TED2006
Hans Rosling: The best stats you've ever seen
Ханс Рослинг ги прикажува најдобрите статистики што сте ги виделе
Filmed:
Readability: 3.6
14,386,844 views
Никогаш не сте виделе податоци презентирани на ваков начин. Драматично, налик на спортски водител, мајсторот за статистика Ханс Рослинг ги разбива митовите за таканаречените „земји во развој“.
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
Пред околу 10 години, се нафатив да предавам глобален развој
00:29
to Swedish undergraduate students. That was after having spent
1
4000
4000
на студенти во Шведска. Тоа се случи откако поминав
00:33
about 20 years together with African institutions studying hunger in Africa,
2
8000
4000
околу 20 години истражувајќи го проблемот со гладот во Африка во соработка
00:37
so I was sort of expected to know a little about the world.
3
12000
4000
со некои африкански институции, па од мене се очекуваше да разбирам по нешто од светот.
00:41
And I started in our medical university, Karolinska Institute,
4
16000
5000
И така, почнав со предавање на предметот „Глобално здравство“
00:46
an undergraduate course called Global Health. But when you get
5
21000
4000
на нашиот медицински универзитет, на институтот Каролинска. Но, кога ќе добиете
00:50
that opportunity, you get a little nervous. I thought, these students
6
25000
3000
таква можност, ве фаќа малку трема. Си мислев, овие студенти на кои треба
00:53
coming to us actually have the highest grade you can get
7
28000
3000
да им предавам,всушност доаѓаат со највисоки оценки кои можат да се добијат
00:56
in Swedish college systems -- so, I thought, maybe they know everything
8
31000
3000
во Шведскиот високообразовен систем -- и затоа, веројатно веќе знаат
00:59
I'm going to teach them about. So I did a pre-test when they came.
9
34000
4000
се што јас би им предавал. Затоа, им направив мал тест кога првпат дојдоа.
01:03
And one of the questions from which I learned a lot was this one:
10
38000
3000
Едно од прашањата од кои јас научив многу беше:
01:06
"Which country has the highest child mortality of these five pairs?"
11
41000
4000
„Која има највисока стапка на смртност на деца од следните парови држави?“
01:10
And I put them together, so that in each pair of country,
12
45000
4000
И државите ги ставив заедно, така што во секој пар,
01:14
one has twice the child mortality of the other. And this means that
13
49000
5000
едната држава да има двојно поголема стапка на смртност од другата.
01:19
it's much bigger a difference than the uncertainty of the data.
14
54000
5000
Со ваква значајна разлика, можноста за случајна грешка е минимална.
01:24
I won't put you at a test here, but it's Turkey,
15
59000
2000
Нема да ве тестирам и вас сега, но највисоко е Турција,
01:26
which is highest there, Poland, Russia, Pakistan and South Africa.
16
61000
5000
потоа Полска, Русија, Пакистан и Јужна Африка.
01:31
And these were the results of the Swedish students. I did it so I got
17
66000
3000
И ова беа резултатите од Шведските студенти.
01:34
the confidence interval, which is pretty narrow, and I got happy,
18
69000
3000
Тестот ми даде прилично големо ниво на доверба и бев среќен.
01:37
of course: a 1.8 right answer out of five possible. That means that
19
72000
4000
1.8 точни одговори од можни 5. Тоа значи дека
01:41
there was a place for a professor of international health --
20
76000
3000
имаше простор за професор по меѓународно здравство,
01:44
(Laughter) and for my course.
21
79000
2000
(смеа) и за мојот курс.
01:46
But one late night, when I was compiling the report
22
81000
4000
Но, ја разбрав вредноста на моето откритие,
01:50
I really realized my discovery. I have shown
23
85000
4000
една доцна вечер, дури го составував мојот извештај од тестирањето. Покажав
01:54
that Swedish top students know statistically significantly less
24
89000
5000
дека најдобрите Шведски студенти знаат статистички
01:59
about the world than the chimpanzees.
25
94000
2000
значително помалку за светот од шимпанзата.
02:01
(Laughter)
26
96000
2000
(смеа)
02:03
Because the chimpanzee would score half right if I gave them
27
98000
4000
Бидејќи шимпанзата ќе погодеа барем половина од прашањата ако ги наградев
02:07
two bananas with Sri Lanka and Turkey. They would be right half of the cases.
28
102000
3000
со две банани. Тие би биле во право во половина од случаите.
02:10
But the students are not there. The problem for me was not ignorance;
29
105000
4000
Но, студентите погодија помалку од пола. Проблемот што требаше да го решам
02:14
it was preconceived ideas.
30
109000
3000
не беше незнаење, туку погрешна претстава што студентите веќе ја имаа.
02:17
I did also an unethical study of the professors of the Karolinska Institute
31
112000
4000
Направив и едно неетичко истражување на професорите на институтот Каролинска
02:21
(Laughter)
32
116000
1000
(смеа)
02:22
-- that hands out the Nobel Prize in Medicine,
33
117000
2000
кој што ја доделува Нобеловата награда за медицина,
02:24
and they are on par with the chimpanzee there.
34
119000
2000
и погодија отприлика исто колку и шимпанзите.
