TED@State
Hans Rosling: Let my dataset change your mindset
Ганс Рослінґ: Нехай мої дані змінять хід ваших думок
Filmed:
Readability: 3.5
1,816,065 views
Виступаючи в Державному департаменті США цього літа, Ганс Рослінґ використовує його захоплюючу програму для розвінчання міфів про світ, що розвивається. Подивіться на новий аналіз Китаю і світу, що пережив банкрутство, разом із класичними графіками даних.
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
Поговоримо про хід ваших думок.
00:20
Does your mindset correspond to my dataset?
1
4000
4000
Чи відповідає хід ваших думок
ходу моїх даних?
ходу моїх даних?
00:24
(Laughter)
2
8000
1000
(Сміх)
00:25
If not, one or the other needs upgrading, isn't it?
3
9000
3000
Якщо ні, одне чи інше потребує модернізації,
чи не так?
чи не так?
00:28
When I talk to my students about global issues,
4
12000
4000
Коли я розповідаю своїм студентам
про глобальні процеси
про глобальні процеси
00:32
and I listen to them in the coffee break,
5
16000
2000
і слухаю їх під час перерви на каву,
00:34
they always talk about "we" and "them."
6
18000
3000
вони завжди говорять про "нас" та "них".
00:37
And when they come back into the lecture room
7
21000
3000
І коли вони повертаються в аудиторію,
00:40
I ask them, "What do you mean with "we" and "them"?
8
24000
2000
я питаю у них: "Що ви маєте на увазі
під цим "ми" та "вони"?"
під цим "ми" та "вони"?"
00:42
"Oh, it's very easy. It's the western world and it's the developing world," they say.
9
26000
3000
"О, це дуже просто. Це західний світ
і світ, що розвивається, - кажуть вони.
і світ, що розвивається, - кажуть вони.
00:45
"We learned it in college."
10
29000
2000
- Ми це вчили в коледжі".
00:47
And what is the definition then? "The definition?
11
31000
2000
І яке ж тоді визначення? "Визначення?
00:49
Everyone knows," they say.
12
33000
2000
Та кожен його знає," - відповідають вони.
00:51
But then you know, I press them like this.
13
35000
2000
Але потім, знаєте, я тисну на них далі.
00:53
So one girl said, very cleverly, "It's very easy.
14
37000
2000
І от одна дівчинка дуже розумно каже:
"Це дуже просто.
"Це дуже просто.
00:55
Western world is a long life in a small family.
15
39000
3000
Західний світ - це довге життя
в маленькій родині.
в маленькій родині.
00:58
Developing world is a short life in a large family."
16
42000
3000
Світ, що розвивається - це коротке життя
у великій родині".
у великій родині".
01:01
And I like that definition, because it enabled me
17
45000
3000
І мені сподобалось це визначення,
бо воно дало мені змогу
бо воно дало мені змогу
01:04
to transfer their mindset
18
48000
2000
перенести набір їхніх думок
01:06
into the dataset.
19
50000
2000
в набір даних.
01:08
And here you have the dataset.
20
52000
2000
І тут якраз цей набір даних.
01:10
So, you can see that what we have on this axis here
21
54000
2000
Отже, бачимо, що на цій осі тут
01:12
is size of family. One, two, three, four, five
22
56000
3000
зазначено розмір родин.
Один, два, три, чотири, п'ять
Один, два, три, чотири, п'ять
01:15
children per woman on this axis.
23
59000
2000
дітей на одну жінку на цій осі.
01:17
And here, length of life, life expectancy,
24
61000
2000
А тут - тривалість життя,
очікувана тривалість життя,
очікувана тривалість життя,
01:19
30, 40, 50.
25
63000
2000
30, 40, 50.
01:21
Exactly what the students said was their concept about the world.
26
65000
4000
Саме те, що сказали студенти,
і було їхнім уявленням про світ.
і було їхнім уявленням про світ.
01:25
And really this is about the bedroom.
27
69000
2000
І справді, йдеться про спальню.
01:27
Whether the man and woman decide to have small family,
28
71000
4000
Де чоловік і дружина вирішують
мати маленьку сім'ю,
мати маленьку сім'ю,
01:31
and take care of their kids, and how long they will live.
29
75000
3000
виховувати своїх дітей, і те,
наскільки довго вони будуть жити.
наскільки довго вони будуть жити.
