TED2007
Hans Rosling: New insights on poverty
Hans Rosling revela novas percepções sobre a pobreza
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O pesquisador hans Rosling usa sua impressionante ferramenta de análise de dados para mostrar como os países estão saindo pobreza. Ele demostra a Rua do Dólar, onde compara residencias de vários níveis de renda ao redor do mundo. Então ele faz algo realmente incrível.
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
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00:25
I told you three things last year.
0
0
2000
Eu lhes disse três coisas ano passado.
00:27
I told you that the statistics of the world
1
2000
3000
Eu lhes disse que as estatísticas do mundo
00:30
have not been made properly available.
2
5000
3000
não foram propriamente disponibilizadas.
00:33
Because of that, we still have the old mindset
3
8000
2000
Por causa disso, nós ainda mantemos a antiga mentalidade
00:35
of developing in industrialized countries, which is wrong.
4
10000
3000
de países industrializados e em desenvolvimento, o que é errado.
00:39
And that animated graphics can make a difference.
5
14000
4000
E que gráficos animados podem fazer a diferença.
00:44
Things are changing
6
19000
2000
As coisas estão mudando.
00:46
and today, on the United Nations Statistic Division Home Page,
7
21000
4000
E hoje, a página principal do site da Divisão de Estatísticas da ONU,
00:50
it says, by first of May, full access to the databases.
8
25000
3000
diz que, em primeiro de maio, dará acesso total às bases de dados.
00:55
(Applause)
9
30000
3000
(Aplausos)
00:58
And if I could share the image with you on the screen.
10
33000
4000
E se eu puder compartilhar com vocês a imagem na tela.
01:03
So three things have happened.
11
38000
1000
Então, três coisas aconteceram.
01:04
U.N. opened their statistic databases,
12
39000
3000
As Nações Unidas abriram suas bases de dado de estatísticas
01:07
and we have a new version of the software
13
42000
4000
e nós temos uma nova versão do programa
01:11
up working as a beta on the net,
14
46000
2000
disponível na internet
01:13
so you don't have to download it any longer.
15
48000
2000
de forma que vocês não precisam mais baixá-lo.
01:16
And let me repeat what you saw last year.
16
51000
2000
E deixem me repetir o que vocês viram no ano que passado.
01:18
The bubbles are the countries.
17
53000
1000
As bolhas são os países.
01:19
Here you have the fertility rate -- the number of children per woman --
18
54000
4000
Aqui nós temos a taxa de fertilidade - o número de crianças por mulher -
01:23
and there you have the length of life in years.
19
58000
3000
e lá vocês têm a expectativa de vida em anos.
01:27
This is 1950 -- those were the industrialized countries,
20
62000
3000
Isto é 1950 - aqueles são os países industrializados,
01:30
those were developing countries.
21
65000
1000
aqueles são os países em desenvolvimento.
01:31
At that time there was a "we" and "them."
22
66000
2000
Nessa época existia um "nós" e "eles".
01:33
There was a huge difference in the world.
23
68000
2000
Existia uma grande diferença no mundo
01:35
But then it changed, and it went on quite well.
24
70000
4000
Mas isso mudou e as coisas melhoraram bastante.
01:39
And this is what happens.
25
74000
1000
E isso é o que acontece.
01:41
You can see how China is the red, big bubble.
26
76000
3000
Vocês podem ver como a China é a grande bolha vermelha;
01:44
The blue there is India.
27
79000
1000
a azul ali é a Índia.
01:45
And they go over all this -- I'm going to try to be
28
80000
3000
Eu vou tentar ser
01:48
a little more serious this year in showing you
29
83000
2000
um pouco mais sério esse ano ao mostrar para vocês
01:50
how things really changed.
30
85000
2000
como as coisas realmente mudaram.
01:53
And it's Africa that stands out as the problem down here, doesn't it?
31
88000
3000
E é a África que se sobressai como o grande problema aqui embaixo, não é?
01:56
Large families still, and the HIV epidemic
32
91000
3000
Famílias grandes e a epidemia de HIV
01:59
brought down the countries like this.
33
94000
2000
trouxeram para baixo, países como esse.
02:01
This is more or less what we saw last year,
34
96000
3000
Isso é mais ou menos o que vimos no ano passado,
02:04
and this is how it will go on into the future.
35
99000
2000
e isso é como será no futuro.
02:07
And I will talk on, is this possible?
36
102000
2000
E eu vou falar sobre: será que isso possível?
02:09
Because you see now, I presented statistics that don't exist.
37
104000
3000
Porque como vocês podem ver agora, eu apresentei estatísticas que não existem.
02:13
Because this is where we are.
38
108000
2000
Porque aqui é onde estamos.
02:15
Will it be possible that this will happen?
39
110000
3000
Será possível que isso aconteça?
02:19
I cover my lifetime here, you know?
40
114000
2000
Eu abrangi meu tempo de vida aqui, sabia?
02:21
I expect to live 100 years.
41
116000
2000
Eu espero viver 100 anos.
02:23
And this is where we are today.
42
118000
2000
E aqui é onde estamos hoje.
02:25
Now could we look here instead at the economic situation in the world?
43
120000
7000
Agora, ao invés disso, podemos olhar para a situação econômica do mundo?
02:33
And I would like to show that against child survival.
44
128000
5000
E eu gostaria de mostrar isso contra a sobrevivência infantil
02:38
We'll swap the axis.
45
133000
1000
Nós vamos mudar o eixo:
02:40
Here you have child mortality -- that is, survival --
46
135000
4000
aqui, vocês têm mortalidade infantil -- isto é, sobrevivência --
02:44
four kids dying there, 200 dying there.
