TED2006
Hans Rosling: The best stats you've ever seen
هانس رۆسلین: ئەو ئامارانەی دووبارە شێوەی جیهانت نیشان دەدەنەوە
Filmed:
Readability: 3.6
14,386,844 views
پێشتر هەرگیز زانیاریتان نەبینیوە کە بەم شیوازە باس بکرێت. بە شێوازێکی درامی و گرنگ لەلایەن پێشکەشکارێکی سەرژمێرەوە (گورو هانس ڕۆسڵین) ، کە باس لە
ئەفسانەی بە ناو " گەشەکردنی جیهان" دەکات
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.
00:25
About 10 years ago, I took on the task to teach global development
0
0
4000
نزیکەی ١٠ ساڵ لەمەوبەر، ئەرکێکم وەرگرت لە ڕێکخراوی فێرکاری جیهانی
00:29
to Swedish undergraduate students. That was after having spent
1
4000
4000
بۆ خوێندکارانی زانکۆکانی سوید. دوای بەسەربردنی
00:33
about 20 years together with African institutions studying hunger in Africa,
2
8000
4000
نزیکەی ٢٠ ساڵ ئیش کردن لەگەڵ ڕێکخراوەکانی لێکۆڵینەوەی برسێتی لە ئەفریقا
00:37
so I was sort of expected to know a little about the world.
3
12000
4000
ئەمانە بونە هۆی ئەوەی کەمێک شارەزای جیهان ببم
00:41
And I started in our medical university, Karolinska Institute,
4
16000
5000
دەستم کرد بە دامەزراندنی زانکۆ پزیشکییەکەمان، پەیمانگای کارلۆنیسک
00:46
an undergraduate course called Global Health. But when you get
5
21000
4000
خولێکی کردەوە بۆ خوێندکارانی زانکۆ کە پێی دەوترا (تەندروستی جیهانی) . بەڵام کاتێک
00:50
that opportunity, you get a little nervous. I thought, these students
6
25000
3000
هەلێکت بۆ دێتە پێش، توشی کەمێک دڵەڕاوکێ دەبیت. هەستمکرد خوێندکارەکان
00:53
coming to us actually have the highest grade you can get
7
28000
3000
زۆر بەجدی دەهاتن کە لە ڕاستیشدا خۆیان خاوەنی بڕوانامەی بەرز بەرز بوون
00:56
in Swedish college systems -- so, I thought, maybe they know everything
8
31000
3000
لە سیستەمی کۆلێژەکانی سوید.. وادیاربوو هەموو شتێکیان دەزانی
00:59
I'm going to teach them about. So I did a pre-test when they came.
9
34000
4000
منیش شتەکانم فێردەکردن. کاتێک دەهاتن پێش تاقیکردنەوەی ئەزمونی
01:03
And one of the questions from which I learned a lot was this one:
10
38000
3000
یەکێک لەو پرسیارانەی کە زۆر شت فێر بووم لێیەوە ئەوە بوو:
01:06
"Which country has the highest child mortality of these five pairs?"
11
41000
4000
کام وڵات بەرزترین ڕێژەی مانەوەی منداڵانی بە زیندوویی تێدایە لە ناو ئەم پێنج جووت وڵاتەدا؟
01:10
And I put them together, so that in each pair of country,
12
45000
4000
هەموویانم بەیەکەوە گرێ دەدا، لەبەرئەوەی لە هەر دوو وڵاتێکدا
01:14
one has twice the child mortality of the other. And this means that
13
49000
5000
ڕێژەی مانەوەی منداڵێک بە زیندوویی دوو هێندەی مانەوەی منداڵێکی تر بوو لە وڵاتێکی تردا. ئەمەش مانای ئەوەیە
01:19
it's much bigger a difference than the uncertainty of the data.
14
54000
5000
زۆریی ڕێژەی جیاوازییەکان زۆر لە ڕێژەی گومان لە داتاکان زۆرترە
01:24
I won't put you at a test here, but it's Turkey,
15
59000
2000
لێرەدا نامەوێت تاقیتان بکەمەوە، بەڵام وەڵامە ڕاستەکە تورکیا یە
01:26
which is highest there, Poland, Russia, Pakistan and South Africa.
16
61000
5000
کە بەرزترین ڕێژە لە وێیە، پۆڵەندا، ڕووسیا، پااکستان لەگەڵ باشوری ئەفریقا
01:31
And these were the results of the Swedish students. I did it so I got
17
66000
3000
ئەمە ئەو ئەنجامە بوو کە خوێندکارە سویدیەکان پێیگەیشتبوون. لەو ماوەیەدا
01:34
the confidence interval, which is pretty narrow, and I got happy,
18
69000
3000
فێری زیاتر پشت بەخۆ بەستن بووم، وە زۆر دڵخۆش بووم
01:37
of course: a 1.8 right answer out of five possible. That means that
19
72000
4000
بێگومان: بەڕێژەی ١،٨ وەڵامەکان ڕاست بوون لە نێوان هەر پێنج کەسدا. ئەوەش مانای ئەوەیە
01:41
there was a place for a professor of international health --
20
76000
3000
ئەو شوێنە پێویستی بە پڕۆفیسۆرێک هەبوو لە بواری تەندروستی جیهانیدا
01:44
(Laughter) and for my course.
21
79000
2000
کە ئەوێش من بووم
01:46
But one late night, when I was compiling the report
22
81000
4000
بەڵام لە درەنگانێکی شەودا، کاتێک ڕاپۆرتێکم دەخوێندەوە
01:50
I really realized my discovery. I have shown
23
85000
4000
شتێکم دۆزییەوە، بۆم دەرکەوت
01:54
that Swedish top students know statistically significantly less
24
89000
5000
یەکێک لە دە خوێندکارە زیرەکەکانی سوید کە ڕێژەی زانیارییەکانی
01:59
about the world than the chimpanzees.
25
94000
2000
لەبارەی جیهانەوە، لە شەمپازیەک کەمترا
02:01
(Laughter)
26
96000
2000
(پێکەنین)
02:03
Because the chimpanzee would score half right if I gave them
27
98000
4000
لەبەرئەوەی کاتێک پرسیار لە شەمپانزی دەکەی نیوەی وەڵامەکەت بەڕاستی دەداتەوە
02:07
two bananas with Sri Lanka and Turkey. They would be right half of the cases.
28
102000
3000
کاتێک دوو مۆزی دەدەیتێ لەگەڵ سریلانکا و تورکیا. لە نیوەی ڕاستی حاڵەتەکاندا وەڵامەکەت بە ڕاستی دەدەنەوە
02:10
But the students are not there. The problem for me was not ignorance;
29
105000
4000
بەڵام خوێندکارەکان لەوێ نەبوون. کێشەکەی من نەزانین بوو
02:14
it was preconceived ideas.
30
109000
3000
بەڵام کێشەکە ئەو بیرۆکانەیان بوو کە پێشبینیم نەدەکردن
02:17
I did also an unethical study of the professors of the Karolinska Institute
31
112000
4000
هەروەها من لێکۆڵینەوەیەکی بێ ڕەوشتانەم کرد
لەسەر پڕۆفیسۆرێکی پەیمانگای کارۆلینسکا
لەسەر پڕۆفیسۆرێکی پەیمانگای کارۆلینسکا
02:21
(Laughter)
32
116000
1000
(پێکەنین)
02:22
-- that hands out the Nobel Prize in Medicine,
33
117000
2000
هەربۆیە شایستەی خەڵاتی نۆبڵ بووم لە بواری پزیشکی
02:24
and they are on par with the chimpanzee there.
