
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Now, let me make a fast replay of Botswana.
51
166000
5000
Ora, vi faccio rivedere il Botswana, accelerandolo.
03:03
Botswana -- upper middle-income country in southern Africa,
52
171000
4000
Botswana -- nazione dal reddito medio-alto nel Sud dell'Africa,
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democratic government, good economy,
53
175000
3000
governo democratico, buona economia,
03:10
and this is what happened there.
54
178000
2000
e questo è ciò che è successo lì.
03:12
They started low, they skyrocketed,
55
180000
2000
Hanno cominciato piano, sono andati alle stelle,
03:14
they peaked up there in 2003,
56
182000
3000
hanno raggiunto l'apice nel 2003,
03:17
and now they are down.
57
185000
2000
ed ora stanno riscendendo.
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But they are falling only slowly,
58
187000
2000
Ma stanno scendendo lentamente,
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because in Botswana, with good economy and governance,
59
189000
2000
perchè in Botswana, con una buona economia e un buon governo,
03:23
they can manage to treat people.
60
191000
3000
riescono a curare le persone.
03:26
And if people who are infected are treated, they don't die of AIDS.
61
194000
3000
E se le persone infette vengono curate, non muoiono di AIDS.
03:29
These percentages won't come down
62
197000
3000
Queste percentuali non scenderanno
03:32
because people can survive 10 to 20 years.
63
200000
2000
perchè le persone possono sopravvivere dai 10 ai 20 anni.
03:34
So there's some problem with these metrics now.
64
202000
3000
Quindi c'è qualche problema con queste metriche adesso.
03:37
But the poorer countries in Africa, the low-income countries down here,
65
205000
4000
Ma le nazioni più povere in Africa, le nazioni a basso reddito qui sotto,
03:41
there the rates fall faster, of the percentage infected,
66
209000
6000
lì il tasso di infetti scende più velocemente
03:47
because people still die.
67
215000
2000
perchè le persone ancora muiono.
03:49
In spite of PEPFAR, the generous PEPFAR,
68
217000
3000
Nonostante il PEPFAR, il generoso PEPFAR,
03:52
all people are not reached by treatment,
69
220000
3000
non tutte le persone riescono a ricevere le cure,
03:55
and of those who are reached by treatment in the poor countries,
70
223000
2000
e di coloro che riescono ad essere curati nelle nazioni povere,
03:57
only 60 percent are left on treatment after two years.
71
225000
3000
solo il 60 percento rimane in cura dopo due anni.
04:00
It's not realistic with lifelong treatment
72
228000
4000
Non è realistica una cura a vita
04:04
for everyone in the poorest countries.
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232000
2000
per tutti nelle nazioni più povere.
04:06
But it's very good that what is done is being done.
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234000
3000
Ma è una buona cosa che si faccia quello che si sta facendo.
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But focus now is back on prevention.
75
237000
4000
Ma concentriamoci di nuovo sulla prevenzione.
04:13
It is only by stopping the transmission
76
241000
3000
E' solo fermando la trasmissione
04:16
that the world will be able to deal with it.
77
244000
3000
che il mondo sarà in grado di affrontarlo.
04:19
Drugs is too costly -- had we had the vaccine,
78
247000
2000
Le medicine costano troppo -- se avessimo il vaccino,
04:21
or when we will get the vaccine, that's something more effective --
79
249000
3000
o quando avremo il vaccino, quello sarà più efficace --
04:24
but the drugs are very costly for the poor.
80
252000
2000
ma le medicine sono molto costose per i poveri.
04:26
Not the drug in itself, but the treatment
81
254000
2000
Non la medicina in sè, ma la cura
04:28
and the care which is needed around it.
82
256000
2000
e l'attenzione che deve accompagnarla.
04:32
So, when we look at the pattern,
83
260000
3000
Quindi, quando guardiamo lo schema,
04:35
one thing comes out very clearly:
84
263000
2000
una cosa risulta chiaramente:
04:37
you see the blue bubbles
85
265000
2000
vedete le bolle blu
04:39
and people say HIV is very high in Africa.
86
267000
2000
e la gente dice che l'HIV è molto alta in Africa.
04:41
I would say, HIV is very different in Africa.
87
269000
3000
Io direi che l'HIV è molto differente in Africa.