47
139000
2000
quatro crianças morrendo ali, duzentas morrendo ali.
02:47
And this is GDP per capita on this axis.
48
142000
2000
E isso é o PIB per capita nesse eixo.
02:50
And this was 2007.
49
145000
3000
E isso é 2007.
02:53
And if I go back in time, I've added some historical statistics --
50
148000
4000
E se eu voltar no tempo, eu adicionei algumas estatísticas históricas --
02:57
here we go, here we go, here we go -- not so much statistics 100 years ago.
51
152000
6000
aqui vamos nós, aqui vamos nós -- Não temos muitas estatísticas 100 anos atrás.
03:03
Some countries still had statistics.
52
158000
2000
Alguns países ainda têm estatísticas.
03:05
We are looking down in the archive,
53
160000
2000
Nós estamos olhando dentro dos arquivos,
03:07
and when we are down into 1820,
54
162000
4000
e quando nós estamos lá em 1820,
03:11
there is only Austria and Sweden that can produce numbers.
55
166000
4000
são apenas Áustria e Suécia que podem produzir números.
03:15
(Laughter)
56
170000
3000
(Risos)
03:18
But they were down here. They had 1,000 dollars per person per year.
57
173000
4000
Mas eles estavam aqui embaixo, eles tinham 1.000 dólares por pessoa por ano.
03:22
And they lost one-fifth of their kids before their first birthday.
58
177000
3000
E eles perderam um quinto de suas crianças antes do seu primeiro aniversário.
03:26
So this is what happens in the world, if we play the entire world.
59
181000
3000
Então, isso é o que acontece com o mundo, se nós rodarmos o mundo todo,
03:29
How they got slowly richer and richer,
60
184000
3000
como eles se tornam, vagarosamente, mais e mais ricos,
03:32
and they add statistics.
61
187000
1000
e eles adicionam estatísticas.
03:33
Isn't it beautiful when they get statistics?
62
188000
2000
Não é lindo quando eles recebem estatísticas?
03:35
You see the importance of that?
63
190000
2000
Vocês podem ver a importância nisso?
03:37
And here, children don't live longer.
64
192000
2000
E aqui, crianças não vivem por mais tempo.
03:39
The last century, 1870, was bad for the kids in Europe,
65
194000
4000
O último século, 1870, foi ruim para as crianças da Europa,
03:43
because most of this statistics is Europe.
66
198000
2000
porque a maioria das estatísticas é da Europa.
03:45
It was only by the turn of the century
67
200000
3000
Foi apenas na virada do século
03:48
that more than 90 percent of the children survived their first year.
68
203000
3000
que mais de 90 por cento das crianças sobreviveram seus primeiros anos.
03:51
This is India coming up, with the first data from India.
69
206000
3000
Essa é a Índia aparecendo, com os primeiros dados da Índia.
03:54
And this is the United States moving away here, earning more money.
70
209000
5000
E esse são os EUA se movendo para longe aqui, ganhando mais dinheiro.
03:59
And we will soon see China coming up in the very far end corner here.
71
214000
5000
E nós logo veremos a China aparecendo no canto mais afastado aqui.
04:04
And it moves up with Mao Tse-Tung getting health,
72
219000
2000
E ela se move para cima com Mao Tse-Tung conseguindo saúde,
04:06
not getting so rich.
73
221000
1000
mas não enriquecendo.
04:07
There he died, then Deng Xiaoping brings money.
74
222000
3000
Aqui ele morreu, e Deng Xiaoping traz dinheiro,
04:10
It moves this way over here.
75
225000
1000
ela se move nessa direção aqui.
04:12
And the bubbles keep moving up there,
76
227000
2000
E as bolhas continuam se movendo aqui em cima,
04:14
and this is what the world looks like today.
77
229000
2000
e isso é como o mundo se parece hoje.
04:16
(Applause)
78
231000
6000
(Aplausos)
04:22
Let us have a look at the United States.
79
237000
3000
Vamos olhar os Estados Unidos.
04:25
We have a function here -- I can tell the world, "Stay where you are."
80
240000
3000
Nós temos uma função aqui -- eu posso dizer ao mundo: "Fique onde você está".
04:29
And I take the United States -- we still want to see the background --
81
244000
3000
E eu pego os Estados Unidos -- nós ainda queremos ver o fundo --
04:32
I put them up like this, and now we go backwards.
82
247000
3000
Eu os ponho desse jeito e agora nós retrocedemos.
04:35
And we can see that the United States
83
250000
3000
E nós podemos ver que os Estados Unidos
04:38
goes to the right of the mainstream.
84
253000
3000
vão para a direita do fluxo principal
04:41
They are on the money side all the time.
85
256000
2000
Eles estão no lado do dinheiro todo esse tempo.
04:44
And down in 1915, the United States was a neighbor of India --
86
259000
5000
E lá em 1915, os Estados Unidos eram vizinhos da Índia --
04:50
present, contemporary India.
87
265000
2000
atual, Índia contemporânea.
04:52
And that means United States was richer,
88
267000
2000
E isso significa que os Estados Unidos eram mais ricos,
04:54
but lost more kids than India is doing today, proportionally.
89
269000
4000
mas perdiam mais crianças que a Índia está perdendo hoje, proporcionalmente.
04:59
And look here -- compare to the Philippines of today.
90
274000
3000
E vejam aqui -- compare com as Filipinas de hoje.
