TED2007
Emily Oster: Flip your thinking on AIDS in Africa
Emily Oster ne remodelează percepţia despre SIDA în Africa
Filmed:
Readability: 4.2
921,618 views
Emily Oster reexaminează statisticile despre SIDA în Africa dintr-o perspectivă economică şi ajunge la o concluzie surprinzătoare: tot ceea ce ştim despre răspândirea HIV pe continent este eronat
Emily Oster - Assumption-busting economist
Emily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa. Full bio
Emily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:26
So I want to talk to you today about AIDS in sub-Saharan Africa.
0
1000
3000
Aşadar doresc să vă vorbesc astăzi despre SIDA în Africa Sub-Sahariană.
00:29
And this is a pretty well-educated audience,
1
4000
2000
Cum sunteţi un public destul de bine educat,
00:31
so I imagine you all know something about AIDS.
2
6000
3000
îmi imaginez că ştiţi cu toţii câte ceva despre SIDA.
00:34
You probably know that roughly 25 million people in Africa
3
9000
2000
Stiţi probabil că aproximativ 25 de milioane de oameni în Africa
00:36
are infected with the virus, that AIDS is a disease of poverty,
4
11000
4000
sunt infectaţi de virus şi că SIDA este o boală a sărăciei.
00:40
and that if we can bring Africa out of poverty, we would decrease AIDS as well.
5
15000
4000
Şi că dacă putem eradica sărăcia în Africa, vom reduce şi cazurile de SIDA.
00:44
If you know something more, you probably know that Uganda, to date,
6
19000
3000
Şi mai ştiţi probabil şi că, până la ora actuală, Uganda
00:47
is the only country in sub-Saharan Africa
7
22000
2000
este singura ţara din Africa Sub-Sahariană
00:49
that has had success in combating the epidemic.
8
24000
3000
care a combătut epidemia cu succes,
00:52
Using a campaign that encouraged people to abstain, be faithful, and use condoms --
9
27000
4000
printr-o campanie care a încurajat populaţia la abstinență, fidelitate şi utilizarea prezervativului--
00:56
the ABC campaign -- they decreased their prevalence in the 1990s
10
31000
4000
campania ABC. Aceasta a contribuit la diminuarea cazurilor de SIDA în anii '90
01:00
from about 15 percent to 6 percent over just a few years.
11
35000
4000
de la circa 15 la sută la 6 la sută în numai câţiva ani.
01:04
If you follow policy, you probably know that a few years ago
12
39000
3000
Dacă vă interesează politica, ştiţi probabil că acum câţiva ani
01:07
the president pledged 15 billion dollars to fight the epidemic over five years,
13
42000
4000
preşedintele SUA a alocat 15 miliarde de dolari pentru combaterea epidemiei pe o durată de cinci ani
01:11
and a lot of that money is going to go to programs that try to replicate Uganda
14
46000
3000
şi că o mare parte din această sumă va merge către programe care urmează modelul Ugandei
01:14
and use behavior change to encourage people and decrease the epidemic.
15
49000
6000
şi folosesc modificări comportamentale pentru a stimula populaţia şi a diminua epidemia.
01:20
So today I'm going to talk about some things
16
55000
2000
Aşadar astăzi voi discuta anumite aspecte
01:22
that you might not know about the epidemic,
17
57000
2000
ale acestei epidemii, pe care poate nu le știți.
01:24
and I'm actually also going to challenge
18
59000
2000
Ulterior voi încerca de asemenea să pun sub semnul întrebării
01:26
some of these things that you think that you do know.
19
61000
2000
unele date care credeţi că vă sunt cunoscute.
01:28
To do that I'm going to talk about my research
20
63000
3000
Şi pentru a realiza acest lucru voi vorbi despre cercetarea
01:31
as an economist on the epidemic.
21
66000
2000
făcută de mine ca economist asupra acestei epidemii.
01:33
And I'm not really going to talk much about the economy.
22
68000
2000
Şi nu voi vorbi prea mult despre economie.
01:35
I'm not going to tell you about exports and prices.
23
70000
3000
Nu voi discuta despre exporturi şi preţuri.
01:38
But I'm going to use tools and ideas that are familiar to economists
24
73000
4000
Dar voi folosi instrumente şi idei care sunt familiare economiştilor
01:42
to think about a problem that's more traditionally
25
77000
2000
pentru a analiza o problemă care în mod normal aparţine
01:44
part of public health and epidemiology.
26
79000
2000
domeniului de sănătate publică şi epidemiologie.
01:46
And I think in that sense, this fits really nicely with this lateral thinking idea.
27
81000
4000
În acest sens, abordarea mea se încadrează perfect într-un registru de gândire alternativă.
01:50
Here I'm really using the tools of one academic discipline
28
85000
3000
De fapt eu utilizez aici instrumente aparţinând unei discipline academice
01:53
to think about problems of another.
29
88000
2000
pentru a analiza problemele alteia.
01:55
So we think, first and foremost, AIDS is a policy issue.
30
90000
3000
Aşadar putem spune în primul rând că SIDA este o problemă politică.
01:58
And probably for most people in this room, that's how you think about it.
31
93000
3000
Şi probabil că majoritatea oamenilor din această sală gândesc așa.
02:01
But this talk is going to be about understanding facts about the epidemic.
32
96000
4000
Însa această prezentare va fi despre modul cum inţelegem datele referitoare la această epidemie.
02:05
It's going to be about thinking about how it evolves, and how people respond to it.
33
100000
3000
Va fi despre modul cum evoluează ea şi maniera în care oamenii reacționează.
