TED2007
Emily Oster: Flip your thinking on AIDS in Africa
Эмили Остер переворачивает наше представление о СПИДе в Африке
Filmed:
Readability: 4.2
921,618 views
Эмили Остер пересматривает статистику заболеваемости СПИДом в Африке с экономической точки зрения и приходит к ошеломляющему выводу: всё, что мы знаем о распространении ВИЧ на континенте, — неверно.
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
Итак, сегодня я хочу рассказать вам о распространении СПИДа в странах Африки, расположенных к югу от Сахары.
00:29
And this is a pretty well-educated audience,
1
4000
2000
Здесь довольно хорошо образованная аудитория,
00:31
so I imagine you all know something about AIDS.
2
6000
3000
и, я думаю, всем вам известно кое-что о СПИДе.
00:34
You probably know that roughly 25 million people in Africa
3
9000
2000
Вы, наверное, знаете, что около 25 миллионов людей в Африке
00:36
are infected with the virus, that AIDS is a disease of poverty,
4
11000
4000
заражены этим вирусом, и что СПИД — болезнь нищих.
00:40
and that if we can bring Africa out of poverty, we would decrease AIDS as well.
5
15000
4000
Поэтому, если нам удастся вывести Африку из нищеты, мы сможем уменьшить и распространение СПИДа.
00:44
If you know something more, you probably know that Uganda, to date,
6
19000
3000
Если вы интересовались вопросом, вы, возможно, знаете, что Уганда на сегодняшний день —
00:47
is the only country in sub-Saharan Africa
7
22000
2000
единственная из стран Африки, расположенных к югу от Сахары,
00:49
that has had success in combating the epidemic.
8
24000
3000
которая достигла успехов в борьбе с этой эпидемией
00:52
Using a campaign that encouraged people to abstain, be faithful, and use condoms --
9
27000
4000
при помощи кампании, убеждавшей людей воздерживаться, хранить верность и использовать презервативы, —
00:56
the ABC campaign -- they decreased their prevalence in the 1990s
10
31000
4000
кампании ABC [сокращение от английской транскрипции]. Они уменьшили распространение болезни в 1990-х
01:00
from about 15 percent to 6 percent over just a few years.
11
35000
4000
с около 15% до 6% всего за несколько лет.
01:04
If you follow policy, you probably know that a few years ago
12
39000
3000
Если вы следите за политическими новостями, то, наверное, знаете, что несколько лет назад
01:07
the president pledged 15 billion dollars to fight the epidemic over five years,
13
42000
4000
президент пообещал выделить 15 млрд $ на борьбу с эпидемией в течении 5 лет,
01:11
and a lot of that money is going to go to programs that try to replicate Uganda
14
46000
3000
и большую часть этих денег собираются направить на программы, которые попытаются повторить опыт Уганды:
01:14
and use behavior change to encourage people and decrease the epidemic.
15
49000
6000
изменить поведение людей и уменьшить масштабы эпидемии.
01:20
So today I'm going to talk about some things
16
55000
2000
Потому сегодня я хочу поговорить о некоторых вещах,
01:22
that you might not know about the epidemic,
17
57000
2000
связанных с эпидемией, о которых вы не знаете.
01:24
and I'm actually also going to challenge
18
59000
2000
А затем, на самом деле, я ещё собираюсь оспорить
01:26
some of these things that you think that you do know.
19
61000
2000
некоторые вещи, про которые вы думаете, что вы о них знаете.
01:28
To do that I'm going to talk about my research
20
63000
3000
Для этого я расскажу о своём исследовании
01:31
as an economist on the epidemic.
21
66000
2000
этой эпидемии как экономист.
01:33
And I'm not really going to talk much about the economy.
22
68000
2000
Я не собираюсь много говорить о самой экономике.
01:35
I'm not going to tell you about exports and prices.
23
70000
3000
Я не стану рассказывать вам об экспорте и ценах.
01:38
But I'm going to use tools and ideas that are familiar to economists
24
73000
4000
Но я собираюсь использовать некоторые инструменты и идеи, известные экономистам,
01:42
to think about a problem that's more traditionally
25
77000
2000
для того, чтобы поразмышлять о проблеме, относящейся традиционно
01:44
part of public health and epidemiology.
26
79000
2000
к здравоохранению и эпидемиологии.
01:46
And I think in that sense, this fits really nicely with this lateral thinking idea.
27
81000
4000
И мне кажется, что в этом смысле это хорошо соответствует идее всестороннего подхода к вопросу.
01:50
Here I'm really using the tools of one academic discipline
28
85000
3000
Таким образом я буду использовать инструменты одной академической дисциплины
01:53
to think about problems of another.
29
88000
2000
для исследования проблем другой.
01:55
So we think, first and foremost, AIDS is a policy issue.
30
90000
3000
Итак, мы считаем, что СПИД — это, в первую очередь, вопрос проводимой политики.
01:58
And probably for most people in this room, that's how you think about it.
31
93000
3000
Возможно, большинство людей в этой аудитории именно так и думает.
02:01
But this talk is going to be about understanding facts about the epidemic.
32
96000
4000
Но этот разговор будет об осмыслении фактов об эпидемии.
02:05
It's going to be about thinking about how it evolves, and how people respond to it.
33
100000
3000
О том, как она развивалась и как люди реагировали на неё.
