TED2007
Hans Rosling: New insights on poverty
Hans Rosling yoksulluk hakkında yeni anlayışları açığa çıkarıyor
Filmed:
Readability: 3.1
3,769,031 views
Araştırmacı Hans Rosling ülkelerin kendilerini yoksulluğun nasıl dışına çektiklerini göstermek için kendi havalı veri araçlarını kullanıyor. Dünya çapında çeşitli gelir seviyelerine sahip hanehalklarını karşılaştırmak suretiyle "Dolar Sokağı" demosu yapıyor. Sonrasında gerçekten inanılmaz bir şey yapıyor.
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.
00:25
I told you three things last year.
0
0
2000
Geçen yıl size üç şey anlattım.
00:27
I told you that the statistics of the world
1
2000
3000
Dünya istatistiklerinin
00:30
have not been made properly available.
2
5000
3000
uygun bir şekilde hazırlanıp kullanıma sunulmadığını anlattım.
00:33
Because of that, we still have the old mindset
3
8000
2000
Bundan dolayı, halihazırda gelişmekte olan
00:35
of developing in industrialized countries, which is wrong.
4
10000
3000
ve endüstrileşmiş ülkelerin eski kafa yapısına sahibiz, ki bu yalnıştır.
00:39
And that animated graphics can make a difference.
5
14000
4000
Ve bu hareketlendirilmiş grafikler fark yaratabilir.
00:44
Things are changing
6
19000
2000
Herşey değişiyor.
00:46
and today, on the United Nations Statistic Division Home Page,
7
21000
4000
Ve bugün, Birleşmiş Milletler İstatistik Bölümü Ana Sayfasında,
00:50
it says, by first of May, full access to the databases.
8
25000
3000
veritabanlarına tam erişim 1 Mayıs'ta diye yazıyor.
00:55
(Applause)
9
30000
3000
Alkışlar
00:58
And if I could share the image with you on the screen.
10
33000
4000
Ve şayet sizlerle perdede görüntüyü paylaşabilirsem.
01:03
So three things have happened.
11
38000
1000
Böylece üç şey gerçekleşti.
01:04
U.N. opened their statistic databases,
12
39000
3000
BM istatistik veritabanlarını açtı,
01:07
and we have a new version of the software
13
42000
4000
ve biz internet üzerinde çalışan yazılımın
01:11
up working as a beta on the net,
14
46000
2000
yeni bir versiyonuna sahibiz,
01:13
so you don't have to download it any longer.
15
48000
2000
böylece artık indirmek zorunda değilsiniz.
01:16
And let me repeat what you saw last year.
16
51000
2000
Ve geçen sene ne gördüğünüzü tekrarlayayım
01:18
The bubbles are the countries.
17
53000
1000
Baloncuklar ülkeler.
01:19
Here you have the fertility rate -- the number of children per woman --
18
54000
4000
Burada doğurganlık hızı -- kadın başına çocuk sayısı -- var
01:23
and there you have the length of life in years.
19
58000
3000
ve burada yıllar içindeki ömür uzunluğu var.
01:27
This is 1950 -- those were the industrialized countries,
20
62000
3000
Bu 1950 -- bunlar endüstrileşmiş ülkelerdi,
01:30
those were developing countries.
21
65000
1000
bunlar gelişmekte olan ülkelerdi.
01:31
At that time there was a "we" and "them."
22
66000
2000
Bu zamanda biz ve onlar vardı.
01:33
There was a huge difference in the world.
23
68000
2000
Dünyada büyük bir farklılık vardı.
01:35
But then it changed, and it went on quite well.
24
70000
4000
fakat daha sonra bu değişti, ve hayli iyiye gitti.
01:39
And this is what happens.
25
74000
1000
Ve bu ne olduğudur.
01:41
You can see how China is the red, big bubble.
26
76000
3000
Çin'in kırmızı, büyük baloncuk olduğunu görebilirsiniz ;
01:44
The blue there is India.
27
79000
1000
mavide Hindistan var.
01:45
And they go over all this -- I'm going to try to be
28
80000
3000
Herşeyin nasıl değiştiğini
01:48
a little more serious this year in showing you
29
83000
2000
bu yıl size gösterirken biraz daha ciddi
01:50
how things really changed.
30
85000
2000
olmaya çalışacağım.
01:53
And it's Africa that stands out as the problem down here, doesn't it?
31
88000
3000
Ve burada problem olarak göze çarpan Afrika'dır, değil mi?
01:56
Large families still, and the HIV epidemic
32
91000
3000
Hala büyük aileler ve HIV salgını
01:59
brought down the countries like this.
33
94000
2000
bu ülkeleri böyle aşağıya düşürüyor.
02:01
This is more or less what we saw last year,
34
96000
3000
Bu, aşağı yukarı geçen yıl gördüğümüz kadar,
02:04
and this is how it will go on into the future.
35
99000
2000
ve bu da gelecekte nasıl devam edeceği.
02:07
And I will talk on, is this possible?
36
102000
2000
Ve hakkında konuşacağım, bu mümkün mü?
02:09
Because you see now, I presented statistics that don't exist.
37
104000
3000
Zira şimdi gördüğünüz, var olmayan istatistikleri sundum.
02:13
Because this is where we are.
38
108000
2000
Çünkü bu nerede olduğumuzdur.
02:15
Will it be possible that this will happen?
39
110000
3000
Bunun gerçekleşmesi mümkün olacak mı?
02:19
I cover my lifetime here, you know?
40
114000
2000
Burada ömürümü kapsıyorum, bilyorsunuz?
02:21
I expect to live 100 years.
41
116000
2000
100 yıl yaşayacağımı tahmin ediyorum.
02:23
And this is where we are today.
42
118000
2000
Ve bu da bugün nerede olduğumuzdur.
02:25
Now could we look here instead at the economic situation in the world?
43
120000
7000
Şimdi dünyadaki ekonomik durum yerine buraya bakabilirmiyiz?
02:33
And I would like to show that against child survival.