01:34
It's about the bathroom and the kitchen. If you have soap, water and food, you know,
30
78000
4000
Йдеться про ванну і кухню. Якщо є достатньо мила,
води та продуктів харчування, як відомо,
води та продуктів харчування, як відомо,
01:38
you can live long.
31
82000
2000
можна прожити довше.
01:40
And the students were right. It wasn't that the world consisted --
32
84000
2000
І студенти мали рацію.
Це було не те, з чого складався світ -
Це було не те, з чого складався світ -
01:42
the world consisted here, of one set of countries over here,
33
86000
4000
світ тут складався з набору країн,
розташованих ось тут,
розташованих ось тут,
01:46
which had large families and short life. Developing world.
34
90000
4000
в яких були великі сім'ї і коротке життя.
Світ, що розвивається.
Світ, що розвивається.
01:50
And we had one set of countries up there
35
94000
3000
І в нас був один набір країн ось тут,
01:53
which was the western world.
36
97000
2000
які й були західним світом.
01:55
They had small families and long life.
37
99000
3000
В них були маленькі родини і довге життя.
01:58
And you are going to see here
38
102000
2000
А зараз ви тут побачите
02:00
the amazing thing that has happened in the world during my lifetime.
39
104000
4000
захоплюючі речі, які відбулися в світі
протягом одного мого життя.
протягом одного мого життя.
02:04
Then the developing countries applied
40
108000
2000
У країнах, що розвиваються,
почали використовувати
почали використовувати
02:06
soap and water, vaccination.
41
110000
2000
мило і воду, вакцини.
02:08
And all the developing world started to apply family planning.
42
112000
3000
І весь світ, що розвивається,
почав планування сім'ї.
почав планування сім'ї.
02:11
And partly to USA who help to provide
43
115000
2000
І частково в США, які допомагають забезпечити
02:13
technical advice and investment.
44
117000
3000
технічну підтримку та інвестиції.
02:16
And you see all the world moves over to a two child family,
45
120000
4000
Як бачимо, весь світ рухається
до родини з двома дітьми
до родини з двома дітьми
02:20
and a life with 60 to 70 years.
46
124000
3000
і життя від 60 до 70 років.
02:23
But some countries remain back in this area here.
47
127000
3000
Але певні країни все ще
залишаються в цій зоні.
залишаються в цій зоні.
02:26
And you can see we still have Afghanistan down here.
48
130000
3000
Як видно, тут досі є Афганістан.
02:29
We have Liberia. We have Congo.
49
133000
3000
Тут залишається Ліберія.
Тут залишається Конго.
Тут залишається Конго.
02:32
So we have countries living there.
50
136000
2000
Отже, у нас є країни, які живуть там.
02:34
So the problem I had
51
138000
2000
Тож проблема, з якою я стикнувся,
02:36
is that the worldview that my students had
52
140000
4000
полягала в тому,
що світогляд моїх студентів
що світогляд моїх студентів
02:40
corresponds to reality in the world
53
144000
2000
відповідав реаліям того світу,
02:42
the year their teachers were born.
54
146000
3000
що існував тоді,
коли народилися їхні вчителі.
коли народилися їхні вчителі.
02:45
(Laughter)
55
149000
3000
(Сміх)
02:48
(Applause)
56
152000
3000
(Оплески)
02:51
And we, in fact, when we have played this over the world.
57
155000
3000
І ми, насправді, коли ми прокручували
це по всьому світу.
це по всьому світу.
02:54
I was at the Global Health Conference here in Washington last week,
58
158000
3000
Минулого тижня я був на Всесвітній конференції
з проблем здоров'я, у Вашингтоні,
з проблем здоров'я, у Вашингтоні,
02:57
and I could see the wrong concept
59
161000
3000
і міг спостерігати за хибними поняттями,
03:00
even active people in United States had,
60
164000
3000
які були притаманні навіть
активним людям у Сполучених Штатах,
активним людям у Сполучених Штатах,
03:03
that they didn't realize the improvement
61
167000
3000
що вони не уявляють масштабів покращення,
03:06
of Mexico there, and China, in relation to United States.
62
170000
5000
яке відбулось у Мексиці чи в Китаї по відношенню до Сполучених Штатів.
03:11
Look here when I move them forward.
63
175000
2000
Погляньте сюди, як я буду рухати їх вперед.
03:13
Here we go.
64
177000
7000
Рухаємось ось так.
03:20
They catch up. There's Mexico.
65
184000
3000
Вони наздогнали. Ось Мексика.
