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Hans Rosling: Let my dataset change your mindset
Hans Rosling: Deixe meus dados mudarem sua mentalidade
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Falando no Departamento de Estado Americano neste verão, Hans Rosling usa o seu fascinante software de bolhas de dados para destruir os mitos sobre o mundo em desenvolvimento. Busca novas análises na China e no mundo depois do pacote de ajuda, misturadas à apresentação clássica.
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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00:16
I'm going to talk about your mindset.
0
0
4000
Eu vou falar sobre a mentalidade de vocês.
00:20
Does your mindset correspond to my dataset?
1
4000
4000
Será que a mentalidade de vocês bate com meus dados?
00:24
(Laughter)
2
8000
1000
(Risadas)
00:25
If not, one or the other needs upgrading, isn't it?
3
9000
3000
Se não, um de nós precisa se atualizar, correto?
00:28
When I talk to my students about global issues,
4
12000
4000
Quando eu falo aos meus alunos sobre os problemas globais,
00:32
and I listen to them in the coffee break,
5
16000
2000
e eu os escuto na hora do cafezinho,
00:34
they always talk about "we" and "them."
6
18000
3000
eles sempre falam sobre "nós" e "eles".
00:37
And when they come back into the lecture room
7
21000
3000
E quando eles voltam para a sala
00:40
I ask them, "What do you mean with "we" and "them"?
8
24000
2000
eu pergunto: O que vocês querem dizer com "nós" e "eles"?
00:42
"Oh, it's very easy. It's the western world and it's the developing world," they say.
9
26000
3000
Muito fácil, eles dizem. É o mundo ocidental e o mundo em desenvolvimento.
00:45
"We learned it in college."
10
29000
2000
"Nós aprendemos isso na escola".
00:47
And what is the definition then? "The definition?
11
31000
2000
E qual a definição então? "A definição?"
00:49
Everyone knows," they say.
12
33000
2000
"Todo mundo sabe", eles dizem.
00:51
But then you know, I press them like this.
13
35000
2000
Mas então vocês sabem, eu os pressiono.
00:53
So one girl said, very cleverly, "It's very easy.
14
37000
2000
Assim uma garota diz, sabiamente, "É muito fácil.
00:55
Western world is a long life in a small family.
15
39000
3000
O mundo ocidental é vida longa em família pequena.
00:58
Developing world is a short life in a large family."
16
42000
3000
O mundo em desenvolvimento é vida curta em família grande."
01:01
And I like that definition, because it enabled me
17
45000
3000
E eu gosto dessa definição porque me deixa
01:04
to transfer their mindset
18
48000
2000
transferir a mentalidade deles
01:06
into the dataset.
19
50000
2000
para os meus dados.
01:08
And here you have the dataset.
20
52000
2000
E aqui vocês têm os dados.
01:10
So, you can see that what we have on this axis here
21
54000
2000
Então podem ver o que temos neste eixo aqui
01:12
is size of family. One, two, three, four, five
22
56000
3000
é o tamanho da família. Um, dois, três, quatro, cinco
01:15
children per woman on this axis.
23
59000
2000
filhos por mãe neste eixo.
01:17
And here, length of life, life expectancy,
24
61000
2000
E aqui, expectativa de vida,
01:19
30, 40, 50.
25
63000
2000
30, 40, 50 anos.
01:21
Exactly what the students said was their concept about the world.
26
65000
4000
Exatamente o conceito dos alunos sobre o mundo.
01:25
And really this is about the bedroom.
27
69000
2000
E realmente tem a ver com o quarto do casal.
01:27
Whether the man and woman decide to have small family,
28
71000
4000
Mesmo quando homem e mulher decidem ter uma família pequena,
01:31
and take care of their kids, and how long they will live.
29
75000
3000
e cuidar dos filhos, e quanto tempo eles irão viver.
01:34
It's about the bathroom and the kitchen. If you have soap, water and food, you know,
30
78000
4000
Isso tem a ver com banheiro e cozinha. Sabe, se você tem sabão, água e comida,
01:38
you can live long.
31
82000
2000
você pode ter uma vida longa.
01:40
And the students were right. It wasn't that the world consisted --
32
84000
2000
E os alunos estavam certos. O mundo não era assim --
01:42
the world consisted here, of one set of countries over here,
33
86000
4000
O mundo era feito disto, de um conjunto de países aqui,
01:46
which had large families and short life. Developing world.
34
90000
4000
que tinham famílias grandes e vida curta. O mundo em desenvolvimento.
01:50
And we had one set of countries up there
35
94000
3000
E nós temos um conjunto de países aqui em cima
01:53
which was the western world.
36
97000
2000
que era o mundo ocidental.
01:55
They had small families and long life.
37
99000
3000
Eles tinham famílias pequenas e vida longa.
01:58
And you are going to see here
38
102000
2000
E vocês verão aqui
02:00
the amazing thing that has happened in the world during my lifetime.
39
104000
4000
algo fantástico que aconteceu no mundo durante a minha vida.
02:04
Then the developing countries applied
40
108000
2000
E então os países em desenvolvimento aplicaram
02:06
soap and water, vaccination.
41
110000
2000
sabão e água, vacinação.
02:08
And all the developing world started to apply family planning.
42
112000
3000
E todo o mundo em desenvolvimento fez planejamento familiar.
02:11
And partly to USA who help to provide
43
115000
2000
E parcialmente por conta dos EUA que ajudaram
02:13
technical advice and investment.
44
117000
3000
com consultoria técnica e investimentos.
02:16
And you see all the world moves over to a two child family,
45
120000
4000
E vocês estão vendo todo mundo ir para famílias com dois filhos,
02:20
and a life with 60 to 70 years.
46
124000
3000
e para uma vida de 60 a 70 anos.
02:23
But some countries remain back in this area here.
47
127000
3000
Mas alguns países permaneceram nesta área aqui.
02:26
And you can see we still have Afghanistan down here.
48
130000
3000
E podem ver que ainda temos o Afeganistão aqui embaixo.
