TED@State
Hans Rosling: Let my dataset change your mindset
Ханс Рослинг: позвольте представленным данным изменить ваши представления
Filmed:
Readability: 3.5
1,816,065 views
Выступая в Государственном Департаменте США, Ханс Рослинг использует завораживающую программу, отображающую статистику, чтобы развеять в пыль мифы о состоянии развивающихся стран. Показанные ранее данные теперь пополнились новым анализом состояния Китая и пост-кризисного мира.
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I'm going to talk about your mindset.
0
0
4000
Я буду говорить о ваших представлениях.
00:20
Does your mindset correspond to my dataset?
1
4000
4000
Согласовываются ли ваши представления с моей статистикой?
00:24
(Laughter)
2
8000
1000
(Смех в зале)
00:25
If not, one or the other needs upgrading, isn't it?
3
9000
3000
Иначе одно из двух придётся обновить, правда?
00:28
When I talk to my students about global issues,
4
12000
4000
Когда я говорю со своими студентами о глобальных проблемах,
00:32
and I listen to them in the coffee break,
5
16000
2000
а потом слушаю их в перерыве,
00:34
they always talk about "we" and "them."
6
18000
3000
они всегда обсуждают «нас» и «их».
00:37
And when they come back into the lecture room
7
21000
3000
Когда они возвращаются в аудиторию,
00:40
I ask them, "What do you mean with "we" and "them"?
8
24000
2000
я спрашиваю: «Что вы имеете ввиду под «мы» и «они»?»
00:42
"Oh, it's very easy. It's the western world and it's the developing world," they say.
9
26000
3000
Они отвечают: «О, это очень просто. Это западные страны и развивающиеся страны.»
00:45
"We learned it in college."
10
29000
2000
«Мы так в колледже учили».
00:47
And what is the definition then? "The definition?
11
31000
2000
Тогда каково же определение? — «Определение?»
00:49
Everyone knows," they say.
12
33000
2000
«Все знают это», – отвечают мне.
00:51
But then you know, I press them like this.
13
35000
2000
В общем, я давлю на них таким образом.
00:53
So one girl said, very cleverly, "It's very easy.
14
37000
2000
И одна девушка сказала умную вещь: «Это просто.
00:55
Western world is a long life in a small family.
15
39000
3000
На западе семьи маленькие и живут долго.
00:58
Developing world is a short life in a large family."
16
42000
3000
В развивающихся странах семьи большие, а жизнь короткая."
01:01
And I like that definition, because it enabled me
17
45000
3000
Мне нравится это определение, потому что позволяет мне
01:04
to transfer their mindset
18
48000
2000
перевести их представления
01:06
into the dataset.
19
50000
2000
в данные.
01:08
And here you have the dataset.
20
52000
2000
И вот вы видите статистику.
01:10
So, you can see that what we have on this axis here
21
54000
2000
На этой оси отмечен размер семьи.
01:12
is size of family. One, two, three, four, five
22
56000
3000
Один, два, три, четыре, пять
01:15
children per woman on this axis.
23
59000
2000
детей, приходящихся на одну женщину.
01:17
And here, length of life, life expectancy,
24
61000
2000
А здесь – продолжительность жизни,
01:19
30, 40, 50.
25
63000
2000
30, 40, 50 лет.
01:21
Exactly what the students said was their concept about the world.
26
65000
4000
То, что сказали студенты, было в точности их видением мира.
01:25
And really this is about the bedroom.
27
69000
2000
На самом деле, это в спальне происходит.
01:27
Whether the man and woman decide to have small family,
28
71000
4000
Где мужчина и женщина решают завести мало детей,
01:31
and take care of their kids, and how long they will live.
29
75000
3000
там же они заботятся о них. А продолжительность жизни –
01:34
It's about the bathroom and the kitchen. If you have soap, water and food, you know,
30
78000
4000
это про ванную и кухню. Если у вас есть мыло, вода, еда то, знаете ли,
01:38
you can live long.
31
82000
2000
вы можете прожить долго.
01:40
And the students were right. It wasn't that the world consisted --
32
84000
2000
И студенты были правы. Они не говорили про разные страны –
01:42
the world consisted here, of one set of countries over here,
33
86000
4000
вот, мир состоит из групп, одна из которых здесь,
01:46
which had large families and short life. Developing world.
34
90000
4000
там семьи большие, а жизнь короткая. Развивающиеся страны.
01:50
And we had one set of countries up there
35
94000
3000
А другая группа выше, вот тут.
01:53
which was the western world.
36
97000
2000
Это называли западным миром.
01:55
They had small families and long life.
37
99000
3000
Там семьи маленькие, а жизнь долгая.
01:58
And you are going to see here
38
102000
2000
Вы скоро увидите, что
02:00
the amazing thing that has happened in the world during my lifetime.
39
104000
4000
за мою жизнь в мире произошла удивительная вещь.
02:04
Then the developing countries applied
40
108000
2000
Развивающие страны начали использовать
02:06
soap and water, vaccination.
41
110000
2000
мыло и воду, вакцины.
02:08
And all the developing world started to apply family planning.
42
112000
3000
Развивающиеся страны занялись планированием семьи.
02:11
And partly to USA who help to provide
43
115000
2000
И частично благодаря США,
02:13
technical advice and investment.
44
117000
3000
их технической помощи и их инвестициям.
02:16
And you see all the world moves over to a two child family,
45
120000
4000
Вы видите, как весь мир стал двигаться к семье с двумя детьми
02:20
and a life with 60 to 70 years.
46
124000
3000
и жизни до 60-70 лет
02:23
But some countries remain back in this area here.
47
127000
3000
Но некоторые страны остались позади.
02:26
And you can see we still have Afghanistan down here.
48
130000
3000
Вот, всё там же, внизу, находится Афганистан.