03:23
It's on par with United States in these two social dimensions.
66
187000
3000
Вона на одному рівні зі США в цих двох соціальних аспектах.
03:26
There was less than five percent
67
190000
2000
І це було відомо менш, аніж п'ятьом відсоткам
03:28
of the specialists in Global Health that was aware of this.
68
192000
3000
фахівців зі Всесвітньої охорони здоров'я.
03:31
This great nation, Mexico,
69
195000
2000
Ця велика нація, Мексика,
03:33
has the problem that arms are coming from North,
70
197000
3000
має проблему, руки якої тягнуться з Півночі,
03:36
across the borders, so they had to stop that,
71
200000
2000
через кордони, і їм потрібно це зупинити,
03:38
because they have this strange relationship to the United States, you know.
72
202000
4000
тому що, як ви знаєте, у них дивні стосунки зі США.
03:42
But if I would change this axis here,
73
206000
4000
Але якщо я зміню цю вісь тут,
03:46
I would instead put income per person.
74
210000
3000
а натомість поставлю дохід на одну людину.
03:49
Income per person. I can put that here.
75
213000
3000
Дохід на одну людину. Я можу його тут поставити.
03:52
And we will then see
76
216000
2000
І тоді ми побачимо
03:54
a completely different picture.
77
218000
2000
діаметрально протилежну картину.
03:56
By the way, I'm teaching you
78
220000
2000
До речі, я вчу вас,
03:58
how to use our website, Gapminder World,
79
222000
2000
як користуватися нашим сайтом, Gapminder World,
04:00
while I'm correcting this,
80
224000
2000
коли я роблю такі коригування,
04:02
because this is a free utility on the net.
81
226000
3000
тому що це безкоштовний інструмент у мережі.
04:05
And when I now finally got it right,
82
229000
3000
І коли нарешті у мене все вийшло,
04:08
I can go back 200 years in history.
83
232000
4000
я можу повернутися на 200 років назад в історію.
04:12
And I can find United States up there.
84
236000
4000
І можу знайти тут Сполучені Штати.
04:16
And I can let the other countries be shown.
85
240000
3000
Можу продемонструвати й інші країни.
04:19
And now I have income per person on this axis.
86
243000
3000
Зараз у мене є дохід на одну людину на цій осі.
04:22
And United States only had some, one, two thousand dollars at that time.
87
246000
3000
І лише в Сполучених Штатах була одна, дві тисячі доларів на той час.
04:25
And the life expectancy was 35 to 40 years,
88
249000
4000
А очікувана тривалість життя була від 35 до 40 років,
04:29
on par with Afghanistan today.
89
253000
2000
на рівні сучасного Афганістану.
04:31
And what has happened in the world, I will show now.
90
255000
5000
Зараз я покажу те, що відбулося у світі.
04:36
This is instead of studying history
91
260000
2000
Це замість вивчення історії
04:38
for one year at university.
92
262000
2000
в університеті протягом одного року.
04:40
You can watch me for one minute now and you'll see the whole thing.
93
264000
3000
Ви спостерігаєте за мною одну хвилину і отримуєте цілу картину.
04:43
(Laughter)
94
267000
2000
(Сміх)
04:45
You can see how the brown bubbles, which is west Europe,
95
269000
5000
Ви можете спостерігати, як коричневі кульки, що є Західною Європою,
04:50
and the yellow one, which is the United States,
96
274000
3000
і жовта, яка є Сполученими Штатами,
04:53
they get richer and richer and also
97
277000
2000
стають все заможнішими і заможнішими,
04:55
start to get healthier and healthier.
98
279000
2000
та ще й починають ставати все здоровішими та здоровішими.
04:57
And this is now 100 years ago,
99
281000
2000
А ось 100 років назад,
04:59
where the rest of the world remains behind.
100
283000
3000
коли решта світу залишається позаду.
05:02
Here we come. And that was the influenza.
101
286000
5000
Тут підходимо ми. І це був грип.
05:07
That's why we are so scared about flu, isn't it?
102
291000
3000
І саме тому ми так боїмося грипу, чи не так?
05:10
It's still remembered. The fall of life expectancy.
103
294000
3000
Ми все ще пам'ятаємо. Падіння тривалості життя.
05:13
And then we come up. Not until
104
297000
3000
І тоді ми пішли вгору. Не раніше,
05:16
independence started.
105
300000
2000
аніж почалася незалежність.