44
128000
5000
Ve bunu çocuk sağkalımına göre göstermek istiyorum.
02:38
We'll swap the axis.
45
133000
1000
Ekseni değiş tokuş edeceğiz:
02:40
Here you have child mortality -- that is, survival --
46
135000
4000
burada çocuk ölümü var -- bu da sağkalım --
02:44
four kids dying there, 200 dying there.
47
139000
2000
orada 4 çocuk ölüyor, orada da 200
02:47
And this is GDP per capita on this axis.
48
142000
2000
Ve bu eksende kişi başına düşen gayrisafi yurtiçi hasıla (GSYİH) var.
02:50
And this was 2007.
49
145000
3000
Ve bu 2007'ydi.
02:53
And if I go back in time, I've added some historical statistics --
50
148000
4000
Ve zamanda geriye gidersem, bazı tarihsel istatistikleri eklemiştim --
02:57
here we go, here we go, here we go -- not so much statistics 100 years ago.
51
152000
6000
İşte başlıyoruz, işte başlıyoruz, işte başlıyoruz -- 100 yıl önce çok bir istatistik yoktu.
03:03
Some countries still had statistics.
52
158000
2000
Bazı ülkelerin hala istatistikleri vardı.
03:05
We are looking down in the archive,
53
160000
2000
Arşive bakıyoruz,
03:07
and when we are down into 1820,
54
162000
4000
ve 1820 deyiz,
03:11
there is only Austria and Sweden that can produce numbers.
55
166000
4000
Sayıları üretebilen yalnızca Avusturya ve İsveç var.
03:15
(Laughter)
56
170000
3000
Gülüşmeler
03:18
But they were down here. They had 1,000 dollars per person per year.
57
173000
4000
Fakat onlar burada, onların kişi başına yılda 1000 dolarları vardı.
03:22
And they lost one-fifth of their kids before their first birthday.
58
177000
3000
Ve çocuklarının beşte birini ilk doğum günlerinden önce kaybettiler.
03:26
So this is what happens in the world, if we play the entire world.
59
181000
3000
Eğer tüm dünyayı oynatacak olursak, dünyada ne gerçekleştiği budur,
03:29
How they got slowly richer and richer,
60
184000
3000
nasıl yavaşça zenginleştikleri,
03:32
and they add statistics.
61
187000
1000
ve istatistikleri eklediler.
03:33
Isn't it beautiful when they get statistics?
62
188000
2000
İstatistikleri olduğunda güzel değil mi?
03:35
You see the importance of that?
63
190000
2000
Bunun önemini görüyorsunuz.
03:37
And here, children don't live longer.
64
192000
2000
Ve burada, çocuklar daha uzun yaşamıyor.
03:39
The last century, 1870, was bad for the kids in Europe,
65
194000
4000
Son yüzyıl, 1870, Avrupa'daki çocuklar için kötüydü,
03:43
because most of this statistics is Europe.
66
198000
2000
çünkü bu istatistiklerin çoğu Avrupa'ydı.
03:45
It was only by the turn of the century
67
200000
3000
Ancak yüzyılın sonunda
03:48
that more than 90 percent of the children survived their first year.
68
203000
3000
çocukların % 90'nından fazlası ilk yıllarında sağ kaldılar.
03:51
This is India coming up, with the first data from India.
69
206000
3000
Hindistan'dan gelen ilk veri ile, bu gelen Hindistan
03:54
And this is the United States moving away here, earning more money.
70
209000
5000
Ve daha fazla para kazanarak buraya taşınan Birleşik Devletler.
03:59
And we will soon see China coming up in the very far end corner here.
71
214000
5000
Ve burada en uzak köşeye gelen Çin'i sonunda göreceğiz.
04:04
And it moves up with Mao Tse-Tung getting health,
72
219000
2000
ve Mao Tse-Tung ile daha sağlıklı olmaya başlayarak yukarı doğru hareket ediyor
04:06
not getting so rich.
73
221000
1000
çok zengin olmuyor.
04:07
There he died, then Deng Xiaoping brings money.
74
222000
3000
Burada o ölüyor, sonra Deng Xiaoping parayı getiriyor,
04:10
It moves this way over here.
75
225000
1000
Bu hat boyunca hareket ediyor.
04:12
And the bubbles keep moving up there,
76
227000
2000
Ve burada yukarı doğru hareket eden baloncuklar
04:14
and this is what the world looks like today.
77
229000
2000
ve işte dünyanın bugün neye benzediği.
04:16
(Applause)
78
231000
6000
Alkışlar
04:22
Let us have a look at the United States.
79
237000
3000
Birleşik Devletlere bir göz atalım.
04:25
We have a function here -- I can tell the world, "Stay where you are."
80
240000
3000
Burada bir işlevimiz var -- dünyaya şunu söyleyebilirim, "Bulunduğunuz yerde kalın".
04:29
And I take the United States -- we still want to see the background --
81
244000
3000
Ve Birleşik Devletleri alıyorum -- hala arka planı görmek istiyoruz --
04:32
I put them up like this, and now we go backwards.
82
247000
3000
Onları bu şekilde koymak istiyorum, ve şimdi geriye doğru gidiyoruz.
04:35
And we can see that the United States
83
250000
3000
Ve Birleşik Devletlerin
04:38
goes to the right of the mainstream.
84
253000
3000
ana akışın sağına gittiğini görebiliriz.
04:41
They are on the money side all the time.
85
256000
2000
Onlar tüm zamanlarda para tarafındalar.
04:44
And down in 1915, the United States was a neighbor of India --
86
259000
5000
Ve aşağıda 1915'te, Birleşik Devletler Hindistan'ın komşusuydu --
04:50
present, contemporary India.
87
265000
2000
günümüze ait Hindistan ile.
04:52
And that means United States was richer,
88
267000
2000
Ve bu Birleşik Devletlerin Hindistan`dan daha zengin olduğu,
04:54
but lost more kids than India is doing today, proportionally.