05:02
The Philippines of today has almost the same economy
91
277000
3000
As Filipinas de hoje tem quase a mesma economia
05:06
as the United States during the First World War.
92
281000
2000
que os Estados Unidos durante a Primeira Guerra Mundial.
05:08
But we have to bring United States forward quite a while
93
283000
4000
Mas nós temos que trazer os Estados Unidos bem para frente
05:12
to find the same health of the United States
94
287000
3000
para encontrar os mesmos níveis de saúde dos Estados Unidos
05:15
as we have in the Philippines.
95
290000
1000
como nós temos nas Filipinas.
05:17
About 1957 here, the health of the United States
96
292000
3000
Próximo a 1957, a saúde dos Estados Unidos
05:20
is the same as the Philippines.
97
295000
2000
é igual à das Filipinas.
05:22
And this is the drama of this world which many call globalized,
98
297000
3000
E esse é o drama desse mundo que muitos chamam de globalizado,
05:25
is that Asia, Arabic countries, Latin America,
99
300000
3000
assim a Ásia, países Árabes, América Latina,
05:28
are much more ahead in being healthy, educated,
100
303000
5000
estão muito à frente na área da saúde, educação,
05:33
having human resources than they are economically.
101
308000
3000
tendo recursos humanos, do que estão na economia.
05:36
There's a discrepancy in what's happening today
102
311000
2000
Existe uma discrepância no que está acontecendo hoje
05:38
in the emerging economies.
103
313000
2000
nas economias emergentes.
05:40
There now, social benefits, social progress,
104
315000
4000
Lá, agora, benefícios sociais, progresso social,
05:44
are going ahead of economical progress.
105
319000
3000
estão à frente do progresso econômico.
05:47
And 1957 -- the United States had the same economy as Chile has today.
106
322000
6000
E em 1957 -- os EUA tinham a mesma economia que o Chile tem hoje.
05:54
And how long do we have to bring United States
107
329000
3000
E quanto nós temos que trazer os Estados Unidos
05:57
to get the same health as Chile has today?
108
332000
2000
para chegar à mesma saúde que o Chile tem hoje?
06:00
I think we have to go, there -- we have 2001, or 2002 --
109
335000
5000
Eu acho que nós temos, aqui -- nós temos 2001, ou 2002 --
06:05
the United States has the same health as Chile.
110
340000
2000
os Estados Unidos tem a mesma saúde que o Chile.
06:07
Chile's catching up!
111
342000
1000
O Chile está alcançando!
06:09
Within some years Chile may have better child survival
112
344000
2000
Dentro de alguns anos o Chile pode ter uma melhor sobrevivência infantil
06:11
than the United States.
113
346000
2000
do que os Estados Unidos.
06:13
This is really a change, that you have this lag
114
348000
3000
Isso é realmente uma mudança, que vocês tem esse atraso
06:16
of more or less 30, 40 years' difference on the health.
115
351000
5000
de mais ou menos 30, 40 anos de diferença na saúde.
06:21
And behind the health is the educational level.
116
356000
2000
E atrás da saúde está o nível educacional.
06:23
And there's a lot of infrastructure things,
117
358000
2000
E tem uma série de questões de infraestrutura,
06:25
and general human resources are there.
118
360000
3000
e recursos humanos em geral estão ali.
06:28
Now we can take away this --
119
363000
3000
Agora, nós podemos tirar isso --
06:31
and I would like to show you the rate of speed,
120
366000
4000
e eu gostaria de mostrar a vocês o nível de velocidade,
06:35
the rate of change, how fast they have gone.
121
370000
3000
o nível de mudança, o quão rápido eles vão.
06:38
And we go back to 1920, and I want to look at Japan.
122
373000
7000
E nós vamos de volta para 1920, e eu quero olhar o Japão.
06:46
And I want to look at Sweden and the United States.
123
381000
3000
e eu quero olhar a Suécia e os Estados Unidos.
06:49
And I'm going to stage a race here
124
384000
2000
E eu vou simular uma corrida aqui
06:51
between this sort of yellowish Ford here
125
386000
3000
entre esse Ford meio amarelado aqui
06:54
and the red Toyota down there,
126
389000
2000
e o Toyota vermelho aqui embaixo,
06:56
and the brownish Volvo.
127
391000
2000
e o Volvo amarronzado.
06:58
(Laughter)
128
393000
2000
(Risos)
07:00
And here we go. Here we go.
129
395000
2000
E aqui vamos nós, aqui vamos nós.
07:02
The Toyota has a very bad start down here, you can see,
130
397000
3000
O Toyota tem um mau começo aqui embaixo, vocês podem ver,
07:05
and the United States Ford is going off-road there.
131
400000
3000
e o Ford dos Estados Unidos está indo off-road ali.
07:08
And the Volvo is doing quite fine.
132
403000
1000
E o Volvo está indo muito bem.
07:09
This is the war. The Toyota got off track, and now
133
404000
2000
Essa é a guerra. O Toyota saiu do traçado, e agora
07:11
the Toyota is coming on the healthier side of Sweden --
134
406000
3000
o Toyota está vindo para o lado mais saudável da Suécia --
07:14
can you see that?
135
409000
1000
Vocês podem ver isso?
07:15
And they are taking over Sweden,
136
410000
1000
E eles estão ultrapassando a Suécia,
07:16
and they are now healthier than Sweden.
137
411000
2000
e eles estão, agora, mais saudáveis que a Suécia.
07:18
That's the part where I sold the Volvo and bought the Toyota.
138
413000
2000
Essa é a parte onde eu vendi o Volvo e comprei o Toyota.