02:26
(Laughter)
35
121000
3000
(смеа)
02:29
This is where I realized that there was really a need to communicate,
36
124000
4000
Тогаш сфатив дека навистина постоеше потреба
02:33
because the data of what's happening in the world
37
128000
3000
да искомуницираме за податоците
02:36
and the child health of every country is very well aware.
38
131000
3000
околу случувањата во светот.
02:39
We did this software which displays it like this: every bubble here is a country.
39
134000
5000
Го изработивме овој софтвер кој го прикажува тоа на следниот начин: секој круг овде претставува една земја.
02:44
This country over here is China. This is India.
40
139000
6000
Оваа земја овде е Кина. Ова е Индија.
02:50
The size of the bubble is the population, and on this axis here I put fertility rate.
41
145000
6000
Големината на кругот претставува број на жители, а на оваа оска овде го ставив наталитетот.
02:56
Because my students, what they said
42
151000
3000
Кога моите студенти ќе го погледнат светот,
02:59
when they looked upon the world, and I asked them,
43
154000
2000
и ќе ги прашам:
03:01
"What do you really think about the world?"
44
156000
2000
„Какво е всушност вашето мислење за светот?“
03:03
Well, I first discovered that the textbook was Tintin, mainly.
45
158000
4000
Најпрвин открив дека учебникот во најголем дел беше застарен.
03:07
(Laughter)
46
162000
1000
(смеа)
03:08
And they said, "The world is still 'we' and 'them.'
47
163000
3000
Тие тие одговорија, „Светот е сеуште ’ние’ и ’тие’.
03:11
And we is Western world and them is Third World."
48
166000
3000
„Ние“ е западниот свет, а „тие“ се земјите во развој.
03:14
"And what do you mean with Western world?" I said.
49
169000
3000
„А што всушност подразбирате под западен свет?“ ги прашав.
03:17
"Well, that's long life and small family, and Third World is short life and large family."
50
172000
5000
„Па, тоа е долг живот во мали семејства, а неразвиениот свет е краток живот во големи семејства.“
03:22
So this is what I could display here. I put fertility rate here: number of children per woman:
51
177000
6000
Ова е она што што можам да го прикажам тука. Го ставам наталитетот тука: број на деца по жена,
03:28
one, two, three, four, up to about eight children per woman.
52
183000
4000
едно, две, три, четири, се до 8 деца по жена.
03:32
We have very good data since 1962 -- 1960 about -- on the size of families in all countries.
53
187000
6000
Имаме многу добри податоци од околу 1962 година за големината на семејствата во сите држави.
03:38
The error margin is narrow. Here I put life expectancy at birth,
54
193000
3000
Грешката е незначителна. Тука ја ставам очекуваната должина на животот,
03:41
from 30 years in some countries up to about 70 years.
55
196000
4000
од 30 години во некои држави се до 70 години.
03:45
And 1962, there was really a group of countries here
56
200000
3000
1962 година, гледаме една група држави овде.
03:48
that was industrialized countries, and they had small families and long lives.
57
203000
5000
Тоа се индустријализираните земји, и тие имале мали семејства и долг живот.
03:53
And these were the developing countries:
58
208000
2000
А овие се земјите во развој:
03:55
they had large families and they had relatively short lives.
59
210000
3000
тие имале бројни семејства и релативно краток живот.
03:58
Now what has happened since 1962? We want to see the change.
60
213000
4000
Сега, да видиме што се случило од 1962 година до сега. Сакаме да ја видиме промената.
04:02
Are the students right? Is it still two types of countries?
61
217000
3000
Дали студентите се во право? Дали сеуште има два типа на држави?
04:06
Or have these developing countries got smaller families and they live here?
62
221000
3000
Или можеби се случило земјите во развој да имаат помалубројни семејства и да живеат овде?
04:09
Or have they got longer lives and live up there?
63
224000
2000
Или можеби имаат подолг живот и живеат овде горе?
04:11
Let's see. We stopped the world then. This is all U.N. statistics
64
226000
3000
Да видиме. Да го запреме светот тогаш. Ова се официјални податоци од Обединетите Нации
04:14
that have been available. Here we go. Can you see there?
65
229000
3000
кои што се достапни. Одиме. Гледате ли овде?
04:17
It's China there, moving against better health there, improving there.
66
232000
3000
Ова е Кина, се движи кон подобро здравство тука, подобрувајќи се.
04:20
All the green Latin American countries are moving towards smaller families.
67
235000
3000
Сите Латино-Американски држави се движат кон помали семејства.
04:23
Your yellow ones here are the Arabic countries,
68
238000
3000
Овие жолтите се Арапските земји,
04:26
and they get larger families, but they -- no, longer life, but not larger families.
69
241000
4000
и тие имаат побројни семејства, но ... не, подолг живот, но не и побројни семејства.
04:30
The Africans are the green down here. They still remain here.
70
245000
3000
Африка се овие зелените долу. Сеуште остануваат таму.
04:33
This is India. Indonesia's moving on pretty fast.
71
248000
3000
Ова е Индија. Индонезија се движи прилично брзо.
04:36
(Laughter)
72
251000
1000
(смеа)
04:37
And in the '80s here, you have Bangladesh still among the African countries there.
73
252000
3000
Во 1980тите овде, го гледаме Бангладеш сеуште заедно со африканските земји онде.
