TED@State
Hans Rosling: Let my dataset change your mindset
Hans Rosling: Niech mój zbiór danych zmieni Wasz zbiór przekonań
Filmed:
Readability: 3.5
1,816,065 views
Podczas swego wystąpienia w Departamencie Stanu U.S.A latem tego roku Hans Rosling wykorzystuje swoje fascynujące oprogramowanie prezentujące dane w postaci bąbelków, by obalać mity związane z krajami rozwijającymi się. Znajdziecie tu analizy dotyczące Chin i świata po dopłatach rządowych, a także klasyczne prezentacje danych.
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.
00:16
I'm going to talk about your mindset.
0
0
4000
Będę mówił o Waszym zbiorze przekonań.
00:20
Does your mindset correspond to my dataset?
1
4000
4000
Czy Wasz zbiór przekonań jest zgodny z moim zbiorem danych?
00:24
(Laughter)
2
8000
1000
(Śmiech)
00:25
If not, one or the other needs upgrading, isn't it?
3
9000
3000
Jeśli nie, to jeden z nich wymaga aktualizacji, prawda?
00:28
When I talk to my students about global issues,
4
12000
4000
Gdy rozmawiam z moimi studentami o zagadnieniach globalnych
00:32
and I listen to them in the coffee break,
5
16000
2000
i słucham ich podczas przerwy na kawę,
00:34
they always talk about "we" and "them."
6
18000
3000
zawsze mówią w kategoriach "my" i "oni".
00:37
And when they come back into the lecture room
7
21000
3000
Kiedy wracają potem do sali wykładowej
00:40
I ask them, "What do you mean with "we" and "them"?
8
24000
2000
pytam ich: "Kogo nazywacie "my" a kogo "oni'?"
00:42
"Oh, it's very easy. It's the western world and it's the developing world," they say.
9
26000
3000
"To bardzo proste. Chodzi o kraje zachodnie i kraje rozwijające się", mówią.
00:45
"We learned it in college."
10
29000
2000
"Tego uczono nas w szkole."
00:47
And what is the definition then? "The definition?
11
31000
2000
No ale jaka jest definicja? "Definicja?"
00:49
Everyone knows," they say.
12
33000
2000
To przecież wiadomo," mówią.
00:51
But then you know, I press them like this.
13
35000
2000
Ale ja nadal naciskam.
00:53
So one girl said, very cleverly, "It's very easy.
14
37000
2000
W końcu jakaś dziewczyna wyjaśnia rezolutnie:
00:55
Western world is a long life in a small family.
15
39000
3000
"To bardzo proste. Kraje zachodnie to długie życie w małej rodzinie.
00:58
Developing world is a short life in a large family."
16
42000
3000
Kraje rozwijające się to krótkie życie w dużej rodzinie."
01:01
And I like that definition, because it enabled me
17
45000
3000
Spodobała mi się ta definicja. Pozwoliła mi
01:04
to transfer their mindset
18
48000
2000
przełożyć ich zbiór przekonań
01:06
into the dataset.
19
50000
2000
na zbiór danych.
01:08
And here you have the dataset.
20
52000
2000
Tu mamy ten zbiór danych.
01:10
So, you can see that what we have on this axis here
21
54000
2000
Jak widzicie, na tej osi
01:12
is size of family. One, two, three, four, five
22
56000
3000
mamy wielkość rodziny. Jedno, dwoje, troje, czworo, pięcioro dzieci na kobietę.
01:15
children per woman on this axis.
23
59000
2000
mamy wielkość rodziny. Jedno, dwoje, troje, czworo, pięcioro dzieci na kobietę.
01:17
And here, length of life, life expectancy,
24
61000
2000
Tu długość życia--średnią długość życia:
01:19
30, 40, 50.
25
63000
2000
30, 40, 50 lat.
01:21
Exactly what the students said was their concept about the world.
26
65000
4000
To, co powiedzieli studenci, wyrażało ich koncepcję świata.
01:25
And really this is about the bedroom.
27
69000
2000
Problem w zasadzie sprowadza się do sypialni--
01:27
Whether the man and woman decide to have small family,
28
71000
4000
do tego, czy mężczyzna i kobieta decydują się na małą rodzinę,
01:31
and take care of their kids, and how long they will live.
29
75000
3000
która pozwoli zadbać o dzieci, i tego, jak długo będą żyć.
01:34
It's about the bathroom and the kitchen. If you have soap, water and food, you know,
30
78000
4000
Chodzi też o łazienkę i o kuchnię. Jeśli ma się mydło, wodę i żywność,
01:38
you can live long.
31
82000
2000
można żyć długo.
01:40
And the students were right. It wasn't that the world consisted --
32
84000
2000
Studenci mieli rację. Nie chodzi o to, że świat składał się --
01:42
the world consisted here, of one set of countries over here,
33
86000
4000
z jednego zbioru krajów w tym miejscu
01:46
which had large families and short life. Developing world.
34
90000
4000
gdzie występowały duże rodziny i krótkie życie (kraje rozwijające się).
01:50
And we had one set of countries up there
35
94000
3000
A tu mieliśmy zbiór krajów,
01:53
which was the western world.
36
97000
2000
które były krajami zachodnimi.
01:55
They had small families and long life.
37
99000
3000
Charakteryzowały się małymi rodzinami i długim życiem.
01:58
And you are going to see here
38
102000
2000
A tu zobaczycie
02:00
the amazing thing that has happened in the world during my lifetime.
39
104000
4000
zdumiewającą rzecz, jaka wydarzyła się na świecie za mojego życia.
02:04
Then the developing countries applied
40
108000
2000
Kraje rozwijające się wprowadziły
02:06
soap and water, vaccination.
41
110000
2000
mydło, wodę i szczepionki.
02:08
And all the developing world started to apply family planning.
42
112000
3000
Cały trzeci świat zaczął stosować planowanie rodziny.
02:11
And partly to USA who help to provide
43
115000
2000
Częściowo dzięki USA, które pomagają zapewnić
02:13
technical advice and investment.
44
117000
3000
wiedzę techniczną i kapitał.
02:16
And you see all the world moves over to a two child family,
45
120000
4000
Zobaczcie: cały ten świat przesuwa się w kierunku rodziny z dwojgiem dzieci
02:20
and a life with 60 to 70 years.
46
124000
3000
i 60 - 70 lat życia.
02:23
But some countries remain back in this area here.
47
127000
3000
Ale niektóre kraje pozostają tu, w tym rejonie.
02:26
And you can see we still have Afghanistan down here.