02:08
I think it may seem like I'm ignoring the policy stuff,
34
103000
3000
Я думаю, кому-то может показаться, что я игнорирую вопрос политики, проводимой в отношении СПИДа,
02:11
which is really the most important,
35
106000
2000
которая действительно очень важна,
02:13
but I'm hoping that at the end of this talk you will conclude
36
108000
2000
но я надеюсь, что к концу нашей беседы вы придёте к заключению,
02:15
that we actually cannot develop effective policy
37
110000
2000
что в действительности мы не сможем разработать эффективную стратегию,
02:17
unless we really understand how the epidemic works.
38
112000
3000
если мы не поймём, как на самом деле устроена эпидемия.
02:20
And the first thing that I want to talk about,
39
115000
2000
И первое, о чём я хотела бы поговорить,
02:22
the first thing I think we need to understand is:
40
117000
2000
первое, что, я думаю, мы должны понять:
02:24
how do people respond to the epidemic?
41
119000
2000
«Как люди реагируют на эпидемию?»
02:26
So AIDS is a sexually transmitted infection, and it kills you.
42
121000
4000
Итак, СПИД — это болезнь, передающаяся половым путём, и она убивает вас.
02:30
So this means that in a place with a lot of AIDS,
43
125000
2000
Это означает, что в местах распространения СПИДа
02:32
there's a really significant cost of sex.
44
127000
2000
цена секса очень высока.
02:34
If you're an uninfected man living in Botswana, where the HIV rate is 30 percent,
45
129000
4000
Если вы — незаражённый мужчина, живущий в Ботсване, в которой процент заражения ВИЧ — 30%,
02:38
if you have one more partner this year -- a long-term partner, girlfriend, mistress --
46
133000
4000
и если у вас появился ещё один партнёр в этом году — постоянный партнёр, подружка, любовница —
02:42
your chance of dying in 10 years increases by three percentage points.
47
137000
4000
ваши шансы умереть в ближайшие 10 лет увеличиваются на 3%
02:46
That is a huge effect.
48
141000
2000
Это огромный эффект.
02:48
And so I think that we really feel like then people should have less sex.
49
143000
3000
И поэтому, я думаю, нам кажется, что людям следует меньше заниматься сексом.
02:51
And in fact among gay men in the US
50
146000
2000
И фактически среди геев в США
02:53
we did see that kind of change in the 1980s.
51
148000
2000
мы видели подобные изменения в 1980-х.
02:55
So if we look in this particularly high-risk sample, they're being asked,
52
150000
4000
И если мы посмотрим на эту группу повышенного риска, их спрашивали:
02:59
"Did you have more than one unprotected sexual partner in the last two months?"
53
154000
3000
«Было ли у вас более одного незащищённого сексуального партнёра за последние 2 месяца?»
03:02
Over a period from '84 to '88, that share drops from about 85 percent to 55 percent.
54
157000
6000
За период с 84-го по 88-й, доля таковых снизилась с 85% до 55%.
03:08
It's a huge change in a very short period of time.
55
163000
2000
Это громадное изменение за очень короткий промежуток времени.
03:10
We didn't see anything like that in Africa.
56
165000
2000
В Африке мы не видим ничего подобного.
03:12
So we don't have quite as good data, but you can see here
57
167000
3000
И у нас нет настолько хороших данных, но здесь вы можете видеть
03:15
the share of single men having pre-marital sex,
58
170000
2000
долю холостых мужчин, у которых был добрачный секс,
03:17
or married men having extra-marital sex,
59
172000
2000
или женатых мужчин, у которых была внебрачная связь,
03:19
and how that changes from the early '90s to late '90s,
60
174000
3000
и как эти доли менялись с начала до конца 90-х,
03:22
and late '90s to early 2000s. The epidemic is getting worse.
61
177000
3000
и в конце 90-х - начале 2000-х. Эпидемия усугубилась.
03:25
People are learning more things about it.
62
180000
2000
Люди узнают о ней всё больше,
03:27
We see almost no change in sexual behavior.
63
182000
2000
но мы не видим почти никакого изменения сексуального поведения.
03:29
These are just tiny decreases -- two percentage points -- not significant.
64
184000
4000
Это крошечное уменьшение - 2% - незначительно.
03:33
This seems puzzling. But I'm going to argue that you shouldn't be surprised by this,
65
188000
4000
Это вызывает недоумение, но я собираюсь показать, что вы не должны удивляться.
03:37
and that to understand this you need to think about health
66
192000
3000
И чтобы понять это, вы должны подумать о здоровье так,
03:40
the way than an economist does -- as an investment.
67
195000
3000
как о нём думает экономист — как об инвестиции.
03:43
So if you're a software engineer and you're trying to think about
68
198000
3000
Так, если вы — программист, и вы думаете,
03:46
whether to add some new functionality to your program,
69
201000
3000
стоит ли добавить в вашу программу новую функцию,
03:49
it's important to think about how much it costs.
70
204000
2000
важно подумать, сколько это будет стоить.
03:51
It's also important to think about what the benefit is.
71
206000
2000
Также важно подумать, какое преимущество это даст.
03:53
And one part of that benefit is how much longer
72
208000
2000
И частью этого преимущества является срок, в течении которого,
03:55
you think this program is going to be active.
73
210000
2000
как вы полагаете, программа будет использоваться.
03:57
If version 10 is coming out next week,
74
212000
2000
Если 10-я версия выходит на следующей неделе,
03:59
there's no point in adding more functionality into version nine.
75
214000
3000
бессмысленно добавлять новые функции в 9-ю.