89
269000
4000
fakat, orantısal olarak, bugün Hindistan'dakinden daha fazla çocuk kaybettiği anlamına gelir.
04:59
And look here -- compare to the Philippines of today.
90
274000
3000
Ve buraya bakın -- bugünkü Filipinler ile karşılaştıralım
05:02
The Philippines of today has almost the same economy
91
277000
3000
Bugünkü Filipinler Birleşik Devletlerin 1. Dünya Savaşında sahip olduğu
05:06
as the United States during the First World War.
92
281000
2000
hemen hemen aynı ekonomiye sahiptir.
05:08
But we have to bring United States forward quite a while
93
283000
4000
Fakat, Filipinlerde sahip olduğumuz
05:12
to find the same health of the United States
94
287000
3000
Birleşik Devletlerde aynı seviyede buluncaya kadar
05:15
as we have in the Philippines.
95
290000
1000
Birleşik Devletleri hayli ileriye getirmeliyiz.
05:17
About 1957 here, the health of the United States
96
292000
3000
Burada 1957'lerde, Birleşik Devletlerin sağlığı
05:20
is the same as the Philippines.
97
295000
2000
Filipinlerdekilerle aynıdır.
05:22
And this is the drama of this world which many call globalized,
98
297000
3000
Ve birçok kişinin küreselleştiğini ilan ettiği dünyanın tiyatrosudur,
05:25
is that Asia, Arabic countries, Latin America,
99
300000
3000
Asya, Arap ülkeleri, Latin Amerika,
05:28
are much more ahead in being healthy, educated,
100
303000
5000
sağlıklı olmada, eğitilmişlikte, insan kaynaklarına sahip olmada,
05:33
having human resources than they are economically.
101
308000
3000
ekonomik olarak sahip olduklarından çok daha ileridedir.
05:36
There's a discrepancy in what's happening today
102
311000
2000
Gelişen ekonomilerde ne olduğu konusunda
05:38
in the emerging economies.
103
313000
2000
bir tutarsızlık vardır.
05:40
There now, social benefits, social progress,
104
315000
4000
Şimdi, sosyal haklar, sosyal ilerleme
05:44
are going ahead of economical progress.
105
319000
3000
ekonomik gelişmenin önünde gitmektedir.
05:47
And 1957 -- the United States had the same economy as Chile has today.
106
322000
6000
Ve 1957 -- Birleşik Devletler Şili'nin bugün sahip olduğu aynı ekonomiye sahipti.
05:54
And how long do we have to bring United States
107
329000
3000
Ve daha ne kadar Birleşik Devletleri
05:57
to get the same health as Chile has today?
108
332000
2000
Şili'nin bugün sahip olduğu ile aynı sağlığa sahip olması için getirmeliyiz?
06:00
I think we have to go, there -- we have 2001, or 2002 --
109
335000
5000
Bence oraya -- 2001 veya 2002miz var --
06:05
the United States has the same health as Chile.
110
340000
2000
Birleşik devletlerin Şili ile aynı sağlığa sahip olduğu yere gitmeliyiz.
06:07
Chile's catching up!
111
342000
1000
Şili yakalıyor!
06:09
Within some years Chile may have better child survival
112
344000
2000
Yıllar içinde Şili Birleşik Devletlerden daha iyi
06:11
than the United States.
113
346000
2000
çocuk sağkalımına sahip olabilir.
06:13
This is really a change, that you have this lag
114
348000
3000
Bu gerçekten bir değişiklik, sağlıkta az ya da çok
06:16
of more or less 30, 40 years' difference on the health.
115
351000
5000
30, 40 yıllık farkın gecikmesine sahipsiniz.
06:21
And behind the health is the educational level.
116
356000
2000
Ve sağlığın arkasında eğitim seviyesi var.
06:23
And there's a lot of infrastructure things,
117
358000
2000
Ve birçok altyapı şeyleri var
06:25
and general human resources are there.
118
360000
3000
ve genel insan kaynakları orada.
06:28
Now we can take away this --
119
363000
3000
Şimdi bunu alıp götürebilir --
06:31
and I would like to show you the rate of speed,
120
366000
4000
ve size sürat oranını,
06:35
the rate of change, how fast they have gone.
121
370000
3000
değişim oranını ve bunların ne kadar hızlı gittiğini göstermek isterim.
06:38
And we go back to 1920, and I want to look at Japan.
122
373000
7000
Ve 1920'ye geri gittiğimizde, ve Japonya'ya bakmak isterim.
06:46
And I want to look at Sweden and the United States.
123
381000
3000
Ve İsveç ve Birleşik Devletlere bakmak isterim.
06:49
And I'm going to stage a race here
124
384000
2000
Ve burada
06:51
between this sort of yellowish Ford here
125
386000
3000
bir çeşit sarı Ford ile
06:54
and the red Toyota down there,
126
389000
2000
Aşağıda buradaki kırmızı Toyota,
06:56
and the brownish Volvo.
127
391000
2000
ve kahverengi Volvo ile bir yarış düzenleyeceğim
06:58
(Laughter)
128
393000
2000
Gülüşmeler
07:00
And here we go. Here we go.
129
395000
2000
Ve işte başlıyoruz, işte başlıyoruz.
07:02
The Toyota has a very bad start down here, you can see,
130
397000
3000
Toyota burada çok kötü bir başlangıç yapıyor, görebilirsiniz,
07:05
and the United States Ford is going off-road there.
131
400000
3000
ve Birleşik Devletler Ford şurada yol dışına çıkıyor.
07:08
And the Volvo is doing quite fine.
132
403000
1000
Ve Volvo hayli iyi gidiyor.
07:09
This is the war. The Toyota got off track, and now
133
404000
2000
Bu savaştır. Toyota iz dışına çıkıyor, ve şimdi
07:11
the Toyota is coming on the healthier side of Sweden --
134
406000
3000
Toyota İsveç'in sağlıklı tarafına geliyor --
07:14
can you see that?
135
409000
1000
bunu görebiliyor musunuz?