48
130000
3000
Spójrzcie: nadal mamy tu Afganistan,
02:29
We have Liberia. We have Congo.
49
133000
3000
Liberię, Kongo.
02:32
So we have countries living there.
50
136000
2000
Są to kraje, które nadal tam tkwią.
02:34
So the problem I had
51
138000
2000
Mój problem polegał na tym,
02:36
is that the worldview that my students had
52
140000
4000
że światopogląd moich studentów
02:40
corresponds to reality in the world
53
144000
2000
odpowiadał rzeczywistości
02:42
the year their teachers were born.
54
146000
3000
z roku, gdy urodzili się ich nauczyciele--i my.
02:45
(Laughter)
55
149000
3000
(Śmiech)
02:48
(Applause)
56
152000
3000
(Brawa)
02:51
And we, in fact, when we have played this over the world.
57
155000
3000
Kiedy mówiłem o tym w ubiegłym tygodniu
02:54
I was at the Global Health Conference here in Washington last week,
58
158000
3000
na Światowej Konferencji Zdrowia, tu, w Waszyngtonie,
02:57
and I could see the wrong concept
59
161000
3000
widziałem, że w takim błędnym przekonaniu
03:00
even active people in United States had,
60
164000
3000
tkwią nawet aktywni ludzie w Stanach Zjednoczonych--
03:03
that they didn't realize the improvement
61
167000
3000
Że nie zdają sobie sprawy z tego, jaki postęp
03:06
of Mexico there, and China, in relation to United States.
62
170000
5000
w stosunku do Stanów Zjednoczonych zrobiły Meksyk czy Chiny.
03:11
Look here when I move them forward.
63
175000
2000
Spójrzcie co się stanie, gdy przesunę czas do przodu.
03:13
Here we go.
64
177000
7000
Proszę bardzo.
03:20
They catch up. There's Mexico.
65
184000
3000
Nadrabiają straty. To jest Meksyk.
03:23
It's on par with United States in these two social dimensions.
66
187000
3000
Dorównuje Stanom Zjednoczonym w tych dwóch wymiarach społecznych.
03:26
There was less than five percent
67
190000
2000
Niecałe pięć procent
03:28
of the specialists in Global Health that was aware of this.
68
192000
3000
specjalistów w dziedzinie zdrowia na świecie zdawało sobie z tego sprawę.
03:31
This great nation, Mexico,
69
195000
2000
Ten wspaniały meksykański naród
03:33
has the problem that arms are coming from North,
70
197000
3000
ma problem z bronią przewożoną z północy,
03:36
across the borders, so they had to stop that,
71
200000
2000
przez granicę. Musieli więc z tym skończyć.
03:38
because they have this strange relationship to the United States, you know.
72
202000
4000
Bo, wiecie, oni mają takie dziwne relacje ze Stanami Zjednoczonymi.
03:42
But if I would change this axis here,
73
206000
4000
Ale gdybym zmienił tę oś, tu, popatrzcie,
03:46
I would instead put income per person.
74
210000
3000
gdybym uwzględnił na niej dochód na osobę.
03:49
Income per person. I can put that here.
75
213000
3000
Dochód na osobę. Zmieniamy to tu...
03:52
And we will then see
76
216000
2000
Teraz zobaczymy zupełnie inny wykres.
03:54
a completely different picture.
77
218000
2000
Teraz zobaczymy zupełnie inny wykres.
03:56
By the way, I'm teaching you
78
220000
2000
Pokazuję przy okazji,
03:58
how to use our website, Gapminder World,
79
222000
2000
jak korzystać z naszej witryny, Gapminder World,
04:00
while I'm correcting this,
80
224000
2000
kiedy nanoszę te poprawki.
04:02
because this is a free utility on the net.
81
226000
3000
Jest to dramowe narzędzie w sieci.
04:05
And when I now finally got it right,
82
229000
3000
I teraz, gdy w końcu dobrze to ustawiłem,
04:08
I can go back 200 years in history.
83
232000
4000
mogę cofnąć się o 200 lat
04:12
And I can find United States up there.
84
236000
4000
i znaleźć Stany Zjednoczone tu w górze.
04:16
And I can let the other countries be shown.
85
240000
3000
Mogę pokazać też inne kraje.
04:19
And now I have income per person on this axis.
86
243000
3000
Na tej osi mamy dochód na osobę.
04:22
And United States only had some, one, two thousand dollars at that time.
87
246000
3000
Stany Zjednoczone miały wtedy zaledwie jakieś 2000 dolarów na głowę,
04:25
And the life expectancy was 35 to 40 years,
88
249000
4000
a średnia długość życia wynosiła 35 do 40 lat,
04:29
on par with Afghanistan today.
89
253000
2000
tak jak dziś w Afganistanie.
04:31
And what has happened in the world, I will show now.
90
255000
5000
Teraz pokażę, jakie zmiany zaszły na świecie.
04:36
This is instead of studying history
91
260000
2000
Zamiast studiować historię na uniwersytecie przez cały rok
04:38
for one year at university.
92
262000
2000
Zamiast studiować historię na uniwersytecie przez cały rok
04:40
You can watch me for one minute now and you'll see the whole thing.
93
264000
3000
posłuchajcie mnie przez chwilę, a wszystko stanie się jasne.
04:43
(Laughter)
94
267000
2000
(Śmiech)
04:45
You can see how the brown bubbles, which is west Europe,
95
269000
5000
Widzicie, jak Europa Zachodnia--brązowe bąbelki--
04:50
and the yellow one, which is the United States,
96
274000
3000
i Stany Zjednoczone--ten żółty--
04:53
they get richer and richer and also
97
277000
2000
stają się coraz bogatsze,
04:55
start to get healthier and healthier.
98
279000
2000
a także coraz zdrowsze.
04:57
And this is now 100 years ago,
99
281000
2000
Tu mamy sytuację sprzed 100 lat,
04:59
where the rest of the world remains behind.
100
283000
3000
kiedy reszta świata pozostaje w tyle.
05:02
Here we come. And that was the influenza.
101
286000
5000
Dochodzimy do tego miejsca. Epidemia grypy.
05:07
That's why we are so scared about flu, isn't it?
102
291000
3000
To dlatego tak bardzo boimy się grypy. Widzicie?
05:10
It's still remembered. The fall of life expectancy.
103
294000
3000
Ciągle się o niej pamięta. Zmniejszenie średniej długości życia.
05:13
And then we come up. Not until
104
297000
3000
Później sytuacja poprawia się, aż do Wojny o Niepodległość.