05:18
Look here You have China over there,
106
302000
2000
Подивіться сюди: ось Китай,
05:20
you have India over there,
107
304000
2000
а ось Індія,
05:22
and this is what has happened.
108
306000
8000
ось, що відбулося.
05:30
Did you note there, that we have Mexico up there?
109
314000
3000
Ви помітили, що Мексика вже тут?
05:33
Mexico is not at all on par with the United States,
110
317000
2000
Мексика ще не на одному рівні зі Сполученими Штатами,
05:35
but they are quite close.
111
319000
2000
але вони досить близько.
05:37
And especially, it's interesting to see
112
321000
2000
І особливо, дуже цікаво поспостерігати
05:39
China and the United States
113
323000
2000
за Китаєм та Сполученими Штатами
05:41
during 200 years,
114
325000
3000
протягом 200 років,
05:44
because I have my oldest son now working for Google,
115
328000
2000
тому що мій старший син зараз працює на Google,
05:46
after Google acquired this software.
116
330000
3000
після того, як Google придбав це програмне забезпечення.
05:49
Because in fact, this is child labor. My son and his wife sat in a closet
117
333000
3000
Тому що насправді, це дитяча праця. Мій син з дружиною сиділи в комірчині
05:52
for many years and developed this.
118
336000
2000
протягом багатьох років і розробляли це.
05:54
And my youngest son, who studied Chinese in Beijing.
119
338000
4000
І мій молодший син, який навчався китайської в Пекіні.
05:58
So they come in with the two perspectives I have, you know?
120
342000
4000
Таким чином, вони розглядають це з двох перспектив.
06:02
And my son, youngest son who studied in Beijing,
121
346000
2000
І мій син, молодший син, який навчався в Пекіні,
06:04
in China, he got a long-term perspective.
122
348000
4000
в Китаї, отримав довгострокову перспективу.
06:08
Whereas when my oldest son, who works for Google,
123
352000
2000
В той час, коли мій старший син, який працював на Google,
06:10
he should develop by quarter, or by half-year.
124
354000
4000
повинен був удосконалюватися щоквартально, чи раз на півроку.
06:14
Or Google is quite generous, so he can have one or two years to go.
125
358000
3000
Або Google досить щедрий, і тому у нього може бути один або два роки, щоб піти.
06:17
But in China they look generation after generation
126
361000
2000
Але в Китаї дивляться з покоління в покоління,
06:19
because they remember
127
363000
3000
тому що вони пам'ятають
06:22
the very embarrassing period, for 100 years,
128
366000
2000
дуже скрутний період в 100 років,
06:24
when they went backwards.
129
368000
2000
коли вони рухались назад.
06:26
And then they would remember the first part
130
370000
3000
А потім вони будуть пам'ятати першу частину
06:29
of last century, which was really bad,
131
373000
3000
останього століття, яка була дійсно поганою,
06:32
and we could go by this so-called Great Leap Forward.
132
376000
3000
і з якої вдалося перейти у так званий Великий Прорив.
06:35
But this was 1963.
133
379000
2000
Але це був 1963 рік.
06:37
Mao Tse-Tung eventually brought health to China,
134
381000
4000
Мао Цзедун, зрештою, приніс здоров'я в Китай,
06:41
and then he died, and then Deng Xiaoping started
135
385000
2000
а потім він помер, і тоді Ден Сяопін розпочав
06:43
this amazing move forward.
136
387000
2000
цей вражаючий поступ вперед.
06:45
Isn't it strange to see that the United States
137
389000
2000
Чи не дивно спостерігати те, що Сполучені Штати
06:47
first grew the economy, and then gradually got rich?
138
391000
4000
спершу розвинули економіку, а потім поступово розбагатіли?
06:51
Whereas China could get healthy much earlier,
139
395000
3000
У той час, як Китай спромігся стати здоровішим раніше,
06:54
because they applied the knowledge of education, nutrition,
140
398000
4000
тому що застосував знання щодо харчування,
06:58
and then also benefits of penicillin
141
402000
3000
а потім ще й переваги пеніциліну,
07:01
and vaccines and family planning.
142
405000
2000
вакцини й планування сім'ї.
07:03
And Asia could have social development
143
407000
3000
І в Азії соціальний розвиток відбувся
07:06
before they got the economic development.
144
410000
3000
до того, як відбувся економічний розвиток.