07:15
And they are taking over Sweden,
136
410000
1000
Ve onlar İsveç'ten devralıyorlar,
07:16
and they are now healthier than Sweden.
137
411000
2000
ve şimdi onlar İsveç'ten daha sağlıklılar.
07:18
That's the part where I sold the Volvo and bought the Toyota.
138
413000
2000
Bu bölüm benim Volvo'yu satıp, Toyota aldığım bölüm.
07:20
(Laughter)
139
415000
3000
Gülüşmeler
07:23
And now we can see that the rate of change was enormous in Japan.
140
418000
4000
Ve şimdi Japonya'da değişim hızının muazzam olduğunu görebiliriz.
07:27
They really caught up.
141
422000
2000
Onlar hakikaten yetiştiler.
07:29
And this changes gradually.
142
424000
2000
Ve bunlar derece derece değişiyor.
07:31
We have to look over generations to understand it.
143
426000
3000
Anlamak için kuşaklar boyu bakmak gerekiyor.
07:34
And let me show you my own sort of family history --
144
429000
5000
Ve size kendi ailemin hikayesini göstermeme izin verin --
07:39
we made these graphs here.
145
434000
2000
buradaki grafikleri biz yaptık.
07:41
And this is the same thing, money down there, and health, you know?
146
436000
4000
Ve bu aynı şey, para burada aşağıda ve sağlık, biliyorsunuz?
07:45
And this is my family.
147
440000
2000
Ve bu benim ailem.
07:48
This is Sweden, 1830, when my great-great-grandma was born.
148
443000
4000
Bu İsveç, 1830, büyük-büyük-büyükannemin doğduğu yıl.
07:53
Sweden was like Sierra Leone today.
149
448000
2000
İsveç bugünkü Sierra Leone gibiydi.
07:56
And this is when great-grandma was born, 1863.
150
451000
3000
Ve bu büyük-büyükannemin doğduğu yıl, 1863.
08:00
And Sweden was like Mozambique.
151
455000
2000
Ve İsveç Mozambik gibiydi.
08:02
And this is when my grandma was born, 1891.
152
457000
2000
Ve bu büyükannemin doğduğu yıl, 1891.
08:04
She took care of me as a child,
153
459000
2000
Bana çocukken o baktı,
08:06
so I'm not talking about statistic now --
154
461000
2000
böylece şimdi istatistik hakkında konuşmuyorum --
08:08
now it's oral history in my family.
155
463000
2000
şimdi ailemin hikayesi tamamlandı.
08:11
That's when I believe statistics,
156
466000
1000
Bu istatistiğe inandığım zamandır,
08:12
when it's grandma-verified statistics.
157
467000
3000
Büyükannemin doğruladığı istatistik olduğu zaman.
08:15
(Laughter)
158
470000
3000
Gülüşmeler
08:18
I think it's the best way of verifying historical statistics.
159
473000
3000
Bence bu tarihi istatistikleri doğrulatmanın en iyi yoludur.
08:21
Sweden was like Ghana.
160
476000
1000
İsveç Gana gibiydi.
08:22
It's interesting to see the enormous diversity
161
477000
3000
Sahra-altı Afrikadaki
08:25
within sub-Saharan Africa.
162
480000
2000
muazzam ayrılığı görmek ilgi çekicidir.
08:28
I told you last year, I'll tell you again,
163
483000
2000
Geçen yıl size anlattım, yeniden anlatacağım,
08:30
my mother was born in Egypt, and I -- who am I?
164
485000
3000
Annem Mısır'da doğdu, ve ben -- ben kimim?
08:33
I'm the Mexican in the family.
165
488000
1000
Ben ailedeki Meksika'lıyım.
08:35
And my daughter, she was born in Chile,
166
490000
2000
Kızım Şili'de doğdu,
08:37
and the grand-daughter was born in Singapore,
167
492000
2000
ve torunum Singapur'da doğdu,
08:39
now the healthiest country on this Earth.
168
494000
2000
şimdi bu yerküredeki en sağlıklı ülke.
08:41
It bypassed Sweden about two to three years ago,
169
496000
2000
İsveç'i yaklaşık 2-3 yıl önce,
08:43
with better child survival.
170
498000
2000
daha iyi çocuk sağkalımı ile geçti.
08:45
But they're very small, you know?
171
500000
1000
Fakat çok küçükler, biliyorsunuz.
08:46
They're so close to the hospital we can never
172
501000
2000
Hastaneye çok yakınlar
08:48
beat them out in these forests.
173
503000
1000
Bu ormanlarda onları hiçbir zaman yenemeyiz.
08:49
(Laughter)
174
504000
3000
Gülüşmeler
08:52
But homage to Singapore.
175
507000
1000
Singapur'a hürmet.
08:53
Singapore is the best one.
176
508000
2000
Şimdi Singapur en iyilerinden.
08:55
Now this looks also like a very good story.
177
510000
4000
Şimdi bu iyi bir hikayeye benziyor.
08:59
But it's not really that easy, that it's all a good story.
178
514000
4000
Fakat gerçekten bu kadar kolay değil, iyi bir hikaye.
09:03
Because I have to show you one of the other facilities.
179
518000
3000
Çünkü size başka bir olanağı göstermeliyim.
09:06
We can also make the color here represent the variable --
180
521000
5000
Değişkeni tanımlayanı burada renklendirebiliriz --
09:11
and what am I choosing here?
181
526000
1000
ve burada ne seçiyorum?
09:12
Carbon-dioxide emission, metric ton per capita.
182
527000
4000
Karbon diyoksit salınımı, kişi başına metrik ton olarak.
09:17
This is 1962, and United States was emitting 16 tons per person.
183
532000
5000
Bu 1962, ve Birleşik Devletler kişi başına 16 ton salıyorlar.
09:22
And China was emitting 0.6,
184
537000
2000
Ve Çin 0,6 salıyordu,
09:24
and India was emitting 0.32 tons per capita.
185
539000
4000
ve Hindistan kişi başına 0,32 ton salıyordu.
09:28
And what happens when we moved on?