07:20
(Laughter)
139
415000
3000
(Risos)
07:23
And now we can see that the rate of change was enormous in Japan.
140
418000
4000
E agora podemos ver que o nível de mudanças era enorme no Japão.
07:27
They really caught up.
141
422000
2000
Eles realmente se recuperaram.
07:29
And this changes gradually.
142
424000
2000
E isso muda gradualmente.
07:31
We have to look over generations to understand it.
143
426000
3000
Nós temos que ver através das gerações para entender.
07:34
And let me show you my own sort of family history --
144
429000
5000
Deixe-me mostrar a vocês minha própria história familiar --
07:39
we made these graphs here.
145
434000
2000
nós fizemos esses gráficos aqui.
07:41
And this is the same thing, money down there, and health, you know?
146
436000
4000
E isso é a mesma coisa, dinheiro aqui embaixo e saúde, sabe?
07:45
And this is my family.
147
440000
2000
E essa é minha família.
07:48
This is Sweden, 1830, when my great-great-grandma was born.
148
443000
4000
Essa é a Suécia, 1830, quando minha trisavó nasceu.
07:53
Sweden was like Sierra Leone today.
149
448000
2000
Suécia era como Serra Leoa hoje.
07:56
And this is when great-grandma was born, 1863.
150
451000
3000
E esse é quando minha bisavó nasceu, 1863.
08:00
And Sweden was like Mozambique.
151
455000
2000
E a Suécia era como Moçambique.
08:02
And this is when my grandma was born, 1891.
152
457000
2000
E aqui é quando minha avó nasceu, 1891.
08:04
She took care of me as a child,
153
459000
2000
Ela cuidou de mim quando eu era criança.
08:06
so I'm not talking about statistic now --
154
461000
2000
então eu não estou falando de estatísticas agora --
08:08
now it's oral history in my family.
155
463000
2000
agora, é sobre a história da minha família.
08:11
That's when I believe statistics,
156
466000
1000
É assim que eu acredito em estatísticas,
08:12
when it's grandma-verified statistics.
157
467000
3000
quando elas são estatísticas avó-verificáveis.
08:15
(Laughter)
158
470000
3000
(Risos)
08:18
I think it's the best way of verifying historical statistics.
159
473000
3000
Eu acho que é a melhor forma de verificar estatísticas históricas.
08:21
Sweden was like Ghana.
160
476000
1000
Suécia era como Gana.
08:22
It's interesting to see the enormous diversity
161
477000
3000
É interessante de ver a enorme diversidade
08:25
within sub-Saharan Africa.
162
480000
2000
dentro da África subsaariana.
08:28
I told you last year, I'll tell you again,
163
483000
2000
Eu lhes disse ano passado e vou dizer novamente,
08:30
my mother was born in Egypt, and I -- who am I?
164
485000
3000
minha mãe nasceu no Egito, e eu -- quem sou eu?
08:33
I'm the Mexican in the family.
165
488000
1000
Eu sou o mexicano na minha família.
08:35
And my daughter, she was born in Chile,
166
490000
2000
E minha filha, ela nasceu no Chile,
08:37
and the grand-daughter was born in Singapore,
167
492000
2000
e a neta nasceu em Singapura,
08:39
now the healthiest country on this Earth.
168
494000
2000
agora, o país mais saudável do planeta.
08:41
It bypassed Sweden about two to three years ago,
169
496000
2000
Ela ultrapassou a Suécia aproximadamente dois ou três anos atrás,
08:43
with better child survival.
170
498000
2000
com uma melhor sobrevivência infantil.
08:45
But they're very small, you know?
171
500000
1000
Mas, vocês sabem, eles são muito pequenos.
08:46
They're so close to the hospital we can never
172
501000
2000
Eles estão tão perto ao hospital que nós nunca poderíamos
08:48
beat them out in these forests.
173
503000
1000
vencê-los nessas florestas.
08:49
(Laughter)
174
504000
3000
(Risos)
08:52
But homage to Singapore.
175
507000
1000
Mas, parabéns a Singapura.
08:53
Singapore is the best one.
176
508000
2000
Singapura é o melhor, agora.
08:55
Now this looks also like a very good story.
177
510000
4000
Agora, isso parece também com uma história muito boa.
08:59
But it's not really that easy, that it's all a good story.
178
514000
4000
Mas, não é realmente tão fácil, isso tudo é uma boa história.
09:03
Because I have to show you one of the other facilities.
179
518000
3000
Porque eu tenho que mostrar a vocês uma outra ferramenta.
09:06
We can also make the color here represent the variable --
180
521000
5000
Nós também podemos fazer a cor, aqui, representar a variável --
09:11
and what am I choosing here?
181
526000
1000
e o que estou escolhendo aqui?
09:12
Carbon-dioxide emission, metric ton per capita.
182
527000
4000
Emissão de dióxido de carbono, medido em toneladas per capita.
09:17
This is 1962, and United States was emitting 16 tons per person.
183
532000
5000
Isso é 1962 e os EUA estavam emitindo 16 toneladas por pessoa.
09:22
And China was emitting 0.6,
184
537000
2000
E a China estava emitindo 0,6
09:24
and India was emitting 0.32 tons per capita.
185
539000
4000
e a Índia estava emitindo 0,32 toneladas per capita.
09:28
And what happens when we moved on?
186
543000
3000
E o que acontece quando avançamos?