34
119000
2000
ژمارەی ئەوان هەمان ژمارەی شەمپانزییەکانی ئەوێ بوو
02:26
(Laughter)
35
121000
3000
(پێکەنین)
02:29
This is where I realized that there was really a need to communicate,
36
124000
4000
ئەمە ئەو کاتە بوو کە من بۆم دەرکەوت کە پێویستە پەیوەندی درووست بکەین
02:33
because the data of what's happening in the world
37
128000
3000
لەبەر ئەوەی ئەو داتایانەی کە باسی لە ڕووداوەکانی جیهان دەکرد
02:36
and the child health of every country is very well aware.
38
131000
3000
هەروەها تەندرووستی منداڵان لە سەرجەم وڵاتەکانی جیهاندا زۆر ئاشکرایە
02:39
We did this software which displays it like this: every bubble here is a country.
39
134000
5000
ئەم بەرنامەیەمان پێشکەشکرد بەم شێوەیە: هەربازنەیەک ووڵاتێکە
02:44
This country over here is China. This is India.
40
139000
6000
ئەم وڵاتەی سەرەوە چینە. ئەمەش هیندستانە
02:50
The size of the bubble is the population, and on this axis here I put fertility rate.
41
145000
6000
قەبارەی بازنەکان ژمارەی دانیشتوان پیشان دەدات، وەئەم تەوەرەیە پیتەکانم تیا نوسیوە
02:56
Because my students, what they said
42
151000
3000
لەبەرئەوەی خوێندکارەکانم، دەیانگوت
02:59
when they looked upon the world, and I asked them,
43
154000
2000
کاتێک سەیری جیهان دەکەن، وە من پرسیارم لێدەکردن
03:01
"What do you really think about the world?"
44
156000
2000
چۆن بیر لە جیهان دەکەنەوە؟
03:03
Well, I first discovered that the textbook was Tintin, mainly.
45
158000
4000
باشە، یەکەم جار بۆم دەرکەوت کە کتێبەکە ڕەسمی تیدایە
03:07
(Laughter)
46
162000
1000
(پێکەنین)
03:08
And they said, "The world is still 'we' and 'them.'
47
163000
3000
جیهان هێشتا " ئێمە " و " ئێوەی" تێدایە
03:11
And we is Western world and them is Third World."
48
166000
3000
وشەی" ئێمە" وشەیەکی جیهانی ڕۆژئاواییە، و ووشەی " ئەوان " وشەیەکی جیهانی سێهەمە
03:14
"And what do you mean with Western world?" I said.
49
169000
3000
وتم : مەبەستتان چییە لە جیهانی ڕۆژئاوا؟
03:17
"Well, that's long life and small family, and Third World is short life and large family."
50
172000
5000
زۆر باشە. جیهانی ڕۆژئاوا واتە ژیانێکی درێژ و خێزانێکی بچوک. بەڵام جیهانی سێهەم واتە ژیانێکی کورت و خێزانێکی گەورە.
03:22
So this is what I could display here. I put fertility rate here: number of children per woman:
51
177000
6000
ئەوەتا لێرەدا پیشانتانی دەدەم. ڕێژەکانم لێرەدا داناوە: ژمارەی منداڵی هەر ئافرەتێک
03:28
one, two, three, four, up to about eight children per woman.
52
183000
4000
یەک، دوو، سێ، چوار، هەتا هەشت منداڵ بۆ یەک ئافرەت
03:32
We have very good data since 1962 -- 1960 about -- on the size of families in all countries.
53
187000
6000
داتای باشمان هەیە لە ماوەی نێوان ساڵی ١٩٦٠ بۆ ١٩٦٢ دەربارەی قەبارەی هەرخێزانێک لە هەموو وڵاتەکاندا
03:38
The error margin is narrow. Here I put life expectancy at birth,
54
193000
3000
هەڵەی ڕێژەکان زۆر کەمن. لێرەدا ڕێژەی مام ناوەندم داناوە، ماوەی ژیان
03:41
from 30 years in some countries up to about 70 years.
55
196000
4000
لە ٣٠ ساڵییەوە لە هەندێک ووڵاتدا بەرز دەبێتەوە بۆ نزیکەی ٧٠ ساڵ.
03:45
And 1962, there was really a group of countries here
56
200000
3000
لە ١٩٦٢ کۆمەڵێک لە ووڵاتان هەبو لێرەدا
03:48
that was industrialized countries, and they had small families and long lives.
57
203000
5000
کە پێیان دەوترا ووڵاتانی پیشەسازی، ئەوانە بوون کە خاوەنی خێزانی بچوک و ژاینی دوور ودرێژ بوون
03:53
And these were the developing countries:
58
208000
2000
ئەمانەش ئەو وڵاتانەبوون کە لە گەشەسەندندا بوون :
03:55
they had large families and they had relatively short lives.
59
210000
3000
ئەوان خاوەنی خێزانی گەورەن تەمنێکی کورت بوون
03:58
Now what has happened since 1962? We want to see the change.
60
213000
4000
ئێستا لە ساڵی ١٩٦٢-ەوە چی ڕوویداوە؟ دەتانەوێت ئەو گۆڕانکاریانە ببینن
04:02
Are the students right? Is it still two types of countries?
61
217000
3000
ئایا خوێندکارەکان ڕاست دەکەن؟ هێشتا دوو جۆر لە ووڵاتان هەن؟
04:06
Or have these developing countries got smaller families and they live here?
62
221000
3000
یاخود ووڵاتانی تازە پێگەشتوو خێزانەکانیان بەرەو بچوک بونەوە دەڕوات واتە ئەوانەی لێرەدا دەژین؟
04:09
Or have they got longer lives and live up there?
63
224000
2000
یاخود پێویستە ژیانیان درێژ بکەنەوە بەرەو ژیانێکی بەرزتر هەنگاو بنێن؟
04:11
Let's see. We stopped the world then. This is all U.N. statistics
64
226000
3000
با ببینین. لە باسکردنی جیهان دەوەستین، ئەمە سەرجەم ئامارەکانی نەتەوە یەکگرتوەکانە
04:14
that have been available. Here we go. Can you see there?
65
229000
3000
کە لە بەردەستدا بوون. با دەست پێبکەین، ئەوانەی لەوێدان دەیانبینن؟
04:17
It's China there, moving against better health there, improving there.
66
232000
3000
ئەوە وڵاتی چینە. هەنگاوی بەرەو باشترکردنی لایەنی تەندروستی ناوە، وە پێشکەوتوە
04:20
All the green Latin American countries are moving towards smaller families.
67
235000
3000
هەموو ووڵاتەکانی ئەمریکای لاتین کە بەڕەنگی سەوز دیاریم کردون، بەرەو بچوککرنەوەی خێزانەکان هەنگاویان ناوە
04:23
Your yellow ones here are the Arabic countries,
68
238000
3000
ئەو دانە زەردەش ووڵاتە عەرەبیەکانە
04:26
and they get larger families, but they -- no, longer life, but not larger families.
69
241000
4000
خێزانەکانیان بەرەو گەورەبوون چووە، بەڵام ئەوان--نا
ئەوان تەمەنیان درێژترە بەڵام خێزانەکانیان گەورەتر نیە
ئەوان تەمەنیان درێژترە بەڵام خێزانەکانیان گەورەتر نیە
04:30
The Africans are the green down here. They still remain here.
70
245000
3000
ووڵاتە ئەفریقیەکانیش ئەو سەوزەی خوارەوەن. هێشتا لێرەدا ماونەتەوە
04:33
This is India. Indonesia's moving on pretty fast.
71
248000
3000
ئەمەش هیندستانە. ئیندۆنوسیاش بەشێوەیەکی زۆر خێرا جوڵەی کردوە
04:36
(Laughter)
72
251000
1000
(پێکەنین)
04:37
And in the '80s here, you have Bangladesh still among the African countries there.