05:16
independence started.
105
300000
2000
Później sytuacja poprawia się, aż do Wojny o Niepodległość.
05:18
Look here You have China over there,
106
302000
2000
Zobaczcie, tu są Chiny,
05:20
you have India over there,
107
304000
2000
a tu Indie.
05:22
and this is what has happened.
108
306000
8000
Oto, co się stało:
05:30
Did you note there, that we have Mexico up there?
109
314000
3000
Zwróćcie uwagę, że tu mamy Meksyk.
05:33
Mexico is not at all on par with the United States,
110
317000
2000
Meksyk w żadnym razie nie jest na równi ze Stanami Zjednoczonymi,
05:35
but they are quite close.
111
319000
2000
ale jest dość blisko.
05:37
And especially, it's interesting to see
112
321000
2000
Warto się przyjrzeć
05:39
China and the United States
113
323000
2000
Chinom i Stanom Zjednoczonym
05:41
during 200 years,
114
325000
3000
na przestrzeni tych 200 lat.
05:44
because I have my oldest son now working for Google,
115
328000
2000
Mój najstarszy syn pracuje teraz w Google,
05:46
after Google acquired this software.
116
330000
3000
odkąd firma ta przejęła to oprogramowanie.
05:49
Because in fact, this is child labor. My son and his wife sat in a closet
117
333000
3000
Ten projekt to w zasadzie dziecko mojego syna i jego żony--
05:52
for many years and developed this.
118
336000
2000
spędzili wiele lat pracując nad nim
05:54
And my youngest son, who studied Chinese in Beijing.
119
338000
4000
razem z moim najmłodszym synem, który studiował w Pekinie.
05:58
So they come in with the two perspectives I have, you know?
120
342000
4000
Oni mają zupełnie inne punkty widzenia, wiecie?
06:02
And my son, youngest son who studied in Beijing,
121
346000
2000
Mój najmłodszy syn, który studiował w Pekinie,
06:04
in China, he got a long-term perspective.
122
348000
4000
w Chinach, patrzy z perspektywy długoterminowej.
06:08
Whereas when my oldest son, who works for Google,
123
352000
2000
Natomiast mój najstarszy syn, który pracuje w Google
06:10
he should develop by quarter, or by half-year.
124
354000
4000
powinien robić postępy co kwartał albo co pół roku.
06:14
Or Google is quite generous, so he can have one or two years to go.
125
358000
3000
Google jest dosyć hojny, więc być może daje na to rok lub dwa.
06:17
But in China they look generation after generation
126
361000
2000
W Chinach patrzą na rozwój w skali pokoleń,
06:19
because they remember
127
363000
3000
ponieważ pamiętają bardzo wstydliwy okres,
06:22
the very embarrassing period, for 100 years,
128
366000
2000
ponieważ pamiętają bardzo wstydliwy okres,
06:24
when they went backwards.
129
368000
2000
kiedy przez 100 cofali się.
06:26
And then they would remember the first part
130
370000
3000
I pamiętają pierwszą część
06:29
of last century, which was really bad,
131
373000
3000
poprzedniego stulecia, gdy było naprawdę źle.
06:32
and we could go by this so-called Great Leap Forward.
132
376000
3000
To natomiast jest tak zwany wielki skok do przodu.
06:35
But this was 1963.
133
379000
2000
Ale to dopiero w 1963.
06:37
Mao Tse-Tung eventually brought health to China,
134
381000
4000
Mao Tse-Tung w poprawił koniec końców stan zdrowia Chińczyków,
06:41
and then he died, and then Deng Xiaoping started
135
385000
2000
a po jego śmierci Deng Xiaoping zapoczątkował
06:43
this amazing move forward.
136
387000
2000
ten zdumiewający postęp.
06:45
Isn't it strange to see that the United States
137
389000
2000
Czyż nie jest dziwne, że Stany Zjednoczone
06:47
first grew the economy, and then gradually got rich?
138
391000
4000
najpierw rozwijały gospodarkę a później poprawiały średnią długość życia,
06:51
Whereas China could get healthy much earlier,
139
395000
3000
a Chiny znacznie wcześniej zadbały o zdrowie,
06:54
because they applied the knowledge of education, nutrition,
140
398000
4000
wykorzystując wiedzę na temat kształcenia, żywienia,
06:58
and then also benefits of penicillin
141
402000
3000
a także dobrodziejstwo penicyliny
07:01
and vaccines and family planning.
142
405000
2000
i szczepionek, oraz planowanie rodziny.
07:03
And Asia could have social development
143
407000
3000
Azja doczekała się rozwoju społecznego
07:06
before they got the economic development.
144
410000
3000
zanim nastąpił rozwój gospodarczy.
07:09
So to me, as a public health professor,
145
413000
2000
Więc mnie, jako profesora ochrony zdrowia,
07:11
it's not strange that all these countries grow so fast now.
146
415000
4000
nie dziwi, że wszystkie te kraje tak szybko się rozwijają.
07:15
Because what you see here, what you see here
147
419000
2000
Bo to, co widzicie tu i tu,
07:17
is the flat world of Thomas Friedman,
148
421000
3000
to płaski świat Thomasa Friedmana.
07:20
isn't it.
149
424000
2000
Czyż nie?
07:22
It's not really, really flat.
150
426000
2000
Tak naprawdę wcale nie jest płaski.
07:24
But the middle income countries --
151
428000
2000
Kraje o przeciętnym
07:26
and this is where I suggest to my students,
152
430000
2000
W tym miejscu mówię moim studentom:
07:28
stop using the concept "developing world."
153
432000
3000
Zarzućcie pojęcie "krajów rozwijających się",
07:31
Because after all, talking about the developing world
154
435000
3000
bo w gruncie rzeczy, mówienie o "krajach rozwijających się"
07:34
is like having two chapters in the history of the United States.
155
438000
4000
przypomina sprowadzanie historii Stanów Zjednoczonych do dwóch rozdziałów.
07:38
The last chapter is about present, and president Obama,
156
442000
4000
Drugi rozdział to teraźniejszość i prezydent Obama.
07:42
and the other is about the past,
157
446000
2000
A pierwszy to przeszłość.
07:44
where you cover everything from Washington
158
448000
2000
Tam mieści się wszystko, od Waszyngtona
07:46
to Eisenhower.
159
450000
2000
do Eisenhowera.
07:48
Because Washington to Eisenhower,
160
452000
2000
Bo okres od Waszyngtona do Eisenhowera
07:50
that is what we find in the developing world.