04:40
But now, Bangladesh -- it's a miracle that happens in the '80s:
74
255000
3000
Но сега, Бангладеш - тоа е чудо што се случило во 1980тите:
04:43
the imams start to promote family planning.
75
258000
3000
Имамите почнале да промовираат планирање на семејството.
04:46
They move up into that corner. And in '90s, we have the terrible HIV epidemic
76
261000
5000
И тие доаѓаат тука горе. А во 1990тите има ужасна епидемија на сида
04:51
that takes down the life expectancy of the African countries
77
266000
3000
која што го намалува животниот век на африканските држави
04:54
and all the rest of them move up into the corner,
78
269000
4000
а сите други, доаѓаат тука горе,
04:58
where we have long lives and small family, and we have a completely new world.
79
273000
4000
каде што имаме долг животен век и малубројни семејства, и имаме комплетно нов свет.
05:02
(Applause)
80
277000
13000
(аплауз)
05:15
Let me make a comparison directly between the United States of America and Vietnam.
81
290000
5000
Да направиме директна споредба помеѓу Америка и Виетнам.
05:20
1964: America had small families and long life;
82
295000
5000
1964: Америка има малубројни семејства и долг животен век;
05:25
Vietnam had large families and short lives. And this is what happens:
83
300000
4000
Виетнам имал многубројни семејства и краток животен век. И се случува следното:
05:29
the data during the war indicate that even with all the death,
84
304000
6000
податоците за време на војната во Виетнам покажуваат дека и покрај воените жртви,
05:35
there was an improvement of life expectancy. By the end of the year,
85
310000
3000
сепак има подобрување на животниот век. До крајот на годината,
05:38
the family planning started in Vietnam and they went for smaller families.
86
313000
3000
се почнало со планирање на семејството во Виетнам, и тие се придвижиле кон помалубројни семејства.
05:41
And the United States up there is getting for longer life,
87
316000
3000
Америка тука горе се движи кон подолг животен век,
05:44
keeping family size. And in the '80s now,
88
319000
3000
задржувајќи ја бројноста во семејствата. И во 1980тите,
05:47
they give up communist planning and they go for market economy,
89
322000
3000
се откажуваат од комунизмот и поаѓаат кон пазарно општество,
05:50
and it moves faster even than social life. And today, we have
90
325000
4000
и се движи брзо. И денес, во Виетнам имаме
05:54
in Vietnam the same life expectancy and the same family size
91
329000
5000
иста големина на семејствата и ист животен век
05:59
here in Vietnam, 2003, as in United States, 1974, by the end of the war.
92
334000
7000
во 2003 година, како што имала Америка во 1974та, кога завршила војната.
06:06
I think we all -- if we don't look in the data --
93
341000
4000
Мислам дека сите ние, доколку не ги погледнеме податоците,
06:10
we underestimate the tremendous change in Asia, which was
94
345000
4000
ја потценуваме огромната промена што се случила во Азија, која што
06:14
in social change before we saw the economical change.
95
349000
4000
пред се била општествена промена, пред воопшто да ја забележиме економската промена.
06:18
Let's move over to another way here in which we could display
96
353000
5000
Да погледнеме сега уште еден начин на кој може да ги прикажеме податоците за приходите во светот.
06:23
the distribution in the world of the income. This is the world distribution of income of people.
97
358000
7000
Овде се прикажани приходите на луѓето во светот.
06:30
One dollar, 10 dollars or 100 dollars per day.
98
365000
5000
Еден долар, 10 долари, 100 долари на ден.
06:35
There's no gap between rich and poor any longer. This is a myth.
99
370000
4000
Денес не постои процеп помеѓу богатите и сиромашните. Тоа е мит.
06:39
There's a little hump here. But there are people all the way.
100
374000
4000
Има мала грбка тука, но луѓе има распределени насекаде по оската.
06:44
And if we look where the income ends up -- the income --
101
379000
4000
И ако погледнеме како завршува овој приказ -- приходите --
06:48
this is 100 percent the world's annual income. And the richest 20 percent,
102
383000
6000
ова се 100 проценти од светските годишни приходи. И најбогатите 20%,
06:54
they take out of that about 74 percent. And the poorest 20 percent,
103
389000
7000
зафаќаат околу 74%. А најсиромашните 20%,
07:01
they take about two percent. And this shows that the concept
104
396000
5000
зафаќаат околу 2%. И ова е доказ дека концептот „земја во развој“ е под знак прашање.
07:06
of developing countries is extremely doubtful. We think about aid, like
105
401000
4000
Кога мислиме на хуманитарна помош, мислиме на тоа дека
07:10
these people here giving aid to these people here. But in the middle,
106
405000
5000
овие луѓе тука, им помагаат на овие луѓе тука. Но најголем број од населението се наоѓа
07:15
we have most the world population, and they have now 24 percent of the income.
107
410000
4000
тука во средината, и тие сега имаат 24% од светските примања.
07:19
We heard it in other forms. And who are these?
108
414000
4000
Сме го чуле ова и во поинаква форма. Кои се всушност овие?
07:23
Where are the different countries? I can show you Africa.
109
418000
4000
Каде се различните земји? Можам да ви ја покажам Африка.