04:44
You'll find the highest HIV rate in the world
88
272000
4000
Troverete il più alto tasso di HIV del mondo
04:48
in African countries,
89
276000
2000
nelle nazioni africane,
04:50
and yet you'll find Senegal, down here --
90
278000
2000
ma troverete anche il Senegal, qui sotto,
04:52
the same rate as United States.
91
280000
2000
con lo stesso tasso degli Stati Uniti.
04:54
And you'll find Madagascar,
92
282000
2000
E troverete il Madagascar,
04:56
and you'll find a lot of African countries
93
284000
2000
e molte altre nazioni africane
04:58
about as low as the rest of the world.
94
286000
3000
ad un livello basso come il resto del mondo.
05:01
It's this terrible simplification that there's one Africa
95
289000
4000
E' una terribile semplificazione che ci sia una sola Africa
05:05
and things go on in one way in Africa.
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293000
2000
e che tutto vada allo stesso solo modo in Africa.
05:07
We have to stop that.
97
295000
2000
Dobbiamo smetterla.
05:09
It's not respectful, and it's not very clever
98
297000
3000
Non è rispettoso, e non è molto intelligente
05:12
to think that way.
99
300000
2000
pensare in quel modo.
05:14
(Applause)
100
302000
4000
(Applausi)
05:18
I had the fortune to live and work for a time in the United States.
101
306000
3000
Ho avuto la fortuna di vivere e lavorare per un pò negli Stati Uniti.
05:21
I found out that Salt Lake City and San Francisco were different.
102
309000
4000
Ho scoperto che Salt Lake City e San Francisco sono diverse.
05:25
(Laughter)
103
313000
2000
(Risate)
05:27
And so it is in Africa -- it's a lot of difference.
104
315000
3000
E così è in Africa -- c'è molta differenza.
05:30
So, why is it so high? Is it war?
105
318000
2000
Quindi, perchè è così alto? è la guerra?
05:32
No, it's not. Look here.
106
320000
2000
No, non lo è. Guardate qui.
05:34
War-torn Congo is down there -- two, three, four percent.
107
322000
3000
Il Congo lacerato dalla guerra è lì sotto -- due, tre, quattro percento.
05:37
And this is peaceful Zambia, neighboring country -- 15 percent.
108
325000
4000
E questa è la pacifica Zambia, nazione vicina -- 15 percento.
05:41
And there's good studies of the refugees coming out of Congo --
109
329000
3000
E ci sono buoni studi sui rifugiati provenienti dal Congo --
05:44
they have two, three percent infected,
110
332000
2000
hanno il due, tre percento di persone infette,
05:46
and peaceful Zambia -- much higher.
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334000
2000
e la pacifica Zambia -- molto di più.
05:48
There are now studies clearly showing
112
336000
2000
Ci sono nuovi studi che mostrano chiaramente
05:50
that the wars are terrible, that rapes are terrible,
113
338000
3000
che le guerre sono terribili, che gli stupri sono terribili.
05:53
but this is not the driving force for the high levels in Africa.
114
341000
3000
Ma questo non è la forza motrice dei livelli alti in Africa.
05:56
So, is it poverty?
115
344000
2000
Quindi, è la povertà?
05:58
Well if you look at the macro level,
116
346000
2000
Beh, se si guarda ad un macrolivello,
06:00
it seems more money, more HIV.
117
348000
2000
sembra che più ci sono soldi, più c'è HIV.
06:02
But that's very simplistic,
118
350000
3000
Ma questo è molto semplicistico,
06:05
so let's go down and look at Tanzania.
119
353000
2000
quindi andiamo giù e guardiamo alla Tanzania.
06:07
I will split Tanzania in five income groups,
120
355000
4000
Dividerò la Tanzania in cinque gruppi di reddito,
06:11
from the highest income to the lowest income,
121
359000
2000
dal reddito più alto a quello più basso,
06:13
and here we go.
122
361000
2000
ed eccoci qua.
06:15
The ones with the highest income, the better off -- I wouldn't say rich --
123
363000
3000
Quelli con il reddito più alto, benestanti, non direi ricchi,
06:18
they have higher HIV.
124
366000
2000
hanno il più alto tasso di HIV.
06:20
The difference goes from 11 percent down to four percent,
125
368000
3000
Le differenze vanno dall'11 percento fino al quattro percento,
06:23
and it is even bigger among women.