02:08
I think it may seem like I'm ignoring the policy stuff,
34
103000
3000
Poate părea că ignor partea politică,
02:11
which is really the most important,
35
106000
2000
care este de fapt cea mai importantă,
02:13
but I'm hoping that at the end of this talk you will conclude
36
108000
2000
însă sper că la finalul acestei discuţii veţi ajunge la concluzia
02:15
that we actually cannot develop effective policy
37
110000
2000
că nu putem formula o metodă eficientă
02:17
unless we really understand how the epidemic works.
38
112000
3000
fără a inţelege cum se dezvoltă epidemia.
02:20
And the first thing that I want to talk about,
39
115000
2000
Şi primul lucru despre care vreau să vorbesc,
02:22
the first thing I think we need to understand is:
40
117000
2000
primul lucru pe care trebuie să-l înţelegem, este:
02:24
how do people respond to the epidemic?
41
119000
2000
Cum răspunde populaţia la această epidemie?
02:26
So AIDS is a sexually transmitted infection, and it kills you.
42
121000
4000
Aşadar SIDA este o boală cu transmitere sexuală care provoacă moartea.
02:30
So this means that in a place with a lot of AIDS,
43
125000
2000
Ceea ce înseamnă că într-o zonă cu densă incidenţă SIDA,
02:32
there's a really significant cost of sex.
44
127000
2000
activitatea sexuală are un cost semnificativ.
02:34
If you're an uninfected man living in Botswana, where the HIV rate is 30 percent,
45
129000
4000
Dacă eşti un bărbat neinfectat care trăieşte în Botswana, unde incidenţa HIV este 30 la sută,
02:38
if you have one more partner this year -- a long-term partner, girlfriend, mistress --
46
133000
4000
dacă ai un partener în plus anul acesta - un partener pe termen lung, prietenă, amantă -
02:42
your chance of dying in 10 years increases by three percentage points.
47
137000
4000
îţi crește riscul de deces cu trei puncte procentuale.
02:46
That is a huge effect.
48
141000
2000
Acesta este un efect de proporţii.
02:48
And so I think that we really feel like then people should have less sex.
49
143000
3000
Şi atunci ajungem la concluzia că oamenii ar trebui să facă mai puțin sex.
02:51
And in fact among gay men in the US
50
146000
2000
Şi în cazul homosexualilor din SUA
02:53
we did see that kind of change in the 1980s.
51
148000
2000
am observat aceeaşi evoluţie în anii '80.
02:55
So if we look in this particularly high-risk sample, they're being asked,
52
150000
4000
Aşadar dacă ne raportăm la acest segment cu risc ridicat şi întrebăm,
02:59
"Did you have more than one unprotected sexual partner in the last two months?"
53
154000
3000
"Aţi avut sex neprotejat cu mai mult de un partener în ultimele două luni?"
03:02
Over a period from '84 to '88, that share drops from about 85 percent to 55 percent.
54
157000
6000
pe o perioadă cuprinsă între 1984 şi 1988, segmentul de populaţie descreşte de la 85 la sută la 55 la sută.
03:08
It's a huge change in a very short period of time.
55
163000
2000
E o schimbare uriaşă într-o perioadă de timp foarte scurtă.
03:10
We didn't see anything like that in Africa.
56
165000
2000
Nu am observat nimic similar în Africa.
03:12
So we don't have quite as good data, but you can see here
57
167000
3000
Deci nu avem informaţii la fel de exacte, dar puteți observa
03:15
the share of single men having pre-marital sex,
58
170000
2000
procentajul de bărbaţi necăsătoriți care fac sex,
03:17
or married men having extra-marital sex,
59
172000
2000
sau de bărbaţi căsătoriţi care fac sex în afara căsătoriei
03:19
and how that changes from the early '90s to late '90s,
60
174000
3000
şi cum acesta se schimbă de la începutul anilor '90 până la sfârşitul anilor '90,
03:22
and late '90s to early 2000s. The epidemic is getting worse.
61
177000
3000
şi de la începutul anilor '90 până în 2000. Epidemia s-a agravat.
03:25
People are learning more things about it.
62
180000
2000
Publicul învață mai multe despre asta...
03:27
We see almost no change in sexual behavior.
63
182000
2000
nu observăm aproape nici o schimbare în comportamentul sexual.
03:29
These are just tiny decreases -- two percentage points -- not significant.
64
184000
4000
Acestea sunt doar scăderi minore -- două puncte procentuale - nesemnificativ.
03:33
This seems puzzling. But I'm going to argue that you shouldn't be surprised by this,
65
188000
4000
Asta pare şocant, însă sunt de părere că nu trebuie să fiți surprinşi.
03:37
and that to understand this you need to think about health
66
192000
3000
Şi pentru a inţelege mai bine, trebuie să vă gândiți la sănătate
03:40
the way than an economist does -- as an investment.
67
195000
3000
în maniera în care o face un economist - ca o investiție.
03:43
So if you're a software engineer and you're trying to think about
68
198000
3000
Deci dacă eşti programator şi te gândești
03:46
whether to add some new functionality to your program,
69
201000
3000
dacă să adaugi o nouă funcționalitate la programul tău
03:49
it's important to think about how much it costs.
70
204000
2000
este important să consideri cât costă.
03:51
It's also important to think about what the benefit is.
71
206000
2000
Este de asemenea important să te gândești care e avantajul.
03:53
And one part of that benefit is how much longer
72
208000
2000
Şi o parte a avantajului e cât timp
03:55
you think this program is going to be active.
73
210000
2000
estimezi că va mai fi activ acest program.
03:57
If version 10 is coming out next week,
74
212000
2000
Dacă versiunea 10 va ieşi pe piaţă săptămâna viitoare,
03:59
there's no point in adding more functionality into version nine.
75
214000
3000
nu are sens să adaugi o nouă opţiune la versiunea nouă.
04:02
But your health decisions are the same.
76
217000
2000
Însă deciziile legate de sănătate sunt similare.