07:27
This is Africa. 10 percent the world population, most in poverty.
110
422000
5000
Ова е Африка. 10% од светскoто население, најголемиот дел од нив -- сиромашни.
07:32
This is OECD. The rich country. The country club of the U.N.
111
427000
5000
Ова се државите од организацијата за светска економска соработка и развој (OECD) - богатите земји. Ексклузивниот клуб на Обединетите Нации.
07:37
And they are over here on this side. Quite an overlap between Africa and OECD.
112
432000
5000
И тие се тука на оваа страна. Го приметувате ли пресекот помеѓу нив и Африка?
07:42
And this is Latin America. It has everything on this Earth,
113
437000
3000
Ова е Јужна Америка. Таму има се,
07:45
from the poorest to the richest, in Latin America.
114
440000
3000
од најсиромашни, до најбогати.
07:48
And on top of that, we can put East Europe, we can put East Asia,
115
443000
5000
И на тоа можеме да ги додадеме источна Европа, источна Азија,
07:53
and we put South Asia. And how did it look like if we go back in time,
116
448000
5000
јужна Азија. И како тоа изгледа ако се вратиме назад во времето,
07:58
to about 1970? Then there was more of a hump.
117
453000
5000
на пример во 1970та? Таму гледаме поголем процеп.
08:03
And we have most who lived in absolute poverty were Asians.
118
458000
4000
И гледаме дека најсиромашните живееле во Азија.
08:07
The problem in the world was the poverty in Asia. And if I now let the world move forward,
119
462000
7000
Светскиот проблем тогаш бил сиромаштијата во Азија. Сега, ако пуштиме светот да се движи напред,
08:14
you will see that while population increase, there are
120
469000
3000
ќе видите дека додека бројот на населението расте, стотици милиони
08:17
hundreds of millions in Asia getting out of poverty and some others
121
472000
3000
Азијати излегуваат од сиромаштијата, додека некои други пак влегуваат во сиромаштија,
08:20
getting into poverty, and this is the pattern we have today.
122
475000
3000
и ова е сликата што ја имаме денес.
08:23
And the best projection from the World Bank is that this will happen,
123
478000
4000
И најдобрата прогноза од Светската Банка е дека ќе се случи ова, и нема да имаме поделен свет.
08:27
and we will not have a divided world. We'll have most people in the middle.
124
482000
4000
Најголемиот број луѓе ќе бидат во средината.
08:31
Of course it's a logarithmic scale here,
125
486000
2000
Се разбира, ова е логаритамска скала,
08:33
but our concept of economy is growth with percent. We look upon it
126
488000
5000
но нашиот концепт на раст во економијата е раст преку проценти. Гледаме на тоа како
08:38
as a possibility of percentile increase. If I change this, and I take
127
493000
6000
можност за процентуален раст. Ако го сменам ова и наместо тоа
08:44
GDP per capita instead of family income, and I turn these
128
499000
4000
одберам бруто приход по глава на жител, и ги претворам овие индивидуални податоци
08:48
individual data into regional data of gross domestic product,
129
503000
6000
во регионални податоци за бруто домашен производ,
08:54
and I take the regions down here, the size of the bubble is still the population.
130
509000
4000
и ги донесам регионите тука доле, големината на кругот е сешуте број на жители.
08:58
And you have the OECD there, and you have sub-Saharan Africa there,
131
513000
3000
Тука се земјите од OECD, тука е Африка под Сахара,
09:01
and we take off the Arab states there,
132
516000
3000
а арапските земји се тука,
09:04
coming both from Africa and from Asia, and we put them separately,
133
519000
4000
кои припаѓаат и на Африка и на Азија, и ги ставаме одделно,
09:08
and we can expand this axis, and I can give it a new dimension here,
134
523000
5000
и може да ја прошириме оваа оска, и може да и дадам нова димензија тука,
09:13
by adding the social values there, child survival.
135
528000
3000
со додавање на социјалните вредности тука, преживеани деца.
09:16
Now I have money on that axis, and I have the possibility of children to survive there.
136
531000
5000
Сега, ставам пари на оваа оска, и веројатност за децата да останат живи тука.
09:21
In some countries, 99.7 percent of children survive to five years of age;
137
536000
4000
Во некои држави, 99.7% од децата остануват живи до 5 годишна возраст.
09:25
others, only 70. And here it seems there is a gap
138
540000
4000
Во некои други, само 70%. И тука,
09:29
between OECD, Latin America, East Europe, East Asia,
139
544000
4000
веќе се гледа процеп меѓу OECD, Јужна Америка, Источна Европа, Источна Азија,
09:33
Arab states, South Asia and sub-Saharan Africa.
140
548000
4000
Арапските земји, Јужна Азија и Африка под Сахара.
09:37
The linearity is very strong between child survival and money.
141
552000
5000
Зависноста е многу силна меѓу преживеаните деца и парите.
09:42
But let me split sub-Saharan Africa. Health is there and better health is up there.
142
557000
8000
Но, дозволете ми да ја поделам Африка. Здравјето е тука, а подоброто здравје е тука горе.
09:50
I can go here and I can split sub-Saharan Africa into its countries.
143
565000
5000
Можам да ја поделам Африка на нејзините држави.