126
371000
2000
e la differenza è ancora più grande tra le donne.
06:25
There's a lot of things that we thought, that now, good research,
127
373000
4000
Avevamo molte teorie. Ma ora delle buone ricerche,
06:29
done by African institutions and researchers
128
377000
3000
svolte da istituzioni e ricercatori africani
06:32
together with the international researchers, show that that's not the case.
129
380000
3000
con ricercatori internazionali, hanno mostrato che non erano valide.
06:35
So, this is the difference within Tanzania.
130
383000
2000
Quindi questa è la differenza all'interno della Tanzania.
06:37
And, I can't avoid showing Kenya.
131
385000
2000
E non posso evitare di mostrare il Kenya.
06:39
Look here at Kenya.
132
387000
2000
Guardate qui il Kenya.
06:41
I've split Kenya in its provinces.
133
389000
2000
Ho suddiviso il Kenya nelle sue province.
06:43
Here it goes.
134
391000
2000
Ecco qua.
06:45
See the difference within one African country --
135
393000
3000
Vedete la differenza all'interno di una nazione africana --
06:48
it goes from very low level to very high level,
136
396000
3000
va da un livello molto basso ad uno molto alto,
06:51
and most of the provinces in Kenya is quite modest.
137
399000
3000
e la maggior parte delle province in Kenya sono abbastanza modeste.
06:54
So, what is it then?
138
402000
2000
Quindi che cos'è?
06:56
Why do we see this extremely high levels in some countries?
139
404000
4000
Perchè vediamo questi livelli estremamente alti in alcune nazioni?
07:00
Well, it is more common with multiple partners,
140
408000
3000
Beh, è più comune con partner multipli,
07:03
there is less condom use,
141
411000
3000
c'è meno uso del preservativo,
07:06
and there is age-disparate sex --
142
414000
3000
e c'è il sesso tra età diverse --
07:09
that is, older men tend to have sex with younger women.
143
417000
3000
cioè, uomini meno giovani tendono a fare sesso con donne più giovani.
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We see higher rates in younger women than younger men
144
420000
3000
Notiamo tassi più alti nelle giovani donne che nei giovani uomini
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in many of these highly affected countries.
145
423000
2000
in molte di queste nazioni altamente infette.
07:17
But where are they situated?
146
425000
2000
Ma dove sono situate?
07:19
I will swap the bubbles to a map.
147
427000
2000
Metterò le bolle su una mappa.
07:21
Look, the highly infected are four percent of all population
148
429000
4000
Le nazioni più infette ammontano al 4% della popolazione mondiale
07:25
and they hold 50 percent of the HIV-infected.
149
433000
3000
e ospitano il 50 percento degli infetti di HIV.
07:28
HIV exists all over the world.
150
436000
3000
L'HIV esiste in tutto il mondo.
07:31
Look, you have bubbles all over the world here.
151
439000
2000
Guardate, ci sono bolle in tutto il mondo qui.
07:33
Brazil has many HIV-infected.
152
441000
3000
Il Brasile ha molti infetti di HIV.
07:36
Arab countries not so much, but Iran is quite high.
153
444000
3000
Le nazioni arabe non così tanti, ma l'Iran è abbastanza alto.
07:39
They have heroin addiction and also prostitution in Iran.
154
447000
4000
In Iran hanno dipendenza da eroina e anche prostituzione.
07:43
India has many because they are many.
155
451000
2000
L'India ne ha molti perchè sono in tanti.
07:45
Southeast Asia, and so on.
156
453000
2000
Il Sud-est asiatico e così via.
07:47
But, there is one part of Africa --
157
455000
2000
Ma c'è una parte dell'Africa --
07:49
and the difficult thing is, at the same time,
158
457000
2000
e la cosa difficile è, allo stesso tempo,
07:51
not to make a uniform statement about Africa,
159
459000
4000
non fare una dichiarazione uniforme riguardo l'Africa,
07:55
not to come to simple ideas of why it is like this, on one hand.
160
463000
4000
non arrivare ad idee semplici sul perchè è così, da un lato.
07:59
On the other hand, try to say that this is not the case,
161
467000
3000
Dall'altro, ammettere che questo è un caso grave,
08:02
because there is a scientific consensus about this pattern now.
162
470000
4000
perchè c'è un consenso scientifico riguardo questo schema ora.