73
252000
3000
لێرەداو لە هەشتاکاندا هێشتا بەنگلادیش هەر لە چوارچێوەی ووڵاتە ئەفریقیەکاندایە
04:40
But now, Bangladesh -- it's a miracle that happens in the '80s:
74
255000
3000
بەڵام ئێستا، بەنگلادیش.. لە هەشتاکانەوە موعجیزە ڕوودەدات لەوێ:
04:43
the imams start to promote family planning.
75
258000
3000
ئیمامەکانیان دەستیان کرد بە پلاندان بۆ بەرزکردنەوەی ڕێژەی خێزان
04:46
They move up into that corner. And in '90s, we have the terrible HIV epidemic
76
261000
5000
ئەوان ئاوها زیادیان کرد. لە نەوەدەکاندا پەتای ترسناکی (HIV) مان هەیە
04:51
that takes down the life expectancy of the African countries
77
266000
3000
کە بەشێوەیەکی بەرچاو ژیانی کەمکردەوە ؛ لە ووڵاتانی ئەفریقادا
04:54
and all the rest of them move up into the corner,
78
269000
4000
هەروەها ئەوانەی مابوونەوە بەرزبونەوە بەرەو ئەو شوێنەی
04:58
where we have long lives and small family, and we have a completely new world.
79
273000
4000
کە تیایدا ژیانێکی درێژ و خێزانێکی بچوکمان هەبێت، ئێستا جیهانێکی تەواو تازەمان هەیە
05:02
(Applause)
80
277000
13000
(چەپڵە)
05:15
Let me make a comparison directly between the United States of America and Vietnam.
81
290000
5000
با بەشێوەیەکی ڕاستەوخۆ بەراوردێکتان بۆ بکەم لەنێوان وویلایەتە یەکگرتوەکانی ئەمریکاو ڤێتنامدا
05:20
1964: America had small families and long life;
82
295000
5000
١٩٦٤: ئەمریکا خێزانەکانیان بچوک بوو هەروەها ژایانێکی دریژ
05:25
Vietnam had large families and short lives. And this is what happens:
83
300000
4000
ڤێتنام خێزانەکانیان گەورە بوو بەڵام ژیانیان کورت بوو.ئەمەش ڕووداوەکە بوو
05:29
the data during the war indicate that even with all the death,
84
304000
6000
داتاکانی کاتی جەنگ ئەوەیان دەخستە ڕوو کە تەنانەت لەگە ژمارەی ئەو هەموو قوربانیانەدا
05:35
there was an improvement of life expectancy. By the end of the year,
85
310000
3000
هیشتا تەمەن هەر لە درێژبووندا بوو لە کۆتایی ئەو ساڵەدا
05:38
the family planning started in Vietnam and they went for smaller families.
86
313000
3000
پلانی خێزانداری لە ڤێتنام دانراو خێزانەکانیتش بەرەو بچوکبوونەوە ڕۆیشتن
05:41
And the United States up there is getting for longer life,
87
316000
3000
هەروەها لە وویلایەتە یەکگرتوەکانی ئەمریکا ژیان زیاتر بەرەو درێژخایەنی هەنگاوی دەنا
05:44
keeping family size. And in the '80s now,
88
319000
3000
بۆ پاراستنی قەبارەی خێزان. لە هەشتاکان تاکو ئێستا
05:47
they give up communist planning and they go for market economy,
89
322000
3000
وازیان لە پلانی کۆمۆنیستی هێنا و ڕۆشتن بەرەو بازاڕی ئابوری
05:50
and it moves faster even than social life. And today, we have
90
325000
4000
ئەمە خێراتر ڕوویدەدا بە بەراورد لەگەڵ ژیانی کۆمەڵایەتی. پێویستە ئەمڕۆ
05:54
in Vietnam the same life expectancy and the same family size
91
329000
5000
لە ڤێتنام چاوەڕوانی هەمان قەبارەی خێزان بکەین
05:59
here in Vietnam, 2003, as in United States, 1974, by the end of the war.
92
334000
7000
لێرەدا لە ڤێتنام، ٢٠٠٣، وەکو وویلایەتە یەکگرتوەکانی ئەمریکا، لە ساڵی ١٩٧٤دوای تەواوبونی جەنگ
06:06
I think we all -- if we don't look in the data --
93
341000
4000
وا هەستدەکەم هەموومان...ئەگەر سەیری داتاکان نەکەین
06:10
we underestimate the tremendous change in Asia, which was
94
345000
4000
بە هەڵە تێدەگەین لە گۆڕانکاریە مەزنەکان لە ئاسیادا، ئەویش
06:14
in social change before we saw the economical change.
95
349000
4000
گۆڕانی کۆمەڵایەتیە پێش ئەوەی گۆڕانی ئابوری ببینین.
06:18
Let's move over to another way here in which we could display
96
353000
5000
دەتوانین بە شێوەیەکی تر ئەمە نیشان بدەین
06:23
the distribution in the world of the income. This is the world distribution of income of people.
97
358000
7000
دابەشبونی داهات لە جیهانی ئابووریدا ئەمە دابەشبونی داهاتی خەڵکی-یە لە جیهاندا
06:30
One dollar, 10 dollars or 100 dollars per day.
98
365000
5000
١ دۆلار، ١٠ دۆلار یان ١٠٠ دۆلار لە هەر ڕۆژێکدا
06:35
There's no gap between rich and poor any longer. This is a myth.
99
370000
4000
لەمەودوا کەلێنێکی زۆر گەورە نابێت لەنێوان هەژار و دەوڵەمەندا. ئەمە ئەفسانەیەکە.
06:39
There's a little hump here. But there are people all the way.
100
374000
4000
لێرەدا کەمێک بەرزو نزمی هەیە.بەڵام خەڵک لە هەموو لایەک هەیە
06:44
And if we look where the income ends up -- the income --
101
379000
4000
ئەگەر تەماشای سەرەنجامی داهاتەکان بکەین...داهاتەکان
06:48
this is 100 percent the world's annual income. And the richest 20 percent,
102
383000
6000
ئەمە ڕێژەی سەدی داهاتی جیهانە. %٢٠ی ئەم ڕێژەیەش دەوڵەمەندەکانن
06:54
they take out of that about 74 percent. And the poorest 20 percent,
103
389000
7000
کە دەکاتە نزیکەی %٧٤ی خەڵکی
هەروەها ڕێژەی فەقیرەکانیش %٢٠ن
هەروەها ڕێژەی فەقیرەکانیش %٢٠ن
07:01
they take about two percent. And this shows that the concept
104
396000
5000
نوێنەرایەتی نزیکەی %٢-ی خەڵکی دەکەن. ئەمە بیرۆکەی ئەوەمان نیشان دەدات
07:06
of developing countries is extremely doubtful. We think about aid, like
105
401000
4000
کە ووڵاتە پێگەیشتوەکان بەتەواوەتی گومانلێکراون. ئێمە بیر لە هاوکاری کردن دەکەینەوە، بۆ نمونە
07:10
these people here giving aid to these people here. But in the middle,
106
405000
5000
ئەو خەڵکانەی لێرەدان هاوکاری ئەو خەڵکەی ئەوێ دەکەن. بەڵام لە ناوەڕاست
07:15
we have most the world population, and they have now 24 percent of the income.
107
410000
4000
زۆرترین ژمارەی دانیشتوان هەیە، کە لە ئێستادا %٢٤ ی داهات بەدەست دەهێنن
07:19
We heard it in other forms. And who are these?
108
414000
4000
با بەشێوەیەکی تر گوێمان لەمە بێت.ئەمانە کێن؟
07:23
Where are the different countries? I can show you Africa.