02:29
We have Liberia. We have Congo.
49
133000
3000
И Либерия. И Конго.
02:32
So we have countries living there.
50
136000
2000
Итак, есть страны, находящиеся там.
02:34
So the problem I had
51
138000
2000
Итак, у меня есть проблема,
02:36
is that the worldview that my students had
52
140000
4000
потому что представления студентов о мире
02:40
corresponds to reality in the world
53
144000
2000
отвечают реальному положению дел
02:42
the year their teachers were born.
54
146000
3000
в те годы, когда родились их учителя.
02:45
(Laughter)
55
149000
3000
(Смех в зале)
02:48
(Applause)
56
152000
3000
(Аплодисменты)
02:51
And we, in fact, when we have played this over the world.
57
155000
3000
Знаете, мы показывали эту презентацию по всему миру.
02:54
I was at the Global Health Conference here in Washington last week,
58
158000
3000
На конференции Всемирного Здравоохранения в Вашингтоне,
02:57
and I could see the wrong concept
59
161000
3000
на прошлой неделе, я увидел эту ошибочную концепцию
03:00
even active people in United States had,
60
164000
3000
даже у интересующихся людей из США.
03:03
that they didn't realize the improvement
61
167000
3000
Они не осознавали, насколько улучшилось
03:06
of Mexico there, and China, in relation to United States.
62
170000
5000
положение Мексики и Китая относительно США.
03:11
Look here when I move them forward.
63
175000
2000
Смотрите, я «промотаю» их вперёд.
03:13
Here we go.
64
177000
7000
Поехали.
03:20
They catch up. There's Mexico.
65
184000
3000
Они догоняют. Вот где Мексика.
03:23
It's on par with United States in these two social dimensions.
66
187000
3000
Они сравнялись с США по этим двум социальным параметрам.
03:26
There was less than five percent
67
190000
2000
Меньше пяти процентов
03:28
of the specialists in Global Health that was aware of this.
68
192000
3000
специалистов по всемирному здравоохранению знали это.
03:31
This great nation, Mexico,
69
195000
2000
Великая страна, Мексика,
03:33
has the problem that arms are coming from North,
70
197000
3000
страдала от поставок оружия с севера,
03:36
across the borders, so they had to stop that,
71
200000
2000
через границу. И они были вынуждены остановить это.
03:38
because they have this strange relationship to the United States, you know.
72
202000
4000
Потому что это были странные отношения с США, понимаете.
03:42
But if I would change this axis here,
73
206000
4000
Но если я поменяю эту ось, смотрите,
03:46
I would instead put income per person.
74
210000
3000
и вместо этого укажу доход на душу населения.
03:49
Income per person. I can put that here.
75
213000
3000
Доход на душу населения. Я могу указать это здесь.
03:52
And we will then see
76
216000
2000
Мы тогда увидим
03:54
a completely different picture.
77
218000
2000
совершенно другую картину.
03:56
By the way, I'm teaching you
78
220000
2000
Между прочим, я учу вас,
03:58
how to use our website, Gapminder World,
79
222000
2000
как пользоваться нашим сайтом, Gapminder World,
04:00
while I'm correcting this,
80
224000
2000
когда все это меняю.
04:02
because this is a free utility on the net.
81
226000
3000
Ведь это бесплатная программа в сети.
04:05
And when I now finally got it right,
82
229000
3000
Когда всё установлено верно,
04:08
I can go back 200 years in history.
83
232000
4000
я могу вернуться на 200 лет назад.
04:12
And I can find United States up there.
84
236000
4000
И я обнаружу США там наверху.
04:16
And I can let the other countries be shown.
85
240000
3000
Пусть и остальные страны показываются.
04:19
And now I have income per person on this axis.
86
243000
3000
По этой оси у нас доход на душу населения.
04:22
And United States only had some, one, two thousand dollars at that time.
87
246000
3000
И в США он около 2000 долларов в это время.
04:25
And the life expectancy was 35 to 40 years,
88
249000
4000
И продолжительность жизни в среднем 35-40 лет,
04:29
on par with Afghanistan today.
89
253000
2000
как в Афганистане сегодня.
04:31
And what has happened in the world, I will show now.
90
255000
5000
И что происходило в мире я вам сейчас покажу.
04:36
This is instead of studying history
91
260000
2000
Вместо изучения истории
04:38
for one year at university.
92
262000
2000
целый год в университете,
04:40
You can watch me for one minute now and you'll see the whole thing.
93
264000
3000
вы можете наблюдать за мной в течении всего одной минуты и увидите всё и сразу.
04:43
(Laughter)
94
267000
2000
(Смех в зале)
04:45
You can see how the brown bubbles, which is west Europe,
95
269000
5000
Вы видите, как коричневые кружки, западная Европа,
04:50
and the yellow one, which is the United States,
96
274000
3000
и желтый, это США,
04:53
they get richer and richer and also
97
277000
2000
они становятся богаче, а также
04:55
start to get healthier and healthier.
98
279000
2000
начинают улучшать здоровье.
04:57
And this is now 100 years ago,
99
281000
2000
Это столетнее прошлое,
04:59
where the rest of the world remains behind.
100
283000
3000
все остальные страны остаются позади.
05:02
Here we come. And that was the influenza.
101
286000
5000
Начнём. Это была эпидемия гриппа.
05:07
That's why we are so scared about flu, isn't it?
102
291000
3000
Вот почему мы так боимся гриппа, правда?
05:10
It's still remembered. The fall of life expectancy.
103
294000
3000
Мы все еще помним. Падение продолжительности жизни.
05:13
And then we come up. Not until
104
297000
3000
А потом мы стали подниматься. Пока
05:16
independence started.
105
300000
2000
не началась борьба за независимость.