08:06
UNAIDS have done good data available, finally,
163
474000
3000
UNAIDS ha reso disponibili dei buoni dati, finalmente,
08:09
about the spread of HIV.
164
477000
3000
riguardo la diffusione dell'HIV.
08:12
It could be concurrency.
165
480000
3000
Può essere una co-occorrenza.
08:15
It could be some virus types.
166
483000
3000
Possono essere alcuni tipi di virus.
08:18
It could be that there is other things
167
486000
4000
Può essere che ci siano altre cose
08:22
which makes transmission occur in a higher frequency.
168
490000
3000
che fanno si che la trasmissione avvenga più frequentemente.
08:25
After all, if you are completely healthy and you have heterosexual sex,
169
493000
3000
Dopo tutto, se sei completamente sano e fai sesso eterosessuale,
08:28
the risk of infection in one intercourse is one in 1,000.
170
496000
5000
il rischio di infezione in un rapporto sessuale è uno su 1000.
08:33
Don't jump to conclusions now on how to
171
501000
2000
Ora, non saltate subito alle conclusioni;
08:35
behave tonight and so on.
172
503000
2000
comportatevi bene stanotte.
08:37
(Laughter)
173
505000
2000
(Risate)
08:39
But -- and if you are in an unfavorable situation,
174
507000
3000
Ma -- se vi trovate in una situazione sfavorevole,
08:42
more sexually transmitted diseases, it can be one in 100.
175
510000
3000
con più malattie sessualmente trasmesse, può essere uno su 100.
08:45
But what we think is that it could be concurrency.
176
513000
3000
Ma quello che pensiamo è che possa essere una co-occorrenza.
08:48
And what is concurrency?
177
516000
2000
E cos'è una co-occorrenza?
08:50
In Sweden, we have no concurrency.
178
518000
2000
In Svezia, non abbiamo co-occorrenze.
08:52
We have serial monogamy.
179
520000
2000
Abbiamo monogamia seriale.
08:54
Vodka, New Year's Eve -- new partner for the spring.
180
522000
2000
Vodka, Capodanno -- nuovo partner per la primavera.
08:56
Vodka, Midsummer's Eve -- new partner for the fall.
181
524000
2000
Vodka, Ferragosto -- nuovo partner per l'autunno.
08:58
Vodka -- and it goes on like this, you know?
182
526000
2000
Vodka -- e va avanti così, sapete?
09:00
And you collect a big number of exes.
183
528000
3000
E si colleziona un gran numero di ex.
09:03
And we have a terrible chlamydia epidemic --
184
531000
2000
E si ha una terribile epidemia di clamidia --
09:05
terrible chlamydia epidemic which sticks around for many years.
185
533000
4000
una terribile epidemia di clamidia che rimane in giro per molti anni.
09:09
HIV has a peak three to six weeks after infection
186
537000
3000
L'HIV ha un picco da tre a sei settimane dopo l'infezione
09:12
and therefore, having more than one partner in the same month
187
540000
3000
e quindi, avere più di un partner nello stesso mese
09:15
is much more dangerous for HIV than others.
188
543000
3000
è molto più pericoloso nella trasmissione dell'HIV che nelle altre infezioni.
09:18
Probably, it's a combination of this.
189
546000
2000
Probabilmente, è dovuto anche a questo.
09:20
And what makes me so happy is that we are moving now
190
548000
3000
E ciò che mi rende felice è che ora ci stiamo muovendo
09:23
towards fact when we look at this.
191
551000
2000
verso dei fatti quando guardiamo a questo.
09:25
You can get this chart, free.
192
553000
2000
Potete avere questo grafico, gratis.
09:27
We have uploaded UNAIDS data on the Gapminder site.
193
555000
3000
Abbiamo pubblicato i dati di UNAIDS su Gapminder.org
09:30
And we hope that when we act on global problems in the future
194
558000
4000
E speriamo che quando affronteremo problemi globali, in futuro,
09:34
we will not only have the heart,
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562000
3000
non avremo solo il cuore,
09:37
we will not only have the money,
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565000
2000
non avremo solo i soldi,
09:39
but we will also use the brain.
197
567000
3000
ma useremo anche il cervello.
09:42
Thank you very much.
198
570000
2000
Grazie mille.
09:44
(Applause)
199
572000
6000
(Applausi)
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