109
418000
4000
ووڵاتە جیاوازەکان لە کوێن؟ دەتوانم ئەفریقاتان نیشان بدەم.
07:27
This is Africa. 10 percent the world population, most in poverty.
110
422000
5000
ئەمە ئەفریقایە.%١٠ی دانیشتوانی جیهان پێک دەهێنن، زۆرینەیان هەژارن
07:32
This is OECD. The rich country. The country club of the U.N.
111
427000
5000
ئەمە بە گوێرەی (ڕێکخراوی ئابووری بۆ هاوکاری و گەشەپێدان). دەوڵەمەندترین ووڵات نەتەوە یەکگرتوەکانە
07:37
And they are over here on this side. Quite an overlap between Africa and OECD.
112
432000
5000
هەروەها ئەوانەی لەم لایەدان لە سەرەوە. بەتەواەتی پێکداچون لە نێوان ئەفریقا و ڕێکخراوی ئابووری بۆ هاوکاری و گەشەپێدان
07:42
And this is Latin America. It has everything on this Earth,
113
437000
3000
ئەمەش ئەمریکای لاتینە. هەموو شتێک هەیە لەسەر ئەم زەویە،
07:45
from the poorest to the richest, in Latin America.
114
440000
3000
لە هەژارترینەوە بۆ دەوڵەمەندترین لە ئەمریکای لاتین
07:48
And on top of that, we can put East Europe, we can put East Asia,
115
443000
5000
لەسەرەوە دەتوانین ڕۆژهەڵاتی ئەوروپا دابنێین، هەروەها ڕۆژئاوای ئاسیا
07:53
and we put South Asia. And how did it look like if we go back in time,
116
448000
5000
هەروەها باشوری ئاسیا.چۆن دەبێت ئەگەر بگەڕێینەوە بۆ
07:58
to about 1970? Then there was more of a hump.
117
453000
5000
نزیکەی ساڵی ١٩٧٠؟ بەرزو نزمیەکە زیاتر دەبیت.
08:03
And we have most who lived in absolute poverty were Asians.
118
458000
4000
بێگومان زۆرینەی هەژارەکان لە ئاسیا بوون
08:07
The problem in the world was the poverty in Asia. And if I now let the world move forward,
119
462000
7000
هەژاری لە ئاسیادا کێشەی جیهان بووە. ئەگەر ئێستا ڕێم بدەن هەندێک بەرەو پێش بڕۆین بە جیهاندا
08:14
you will see that while population increase, there are
120
469000
3000
دەبینن کە ژمارەی دانیشتوان لە زیادبووندایە.
08:17
hundreds of millions in Asia getting out of poverty and some others
121
472000
3000
سەدان ملیۆن لە ئاسیادا ڕزگاریان بوە لە هەژاری وە هەندێکی تریش
08:20
getting into poverty, and this is the pattern we have today.
122
475000
3000
چونەتە خانەی هەژارییەوە، ئەمە ئەو شێوازەیە کە لە ئەمڕۆدا هەمانە
08:23
And the best projection from the World Bank is that this will happen,
123
478000
4000
باشترین پلان لە بانکی جیهانی ئەوە بوو
08:27
and we will not have a divided world. We'll have most people in the middle.
124
482000
4000
کە نابێت ئێمە جیهان دابەش بکەین. زۆرینەی خەڵک لە ناوەڕاستدان
08:31
Of course it's a logarithmic scale here,
125
486000
2000
بێگومان ئەوە پێوانەکردنێکی لۆگاریتمیە
08:33
but our concept of economy is growth with percent. We look upon it
126
488000
5000
بەڵام بیرۆکەی گەشەکردنی ئابوریمان بەڕێژەی سەدی گەشەی کردوە
با سەیری سەرەوە بکەین
با سەیری سەرەوە بکەین
08:38
as a possibility of percentile increase. If I change this, and I take
127
493000
6000
ڕێژەی سەدی زیادبوونمان بۆ ڕوون دەکاتەوە. ئەگەر ئەمە بگۆڕم
08:44
GDP per capita instead of family income, and I turn these
128
499000
4000
(GDP) بهێنم لە جیاتی داهاتی خێزانەکان، هەروەها ئەمانە بگێڕمەوە بۆ
08:48
individual data into regional data of gross domestic product,
129
503000
6000
داتا کەسیەکان لە بڵاوکراوە هەرێمیەکان لە چوارچێوەی ئەنجامی کۆتایدا
08:54
and I take the regions down here, the size of the bubble is still the population.
130
509000
4000
هەروەها ناوچەکان بهێنمە خوارەوە، هێشتا بازنەکان ژمارەی دانیشتوانن
08:58
And you have the OECD there, and you have sub-Saharan Africa there,
131
513000
3000
هەروەها (ڕێکخراوی ئابووری بۆ هاوکاری و گەشەپێدان) مان هەیە لەوێدا، لەگەڵ بیابانی ئەفریقا لەوێدا
09:01
and we take off the Arab states there,
132
516000
3000
ئینجا ووڵاتە عەرەبیەکان بخەمە ئەوێوە
09:04
coming both from Africa and from Asia, and we put them separately,
133
519000
4000
ئەوانەی کە لە ئەفریقا و ئاسیان، ئینجا هەموویان جیابکەینەوە
09:08
and we can expand this axis, and I can give it a new dimension here,
134
523000
5000
دەتوانین ئەم تەوەرەیە فراونتر بکەین،قەبارەیەکی تازەتان دەدەمێ لێرەدا
09:13
by adding the social values there, child survival.
135
528000
3000
بە زیادکردنی هەندێک شتی بەنرخی کۆمەڵایەتی، وەکو مانەوەی ژیان
09:16
Now I have money on that axis, and I have the possibility of children to survive there.
136
531000
5000
لەم تەوەرەیەدا پارە دێتە ناو باسەکەوە، هەندێک هۆکار هەیە بۆ مانەوەی منداڵان لەوێدا
09:21
In some countries, 99.7 percent of children survive to five years of age;
137
536000
4000
لە هەندێک لە ووڵاتەکاندا، بە ڕێژەی %٩٩.٧ منداڵان لە ژایندا دەمێننەوە تاکو تەمەنی پێنج ساڵی
09:25
others, only 70. And here it seems there is a gap
138
540000
4000
لە ووڵاتانی تر بەڕێژەی %٧٠ ،لێرەدا هەندێک کەلێن دیارە
09:29
between OECD, Latin America, East Europe, East Asia,
139
544000
4000
لە نێوان (ڕێکخراوی ئابووری بۆ هاوکاری و گەشەپێدان) ووڵاتانی ئەمریکای لاتین،ڕۆژهەڵاتی ئەوروپا، ڕۆژهەڵاتی ئاسیا
09:33
Arab states, South Asia and sub-Saharan Africa.
140
548000
4000
ووڵاتە عەرەبیەکان، باشووری ئاسیا لەگەڵ بیابانی دووەمئ ئەفریقا
09:37
The linearity is very strong between child survival and money.
141
552000
5000
پەیەوەندیەکی گرنگ و پتەو هەیە لە نێوان مانەوەی منداڵ و پارەدا.
09:42
But let me split sub-Saharan Africa. Health is there and better health is up there.
142
557000
8000
ڕێگەم بدەن با بیابانی دووەمی ئەفریقا جیا بکەمەوە. تەندروستی لەوێدا باشترە بە بەراورد بەوەی سەرەوە
09:50
I can go here and I can split sub-Saharan Africa into its countries.
143
565000
5000
دەتوانم لێرەدا بڕۆم وە دەتوانم بیابانی دووەمی ئەفریقا جیابکەمەوە بۆئەو ووڵاتانە.