05:18
Look here You have China over there,
106
302000
2000
Смотрите, вот где находится Китай,
05:20
you have India over there,
107
304000
2000
а от здесь Индия.
05:22
and this is what has happened.
108
306000
8000
Вот что случилось.
05:30
Did you note there, that we have Mexico up there?
109
314000
3000
Заметьте, Мексика находится наверху.
05:33
Mexico is not at all on par with the United States,
110
317000
2000
Мексика еще не сравнялась с США.
05:35
but they are quite close.
111
319000
2000
Но они довольно близко.
05:37
And especially, it's interesting to see
112
321000
2000
Особенно интересно проследить
05:39
China and the United States
113
323000
2000
за Китаем и США
05:41
during 200 years,
114
325000
3000
в течение 200 лет.
05:44
because I have my oldest son now working for Google,
115
328000
2000
Потому что мой старший сын работает в Гугле
05:46
after Google acquired this software.
116
330000
3000
с тех пор, как Гугл купил эту программу.
05:49
Because in fact, this is child labor. My son and his wife sat in a closet
117
333000
3000
Потому что, по сути, это детский труд. Мой сын и его жена сидели в кабинете
05:52
for many years and developed this.
118
336000
2000
много лет и разрабатывали это.
05:54
And my youngest son, who studied Chinese in Beijing.
119
338000
4000
А мой младший сын изучает китайский в Пекине.
05:58
So they come in with the two perspectives I have, you know?
120
342000
4000
Они построили два плана на будущее. Понимаете?
06:02
And my son, youngest son who studied in Beijing,
121
346000
2000
Мой младший сын, который учится в Пекине,
06:04
in China, he got a long-term perspective.
122
348000
4000
в Китае, у него долгосрочные планы.
06:08
Whereas when my oldest son, who works for Google,
123
352000
2000
В то время как старший сын, работающий в Гугле,
06:10
he should develop by quarter, or by half-year.
124
354000
4000
должен завершать проект за квартал или полгода.
06:14
Or Google is quite generous, so he can have one or two years to go.
125
358000
3000
Если Гугл великодушен, у него может быть год или два.
06:17
But in China they look generation after generation
126
361000
2000
Но в Китае думают поколениями,
06:19
because they remember
127
363000
3000
потому что помнят
06:22
the very embarrassing period, for 100 years,
128
366000
2000
очень постыдный столетний период,
06:24
when they went backwards.
129
368000
2000
когда они двигались назад.
06:26
And then they would remember the first part
130
370000
3000
А потом они запомнят первую часть
06:29
of last century, which was really bad,
131
373000
3000
прошлого века, когда было очень тяжело.
06:32
and we could go by this so-called Great Leap Forward.
132
376000
3000
И мы можем проследить за Большим Скачком.
06:35
But this was 1963.
133
379000
2000
Но это было в 1963 году.
06:37
Mao Tse-Tung eventually brought health to China,
134
381000
4000
Мао Цзэдун, в итоге, принес медицину в Китай.
06:41
and then he died, and then Deng Xiaoping started
135
385000
2000
А потом он умер. И пришел Дэн Сяопин, начавший
06:43
this amazing move forward.
136
387000
2000
восхитительный прорыв.
06:45
Isn't it strange to see that the United States
137
389000
2000
Не странно ли, что США сперва
06:47
first grew the economy, and then gradually got rich?
138
391000
4000
увеличивала экономику, а потом постепенно улучшала медицину.
06:51
Whereas China could get healthy much earlier,
139
395000
3000
В то время как в Китае стали здоровее значительно раньше.
06:54
because they applied the knowledge of education, nutrition,
140
398000
4000
Потому что они применили знания об образовании, питании,
06:58
and then also benefits of penicillin
141
402000
3000
и, конечно, преимущества пенициллина
07:01
and vaccines and family planning.
142
405000
2000
и вакцин, и планирования семьи.
07:03
And Asia could have social development
143
407000
3000
И Азия может развивать социальную сферу
07:06
before they got the economic development.
144
410000
3000
до того, как начнётся экономический рост.
07:09
So to me, as a public health professor,
145
413000
2000
Меня, как профессора здравоохранения,
07:11
it's not strange that all these countries grow so fast now.
146
415000
4000
не удивляет, что все эти страны так быстро развиваются сейчас.
07:15
Because what you see here, what you see here
147
419000
2000
Что вы видите здесь, что вы видите здесь –
07:17
is the flat world of Thomas Friedman,
148
421000
3000
это «плоский мир» Томаса Фридмана.
07:20
isn't it.
149
424000
2000
Не правда ли?
07:22
It's not really, really flat.
150
426000
2000
Он не совсем плоский.
07:24
But the middle income countries --
151
428000
2000
Только страны со средними доходами.
07:26
and this is where I suggest to my students,
152
430000
2000
И в этот момент я советую своим студентам
07:28
stop using the concept "developing world."
153
432000
3000
перестать использовать понятие «развивающиеся страны».
07:31
Because after all, talking about the developing world
154
435000
3000
Потому, наконец, что разговор о развивающихся странах
07:34
is like having two chapters in the history of the United States.
155
438000
4000
похож на две главы в истории США.
07:38
The last chapter is about present, and president Obama,
156
442000
4000
Последняя глава — о настоящем и президенте Обаме.
07:42
and the other is about the past,
157
446000
2000
А другая глава – о прошлом.
07:44
where you cover everything from Washington
158
448000
2000
Где описывается всё: от Вашингтона
07:46
to Eisenhower.
159
450000
2000
до Эйзенхауэра.
07:48
Because Washington to Eisenhower,
160
452000
2000
Потому что от Вашингтона до Эйзенхауэра
07:50
that is what we find in the developing world.
161
454000
2000
страна была такой же «развивающейся».