09:55
And when it burst, the size of its country bubble is the size of the population.
144
570000
5000
И кога ќе ја поделам, големината на секој круг претставува број на жители во таа држава.
10:00
Sierra Leone down there. Mauritius is up there. Mauritius was the first country
145
575000
4000
Сиера Леоне таму доле. Маурициус таму горе. Маурициус беше првата држава што го отвори пазарот
10:04
to get away with trade barriers, and they could sell their sugar --
146
579000
3000
и беше во можност да го продава својот шеќер.
10:08
they could sell their textiles -- on equal terms as the people in Europe and North America.
147
583000
5000
Можеа да го продаваат својот текстил исто како и луѓето од Европа и Северна Америка.
10:13
There's a huge difference between Africa. And Ghana is here in the middle.
148
588000
4000
Има огромни разлики во Африка. Гана е тука во средината.
10:17
In Sierra Leone, humanitarian aid.
149
592000
3000
Во Сиера Леоне, хуманитарна помош.
10:20
Here in Uganda, development aid. Here, time to invest; there,
150
595000
5000
Тука во Уганда, помош за развој. Тука, време е за инвестиции,
10:25
you can go for a holiday. It's a tremendous variation
151
600000
3000
тука, може да се оди на одмор. Тоа е огромна варијација во самата Африка
10:28
within Africa which we rarely often make -- that it's equal everything.
152
603000
5000
која ретко кој ја гледа. Најчесто ги изедначуваме државите.
10:33
I can split South Asia here. India's the big bubble in the middle.
153
608000
4000
Можам да ја поделам и Јужна Азија тука. Индија е големиот круг во средина.
10:37
But a huge difference between Afghanistan and Sri Lanka.
154
612000
4000
Но, има огромна разлика меѓу Авганистан и Шри Ланка.
10:41
I can split Arab states. How are they? Same climate, same culture,
155
616000
4000
Можам да ги поделам арапските земји. Какви се тие? Иста клима, иста култура,
10:45
same religion -- huge difference. Even between neighbors.
156
620000
4000
иста религија. Огромна разлика. Дури и меѓу соседите.
10:49
Yemen, civil war. United Arab Emirate, money which was quite equally and well used.
157
624000
5000
Јемен - граѓанска војна. Обединети арапски емирати - пари, пари кои сосема добро биле подеднакво распределени и добро искористени.
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
Тоа се разликува од митот. А тука се вклучени и сите деца на работниците од странство кои се во земјата.
11:01
Data is often better than you think. Many people say data is bad.
159
636000
4000
Податоците се најчесто подобри отколку што мислиме. Повеќето луѓе велат податоците се лоши.
11:06
There is an uncertainty margin, but we can see the difference here:
160
641000
2000
Постои мала можност за грешка, но разликите може да се видат тука:
11:08
Cambodia, Singapore. The differences are much bigger
161
643000
3000
Камбоџа, Сингапур. Разликите се многу поголеми
11:11
than the weakness of the data. East Europe:
162
646000
3000
од можноста за грешка во податоците. Источна Европа:
11:14
Soviet economy for a long time, but they come out after 10 years
163
649000
6000
долгогодишно социјалистичко стопанство, но после 10 години излегуваат многу поразлични.
11:20
very, very differently. And there is Latin America.
164
655000
3000
И тука е Јужна Америка.
11:23
Today, we don't have to go to Cuba to find a healthy country in Latin America.
165
658000
4000
Денес не мора да одиме во Куба за да најдеме здрава држава во Јужна Америка.
11:27
Chile will have a lower child mortality than Cuba within some few years from now.
166
662000
5000
За некоја година, Чиле ќе има помала стапка на смртност на деца од Куба.
11:32
And here we have high-income countries in the OECD.
167
667000
3000
И тука ги гледаме земјите од OECD со висок приход.
11:35
And we get the whole pattern here of the world,
168
670000
4000
И ја гледаме целосната слика на светот,
11:39
which is more or less like this. And if we look at it,
169
674000
5000
која горе-долу изгледа вака. И ако ја погледнеме,
11:44
how it looks -- the world, in 1960, it starts to move. 1960.
170
679000
6000
како изгледа -- светот во 1960та, почнува да се движи. 1960.
11:50
This is Mao Tse-tung. He brought health to China. And then he died.
171
685000
3000
Ова е Мао Це Тунг. Тој донесува здравје во Кина. И потоа умира.
11:53
And then Deng Xiaoping came and brought money to China, and brought them into the mainstream again.
172
688000
5000
И потоа доаѓа Денг Хсиаопинг и донесува пари во Кина, и со тоа ги враќа повторно во игра во светски рамки.
11:58
And we have seen how countries move in different directions like this,
173
693000
4000
Видовме како се движат државите во различни насоки,
12:02
so it's sort of difficult to get
174
697000
4000
но малку е тешко да се најде
12:06
an example country which shows the pattern of the world.
175
701000
5000
држава која ја опишува целосната слика на светот.
12:11
But I would like to bring you back to about here at 1960.
176
706000
6000
Би сакал да ве вратам назад во 1960та.
12:17
I would like to compare South Korea, which is this one, with Brazil,
177
712000
10000
Би сакал да направам споредба на Јужна Кореја која се наоѓа тука, со Бразил, кој е тука.