07:09
So to me, as a public health professor,
145
413000
2000
Мене, професора з питань суспільного здоров'я,
07:11
it's not strange that all these countries grow so fast now.
146
415000
4000
не дивує, що всі ці країни так швидко зараз розвиваються.
07:15
Because what you see here, what you see here
147
419000
2000
Тому що те, що ви тут бачите,
07:17
is the flat world of Thomas Friedman,
148
421000
3000
це плоский світ Томаса Фрідмана,
07:20
isn't it.
149
424000
2000
чи не так?
07:22
It's not really, really flat.
150
426000
2000
Він зовсім, зовсім не плоский.
07:24
But the middle income countries --
151
428000
2000
А країни з середнім рівнем доходу -
07:26
and this is where I suggest to my students,
152
430000
2000
і тут я би пропонував моїм студентам
07:28
stop using the concept "developing world."
153
432000
3000
перестати використовувати термін "країни, що розвиваються".
07:31
Because after all, talking about the developing world
154
435000
3000
Тому що, врешті-решт, розмови про країни, що розвиваються,
07:34
is like having two chapters in the history of the United States.
155
438000
4000
схожі на історію Сполучених Штатів у двох частинах.
07:38
The last chapter is about present, and president Obama,
156
442000
4000
Остання частина про сучасне і президента Обаму,
07:42
and the other is about the past,
157
446000
2000
а інша - про минуле,
07:44
where you cover everything from Washington
158
448000
2000
що охоплює все від Вашингтона
07:46
to Eisenhower.
159
450000
2000
до Ейзенгауера.
07:48
Because Washington to Eisenhower,
160
452000
2000
Тому що період від Вашингтона до Ейзенгауера,
07:50
that is what we find in the developing world.
161
454000
2000
це те, що ми бачимо в країнах, що розвиваються.
07:52
We could actually go to Mayflower
162
456000
2000
І насправді можна об'єднати все від Мейфлауера (корабель з першими британськими поселенцями)
07:54
to Eisenhower,
163
458000
2000
до Ейзенгауера,
07:56
and that would be put together into a developing world,
164
460000
3000
і все це об'єднати терміном "країни, що розвиваються",
07:59
which is rightly growing its cities in a very amazing way,
165
463000
3000
як ті, де чудовим чином зростають міста,
08:02
which have great entrepreneurs,
166
466000
2000
і які мають великих підприємців,
08:04
but also have the collapsing countries.
167
468000
3000
так і ті, що руйнуються.
08:07
So, how could we make better sense about this?
168
471000
3000
Отже, яким чином можна було би зробити це зрозумілішим?
08:10
Well, one way of trying is to see whether we could
169
474000
3000
Ну, один зі способів - це поглянути, чи можемо ми
08:13
look at income distribution.
170
477000
2000
оцінити розподіл доходів.
08:15
This is the income distribution of peoples in the world,
171
479000
3000
Розподіл доходів людей у світі,
08:18
from $1. This is where you have food to eat.
172
482000
3000
від 1$. Від того значення, коли є їжа на вечерю.
08:21
These people go to bed hungry.
173
485000
2000
Ці люди лягають спати голодними.
08:23
And this is the number of people.
174
487000
2000
І це досить багато людей.
08:25
This is $10, whether you have a public or a private
175
489000
2000
Це 10$, коли є суспільна чи приватна
08:27
health service system. This is where you can
176
491000
2000
система охорони здоров'я. Коли можна
08:29
provide health service for your family and school for your children,
177
493000
3000
забезпечити послуги лікаря для родини чи шкільне навчання для своїх дітей,
08:32
and this is OECD countries:
178
496000
2000
і це країни організації економічного розвитку та співробітництва:
08:34
Green, Latin America, East Europe.
179
498000
2000
Греція, Латинська Америка, Східна Європа.
08:36
This is East Asia, and the light blue there is South Asia.
180
500000
4000
Це Східна Азія, а блакитним - Південна Азія.
08:40
And this is how the world changed.
181
504000
3000
А це те, як змінився світ.
08:43
It changed like this.
182
507000
2000
Він змінився якось так.
08:45
Can you see how it's growing? And how hundreds of millions
183
509000
3000
Ви бачите, як він росте? І як сотні мільйонів
08:48
and billions is coming out of poverty in Asia?
184
512000
3000
і мільярди вириваються з бідності в Азії?
08:51
And it goes over here?
185
515000
2000
І він рухається сюди?