161
454000
2000
odpowiada temu, co znajdujemy w krajach rozwijających się.
07:52
We could actually go to Mayflower
162
456000
2000
W zasadzie jest to historia od Mayflower
07:54
to Eisenhower,
163
458000
2000
do Eisenhowera
07:56
and that would be put together into a developing world,
164
460000
3000
i to wszystko mieściłoby się w pojęciu świata rozwijającego się.
07:59
which is rightly growing its cities in a very amazing way,
165
463000
3000
Który rzeczywiście rozwija swoje miasta w zdumiewającym tempie,
08:02
which have great entrepreneurs,
166
466000
2000
który ma swoich wielkich przedsiębiorców,
08:04
but also have the collapsing countries.
167
468000
3000
ale w którym mieszczą się także upadające kraje.
08:07
So, how could we make better sense about this?
168
471000
3000
Jakie więc byłoby bardziej sensowne podejście do tego zagadnienia?
08:10
Well, one way of trying is to see whether we could
169
474000
3000
Można by podjąć próbę
08:13
look at income distribution.
170
477000
2000
spojrzenia na rozkład dochodów.
08:15
This is the income distribution of peoples in the world,
171
479000
3000
To jest rozkład dochodów narodów świata,
08:18
from $1. This is where you have food to eat.
172
482000
3000
od jednego dolara, kiedy ludzie mają co jeść.
08:21
These people go to bed hungry.
173
485000
2000
Ci kładą się spać głodni.
08:23
And this is the number of people.
174
487000
2000
A to jest liczba ludności.
08:25
This is $10, whether you have a public or a private
175
489000
2000
Tu jest 10 dolarów, kiedy istnieje już system prywatnej lub publicznej
08:27
health service system. This is where you can
176
491000
2000
służby zdrowia, kiedy możecie
08:29
provide health service for your family and school for your children,
177
493000
3000
zapewnić rodzinie opiekę zdrowotną, a dzieciom szkołę.
08:32
and this is OECD countries:
178
496000
2000
To są kraje Organizacji Współpracy Gospodarczej i Rozwoju,
08:34
Green, Latin America, East Europe.
179
498000
2000
Zielony to Ameryka Łacińska, Europa Wschodnia.
08:36
This is East Asia, and the light blue there is South Asia.
180
500000
4000
To jest Azja Wschodnia. A tu, błękitna, Azja południowa.
08:40
And this is how the world changed.
181
504000
3000
Oto jak zmienił się świat.
08:43
It changed like this.
182
507000
2000
Zmienił się tak.
08:45
Can you see how it's growing? And how hundreds of millions
183
509000
3000
Czy widzicie ten rozwój? Jak setki milionów
08:48
and billions is coming out of poverty in Asia?
184
512000
3000
i miliardy ludzi wychodzą z biedy w Azji?
08:51
And it goes over here?
185
515000
2000
I dochodzimy tu.
08:53
And I come now, into projections,
186
517000
2000
I przechodzę teraz do prognoz.
08:55
but I have to stop at the door of Lehman Brothers there, you know, because --
187
519000
3000
Ale muszę zatrzymać się u wrót Lehmans Brothers. Bo, wiecie...
08:58
(Laughter)
188
522000
3000
(Śmiech)
09:01
that's where the projections are not valid any longer.
189
525000
2000
Teraz te prognozy nie są już nic warte.
09:03
Probably the world will do this.
190
527000
2000
Prawdopodobnie świat cofnie się,
09:05
and then it will continue forward like this.
191
529000
3000
a potem ruszy naprzód.
09:08
But more or less, this is what will happen,
192
532000
2000
Stanie się mniej więcej coś takiego.
09:10
and we have a world which cannot be looked upon as divided.
193
534000
5000
Mamy przed sobą świat, na który nie powinniśmy patrzeć jak na podzielony.
09:15
We have the high income countries here,
194
539000
2000
Tu mamy kraje o wysokim dochodzie
09:17
with the United States as a leading power;
195
541000
3000
ze Stanami Zjednoczonymi jako supermocarstwem.
09:20
we have the emerging economies in the middle,
196
544000
3000
Pośrodku mamy rynki wschodzące,
09:23
which provide a lot of the funding for the bailout;
197
547000
2000
które dostarczają wiele środków na dopłaty rządowe.
09:25
and we have the low income countries here.
198
549000
3000
A tu mamy kraje o niskim dochodzie.
09:28
Yeah, this is a fact that from where the money comes,
199
552000
3000
Tak, to prawda, to właśnie stąd pochodzą pieniądze.
09:31
they have been saving, you know, over the last decade.
200
555000
2000
Wiecie, oni oszczędzali przez ostatnią dekadę.
09:33
And here we have the low income countries
201
557000
2000
Tu mamy kraje o niskim dochodzie
09:35
where entrepreneurs are.
202
559000
2000
gdzie jest wielu przedsiębiorców.
09:37
And here we have the countries in collapse and war,
203
561000
3000
Tu mamy kraje pogrążone w kryzysie i wojnie,
09:40
like Afghanistan, Somalia, parts of Congo, Darfur.
204
564000
5000
jak Afganistan, Somalia, część Konga, Darfur.
09:45
We have all this at the same time.
205
569000
2000
Mamy wszystko to jednocześnie.
09:47
That's why it's so problematic to describe what has happened
206
571000
2000
Dlatego tak trudno opisać, co się stało
09:49
in the developing world.
207
573000
2000
w krajach rozwijających się.
09:51
Because it's so different, what has happened there.
208
575000
2000
Bo to, co tam zaszło, jest zupełnie inne.
09:53
And that's why I suggest
209
577000
2000
Dlatego sugeruję
09:55
a slightly different approach of what you would call it.
210
579000
3000
nieco inne podejście i inną nazwę.
09:58
And you have huge differences within countries also.
211
582000
4000
W poszczególnych krajach też są ogromne różnice.
10:02
I heard that your departments here were by regions.
212
586000
3000
Słyszałem, że macie tu wydziały z podziałem na regiony.
10:05
Here you have Sub-Saharan Africa, South Asia,
213
589000
3000
Tu macie Afrykę Subsaharyjską, Południową Azję,
10:08
East Asia, Arab states,
214
592000
2000
Wschodnią Azję, kraje arabskie,
10:10
East Europe, Latin America, and OECD.
215
594000
2000
Europę Wschodnią, Amerykę Łacińską i kraje Organizacji Współpracy Gospodarczej i Rozwoju.