09:31
Well, you see the nice story of getting richer
187
546000
2000
Bem, vocês vêem a bela história de ficar mais rico
09:33
and getting healthier --
188
548000
1000
e ficar mais saudável --
09:34
everyone did it at the cost of emission of carbon dioxide.
189
549000
5000
todos fizeram isso ao custo da emissão de dióxido de carbono.
09:39
There is no one who has done it so far.
190
554000
3000
Não existe ninguém que tenha feito até agora.
09:42
And we don't have all the updated data
191
557000
3000
E nós não temos mais todos os dados atualizados,
09:45
any longer, because this is really hot data today.
192
560000
3000
porque isso é informação realmente quente hoje em dia.
09:48
And there we are, 2001.
193
563000
2000
E aqui estamos, 2001.
09:51
And in the discussion I attended with global leaders, you know,
194
566000
4000
E na discussão em que eu participei com os líderes mundiais,
09:55
many say now the problem is that the emerging economies,
195
570000
4000
muitos dizem que agora, o problema são as economias emergentes,
09:59
they are getting out too much carbon dioxide.
196
574000
3000
que estão emitindo muito dióxido de carbono.
10:02
The Minister of the Environment of India said,
197
577000
2000
O ministro do meio ambiente da Índia disse,
10:04
"Well, you were the one who caused the problem."
198
579000
3000
"Bem, foram vocês que causaram o problema.
10:07
The OECD countries -- the high-income countries --
199
582000
3000
Os países da OCDE -- os países de alta renda --
10:10
they were the ones who caused the climate change.
200
585000
2000
foram os causadores da mudança climática.
10:13
"But we forgive you, because you didn't know it.
201
588000
2000
Mas nós os perdoamos, porque vocês não sabiam.
10:15
But from now on, we count per capita.
202
590000
3000
Mas daqui para frente, nós contaremos per capita.
10:18
From now on we count per capita.
203
593000
2000
Daqui para frente nós contaremos per capita.
10:20
And everyone is responsible for the per capita emission."
204
595000
3000
E todos são responsáveis por emissão per capita."
10:23
This really shows you, we have not seen good economic
205
598000
3000
Isso realmente mostra, nós não vimos uma boa economia
10:26
and health progress anywhere in the world
206
601000
2000
e saúde progredir em nenhum lugar do mundo
10:28
without destroying the climate.
207
603000
4000
sem destruir o clima.
10:33
And this is really what has to be changed.
208
608000
2000
E isso é o que realmente tem que mudar.
10:36
I've been criticized for showing you a too positive image of the world,
209
611000
3000
Eu já fui criticado por mostrar imagens muito positivas do mundo,
10:39
but I don't think it's like this.
210
614000
2000
mas eu não acho que é assim que funciona.
10:41
The world is quite a messy place.
211
616000
2000
O mundo é um lugar muito bagunçado.
10:43
This we can call Dollar Street.
212
618000
2000
Isso nós podemos chamar de Rua do Dólar.
10:45
Everyone lives on this street here.
213
620000
2000
Todo mundo vive nessa rua aqui.
10:47
What they earn here -- what number they live on --
214
622000
3000
O que eles ganham aqui -- em que número eles vivem
10:50
is how much they earn per day.
215
625000
1000
é quanto eles ganham por dia.
10:51
This family earns about one dollar per day.
216
626000
3000
Essa família ganha aproximadamente um dólar por dia.
10:55
We drive up the street here,
217
630000
1000
Nós dirigimos rua acima aqui
10:56
we find a family here which earns about two to three dollars a day.
218
631000
4000
e encontramos uma família, aqui, que ganha cerca de dois a três dólares por dia.
11:00
And we drive away here -- we find the first garden in the street,
219
635000
3000
E nós dirigimos para longe aqui -- Nós encontramos o primeiro jardim da rua,
11:03
and they earn 10 to 50 dollars a day.
220
638000
2000
e eles ganham de 10 a 50 dólares por dia.
11:05
And how do they live?
221
640000
2000
E como eles vivem?
11:07
If we look at the bed here, we can see
222
642000
3000
Se olharmos a cama aqui, nós podemos ver
11:10
that they sleep on a rug on the floor.
223
645000
3000
que eles dormem em um colchão no chão.
11:13
This is what poverty line is --
224
648000
2000
Isso é a linha da pobreza --
11:15
80 percent of the family income is just to cover the energy needs,
225
650000
3000
80 por cento da renda familiar é apenas para cobrir as necessidades energéticas,
11:18
the food for the day.
226
653000
2000
a comida para o dia.
11:20
This is two to five dollars. You have a bed.
227
655000
3000
Essa é de dois a cinco dólares, você tem uma cama.
11:23
And here it's a much nicer bedroom, you can see.
228
658000
2000
E aqui é um quarto muito melhor, com vocês podem ver.
11:26
I lectured on this for Ikea, and they wanted to see
229
661000
2000
Eu dei uma palestra sobre isso para a Ikea e eles queriam ver
11:28
the sofa immediately here.
230
663000
2000
o sofá bem aqui.
11:30
(Laughter)
231
665000
2000
(Risos)
11:32
And this is the sofa, how it will emerge from there.
232
667000
4000
E esse é o sofá, como ele aparecerá vindo de lá.
11:36
And the interesting thing, when you go around here in the photo panorama,
233
671000
3000
E a coisa interessante, quando você navega na foto panorâmica,
11:39
you see the family still sitting on the floor there.
234
674000
2000
você vê a família ainda sentada no chão,
11:41
Although there is a sofa,
235
676000
2000
mesmo tendo um sofá.