04:04
Every time you have a carrot instead of a cookie,
77
219000
2000
De fiecare dată când mănânci un morcov în loc de o prăjitură,
04:06
every time you go to the gym instead of going to the movies,
78
221000
3000
de fiecare dată când te duci la sală în loc să te duci la film,
04:09
that's a costly investment in your health.
79
224000
2000
faci o investiţie costisitoare în sănătatea ta.
04:11
But how much you want to invest is going to depend
80
226000
2000
Însă cât de mult vrei să investeşti depinde
04:13
on how much longer you expect to live in the future,
81
228000
2000
de cât de mult te aștepți să mai ai de trăit în viitor --
04:15
even if you don't make those investments.
82
230000
2000
chiar dacă nu faci aceste investiţii.
04:17
AIDS is the same kind of thing. It's costly to avoid AIDS.
83
232000
3000
Cu SIDA e la fel. Este costisitor să eviţi SIDA.
04:20
People really like to have sex.
84
235000
3000
Oamenilor le place să facă sex.
04:23
But, you know, it has a benefit in terms of future longevity.
85
238000
6000
Dar știți, are un avantaj în ce priveşte longevitatea.
04:29
But life expectancy in Africa, even without AIDS, is really, really low:
86
244000
4000
Dar speranţa de viaţă în Africa, chiar şi fără SIDA, este extrem de scăzută.
04:33
40 or 50 years in a lot of places.
87
248000
3000
În multe zone 40 sau 50 de ani.
04:36
I think it's possible, if we think about that intuition, and think about that fact,
88
251000
4000
Cred că e posibil, dacă ne gândim la intuiția asta și la faptul acesta,
04:40
that maybe that explains some of this low behavior change.
89
255000
3000
că poate explică parțial această minoră schimbare de comportament.
04:43
But we really need to test that.
90
258000
2000
Dar trebuie să probăm acest lucru.
04:45
And a great way to test that is to look across areas in Africa and see:
91
260000
3000
Şi un mod grozav de a-l testa e să ne uităm la zone din Africa şi să observăm:
04:48
do people with more life expectancy change their sexual behavior more?
92
263000
4000
îşi modifică mai mult comportamentul sexual indivizii cu o speranţă de viaţă mai lungă?
04:52
And the way that I'm going to do that is,
93
267000
2000
Şi modul în care voi face asta este
04:54
I'm going to look across areas with different levels of malaria.
94
269000
3000
să mă uit la zone cu diferite niveluri de malaria.
04:57
So malaria is a disease that kills you.
95
272000
3000
Malaria este o boală care provoacă moartea.
05:00
It's a disease that kills a lot of adults in Africa, in addition to a lot of children.
96
275000
3000
Este o boală care ucide mulți adulţi în Africa, pe lângă mulți copii.
05:03
And so people who live in areas with a lot of malaria
97
278000
3000
Aşadar oamenii care locuiesc în zone cu o incidenţă ridicată de malarie
05:06
are going to have lower life expectancy than people who live in areas with limited malaria.
98
281000
4000
vor avea o speranță de viață mai scazută decât cei din zone cu incidenţă limitată malaria.
05:10
So one way to test to see whether we can explain
99
285000
2000
Aşadar un mod de a testa dacă putem explica
05:12
some of this behavior change by differences in life expectancy
100
287000
3000
o parte din schimbarea comportamentului prin diferența în speranța de viață
05:15
is to look and see is there more behavior change
101
290000
3000
este să căutăm dacă există mai multe schimbări de comportament
05:18
in areas where there's less malaria.
102
293000
2000
în zonele cu incidenţă mai redusă de malarie.
05:20
So that's what this figure shows you.
103
295000
2000
Aşadar aceasta este concluzia la care ajungem analizând această diagramă.
05:22
This shows you -- in areas with low malaria, medium malaria, high malaria --
104
297000
4000
Aceasta ne arată - în zonele cu incidenţă de malarie scăzută, medie sau ridicată -
05:26
what happens to the number of sexual partners as you increase HIV prevalence.
105
301000
4000
ce se întâmplă cu numărul de parteneri sexuali în condiţiile de incidenţă HIV crescută.
05:30
If you look at the blue line,
106
305000
2000
Dacă analizăm linia albastră,
05:32
the areas with low levels of malaria, you can see in those areas,
107
307000
3000
marcând zonele cu un nivel scăzut de malarie, se poate vedea în aceste zone
05:35
actually, the number of sexual partners is decreasing a lot
108
310000
3000
cum numărul de parteneri sexuali de fapt scade substanţial
05:38
as HIV prevalence goes up.
109
313000
2000
în zonele cu incidenţă HIV ridicată.
05:40
Areas with medium levels of malaria it decreases some --
110
315000
2000
În zonele cu un nivel mediu de malarie numărul descreşte întrucâtva-
05:42
it doesn't decrease as much. And areas with high levels of malaria --
111
317000
3000
însă nu la fel de mult. Iar în zonele cu nivel ridicat de malarie-
05:45
actually, it's increasing a little bit, although that's not significant.
112
320000
5000
de fapt, numărul creşte oarecum, însă nu semnificativ.
05:50
This is not just through malaria.
113
325000
2000
Acest lucru nu se întâmplă numai în cazul malariei.
05:52
Young women who live in areas with high maternal mortality
114
327000
3000
Femeile tinere care trăiesc în zone cu mortalitate maternă ridicată
05:55
change their behavior less in response to HIV
115
330000
3000
îşi modifică mai puţin comportamentul ca răspuns la HIV
05:58
than young women who live in areas with low maternal mortality.
116
333000
3000
în comparaţie cu femeile tinere care trăiesc în zone cu mortalitate maternă scăzută.
06:01
There's another risk, and they respond less to this existing risk.