10:12
And on this axis, GDP.
216
596000
2000
A na tej osi Produkt Krajowy Brutto.
10:14
And on this, heath, child survival,
217
598000
2000
A na tej, zdrowie, przeżywalność dzieci.
10:16
and it doesn't come as a surprise
218
600000
2000
I nie dziwi fakt,
10:18
that Africa south of Sahara is at the bottom.
219
602000
3000
że Afryka, na południe od Sahary, plasuje się na dole.
10:21
But when I split it, when I split it
220
605000
2000
Ale kiedy ją rozbiję, gdy rozbiję ją
10:23
into country bubbles,
221
607000
2000
na bąbelki reprezentujące kraje,
10:25
the size of the bubbles here is the population.
222
609000
3000
gdzie wielkość bąbelków odzwierciedla liczbę ludności,
10:28
Then you see Sierra Leone and Mauritius, completely different.
223
612000
3000
zobaczycie, że Sierra Leone i Mauritius różnią się ogromnie.
10:31
There is such a difference within Sub-Saharan Africa.
224
615000
2000
W ramach Afryki Subsaharyjskiej występują wielkie różnice.
10:33
And I can split the others. Here is the South Asian,
225
617000
3000
Inne też mogę rozbić. Tu jest świat południowoazjatycki,
10:36
Arab world.
226
620000
2000
a tu arabski.
10:38
Now all your different departments.
227
622000
2000
Tu wasze poszczególne wydziały,
10:40
East Europe, Latin America, and OECD countries.
228
624000
3000
Europa Wschodnia, Ameryka Łacińska, kraje Organizacji Współpracy Gospodarczej i Rozwoju.
10:43
And here were are. We have a continuum in the world.
229
627000
3000
Dochodzimy do sedna. Świat to continuum.
10:46
We cannot put it into two parts.
230
630000
2000
Nie możemy go podzielić na dwie części.
10:48
It is Mayflower down here. It is Washington here,
231
632000
3000
Tu mamy Mayflower a tu Waszyngtona,
10:51
building, building countries.
232
635000
2000
który buduje, buduje kraj.
10:53
It's Lincoln here, advancing them.
233
637000
4000
A tu Lincoln, rozwija je.
10:57
It's Eisenhower bringing modernity into the countries.
234
641000
3000
A tu Eisenhower, wprowadza do krajów nowoczesność.
11:00
And then it's United States today, up here.
235
644000
2000
A tu mamy dzisiejsze Stany Zjednoczone.
11:02
And we have countries all this way.
236
646000
2000
I na całej tej drodze mamy kraje.
11:04
Now, this is the important thing
237
648000
3000
To jest właśnie ważne
11:07
of understanding how the world has changed.
238
651000
4000
w rozumieniu przemian, jakim poddał się świat.
11:11
At this point I decided to make a pause.
239
655000
4000
W tym miejscu chciałbym coś przekazać.
11:15
(Laughter)
240
659000
2000
(Śmiech)
11:17
And it is my task, on behalf of the rest of the world,
241
661000
3000
Moją powinnością jest, w imieniu reszty świata,
11:20
to convey a thanks to the U.S. taxpayers,
242
664000
4000
złożyć podziękowanie amerykańskim podatnikom,
11:24
for Demographic Health Survey.
243
668000
2000
za DHS, Ankiety Demograficzne i Zdrowotne.
11:26
Many are not aware of -- no, this is not a joke.
244
670000
3000
Wiele osób nie zdaje sobie z tego sprawy - nie, to nie jest żart.
11:29
This is very serious.
245
673000
2000
To bardzo poważna sprawa.
11:31
It is due to USA's continuous sponsoring
246
675000
4000
To dzięki temu, że USA od 25 lat nieustannie finansują
11:35
during 25 years of the very good methodology
247
679000
3000
bardzo dobrą metodologię.
11:38
for measuring child mortality
248
682000
2000
w celu mierzenia umieralności dzieci,
11:40
that we have a grasp of what's happening in the world.
249
684000
3000
mamy dziś pojęcie o tym, co dzieje się na świecie.
11:43
(Applause)
250
687000
7000
(Brawa)
11:50
And it is U.S. government at its best,
251
694000
3000
To jest Rząd Amerykański w najlepszym wydaniu:
11:53
without advocacy, providing facts,
252
697000
3000
bezstronny, dostarczający informacje,
11:56
that it's useful for the society.
253
700000
2000
które służą ludziom
11:58
And providing data free of charge
254
702000
3000
i udostępniający je bezpłatnie,
12:01
on the internet, for the world to use. Thank you very much.
255
705000
3000
w Internecie, dla dobra nas wszystkich. Wielkie dzięki!
12:04
Quite the opposite of the World Bank,
256
708000
2000
W całkowitym przeciwieństwie do Banku Światowego,
12:06
who compiled data with government money,
257
710000
3000
który skompilował informacje za rządowe pieniądze,
12:09
tax money, and then they sell it to add a little profit,
258
713000
3000
pieniądze z podatków, a teraz sprzedaje je z niewielkim zyskiem,
12:12
in a very inefficient, Gutenberg way.
259
716000
3000
bardzo mało wydajną metodą Guttenberga.
12:15
(Applause)
260
719000
6000
(Brawa)
12:21
But the people doing that at the World Bank
261
725000
2000
Ale ludzie, którzy zajmują się tym w Banku Światowym
12:23
are among the best in the world.
262
727000
2000
należą do najlepszych na świecie.
12:25
And they are highly skilled professionals.
263
729000
2000
Są wysoko kwalifikowanymi zawodowcami.
12:27
It's just that we would like to upgrade our international agencies
264
731000
4000
Chcielibyśmy, żeby nasze agencje międzynarodowe zmodernizowały się,
12:31
to deal with the world in the modern way, as we do.
265
735000
3000
by zajmowały się światem w nowoczesny sposób, tak jak my.
12:34
And when it comes to free data and transparency,
266
738000
3000
A jeśli chodzi o swobodny dostęp do informacji i przejrzystość,
12:37
United States of America is one of the best.
267
741000
3000
Stany Zjednoczone Ameryki są jednymi z najlepszych.
12:40
And that doesn't come easy from the mouth of a Swedish public health professor.
268
744000
3000
Niełatwo przechodzi to przez usta szwedzkiego profesora ochrony zdrowia.
12:43
(Laughter)
269
747000
3000
(Śmiech)
12:46
And I'm not paid to come here, no.
270
750000
3000
I nie płacą mi, bym tu przyjechał, o nie.