04:02
But your health decisions are the same.
76
217000
2000
Но ведь ваш выбор касательно здоровья такой же.
04:04
Every time you have a carrot instead of a cookie,
77
219000
2000
Каждый раз, когда вы съедаете морковку вместо печенья,
04:06
every time you go to the gym instead of going to the movies,
78
221000
3000
каждый раз, когда вы идёте в тренажёрный зал, а не в кино,
04:09
that's a costly investment in your health.
79
224000
2000
вы делаете дорогостоящую инвестицию в своё здоровье.
04:11
But how much you want to invest is going to depend
80
226000
2000
Но то, сколько вы инвестируете, зависит о того,
04:13
on how much longer you expect to live in the future,
81
228000
2000
сколько вы планируете еще прожить,
04:15
even if you don't make those investments.
82
230000
2000
даже если не будете делать этих инвестиций.
04:17
AIDS is the same kind of thing. It's costly to avoid AIDS.
83
232000
3000
СПИД — то же самое. Избегать СПИДа дорого.
04:20
People really like to have sex.
84
235000
3000
Людям очень нравится заниматься сексом.
04:23
But, you know, it has a benefit in terms of future longevity.
85
238000
6000
Но вы знаете, что это приносит пользу в терминах продолжительности жизни.
04:29
But life expectancy in Africa, even without AIDS, is really, really low:
86
244000
4000
Но продолжительность жизни в Африке, даже без СПИДа, очень-очень маленькая.
04:33
40 or 50 years in a lot of places.
87
248000
3000
40 - 50 лет во многих местах.
04:36
I think it's possible, if we think about that intuition, and think about that fact,
88
251000
4000
Я думаю, что, возможно, если мы поразмышляем об этой интуиции и об этом факте,
04:40
that maybe that explains some of this low behavior change.
89
255000
3000
именно это объясняет в некотором роде такое незначительное изменение в поведении.
04:43
But we really need to test that.
90
258000
2000
Но мы действительно должны проверить этот факт.
04:45
And a great way to test that is to look across areas in Africa and see:
91
260000
3000
И отличный способ проверить его — взглянуть на данные по Африке и посмотреть,
04:48
do people with more life expectancy change their sexual behavior more?
92
263000
4000
действительно ли люди с большей продолжительностью жизни больше изменили своё поведение.
04:52
And the way that I'm going to do that is,
93
267000
2000
И сделать это я собираюсь следующим образом.
04:54
I'm going to look across areas with different levels of malaria.
94
269000
3000
Я собираюсь взглянуть на районы с разными уровнями заражения малярией.
04:57
So malaria is a disease that kills you.
95
272000
3000
Итак, малярия — это болезнь, которая убивает вас.
05:00
It's a disease that kills a lot of adults in Africa, in addition to a lot of children.
96
275000
3000
В Африке эта болезнь уносит жизни многих взрослых и детей.
05:03
And so people who live in areas with a lot of malaria
97
278000
3000
И поэтому люди, живущие в «малярийных районах»
05:06
are going to have lower life expectancy than people who live in areas with limited malaria.
98
281000
4000
имеют меньшую продолжительность жизни по сравнению с людьми из регионов с меньшим распространением малярии.
05:10
So one way to test to see whether we can explain
99
285000
2000
Итак, первый способ определить, можем ли мы объяснить
05:12
some of this behavior change by differences in life expectancy
100
287000
3000
разницу в изменении поведения с помощью разницы в продолжительности жизни, —
05:15
is to look and see is there more behavior change
101
290000
3000
это посмотреть и увидеть, что поведение больше изменилось
05:18
in areas where there's less malaria.
102
293000
2000
в районах, где меньше малярии.
05:20
So that's what this figure shows you.
103
295000
2000
И это именно то, что показывает вам эта картинка.
05:22
This shows you -- in areas with low malaria, medium malaria, high malaria --
104
297000
4000
Она показывает вам, — в регионах с низким, средним и высоким уровнем распространения малярии —
05:26
what happens to the number of sexual partners as you increase HIV prevalence.
105
301000
4000
что происходило с количеством сексуальных партнёров по мере распространения ВИЧ.
05:30
If you look at the blue line,
106
305000
2000
Если вы посмотрите на синюю линию,
05:32
the areas with low levels of malaria, you can see in those areas,
107
307000
3000
регионы с низким уровнем заражения малярией, вы увидите, что в этих районах
05:35
actually, the number of sexual partners is decreasing a lot
108
310000
3000
число сексуальных партнёров значительно сокращается
05:38
as HIV prevalence goes up.
109
313000
2000
по мере распространения ВИЧ.
05:40
Areas with medium levels of malaria it decreases some --
110
315000
2000
В регионах со средним уровнем заражения малярией произошло некоторое уменьшение,
05:42
it doesn't decrease as much. And areas with high levels of malaria --
111
317000
3000
но не такое существенное. А в регионах с высоким уровнем заражения малярией
05:45
actually, it's increasing a little bit, although that's not significant.
112
320000
5000
произошло небольшое увеличение, хотя и незначительное.
05:50
This is not just through malaria.
113
325000
2000
И так не только в случае с малярией.
05:52
Young women who live in areas with high maternal mortality
114
327000
3000
Молодые женщины, живущие в районах с высокой материнской смертностью,
05:55
change their behavior less in response to HIV
115
330000
3000
меньше изменяют своё поведение в ответ на ВИЧ,
05:58
than young women who live in areas with low maternal mortality.