117
336000
4000
Există un alt risc şi ele răspund mai puţin la acest factor de risc existent.
06:06
So by itself, I think this tells a lot about how people behave.
118
341000
3000
În concluzie, cred că asta ne spune multe despre cum se comportă oamenii.
06:09
It tells us something about why we see limited behavior change in Africa.
119
344000
3000
Ne spune ceva despre motivul pentru care observăm modificări comportamentale limitate în Africa.
06:12
But it also tells us something about policy.
120
347000
2000
Dar ne spune ceva și despre politică.
06:14
Even if you only cared about AIDS in Africa,
121
349000
3000
Chiar dacă nu te interesează decât SIDA în Africa,
06:17
it might still be a good idea to invest in malaria,
122
352000
3000
ar fi totuşi o idee bună să investeşti în malarie,
06:20
in combating poor indoor air quality,
123
355000
2000
în combaterea calităţii scăzute a aerului din interior,
06:22
in improving maternal mortality rates.
124
357000
2000
în scăderea ratei mortalităţii materne.
06:24
Because if you improve those things,
125
359000
2000
Deoarece dacă vom ameliora aceste aspecte,
06:26
then people are going to have an incentive to avoid AIDS on their own.
126
361000
4000
atunci oamenii vor avea un motiv să evite SIDA din proprie iniţiativă.
06:30
But it also tells us something about one of these facts that we talked about before.
127
365000
4000
Însă ne spune ceva şi despre unul dintre lucrurile despre care am discutat anterior.
06:34
Education campaigns, like the one that the president is focusing on in his funding,
128
369000
4000
Campaniile educaţionale, precum cea vizată de preşedintele SUA în alocarea de fonduri,
06:38
may not be enough, at least not alone.
129
373000
2000
este posibil să nu fie de ajuns. Cel puţin nu singure.
06:40
If people have no incentive to avoid AIDS on their own,
130
375000
2000
Dacă oamenii nu au nici un motiv să evite SIDA din proprie iniţiativă -
06:42
even if they know everything about the disease,
131
377000
2000
chiar dacă știu totul despre boală -
06:44
they still may not change their behavior.
132
379000
2000
este posibil totuși să nu-şi modifice comportamentul.
06:46
So the other thing that I think we learn here is that AIDS is not going to fix itself.
133
381000
3000
Aşadar alt lucru pe care îl aflăm aici este că SIDA nu va dispărea de la sine.
06:49
People aren't changing their behavior enough
134
384000
2000
Oamenii nu-şi schimbă comportamentul îndeajuns
06:51
to decrease the growth in the epidemic.
135
386000
3000
pentru a scădea creşterea epidemiei.
06:54
So we're going to need to think about policy
136
389000
2000
Astfel că este necesar să ne gândim la partea politică
06:56
and what kind of policies might be effective.
137
391000
2000
şi la ce fel de tactică ar putea fi eficientă.
06:58
And a great way to learn about policy is to look at what worked in the past.
138
393000
3000
Şi o metodă bună de a învăța despre tactici e să ne uităm la ce a funcţionat în trecut.
07:01
The reason that we know that the ABC campaign
139
396000
2000
Motivul pentru care ştim despre eficienţa campaniei ABC
07:03
was effective in Uganda is we have good data on prevalence over time.
140
398000
3000
în Uganda, e că avem date utile despre incidenţa virusului în timp.
07:06
In Uganda we see the prevalence went down.
141
401000
2000
În Uganda observăm că incidenţa a scăzut.
07:08
We know they had this campaign. That's how we learn about what works.
142
403000
3000
Ştim că a existat această campanie. Astfel aflăm ce funcţionează
07:11
It's not the only place we had any interventions.
143
406000
2000
Nu este singura zonă în care am avut intervenţii.
07:13
Other places have tried things, so why don't we look at those places
144
408000
4000
În alte locuri s-au încercat lucruri, aşa că de ce nu ne uităm la acele zone
07:17
and see what happened to their prevalence?
145
412000
3000
ca să vedem ce s-a întâmplat cu incidenţa la ei?
07:20
Unfortunately, there's almost no good data
146
415000
2000
Din nefericire, nu există aproape nici un fel de date bune
07:22
on HIV prevalence in the general population in Africa until about 2003.
147
417000
5000
despre incidența HIV asupra populaţiei în Africa până în 2003.
07:27
So if I asked you, "Why don't you go and find me
148
422000
2000
Aşa că dacă v-aş spune, "Găsiţi-mi date despre
07:29
the prevalence in Burkina Faso in 1991?"
149
424000
3000
incidenţa virusului în Burkina Faso în 1991"
07:32
You get on Google, you Google, and you find,
150
427000
3000
Folosiți Google și aflați
07:35
actually the only people tested in Burkina Faso in 1991
151
430000
3000
că de fapt singurii oameni testaţi în Burkina Faso în 1991
07:38
are STD patients and pregnant women,
152
433000
2000
sunt pacienţii BTS şi femeile însărcinate.
07:40
which is not a terribly representative group of people.
153
435000
2000
Ceea ce nu constituie un segment reprezentativ de populaţie.
07:42
Then if you poked a little more, you looked a little more at what was going on,
154
437000
3000
Şi dacă ne uităm mai în detaliu la ce s-a întâmplat
07:45
you'd find that actually that was a pretty good year,
155
440000
3000
aflăm că de fapt anul respectiv a fost destul de bun.
07:48
because in some years the only people tested are IV drug users.
156
443000
3000
Deoarece în alţi ani singurele persoane testate au fost utilizatorii de droguri cu administrare intravenoasă.
07:51
But even worse -- some years it's only IV drug users,
157
446000
2000
Mai grav - în unii ani sunt doar utilizatorii de droguri,
07:53
some years it's only pregnant women.