12:27
which is this one. The label went away for me here. And I would like to compare Uganda,
178
722000
5000
И би сакал да ја споредам Уганда која е тука.
12:32
which is there. And I can run it forward, like this.
179
727000
5000
И сега можам да пуштам да се движи напред..
12:37
And you can see how South Korea is making a very, very fast advancement,
180
732000
9000
И може да се види како Јужна Кореја бележи многу брз развој,
12:46
whereas Brazil is much slower.
181
741000
3000
додека Бразил е многу поспор.
12:49
And if we move back again, here, and we put on trails on them, like this,
182
744000
6000
Ако повторно се вратиме назад, тука, и направиме да оставаат траги каде што се движат,
12:55
you can see again that the speed of development
183
750000
4000
уште еднаш може да видите дека брзината на развојот
12:59
is very, very different, and the countries are moving more or less
184
754000
6000
е многу многу различна, и државите се движат отприлика
13:05
in the same rate as money and health, but it seems you can move
185
760000
4000
со истата стапка како парите и здравјето, но се гледа дека земјата може многу побрзо да напредува
13:09
much faster if you are healthy first than if you are wealthy first.
186
764000
4000
ако најпрвин е здрава, отколку ако најпрвин е богата.
13:14
And to show that, you can put on the way of United Arab Emirate.
187
769000
4000
И за да го прикажеме тоа, ќе ги погледнеме Обединетите Арапски Емирати.
13:18
They came from here, a mineral country. They cached all the oil;
188
773000
3000
Тие почнуваат како земја богата со природни ресурси. Ја продадоа нафтата,
13:21
they got all the money; but health cannot be bought at the supermarket.
189
776000
4000
зедоа многу пари, но, здравјето не се купува во супермаркет.
13:25
You have to invest in health. You have to get kids into schooling.
190
780000
4000
Во здравјето мора да се инвестира. Децата мора да се пратат во училиште.
13:29
You have to train health staff. You have to educate the population.
191
784000
3000
Мора да се обучат здравствени работници. Да се образова народот.
13:32
And Sheikh Sayed did that in a fairly good way.
192
787000
3000
Шекиот Сајед го направи сето ова на релативно добар начин.
13:35
In spite of falling oil prices, he brought this country up here.
193
790000
4000
И покрај пониската цена на нафтата, успеа да ја донесе земјата тука горе.
13:39
So we've got a much more mainstream appearance of the world,
194
794000
4000
Па, гледаме поунифициран изглед на светот,
13:43
where all countries tend to use their money
195
798000
2000
каде што сите земји ги користат своите пари на подобар начин отколку во минатото.
13:45
better than they used in the past. Now, this is, more or less,
196
800000
5000
Сега, ако ги погледнеме средните вредности на податоците,
13:50
if you look at the average data of the countries -- they are like this.
197
805000
7000
тие изгледаат вака.
13:57
Now that's dangerous, to use average data, because there is such a lot
198
812000
5000
Ова е опасно, да се користи средната вредност, бидејќи има големи разлики
14:02
of difference within countries. So if I go and look here, we can see
199
817000
6000
и внатре во самата земја. Така, ако погледнам овде, ќе видиме дека
14:08
that Uganda today is where South Korea was 1960. If I split Uganda,
200
823000
6000
Уганда денес е она што Јужна Кореја била во 1960та. Но, ако ја поделам Уганда
14:14
there's quite a difference within Uganda. These are the quintiles of Uganda.
201
829000
5000
може да се забележи голема разлика внатре. Ова се квинтилите на Уганда.
14:19
The richest 20 percent of Ugandans are there.
202
834000
3000
Најбогатите 20% се овде.
14:22
The poorest are down there. If I split South Africa, it's like this.
203
837000
4000
Најсиромашните се овде долу. Ако ја поделам Јужна Африка, ќе излезе ова.
14:26
And if I go down and look at Niger, where there was such a terrible famine,
204
841000
5000
Ако одам долу и го погледнам Нигер, каде што имаше ужасен глад,
14:31
lastly, it's like this. The 20 percent poorest of Niger is out here,
205
846000
5000
во последно време е вака. Најсиромашните 20% од Нигер се тука,
14:36
and the 20 percent richest of South Africa is there,
206
851000
3000
а најбогатите 20% во Африка се тука,
14:39
and yet we tend to discuss on what solutions there should be in Africa.
207
854000
5000
а ние сеуште зборуваме дека треба да ги решиме проблемите во Африка.
14:44
Everything in this world exists in Africa. And you can't
208
859000
3000
Се што постои на овој свет, постои и во Африка. И затоа не може
14:47
discuss universal access to HIV [medicine] for that quintile up here
209
862000
4000
да се разговара за еднаков пристап до лекови за сида за овој квинтил горе
14:51
with the same strategy as down here. The improvement of the world
210
866000
4000
применувајќи ја истата стратегија како овде долу. Развојот на светот
14:55
must be highly contextualized, and it's not relevant to have it
211
870000
5000
мора да биде прилагоден на контекстот, и воопшто не е релевантно да се зборува
15:00
on regional level. We must be much more detailed.
212
875000
3000
за развој на регионално ниво. Мора да бидеме многу подетални.