07:52
We could actually go to Mayflower
162
456000
2000
На самом деле, можно начать с «Мейфлауэра»
07:54
to Eisenhower,
163
458000
2000
до Эйзенхауэра —
07:56
and that would be put together into a developing world,
164
460000
3000
всех можно будет причислить к развивающимся странам.
07:59
which is rightly growing its cities in a very amazing way,
165
463000
3000
Которые развивают города поразительным образом.
08:02
which have great entrepreneurs,
166
466000
2000
В которых живут великие предприниматели,
08:04
but also have the collapsing countries.
167
468000
3000
но в которых деревни перестают существовать.
08:07
So, how could we make better sense about this?
168
471000
3000
Как можно получить лучшее представление об этом?
08:10
Well, one way of trying is to see whether we could
169
474000
3000
Ну, один из способов – попробовать
08:13
look at income distribution.
170
477000
2000
посмотреть на распределение доходов.
08:15
This is the income distribution of peoples in the world,
171
479000
3000
Это распределение доходов людей на Земле,
08:18
from $1. This is where you have food to eat.
172
482000
3000
начиная с одного доллара. Тогда у вас есть еда.
08:21
These people go to bed hungry.
173
485000
2000
Эти люди засыпают голодными.
08:23
And this is the number of people.
174
487000
2000
А это количество людей.
08:25
This is $10, whether you have a public or a private
175
489000
2000
Это 10 долларов, тогда у вас есть социальная или частная
08:27
health service system. This is where you can
176
491000
2000
медицинская помощь. Тогда вы сможете
08:29
provide health service for your family and school for your children,
177
493000
3000
обеспечить лечение членов семьи и образование ваших детей.
08:32
and this is OECD countries:
178
496000
2000
Это страны ОЭСР.
08:34
Green, Latin America, East Europe.
179
498000
2000
Зеленый – Латинская Америка; рыжий – Восточная Европа.
08:36
This is East Asia, and the light blue there is South Asia.
180
500000
4000
Это Восточная Азия. Светло-синий – Южная Азия.
08:40
And this is how the world changed.
181
504000
3000
А вот как мир менялся.
08:43
It changed like this.
182
507000
2000
Он менялся как-то так.
08:45
Can you see how it's growing? And how hundreds of millions
183
509000
3000
Видите, как он растет? И как сотни миллионов
08:48
and billions is coming out of poverty in Asia?
184
512000
3000
и триллионов выходят из нищеты в Азии?
08:51
And it goes over here?
185
515000
2000
И это продолжается.
08:53
And I come now, into projections,
186
517000
2000
А теперь я подхожу к прогнозам.
08:55
but I have to stop at the door of Lehman Brothers there, you know, because --
187
519000
3000
Но я вынужден остановиться на пороге корпорации Lehman Brothers, вы понимаете.
08:58
(Laughter)
188
522000
3000
(Смех в зале)
09:01
that's where the projections are not valid any longer.
189
525000
2000
Потому что этот прогноз больше недействителен.
09:03
Probably the world will do this.
190
527000
2000
Возможно, мир будет таким.
09:05
and then it will continue forward like this.
191
529000
3000
И продолжит меняться как-то так.
09:08
But more or less, this is what will happen,
192
532000
2000
Будет более или менее так.
09:10
and we have a world which cannot be looked upon as divided.
193
534000
5000
Оказывается, наш мир нельзя представить разделенным.
09:15
We have the high income countries here,
194
539000
2000
Здесь у нас богатые страны,
09:17
with the United States as a leading power;
195
541000
3000
с США в лидерах.
09:20
we have the emerging economies in the middle,
196
544000
3000
Развивающиеся страны посередине,
09:23
which provide a lot of the funding for the bailout;
197
547000
2000
которые предоставляют финансовую помощь.
09:25
and we have the low income countries here.
198
549000
3000
А здесь у нас страны с низкими доходами.
09:28
Yeah, this is a fact that from where the money comes,
199
552000
3000
Да, это правда, деньги приходят оттуда.
09:31
they have been saving, you know, over the last decade.
200
555000
2000
Они много сберегали в последнем десятилетии.
09:33
And here we have the low income countries
201
557000
2000
А здесь находятся страны с низкими доходами,
09:35
where entrepreneurs are.
202
559000
2000
где расположено производство.
09:37
And here we have the countries in collapse and war,
203
561000
3000
А здесь – разрушающиеся и воюющие страны,
09:40
like Afghanistan, Somalia, parts of Congo, Darfur.
204
564000
5000
например: Афганистан, Сомали, частично Конго, Дарфур.
09:45
We have all this at the same time.
205
569000
2000
И всё это в одно и то же время.
09:47
That's why it's so problematic to describe what has happened
206
571000
2000
Вот почему так сложно описать, что произошло
09:49
in the developing world.
207
573000
2000
с развивающимися странами.
09:51
Because it's so different, what has happened there.
208
575000
2000
Потому что всё происходит очень по-разному.
09:53
And that's why I suggest
209
577000
2000
Вот почему я предлагаю
09:55
a slightly different approach of what you would call it.
210
579000
3000
немного другой способ называть это.
09:58
And you have huge differences within countries also.
211
582000
4000
Различия между странами тоже очень велики.
10:02
I heard that your departments here were by regions.
212
586000
3000
Я слышал, ваши отделы разделялись по регионам.
10:05
Here you have Sub-Saharan Africa, South Asia,
213
589000
3000
Здесь у нас Африка на юг от Сахары, Южная Азия,
10:08
East Asia, Arab states,
214
592000
2000
Восточная Азия, арабские государства,
10:10
East Europe, Latin America, and OECD.
215
594000
2000
Восточная Европа, Латинская Америка и ОЭСР.
10:12
And on this axis, GDP.