116
333000
3000
чем молодые женщины, живущие в районах с низкой материнской смертностью.
06:01
There's another risk, and they respond less to this existing risk.
117
336000
4000
Так как есть другой риск, то они меньше реагируют на этот существующий риск.
06:06
So by itself, I think this tells a lot about how people behave.
118
341000
3000
Это само по себе, я думаю, многое говорит о том, как ведут себя люди.
06:09
It tells us something about why we see limited behavior change in Africa.
119
344000
3000
Это частично позволяет нам объяснить, почему мы видим малое изменение поведения в Африке.
06:12
But it also tells us something about policy.
120
347000
2000
Но также это говорит нам кое-что и о стратегии.
06:14
Even if you only cared about AIDS in Africa,
121
349000
3000
Даже если вы заботитесь только о СПИДе в Африке,
06:17
it might still be a good idea to invest in malaria,
122
352000
3000
хорошей идеей может быть инвестирование в борьбу с малярией,
06:20
in combating poor indoor air quality,
123
355000
2000
в борьбу с плохим воздухом в закрытых помещениях,
06:22
in improving maternal mortality rates.
124
357000
2000
в улучшение показателей материнской смертности.
06:24
Because if you improve those things,
125
359000
2000
Потому что, если вы улучшите ситуацию с этими проблемами,
06:26
then people are going to have an incentive to avoid AIDS on their own.
126
361000
4000
то у самих людей появится стимул избегать СПИДа.
06:30
But it also tells us something about one of these facts that we talked about before.
127
365000
4000
Но это также говорит нам и об одном из тех фактов, которых мы касались ранее.
06:34
Education campaigns, like the one that the president is focusing on in his funding,
128
369000
4000
Образовательных кампаний, вроде тех, на которые делает упор президентское финансирование,
06:38
may not be enough, at least not alone.
129
373000
2000
может быть недостаточно. По крайней мере ТОЛЬКО их.
06:40
If people have no incentive to avoid AIDS on their own,
130
375000
2000
Если у самих людей не будет стимулов избегать СПИДа,
06:42
even if they know everything about the disease,
131
377000
2000
даже если они будут знать об этой болезни всё,
06:44
they still may not change their behavior.
132
379000
2000
они по-прежнему не изменят своего поведения.
06:46
So the other thing that I think we learn here is that AIDS is not going to fix itself.
133
381000
3000
Поэтому ещё один урок, который, я думаю, мы сегодня усвоили, — СПИД не исчезнет сам собой.
06:49
People aren't changing their behavior enough
134
384000
2000
Люди недостаточно изменяют своё поведение
06:51
to decrease the growth in the epidemic.
135
386000
3000
для того, чтобы остановить распространение эпидемии.
06:54
So we're going to need to think about policy
136
389000
2000
И нам понадобится подумать о проводимой политике
06:56
and what kind of policies might be effective.
137
391000
2000
и о том, какая стратегия могла бы оказаться эффективной.
06:58
And a great way to learn about policy is to look at what worked in the past.
138
393000
3000
А замечательный способ оценить стратегию — это взглянуть на то, что работало в прошлом.
07:01
The reason that we know that the ABC campaign
139
396000
2000
Мы знаем, что кампания ABC
07:03
was effective in Uganda is we have good data on prevalence over time.
140
398000
3000
была эффективна в Уганде, потому что у нас есть хорошие данные о распространении эпидемии с течением времени.
07:06
In Uganda we see the prevalence went down.
141
401000
2000
В Уганде, как мы видели, распространение уменьшалось.
07:08
We know they had this campaign. That's how we learn about what works.
142
403000
3000
Мы знаем, что они проводили эту кампанию. Поэтому мы знаем, что она сработала.
07:11
It's not the only place we had any interventions.
143
406000
2000
Это не единственный случай, когда мы вмешивались.
07:13
Other places have tried things, so why don't we look at those places
144
408000
4000
В других местах тоже что-то пробовали сделать, так почему бы нам не взглянуть на эти места
07:17
and see what happened to their prevalence?
145
412000
3000
и не посмотреть, что случилось с распространением болезни там?
07:20
Unfortunately, there's almost no good data
146
415000
2000
К сожалению, почти нет хороших данных
07:22
on HIV prevalence in the general population in Africa until about 2003.
147
417000
5000
о распространении ВИЧ среди простого населения в Африке до 2003 года.
07:27
So if I asked you, "Why don't you go and find me
148
422000
2000
И если я спросила бы вас: «Почему бы вам не пойти и не найти мне
07:29
the prevalence in Burkina Faso in 1991?"
149
424000
3000
данные о распространении ВИЧ в Буркина-Фасо в 1991 году?»
07:32
You get on Google, you Google, and you find,
150
427000
3000
Вы бы полезли в Гугл, погуглили бы — и вы бы обнаружили,
07:35
actually the only people tested in Burkina Faso in 1991
151
430000
3000
что, на самом деле, единственные люди, которых обследовали в Буркина-Фасо в 1991 году —
07:38
are STD patients and pregnant women,
152
433000
2000
это венерические больные и беременные женщины.
07:40
which is not a terribly representative group of people.
153
435000
2000
Это далеко не самая представительная группа людей.
07:42
Then if you poked a little more, you looked a little more at what was going on,
154
437000
3000
Затем, если бы вы копнули немного глубже, взглянули бы поближе,
07:45
you'd find that actually that was a pretty good year,
155
440000
3000
то обнаружили бы, что, в действительности, это был довольно хороший год.