02:29
We have Liberia. We have Congo.
49
133000
3000
Nós temos Libéria. Nós temos o Congo.
02:32
So we have countries living there.
50
136000
2000
Assim temos países vivendo ali.
02:34
So the problem I had
51
138000
2000
Então o problema que eu tinha
02:36
is that the worldview that my students had
52
140000
4000
é que a visão do mundo que meus alunos tinham
02:40
corresponds to reality in the world
53
144000
2000
correspondia a realidade do mundo
02:42
the year their teachers were born.
54
146000
3000
no ano em que seus professores nasceram.
02:45
(Laughter)
55
149000
3000
(Risadas)
02:48
(Applause)
56
152000
3000
(Aplausos)
02:51
And we, in fact, when we have played this over the world.
57
155000
3000
E nós, na verdade, quando mostramos isto pelo o mundo.
02:54
I was at the Global Health Conference here in Washington last week,
58
158000
3000
Estava na Conferência Global sobre Saúde, em Washington, na semana passada,
02:57
and I could see the wrong concept
59
161000
3000
e pude ver que mesmo as pessoas ativas
03:00
even active people in United States had,
60
164000
3000
nos EUA tinham o conceito errado.
03:03
that they didn't realize the improvement
61
167000
3000
Que eles não perceberam o avanço
03:06
of Mexico there, and China, in relation to United States.
62
170000
5000
do México ali, e da China, em relação aos EUA.
03:11
Look here when I move them forward.
63
175000
2000
Vejam quando eu movimento para frente.
03:13
Here we go.
64
177000
7000
Lá vamos nós.
03:20
They catch up. There's Mexico.
65
184000
3000
Eles entenderam. Lá está o México.
03:23
It's on par with United States in these two social dimensions.
66
187000
3000
Estão pareados com os EUA nessas duas dimensões sociais.
03:26
There was less than five percent
67
190000
2000
Menos de 5% dos especialistas
03:28
of the specialists in Global Health that was aware of this.
68
192000
3000
em saúde global tinham essa visão.
03:31
This great nation, Mexico,
69
195000
2000
Essa grande nação, México,
03:33
has the problem that arms are coming from North,
70
197000
3000
Tem o problema de que armas vêm do norte,
03:36
across the borders, so they had to stop that,
71
200000
2000
através da fronteira. Então eles tinham que parar isso.
03:38
because they have this strange relationship to the United States, you know.
72
202000
4000
Porque eles têm essa estranha relação com os EUA, sabe.
03:42
But if I would change this axis here,
73
206000
4000
Mas se eu trocasse este eixo aqui, olhe,
03:46
I would instead put income per person.
74
210000
3000
e ao invés disso, aqui, eu colocasse renda per capita.
03:49
Income per person. I can put that here.
75
213000
3000
Renda per capita. Eu posso colocar isso aqui.
03:52
And we will then see
76
216000
2000
E então nós veremos
03:54
a completely different picture.
77
218000
2000
uma imagem completamente diferente.
03:56
By the way, I'm teaching you
78
220000
2000
A propósito, Estou ensinando a vocês
03:58
how to use our website, Gapminder World,
79
222000
2000
como usar nosso site, Gapminder World.
04:00
while I'm correcting this,
80
224000
2000
Por que eu estou corrigindo isto?
04:02
because this is a free utility on the net.
81
226000
3000
Porque esse é um software livre na internet.
04:05
And when I now finally got it right,
82
229000
3000
E agora quando eu finalmente acertei,
04:08
I can go back 200 years in history.
83
232000
4000
Eu posso voltar 200 anos na história.
04:12
And I can find United States up there.
84
236000
4000
E eu posso achar os Estados Unidos lá em cima.
04:16
And I can let the other countries be shown.
85
240000
3000
E eu posso deixar os outros países aparecendo.
04:19
And now I have income per person on this axis.
86
243000
3000
E agora eu tenho renda per capita neste eixo.
04:22
And United States only had some, one, two thousand dollars at that time.
87
246000
3000
E nos EUA era pouco mais de 2 mil dólares, nessa época.
04:25
And the life expectancy was 35 to 40 years,
88
249000
4000
E a expectativa de vida era 35 a 40 anos,
04:29
on par with Afghanistan today.
89
253000
2000
semelhante ao Afeganistão hoje.
04:31
And what has happened in the world, I will show now.
90
255000
5000
E o que aconteceu no mundo, Eu vou mostrar agora.
04:36
This is instead of studying history
91
260000
2000
Isto é, ao invés de estudar história
04:38
for one year at university.
92
262000
2000
por um ano na universidade.
04:40
You can watch me for one minute now and you'll see the whole thing.
93
264000
3000
Vocês podem me assistir por um minuto agora e verão a coisa toda.
04:43
(Laughter)
94
267000
2000
(Risadas)
04:45
You can see how the brown bubbles, which is west Europe,
95
269000
5000
Podem ver como as bolhas marrons, que representam a Europa ocidental,
04:50
and the yellow one, which is the United States,
96
274000
3000
e as amarelas, que são os Estados Unidos,
04:53
they get richer and richer and also
97
277000
2000
eles ficaram mais e mais ricos e também
04:55
start to get healthier and healthier.
98
279000
2000
começaram a ficar mais e mais saudáveis.
04:57
And this is now 100 years ago,
99
281000
2000
E isto agora é 100 anos atrás
04:59
where the rest of the world remains behind.
100
283000
3000
onde o resto do mundo fica para trás.
05:02
Here we come. And that was the influenza.
101
286000
5000
Vamos indo. E isto foi a gripe.
05:07
That's why we are so scared about flu, isn't it?
102
291000
3000
É por isso que temos tanto medo de resfriado, certo?
05:10
It's still remembered. The fall of life expectancy.
103
294000
3000
Isso ainda é lembrado. A queda na expectativa de vida.
05:13
And then we come up. Not until
104
297000
3000
E então vamos subindo. E até antes
05:16
independence started.
105
300000
2000
de começar a independência.