216
596000
2000
Это ось ВВП.
10:14
And on this, heath, child survival,
217
598000
2000
А это – здоровье, выживаемость детей.
10:16
and it doesn't come as a surprise
218
600000
2000
Не удивительно,
10:18
that Africa south of Sahara is at the bottom.
219
602000
3000
что Африка южнее Сахары находится внизу графика.
10:21
But when I split it, when I split it
220
605000
2000
Но если разделить, когда я разбиваю
10:23
into country bubbles,
221
607000
2000
на кружочки стран,
10:25
the size of the bubbles here is the population.
222
609000
3000
размер каждого – численность населения,
10:28
Then you see Sierra Leone and Mauritius, completely different.
223
612000
3000
вы видите, что Сьерра-Леоне и Мавритания совершенно разные.
10:31
There is such a difference within Sub-Saharan Africa.
224
615000
2000
Вот насколько различаются страны южнее Сахары.
10:33
And I can split the others. Here is the South Asian,
225
617000
3000
Я могу разделить и другие. Вот Южная Азия,
10:36
Arab world.
226
620000
2000
Арабский мир.
10:38
Now all your different departments.
227
622000
2000
Вот, все ваши различные отделы.
10:40
East Europe, Latin America, and OECD countries.
228
624000
3000
Восточная Европа, Латинская Америка и страны ОЭСР.
10:43
And here were are. We have a continuum in the world.
229
627000
3000
Вот так вот. Мы живём в непрерывном мире.
10:46
We cannot put it into two parts.
230
630000
2000
Мы не можем разделить его на части.
10:48
It is Mayflower down here. It is Washington here,
231
632000
3000
Вот здесь «Мейфлауэр». Это время Вашингтона,
10:51
building, building countries.
232
635000
2000
образование новых государств.
10:53
It's Lincoln here, advancing them.
233
637000
4000
Это Линкольн, он опережает их.
10:57
It's Eisenhower bringing modernity into the countries.
234
641000
3000
здесь Эйзенхауэр, приносящий модернизацию стран.
11:00
And then it's United States today, up here.
235
644000
2000
А теперь США сегодня, там наверху.
11:02
And we have countries all this way.
236
646000
2000
Страны находятся на всём этом пути.
11:04
Now, this is the important thing
237
648000
3000
Теперь, вот важная часть
11:07
of understanding how the world has changed.
238
651000
4000
понимания того, как изменился мир.
11:11
At this point I decided to make a pause.
239
655000
4000
Здесь я решил сделать заявление.
11:15
(Laughter)
240
659000
2000
(Смех в зале)
11:17
And it is my task, on behalf of the rest of the world,
241
661000
3000
Моя задача, от лица всего остального мира,
11:20
to convey a thanks to the U.S. taxpayers,
242
664000
4000
передать благодарность налогоплательщикам США
11:24
for Demographic Health Survey.
243
668000
2000
за Демографическое Исследование Здоровья.
11:26
Many are not aware of -- no, this is not a joke.
244
670000
3000
Многие не знают – нет, это не шутка.
11:29
This is very serious.
245
673000
2000
Это очень серьёзно.
11:31
It is due to USA's continuous sponsoring
246
675000
4000
Благодаря спонсорству США
11:35
during 25 years of the very good methodology
247
679000
3000
25 лет проводится качественное исследование
11:38
for measuring child mortality
248
682000
2000
детской смертности,
11:40
that we have a grasp of what's happening in the world.
249
684000
3000
поэтому сегодня мы понимаем, что происходит в мире.
11:43
(Applause)
250
687000
7000
(Аплодисменты)
11:50
And it is U.S. government at its best,
251
694000
3000
Это замечательная работа правительства,
11:53
without advocacy, providing facts,
252
697000
3000
без пропаганды, предоставляющего факты,
11:56
that it's useful for the society.
253
700000
2000
это очень полезно для общества.
11:58
And providing data free of charge
254
702000
3000
И данные распространяются бесплатно
12:01
on the internet, for the world to use. Thank you very much.
255
705000
3000
в интернете, для всего мира. Большое спасибо.
12:04
Quite the opposite of the World Bank,
256
708000
2000
В отличие от Всемирного Банка,
12:06
who compiled data with government money,
257
710000
3000
собравшего данные на государственные средства,
12:09
tax money, and then they sell it to add a little profit,
258
713000
3000
на налоги, а затем продающего их ради небольшого дохода,
12:12
in a very inefficient, Gutenberg way.
259
716000
3000
очень неэффективно, как Гуттенберг.
12:15
(Applause)
260
719000
6000
(Аплодисменты)
12:21
But the people doing that at the World Bank
261
725000
2000
Но те, кто занимается этим во Всемирном Банке,
12:23
are among the best in the world.
262
727000
2000
среди лучших во всем мире.
12:25
And they are highly skilled professionals.
263
729000
2000
Они высококлассные профессионалы.
12:27
It's just that we would like to upgrade our international agencies
264
731000
4000
Мы просто хотим модернизировать международные организации,
12:31
to deal with the world in the modern way, as we do.
265
735000
3000
чтобы они делились с миром по-новому, как мы.
12:34
And when it comes to free data and transparency,
266
738000
3000
Когда речь заходит о бесплатной информации и прозрачности,
12:37
United States of America is one of the best.
267
741000
3000
США одни из лучших.
12:40
And that doesn't come easy from the mouth of a Swedish public health professor.
268
744000
3000
Шведскому профессору здравоохранения это очень не легко говорить.
12:43
(Laughter)
269
747000
3000
(Смех)
12:46
And I'm not paid to come here, no.
270
750000
3000
И мне не платили, чтобы я пришел, нет.
12:49
I would like to show you what happens with the data,
271
753000
2000
Я хочу показать, что происходит с данными,
12:51
what we can show with this data.