07:48
because in some years the only people tested are IV drug users.
156
443000
3000
Потому что в прошлые года единственными тестируемыми были люди, принимающие лекарства внутривенно.
07:51
But even worse -- some years it's only IV drug users,
157
446000
2000
Даже хуже того — в некоторые года это были только принимавшие лекарства внутривенно,
07:53
some years it's only pregnant women.
158
448000
2000
а в некоторые года это были только беременные женщины.
07:55
We have no way to figure out what happened over time.
159
450000
2000
У нас нет никакого способа определить, что происходило со временем.
07:57
We have no consistent testing.
160
452000
2000
У нас нет последовательных данных.
07:59
Now in the last few years, we actually have done some good testing.
161
454000
5000
Но в последние несколько лет, мы действительно провели хорошее тестирование.
08:04
In Kenya, in Zambia, and a bunch of countries,
162
459000
3000
В Кении, Замбии и других странах
08:07
there's been testing in random samples of the population.
163
462000
3000
проводились тесты на случайных выборках населения.
08:10
But this leaves us with a big gap in our knowledge.
164
465000
3000
Тем не менее, всё еще остаётся большой пробел в наших знаниях.
08:13
So I can tell you what the prevalence was in Kenya in 2003,
165
468000
3000
Т.е. я могу рассказать вам о распространении ВИЧ в Кении в 2003,
08:16
but I can't tell you anything about 1993 or 1983.
166
471000
3000
но я ничего не могу сказать о 1993 или 1983.
08:19
So this is a problem for policy. It was a problem for my research.
167
474000
4000
Это проблема стратегии, и это стало проблемой моего исследования.
08:23
And I started thinking about how else might we figure out
168
478000
4000
Я начала думать о том, как ещё мы можем узнать,
08:27
what the prevalence of HIV was in Africa in the past.
169
482000
2000
каково было распространение ВИЧ в Африке в прошлом?
08:29
And I think that the answer is, we can look at mortality data,
170
484000
4000
Я думаю, мы можем взглянуть на данные об уровне смертности,
08:33
and we can use mortality data to figure out what the prevalence was in the past.
171
488000
4000
и мы можем использовать эти данные для определения того, каким было распространение ВИЧ в прошлом.
08:37
To do this, we're going to have to rely on the fact
172
492000
2000
Для этого мы должны опираться на то,
08:39
that AIDS is a very specific kind of disease.
173
494000
2000
что СПИД — это очень специфический вид болезни.
08:41
It kills people in the prime of their lives.
174
496000
2000
Он убивает людей в самом расцвете жизни.
08:43
Not a lot of other diseases have that profile. And you can see here --
175
498000
3000
Не многие болезни имеют такое свойство. И здесь вы можете увидеть
08:46
this is a graph of death rates by age in Botswana and Egypt.
176
501000
4000
график смертности по возрасту в Ботсване и Египте.
08:50
Botswana is a place with a lot of AIDS,
177
505000
2000
Ботсвана — место с большим распространением СПИДа,
08:52
Egypt is a place without a lot of AIDS.
178
507000
2000
Египет — напротив.
08:54
And you see they have pretty similar death rates among young kids and old people.
179
509000
3000
И вы видите, они очень похожи по показателям смертности маленьких детей и людей пожилого возраста.
08:57
That suggests it's pretty similar levels of development.
180
512000
3000
Это говорит об относительно одинаковом уровне развития.
09:00
But in this middle region, between 20 and 45,
181
515000
3000
Но в среднем возрасте, от 20 до 45,
09:03
the death rates in Botswana are much, much, much higher than in Egypt.
182
518000
4000
смертность в Ботсване намного, намного выше, чем в Египте.
09:07
But since there are very few other diseases that kill people,
183
522000
4000
Но так как других болезней, убивающих людей, довольно мало,
09:11
we can really attribute that mortality to HIV.
184
526000
3000
мы можем считать причиной этой смертности именно ВИЧ.
09:14
But because people who died this year of AIDS got it a few years ago,
185
529000
4000
Так как люди, умершие от СПИДа в этом году, заразились им несколькими годами ранее,
09:18
we can use this data on mortality to figure out what HIV prevalence was in the past.
186
533000
5000
мы можем использовать эти данные о смертности, чтобы понять, какова была распространённость ВИЧ в прошлом.
09:23
So it turns out, if you use this technique,
187
538000
2000
Оказывается, если вы примените этот метод,
09:25
actually your estimates of prevalence are very close
188
540000
2000
ваши оценки распространённости ВИЧ будут очень близки
09:27
to what we get from testing random samples in the population,
189
542000
3000
к тому, что вы получите при тестировании случайных выборок населения,
09:30
but they're very, very different than what UNAIDS tells us the prevalences are.
190
545000
5000
но они очень, очень сильно отличаются от оценок ЮНЭЙДС [UNAIDS].
09:35
So this is a graph of prevalence estimated by UNAIDS,
191
550000
3000
Вот это — график распространённости ВИЧ, по оценкам ЮНЭЙДС,
09:38
and prevalence based on the mortality data
192
553000
2000
и распространённость, согласно данным об уровне смертности
09:40
for the years in the late 1990s in nine countries in Africa.
193
555000
4000
на конец 1990-х в 9 странах Африки.