05:18
Look here You have China over there,
106
302000
2000
Olhem aqui, temos a China ali,
05:20
you have India over there,
107
304000
2000
temos a Índia ali,
05:22
and this is what has happened.
108
306000
8000
e isso é o que aconteceu.
05:30
Did you note there, that we have Mexico up there?
109
314000
3000
Você notam ali, que temos o México ali em cima.
05:33
Mexico is not at all on par with the United States,
110
317000
2000
O México não está tão parecido com os Estados Unidos.
05:35
but they are quite close.
111
319000
2000
Mas eles estão bem perto.
05:37
And especially, it's interesting to see
112
321000
2000
E especialmente é interessante ver
05:39
China and the United States
113
323000
2000
a China e os Estados Unidos,
05:41
during 200 years,
114
325000
3000
durante 200 anos.
05:44
because I have my oldest son now working for Google,
115
328000
2000
É que eu tenho meu filho mais velho trabalhando no Google,
05:46
after Google acquired this software.
116
330000
3000
depois que o Google adquiriu este software.
05:49
Because in fact, this is child labor. My son and his wife sat in a closet
117
333000
3000
Porque na verdade trabalho infantil. Meu filho e a esposa se fecharam
05:52
for many years and developed this.
118
336000
2000
por muitos anos e desenvolveram isso.
05:54
And my youngest son, who studied Chinese in Beijing.
119
338000
4000
Com meu filho mais novo, que estudou chinês em Pequim.
05:58
So they come in with the two perspectives I have, you know?
120
342000
4000
Então eles vieram com as duas perspectivas que eu tenho.
06:02
And my son, youngest son who studied in Beijing,
121
346000
2000
E meu filho, o mais novo, que estudou em Pequim,
06:04
in China, he got a long-term perspective.
122
348000
4000
na China, ele tinha uma perspectiva de longo prazo.
06:08
Whereas when my oldest son, who works for Google,
123
352000
2000
De forma que meu filho mais velho, que trabalha no Google,
06:10
he should develop by quarter, or by half-year.
124
354000
4000
ele desenvolveria por trimestre, ou por semestre.
06:14
Or Google is quite generous, so he can have one or two years to go.
125
358000
3000
Ou, como o Google é generoso, ele tem mais um ou dois anos.
06:17
But in China they look generation after generation
126
361000
2000
Mas na China eles observam geração após geração
06:19
because they remember
127
363000
3000
porque eles lembram
06:22
the very embarrassing period, for 100 years,
128
366000
2000
do período muito embaraçoso, por 100 anos,
06:24
when they went backwards.
129
368000
2000
onde eles retroagiram.
06:26
And then they would remember the first part
130
370000
3000
E então eles lembrariam a primeira parte
06:29
of last century, which was really bad,
131
373000
3000
do último século, que foi realmente ruim.
06:32
and we could go by this so-called Great Leap Forward.
132
376000
3000
E nós iríamos por esse tão chamado grande salto.
06:35
But this was 1963.
133
379000
2000
Mas isso foi em 1963.
06:37
Mao Tse-Tung eventually brought health to China,
134
381000
4000
Mao Tse-Tung eventualmente trouxe saúde para China.
06:41
and then he died, and then Deng Xiaoping started
135
385000
2000
E então ele morreu. E Deng Xiaoping iniciou
06:43
this amazing move forward.
136
387000
2000
esse movimento adiante incrível.
06:45
Isn't it strange to see that the United States
137
389000
2000
E não é estranho ver que os Estados Unidos
06:47
first grew the economy, and then gradually got rich?
138
391000
4000
primeiro desenvolveram a economia, e depois gradualmente ficaram ricos.
06:51
Whereas China could get healthy much earlier,
139
395000
3000
Enquanto a China ficou saudável muito antes.
06:54
because they applied the knowledge of education, nutrition,
140
398000
4000
Porque eles aplicaram o conhecimento de educação, nutrição,
06:58
and then also benefits of penicillin
141
402000
3000
e também se beneficiaram da penicilina.
07:01
and vaccines and family planning.
142
405000
2000
e vacinas, e planejamento familiar.
07:03
And Asia could have social development
143
407000
3000
E a Ásia teria desenvolvimento social
07:06
before they got the economic development.
144
410000
3000
antes de ter desenvolvimento econômico.
07:09
So to me, as a public health professor,
145
413000
2000
Pra mim, como professor de saúde pública,
07:11
it's not strange that all these countries grow so fast now.
146
415000
4000
não é estranho que todos esses países cresçam tão rápido agora.
07:15
Because what you see here, what you see here
147
419000
2000
Porque o que vocês vêem aqui, e aqui
07:17
is the flat world of Thomas Friedman,
148
421000
3000
é o mundo plano de Thomas Friedman.
07:20
isn't it.
149
424000
2000
Não é?
07:22
It's not really, really flat.
150
426000
2000
Não é realmente tão plano.
07:24
But the middle income countries --
151
428000
2000
Mas são países de renda média.
07:26
and this is where I suggest to my students,
152
430000
2000
e por isso é que eu sugiro para os meus alunos,
07:28
stop using the concept "developing world."
153
432000
3000
pararem de usar o conceito "mundo em desenvolvimento".
07:31
Because after all, talking about the developing world
154
435000
3000
Porque afinal, falar sobre mundo em desenvolvimento
07:34
is like having two chapters in the history of the United States.
155
438000
4000
é como ter dois capítulos na história dos Estados Unidos.
07:38
The last chapter is about present, and president Obama,
156
442000
4000
O último capítulo é sobre o presente, e o presidente Obama.
07:42
and the other is about the past,
157
446000
2000
E o outro é sobre o passado.
07:44
where you cover everything from Washington
158
448000
2000
Onde se cobre tudo desde Washington
07:46
to Eisenhower.
159
450000
2000
até Eisenhower.
07:48
Because Washington to Eisenhower,
160
452000
2000
Pois de Washington até Eisenhower,
07:50
that is what we find in the developing world.
161
454000
2000
é que nós encontramos o mundo em desenvolvimento.