186
543000
3000
Ve devam edersek ne olur?
09:31
Well, you see the nice story of getting richer
187
546000
2000
İyi, daha zengin ve sağlıklı olmanın
09:33
and getting healthier --
188
548000
1000
hoş bir hikayesini görüyorsunuz --
09:34
everyone did it at the cost of emission of carbon dioxide.
189
549000
5000
herkes karbon diyoksit salınımının bedeliyle yaptı.
09:39
There is no one who has done it so far.
190
554000
3000
Bugüne kadar farklı yapan kimse yok.
09:42
And we don't have all the updated data
191
557000
3000
Ve güncellenmiş verinin tümüne daha fazla sahip değiliz
09:45
any longer, because this is really hot data today.
192
560000
3000
çünkü bu bugün gerçekten taze veridir
09:48
And there we are, 2001.
193
563000
2000
Ve işte buradayız, 2001.
09:51
And in the discussion I attended with global leaders, you know,
194
566000
4000
Ve küresel liderlerle katıldığım tartışmada, biliyorsunuz,
09:55
many say now the problem is that the emerging economies,
195
570000
4000
birçoğu şimdi, problemin gelişmekte olan ekonomiler olduğunu söylüyorlar,
09:59
they are getting out too much carbon dioxide.
196
574000
3000
çok fazla karbon diyoksit çıkarıyorlar.
10:02
The Minister of the Environment of India said,
197
577000
2000
Hindistan'ın çevre bakanı şöyle dedi,
10:04
"Well, you were the one who caused the problem."
198
579000
3000
"Probleme neden olan kişi sizdiniz.
10:07
The OECD countries -- the high-income countries --
199
582000
3000
OECD ülkeleri -- yüksek gelirli ülkeler --
10:10
they were the ones who caused the climate change.
200
585000
2000
iklim değişikliklerine neden olanlar onlardı.
10:13
"But we forgive you, because you didn't know it.
201
588000
2000
Fakat sizi affediyoruz, çünkü bilmiyordunuz
10:15
But from now on, we count per capita.
202
590000
3000
Fakat bugünden sonra, kişi başına sayacağız.
10:18
From now on we count per capita.
203
593000
2000
bugünden sonra, kişi başına sayacağız.
10:20
And everyone is responsible for the per capita emission."
204
595000
3000
Ve herkes kişi başına salınımdan sorumludur".
10:23
This really shows you, we have not seen good economic
205
598000
3000
Bu gerçekten gösterir ki,
10:26
and health progress anywhere in the world
206
601000
2000
dünyanın herhangi bir yerinde iklimi harap etmeden
10:28
without destroying the climate.
207
603000
4000
iyi ekonomik ve sağlık ilerlemeleri görmemişizdir.
10:33
And this is really what has to be changed.
208
608000
2000
Ve bu gerçekten değiştirilmesi gereken şeydir.
10:36
I've been criticized for showing you a too positive image of the world,
209
611000
3000
Ben sizlere dünyanın çok olumlu bir imajını gösterdiğim için eleştirildim,
10:39
but I don't think it's like this.
210
614000
2000
fakat bunun böyle olduğunu düşünmuyorum.
10:41
The world is quite a messy place.
211
616000
2000
Dünya hayli karmaşık bir yerdir.
10:43
This we can call Dollar Street.
212
618000
2000
Buna Para Caddesi diyebiliriz.
10:45
Everyone lives on this street here.
213
620000
2000
Herkes burada bu caddede yaşar.
10:47
What they earn here -- what number they live on --
214
622000
3000
Burada ne kazandıkları -- ne kadar para ile yaşamlarını sürdürdükleri--
10:50
is how much they earn per day.
215
625000
1000
günde ne kadar kazandıklarıdır.
10:51
This family earns about one dollar per day.
216
626000
3000
Bu aile günde kabaca 1 dolar kazanır.
10:55
We drive up the street here,
217
630000
1000
Burada caddede ilerlersek,
10:56
we find a family here which earns about two to three dollars a day.
218
631000
4000
günde yaklaşık 2-3 dolar kazanan bir aile buluruz.
11:00
And we drive away here -- we find the first garden in the street,
219
635000
3000
Ve buradan öteye gidersek --caddedeki ilk bahçeyi buluruz,
11:03
and they earn 10 to 50 dollars a day.
220
638000
2000
ve onlar günde 10 ila 50 dolar kazanırlar.
11:05
And how do they live?
221
640000
2000
Ve nasıl yaşarlar?
11:07
If we look at the bed here, we can see
222
642000
3000
Eğer buradaki yatağa bakarsanız,
11:10
that they sleep on a rug on the floor.
223
645000
3000
yerdeki kilim üzerinde uyuduklarını görebiliriz.
11:13
This is what poverty line is --
224
648000
2000
Bu fakirlik çizgisinin ne olduğudur --
11:15
80 percent of the family income is just to cover the energy needs,
225
650000
3000
Aile gelirlerinin % 80'i sadece enerji ihtiyaçlarını,
11:18
the food for the day.
226
653000
2000
günlük yiyeceği karşılar.
11:20
This is two to five dollars. You have a bed.
227
655000
3000
Bu 2-5 dolar, yatağınız vardır.
11:23
And here it's a much nicer bedroom, you can see.
228
658000
2000
Ve işte çok daha güzel bir yatak odası, görebilirsiniz.
11:26
I lectured on this for Ikea, and they wanted to see
229
661000
2000
bunu Ikea için anlattım, ve onlar
11:28
the sofa immediately here.
230
663000
2000
kanepeyi hemen burada görmek istediler.
11:30
(Laughter)
231
665000
2000
Gülüşmeler
11:32
And this is the sofa, how it will emerge from there.
232
667000
4000
Ve bu kanepe, ve oradan nasıl ortaya çıkacağı.
11:36
And the interesting thing, when you go around here in the photo panorama,
233
671000
3000
Ve ilginç şey, panoramik fotoğrafta buraya giderseniz,
11:39
you see the family still sitting on the floor there.