09:55
And when it burst, the size of its country bubble is the size of the population.
144
570000
5000
کاتێک جیادەبنەوە، بازنەکە ووڵاتەکەیە وە قەبارەی ژمارەی دانیشتاون نیشان دەدات
10:00
Sierra Leone down there. Mauritius is up there. Mauritius was the first country
145
575000
4000
سیرالیۆن لەو خوارەوەیە، موریشیوس لەو سەرەوەیە.
موریشیوس یەکەم ووڵات بوو
موریشیوس یەکەم ووڵات بوو
10:04
to get away with trade barriers, and they could sell their sugar --
146
579000
3000
خۆی دەرباز کرد لە بەربەشتە بازرگانیەکان، وە توانیان شەکربفرۆشن
10:08
they could sell their textiles -- on equal terms as the people in Europe and North America.
147
583000
5000
ئەوان توانیان بەرهەمەکانی چنین بفرۆشن.. بە هەمان نرخ لە خەڵکی ئەوروپا و باکوری ئەمریکا
10:13
There's a huge difference between Africa. And Ghana is here in the middle.
148
588000
4000
لەوێدا جیاوزیەکی زۆر گەورە هەیە لە نێوان ئەفریقادا. ئەوەتا غانا لە ناوەڕاستدایە
10:17
In Sierra Leone, humanitarian aid.
149
592000
3000
لە سیرالیۆن، کۆمەکی و هاوکاری مرۆڤایەتی هەیە.
10:20
Here in Uganda, development aid. Here, time to invest; there,
150
595000
5000
لێرە لە ئۆگەندا، هاوکاری گەشەی کردوە، لێرەدا، کات هەیە بۆ بازرگانی لەوێدا
10:25
you can go for a holiday. It's a tremendous variation
151
600000
3000
تۆ دەتوانیت بڕۆیت بۆ پشوویەک.ئەوە جیاوزیەکی گەورەیە
10:28
within Africa which we rarely often make -- that it's equal everything.
152
603000
5000
لە ناوخۆی ووڵاتە ئەفریقیەکاندا بەدەگمەن ئەوە ڕوودەدات.. ئەوە هەموو شتەکان یەکسان دەکاتەوە
10:33
I can split South Asia here. India's the big bubble in the middle.
153
608000
4000
دەتوانم لێرەدا ئەفریقای باشور لەت بکەم.ئەو بازنە گەورەیەی لە ناوەڕستادایە هیندستانە
10:37
But a huge difference between Afghanistan and Sri Lanka.
154
612000
4000
بەڵام جیاوازیەکی گەورە هەیە لە نێوان ئەفغانستان و سریلانکا
10:41
I can split Arab states. How are they? Same climate, same culture,
155
616000
4000
دەتوانم ووڵاتە عەرەبیەکان لەت بکەم، ئەوان چۆنن؟هەمان ئاوهەوا، هەمان کەلتور
10:45
same religion -- huge difference. Even between neighbors.
156
620000
4000
هەمان ئاین.. زۆر جیاوازن. تەنانەت ووڵاتە دراوسێکانیش.
10:49
Yemen, civil war. United Arab Emirate, money which was quite equally and well used.
157
624000
5000
یەمەن، شەڕی ناوخۆ. شانشینی یەکگرتوی ئیمارات، پارە بەتەواوی یەکسان بوو هەروەها بە شێوەیەکی باش بەکار دەهێنرا
10:54
Not as the myth is. And that includes all the children of the foreign workers who are in the country.
158
629000
7000
ئەم قسانە وەک ئەفسانە نیە. ئەمە ئەو منداڵە ئیشکەرە بیانیانەش دەگرێتەوە کە لەو ووڵاتەدان
11:01
Data is often better than you think. Many people say data is bad.
159
636000
4000
زۆر جار داتاکان لەوە باشترن کە ئێمە بیریان لێدەکەینەوە، زۆرێک لە خەڵکی دەڵێن داتا خراپە
11:06
There is an uncertainty margin, but we can see the difference here:
160
641000
2000
لەو قەراخەدا گومانێک هەیە، بەڵام دەتوانی چیاوازیەکە لێرەدا ببینین
11:08
Cambodia, Singapore. The differences are much bigger
161
643000
3000
کامبۆدیا، سەنگافورە. جیاوازیەکە زۆر گەورەترە
11:11
than the weakness of the data. East Europe:
162
646000
3000
لە لاوازییەکەی ناو داتاکە. ڕۆژهەڵاتی ئەوروپا:
11:14
Soviet economy for a long time, but they come out after 10 years
163
649000
6000
ئابوری یەکێتی سۆڤیەت بۆ ماوەیەکی درێژ، بەڵام ئەوان دوای دە ساڵ دەرکەوتن
11:20
very, very differently. And there is Latin America.
164
655000
3000
بەشیوەیەکی زۆر زۆر جیاواز. لەوێدا ئەمریکای لاتیین هەیە
11:23
Today, we don't have to go to Cuba to find a healthy country in Latin America.
165
658000
4000
ئەمڕۆ، پێویست ناکات بچین بۆ کوبا بۆ دۆزینەوەی ووڵاتێکی تەندروست لە ئەمریکای لاتیندا
11:27
Chile will have a lower child mortality than Cuba within some few years from now.
166
662000
5000
چیلی ڕێژەی مانەوەی منداڵانی کەمترە بە بەراورد لەگەڵ کوبادا لەم چەند ساڵەی پێشوو تاکو ئێستا
11:32
And here we have high-income countries in the OECD.
167
667000
3000
لێرەدا بەرزترین داهاتی ووڵاتەکانمان هەیە لە ناو
ڕێکخراوی ئابووری بۆ هاوکاری و گەشەپێدان
ڕێکخراوی ئابووری بۆ هاوکاری و گەشەپێدان
11:35
And we get the whole pattern here of the world,
168
670000
4000
لێرەدا هەمو شێوازەکانمان دەست دەکەوێت لەجیهاندا،
11:39
which is more or less like this. And if we look at it,
169
674000
5000
کە زیاترە یان کەمترە لەمە. ئەگەر ئێمە سەیری ئەوە بکەین
11:44
how it looks -- the world, in 1960, it starts to move. 1960.
170
679000
6000
شێوەی جیهان لە ساڵی ١٩٦٠ چۆن بووە، دەست دەکەین بە جوڵە بەرەو ساڵی ١٩٦٠
11:50
This is Mao Tse-tung. He brought health to China. And then he died.
171
685000
3000
ئەمە ماوتسی تونگە. تەندروستی هێناوە بۆ چین. پاشان مرد
11:53
And then Deng Xiaoping came and brought money to China, and brought them into the mainstream again.
172
688000
5000
دواتر دینگ کیساوپینگ هات و پارەی هێنا بۆ چین، بۆ جارێکی تر ئەوانی هێنایەوە بۆ ناو ڕێگا سەرەکیەکە
11:58
And we have seen how countries move in different directions like this,
173
693000
4000
ئێمە دەبینین کە چۆن ووڵاتەکان چووڵە دەکەن بە ئاڕاستە جیاوزەکان وەک ئەمە
12:02
so it's sort of difficult to get
174
697000
4000
زۆر قورسە بتوانین
12:06
an example country which shows the pattern of the world.
175
701000
5000
ووڵاتێک وەک نمونە وەربگرین کە شێوازەکانی جیهان نیشان بدات
12:11
But I would like to bring you back to about here at 1960.