08:53
And I come now, into projections,
186
517000
2000
А зараз я підійшов до прогнозів,
08:55
but I have to stop at the door of Lehman Brothers there, you know, because --
187
519000
3000
але я повинен тут зупинитися на порозі дверей Леман Бразерс, тому що -
08:58
(Laughter)
188
522000
3000
(Сміх)
09:01
that's where the projections are not valid any longer.
189
525000
2000
це місце, від якого прогнози вже не вартують нічого.
09:03
Probably the world will do this.
190
527000
2000
Можливо, світ зробить це.
09:05
and then it will continue forward like this.
191
529000
3000
А потім він продовжить якось так.
09:08
But more or less, this is what will happen,
192
532000
2000
Але в тій чи іншій мірі, це те, що відбудеться,
09:10
and we have a world which cannot be looked upon as divided.
193
534000
5000
і ми маємо світ, який неможливо розділити.
09:15
We have the high income countries here,
194
539000
2000
Є країни з високим рівнем доходу тут,
09:17
with the United States as a leading power;
195
541000
3000
зі Сполученими Штатами в якості лідера;
09:20
we have the emerging economies in the middle,
196
544000
3000
є економіки, що розвиваються, всередині,
09:23
which provide a lot of the funding for the bailout;
197
547000
2000
які багато інвестують у розвиток;
09:25
and we have the low income countries here.
198
549000
3000
і ми маємо країни з низьким рівнем доходів тут.
09:28
Yeah, this is a fact that from where the money comes,
199
552000
3000
Так, це факт, що там, звідки йдуть гроші,
09:31
they have been saving, you know, over the last decade.
200
555000
2000
їх економили протягом останнього десятиліття.
09:33
And here we have the low income countries
201
557000
2000
А тут у нас країни з низьким рівнем доходу,
09:35
where entrepreneurs are.
202
559000
2000
де є бізнес.
09:37
And here we have the countries in collapse and war,
203
561000
3000
А тут ми маємо країни в стані рецесії і війни,
09:40
like Afghanistan, Somalia, parts of Congo, Darfur.
204
564000
5000
на кшталт Афганістану, Сомалі, частини Конго, Дарфур.
09:45
We have all this at the same time.
205
569000
2000
Ми маємо все це одночасно.
09:47
That's why it's so problematic to describe what has happened
206
571000
2000
Саме тому так важко описати все те, що відбувається
09:49
in the developing world.
207
573000
2000
в країнах, що розвиваються.
09:51
Because it's so different, what has happened there.
208
575000
2000
Тому що те, що тут відбувається, настільки різноманітне.
09:53
And that's why I suggest
209
577000
2000
І тому я пропоную
09:55
a slightly different approach of what you would call it.
210
579000
3000
дещо відмінний підхід щодо того, як їх називати.
09:58
And you have huge differences within countries also.
211
582000
4000
Також є величезні відмінності усередині країни.
10:02
I heard that your departments here were by regions.
212
586000
3000
Я чув, що ваші підрозділи тут поділені по регіонах.
10:05
Here you have Sub-Saharan Africa, South Asia,
213
589000
3000
Тут є Африка на південь від Сахари, Південна Азія,
10:08
East Asia, Arab states,
214
592000
2000
Східна Азія, арабські держави,
10:10
East Europe, Latin America, and OECD.
215
594000
2000
Східна Європа, Латинська Америка, та ОЕСР.
10:12
And on this axis, GDP.
216
596000
2000
А на цій вісі, ВВП.
10:14
And on this, heath, child survival,
217
598000
2000
А на цій, рівень здоров'я, дитячої смертності,
10:16
and it doesn't come as a surprise
218
600000
2000
і ні для кого не є сюрпризом,
10:18
that Africa south of Sahara is at the bottom.
219
602000
3000
що Африка на південь від Сахари знаходиться внизу.
10:21
But when I split it, when I split it
220
605000
2000
Але коли я розділив її, поділив
10:23
into country bubbles,
221
607000
2000
на кульки, що відповідають країнам,
10:25
the size of the bubbles here is the population.
222
609000
3000
розмір кульки тут відповідає населенню.
10:28
Then you see Sierra Leone and Mauritius, completely different.
223
612000
3000
Тоді стає видно, що С'єрра Леоне та Маврикій абсолютно різні.
10:31
There is such a difference within Sub-Saharan Africa.
224
615000
2000
Існує величезна різниця між країнами Африки на південь від Сахари.