15:03
We find that students get very excited when they can use this.
213
878000
4000
Откривме дека овој пристап е многу интересен за студентите.
15:07
And even more policy makers and the corporate sectors would like to see
214
882000
5000
И уште поинтересен би бил за политичарите и корпорациите кои би сакале да
15:12
how the world is changing. Now, why doesn't this take place?
215
887000
4000
ги следат промените во светот. Но, зошто ова не се случува?
15:16
Why are we not using the data we have? We have data in the United Nations,
216
891000
4000
Зошто не ги користиме податоците кои веќе ги имаме? А постојат податоци и во Обединетите Нации,
15:20
in the national statistical agencies
217
895000
2000
и во државните статистички служби,
15:22
and in universities and other non-governmental organizations.
218
897000
4000
во универзитетите и другите невладини организации.
15:26
Because the data is hidden down in the databases.
219
901000
2000
Тоа е затоа што податоците се скриени во базите на податоци.
15:28
And the public is there, and the Internet is there, but we have still not used it effectively.
220
903000
5000
Интернетот е тука, но сеуште не сме го искористиле ефикасно.
15:33
All that information we saw changing in the world
221
908000
3000
Сиве информации кои ги видовме за промените во светот
15:36
does not include publicly-funded statistics. There are some web pages
222
911000
4000
не се од бесплатни извори. Постојат некои интернет страни
15:40
like this, you know, but they take some nourishment down from the databases,
223
915000
6000
слични на оваа, нели, но треба некој да се погрижи за нив,
15:46
but people put prices on them, stupid passwords and boring statistics.
224
921000
5000
а и луѓето бараат пари за да ги погледнете, ставаат глупави лозинки и повторно даваат досадни статистики.
15:51
(Laughter) (Applause)
225
926000
3000
(смеа)(аплауз)
15:54
And this won't work. So what is needed? We have the databases.
226
929000
4000
Таквиот пристап не може да функционира. Што е потребно? Ги имаме податоците.
15:58
It's not the new database you need. We have wonderful design tools,
227
933000
4000
Не ни требаат нови податоци. Имаме прекрасни дизајнерски алатки,
16:02
and more and more are added up here. So we started
228
937000
3000
и се раѓаат се повеќе и повеќе такви. Затоа, отпочнавме
16:05
a nonprofit venture which we called -- linking data to design --
229
940000
5000
непрофитен проект кој го нарековме - поврзување на податоците со дизајнот -
16:10
we call it Gapminder, from the London underground, where they warn you,
230
945000
3000
го нарекуваме Gapminder („внимавач на процепот“), име кое го позајмивме од Лондонското метро, каде што ве предупредуваат,
16:13
"mind the gap." So we thought Gapminder was appropriate.
231
948000
3000
„внимавајте на процепот (меѓу возот и станицата кога се симнувате од возот)“. Затоа мислевме дека Gapminder е соодветно.
16:16
And we started to write software which could link the data like this.
232
951000
4000
И почнавме да пишуваме софтвер кој ќе ги поврзува податоците.
16:20
And it wasn't that difficult. It took some person years, and we have produced animations.
233
955000
6000
И не беше премногу тешко. Работевме неколку години и ги подготвивме анимациите.
16:26
You can take a data set and put it there.
234
961000
2000
Со овој софтвер можете да анализирате и сопствени податоци.
16:28
We are liberating U.N. data, some few U.N. organization.
235
963000
5000
Ги ослободуваме податоците од О.Н., од неколку нивни организации.
16:33
Some countries accept that their databases can go out on the world,
236
968000
4000
Некои земји прифаќаат нивните податоци да излезат во светот,
16:37
but what we really need is, of course, a search function.
237
972000
3000
но она што навистина ни треба е функција за пребарување по податоците.
16:40
A search function where we can copy the data up to a searchable format
238
975000
5000
Функција за пребарување каде што ќе може да ги ископираме податоците во формат погоден за пребарување.
16:45
and get it out in the world. And what do we hear when we go around?
239
980000
3000
И што ни одговараат кога ќе ги посетиме и ќе им го побараме ова?
16:48
I've done anthropology on the main statistical units. Everyone says,
240
983000
4000
Направив антропологија на главните статистички единици. Сите велат,
16:53
"It's impossible. This can't be done. Our information is so peculiar
241
988000
4000
„Тоа е невозможно. Не може да се направи. Нашите податоци се со специфични детали,
16:57
in detail, so that cannot be searched as others can be searched.
242
992000
3000
и не може така лесно да се пребарува како по други податоци.
17:00
We cannot give the data free to the students, free to the entrepreneurs of the world."
243
995000
5000
Не може да ги дадеме податоците бесплатно на студентите и претприемачите насекаде низ светот.“
17:05
But this is what we would like to see, isn't it?
244
1000000
3000
Но, тоа е она што ние би сакале да го видиме зар не?
17:08
The publicly-funded data is down here.
245
1003000
3000
Податоците се овде долу.
17:11
And we would like flowers to grow out on the Net.
246
1006000
3000
И би сакале да видиме како од нив изникнуваат цветови на интернет.
17:14
And one of the crucial points is to make them searchable, and then people can use
247
1009000
5000
И една од најбитните работи е да се направат подгодни за пребарување, за потоа луѓето да можат
17:19
the different design tool to animate it there.