176
706000
6000
بەڵام حەزدەکەم ئێوە بگێڕمەوە بۆ بۆ دەوروبەری ساڵی ١٩٦٠
12:17
I would like to compare South Korea, which is this one, with Brazil,
177
712000
10000
حەزدەکەم بەراورد بکەم لە نێوان کۆریای باشور، کە ئەمەیانە، لەگەڵ بەرازیل
12:27
which is this one. The label went away for me here. And I would like to compare Uganda,
178
722000
5000
کە ئەم دانەیەیە. نیشانەکە لێرەوە دوورە لە منەوە. حەزدەکەم بەراورد بکەم لە نێوان ئۆگەندا
12:32
which is there. And I can run it forward, like this.
179
727000
5000
ئەوەتا لەوێدایە. دەتوانم ئەوە پێشبخەم، وەکو ئەمە
12:37
And you can see how South Korea is making a very, very fast advancement,
180
732000
9000
ئێوە دەتوانن ببینن کە چۆن کۆریای باشور بەشێوەیەکی زۆر خێرا بەرەو پێشچوە،
12:46
whereas Brazil is much slower.
181
741000
3000
لەکاتێکدا بەڕازیل زۆر هێواشە
12:49
And if we move back again, here, and we put on trails on them, like this,
182
744000
6000
ئەگەر جارێکی تر بگەڕێینەوە دواوە بۆ ئێرە، نیشانەیان لێبدەین، وەکو ئەمە
12:55
you can see again that the speed of development
183
750000
4000
جارێکی تر دەتوانن ببینن ئەوە خێرایی گەشەپێدانە
12:59
is very, very different, and the countries are moving more or less
184
754000
6000
کە زۆر زۆر جیاوازە لەگەڵ ووڵاتان کە لە جوڵەدان زیاتر یان کەمتر
13:05
in the same rate as money and health, but it seems you can move
185
760000
4000
بە هەمان تێکڕایی لە پارە و تەندروستیدا. بەڵام وادیارە دەتوانن
13:09
much faster if you are healthy first than if you are wealthy first.
186
764000
4000
زیاتر خێراتر بن ئەگەر ئێوە یەکەمجار بایەخ بدەن بە تەندروستی لە جیاتی ئەوەی بایەخ بدەن بە دەوڵەمەندی.
13:14
And to show that, you can put on the way of United Arab Emirate.
187
769000
4000
ئەمە ئەو ڕیگایانە نیشان دەدات کە شانشینی یەکگرتوی ئیمارات گرتویەتە بەر
13:18
They came from here, a mineral country. They cached all the oil;
188
773000
3000
.ئەوان لێرەوە دێن، ووڵاتێکی کانزایین. ئەوان هەموو نەوتەکەیان هەڵگرتوە؛
13:21
they got all the money; but health cannot be bought at the supermarket.
189
776000
4000
هەموویان پارەیان دەستکەوتوە؛ بەڵام ناتونن تەندروستی بکڕن لە سوپەرمارکێتەکان،
13:25
You have to invest in health. You have to get kids into schooling.
190
780000
4000
پێویستە لەسەرتان تەندروستی پێشبخەن. پێویستە منداڵەکانتان فێر بکرێن لە خوێندنگاکان.
13:29
You have to train health staff. You have to educate the population.
191
784000
3000
پێویستان بە ستافێکی ڕاهێنراوی تەندروستیە. پێویستە لەسەرتان خەڵکی هۆشیار بکەنەوە.
13:32
And Sheikh Sayed did that in a fairly good way.
192
787000
3000
شێخ زاید ئەوەی بەڕێگەیەکی زۆر باش ئەنجامداوە.
13:35
In spite of falling oil prices, he brought this country up here.
193
790000
4000
سەرەڕای دابەزینی نرخی نەوتیش، ئەو ئەم ووڵاتەی هێنایە سەرەوەی ئێرە.
13:39
So we've got a much more mainstream appearance of the world,
194
794000
4000
کەواتە ڕێگەی زیاترمان دەستکەوت بۆ دەرکەوتنی جیهان،
13:43
where all countries tend to use their money
195
798000
2000
هەموو ووڵاتەکان دەبێت پارەکانیان
13:45
better than they used in the past. Now, this is, more or less,
196
800000
5000
باشتر بەکاربهێنن وەک لەوەی کە لە ڕابردودا بەکاریان هێناوە،
13:50
if you look at the average data of the countries -- they are like this.
197
805000
7000
ئەگەر سەیری تێکڕای داتای ووڵاتەکان بکەن دەبینن وەکو ئەمە وایە
13:57
Now that's dangerous, to use average data, because there is such a lot
198
812000
5000
بەکارهێنانی تێکڕایی داتاکان شتێکی ترسناکە، لەبەرئەوەی
14:02
of difference within countries. So if I go and look here, we can see
199
817000
6000
جیاوازییەکی زۆر هەیە لە ناوخۆی ووڵاتەکاندا. بۆیە دەڕۆم بۆ ئێرە، دەتوانین ببینین
14:08
that Uganda today is where South Korea was 1960. If I split Uganda,
200
823000
6000
ئەوە ئۆگەندای ئەمرۆیە لەکاتێکدا لە ساڵی ١٩٦٠ ئەو شوێنە کۆریای باشور بوو.ئەگەر ئۆگەندا لەت بکەم
14:14
there's quite a difference within Uganda. These are the quintiles of Uganda.
201
829000
5000
بەتەواوەتی جیاوازە لە ناوخۆی ئۆگەندا. ئەمانە هێڵەکانی ئۆگەندان.
14:19
The richest 20 percent of Ugandans are there.
202
834000
3000
ڕێژەی لە سەدا ٢٠ ی دەوڵەمەندەکانی ئۆگەندا لە وێدان.
14:22
The poorest are down there. If I split South Africa, it's like this.
203
837000
4000
هەژارەکانیش لەخوارەوەی ئەوێدان. ئەگەر باشوری ئەفریقا لەت بکەم
14:26
And if I go down and look at Niger, where there was such a terrible famine,
204
841000
5000
ئەگەر بێمە خوارەوە و تەماشای نایجیریا بکەم، برسێتیەکی زۆر ترسناک لەوێدایە
14:31
lastly, it's like this. The 20 percent poorest of Niger is out here,
205
846000
5000
لە کۆتایدا وەکو ئەمەیە. لە سەدا ٢٠ ی هەژارەکانی نایجیریا لە دەرەوەی ئێرەدایە
14:36
and the 20 percent richest of South Africa is there,
206
851000
3000
هەروەها لە سەدا ٢٠ ی دەوڵەمەندەکانی ئەفریقای باشور لەوێدان،
14:39
and yet we tend to discuss on what solutions there should be in Africa.
207
854000
5000
هێشتا گفتوگۆ لەسەر ئەوە دەکەین کە چارەسەر چیە وە پێویستە چی بکرێت لە ئەفریقا.
14:44
Everything in this world exists in Africa. And you can't
208
859000
3000
هەموو شتەکانی ئەم جیهانە دەستدەکەوێت لە ئەفریقادا. هەروەها تۆ ناتوانیت
14:47
discuss universal access to HIV [medicine] for that quintile up here
209
862000
4000
گفتوگۆیەکی جیهانی تێروتەسەل بکەیت لەسەر ڤایرۆسی (HIV) بۆ ئەو هێمایەی سەرەوە
14:51
with the same strategy as down here. The improvement of the world
210
866000
4000
بەهەمان ستراتیجیەت بۆ ئەوانەی خوارەوەی ئێرە. پێشکەوتنی جیهانی
14:55
must be highly contextualized, and it's not relevant to have it
211
870000
5000
دەبێت لە چوارچێوەیەکی زۆر باشدا بێت، ئەوە پەیوەندی نیە بە
15:00
on regional level. We must be much more detailed.