09:44
You can see, almost without exception,
194
559000
2000
Вы можете видеть, что почти без исключений
09:46
the UNAIDS estimates are much higher than the mortality-based estimates.
195
561000
4000
оценки ЮНЭЙДС значительно выше, чем оценки, полученные из данных о смертности.
09:50
UNAIDS tell us that the HIV rate in Zambia is 20 percent,
196
565000
4000
ЮНЭЙДС говорит нам, что распространённость ВИЧ в Замбии — 20%,
09:54
and mortality estimates suggest it's only about 5 percent.
197
569000
4000
а уровень смертности предполагает только 5%
09:58
And these are not trivial differences in mortality rates.
198
573000
3000
И это, между прочим, не тривиальная разница в показателях смертности.
10:01
So this is another way to see this.
199
576000
2000
Вот другой способ взглянуть на это.
10:03
You can see that for the prevalence to be as high as UNAIDS says,
200
578000
2000
Вы можете видеть, что для того, чтобы распространённость ВИЧ была такой высокой, как говорит ЮНЭЙДС,
10:05
we have to really see 60 deaths per 10,000
201
580000
2000
мы должны наблюдать 60 смертей на 10.000 человек,
10:07
rather than 20 deaths per 10,000 in this age group.
202
582000
4000
а не 20 смертей на 10.000 в этой возрастной группе.
10:11
I'm going to talk a little bit in a minute
203
586000
2000
Я сейчас расскажу немного о том,
10:13
about how we can use this kind of information to learn something
204
588000
3000
как на самом деле мы можем использовать такую информацию, чтобы узнать что-нибудь,
10:16
that's going to help us think about the world.
205
591000
2000
что могло бы помочь нам понять мир.
10:18
But this also tells us that one of these facts
206
593000
2000
Но это также говорит нам, что один из тех фактов,
10:20
that I mentioned in the beginning may not be quite right.
207
595000
3000
которые я упоминала в начале, может быть не совсем верен.
10:23
If you think that 25 million people are infected,
208
598000
2000
Если вы думаете, что 25 миллионов людей заражены,
10:25
if you think that the UNAIDS numbers are much too high,
209
600000
3000
если вы думаете, что цифры ЮНЭЙДС завышены,
10:28
maybe that's more like 10 or 15 million.
210
603000
2000
возможно, их около 10 или 15 миллионов.
10:30
It doesn't mean that AIDS isn't a problem. It's a gigantic problem.
211
605000
4000
Это не означает, что СПИД — не проблема. Это гигантская проблема.
10:34
But it does suggest that that number might be a little big.
212
609000
4000
Но это предполагает, что цифры могут быть немного завышены.
10:38
What I really want to do, is I want to use this new data
213
613000
2000
Что я хочу сделать? Я хочу использовать эти новые данные,
10:40
to try to figure out what makes the HIV epidemic grow faster or slower.
214
615000
4000
чтобы попытаться оценить, что ускоряет или замедляет распространение ВИЧ.
10:44
And I said in the beginning, I wasn't going to tell you about exports.
215
619000
3000
И как я сказала в начале, я не собиралась рассказывать вам об экспорте.
10:47
When I started working on these projects,
216
622000
2000
Когда я начала работать над этими проектами,
10:49
I was not thinking at all about economics,
217
624000
2000
я вообще не думала об экономике,
10:51
but eventually it kind of sucks you back in.
218
626000
3000
но, в конечном счёте, это как бы затягивает вас обратно.
10:54
So I am going to talk about exports and prices.
219
629000
3000
Поэтому я всё же буду рассказывать об экспорте и ценах.
10:57
And I want to talk about the relationship between economic activity,
220
632000
3000
И я хочу поговорить о связи между экономической активностью,
11:00
in particular export volume, and HIV infections.
221
635000
4000
в терминах размерах экспорта, и ВИЧ инфекцией.
11:04
So obviously, as an economist, I'm deeply familiar
222
639000
4000
Очевидно, как экономист, я хорошо знакома
11:08
with the fact that development, that openness to trade,
223
643000
2000
с тем фактом, что развитие, открытая торговля
11:10
is really good for developing countries.
224
645000
2000
благотворно влияют на развивающиеся страны.
11:12
It's good for improving people's lives.
225
647000
3000
Это помогает улучшать жизнь людей.
11:15
But openness and inter-connectedness, it comes with a cost
226
650000
2000
Но открытость и взаимопроникновение имеют свои издержки,
11:17
when we think about disease. I don't think this should be a surprise.
227
652000
3000
когда мы говорим о болезни. Я думаю, это не должно быть сюрпризом.
11:20
On Wednesday, I learned from Laurie Garrett
228
655000
2000
В среду я узнала от Лори Гаррет,
11:22
that I'm definitely going to get the bird flu,
229
657000
2000
что я точно заражусь птичьим гриппом,
11:24
and I wouldn't be at all worried about that
230
659000
3000
но я бы совсем не беспокоилась об этом,
11:27
if we never had any contact with Asia.
231
662000
3000
если бы мы никогда не контактировали с Азией.
11:30
And HIV is actually particularly closely linked to transit.
232
665000
4000
И ВИЧ, в действительности, тесно связан именно с перевозками.
11:34
The epidemic was introduced to the US
233
669000
2000
Эпидемия появилась в Штатах
11:36
by actually one male steward on an airline flight,
234
671000
4000
из-за одного стюарда, участвовавшего в перелётах,
11:40
who got the disease in Africa and brought it back.