272
755000
2000
что можно показать с помощью этой информации.
12:53
Look here. This is the world.
273
757000
2000
Смотрите. Это мир.
12:55
With income down there and child mortality.
274
759000
2000
Доходы внизу, а слева детская смертность.
12:57
And what has happened in the world?
275
761000
2000
И что же произошло в мире?
12:59
Since 1950, during the last 50 years
276
763000
3000
С 1950 года, в течение последних 50 лет
13:02
we have had a fall in child mortality.
277
766000
3000
детская смертность упала.
13:05
And it is the DHS that makes it possible to know this.
278
769000
2000
Это ДИЗ сделало возможным узнать это.
13:07
And we had an increase in income.
279
771000
2000
И доходы тоже увеличились.
13:09
And the blue former developing countries
280
773000
2000
И синие, ранее «развивающиеся» страны,
13:11
are mixing up with the former industrialized western world.
281
775000
5000
смешиваются с бывшим индустриальным «западным» миром.
13:16
We have a continuum. But we still have, of course,
282
780000
3000
У нас континуум. Но всё ещё есть, (это, конечно,
13:19
Congo, up there. We still have as poor countries
283
783000
3000
Конго там наверху), все еще есть бедные страны,
13:22
as we have had, always, in history.
284
786000
4000
которые всегда были в истории.
13:26
And that's the bottom billion, where we've heard today
285
790000
3000
Это «нижний миллиард», о котором мы уже слышали сегодня,
13:29
about a completely new approach to do it.
286
793000
3000
о совершенно новом подходе к этому.
13:32
And how fast has this happened?
287
796000
3000
Как быстро это произошло?
13:35
Well, MDG 4.
288
799000
2000
Так, ЦРТ номер 4.
13:37
The United States has not been so eager
289
801000
2000
США не так активно поддерживали
13:39
to use MDG 4.
290
803000
3000
четвертую Цель Развития Тысячелетия.
13:42
But you have been the main sponsor that has enabled us to measure it,
291
806000
3000
Но вы были главным спонсором, что позволило измерить это.
13:45
because it's the only child mortality that we can measure.
292
809000
3000
Потому что мы можем рассматривать только детскую смертность.
13:48
And we used to say that it should fall four percent per year.
293
812000
3000
Мы привыкли говорить о снижении на 4% в год.
13:51
Let's see what Sweden has done.
294
815000
2000
Посмотрим, что сделала Швеция.
13:53
We used to boast about fast social progress.
295
817000
3000
мы привыкли хвастаться социальным прогрессом.
13:56
That's where we were, 1900.
296
820000
2000
Вот где мы были в 1900 году.
13:58
1900, Sweden was there.
297
822000
2000
1900, Швеция была там.
14:00
Same child mortality as Bangladesh had, 1990,
298
824000
2000
Такая же детская смертность, как в Бангладеше в 1990.
14:02
though they had lower income.
299
826000
2000
Но у них были ниже доходы.
14:04
They started very well. They used the aid well.
300
828000
3000
Они хорошо начали. Они использовали помощь.
14:07
They vaccinated the kids. They get better water.
301
831000
2000
Они прививали детей. У них улучшилась вода.
14:09
And they reduced child mortality,
302
833000
2000
И они уменьшали детскую смертность
14:11
with an amazing 4.7 percent per year. They beat Sweden.
303
835000
3000
на поразительные 4.7% в год. Они побили Швецию.
14:14
I run Sweden the same 16 year period.
304
838000
4000
Швеция прошла те же 16 лет.
14:18
Second round, it's Sweden, 1916,
305
842000
2000
Второй раунд – это Швеция в 1960
14:20
against Egypt, 1990.
306
844000
2000
против Египта в 1990 году.
14:22
Here we go. Once again the USA is part of the reason here.
307
846000
3000
Поехали. Опять причина частично в США.
14:25
They get safe water, they get food for the poor,
308
849000
4000
Вода стала безопасной. Они получили еду для бедных.
14:29
and they get malaria eradicated.
309
853000
2000
И они избавились от малярии.
14:31
5.5 percent. They are faster than the millennium development goal.
310
855000
3000
5.5%. Они превзошли Цель Развития Тысячелетия
14:34
And third chance for Sweden, against Brazil here.
311
858000
3000
И третий шанс для Швеции, против Бразилии.
14:37
Brazil here has amazing social improvement
312
861000
4000
В Бразилии происходит изумительный рывок
14:41
over the last 16 years,
313
865000
2000
за последние 16 лет.
14:43
and they go faster than Sweden.
314
867000
2000
Они движутся быстрее Швеции.
14:45
This means that the world is converging.
315
869000
2000
Это означает, что мир сходится.
14:47
The middle income countries,
316
871000
2000
Страны со средними доходами,
14:49
the emerging economy, they are catching up.
317
873000
2000
развивающиеся экономики, они догоняют.
14:51
They are moving to cities,
318
875000
2000
Они перебираются в города,
14:53
where they also get better assistance for that.
319
877000
2000
где помощь найти легче.
14:55
Well the Swedish students protest at this point.
320
879000
3000
Шведы в этот момент протестуют.
14:58
They say, "This is not fair,
321
882000
2000
Они говорят: «Это нечестно!
15:00
because these countries had vaccines and antibiotics
322
884000
2000
Потому что эти страны получали вакцины и антибиотики,
15:02
that were not available for Sweden.
323
886000
2000
которых не было в Швеции.
15:04
We have to do real-time competition."
324
888000
2000
Соревноваться надо в реальном времени».
15:06
Okay. I give you Singapore, the year I was born.
325
890000
3000
Ладно. Вот Сингапур в год, когда я родился.
15:09
Singapore had twice the child mortality of Sweden.