11:43
if you watch in the kitchen, you can see that
236
678000
2000
Se você observar na cozinha, você pode ver que
11:45
the great difference for women does not come between one to 10 dollars.
237
680000
5000
a grande diferença para mulheres não aparece entre 1 e 10 dólares.
11:50
It comes beyond here, when you really can get
238
685000
2000
Ela aparece além disso, quando você pode realmente encontrar
11:52
good working conditions in the family.
239
687000
3000
boas condições de trabalho na família.
11:55
And if you really want to see the difference,
240
690000
2000
E se vocês realmente quiserem ver a diferença
11:57
you look at the toilet over here.
241
692000
2000
vocês devem olhar os banheiros aqui.
11:59
This can change. This can change.
242
694000
2000
Isso pode mudar. Isso pode mudar.
12:01
These are all pictures and images from Africa,
243
696000
3000
Essas são todas fotos e imagens da África,
12:04
and it can become much better.
244
699000
2000
e pode-se tornar muito melhor.
12:07
We can get out of poverty.
245
702000
2000
Nós podemos sair da pobreza.
12:09
My own research has not been in IT or anything like this.
246
704000
3000
Minha própria pesquisa não foi em TI ou nada parecido.
12:12
I spent 20 years in interviews with African farmers
247
707000
3000
Eu, durante 20 anos, fiz entrevistas com fazendeiros africanos
12:15
who were on the verge of famine.
248
710000
3000
que estavam à beira da fome.
12:18
And this is the result of the farmers-needs research.
249
713000
2000
E isso é o resultado da pesquisa sobre as necessidades dos fazendeiros.
12:20
The nice thing here is that you can't see
250
715000
2000
A coisa boa aqui é que você não consegue ver
12:22
who are the researchers in this picture.
251
717000
2000
quem é o pesquisador nessas fotos.
12:24
That's when research functions in poor societies --
252
719000
3000
E é assim que a pesquisa funciona para as sociedades --
12:27
you must really live with the people.
253
722000
2000
você deve realmente viver com as pessoas.
12:31
When you're in poverty, everything is about survival.
254
726000
4000
Quando você está na pobreza, tudo é a respeito de sobrevivência.
12:35
It's about having food.
255
730000
2000
É sobre conseguir comida.
12:37
And these two young farmers, they are girls now --
256
732000
2000
E esse duas jovens fazendeiras, que são garotas --
12:39
because the parents are dead from HIV and AIDS --
257
734000
4000
porque seus pais estão mortos devido ao HIV e a AIDS --
12:43
they discuss with a trained agronomist.
258
738000
2000
elas estão discutindo com um agrônomo.
12:45
This is one of the best agronomists in Malawi, Junatambe Kumbira,
259
740000
4000
Esse é um dos melhores agrônomos em Malawi, Junatambe Kumbira,
12:49
and he's discussing what sort of cassava they will plant --
260
744000
2000
e ele está discutindo que tipo de mandioca elas vão plantar --
12:51
the best converter of sunshine to food that man has found.
261
746000
4000
o melhor conversor de sol em comida que a humanidade conhece.
12:55
And they are very, very eagerly interested to get advice,
262
750000
3000
E elas estão muito, muito ansiosamente interessadas em obter conselhos,
12:58
and that's to survive in poverty.
263
753000
3000
e isso é para sobreviver na pobreza.
13:01
That's one context.
264
756000
1000
Esse é um contexto.
13:02
Getting out of poverty.
265
757000
2000
Sair da pobreza.
13:04
The women told us one thing. "Get us technology.
266
759000
3000
As mulheres nos disseram um coisa. "Nos dê tecnologia.
13:07
We hate this mortar, to stand hours and hours.
267
762000
3000
Nós odiamos o pilão e ficar horas e horas de pé.
13:10
Get us a mill so that we can mill our flour,
268
765000
3000
Nos consiga um moinho em que possamos fazer nossa farinha,
13:13
then we will be able to pay for the rest ourselves."
269
768000
3000
com isso nós poderemos pagar pelo resto nós mesmas."
13:16
Technology will bring you out of poverty,
270
771000
3000
Tecnologia nos tirará da pobreza,
13:19
but there's a need for a market to get away from poverty.
271
774000
4000
mas existe a necessidade de um mercado para sair da pobreza.
13:23
And this woman is very happy now, bringing her products to the market.
272
778000
3000
E essa mulher está muito feliz, levando seus produtos para o mercado.
13:26
But she's very thankful for the public investment in schooling
273
781000
2000
Mas, ela é muito agradecida ao investimento público em escolas
13:28
so she can count, and won't be cheated when she reaches the market.
274
783000
3000
de forma que ela sabe contar e não será enganada quando chegar ao mercado.
13:31
She wants her kid to be healthy, so she can go to the market
275
786000
3000
Ela quer que suas crianças sejam saudáveis, assim ela pode ir ao mercado
13:34
and doesn't have to stay home.
276
789000
2000
e não precisa ficar em casa.
13:36
And she wants the infrastructure -- it is nice with a paved road.
277
791000
3000
E ela quer infraestrutura -- Uma estrada pavimentada é muito bom
13:39
It's also good with credit.
278
794000
2000
Também é bom ter crédito.
13:41
Micro-credits gave her the bicycle, you know.
279
796000
3000
Microcrédito permitiu que ela comprasse a bicicleta.
13:44
And information will tell her when to go to market with which product.
280
799000
3000
E informação dirá a ela quando ir ao mercado e com que produto.
13:47
You can do this.
281
802000
2000
Nós podemos fazer isso.