235
675000
2000
который заразился в Африке и привёз его обратно.
11:42
And that was the genesis of the entire epidemic in the US.
236
677000
3000
И это послужило началом целой эпидемии в США.
11:45
In Africa, epidemiologists have noted for a long time
237
680000
4000
В Африке эпидемиологи давно заметили,
11:49
that truck drivers and migrants are more likely to be infected than other people.
238
684000
4000
что водители грузовиков и мигранты заражаются чаще остальных людей.
11:53
Areas with a lot of economic activity --
239
688000
2000
В таких районах высокой экономической активности:
11:55
with a lot of roads, with a lot of urbanization --
240
690000
3000
с большим количеством дорог, урбанизированных, —
11:58
those areas have higher prevalence than others.
241
693000
2000
в таких районах распространение ВИЧ выше, чем в остальных.
12:00
But that actually doesn't mean at all
242
695000
2000
Но от сюда не обязательно следует,
12:02
that if we gave people more exports, more trade, that that would increase prevalence.
243
697000
4000
что если люди будут больше экспортировать, больше торговать, то это приведёт к увеличению распространения эпидемии.
12:06
By using this new data, using this information about prevalence over time,
244
701000
4000
Но используя эти новые данные, используя информацию о динамике распространения во времени,
12:10
we can actually test that. And so it seems to be --
245
705000
4000
мы действительно можем это проверить. И как оказывается,
12:14
fortunately, I think -- it seems to be the case
246
709000
2000
к счастью я думаю, оказывается,
12:16
that these things are positively related.
247
711000
2000
что эти вещи определённо связаны.
12:18
More exports means more AIDS. And that effect is really big.
248
713000
4000
Больший экспорт приводит к большему распространению СПИДа. И эффект действительно большой.
12:22
So the data that I have suggests that if you double export volume,
249
717000
4000
Так, согласно предложенным мной данным, если вы удвоите размеры экспорта,
12:26
it will lead to a quadrupling of new HIV infections.
250
721000
5000
это увеличит количество новых ВИЧ инфицированных в 4 раза.
12:31
So this has important implications both for forecasting and for policy.
251
726000
3000
Из этого следуют важные выводы как для прогнозирования, так и для выстраивания стратегии
12:34
From a forecasting perspective, if we know where trade is likely to change,
252
729000
4000
С точки зрения прогнозирования, если мы знаем, где объёмы торговли изменятся,
12:38
for example, because of the African Growth and Opportunities Act
253
733000
3000
например, из-за закона «Об обеспечении роста и возможностей в Африке»,
12:41
or other policies that encourage trade,
254
736000
2000
или из-за других мер, увеличивающих торговлю,
12:43
we can actually think about which areas are likely to be heavily infected with HIV.
255
738000
5000
мы как раз можем подумать о том, какие районы скорее всего будут сильно заражены ВИЧ.
12:48
And we can go and we can try to have pre-emptive preventive measures there.
256
743000
6000
И мы можем пойти и постараться предпринять там какие-то предупредительные меры.
12:54
Likewise, as we're developing policies to try to encourage exports,
257
749000
3000
Подобным же образом, когда мы разрабатываем стратегию увеличения объёмов экспорта,
12:57
if we know there's this externality --
258
752000
2000
если мы знаем об этом побочном эффекте,
12:59
this extra thing that's going to happen as we increase exports --
259
754000
2000
о том, что случиться, если мы увеличим экспорт,
13:01
we can think about what the right kinds of policies are.
260
756000
3000
мы можем понять, какая стратегия является правильной.
13:04
But it also tells us something about one of these things that we think that we know.
261
759000
3000
Но также это говорит нам и об одной из тех вещей, о которых мы думали, что мы знаем.
13:07
Even though it is the case that poverty is linked to AIDS,
262
762000
3000
Несмотря на то, что бедность связана со СПИДом
13:10
in the sense that Africa is poor and they have a lot of AIDS,
263
765000
3000
в том смысле, что Африка бедна и потому СПИД широко распространён,
13:13
it's not necessarily the case that improving poverty -- at least in the short run,
264
768000
4000
совсем не обязательно, что уменьшение бедности, по крайней мере в краткосрочной перспективе,
13:17
that improving exports and improving development --
265
772000
2000
увеличение экспорта и ускорение развития, —
13:19
it's not necessarily the case that that's going to lead
266
774000
2000
совсем не обязательно, что они приведут
13:21
to a decline in HIV prevalence.
267
776000
2000
к снижению распространения ВИЧ.
13:24
So throughout this talk I've mentioned a few times
268
779000
2000
В течение своего рассказа я несколько раз упоминала
13:26
the special case of Uganda, and the fact that
269
781000
2000
особый случай с Угандой и тот факт, что
13:28
it's the only country in sub-Saharan Africa with successful prevention.
270
783000
4000
это единственная страна Африки к югу от Сахары, в которой были успешны превентивные меры.
13:32
It's been widely heralded.
271
787000
2000
Это объявлялось во всеуслышание.
13:34
It's been replicated in Kenya, and Tanzania, and South Africa and many other places.
272
789000
6000
Это повторяли в Кении и Танзании, и Южной Африке и много где ещё.
13:40
But now I want to actually also question that.
273
795000
4000
Но сейчас я хочу подвергнуть и это сомнению.
13:44
Because it is true that there was a decline in prevalence
274
799000
3000
Потому что это правда, что было уменьшение распространённости ВИЧ
13:47
in Uganda in the 1990s. It's true that they had an education campaign.