212
875000
3000
ئاستی هەرێمایەتیەوە. پێویست بوو زیاتر لەسەری بدوێین
15:03
We find that students get very excited when they can use this.
213
878000
4000
ئەو خوێندکارانە دەدۆزینەوە کە دەتوانن چێژی لێوەربگرن کاتێک دەتوانن ئەمە بەکاربهێنن
15:07
And even more policy makers and the corporate sectors would like to see
214
882000
5000
پاشان زیاتر پێویستمان بە سیاسەتی دروستکەر و یەکگرتنی بەشەکان هەیە، حەزدەکەن ببیننن
15:12
how the world is changing. Now, why doesn't this take place?
215
887000
4000
کە چۆن جیهان بە بەردەوامی لە گۆڕاندایە. ئێستا، باشە بۆچی ئەمە ڕوو نەدات؟
15:16
Why are we not using the data we have? We have data in the United Nations,
216
891000
4000
ئەم داتایانەی هەمانە بۆچی بەکاریان ناهێنین؟ داتامان هەیە لە نەتەوە یەکگرتوەکان
15:20
in the national statistical agencies
217
895000
2000
لە ئاژانسی سەرژمێری نیشتیمانی
15:22
and in universities and other non-governmental organizations.
218
897000
4000
هەرەوەها لە زانکۆکان و ڕێکخراوە ناحکومیەکان
15:26
Because the data is hidden down in the databases.
219
901000
2000
لەبەرئەوەی داتاکە لە داتا بەیس-ەکاندا دیارنەمان
15:28
And the public is there, and the Internet is there, but we have still not used it effectively.
220
903000
5000
خەڵکی لێیە، هەروەها ئینتەرنێتەرنێتیشی لێیە، بەڵام هێشتا بەشیوەیەکی چالاک بەکارمان نەهێناوە
15:33
All that information we saw changing in the world
221
908000
3000
هەموو ئەو زانیاریانەی کە بینیمان دەربارەی گۆڕان لە جیهاندا
15:36
does not include publicly-funded statistics. There are some web pages
222
911000
4000
بە ئاشکرا ئامارەکانی سەرژمێری ناگرێتەوە. لەوێدا هەندێک لاپەڕەی ئەلیکترۆنی هەیە
15:40
like this, you know, but they take some nourishment down from the databases,
223
915000
6000
وەک ئەمەی دەیزانن، بەڵام ئەوان هەندێک داتا لە داتا بنچینەییەکانەوە دەبەن
15:46
but people put prices on them, stupid passwords and boring statistics.
224
921000
5000
بەڵام خەڵک پارە دەدەن بەوان، پاسۆردەکانیان گەمژانەیە هەرەوەها سەرژمێریەکانیان بێزارکەرە.
15:51
(Laughter) (Applause)
225
926000
3000
(پێکەنین) )چەپڵە)
15:54
And this won't work. So what is needed? We have the databases.
226
929000
4000
ئەمە ئیش نیە. کەواتە چی پێویستە؟ ئێمە داتا بنچینەییەکانمان هەیە
15:58
It's not the new database you need. We have wonderful design tools,
227
933000
4000
ئیتر پێویست بە داتای نوێ ناکات. ئێمە ئامێرێکی نەخشەکێشی سەرنجڕاکێشمان هەیە
16:02
and more and more are added up here. So we started
228
937000
3000
کە زیاتر و زیاتر زیاد دەکەن لەسەرەوە. بۆیە دەستمان کرد بە
16:05
a nonprofit venture which we called -- linking data to design --
229
940000
5000
پڕۆژەیەکی خێرخوازی کە پێمان دەگوت.. گرێدانی داتا بە نەخشەوە
16:10
we call it Gapminder, from the London underground, where they warn you,
230
945000
3000
پێمان دەگوت گاپمایندەر، کە لە میترۆکانی لەندەنەوە ئاگادارمان دەکاتەوە
16:13
"mind the gap." So we thought Gapminder was appropriate.
231
948000
3000
"ئاگاداری کەلێنەکە بە" بۆیە هەستمان کرد گاپمایندەر دەستی بەسەردا گیراوە
16:16
And we started to write software which could link the data like this.
232
951000
4000
بۆیە دەستمان کرد بە نوسینی بەرنامەیەک بۆ ئەوەی بتوانین داتاکان گرێبدەین بەیەکەوە وەکو ئەمە
16:20
And it wasn't that difficult. It took some person years, and we have produced animations.
233
955000
6000
ئەوە قورس نەبوو. هەندێک کەسی ویست بۆ ماوەی چەند ساڵێک وێنە جووڵاوەکانمان بەرهەم هێنا.
16:26
You can take a data set and put it there.
234
961000
2000
دەتوانن داتایەک هەڵبگریت و بیخەیتە ئەوێ.
16:28
We are liberating U.N. data, some few U.N. organization.
235
963000
5000
ئێمە ئازادین بۆ داتاکنی نەتەوەیەکگرتوەکان، وە هەندێکی کەم لە ڕێكخراوەکانی نەتەوە یەکگرتوەکان
16:33
Some countries accept that their databases can go out on the world,
236
968000
4000
هەندێک لە ووڵاتان قایل بوون بەوەی کە داتا بنچینەییەکانیان دەتوانن بڕواتە دەرەوە بۆ جیهان
16:37
but what we really need is, of course, a search function.
237
972000
3000
بەڵام ئێمە پیویستمان بەوە بوو، بێگومان ئەوەش کاری لێکۆڵینەوە بوو
16:40
A search function where we can copy the data up to a searchable format
238
975000
5000
بەهۆی کاری لێکۆڵینەوە دەتوانین داتاکەی سەرەوەی کۆپی بکەین بۆ ئەوەی توانای فۆڕماتی هەبێت
16:45
and get it out in the world. And what do we hear when we go around?
239
980000
3000
لەو ڕێگەیەشەوە بنێردرێتە دەرەوە بۆ جیهان. گوێمان لە چی دەبێت ئەگەر ئێمە بڕۆینە دەرەوە؟
16:48
I've done anthropology on the main statistical units. Everyone says,
240
983000
4000
من مرۆڤناسیم تەواو کردوە لە بەشی سەرژمێرە گشتیەکان . هەموو کەسێک دەڵێت
16:53
"It's impossible. This can't be done. Our information is so peculiar
241
988000
4000
ئەوە شتێکی مەحاڵە. ئەمە ناتوانریت تەواو بکرێت. زانیاریەکانمان زۆر دەگمەنە
16:57
in detail, so that cannot be searched as others can be searched.
242
992000
3000
لە درێژەی ئەمەدا بۆمان دەردەکەوێت کە ئەوە ناتوانرێت لێکۆڵینەوەی بۆ بکرێت وەک ئەوانەی تر کە لێکۆڵینەوەیان بۆ کراوە
17:00
We cannot give the data free to the students, free to the entrepreneurs of the world."
243
995000
5000
ئیمە ناتوانین داتاکە بە خۆڕایی بدەینە خوێندکارەکان، یاخود بازرگانەکانی جیهان
17:05
But this is what we would like to see, isn't it?
244
1000000
3000
بەڵام ئەمە ئەو شتەبوو کە ئێمە حەزمان دەکرد بیبینین، وانیە؟
17:08
The publicly-funded data is down here.
245
1003000
3000
پارە تەرخانکراوەکەی داتاکە لەم خوارەوەیە
17:11
And we would like flowers to grow out on the Net.
246
1006000
3000
دەمانەوێت وەک گوڵەکان گەورەببن لە ئینتەرنێتدا
17:14
And one of the crucial points is to make them searchable, and then people can use
247
1009000
5000
یەکێک لە خاڵە گرنگەکان ئەوەیە توانای لێکۆڵینەوەیان دەبێت، پاشان خەڵک دەتوانن بەکاریان بهێنن
17:19
the different design tool to animate it there.