07:52
We could actually go to Mayflower
162
456000
2000
Na verdade nós iríamos de Mayfower
07:54
to Eisenhower,
163
458000
2000
até Eisenhower,
07:56
and that would be put together into a developing world,
164
460000
3000
e isto seria reunido em um mundo em desenvolvimento.
07:59
which is rightly growing its cities in a very amazing way,
165
463000
3000
Que é a razão do crescimento impressionante de suas cidades.
08:02
which have great entrepreneurs,
166
466000
2000
As quais têm grandes empreendedores,
08:04
but also have the collapsing countries.
167
468000
3000
mas também tem os países em colapso,
08:07
So, how could we make better sense about this?
168
471000
3000
Então como poderíamos ter uma noção melhor disso?
08:10
Well, one way of trying is to see whether we could
169
474000
3000
Bem, uma forma é tentar ver se podemos
08:13
look at income distribution.
170
477000
2000
olhar a distribuição de renda.
08:15
This is the income distribution of peoples in the world,
171
479000
3000
Esta é a distribuição de renda das pessoas no mundo,
08:18
from $1. This is where you have food to eat.
172
482000
3000
a partir de 1 dólar. É onde você tem algo para comer.
08:21
These people go to bed hungry.
173
485000
2000
Estas pessoas vão dormir famintas.
08:23
And this is the number of people.
174
487000
2000
E este é o número de pessoas.
08:25
This is $10, whether you have a public or a private
175
489000
2000
Aqui são os 10 dólares, onde você pode ter um sistema de saúde
08:27
health service system. This is where you can
176
491000
2000
público ou privado. Aqui é onde você pode
08:29
provide health service for your family and school for your children,
177
493000
3000
ter um plano de saúde familiar e escola para seus filhos.
08:32
and this is OECD countries:
178
496000
2000
E estes são países da OCDE.
08:34
Green, Latin America, East Europe.
179
498000
2000
Verde, América Latina, Europa Oriental.
08:36
This is East Asia, and the light blue there is South Asia.
180
500000
4000
Esta é a Ásia Oriental. E no azul claro está a Ásia Meridional.
08:40
And this is how the world changed.
181
504000
3000
E assim é como o mundo mudou.
08:43
It changed like this.
182
507000
2000
Ele mudou deste jeito.
08:45
Can you see how it's growing? And how hundreds of millions
183
509000
3000
Vocês podem ver como ele cresceu? E como centenas de milhões
08:48
and billions is coming out of poverty in Asia?
184
512000
3000
e bilhões estão saindo da pobreza na Ásia?
08:51
And it goes over here?
185
515000
2000
E ele vai até aqui.
08:53
And I come now, into projections,
186
517000
2000
E agora eu vou às projeções.
08:55
but I have to stop at the door of Lehman Brothers there, you know, because --
187
519000
3000
Mas eu tenho que parar na porta do Lehman Brothers ali. Pois...
08:58
(Laughter)
188
522000
3000
(Risadas)
09:01
that's where the projections are not valid any longer.
189
525000
2000
Pois ali as projeções não são válidas por muito tempo.
09:03
Probably the world will do this.
190
527000
2000
Provavelmente o mundo fará isto.
09:05
and then it will continue forward like this.
191
529000
3000
E então continuará adiante assim.
09:08
But more or less, this is what will happen,
192
532000
2000
Cedo ou tarde isto é o que vai acontecer.
09:10
and we have a world which cannot be looked upon as divided.
193
534000
5000
E nós temos um mundo que não pode ser encarado de forma dividida.
09:15
We have the high income countries here,
194
539000
2000
Nós temos os países de renda alta aqui,
09:17
with the United States as a leading power;
195
541000
3000
com os Estados Unidos liderando.
09:20
we have the emerging economies in the middle,
196
544000
3000
Temos as economias emergentes no centro,
09:23
which provide a lot of the funding for the bailout;
197
547000
2000
que fornecem muita ajuda financeira.
09:25
and we have the low income countries here.
198
549000
3000
E temos os países de baixa renda aqui.
09:28
Yeah, this is a fact that from where the money comes,
199
552000
3000
Sim, isso é de fato de onde vem o dinheiro.
09:31
they have been saving, you know, over the last decade.
200
555000
2000
Eles têm economizado, sabe, por toda última década.
09:33
And here we have the low income countries
201
557000
2000
E aqui temos os países de baixa renda
09:35
where entrepreneurs are.
202
559000
2000
onde estão os empreendedores.
09:37
And here we have the countries in collapse and war,
203
561000
3000
E aqui temos os países em guerra,
09:40
like Afghanistan, Somalia, parts of Congo, Darfur.
204
564000
5000
como Afeganistão, Somália, parte do Congo, Darfur.
09:45
We have all this at the same time.
205
569000
2000
Temos tudo isso ao mesmo tempo.
09:47
That's why it's so problematic to describe what has happened
206
571000
2000
Por isso é tão complicado descrever o que acontece
09:49
in the developing world.
207
573000
2000
no mundo em desenvolvimento.
09:51
Because it's so different, what has happened there.
208
575000
2000
Porque é tão diferente, o que acontece lá.
09:53
And that's why I suggest
209
577000
2000
E é por isso que eu sugiro
09:55
a slightly different approach of what you would call it.
210
579000
3000
um jeito ligeiramente diferente de chamá-los.
09:58
And you have huge differences within countries also.
211
582000
4000
E tem diferenças imensas dentro dos países também.
10:02
I heard that your departments here were by regions.
212
586000
3000
Eu ouvi que os departamentos aqui são por regiões.
10:05
Here you have Sub-Saharan Africa, South Asia,
213
589000
3000
Aqui você tem África abaixo do Saara, Ásia Meridional,
10:08
East Asia, Arab states,
214
592000
2000
Ásia Oriental, países Árabes,
10:10
East Europe, Latin America, and OECD.
215
594000
2000
Europa Oriental, América Latina, e OCDE.
10:12
And on this axis, GDP.