234
674000
2000
ailenin orada hala yerde oturduğunu görürsünüz,
11:41
Although there is a sofa,
235
676000
2000
her ne kadar kanepe olsa da.
11:43
if you watch in the kitchen, you can see that
236
678000
2000
Şayet mutfağı izlerseniz, görürsünüz ki,
11:45
the great difference for women does not come between one to 10 dollars.
237
680000
5000
1-10 dolar arasında kadınlar için büyük bir fark yok
11:50
It comes beyond here, when you really can get
238
685000
2000
Buranın ötesinde, ailede gerçekten
11:52
good working conditions in the family.
239
687000
3000
iyi çalışma koşulları olduğunda elde edebilirsiniz.
11:55
And if you really want to see the difference,
240
690000
2000
Ve şayet farkı gerçekten görmek istiyorsanız,
11:57
you look at the toilet over here.
241
692000
2000
buradaki tuvalete bakın.
11:59
This can change. This can change.
242
694000
2000
Bu değişebilir, bu değişebilir.
12:01
These are all pictures and images from Africa,
243
696000
3000
Bunlar tüm resimler ve görüntüler Afrika'dan,
12:04
and it can become much better.
244
699000
2000
ve daha iyi hale gelebilir.
12:07
We can get out of poverty.
245
702000
2000
Yoksulluktan çıkabiliriz.
12:09
My own research has not been in IT or anything like this.
246
704000
3000
Kendi araştırmam IT (Bilişim Teknolojileri) de değil veya bunlar gibi birşey değil.
12:12
I spent 20 years in interviews with African farmers
247
707000
3000
20 yılımı açlık sınırında olan Afrikalı çiftçilerle
12:15
who were on the verge of famine.
248
710000
3000
röportaj yaparak harcadım.
12:18
And this is the result of the farmers-needs research.
249
713000
2000
Ve bu çiftçilerin ihtiyacı olan çalışmanın sonuçlarıdır.
12:20
The nice thing here is that you can't see
250
715000
2000
Bu fotoğrafta göremediğiniz güzel şey
12:22
who are the researchers in this picture.
251
717000
2000
araştırmacıların kim olduğudur.
12:24
That's when research functions in poor societies --
252
719000
3000
Toplumda araştırma işlerliği için
12:27
you must really live with the people.
253
722000
2000
insanlarla gerçekten yaşamalısınız.
12:31
When you're in poverty, everything is about survival.
254
726000
4000
Fakirseniz, herşey hayatta kalmak adınadır.
12:35
It's about having food.
255
730000
2000
Besine sahip olma
12:37
And these two young farmers, they are girls now --
256
732000
2000
Ve bu iki genç çiftçi, şimdi onlar kızlar --
12:39
because the parents are dead from HIV and AIDS --
257
734000
4000
çünkü ebeveynleri HIV ve AIDS'ten öldüler --
12:43
they discuss with a trained agronomist.
258
738000
2000
eğitimli bir tarım uzmanı ile konuştular.
12:45
This is one of the best agronomists in Malawi, Junatambe Kumbira,
259
740000
4000
Bu Malawi'deki en iyi tarım uzmanlarından biri, Junatamde Kumbira,
12:49
and he's discussing what sort of cassava they will plant --
260
744000
2000
ve ne tür maniok dikeceklerini tartışıyorlar --
12:51
the best converter of sunshine to food that man has found.
261
746000
4000
insanın bulduğu güneşten besine en iyi dönüştürücü.
12:55
And they are very, very eagerly interested to get advice,
262
750000
3000
Ve onlar tavsiye almaya çok ama çok sabırsızlar,
12:58
and that's to survive in poverty.
263
753000
3000
ve bu yoksullukta sağkalmaktır
13:01
That's one context.
264
756000
1000
Bu bir kapsamdır.
13:02
Getting out of poverty.
265
757000
2000
Yoksulluktan çıkmak.
13:04
The women told us one thing. "Get us technology.
266
759000
3000
Kadın bize birşey anlattı. "Bize teknolojiyi getirin.
13:07
We hate this mortar, to stand hours and hours.
267
762000
3000
Bu başında saatlerce beklediğimiz havandan nefret ediyoruz,
13:10
Get us a mill so that we can mill our flour,
268
765000
3000
Bize bir değirmen getirin böylece kendi unumuzu kendimiz öğütebiliriz,
13:13
then we will be able to pay for the rest ourselves."
269
768000
3000
sonra kalanlarımıza ödeme yapabiliriz".
13:16
Technology will bring you out of poverty,
270
771000
3000
Teknoloji sizi yoksulluktan çıkarır.
13:19
but there's a need for a market to get away from poverty.
271
774000
4000
fakat yoksulluktan çıkmak için bir pazara ihtiyaç vardır.
13:23
And this woman is very happy now, bringing her products to the market.
272
778000
3000
Ve bu kadın şimdi, ürünlerini pazara getirdiği için çok mutlu.
13:26
But she's very thankful for the public investment in schooling
273
781000
2000
Fakat okula yapılan kamu yatırımına çok müteşekkir
13:28
so she can count, and won't be cheated when she reaches the market.
274
783000
3000
böylece sayabiliyor ve pazara ulaştığında kandırılmayacak.
13:31
She wants her kid to be healthy, so she can go to the market
275
786000
3000
Çocuğunun sağlıklı olmasını istiyor, böylece pazara gidebilir
13:34
and doesn't have to stay home.
276
789000
2000
evde kalmak zorunda olmaz.
13:36
And she wants the infrastructure -- it is nice with a paved road.
277
791000
3000
Ve alt yapı istiyor -- kaplanmış bir yol ile güzel
13:39
It's also good with credit.
278
794000
2000
Kredi ile de iyi.
13:41
Micro-credits gave her the bicycle, you know.
279
796000
3000
Mikro krediler ona bisikleti verdi, biliyorsunuz
13:44
And information will tell her when to go to market with which product.
280
799000
3000
ve bilgi ona pazara ne zaman hangi ürünle gitmesi gerektiğini anlatacak.