248
1014000
2000
وەک ئامێرێکی نەخشە کێشی زیندوو لەوێدا
17:21
And I have a pretty good news for you. I have a good news that the present,
249
1016000
5000
هەواڵێکی جوانم پێیە بۆ ئێوە. هەواڵێکی باشم پێیە ئەویش ئەوەیە سەرۆکی
17:26
new Head of U.N. Statistics, he doesn't say it's impossible.
250
1021000
4000
نوێی بەشی سەرژمێریەکان لە نەتەوە یەکگرتوەکان، دەڵێت ئەوە شتێکی مەحاڵ نیە
17:30
He only says, "We can't do it."
251
1025000
2000
تەنها گوتی ئێمە ناتوانین ئەوەبکەین
17:32
(Laughter)
252
1027000
4000
پێکەنین
17:36
And that's a quite clever guy, huh?
253
1031000
2000
پیاوێکی تەواو لێهاتوە، وانیە؟
17:38
(Laughter)
254
1033000
2000
پێکەنین
17:40
So we can see a lot happening in data in the coming years.
255
1035000
4000
کەواتە دەتوانین لە داتاکەدا زۆر شت ببینین کە ڕوودەدات لە چەندا ساڵی داهاتودا
17:44
We will be able to look at income distributions in completely new ways.
256
1039000
4000
دەتوانین بەتەواویی دابەشکردنی داهات بەڕێگەیەکی نوێ دابڕێژینەوە
17:48
This is the income distribution of China, 1970.
257
1043000
5000
ئەمە دابەشكردنی داهاتی ووڵاتی چینە، ساڵی ١٩٧٠
17:54
the income distribution of the United States, 1970.
258
1049000
5000
ئەمە دابەشکردنی داهاتی وویلایەتە یەکگرتوەکانی ئەمریکایە، ساڵی ١٩٧٠
17:59
Almost no overlap. Almost no overlap. And what has happened?
259
1054000
4000
پێکداچون زۆر نیە، پێکداچون زۆر نیە. کەواتە چی ڕوویداوە؟
18:03
What has happened is this: that China is growing, it's not so equal any longer,
260
1058000
5000
چی ڕوویداوە لەمەدا: ئەوە گەشەکردنی چینە، ئەوە یەکسان نیە و چیتر درێژ نەبۆتەوە
18:08
and it's appearing here, overlooking the United States.
261
1063000
4000
وەک ئەوەی ئەوەی لێرەدا دەردەکەوێت، لەسەرەوە سەیری وویلایەتە یەکگرتوەکانی ئەمریکا بکەن.
18:12
Almost like a ghost, isn't it, huh?
262
1067000
2000
زۆر لە خێو دەچێت، وانیە؟
18:14
(Laughter)
263
1069000
2000
پێکەنین
18:16
It's pretty scary. But I think it's very important to have all this information.
264
1071000
10000
ترسانێکی جوانە. بەڵام واهەستدەکەم زۆر گرنگە هەموو ئەم زانیاریانەمان هەبێت.
18:26
We need really to see it. And instead of looking at this,
265
1081000
6000
بەڕاستی پێویستمان بە بینینی ئەمەیە. لەجیاتی ئەوەی سەیری ئەمە بکەین
18:32
I would like to end up by showing the Internet users per 1,000.
266
1087000
5000
حەزدەکەم کۆتایی بهێنم بە قسەکانم بە نیشاندانی بەکارهێنەرانی ئینتەرنێت بۆ هەر هەزار کەسێک
18:37
In this software, we access about 500 variables from all the countries quite easily.
267
1092000
5000
لەم بەرنامەیەدا، ئێمە ڕێدەدەین بە هاتنە ناوەوەی نزیکەی ٥٠٠ گۆڕاو لە هەموو ووڵاتەکان بەشێوەیەکی ئاسان
18:42
It takes some time to change for this,
268
1097000
4000
هەندێک کاتی دەوێت تاکو دەگۆڕێت بۆ ئەمە
18:46
but on the axises, you can quite easily get any variable you would like to have.
269
1101000
5000
بەڵام لە تەوەرەکەدا، ئێوە دەتوانن زۆر بە ئاسانی هەر گۆڕاوێکتان دەست بکەوێت کە حەزتان لێیەتی و پێویستتانە
18:51
And the thing would be to get up the databases free,
270
1106000
5000
هەروەها ئەو شتەی کە حەزتان لێیەتی دەستتان دەکەوێت بە خۆرایی لە داتا بنچینەییەکان
18:56
to get them searchable, and with a second click, to get them
271
1111000
3000
بۆ دەستکەوتنی لێکۆڵینەوەکە دەبێت دووەم کلیک بکەیت، بۆ بە دەستهێنانی ئەوانە
18:59
into the graphic formats, where you can instantly understand them.
272
1114000
5000
لە ناو هێڵکاریە فۆڕماتیەکان، تاکو یەکسەر لەوانە تێبگەیت.
19:04
Now, statisticians doesn't like it, because they say that this
273
1119000
3000
ئێستا، ئەوانەی سەرژمێری دەکەن حەزیان لەوە نیە، لەبەرئەوەی دەڵێن ئەمە
19:07
will not show the reality; we have to have statistical, analytical methods.
274
1122000
9000
ڕاستیەکە نیشان نادات؛ دەڵێن ئێمە پێویستمان بە سەرژمێریەکی شیکاری هەیە
19:16
But this is hypothesis-generating.
275
1131000
3000
بەڵام ئەمە گریمانەیەکی ناچارییە.
19:19
I end now with the world. There, the Internet is coming.
276
1134000
4000
من ئێستا کۆتایی بە باسی جیهان دەهێنم. لەوێدا ئینتەرنێت سەرهەڵدەدات.
19:23
The number of Internet users are going up like this. This is the GDP per capita.
277
1138000
4000
ژمارەی بەکارهێنەرانی ئینتەرنیت بەرەو زیادبوون چووە وەک لەمەدا دیارە. ئەمە (GDP) بۆ هەر تاکە کەسێک.
19:27
And it's a new technology coming in, but then amazingly, how well
278
1142000
5000
تەکنەلۆجیایەکی تازە دێت، بەڵام دواتر تووشی سەرسامی دەبین کە چۆن بەباشی
19:32
it fits to the economy of the countries. That's why the 100 dollar
279
1147000
5000
گونجێنراوە لەگەل ئابوری وڵاتەکاندا. لەبەرئەوەیە کە بە ١٠٠ دۆلار
19:37
computer will be so important. But it's a nice tendency.
280
1152000
3000
دەتوانیت کۆمپیوتەرێکی زۆر باشت دەستبکەوێت. بەڵام ئەوە خواستێکی زۆر جوانە.
19:40
It's as if the world is flattening off, isn't it? These countries
281
1155000
3000
ئەمەش هەروەک ئەوەیە کە جیهان تەخت بکەین، وانیە؟ ئەم ووڵاتانە
19:43
are lifting more than the economy and will be very interesting
282
1158000
3000
ئابورییان زیاتر بەرزبۆتەوە وە زیاتر خۆش دەبن
19:46
to follow this over the year, as I would like you to be able to do
283
1161000
4000
ئەگەر بەردەوام بن لە ساڵانی داهاتودا، هیوادارم بتوانین ئەمە بکەین لەگەڵ
19:50
with all the publicly funded data. Thank you very much.
284
1165000
2000
هەموو داتاکانی داهاتی گشتی لە جیهاندا. زۆر سوپاس بۆ ئێوە
19:53
(Applause)
285
1168000
3000
چەپڵە
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