275
802000
4000
в Уганде в 1990-х. Это правда, что у них проводилась образовательная кампания.
13:51
But there was actually something else that happened in Uganda in this period.
276
806000
6000
Но в действительности, в это время в Уганде произошло кое-что ещё.
13:57
There was a big decline in coffee prices.
277
812000
2000
Произошло сильное снижение цен на кофе.
13:59
Coffee is Uganda's major export.
278
814000
2000
Кофе — главная статья экспорта Уганды.
14:01
Their exports went down a lot in the early 1990s -- and actually that decline lines up
279
816000
5000
Их экспорт сильно снизился в начале 1990-х, и это сокращение совпадало
14:06
really, really closely with this decline in new HIV infections.
280
821000
4000
очень-очень точно со снижением количества новых ВИЧ инфицированных.
14:10
So you can see that both of these series --
281
825000
3000
Как вы можете видеть, обе эти группы —
14:13
the black line is export value, the red line is new HIV infections --
282
828000
3000
чёрная линия, обозначающая экспорт, и красная линия, обозначающая количество новых ВИЧ инфицированных, —
14:16
you can see they're both increasing.
283
831000
2000
вы видите, они обе растут.
14:18
Starting about 1987 they're both going down a lot.
284
833000
2000
Начиная с 1987 года, они обе существенно падают.
14:20
And then actually they track each other
285
835000
2000
И затем они также следуют друг за другом
14:22
a little bit on the increase later in the decade.
286
837000
2000
во время увеличения позже в этом десятилетии.
14:24
So if you combine the intuition in this figure
287
839000
2000
Если вы объедините интуицию и этот график
14:26
with some of the data that I talked about before,
288
841000
3000
с данными, о которых я говорили ранее,
14:29
it suggests that somewhere between 25 percent and 50 percent
289
844000
4000
то получится, что 25 - 50 % снижение
14:33
of the decline in prevalence in Uganda
290
848000
2000
распространения вируса в Уганде,
14:35
actually would have happened even without any education campaign.
291
850000
4000
на самом деле, произошло бы безо всякой образовательной кампании.
14:39
But that's enormously important for policy.
292
854000
2000
И это невероятно важно для выработки стратегии.
14:41
We're spending so much money to try to replicate this campaign.
293
856000
2000
Мы тратим столько денег, пытаясь повторить эту кампанию.
14:43
And if it was only 50 percent as effective as we think that it was,
294
858000
3000
И если её эффективность была не более 50% о того, что мы полагали,
14:46
then there are all sorts of other things
295
861000
2000
тогда есть множество других вещей,
14:48
maybe we should be spending our money on instead.
296
863000
2000
на которые нам, возможно, стоило бы потратить деньги вместо этого.
14:50
Trying to change transmission rates by treating other sexually transmitted diseases.
297
865000
4000
Постараться сократить скорость распространения болезни, проводя лечение других заболеваний передающихся половым путём.
14:54
Trying to change them by engaging in male circumcision.
298
869000
2000
Постараться изменить её, проводя обрезания.
14:56
There are tons of other things that we should think about doing.
299
871000
2000
Есть куча вещей, которые нам стоит сделать.
14:58
And maybe this tells us that we should be thinking more about those things.
300
873000
4000
И, может быть, это говорит нам о том, что нам следует больше думать об этих вещах.
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
Я надеюсь, что за эти 16 минут, я рассказала вам о СПИДе что-то, чего вы не знали раньше,
15:07
and I hope that I've gotten you questioning a little bit
302
882000
2000
и я надеюсь, что я дала вам повод немного подвергнуть сомнению
15:09
some of the things that you did know.
303
884000
2000
некоторые вещи, которые вы знали.
15:11
And I hope that I've convinced you maybe
304
886000
2000
И я надеюсь, что, может быть, я убедила вас в том,
15:13
that it's important to understand things about the epidemic
305
888000
2000
что важно понимать многие вещи об эпидемии,
15:15
in order to think about policy.
306
890000
2000
чтобы думать о стратегии борьбы с ней.
15:18
But more than anything, you know, I'm an academic.
307
893000
2000
Но более чем кто-либо, как вы знаете, я — учёный.
15:20
And when I leave here, I'm going to go back
308
895000
2000
И когда я покину это место, я собираюсь вернуться обратно,
15:22
and sit in my tiny office, and my computer, and my data.
309
897000
3000
сесть в своём крошечном кабинете за свой компьютер с моими данными,
15:25
And the thing that's most exciting about that
310
900000
2000
и что самое удивительное,
15:27
is every time I think about research, there are more questions.
311
902000
3000
каждый раз, когда я думаю об исследовании, появляются новые вопросы.
15:30
There are more things that I think that I want to do.
312
905000
2000
Существует много дел, которые я думаю, я хочу сделать.
15:32
And what's really, really great about being here
313
907000
2000
И это очень-очень здорово быть здесь,
15:34
is I'm sure that the questions that you guys have
314
909000
2000
потому что я уверена, что вопросы, которые у вас есть,
15:36
are very, very different than the questions that I think up myself.
315
911000
3000
очень сильно отличаются от тех вопросов, о которых думаю я.
15:39
And I can't wait to hear about what they are.
316
914000
2000
И я жду не дождусь, чтобы услышать их.
15:41
So thank you very much.
317
916000
2000
Большое спасибо.
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