158
448000
2000
iar în alții doar femeile însărcinate.
07:55
We have no way to figure out what happened over time.
159
450000
2000
Nu avem cum să aflăm ce s-a intâmplat în timp
07:57
We have no consistent testing.
160
452000
2000
Nu avem testare consecventă.
07:59
Now in the last few years, we actually have done some good testing.
161
454000
5000
Şi în ultimii câţiva ani, am făcut ceva testare de calitate.
08:04
In Kenya, in Zambia, and a bunch of countries,
162
459000
3000
În Kenya, în Zambia şi într-o serie de alte ţări,
08:07
there's been testing in random samples of the population.
163
462000
3000
s-a realizat testarea pe segmente randomizate de populaţie.
08:10
But this leaves us with a big gap in our knowledge.
164
465000
3000
Însă asta ne creează lacune semnificative în imaginea de ansamblu.
08:13
So I can tell you what the prevalence was in Kenya in 2003,
165
468000
3000
Astfel că vă pot spune care a fost incidenţa virusului în Kenya în 2003,
08:16
but I can't tell you anything about 1993 or 1983.
166
471000
3000
însă nu vă pot spune nimic despre anii 1993 sau 1983.
08:19
So this is a problem for policy. It was a problem for my research.
167
474000
4000
Asta e o problemă de politică publică şi a fost o problemă pentru analiza mea.
08:23
And I started thinking about how else might we figure out
168
478000
4000
Şi am început să mă gândesc cum altfel am putea să deducem
08:27
what the prevalence of HIV was in Africa in the past.
169
482000
2000
care a fost incidenţa HIV în Africa în trecut.
08:29
And I think that the answer is, we can look at mortality data,
170
484000
4000
Şi cred că soluţia este să analizăm datele referitoare la mortalitate,
08:33
and we can use mortality data to figure out what the prevalence was in the past.
171
488000
4000
şi să utilizăm aceste date pentru a afla care a fost incidenţa virusului în trecut.
08:37
To do this, we're going to have to rely on the fact
172
492000
2000
Pentru asta, trebuie să avem în vedere faptul că
08:39
that AIDS is a very specific kind of disease.
173
494000
2000
SIDA este un tip foarte specific de maladie.
08:41
It kills people in the prime of their lives.
174
496000
2000
Ucide oameni în floarea vârstei.
08:43
Not a lot of other diseases have that profile. And you can see here --
175
498000
3000
Nu multe alte boli prezintă acest profil. Şi puteţi vedea aici:
08:46
this is a graph of death rates by age in Botswana and Egypt.
176
501000
4000
acesta e un grafic pentru rata mortalităţii după vârstă în Botswana şi Egipt.
08:50
Botswana is a place with a lot of AIDS,
177
505000
2000
În Botswana există foarte multe cazuri de SIDA,
08:52
Egypt is a place without a lot of AIDS.
178
507000
2000
în Egipt cazurile sunt mai rare.
08:54
And you see they have pretty similar death rates among young kids and old people.
179
509000
3000
Se poate vedea că ratele mortalităţii pentru copii şi bătrâni sunt similare.
08:57
That suggests it's pretty similar levels of development.
180
512000
3000
Ceea ce sugerează că există niveluri similare de dezvoltare.
09:00
But in this middle region, between 20 and 45,
181
515000
3000
Însă în această regiune din mijloc, între vârstele de 25 şi 45 de ani,
09:03
the death rates in Botswana are much, much, much higher than in Egypt.
182
518000
4000
rata mortalităţii în Botswana este cu mult mai ridicată decât în Egipt.
09:07
But since there are very few other diseases that kill people,
183
522000
4000
Însă deoarece există foarte puţine alte boli care provoacă moartea,
09:11
we can really attribute that mortality to HIV.
184
526000
3000
putem atribui asta virusului HIV.
09:14
But because people who died this year of AIDS got it a few years ago,
185
529000
4000
Dar pentru că o persoană care moare de SIDA anul acesta a contactat boala cu câţiva ani în urmă,
09:18
we can use this data on mortality to figure out what HIV prevalence was in the past.
186
533000
5000
putem utiliza aceste date despre mortalitate pentru a calcula răspândirea HIV în trecut.
09:23
So it turns out, if you use this technique,
187
538000
2000
Astfel că s-a dovedit că dacă utilizezi această tehnică,
09:25
actually your estimates of prevalence are very close
188
540000
2000
estimările în ceea ce priveşte incidenţa virusului sunt foarte apropiate
09:27
to what we get from testing random samples in the population,
189
542000
3000
de cifrele obţinute din testarea unor segmente aleatorii de populaţie -
09:30
but they're very, very different than what UNAIDS tells us the prevalences are.
190
545000
5000
însă sunt foarte diferite de datele despre răspândire oferite de UNAIDS.
09:35
So this is a graph of prevalence estimated by UNAIDS,
191
550000
3000
Acesta este un grafic reprezentând incidenţa estimată de UNAIDS,
09:38
and prevalence based on the mortality data
192
553000
2000
şi cea bazată pe rata mortalităţii
09:40
for the years in the late 1990s in nine countries in Africa.
193
555000
4000
la sfârşitul anilor '90 în nouă ţări africane.
09:44
You can see, almost without exception,
194
559000
2000
Se poate observa, aproape fără excepţie,
09:46
the UNAIDS estimates are much higher than the mortality-based estimates.
195
561000
4000
că estimările UNAIDS sunt mult mai mari decât cele bazate pe rata mortalităţii.
09:50
UNAIDS tell us that the HIV rate in Zambia is 20 percent,
196
565000
4000
UNAIDS arată că rata HIV în Zambia e de 20 la sută,
09:54
and mortality estimates suggest it's only about 5 percent.
197
569000
4000
iar rata mortalităţii sugerează că e de numai 5 la sută.