12:49
I would like to show you what happens with the data,
271
753000
2000
Chciałbym Wam pokazać, co dzieje się z tymi danymi,
12:51
what we can show with this data.
272
755000
2000
co możemy za pomocą tych danych pokazać.
12:53
Look here. This is the world.
273
757000
2000
Zobaczcie. To jest świat.
12:55
With income down there and child mortality.
274
759000
2000
Z dochodem tu, i umieralnością dzieci tu.
12:57
And what has happened in the world?
275
761000
2000
Co się stało z tym światem?
12:59
Since 1950, during the last 50 years
276
763000
3000
Od roku 1950, na przestrzeni ostatnich 50 lat
13:02
we have had a fall in child mortality.
277
766000
3000
odnotowujemy spadek umieralności dzieci.
13:05
And it is the DHS that makes it possible to know this.
278
769000
2000
I wiemy to właśnie dzięki DHS.
13:07
And we had an increase in income.
279
771000
2000
Mieliśmy wzrost dochodu.
13:09
And the blue former developing countries
280
773000
2000
Niebieskie kraje dawniej rozwijające się
13:11
are mixing up with the former industrialized western world.
281
775000
5000
mieszają się z dawnymi krajami zachodniej cywilizacji przemysłowej
13:16
We have a continuum. But we still have, of course,
282
780000
3000
i mamy continuum. Ale nadal mamy, oczywiście,
13:19
Congo, up there. We still have as poor countries
283
783000
3000
Kongo, o tu. Nadal mamy kraje tak biedne,
13:22
as we have had, always, in history.
284
786000
4000
jakie zawsze mieliśmy w przeszłości.
13:26
And that's the bottom billion, where we've heard today
285
790000
3000
To jest ten miliard na dole, o którym dziś usłyszeliśmy,
13:29
about a completely new approach to do it.
286
793000
3000
że wymaga zupełnie nowego podejścia.
13:32
And how fast has this happened?
287
796000
3000
Jak szybko to się stało?
13:35
Well, MDG 4.
288
799000
2000
Milenijne Cele Rozwoju MDG 4.
13:37
The United States has not been so eager
289
801000
2000
Stany Zjednoczone nie były zbyt chętne
13:39
to use MDG 4.
290
803000
3000
by stosować MDG 4.
13:42
But you have been the main sponsor that has enabled us to measure it,
291
806000
3000
Ale jesteście głównym sponsorem, który pozwolił nam to zmierzyć.
13:45
because it's the only child mortality that we can measure.
292
809000
3000
Ponieważ jest to jedyny wskaźnik umieralności dzieci, jaki możemy analizować.
13:48
And we used to say that it should fall four percent per year.
293
812000
3000
Mawialiśmy, że powinna spadać o cztery procent rocznie.
13:51
Let's see what Sweden has done.
294
815000
2000
Sprawdźmy, jak wyglądało to w Szwecji.
13:53
We used to boast about fast social progress.
295
817000
3000
Zawsze chwaliliśmy się szybkim rozwojem społecznym.
13:56
That's where we were, 1900.
296
820000
2000
Tu byliśmy w roku 1900.
13:58
1900, Sweden was there.
297
822000
2000
Rok 1900, Szwecja była tu.
14:00
Same child mortality as Bangladesh had, 1990,
298
824000
2000
Taka sama umieralność dzieci jak w Bangladeszu w roku 1990.
14:02
though they had lower income.
299
826000
2000
Mimo, że oni mieli niższy dochód.
14:04
They started very well. They used the aid well.
300
828000
3000
Zaczęli bardzo dobrze. Dobrze korzystali z pomocy.
14:07
They vaccinated the kids. They get better water.
301
831000
2000
Zaszczepili dzieciaki. Zyskali dostęp do czystej wody.
14:09
And they reduced child mortality,
302
833000
2000
Zmniejszyli umieralność dzieci
14:11
with an amazing 4.7 percent per year. They beat Sweden.
303
835000
3000
o niesamowite 4,7 procenta rocznie. Pokonali Szwecję.
14:14
I run Sweden the same 16 year period.
304
838000
4000
Ten sam okres 16 lat dla Szwecji.
14:18
Second round, it's Sweden, 1916,
305
842000
2000
Druga runda, Szwecja w roku 1916,
14:20
against Egypt, 1990.
306
844000
2000
przeciw Egiptowi w roku 1990.
14:22
Here we go. Once again the USA is part of the reason here.
307
846000
3000
Zaczynamy. Jeszcze raz zasługa leży też po stronie USA.
14:25
They get safe water, they get food for the poor,
308
849000
4000
Dostają bezpieczną wodę. Dostają żywność dla ubogich.
14:29
and they get malaria eradicated.
309
853000
2000
Likwidują malarię.
14:31
5.5 percent. They are faster than the millennium development goal.
310
855000
3000
5,5 procenta. Są szybsi niż Milenijny Cel Rozwoju.
14:34
And third chance for Sweden, against Brazil here.
311
858000
3000
I trzecia szansa dla Szwecji, tym razem w starciu z Brazylią.
14:37
Brazil here has amazing social improvement
312
861000
4000
I tu Brazylia robi nieprawdopodobny postęp społeczny
14:41
over the last 16 years,
313
865000
2000
na przestrzeni ostatnich 16 lat.
14:43
and they go faster than Sweden.
314
867000
2000
I idą szybciej niż Szwecja.
14:45
This means that the world is converging.
315
869000
2000
To oznacza, że świat się ujednolica.
14:47
The middle income countries,
316
871000
2000
Kraje o średnim dochodzie,
14:49
the emerging economy, they are catching up.
317
873000
2000
wschodzące gospodarki, nadrabiają straty.
14:51
They are moving to cities,
318
875000
2000
Przenoszą się do miast,
14:53
where they also get better assistance for that.
319
877000
2000
gdzie uzyskają jeszcze większą pomoc.
14:55
Well the Swedish students protest at this point.
320
879000
3000
W tym momencie Szwedzi protestują.
14:58
They say, "This is not fair,
321
882000
2000
Mówią: "To nie jest fair.
15:00
because these countries had vaccines and antibiotics
322
884000
2000
Te kraje miały szczepionki i antybiotyki,
15:02
that were not available for Sweden.
323
886000
2000
które nie były dostępne w Szwecji.
15:04
We have to do real-time competition."
324
888000
2000
Musimy przeprowadzić zawody w czasie rzeczywistym."
15:06
Okay. I give you Singapore, the year I was born.