216
596000
2000
E nesse eixo GDP.
10:14
And on this, heath, child survival,
217
598000
2000
A nesse outro, saúde, sobrevivência infantil.
10:16
and it doesn't come as a surprise
218
600000
2000
E não é uma surpresa
10:18
that Africa south of Sahara is at the bottom.
219
602000
3000
que África, ao sul do Saara, está embaixo.
10:21
But when I split it, when I split it
220
605000
2000
Mas quando eu separo
10:23
into country bubbles,
221
607000
2000
os países em bolhas,
10:25
the size of the bubbles here is the population.
222
609000
3000
o tamanho das bolhas aqui é a população.
10:28
Then you see Sierra Leone and Mauritius, completely different.
223
612000
3000
Então vemos que Serra Leoa e Ilhas Maurício são completamente diferentes.
10:31
There is such a difference within Sub-Saharan Africa.
224
615000
2000
Existem algumas diferenças dentro da África ao sul do Saara.
10:33
And I can split the others. Here is the South Asian,
225
617000
3000
E eu posso separar os outros. Aqui a Ásia Meridional,
10:36
Arab world.
226
620000
2000
e o mundo Árabe.
10:38
Now all your different departments.
227
622000
2000
Agora todos os departamentos diferentes.
10:40
East Europe, Latin America, and OECD countries.
228
624000
3000
Europa Oriental, América Latina, e países da OCDE.
10:43
And here were are. We have a continuum in the world.
229
627000
3000
E aqui estamos nós. Temos um mundo contínuo.
10:46
We cannot put it into two parts.
230
630000
2000
Não podemos separar em duas partes.
10:48
It is Mayflower down here. It is Washington here,
231
632000
3000
Mayflower aqui embaixo. Washington aqui,
10:51
building, building countries.
232
635000
2000
países em construção.
10:53
It's Lincoln here, advancing them.
233
637000
4000
Lincoln aqui, avançando.
10:57
It's Eisenhower bringing modernity into the countries.
234
641000
3000
Eisenhower trazendo modernidade para os países.
11:00
And then it's United States today, up here.
235
644000
2000
E então os Estados Unidos hoje, aqui em cima.
11:02
And we have countries all this way.
236
646000
2000
E temos países nesse mesmo caminho.
11:04
Now, this is the important thing
237
648000
3000
Agora uma coisa importante
11:07
of understanding how the world has changed.
238
651000
4000
para entender como o mundo mudou.
11:11
At this point I decided to make a pause.
239
655000
4000
Nesse ponto eu decidi fazer uma colocação.
11:15
(Laughter)
240
659000
2000
(Risos)
11:17
And it is my task, on behalf of the rest of the world,
241
661000
3000
E é meu dever, em nome do resto do mundo,
11:20
to convey a thanks to the U.S. taxpayers,
242
664000
4000
agradecer aos cidadãos americanos,
11:24
for Demographic Health Survey.
243
668000
2000
pela pesquisa demográfica de saúde.
11:26
Many are not aware of -- no, this is not a joke.
244
670000
3000
Muitos não têm conhecimento -- não é uma piada.
11:29
This is very serious.
245
673000
2000
Isso é muito sério.
11:31
It is due to USA's continuous sponsoring
246
675000
4000
Isso é feito pelo patrocínio contínuo dos Estados Unidos
11:35
during 25 years of the very good methodology
247
679000
3000
durante 25 anos através da excelente metodologia
11:38
for measuring child mortality
248
682000
2000
de medição de mortalidade infantil
11:40
that we have a grasp of what's happening in the world.
249
684000
3000
para que possamos ter uma ideia do que acontece no mundo.
11:43
(Applause)
250
687000
7000
(Aplausos)
11:50
And it is U.S. government at its best,
251
694000
3000
E isso é a melhor parte do governo americano
11:53
without advocacy, providing facts,
252
697000
3000
sem burocracia, fornecendo fatos,
11:56
that it's useful for the society.
253
700000
2000
que são úteis para a sociedade.
11:58
And providing data free of charge
254
702000
3000
E fornecem gratuitamente,
12:01
on the internet, for the world to use. Thank you very much.
255
705000
3000
na internet, para o mundo usar. Muito obrigado.
12:04
Quite the opposite of the World Bank,
256
708000
2000
Ao contrário do Banco Mundial,
12:06
who compiled data with government money,
257
710000
3000
que compilou dados com o dinheiro do governo,
12:09
tax money, and then they sell it to add a little profit,
258
713000
3000
dinheiro de impostos, e então os vende para ter um pouco mais de lucro,
12:12
in a very inefficient, Gutenberg way.
259
716000
3000
de uma forma muito ineficiente, do jeitinho Guttenberg.
12:15
(Applause)
260
719000
6000
(Aplausos)
12:21
But the people doing that at the World Bank
261
725000
2000
Mas as pessoas que fazem isso no Banco Mundial
12:23
are among the best in the world.
262
727000
2000
estão entre as melhores do mundo.
12:25
And they are highly skilled professionals.
263
729000
2000
E são profissionais extremamente gabaritados.
12:27
It's just that we would like to upgrade our international agencies
264
731000
4000
Nós gostaríamos apenas de ter nossas agências internacionais
12:31
to deal with the world in the modern way, as we do.
265
735000
3000
tão evoluídas quanto eles para lidar com o mundo de forma moderna.
12:34
And when it comes to free data and transparency,
266
738000
3000
E quando se trata de dados gratuitos e transparentes,
12:37
United States of America is one of the best.
267
741000
3000
O EUA é um dos melhores.
12:40
And that doesn't come easy from the mouth of a Swedish public health professor.
268
744000
3000
E isso não vem da boca de um professor de saúde pública sueco.
12:43
(Laughter)
269
747000
3000
(Risadas)
12:46
And I'm not paid to come here, no.
270
750000
3000
E eu não sou pago para vir aqui, não.
12:49
I would like to show you what happens with the data,
271
753000
2000
Eu gostaria de mostrar o que acontece com os dados,
12:51
what we can show with this data.