09:58
And these are not trivial differences in mortality rates.
198
573000
3000
Acestea nu reprezintă diferenţe nesemnificative în rata mortalităţii.
10:01
So this is another way to see this.
199
576000
2000
Aceasta pune problema într-o perspectivă diferită.
10:03
You can see that for the prevalence to be as high as UNAIDS says,
200
578000
2000
Se poate observa că, pentru ca incidenţa să fie atât de ridicată cât zice UNAIDS,
10:05
we have to really see 60 deaths per 10,000
201
580000
2000
ar trebui să vedem 60 de decese din 10 000 de oameni
10:07
rather than 20 deaths per 10,000 in this age group.
202
582000
4000
şi nu 20 de decese la 10 000 în acest grup de vârstă.
10:11
I'm going to talk a little bit in a minute
203
586000
2000
Voi discuta în cele ce urmează
10:13
about how we can use this kind of information to learn something
204
588000
3000
despre cum putem folosi acest gen de informaţie ca să învățăm ceva
10:16
that's going to help us think about the world.
205
591000
2000
care ne va ajuta să ne gândim la lume.
10:18
But this also tells us that one of these facts
206
593000
2000
Însă asta ne spune şi că unul dintre aspectele
10:20
that I mentioned in the beginning may not be quite right.
207
595000
3000
pe care le-am menţionat la început ar putea fi eronat.
10:23
If you think that 25 million people are infected,
208
598000
2000
Te gândești că 25 de milioane de oameni sunt infectaţi,
10:25
if you think that the UNAIDS numbers are much too high,
209
600000
3000
dacă crezi că datele UNAIDS sunt prea ridicate,
10:28
maybe that's more like 10 or 15 million.
210
603000
2000
poate sunt mai degrabă între 10 şi 15 milioane de oameni
10:30
It doesn't mean that AIDS isn't a problem. It's a gigantic problem.
211
605000
4000
asta nu inseamnă că SIDA nu e o problemă. E o problemă uriaşă.
10:34
But it does suggest that that number might be a little big.
212
609000
4000
Însă înseamnă că acel număr ar putea fi puţin cam mare.
10:38
What I really want to do, is I want to use this new data
213
613000
2000
Intenţia mea e să folosesc aceste date noi
10:40
to try to figure out what makes the HIV epidemic grow faster or slower.
214
615000
4000
pentru a încerca să analizez ce face epidemia HIV să evolueze mai rapid sau mai lent.
10:44
And I said in the beginning, I wasn't going to tell you about exports.
215
619000
3000
Şi am spus la început că nu vă voi vorbi despre exporturi.
10:47
When I started working on these projects,
216
622000
2000
Când am început să lucrez la aceste proiecte,
10:49
I was not thinking at all about economics,
217
624000
2000
nu mă gândeam deloc la economie,
10:51
but eventually it kind of sucks you back in.
218
626000
3000
însă în cele din urmă te aspiră înapoi.
10:54
So I am going to talk about exports and prices.
219
629000
3000
Voi vorbi aşadar despre exporturi şi preţuri.
10:57
And I want to talk about the relationship between economic activity,
220
632000
3000
Vreau să discut despre relaţia dintre activitatea economică,
11:00
in particular export volume, and HIV infections.
221
635000
4000
în special volumul de exporturi şi HIV.
11:04
So obviously, as an economist, I'm deeply familiar
222
639000
4000
Evident, ca economist, sunt familiarizată
11:08
with the fact that development, that openness to trade,
223
643000
2000
cu faptul că dezvoltarea, deschiderea către comerţ
11:10
is really good for developing countries.
224
645000
2000
e foarte bună pentru ţările în curs de dezvoltare.
11:12
It's good for improving people's lives.
225
647000
3000
Este benefică pentru ridicarea nivelului de trai.
11:15
But openness and inter-connectedness, it comes with a cost
226
650000
2000
Însă deschiderea şi interconectivitatea au un preţ
11:17
when we think about disease. I don't think this should be a surprise.
227
652000
3000
când ne gândim la boală. Nu cred că asta ar trebui să vă surprindă.
11:20
On Wednesday, I learned from Laurie Garrett
228
655000
2000
Am aflat miercuri de la Laurie Garrett
11:22
that I'm definitely going to get the bird flu,
229
657000
2000
că voi contacta cu siguranţă gripa aviară,
11:24
and I wouldn't be at all worried about that
230
659000
3000
şi nu m-aş îngrijora deloc în această privinţă
11:27
if we never had any contact with Asia.
231
662000
3000
dacă nu am fi avut nici un contact cu Asia.
11:30
And HIV is actually particularly closely linked to transit.
232
665000
4000
HIV e de fapt strâns cuplat cu tranzitul.
11:34
The epidemic was introduced to the US
233
669000
2000
Epidemia a fost introdusă în SUA
11:36
by actually one male steward on an airline flight,
234
671000
4000
de fapt de un steward de pe un zbor,
11:40
who got the disease in Africa and brought it back.
235
675000
2000
care a contactat virusul în Africa şi l-a introdus în ţară.
11:42
And that was the genesis of the entire epidemic in the US.
236
677000
3000
Aceasta a fost geneza întregii epidemii în SUA.
11:45
In Africa, epidemiologists have noted for a long time
237
680000
4000
În Africa epidemiologii au observat de ceva vreme
11:49
that truck drivers and migrants are more likely to be infected than other people.
238
684000
4000
că şoferii de camion şi nomazii sunt mai susceptibili să fie infectaţi decât alte persoane.
11:53
Areas with a lot of economic activity --
239
688000
2000
Că zonele cu activitate economică intensă --
11:55
with a lot of roads, with a lot of urbanization --
240
690000
3000
cu multe drumuri, cu o urbanizare puternică --
11:58
those areas have higher prevalence than others.