326
893000
2000
В Сингапуре детская смертность была в два раза выше шведской.
15:11
It's the most tropical country in the world,
327
895000
2000
Это самая тропическая страна в мире.
15:13
a marshland on the equator.
328
897000
2000
Полуостров на экваторе.
15:15
And here we go. It took a little time for them to get independent.
329
899000
3000
Вот мы начинаем. Они быстро получили независимость.
15:18
But then they started to grow their economy.
330
902000
2000
И тогда их экономика стала расти.
15:20
And they made the social investment. They got away malaria.
331
904000
2000
Они инвестировали в социальную сферу. Они избавились от малярии.
15:22
They got a magnificent health system
332
906000
2000
Они создали великолепную медицинскую систему,
15:24
that beat both the U.S. and Sweden.
333
908000
2000
лучше чем в США и Швеции.
15:26
We never thought it would happen that they would win over Sweden!
334
910000
3000
Мы и думать не могли, что они обгонят Швецию!
15:29
(Applause)
335
913000
8000
(Аплодисменты)
15:37
All these green countries are achieving millennium development goals.
336
921000
3000
Все эти зелёные страны достигают Целей Развития Тысячелетия.
15:40
These yellow are just about to be doing this.
337
924000
2000
Жёлтые только собираются это сделать.
15:42
These red are the countries that doesn't do it, and the policy has to be improved.
338
926000
3000
А красные совсем ничего не сделали. Отношение к ситуации должно измениться.
15:45
Not simplistic extrapolation.
339
929000
3000
Никаких упрощающих обобщений.
15:48
We have to really find a way
340
932000
2000
Мы должны по-настоящему найти путь
15:50
of supporting those countries in a better way.
341
934000
2000
для поддержания тех стран лучшим способом.
15:52
We have to respect the middle income countries
342
936000
3000
Мы должны уважать страны со средними доходами
15:55
on what they are doing.
343
939000
2000
за то, что они делают.
15:57
And we have to fact-base the whole way we look at the world.
344
941000
3000
И мы должны обосновывать наш взгляд на мир.
16:00
This is dollar per person. This is HIV in the countries.
345
944000
3000
Здесь доходы в долларах. Это ВИЧ в странах.
16:03
The blue is Africa.
346
947000
2000
Синий – это Африка.
16:05
The size of the bubbles is how many are HIV affected.
347
949000
3000
Размер кружка показывает количество инфицированных.
16:08
You see the tragedy in South Africa there.
348
952000
2000
Вы видите трагедию в Южной Африке.
16:10
About 20 percent of the adult population are infected.
349
954000
3000
Около 20% взрослых инфицировано.
16:13
And in spite of them having quite a high income,
350
957000
3000
Несмотря на то, что доходы там довольно высокие,
16:16
they have a huge number of HIV infected.
351
960000
3000
у них огромное количество ВИЧ-инфицированных.
16:19
But you also see that there are African countries down here.
352
963000
3000
Но также, смотрите, есть африканские страны там внизу.
16:22
There is no such thing as an HIV epidemic in Africa.
353
966000
4000
Эпидемии ВИЧ во всей Африке не существует.
16:26
There's a number, five to 10 countries in Africa
354
970000
3000
Есть несколько, от 5 до 10, стран в Африке
16:29
that has the same level as Sweden and United States.
355
973000
3000
на том же уровне, что Швеция и США.
16:32
And there are others who are extremely high.
356
976000
2000
А есть и другие, расположенные необычайно высоко.
16:34
And I will show you that what has happened
357
978000
3000
И я покажу вам, что произошло
16:37
in one of the best countries, with the most vibrant economy
358
981000
4000
в одной из самых успешных стран, с самой динамичной экономикой
16:41
in Africa and a good governance, Botswana.
359
985000
3000
в Африке, с хорошим руководством, это Ботсвана.
16:44
They have a very high level. It's coming down.
360
988000
2000
Там уровень очень высок. Он снижается.
16:46
But now it's not falling,
361
990000
2000
Но сегодня он не падает стремительно.
16:48
because there, with help from PEPFAR,
362
992000
2000
Потому что там, при помощи программы PERFAR,
16:50
it's working with treatment. And people are not dying.
363
994000
3000
они занимаются лечением. И люди не умирают.
16:53
And you can see it's not that easy,
364
997000
3000
Вы видите, всё не так просто,
16:56
that it is war which caused this.
365
1000000
3000
что во всём виновата война.
16:59
Because here, in Congo, there is war.
366
1003000
2000
Потому что здесь, в Конго, идёт война.
17:01
And here, in Zambia, there is peace.
367
1005000
3000
А здесь, в Замбии, мир.
17:04
And it's not the economy. Richer country has a little higher.
368
1008000
3000
И это не экономика. В богатых странах уровень чуть выше.
17:07
If I split Tanzania in its income,
369
1011000
2000
Теперь я разобью Танзанию по доходу.
17:09
the richer 20 percent in Tanzania
370
1013000
2000
Богатейшие 20% в Танзании
17:11
has more HIV than the poorest one.
371
1015000
2000
имеют ВИЧ чаще, чем беднейшие.
17:13
And it's really different within each country.
372
1017000
3000
И всё различно для каждой страны.
17:16
Look at the provinces of Kenya. They are very different.
373
1020000
2000
Посмотрите на провинции Кении. Они очень различаются.
17:18
And this is the situation you see.
374
1022000
3000
Вот что происходит.
17:21
It's not deep poverty. It's the special situation,
375
1025000
3000
И это не нищета. Это особая ситуация.
17:24
probably of concurrent sexual partnership
376
1028000
3000
Возможно, из-за наличия нескольких половых партнёров
17:27
among part of the heterosexual population
377
1031000
3000
у гетеросексуальной части населения
17:30
in some countries, or some parts of countries,
378
1034000
2000
в некоторых странах или некоторых областях стран
17:32
in south and eastern Africa.