272
755000
2000
o que podemos mostrar com eles.
12:53
Look here. This is the world.
273
757000
2000
Olhem aqui. Esse é o mundo.
12:55
With income down there and child mortality.
274
759000
2000
Com renda aqui embaixo, e mortalidade infantil.
12:57
And what has happened in the world?
275
761000
2000
E o que aconteceu no mundo?
12:59
Since 1950, during the last 50 years
276
763000
3000
Desde 1950, durante os últimos 50 anos
13:02
we have had a fall in child mortality.
277
766000
3000
tivemos uma queda na mortalidade infantil.
13:05
And it is the DHS that makes it possible to know this.
278
769000
2000
E isso é possível devido a pesquisa demográfica sobre saúde.
13:07
And we had an increase in income.
279
771000
2000
E nós tínhamos um aumento na renda.
13:09
And the blue former developing countries
280
773000
2000
E a cor azul indica os antigos países em desenvolvimento
13:11
are mixing up with the former industrialized western world.
281
775000
5000
misturados com o antigo mundo ocidental industrializado.
13:16
We have a continuum. But we still have, of course,
282
780000
3000
E temos uma continuidade. Mas ainda temos, é claro,
13:19
Congo, up there. We still have as poor countries
283
783000
3000
o Congo, aqui em cima. Ainda temos os países pobres
13:22
as we have had, always, in history.
284
786000
4000
como sempre tivemos, na história.
13:26
And that's the bottom billion, where we've heard today
285
790000
3000
E que são o bilhão inferior, onde temos ouvido, hoje,
13:29
about a completely new approach to do it.
286
793000
3000
sob uma ótica completamente nova.
13:32
And how fast has this happened?
287
796000
3000
E quão rápido isso aconteceu?
13:35
Well, MDG 4.
288
799000
2000
Pela Meta de Desenvolvimento para o Milênio 4 (MDM 4).
13:37
The United States has not been so eager
289
801000
2000
Os Estados Unidos não têm sido tão ansiosos
13:39
to use MDG 4.
290
803000
3000
para usar o MDM 4.
13:42
But you have been the main sponsor that has enabled us to measure it,
291
806000
3000
Mas vocês têm sido o principal patrocinador que nos permite medir isso.
13:45
because it's the only child mortality that we can measure.
292
809000
3000
Porque essa é a única forma com que podemos medir a mortalidade infantil.
13:48
And we used to say that it should fall four percent per year.
293
812000
3000
E podemos dizer que ela deveria cair 4% ao ano.
13:51
Let's see what Sweden has done.
294
815000
2000
Vamos ver o que a Suécia fez.
13:53
We used to boast about fast social progress.
295
817000
3000
Nós costumamos nos orgulhar do progresso social acelerado.
13:56
That's where we were, 1900.
296
820000
2000
É onde nós estávamos, em 1900.
13:58
1900, Sweden was there.
297
822000
2000
Em 1900, a Suécia estava ali.
14:00
Same child mortality as Bangladesh had, 1990,
298
824000
2000
Com a mesma taxa de mortalidade infantil de Bangladesh em 1990.
14:02
though they had lower income.
299
826000
2000
Embora eles tivessem uma renda menor.
14:04
They started very well. They used the aid well.
300
828000
3000
Eles iniciaram muito bem. Usaram bem a ajuda financeira.
14:07
They vaccinated the kids. They get better water.
301
831000
2000
Eles vacinaram as crianças. Eles melhoraram a qualidade da água.
14:09
And they reduced child mortality,
302
833000
2000
E eles reduziram a mortalidade infantil,
14:11
with an amazing 4.7 percent per year. They beat Sweden.
303
835000
3000
numa taxa incrível de 4,7% ao ano. Eles venceram a Suécia.
14:14
I run Sweden the same 16 year period.
304
838000
4000
Eu mostrei a Suécia no mesmo período de 16 anos.
14:18
Second round, it's Sweden, 1916,
305
842000
2000
Segunda rodada: Suécia em 1916,
14:20
against Egypt, 1990.
306
844000
2000
contra Egito em 1990.
14:22
Here we go. Once again the USA is part of the reason here.
307
846000
3000
Aqui vamos nós. Novamente EUA é parte da causa aqui.
14:25
They get safe water, they get food for the poor,
308
849000
4000
Eles melhoraram a água. Eles deram comida aos pobres.
14:29
and they get malaria eradicated.
309
853000
2000
E eles erradicaram a malária.
14:31
5.5 percent. They are faster than the millennium development goal.
310
855000
3000
5,5%. Eles foram além da meta de desenvolvimento do milênio.
14:34
And third chance for Sweden, against Brazil here.
311
858000
3000
E a terceira chance para Suécia, contra o Brasil.
14:37
Brazil here has amazing social improvement
312
861000
4000
E o Brasil aqui teve um crescimento social incrível
14:41
over the last 16 years,
313
865000
2000
nos últimos 16 anos.
14:43
and they go faster than Sweden.
314
867000
2000
E eles foram melhores que a Suécia.
14:45
This means that the world is converging.
315
869000
2000
Isso significa que o mundo está convergindo.
14:47
The middle income countries,
316
871000
2000
Os países de renda média,
14:49
the emerging economy, they are catching up.
317
873000
2000
a economia emergente, eles estão alcançando os outros.
14:51
They are moving to cities,
318
875000
2000
Eles estão se deslocando para as cidades,
14:53
where they also get better assistance for that.
319
877000
2000
onde eles terão uma assistência melhor.
14:55
Well the Swedish students protest at this point.
320
879000
3000
O que a Suécia fez nesse tempo foi protestar.
14:58
They say, "This is not fair,
321
882000
2000
Eles dizem, "Isso não é justo.
15:00
because these countries had vaccines and antibiotics
322
884000
2000
porque esses países tiveram vacinas e antibióticos
15:02
that were not available for Sweden.
323
886000
2000
que não estavam disponíveis para a Suécia.
15:04
We have to do real-time competition."