13:47
You can do this.
281
802000
2000
Bunu yapabilirsiniz.
13:49
I find my experience from 20 years of Africa is that
282
804000
3000
20 yıllık Afrika deneyimim
13:52
the seemingly impossible is possible.
283
807000
3000
görünüşe göre imkansız olasıdır.
13:55
Africa has not done bad.
284
810000
2000
Afrika kötü yapmamıştır.
13:57
In 50 years they've gone from a pre-Medieval situation
285
812000
3000
50 yıl içinde orta çağ öncesi durumdan
14:00
to a very decent 100-year-ago Europe,
286
815000
3000
görevini yapan ulus ve devlet ile
14:03
with a functioning nation and state.
287
818000
3000
100 yıl önceki Avrupa'ya gitmişlerdir.
14:06
I would say that sub-Saharan Africa has done best in the world
288
821000
3000
Sahra-altı Afrikanın dünyanın en iyisini yapmış olduğunu söylebilirim
14:09
during the last 50 years.
289
824000
1000
son 50 yıl içinde.
14:10
Because we don't consider where they came from.
290
825000
2000
Çünkü nereden geldiklerini dikkate almıyoruz.
14:12
It's this stupid concept of developing countries
291
827000
3000
Arjantin ve Mozambik'i 50 yıl önce bir araya getiren
14:15
that puts us, Argentina and Mozambique together 50 years ago,
292
830000
3000
ve Mozambik'in daha kötü yaptığını söyleyen
14:18
and says that Mozambique did worse.
293
833000
2000
gelişmekte olan ülkelerin bu aptal anlayışıdır.
14:21
We have to know a little more about the world.
294
836000
2000
Dünya hakkında biraz daha fazla bilmeliyiz.
14:23
I have a neighbor who knows 200 types of wine.
295
838000
3000
Şarabın 200 çeşidini bilen bir komşum var.
14:26
He knows everything.
296
841000
1000
Her şeyi bilir.
14:27
He knows the name of the grape, the temperature and everything.
297
842000
2000
Üzümün adını, sıcaklığı ve herşeyi bilir
14:29
I only know two types of wine -- red and white.
298
844000
3000
Ben yalnızca iki şarap çeşidi bilirim -- kırmızı ve beyaz.
14:32
(Laughter)
299
847000
2000
Gülüşmeler
14:34
But my neighbor only knows two types of countries --
300
849000
2000
Fakat komşum ülkelerin yalnızca iki çeşidini bilir --
14:36
industrialized and developing.
301
851000
2000
endüstrileşmiş ve gelişmekte olan.
14:38
And I know 200, I know about the small data.
302
853000
3000
Ve ben 200 ülke biliyorum, küçük verileri biliyorum.
14:41
But you can do that.
303
856000
1000
Fakat bunu yapabilirsiniz.
14:42
(Applause)
304
857000
5000
Alkışlar
14:47
But I have to get serious. And how do you get serious?
305
862000
2000
Fakat ciddi olmalıyım. Ve nasıl ciddi olabilirim?
14:49
You make a PowerPoint, you know?
306
864000
2000
Bir powerpoint yaparsınız, biliyorsunuz?
14:51
(Laughter)
307
866000
5000
Gülüşmeler
14:56
Homage to the Office package, no?
308
871000
2000
Office paketine hürmet mi, hayır?
15:00
What is this, what is this, what am I telling?
309
875000
2000
Bu nedir, bu nedir, ben ne anlatıyorum?
15:02
I'm telling you that there are many dimensions of development.
310
877000
3000
Ben size gelişmenin pek çok boyutu olduğunu anlatıyorum.
15:05
Everyone wants your pet thing.
311
880000
2000
Herkes sizin sevilen şeyinizi istiyor.
15:07
If you are in the corporate sector, you love micro-credit.
312
882000
3000
Şirketler kesimindeyseniz, mikro kredileri seversiniz
15:10
If you are fighting in a non-governmental organization,
313
885000
2000
Eğer hükümet dışı bir organizasyonda savaşıyorsanız,
15:12
you love equity between gender.
314
887000
3000
cinsiyetler arasındaki eşitliği seversiniz.
15:15
Or if you are a teacher, you'll love UNESCO, and so on.
315
890000
2000
Eğer öğretmenseniz, UNESCO'yu seveceksiniz, ve böyle gider.
15:17
On the global level, we have to have more than our own thing.
316
892000
2000
Küresel seviyede, kendi şeyimizden daha fazlasına sahip olmalıyız.
15:19
We need everything.
317
894000
2000
Herşeye ihtiyacımız var.
15:21
All these things are important for development,
318
896000
2000
Tüm bu şeyler gelişme için önemlidir.
15:23
especially when you just get out of poverty
319
898000
2000
özellikle yoksulluktan henüz çıktığınızda
15:25
and you should go towards welfare.
320
900000
3000
ve refaha doğru gitmelisiniz.
15:28
Now, what we need to think about
321
903000
2000
Şimdi, ne hakkında konuşmaya ihtiyacımız var
15:30
is, what is a goal for development,
322
905000
3000
gelişmenin amacı nedir,
15:33
and what are the means for development?
323
908000
1000
ve gelişmenin anlamları nelerdir?
15:34
Let me first grade what are the most important means.
324
909000
3000
İzin verin önce en önemli anlamları sınıflandırayım.
15:38
Economic growth to me, as a public-health professor,
325
913000
2000
Halk sağlığı profesörü olarak bana göre ekonomik büyüme,
15:40
is the most important thing for development
326
915000
4000
gelişme için en önemli şeydir,
15:44
because it explains 80 percent of survival.
327
919000
2000
çünkü sağkalımın % 80'ini açıklar.
15:47
Governance. To have a government which functions --
328
922000
3000
İdare. İşleyen bir hükümete sahip olmak --
15:50
that's what brought California out of the misery of 1850.
329
925000
4000
Californiya'yı 1850 sefaletinden çıkaran şey budur.