325
890000
3000
Okey. Dam Wam Singapur w roku, w którym się urodziłem.
15:09
Singapore had twice the child mortality of Sweden.
326
893000
2000
Singapur miał dwa razy wyższą umieralność dzieci niż Szwecja.
15:11
It's the most tropical country in the world,
327
895000
2000
Jest to najbardziej tropikalny kraj na świecie.
15:13
a marshland on the equator.
328
897000
2000
Moczary na równiku.
15:15
And here we go. It took a little time for them to get independent.
329
899000
3000
Zaczynamy. Trochę czasu zajęło im uzyskanie niepodległości,
15:18
But then they started to grow their economy.
330
902000
2000
ale szybko zaczęli rozwijać gospodarkę,
15:20
And they made the social investment. They got away malaria.
331
904000
2000
zainwestowali w społeczeństwo: pozbyli się malarii,
15:22
They got a magnificent health system
332
906000
2000
stworzyli znakomity system ochrony zdrowia,
15:24
that beat both the U.S. and Sweden.
333
908000
2000
który zostawił w tyle zarówno USA jak i Szwecję.
15:26
We never thought it would happen that they would win over Sweden!
334
910000
3000
Nigdy nie przypuszczaliśmy, że dojdzie do tego, że pokonają Szwecję!
15:29
(Applause)
335
913000
8000
(Brawa)
15:37
All these green countries are achieving millennium development goals.
336
921000
3000
Wszystkie te zielone kraje osiągnęły Milenijne Cele Rozwoju.
15:40
These yellow are just about to be doing this.
337
924000
2000
Tym żółtym prawie się to udaje.
15:42
These red are the countries that doesn't do it, and the policy has to be improved.
338
926000
3000
Tym czerwonym krajom się nie udaje i potrzebna jest zmiana strategii,
15:45
Not simplistic extrapolation.
339
929000
3000
a nie upraszczająca ekstrapolacja.
15:48
We have to really find a way
340
932000
2000
Naprawdę musimy znaleźć sposób,
15:50
of supporting those countries in a better way.
341
934000
2000
by lepiej wspierać te kraje.
15:52
We have to respect the middle income countries
342
936000
3000
Winni jesteśmy szacunek krajom o średnim dochodzie
15:55
on what they are doing.
343
939000
2000
za to, co robią.
15:57
And we have to fact-base the whole way we look at the world.
344
941000
3000
Cały nasz ogląd świata powinniśmy opierać na faktach.
16:00
This is dollar per person. This is HIV in the countries.
345
944000
3000
To jest dolar na osobę. To jest wirus HIV w tych krajach.
16:03
The blue is Africa.
346
947000
2000
Kolor niebieski to Afryka.
16:05
The size of the bubbles is how many are HIV affected.
347
949000
3000
Wielkość bąbelków oznacza ilość nosicieli HIV.
16:08
You see the tragedy in South Africa there.
348
952000
2000
Widzicie tu tragedię w Afryce Południowej.
16:10
About 20 percent of the adult population are infected.
349
954000
3000
Zarażone jest około 20 procent dorosłej populacji.
16:13
And in spite of them having quite a high income,
350
957000
3000
Mimo, że mają dość wysoki dochód,
16:16
they have a huge number of HIV infected.
351
960000
3000
mają ogromną liczbę zarażonych wirusem HIV.
16:19
But you also see that there are African countries down here.
352
963000
3000
Ale widzicie także, że i tu mamy kraje afrykańskie.
16:22
There is no such thing as an HIV epidemic in Africa.
353
966000
4000
Nie ma czegoś takiego, jak epidemia HIV w Afryce.
16:26
There's a number, five to 10 countries in Africa
354
970000
3000
Jest sporo, 5 do 10, krajów w Afryce,
16:29
that has the same level as Sweden and United States.
355
973000
3000
gdzie poziom jest taki sam jak w Szwecji i Stanach Zjednoczonych,
16:32
And there are others who are extremely high.
356
976000
2000
a w innych jest bardzo wysoki.
16:34
And I will show you that what has happened
357
978000
3000
Pokażę Wam, co się stało
16:37
in one of the best countries, with the most vibrant economy
358
981000
4000
w jednym z najlepszych krajów, o najprężniejszej gospodarce
16:41
in Africa and a good governance, Botswana.
359
985000
3000
w Afryce, i dobrze rządzonym, w Botswanie.
16:44
They have a very high level. It's coming down.
360
988000
2000
Mają bardzo wysoki poziom. Tu spada.
16:46
But now it's not falling,
361
990000
2000
Chociaż teraz nie spada.
16:48
because there, with help from PEPFAR,
362
992000
2000
Bo tam, dzięki amerykańskiemu programowi PEPFAR
16:50
it's working with treatment. And people are not dying.
363
994000
3000
uruchomiono leczenie. I ludzie nie umierają.
16:53
And you can see it's not that easy,
364
997000
3000
I widzicie: nie wystarczy, powiedzieć,
16:56
that it is war which caused this.
365
1000000
3000
że powodem jest wojna.
16:59
Because here, in Congo, there is war.
366
1003000
2000
Bo tu, w Kongu, jest wojna.
17:01
And here, in Zambia, there is peace.
367
1005000
3000
A tu, w Zambii, jest pokój.
17:04
And it's not the economy. Richer country has a little higher.
368
1008000
3000
Nie jest to kwestia gospodarki. Bogatsze kraje mają trochę wyższy wskaźnik,
17:07
If I split Tanzania in its income,
369
1011000
2000
A gdy rozbiję Tanzanię według dochodu,
17:09
the richer 20 percent in Tanzania
370
1013000
2000
to bogatsze 20 procent Tanzanii
17:11
has more HIV than the poorest one.
371
1015000
2000
ma więcej HIV niż najbiedniejsza część.
17:13
And it's really different within each country.
372
1017000
3000
Różni się to bardzo w skali kraju.
17:16
Look at the provinces of Kenya. They are very different.
373
1020000
2000
Spójrzcie na prowincje Kenii. Bardzo się różnią.
17:18
And this is the situation you see.
374
1022000
3000
I tak to wygląda.
17:21
It's not deep poverty. It's the special situation,
375
1025000
3000
Nie chodzi o biedę. Chodzi o konkretną sytuację.
17:24
probably of concurrent sexual partnership
376
1028000
3000
Prawdopodobnie o liczne relacje seksualne
17:27
among part of the heterosexual population
377
1031000
3000
wśród części heteroseksualnej populacji
17:30
in some countries, or some parts of countries,
378
1034000
2000
w niektórych krajach, lub częściach krajów
17:32
in south and eastern Africa.