13:49
I find my experience from 20 years of Africa is that
282
804000
3000
Minha experiência de 20 anos de África é que
13:52
the seemingly impossible is possible.
283
807000
3000
o aparentemente impossível é possível.
13:55
Africa has not done bad.
284
810000
2000
A África não está fazendo feio.
13:57
In 50 years they've gone from a pre-Medieval situation
285
812000
3000
Em 50 anos eles foram de uma situação pré medieval
14:00
to a very decent 100-year-ago Europe,
286
815000
3000
a uma decente Europa de 100 anos atrás,
14:03
with a functioning nation and state.
287
818000
3000
com uma nação e governos funcionais.
14:06
I would say that sub-Saharan Africa has done best in the world
288
821000
3000
Eu diria que a África subsaariana foram os que fizeram melhor no mundo
14:09
during the last 50 years.
289
824000
1000
durante os últimos 50 anos.
14:10
Because we don't consider where they came from.
290
825000
2000
Porque nós não consideramos de onde eles vêm.
14:12
It's this stupid concept of developing countries
291
827000
3000
É esse conceito estúpido de países em desenvolvimento
14:15
that puts us, Argentina and Mozambique together 50 years ago,
292
830000
3000
que coloca a nós mesmos, Argentina e Moçambique juntos 50 anos atrás,
14:18
and says that Mozambique did worse.
293
833000
2000
e diz que Moçambique fez pior.
14:21
We have to know a little more about the world.
294
836000
2000
Nós temos que saber um pouco mais sobre o mundo.
14:23
I have a neighbor who knows 200 types of wine.
295
838000
3000
Eu tenho um vizinho que conhece 200 tipos de vinho.
14:26
He knows everything.
296
841000
1000
Ele sabe tudo.
14:27
He knows the name of the grape, the temperature and everything.
297
842000
2000
Ele sabe o nome da uva, a temperatura e tudo mais.
14:29
I only know two types of wine -- red and white.
298
844000
3000
Eu conheço apenas dois tipos de vinho -- tinto e branco.
14:32
(Laughter)
299
847000
2000
(Risos)
14:34
But my neighbor only knows two types of countries --
300
849000
2000
Mas meu vizinho conhece apenas dois tipos de países --
14:36
industrialized and developing.
301
851000
2000
industrializados e em desenvolvimento.
14:38
And I know 200, I know about the small data.
302
853000
3000
E eu conheço 200, eu conheço os pequenos dados.
14:41
But you can do that.
303
856000
1000
Mas vocês podem fazer isso.
14:42
(Applause)
304
857000
5000
(Aplausos)
14:47
But I have to get serious. And how do you get serious?
305
862000
2000
Mas eu tenho que ficar sério. E como você faz para ficar sério?
14:49
You make a PowerPoint, you know?
306
864000
2000
Você faz um PowerPoint, certo? E faz listas.
14:51
(Laughter)
307
866000
5000
(Risos)
14:56
Homage to the Office package, no?
308
871000
2000
Obrigado ao pacote Office, não?
15:00
What is this, what is this, what am I telling?
309
875000
2000
O que é isso, o que é isso, o que eu estou dizendo?
15:02
I'm telling you that there are many dimensions of development.
310
877000
3000
Eu estou dizendo a vocês que existem muitas dimensões de desenvolvimento.
15:05
Everyone wants your pet thing.
311
880000
2000
Todo mundo quer um tipo de mascote.
15:07
If you are in the corporate sector, you love micro-credit.
312
882000
3000
Se você é do setor corporativo, você adora microcrédito.
15:10
If you are fighting in a non-governmental organization,
313
885000
2000
Se você está lutando em uma organização não governamental,
15:12
you love equity between gender.
314
887000
3000
você adora igualdade entre os sexos.
15:15
Or if you are a teacher, you'll love UNESCO, and so on.
315
890000
2000
Se é um professor, vai adorar a UNESCO, e assim por diante.
15:17
On the global level, we have to have more than our own thing.
316
892000
2000
Em nível global, nós temos que ter mais que apenas as nossas coisas.
15:19
We need everything.
317
894000
2000
Nós precisamos de tudo.
15:21
All these things are important for development,
318
896000
2000
E essas coisas são importantes para o desenvolvimento.
15:23
especially when you just get out of poverty
319
898000
2000
especialmente quando você quer sair da pobreza.
15:25
and you should go towards welfare.
320
900000
3000
você deve ir para a previdência.
15:28
Now, what we need to think about
321
903000
2000
Agora, o que nós precisamos pensar a respeito
15:30
is, what is a goal for development,
322
905000
3000
é, qual o objetivo para o desenvolvimento
15:33
and what are the means for development?
323
908000
1000
e quais são as forma de se desenvolver?
15:34
Let me first grade what are the most important means.
324
909000
3000
Deixem me primeiro graduar os meios mais importantes.
15:38
Economic growth to me, as a public-health professor,
325
913000
2000
Crescimento econômico, para mim, como um professor de saúde pública,
15:40
is the most important thing for development
326
915000
4000
é a coisa mais importante para o desenvolvimento,
15:44
because it explains 80 percent of survival.
327
919000
2000
porque explica 80 por cento da sobrevivência.
15:47
Governance. To have a government which functions --
328
922000
3000
Governaça. Ter um governo que funcione --
15:50
that's what brought California out of the misery of 1850.
329
925000
4000
isso é o que tirou a Califórnia da miséria de 1850.
15:54
It was the government that made law function finally.
330
929000
3000
Foi o governo que fez a lei funcionar, finalmente.