15:54
It was the government that made law function finally.
330
929000
3000
Son olarak kanun yapma işlevini yerine getiren hükümettir.
15:58
Education, human resources are important.
331
933000
2000
Eğitim, insan kaynakları önemlidir.
16:00
Health is also important, but not that much as a mean.
332
935000
4000
Sağlıkta önemlidir, fakat ortalamadan daha fazla değil.
16:04
Environment is important.
333
939000
2000
Çevre önemlidir.
16:06
Human rights is also important, but it just gets one cross.
334
941000
2000
İnsan hakları da önemlidir, fakat yalnızca bir artı alır.
16:08
Now what about goals? Where are we going toward?
335
943000
3000
Şimdi amaçlar nelerdir? Nereye doğru gidiyoruz?
16:11
We are not interested in money.
336
946000
2000
Para ile ilgilenmiyoruz.
16:13
Money is not a goal.
337
948000
1000
Para amaç değildir.
16:14
It's the best mean, but I give it zero as a goal.
338
949000
3000
En iyi anlamdır, fakat amaç olarak sıfır veriyorum.
16:18
Governance, well it's fun to vote in a little thing,
339
953000
3000
İdare, küçük bir şeyin içine oy atmak eğlencelidir,
16:21
but it's not a goal.
340
956000
2000
fakat amaç değildir.
16:23
And going to school, that's not a goal, it's a mean.
341
958000
4000
Okula gitmek, amaç değildir, ortalama birşeydir.
16:27
Health I give two points. I mean it's nice to be healthy
342
962000
2000
Sağlık iki puan veririm. Sağlıklı olmak güzeldir demek istiyorum
16:29
-- at my age especially -- you can stand here, you're healthy.
343
964000
2000
-- özellikle benim yaşımda -- burada durabilirsiniz, sağlıklısınız.
16:31
And that's good, it gets two plusses.
344
966000
2000
Ve bu iyidir, 2 artı alır.
16:33
Environment is very, very crucial.
345
968000
2000
Çevre çok ama çok kritiktir.
16:35
There's nothing for the grandkid if you don't save up.
346
970000
2000
Eğer korumazsanız torununuz için hiç birşey yoktur
16:37
But where are the important goals?
347
972000
2000
Fakat önemli amaçlar nerededir?
16:39
Of course, it's human rights.
348
974000
2000
Tabii ki, insan haklarıdır.
16:41
Human rights is the goal,
349
976000
2000
İnsan hakları amaçtır,
16:43
but it's not that strong of a mean for achieving development.
350
978000
3000
fakat gelişmeyi başarmak için güçlü bir şey değildir.
16:47
And culture. Culture is the most important thing, I would say,
351
982000
4000
Ve kültür. Söyleyebileceğim, kültür en önemli şeydir,
16:51
because that's what brings joy to life.
352
986000
2000
çünkü hayata keyif veren şeydir.
16:53
That's the value of living.
353
988000
2000
Yaşamanın değeridir.
16:55
So the seemingly impossible is possible.
354
990000
3000
Böylece görünüşe göre imkansız olasıdır
16:58
Even African countries can achieve this.
355
993000
2000
Afrika ülkeleri bile bunu başarabilir.
17:01
And I've shown you the shot where the seemingly impossible is possible.
356
996000
6000
Ve görünüşte imkansız olası olduğu yeri size göstermiştim.
17:07
And remember, please remember my main message,
357
1002000
4000
Ve hatırlayın, lütfen ana mesajımı hatırlayın,
17:11
which is this: the seemingly impossible is possible.
358
1006000
3000
neydi: görünüşte imkansız olasıdır.
17:14
We can have a good world.
359
1009000
2000
İyi bir dünyaya sahip olabiliriz.
17:16
I showed you the shots, I proved it in the PowerPoint,
360
1011000
3000
Sizlere fotoğrafları gösterdim, PowerPoint'te ispatladım,
17:19
and I think I will convince you also by culture.
361
1014000
6000
ve zannedersem kültürle de sizleri ikna ettim.
17:25
(Laughter)
362
1020000
4000
Gülüşmeler
17:29
(Applause)
363
1024000
1000
Alkış
17:30
Bring me my sword!
364
1025000
2000
Bana kılıcımı getirin!
17:36
Sword swallowing is from ancient India.
365
1031000
5000
Kılıç yutma eski Hindistan'dan gelmektedir.
17:41
It's a cultural expression that for thousands of years
366
1036000
5000
Binlerce yıldır insanlara görünenin ötesini düşünmek için
17:46
has inspired human beings to think beyond the obvious.
367
1041000
6000
ilham veren kültürel bir anlatımdır.
17:52
(Laughter)
368
1047000
2000
Gülüşmeler
17:54
And I will now prove to you that the seemingly impossible is possible
369
1049000
5000
Ve şimdi size görünüşte imkansızın olası olduğunu ispatlayacağım
17:59
by taking this piece of steel -- solid steel --
370
1054000
3000
bu çelik parçasını alarak -- sert çelik --
18:03
this is the army bayonet from the Swedish Army, 1850,
371
1058000
3000
savaştaki son yılımızda 1850'deki
18:06
in the last year we had war.
372
1061000
2000
İsveç Ordusunun bu süngüsünü
18:09
And it's all solid steel -- you can hear here.
373
1064000
3000
Ve tamamen sert çelik -- sesini duyabilirsiniz.
18:12
And I'm going to take this blade of steel,
374
1067000
6000
Ve bu çelik palasını alacağım,
18:18
and push it down through my body of blood and flesh,
375
1073000
5000
kan ve etten oluşan bedenimde aşağıya doğru ittireceğim,
18:23
and prove to you that the seemingly impossible is possible.
376
1078000
4000
ve görünüşte imkansızın olası olduğunu size ispat edeceğim.
18:28
Can I request a moment of absolute silence?
377
1083000
4000
Mutlak bir sessizlik rica edebilir miyim lütfen?
18:43
(Applause)
378
1098000
22000
Alkışlar
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