379
1036000
2000
w południowej i wschodniej Afryce.
17:34
Don't make it Africa. Don't make it a race issue.
380
1038000
3000
Nie uogólniajcie tego jako Afryki. Nie róbcie z tego problemu rasowego.
17:37
Make it a local issue. And do prevention at each place,
381
1041000
4000
Traktujcie to jako sprawę lokalną. I stosujcie prewencję w każdym miejscu,
17:41
in the way it can be done there.
382
1045000
2000
w możliwy do zastosowania tam sposób.
17:43
So to just end up,
383
1047000
3000
I na koniec:
17:46
there are things of suffering
384
1050000
3000
wśród tego miliarda najuboższych jest mnóstwo cierpienia, o którym nie wiemy.
17:49
in the one billion poorest, which we don't know.
385
1053000
3000
wśród tego miliarda najuboższych jest mnóstwo cierpienia, o którym nie wiemy.
17:52
Those who live beyond the cellphone,
386
1056000
2000
To ci, dla których nieosiągalny jest telefon komórkowy,
17:54
those who have yet to see a computer,
387
1058000
2000
którzy jeszcze nie widzieli komputera
17:56
those who have no electricity at home.
388
1060000
3000
i nie mają w domu elektryczności.
17:59
This is the disease, Konzo, I spent 20 years
389
1063000
2000
To jest Konzo, choroba, którą przez 20 lat
18:01
elucidating in Africa.
390
1065000
2000
badałem w Afryce.
18:03
It's caused by fast processing of toxic cassava root in famine situation.
391
1067000
5000
Wywołuje ją spożywanie niedostatecznie przetworzonego korzenia manioku w czasie głodu.
18:08
It's similar to the pellagra epidemic in Mississippi in the '30s.
392
1072000
4000
Jest podobna do epidemii pelagry w Missisipi w latach 30-tych.
18:12
It's similar to other nutritional diseases.
393
1076000
3000
Jest podobna do innych chorób wywołanych złym odżywianiem.
18:15
It will never affect a rich person.
394
1079000
2000
Nigdy nie dotyka bogatych.
18:17
We have seen it here in Mozambique.
395
1081000
3000
Widzieliśmy ją tu w Mozambiku.
18:20
This is the epidemic in Mozambique. This is an epidemic in northern Tanzania.
396
1084000
3000
To jest epidemia w Mozambiku. To jest epidemia w północnej Tanzanii.
18:23
You never heard about the disease.
397
1087000
2000
Nigdy nie słyszeliście o tej chorobie.
18:25
But it's much more than Ebola
398
1089000
2000
Jest gorsza niż ebola
18:27
that has been affected by this disease.
399
1091000
2000
gdy się na nią zapadnie.
18:29
Cause crippling throughout the world.
400
1093000
2000
Powoduje kalectwo na całym świecie.
18:31
And over the last two years,
401
1095000
2000
Na przestrzeni ostatnich dwóch lat
18:33
2,000 people has been crippled
402
1097000
2000
okaleczyła 2 000 ludzi
18:35
in the southern tip of Bandundu region.
403
1099000
2000
na południowym krańcu regionu Bandunda.
18:37
That used to be the illegal diamond trade,
404
1101000
2000
Tam odbywał się nielegalny handel diamentami.
18:39
from the UNITA-dominated area in Angola.
405
1103000
3000
Od czasu gdy UNITA opanowała ten rejon Angoli
18:42
That has now disappeared,
406
1106000
2000
już go tam nie ma.
18:44
and they are now in great economic problem.
407
1108000
2000
Ale mają obecnie wielkie problemy gospodarcze.
18:46
And one week ago, for the first time,
408
1110000
3000
A tydzień temu, po raz pierwszy,
18:49
there were four lines on the Internet.
409
1113000
3000
wprowadzono cztery łącza internetowe.
18:52
Don't get confused of the progress of the emerging economies
410
1116000
3000
Niech nie myli Was postęp na wschodzących rynkach
18:55
and the great capacity
411
1119000
3000
i ogromny potencjał ludzi z krajów o średnim dochodzie
18:58
of people in the middle income countries
412
1122000
2000
i ogromny potencjał ludzi z krajów o średnim dochodzie
19:00
and in peaceful low income countries.
413
1124000
2000
i spokojnych krajach o niskim dochodzie.
19:02
There is still mystery in one billion.
414
1126000
2000
W tym miliardzie nadal tkwi wielka tajemnica
19:04
And we have to have more concepts
415
1128000
2000
i potrzebny nam jest większy wachlarz pojęć
19:06
than just developing countries and developing world.
416
1130000
3000
niż tylko "kraje rozwijające się" i "trzeci świat".
19:09
We need a new mindset. The world is converging,
417
1133000
3000
Potrzebny jest nam nowy sposób myślenia. Świat się ujednolica.
19:12
but -- but -- but not the bottom billion.
418
1136000
3000
Ale, ale, ale nie ten dolny miliard.
19:15
They are still as poor as they've ever been.
419
1139000
3000
Oni nadal są tak biedni jak zawsze byli.
19:18
It's not sustainable, and it will not happen around one superpower.
420
1142000
5000
Nie jest to trwały stan. Zmiana nie dokona się za sprawą jednej superpotęgi.
19:23
But you will remain
421
1147000
2000
Ale Wy pozostaniecie
19:25
one of the most important superpowers,
422
1149000
3000
jedną z najważniejszych superpotęg.
19:28
and the most hopeful superpower, for the time to be.
423
1152000
3000
I jedną z superpotęg budzących największe nadzieje na przyszłość.
19:31
And this institution
424
1155000
2000
To ta instytucja
19:33
will have a very crucial role,
425
1157000
2000
odegra najbardziej kluczową rolę,
19:35
not for United States, but for the world.
426
1159000
2000
nie tylko dla Stanów Zjednoczonych, lecz dla świata.
19:37
So you have a very bad name,
427
1161000
3000
Więc macie bardzo kiepską nazwę,
19:40
State Department. This is not the State Department.
428
1164000
2000
Departament Stanu. To nie jest Departament Stanu.
19:42
It's the World Department.
429
1166000
2000
To jest Departament Świata.
19:44
And we have a high hope in you. Thank you very much.
430
1168000
2000
Pokładamy w Was wielką nadzieję. Bardzo Wam dziękuję.
19:46
(Applause)
431
1170000
5000
(Brawa)
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