15:58
Education, human resources are important.
331
933000
2000
Educação, recursos humanos são importantes.
16:00
Health is also important, but not that much as a mean.
332
935000
4000
Saúde também é importante, mas não tanto quanto um meio.
16:04
Environment is important.
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939000
2000
Meio ambiente é importante.
16:06
Human rights is also important, but it just gets one cross.
334
941000
2000
Direitos humanos são importantes, mas recebe apenas uma marca.
16:08
Now what about goals? Where are we going toward?
335
943000
3000
Agora, quais são os objetivos? Em que direção estamos indo?
16:11
We are not interested in money.
336
946000
2000
Nós não estamos interessados em dinheiro.
16:13
Money is not a goal.
337
948000
1000
Dinheiro não é o objetivo.
16:14
It's the best mean, but I give it zero as a goal.
338
949000
3000
É o melhor meio, mas eu darei zero como objetivo.
16:18
Governance, well it's fun to vote in a little thing,
339
953000
3000
Governança, bem, é divertido votar em algo pequeno,
16:21
but it's not a goal.
340
956000
2000
mas não é um objetivo.
16:23
And going to school, that's not a goal, it's a mean.
341
958000
4000
E indo para educação, isso não é um objetivo, isso é um meio.
16:27
Health I give two points. I mean it's nice to be healthy
342
962000
2000
Para saúde eu darei dois pontos. Quer dizer, é bom ser saudável
16:29
-- at my age especially -- you can stand here, you're healthy.
343
964000
2000
-- na minha idade especialmente -- poder ficar de pé aqui, você é saudável.
16:31
And that's good, it gets two plusses.
344
966000
2000
E isso é bom, vai receber duas marcas.
16:33
Environment is very, very crucial.
345
968000
2000
Meio ambiente é muito, muito crucial.
16:35
There's nothing for the grandkid if you don't save up.
346
970000
2000
Não vai sobrar nada para os netos se nós não preservarmos.
16:37
But where are the important goals?
347
972000
2000
Mas onde estão os objetivos importantes?
16:39
Of course, it's human rights.
348
974000
2000
Claro, são os direitos humanos.
16:41
Human rights is the goal,
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976000
2000
Direitos humanos são o objetivo,
16:43
but it's not that strong of a mean for achieving development.
350
978000
3000
mas não é tão forte enquanto meio para atingir o desenvolvimento.
16:47
And culture. Culture is the most important thing, I would say,
351
982000
4000
E cultura. Cultura é a coisa mais importante, eu diria,
16:51
because that's what brings joy to life.
352
986000
2000
porque isso traz prazer à vida.
16:53
That's the value of living.
353
988000
2000
Esse é o valor de estar vivo.
16:55
So the seemingly impossible is possible.
354
990000
3000
Então o aparentemente impossível é possível.
16:58
Even African countries can achieve this.
355
993000
2000
Até os países africanos pode atingir isso.
17:01
And I've shown you the shot where the seemingly impossible is possible.
356
996000
6000
E eu mostrei para vocês a foto de onde o aparentemente impossível é possível.
17:07
And remember, please remember my main message,
357
1002000
4000
E lembrem-se, por favor, lembrem-se da minha mensagem principal,
17:11
which is this: the seemingly impossible is possible.
358
1006000
3000
que é essa: o aparentemente impossível é possível.
17:14
We can have a good world.
359
1009000
2000
Nós podemos ter um mundo bom.
17:16
I showed you the shots, I proved it in the PowerPoint,
360
1011000
3000
Eu os mostrei as fotos, eu provei no PowerPoint
17:19
and I think I will convince you also by culture.
361
1014000
6000
e eu acho que eu vou convencer vocês também através de cultura.
17:25
(Laughter)
362
1020000
4000
(Risos)
17:29
(Applause)
363
1024000
1000
(Aplausos)
17:30
Bring me my sword!
364
1025000
2000
Tragam-me minha espada!
17:36
Sword swallowing is from ancient India.
365
1031000
5000
Engolidores de espada são da antiga Índia.
17:41
It's a cultural expression that for thousands of years
366
1036000
5000
É uma expressão cultural que por milhares de anos
17:46
has inspired human beings to think beyond the obvious.
367
1041000
6000
tem inspirado seres humanos a pensar além do obvio.
17:52
(Laughter)
368
1047000
2000
(Risos)
17:54
And I will now prove to you that the seemingly impossible is possible
369
1049000
5000
E eu vou provar para vocês que o aparentemente impossível é possível
17:59
by taking this piece of steel -- solid steel --
370
1054000
3000
pegando esse pedaço de aço -- aço maciço --
18:03
this is the army bayonet from the Swedish Army, 1850,
371
1058000
3000
essa é uma baioneta do exército Sueco, 1850,
18:06
in the last year we had war.
372
1061000
2000
no último ano em que nós tivemos guerra.
18:09
And it's all solid steel -- you can hear here.
373
1064000
3000
E é aço maciço -- vocês podem ouvir aqui.
18:12
And I'm going to take this blade of steel,
374
1067000
6000
E eu vou pegar essa lâmina de aço,
18:18
and push it down through my body of blood and flesh,
375
1073000
5000
e empurrar para dentro do meu corpo de carne e osso,
18:23
and prove to you that the seemingly impossible is possible.
376
1078000
4000
e provar para vocês que o aparentemente impossível é possível.
18:28
Can I request a moment of absolute silence?
377
1083000
4000
Posso pedir um momento de silêncio absoluto?
18:43
(Applause)
378
1098000
22000
(Aplausos)
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