241
693000
2000
au o incidenţă mai ridicată decât alte zone.
12:00
But that actually doesn't mean at all
242
695000
2000
Însă aceasta nu înseamnă în nici un caz că
12:02
that if we gave people more exports, more trade, that that would increase prevalence.
243
697000
4000
dacă vom creşte exporturile sau comerţul, asta va creşte răspândirea bolii.
12:06
By using this new data, using this information about prevalence over time,
244
701000
4000
Folosind aceste date noi şi informaţiile despre incidenţa epidemiei în timp,
12:10
we can actually test that. And so it seems to be --
245
705000
4000
putem testa acest lucru. Şi se pare că --
12:14
fortunately, I think -- it seems to be the case
246
709000
2000
din fericire, cred -- se pare că în acest caz
12:16
that these things are positively related.
247
711000
2000
aceste aspecte sunt categoric conectate.
12:18
More exports means more AIDS. And that effect is really big.
248
713000
4000
Mai multe exporturi înseamnă mai multă SIDA. Şi acest efect este foarte important.
12:22
So the data that I have suggests that if you double export volume,
249
717000
4000
Astfel, datele de care dispun sugerează că, dacă dublăm volumul de export,
12:26
it will lead to a quadrupling of new HIV infections.
250
721000
5000
asta va conduce la o cvadruplare a infecţiilor HIV.
12:31
So this has important implications both for forecasting and for policy.
251
726000
3000
Asta are implicaţii importante atât pentru prognoză cât și pentru măsuri.
12:34
From a forecasting perspective, if we know where trade is likely to change,
252
729000
4000
În ceea ce priveşte prognoza, dacă ştim unde e posibil să se modifice comerțul,
12:38
for example, because of the African Growth and Opportunities Act
253
733000
3000
de exemplu, datorită Actului African pentru Creştere şi Dezvoltare,
12:41
or other policies that encourage trade,
254
736000
2000
sau a altor politici care încurajează comerţul,
12:43
we can actually think about which areas are likely to be heavily infected with HIV.
255
738000
5000
putem prevedea care zone au probabilitatea să fie infectate excesiv cu HIV.
12:48
And we can go and we can try to have pre-emptive preventive measures there.
256
743000
6000
Şi astfel putem implementa măsuri preemptive în zona respectivă.
12:54
Likewise, as we're developing policies to try to encourage exports,
257
749000
3000
În mod similar, în timp ce dezvoltăm politici care încurajează exporturile,
12:57
if we know there's this externality --
258
752000
2000
cunoscând acest efect -
12:59
this extra thing that's going to happen as we increase exports --
259
754000
2000
acest rezultat generat de creşterea exporturilor -
13:01
we can think about what the right kinds of policies are.
260
756000
3000
ne putem gândi care sunt măsurile corecte.
13:04
But it also tells us something about one of these things that we think that we know.
261
759000
3000
Însă ne spune și ceva despre lucrurile pe care credem că le ştim.
13:07
Even though it is the case that poverty is linked to AIDS,
262
762000
3000
Chiar dacă e adevărat că sărăcia are o legătură cu SIDA,
13:10
in the sense that Africa is poor and they have a lot of AIDS,
263
765000
3000
în sensul că Africa suferă de sărăcie şi incidenţa SIDA este ridicată,
13:13
it's not necessarily the case that improving poverty -- at least in the short run,
264
768000
4000
asta nu înseamnă că ameliorând sărăcia - cel puţin pe termen scurt -
13:17
that improving exports and improving development --
265
772000
2000
crescând exporturile şi dezvoltarea,
13:19
it's not necessarily the case that that's going to lead
266
774000
2000
asta va avea ca rezultat
13:21
to a decline in HIV prevalence.
267
776000
2000
un declin în răspândirea HIV.
13:24
So throughout this talk I've mentioned a few times
268
779000
2000
Pe parcursul acestei discuţii am menţionat de câteva ori
13:26
the special case of Uganda, and the fact that
269
781000
2000
cazul special al Ugandei şi faptul că
13:28
it's the only country in sub-Saharan Africa with successful prevention.
270
783000
4000
e singura ţară din Africa Sub-Sahariană care a avut succes în profilaxie.
13:32
It's been widely heralded.
271
787000
2000
A fost anunțat foarte mult.
13:34
It's been replicated in Kenya, and Tanzania, and South Africa and many other places.
272
789000
6000
Metodele lor sunt aplicate în Kenya, Tanzania, Africa de Sud şi în multe alte ţări.
13:40
But now I want to actually also question that.
273
795000
4000
Însă aş dori acum să pun sub semnul întrebării şi asta.
13:44
Because it is true that there was a decline in prevalence
274
799000
3000
Deoarece este adevărat că a existat un declin în răspândirea virusului
13:47
in Uganda in the 1990s. It's true that they had an education campaign.
275
802000
4000
în Uganda în anii '90. Este adevărat că a existat o campanie de educare.
13:51
But there was actually something else that happened in Uganda in this period.
276
806000
6000
Însă a mai fost şi altceva care s-a întâmplat în Uganda în această perioadă.
13:57
There was a big decline in coffee prices.
277
812000
2000
A existat un declin semnificativ al preţurilor la cafea.
13:59
Coffee is Uganda's major export.
278
814000
2000
Cafeaua este sursa majoră de export a Ugandei.
14:01
Their exports went down a lot in the early 1990s -- and actually that decline lines up
279
816000
5000
Exporturile lor au scăzut semnificativ la începutul anilor '90 - şi acest declin
14:06
really, really closely with this decline in new HIV infections.
280
821000
4000
se aliniază foarte mult cu scăderea de noi infecţii HIV.