248
1014000
2000
да користат различни алатки за дизајн и анимација користејќи ги тие податоци.
17:21
And I have a pretty good news for you. I have a good news that the present,
249
1016000
5000
И имаме добри вести за вас. Добрата вест е дека новиот раководител
17:26
new Head of U.N. Statistics, he doesn't say it's impossible.
250
1021000
4000
на секторот за статистика при О.Н. не вели дека е невозможно.
17:30
He only says, "We can't do it."
251
1025000
2000
Тој само вели, „Ние не може да го направиме тоа.“
17:32
(Laughter)
252
1027000
4000
(смеа)
17:36
And that's a quite clever guy, huh?
253
1031000
2000
А тој е прилично умен човек, зар не?
17:38
(Laughter)
254
1033000
2000
(смеа)
17:40
So we can see a lot happening in data in the coming years.
255
1035000
4000
Па, може да очекуваме доста податоци во годините што претстојат.
17:44
We will be able to look at income distributions in completely new ways.
256
1039000
4000
Ќе може да ја погледнеме распределбата на приходите во сосем ново светло.
17:48
This is the income distribution of China, 1970.
257
1043000
5000
Ова е распределбата на приходите во Кина во 1970та.
17:54
the income distribution of the United States, 1970.
258
1049000
5000
Ова е распределбата во Америка 1970та.
17:59
Almost no overlap. Almost no overlap. And what has happened?
259
1054000
4000
Скоро и да нема пресек. Скоро и да нема пресек! И што се случи?
18:03
What has happened is this: that China is growing, it's not so equal any longer,
260
1058000
5000
Што се случи е следното: Кина се развива, веќе не е толку изедначена,
18:08
and it's appearing here, overlooking the United States.
261
1063000
4000
и доаѓа овде над Америка.
18:12
Almost like a ghost, isn't it, huh?
262
1067000
2000
Скоро како дух над неа а?
18:14
(Laughter)
263
1069000
2000
(смеа)
18:16
It's pretty scary. But I think it's very important to have all this information.
264
1071000
10000
Малку е страшно. Но, навистина мислам дека е битно да ги имаме сите овие информации.
18:26
We need really to see it. And instead of looking at this,
265
1081000
6000
Навистина треба да ги видиме. И наместо да го гледаме ова,
18:32
I would like to end up by showing the Internet users per 1,000.
266
1087000
5000
би сакал да завршам со приказ на корисниците на интернет (по 1000).
18:37
In this software, we access about 500 variables from all the countries quite easily.
267
1092000
5000
Со овој софтвер релативно лесно пристапуваме до околу 500 променливи од сите држави.
18:42
It takes some time to change for this,
268
1097000
4000
Потребно е малку време ова да се смени,
18:46
but on the axises, you can quite easily get any variable you would like to have.
269
1101000
5000
но на оските може да ја поставите секоја променлива што би сакале да ја имате.
18:51
And the thing would be to get up the databases free,
270
1106000
5000
И она што би требало да се случи е податоците бесплатно да се објават,
18:56
to get them searchable, and with a second click, to get them
271
1111000
3000
да се прилагодат за пребарување, и со уште еден клик, да се
18:59
into the graphic formats, where you can instantly understand them.
272
1114000
5000
претстават графички, каде што веднаш ќе бидат разбирливи.
19:04
Now, statisticians doesn't like it, because they say that this
273
1119000
3000
На статистичарите не им се допаѓа ова, бидејќи велат дека тоа нема да биде
19:07
will not show the reality; we have to have statistical, analytical methods.
274
1122000
9000
одраз на реалноста. Мора да имаме статистички, аналитички методи.
19:16
But this is hypothesis-generating.
275
1131000
3000
Но ова е корисно за поставување хипотези.
19:19
I end now with the world. There, the Internet is coming.
276
1134000
4000
Сега завршувам со светот. Тука почнува интернетот.
19:23
The number of Internet users are going up like this. This is the GDP per capita.
277
1138000
4000
Бројот на корисници на интернет расте. Ова се приходите по глава на жител.
19:27
And it's a new technology coming in, but then amazingly, how well
278
1142000
5000
Ова е нова технологија која доаѓа, и која неверојатно
19:32
it fits to the economy of the countries. That's why the 100 dollar
279
1147000
5000
се поклопува со економиите на државите. Токму затоа е битно да профункционира идејата
19:37
computer will be so important. But it's a nice tendency.
280
1152000
3000
„компјутер за 100 долари“. Но, тоа е убава тенденција.
19:40
It's as if the world is flattening off, isn't it? These countries
281
1155000
3000
Изгледа како светот да е се поунифициран нели? Овие држави
19:43
are lifting more than the economy and will be very interesting
282
1158000
3000
не се развиваат само во економијата и ќе биде интересно да се следат
19:46
to follow this over the year, as I would like you to be able to do
283
1161000
4000
со текот на времето, како што би сакал да можете и вие, користејќи ги
19:50
with all the publicly funded data. Thank you very much.
284
1165000
2000
сите слободно достапни податоци. Ви благодарам многу.
19:53
(Applause)
285
1168000
3000
(Аплауз)
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