324
888000
2000
Temos que fazer uma competição em tempo real."
15:06
Okay. I give you Singapore, the year I was born.
325
890000
3000
OK. Eu escolho Cingapura, no ano que eu nasci.
15:09
Singapore had twice the child mortality of Sweden.
326
893000
2000
Cingapura tinha o dobro da taxa de mortalidade da Suécia.
15:11
It's the most tropical country in the world,
327
895000
2000
E é o país mais tropical do mundo.
15:13
a marshland on the equator.
328
897000
2000
Um pantanal no equador.
15:15
And here we go. It took a little time for them to get independent.
329
899000
3000
E lá vamos nós. Precisou de algum tempo para se tornar independente.
15:18
But then they started to grow their economy.
330
902000
2000
Mas então começaram a melhorar a economia.
15:20
And they made the social investment. They got away malaria.
331
904000
2000
E eles fizeram o investimento social. Eles baniram a malária.
15:22
They got a magnificent health system
332
906000
2000
Eles tinham um sistema de saúde magnífico
15:24
that beat both the U.S. and Sweden.
333
908000
2000
que superou o dos EUA e da Suécia.
15:26
We never thought it would happen that they would win over Sweden!
334
910000
3000
Nunca pensamos que eles poderiam superar a Suécia.
15:29
(Applause)
335
913000
8000
(Aplausos)
15:37
All these green countries are achieving millennium development goals.
336
921000
3000
Todos esses países verdes alcançaram as metas de desenvolvimento do milênio.
15:40
These yellow are just about to be doing this.
337
924000
2000
Esses amarelos quase chegaram lá.
15:42
These red are the countries that doesn't do it, and the policy has to be improved.
338
926000
3000
Esses vermelhos não conseguiram, e a política tem que ser melhorada.
15:45
Not simplistic extrapolation.
339
929000
3000
Não é uma extrapolação simples.
15:48
We have to really find a way
340
932000
2000
Nós realmente temos que encontrar uma forma
15:50
of supporting those countries in a better way.
341
934000
2000
de apoiar melhor esses países.
15:52
We have to respect the middle income countries
342
936000
3000
Temos que respeitar os países de renda média
15:55
on what they are doing.
343
939000
2000
no que eles estão fazendo.
15:57
And we have to fact-base the whole way we look at the world.
344
941000
3000
E temos que nos basear em fatos ao olhar para o mundo.
16:00
This is dollar per person. This is HIV in the countries.
345
944000
3000
Aqui dólares por pessoa. Aqui o HIV nos países.
16:03
The blue is Africa.
346
947000
2000
Em azul a África.
16:05
The size of the bubbles is how many are HIV affected.
347
949000
3000
O tamanho das bolhas representa a quantidade de infectados por HIV.
16:08
You see the tragedy in South Africa there.
348
952000
2000
Vemos a tragédia na África do Sul ali.
16:10
About 20 percent of the adult population are infected.
349
954000
3000
Onde 20% da população adulta está infectada.
16:13
And in spite of them having quite a high income,
350
957000
3000
E apesar deles terem uma renda bem alta
16:16
they have a huge number of HIV infected.
351
960000
3000
têm um número grande de infectados por HIV.
16:19
But you also see that there are African countries down here.
352
963000
3000
Mas também existem países africanos aqui embaixo.
16:22
There is no such thing as an HIV epidemic in Africa.
353
966000
4000
Não existe nada comparado à epidemia de HIV na África.
16:26
There's a number, five to 10 countries in Africa
354
970000
3000
Existem cerca de 5 a 10 países na África
16:29
that has the same level as Sweden and United States.
355
973000
3000
que têm o mesmo nível que a Suécia e os EUA.
16:32
And there are others who are extremely high.
356
976000
2000
E existem outros com níveis extremamente altos.
16:34
And I will show you that what has happened
357
978000
3000
E eu vou mostrar a vocês o que aconteceu
16:37
in one of the best countries, with the most vibrant economy
358
981000
4000
em um dos melhores países, com a economia mais vibrante
16:41
in Africa and a good governance, Botswana.
359
985000
3000
da África, com boa governança, que é Botsuana.
16:44
They have a very high level. It's coming down.
360
988000
2000
Eles têm um alto nível. E está decrescendo.
16:46
But now it's not falling,
361
990000
2000
Mas agora não está caindo.
16:48
because there, with help from PEPFAR,
362
992000
2000
Porque lá, com ajuda do PEPFAR
16:50
it's working with treatment. And people are not dying.
363
994000
3000
estão trabalhando com tratamento. E as pessoas não estão morrendo.
16:53
And you can see it's not that easy,
364
997000
3000
E podem ver que não é fácil,
16:56
that it is war which caused this.
365
1000000
3000
que é a guerra que causou isto.
16:59
Because here, in Congo, there is war.
366
1003000
2000
Porque aqui, no Congo, existe guerra.
17:01
And here, in Zambia, there is peace.
367
1005000
3000
E aqui, na Zâmbia, existe paz.
17:04
And it's not the economy. Richer country has a little higher.
368
1008000
3000
E não é a economia. Países mais ricos têm taxa um pouco elevada.
17:07
If I split Tanzania in its income,
369
1011000
2000
E se separarmos a Tanzânia e sua renda.
17:09
the richer 20 percent in Tanzania
370
1013000
2000
Os 20% mais ricos na Tanzânia
17:11
has more HIV than the poorest one.
371
1015000
2000
têm mais HIV que os mais pobres.
17:13
And it's really different within each country.
372
1017000
3000
E é bem diferente dentro do país.
17:16
Look at the provinces of Kenya. They are very different.
373
1020000
2000
Olhem as cidades do Quênia. Elas são muito diferentes.
17:18
And this is the situation you see.
374
1022000
3000
E esta é a situação.
17:21
It's not deep poverty. It's the special situation,
375
1025000
3000
Não é pobreza total. É uma situação especial.
17:24
probably of concurrent sexual partnership
376
1028000
3000
Provavelmente parceiros sexuais simultâneos
17:27
among part of the heterosexual population
377
1031000
3000
em uma parte da população heterossexual.