14:10
So you can see that both of these series --
281
825000
3000
Puteți observa astfel că ambele serii --
14:13
the black line is export value, the red line is new HIV infections --
282
828000
3000
linia neagră e valoarea exporturilor iar cea roşie infecţiile noi cu HIV -
14:16
you can see they're both increasing.
283
831000
2000
amândouă sunt în creştere.
14:18
Starting about 1987 they're both going down a lot.
284
833000
2000
Începând cu 1987, amândouă cunosc o scădere semnificativă.
14:20
And then actually they track each other
285
835000
2000
Și apoi de fapt evoluează concomitent
14:22
a little bit on the increase later in the decade.
286
837000
2000
puțin crescător către sfârşitul decadei.
14:24
So if you combine the intuition in this figure
287
839000
2000
Dacă vom combina intuiția și acest grafic
14:26
with some of the data that I talked about before,
288
841000
3000
cu informaţiile menţionate anterior,
14:29
it suggests that somewhere between 25 percent and 50 percent
289
844000
4000
asta sugerează că între 25 şi 50 de procente
14:33
of the decline in prevalence in Uganda
290
848000
2000
din scăderea în răspândirea din Uganda
14:35
actually would have happened even without any education campaign.
291
850000
4000
ar fi avut loc de fapt şi fără campania de educare.
14:39
But that's enormously important for policy.
292
854000
2000
Însă asta e grozav de important pentru politică.
14:41
We're spending so much money to try to replicate this campaign.
293
856000
2000
Se cheltuiesc foarte mulţi bani în încercarea de a repeta această campanie.
14:43
And if it was only 50 percent as effective as we think that it was,
294
858000
3000
Şi dacă a fost doar 50 la sută pe cât de eficientă se crede,
14:46
then there are all sorts of other things
295
861000
2000
atunci există multe alte lucruri
14:48
maybe we should be spending our money on instead.
296
863000
2000
pe care poate ar trebui să ne cheltuim banii în schimb.
14:50
Trying to change transmission rates by treating other sexually transmitted diseases.
297
865000
4000
Să încercăm să alterăm rata transmiterii tratând alte boli cu transmitere sexuală.
14:54
Trying to change them by engaging in male circumcision.
298
869000
2000
Să încercăm să o schimbăm prin obligarea circumciziei la bărbaţi.
14:56
There are tons of other things that we should think about doing.
299
871000
2000
Există multe alte lucruri pe care am putea să le încercăm.
14:58
And maybe this tells us that we should be thinking more about those things.
300
873000
4000
Şi poate că asta ne spune că ar trebui să ne gândim mai mult la lucrurile astea.
15:02
I hope that in the last 16 minutes I've told you something that you didn't know about AIDS,
301
877000
5000
Sper că în ultimele 16 minute v-am spus ceva ce nu ştiaţi despre SIDA,
15:07
and I hope that I've gotten you questioning a little bit
302
882000
2000
şi sper că v-am făcut să puneţi sub semnul întrebării
15:09
some of the things that you did know.
303
884000
2000
unele lucruri pe care le ştiaţi.
15:11
And I hope that I've convinced you maybe
304
886000
2000
Şi sper că v-am convins
15:13
that it's important to understand things about the epidemic
305
888000
2000
că este important să inţelegem unele lucruri despre această epidemie,
15:15
in order to think about policy.
306
890000
2000
ca apoi să ne gândim la o politică.
15:18
But more than anything, you know, I'm an academic.
307
893000
2000
Însă înainte de toate eu sunt un teoretician.
15:20
And when I leave here, I'm going to go back
308
895000
2000
Şi când plec de aici, mă voi întoarce
15:22
and sit in my tiny office, and my computer, and my data.
309
897000
3000
la micul meu birou şi la computerul meu şi la datele mele -
15:25
And the thing that's most exciting about that
310
900000
2000
şi cel mai interesant lucru în acest sens
15:27
is every time I think about research, there are more questions.
311
902000
3000
este că de fiecare dată când mă gândesc la cercetare, apar mai multe întrebări.
15:30
There are more things that I think that I want to do.
312
905000
2000
Apar mai multe lucruri pe care mă gândesc că vreau să le fac.
15:32
And what's really, really great about being here
313
907000
2000
Şi ce este cel mai grozav despre prezenţa mea aici
15:34
is I'm sure that the questions that you guys have
314
909000
2000
este că sunt sigură, că întrebările pe care le aveți voi
15:36
are very, very different than the questions that I think up myself.
315
911000
3000
sunt foarte diferite de cele la care mă gândesc eu.
15:39
And I can't wait to hear about what they are.
316
914000
2000
Şi abia aştept să aflu care sunt aceste întrebări.
15:41
So thank you very much.
317
916000
2000
Vă mulţumesc foarte mult.
ABOUT THE SPEAKER
Emily Oster - Assumption-busting economistEmily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa.
Why you should listen
Emily Oster, an Assistant Professor of Economics at the University of Chicago, has a history of rethinking conventional wisdom.
Her Harvard doctoral thesis took on famed economist Amartya Sen and his claim that 100 million women were statistically missing from the developing world. He blamed misogynist medical care and outright sex-selective abortion for the gap, but Oster pointed to data indicating that in countries where Hepetitis B infections were higher, more boys were born. Through her unorthodox analysis of medical data, she accounted for 50% of the missing girls. Three years later, she would publish another paper amending her findings, stating that, after further study, the relationship between Hepetitis B and missing women was not apparent. This concession, along with her audacity to challenge economic assumptions and her dozens of other influential papers, has earned her the respect of the global academic community.
She's also investigated the role of bad weather in the rise in witchcraft trials in Medieval Europe and what drives people to play the Powerball lottery. Her latest target: busting assumptions on HIV in Africa.
And she's an advice columnist too >>
Emily Oster | Speaker | TED.com