10:33
And I can split the others. Here is the South Asian,
225
617000
3000
Я можу розділити і решту. Ось Південна Азія,
10:36
Arab world.
226
620000
2000
арабський світ.
10:38
Now all your different departments.
227
622000
2000
А ось всі ваші різні підрозділи.
10:40
East Europe, Latin America, and OECD countries.
228
624000
3000
Східна Європа, Латинська Америка, і країни ОЕСР.
10:43
And here were are. We have a continuum in the world.
229
627000
3000
Ось і ми. У світі існує безперервний континуум.
10:46
We cannot put it into two parts.
230
630000
2000
І не можна розділити його на дві частини.
10:48
It is Mayflower down here. It is Washington here,
231
632000
3000
Ось тут Мейфлауер. А ось тут Вашингтон,
10:51
building, building countries.
232
635000
2000
країни, що будуються і розбудовуються.
10:53
It's Lincoln here, advancing them.
233
637000
4000
Ось тут Лінкольн попереду них.
10:57
It's Eisenhower bringing modernity into the countries.
234
641000
3000
Ось Ейзенгауер, який осучаснює країни.
11:00
And then it's United States today, up here.
235
644000
2000
А ось і Сполучені Штати сьогодні, тут нагорі.
11:02
And we have countries all this way.
236
646000
2000
І всі ці країни розташовані таким чином.
11:04
Now, this is the important thing
237
648000
3000
Це є важливо
11:07
of understanding how the world has changed.
238
651000
4000
для усвідомлення того, як змінився світ.
11:11
At this point I decided to make a pause.
239
655000
4000
А в цій точці я вирішив зробити паузу.
11:15
(Laughter)
240
659000
2000
(Сміх)
11:17
And it is my task, on behalf of the rest of the world,
241
661000
3000
Це моє завдання, від імені решти світу,
11:20
to convey a thanks to the U.S. taxpayers,
242
664000
4000
висловити подяку платникам податків у США,
11:24
for Demographic Health Survey.
243
668000
2000
за Демографічні дослідження у сфері здоров'я (DHS).
11:26
Many are not aware of -- no, this is not a joke.
244
670000
3000
Багатьом з них навіть не відомі результати - ні, це не жарт.
11:29
This is very serious.
245
673000
2000
Це дуже серйозно.
11:31
It is due to USA's continuous sponsoring
246
675000
4000
Це все завдяки тому, що США постійно спонсорує,
11:35
during 25 years of the very good methodology
247
679000
3000
ось уже 25 років, дуже гарну методологію
11:38
for measuring child mortality
248
682000
2000
визначення рівня дитячої смертності,
11:40
that we have a grasp of what's happening in the world.
249
684000
3000
щоб зрозуміти, що відбувається у світі.
11:43
(Applause)
250
687000
7000
(Оплески)
11:50
And it is U.S. government at its best,
251
694000
3000
І це уряд США і найкраще від нього,
11:53
without advocacy, providing facts,
252
697000
3000
без пропаганди, забезпечення даними,
11:56
that it's useful for the society.
253
700000
2000
що корисні суспільству.
11:58
And providing data free of charge
254
702000
3000
І забезпечення цих даних безкоштовно
12:01
on the internet, for the world to use. Thank you very much.
255
705000
3000
в інтернеті, для того, щоб ними могли користуватися у всьому світі. Велике Вам спасибі.
12:04
Quite the opposite of the World Bank,
256
708000
2000
Зовсім не так, як у Світовому банку,
12:06
who compiled data with government money,
257
710000
3000
який узагальнює дані щодо урядових коштів,
12:09
tax money, and then they sell it to add a little profit,
258
713000
3000
податкові надходження, а потім продає їх з невеликим прибутком,
12:12
in a very inefficient, Gutenberg way.
259
716000
3000
в дуже неефективний спосіб Ґутенберґа.
12:15
(Applause)
260
719000
6000
(Оплески)
12:21
But the people doing that at the World Bank
261
725000
2000
Але люди, які роблять це у Світовому банку,
12:23
are among the best in the world.
262
727000
2000
вважаються найкращими в світі.
12:25
And they are highly skilled professionals.
263
729000
2000
І вони висококваліфіковані професіонали.
12:27
It's just that we would like to upgrade our international agencies
264
731000
4000
Ми просто хотіли б оновити наші міжнародні організації,
12:31
to deal with the world in the modern way, as we do.