17:30
in some countries, or some parts of countries,
378
1034000
2000
em alguns países, ou algumas partes dos países,
17:32
in south and eastern Africa.
379
1036000
2000
na parte ocidental e sul da África.
17:34
Don't make it Africa. Don't make it a race issue.
380
1038000
3000
África, não torne isso uma questão racial.
17:37
Make it a local issue. And do prevention at each place,
381
1041000
4000
Trate como uma questão local e faça prevenção em cada lugar,
17:41
in the way it can be done there.
382
1045000
2000
de forma que possa ser feito ali.
17:43
So to just end up,
383
1047000
3000
Para que possa ter um fim.
17:46
there are things of suffering
384
1050000
3000
Existe todo tipo de sofrimento
17:49
in the one billion poorest, which we don't know.
385
1053000
3000
para o 1 bilhão de miseráveis, que não conhecemos.
17:52
Those who live beyond the cellphone,
386
1056000
2000
Aqueles que vivem longe de celulares,
17:54
those who have yet to see a computer,
387
1058000
2000
aqueles que nunca viram um computador,
17:56
those who have no electricity at home.
388
1060000
3000
aqueles que não têm eletricidade em casa.
17:59
This is the disease, Konzo, I spent 20 years
389
1063000
2000
Essa é uma doença chamada Konzo. Passei 20 anos
18:01
elucidating in Africa.
390
1065000
2000
na África estudando e entendendo.
18:03
It's caused by fast processing of toxic cassava root in famine situation.
391
1067000
5000
É causada pelo consumo, por famintos, de mandioca intoxicada.
18:08
It's similar to the pellagra epidemic in Mississippi in the '30s.
392
1072000
4000
É parecida com a pelagra no Mississipi, nos anos 30.
18:12
It's similar to other nutritional diseases.
393
1076000
3000
É similar a outras doenças nutricionais.
18:15
It will never affect a rich person.
394
1079000
2000
E nunca afetará uma pessoa rica.
18:17
We have seen it here in Mozambique.
395
1081000
3000
E nós vemos isso aqui em Moçambique.
18:20
This is the epidemic in Mozambique. This is an epidemic in northern Tanzania.
396
1084000
3000
Esta é a epidemia em Moçambique. Esta é uma epidemia no norte da Tanzânia.
18:23
You never heard about the disease.
397
1087000
2000
Vocês nunca ouviram falar dessa doença.
18:25
But it's much more than Ebola
398
1089000
2000
Mas foram muitos mais que o ebola
18:27
that has been affected by this disease.
399
1091000
2000
os afetados por esta doença.
18:29
Cause crippling throughout the world.
400
1093000
2000
Causa calafrios por todo o mundo.
18:31
And over the last two years,
401
1095000
2000
E nos últimos dois anos
18:33
2,000 people has been crippled
402
1097000
2000
2 mil pessoas foram deformadas
18:35
in the southern tip of Bandundu region.
403
1099000
2000
no sul da região de Bandunda.
18:37
That used to be the illegal diamond trade,
404
1101000
2000
Que costumava ter comércio ilegal de diamantes.
18:39
from the UNITA-dominated area in Angola.
405
1103000
3000
A partir da UNITA que dominou a área em Angola.
18:42
That has now disappeared,
406
1106000
2000
Que agora desapareceu.
18:44
and they are now in great economic problem.
407
1108000
2000
E agora eles têm um grande problema econômico.
18:46
And one week ago, for the first time,
408
1110000
3000
E uma semana atrás, pela primeira vez,
18:49
there were four lines on the Internet.
409
1113000
3000
haviam 4 linhas na internet.
18:52
Don't get confused of the progress of the emerging economies
410
1116000
3000
Não confunda o progresso das economias emergentes,
18:55
and the great capacity
411
1119000
3000
com a grande capacidade
18:58
of people in the middle income countries
412
1122000
2000
das pessoas nos países de renda média,
19:00
and in peaceful low income countries.
413
1124000
2000
e países pacíficos de baixa renda.
19:02
There is still mystery in one billion.
414
1126000
2000
Ainda existe mistério em 1 bilhão.
19:04
And we have to have more concepts
415
1128000
2000
E temos que ter mais conceitos
19:06
than just developing countries and developing world.
416
1130000
3000
do que apenas países em desenvolvimento e mundo em desenvolvimento.
19:09
We need a new mindset. The world is converging,
417
1133000
3000
Precisamos de uma nova mentalidade. O mundo está convergindo.
19:12
but -- but -- but not the bottom billion.
418
1136000
3000
Mas, mas, mas. Não no bilhão de baixo.
19:15
They are still as poor as they've ever been.
419
1139000
3000
Eles continuam tão pobres como sempre foram.
19:18
It's not sustainable, and it will not happen around one superpower.
420
1142000
5000
Isso não é sustentável. E não será resolvido com uma superpotência.
19:23
But you will remain
421
1147000
2000
Mas vocês continuarão
19:25
one of the most important superpowers,
422
1149000
3000
a ser uma das mais importantes superpotências.
19:28
and the most hopeful superpower, for the time to be.
423
1152000
3000
E a mais esperançosa superpotência, nesse momento.
19:31
And this institution
424
1155000
2000
E essa instituição
19:33
will have a very crucial role,
425
1157000
2000
terá um papel crucial,
19:35
not for United States, but for the world.
426
1159000
2000
Não para os Estados Unidos, mas para o mundo.
19:37
So you have a very bad name,
427
1161000
3000
Vocês têm um nome muito ruim,
19:40
State Department. This is not the State Department.
428
1164000
2000
Departamento de Estado que não é o departamento de Estado.
19:42
It's the World Department.
429
1166000
2000
E sim o "Departamento de Mundo".
19:44
And we have a high hope in you. Thank you very much.
430
1168000
2000
E temos uma grande esperança em vocês. Muito obrigado.
19:46
(Applause)
431
1170000
5000
(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