379
1036000
2000
южной и восточной Африки.
17:34
Don't make it Africa. Don't make it a race issue.
380
1038000
3000
Не говорите об Африке вообще. Не делайте это вопросом расы.
17:37
Make it a local issue. And do prevention at each place,
381
1041000
4000
Это локальная проблема. Занимайтесь бедностью в каждом регионе,
17:41
in the way it can be done there.
382
1045000
2000
насколько там это возможно.
17:43
So to just end up,
383
1047000
3000
Чтобы подвести итог.
17:46
there are things of suffering
384
1050000
3000
Есть страдания беднейшего
17:49
in the one billion poorest, which we don't know.
385
1053000
3000
миллиарда, о которых мы ничего не знаем.
17:52
Those who live beyond the cellphone,
386
1056000
2000
Те, кто живёт без мобильного телефона,
17:54
those who have yet to see a computer,
387
1058000
2000
кто ещё не видел компьютер,
17:56
those who have no electricity at home.
388
1060000
3000
у кого в доме нет электричества.
17:59
This is the disease, Konzo, I spent 20 years
389
1063000
2000
Это болезнь Konzo. Я 20 лет провёл
18:01
elucidating in Africa.
390
1065000
2000
в Африке, объясняя.
18:03
It's caused by fast processing of toxic cassava root in famine situation.
391
1067000
5000
Оно вызвано поеданием в сыром виде токсичных корней маниоки голодающими.
18:08
It's similar to the pellagra epidemic in Mississippi in the '30s.
392
1072000
4000
Оно похоже на пеллагру в районе Миссисипи 30-х годов.
18:12
It's similar to other nutritional diseases.
393
1076000
3000
Оно похоже на другие болезни, связанные с питанием.
18:15
It will never affect a rich person.
394
1079000
2000
Богатый никогда не заболеет.
18:17
We have seen it here in Mozambique.
395
1081000
3000
Мы видели это в Мозамбике.
18:20
This is the epidemic in Mozambique. This is an epidemic in northern Tanzania.
396
1084000
3000
Это – эпидемия в Мозамбике. Это – эпидемия на севере Танзании.
18:23
You never heard about the disease.
397
1087000
2000
Вы никогда не слышали об этих болезнях.
18:25
But it's much more than Ebola
398
1089000
2000
Но они гораздо хуже Эболы,
18:27
that has been affected by this disease.
399
1091000
2000
на которую повлияло это заболевание.
18:29
Cause crippling throughout the world.
400
1093000
2000
Людей калечит по всему миру.
18:31
And over the last two years,
401
1095000
2000
И за последние два года
18:33
2,000 people has been crippled
402
1097000
2000
2000 людей стали калеками
18:35
in the southern tip of Bandundu region.
403
1099000
2000
в южной части региона Бандунду,
18:37
That used to be the illegal diamond trade,
404
1101000
2000
где находился чёрный рынок алмазов
18:39
from the UNITA-dominated area in Angola.
405
1103000
3000
из региона Анголы под контролем УНИТА,
18:42
That has now disappeared,
406
1106000
2000
Теперь рынок исчез
18:44
and they are now in great economic problem.
407
1108000
2000
и у страны огромные экономические проблемы.
18:46
And one week ago, for the first time,
408
1110000
3000
Неделю назад впервые об этом
18:49
there were four lines on the Internet.
409
1113000
3000
появились четыре строки в интернете.
18:52
Don't get confused of the progress of the emerging economies
410
1116000
3000
Пусть вас не сбивает с толку прогресс развивающихся экономик,
18:55
and the great capacity
411
1119000
3000
и огромные возможности
18:58
of people in the middle income countries
412
1122000
2000
людей в странах со средними доходами
19:00
and in peaceful low income countries.
413
1124000
2000
и в мирных бедных странах.
19:02
There is still mystery in one billion.
414
1126000
2000
Один миллиард всё ещё остается загадкой.
19:04
And we have to have more concepts
415
1128000
2000
У нас должно быть лучшее представление,
19:06
than just developing countries and developing world.
416
1130000
3000
чем просто развивающиеся страны или мир.
19:09
We need a new mindset. The world is converging,
417
1133000
3000
Нам нужно новое представление. Мир сближается.
19:12
but -- but -- but not the bottom billion.
418
1136000
3000
Но, но, но. Но не беднейший миллиард.
19:15
They are still as poor as they've ever been.
419
1139000
3000
Они так же бедны, как и раньше.
19:18
It's not sustainable, and it will not happen around one superpower.
420
1142000
5000
Но это неустойчивый процесс. И не вокруг одной супердержавы.
19:23
But you will remain
421
1147000
2000
Но вы останетесь
19:25
one of the most important superpowers,
422
1149000
3000
одной из самых важных держав,
19:28
and the most hopeful superpower, for the time to be.
423
1152000
3000
на которую возлагается больше всего надежд.
19:31
And this institution
424
1155000
2000
И эта организация
19:33
will have a very crucial role,
425
1157000
2000
будет играть ключевую роль –
19:35
not for United States, but for the world.
426
1159000
2000
не для США, но для всего мира.
19:37
So you have a very bad name,
427
1161000
3000
Поэтому у вас очень неудачное название,
19:40
State Department. This is not the State Department.
428
1164000
2000
Государственный Департамент. Это не Государственный Департамент,
19:42
It's the World Department.
429
1166000
2000
это Всемирный Департамент.
19:44
And we have a high hope in you. Thank you very much.
430
1168000
2000
И мы очень надеемся на вас. Большое вам спасибо.
19:46
(Applause)
431
1170000
5000
(Аплодисменты)
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