265
735000
3000
щоб працювати зі світом сучасними методами: так, як робимо це ми.
12:34
And when it comes to free data and transparency,
266
738000
3000
І коли мова заходить про безкоштовні дані і прозорість,
12:37
United States of America is one of the best.
267
741000
3000
Сполучені Штати Америки - одні з найкращих.
12:40
And that doesn't come easy from the mouth of a Swedish public health professor.
268
744000
3000
І це не просто свавільне висловлювання шведського професора з питань суспільного здоров'я.
12:43
(Laughter)
269
747000
3000
(Сміх)
12:46
And I'm not paid to come here, no.
270
750000
3000
І мені не платили за те, щоб я прийшов сюди, ні.
12:49
I would like to show you what happens with the data,
271
753000
2000
Я хотів би продемонструвати вам, що стається з даними,
12:51
what we can show with this data.
272
755000
2000
і як можна їх продемонструвати.
12:53
Look here. This is the world.
273
757000
2000
Погляньте. Це - світ.
12:55
With income down there and child mortality.
274
759000
2000
З рівнем доходу ось там і рівнем дитячої смертності.
12:57
And what has happened in the world?
275
761000
2000
І що ж відбулося у світі?
12:59
Since 1950, during the last 50 years
276
763000
3000
З 1950, протягом останніх 50-ти років
13:02
we have had a fall in child mortality.
277
766000
3000
відбувалося падіння дитячої смертності.
13:05
And it is the DHS that makes it possible to know this.
278
769000
2000
І саме DHS (Демографічні дослідження у сфері здоров'я) дали змогу дізнатися про це.
13:07
And we had an increase in income.
279
771000
2000
Відбулось зростання доходів.
13:09
And the blue former developing countries
280
773000
2000
І колишні блакитні країни, що розвивалися,
13:11
are mixing up with the former industrialized western world.
281
775000
5000
вже змішані з колишнім індустріалізованим західним світом.
13:16
We have a continuum. But we still have, of course,
282
780000
3000
Ми маємо континуум. Але ми все ще маємо, звичайно,
13:19
Congo, up there. We still have as poor countries
283
783000
3000
Конго, ось там. Ми все ще маємо бідні країни,
13:22
as we have had, always, in history.
284
786000
4000
як це завжди було в історії.
13:26
And that's the bottom billion, where we've heard today
285
790000
3000
Ось нижній мільярд, про який ми сьогодні вже чули,
13:29
about a completely new approach to do it.
286
793000
3000
щодо абсолютно нового підходу до його оцінки.
13:32
And how fast has this happened?
287
796000
3000
І як швидко це все відбулося?
13:35
Well, MDG 4.
288
799000
2000
Отже, MDG 4 (Ціль розвитку тисячоліття №4 - зменшити дитячу смертність).
13:37
The United States has not been so eager
289
801000
2000
Сполучені Штати були не настільки енергійними,
13:39
to use MDG 4.
290
803000
3000
щоб користуватися MDG 4.
13:42
But you have been the main sponsor that has enabled us to measure it,
291
806000
3000
Але Ви стали найбільшим спонсором, який дав змогу вимірювати її,
13:45
because it's the only child mortality that we can measure.
292
809000
3000
тому що єдине, що ми можемо виміряти, це дитяча смертність.
13:48
And we used to say that it should fall four percent per year.
293
812000
3000
І ми говоримо, що вона повинна зменшитись на чотири відсотки за рік.
13:51
Let's see what Sweden has done.
294
815000
2000
Погляньмо, чого досягла Швеція.
13:53
We used to boast about fast social progress.
295
817000
3000
Ми звикли вихвалятися швидким соціальним прогресом.
13:56
That's where we were, 1900.
296
820000
2000
Ось де ми були, 1900.
13:58
1900, Sweden was there.
297
822000
2000
1900, Швеція була ось тут.
14:00
Same child mortality as Bangladesh had, 1990,
298
824000
2000
Такий самий рівень дитячої смертності, як і в Бангладеші у 1990,
14:02
though they had lower income.
299
826000
2000
хоча вони мали нижчі доходи.
14:04
They started very well. They used the aid well.
300
828000
3000
Вони стартували дуже добре. Вони добре користуються медициною.
14:07
They vaccinated the kids. They get better water.
301
831000
2000
Вакцинують дітей, користуються кращою водою.
14:09
And they reduced child mortality,
302
833000
2000
І вони зменшили рівень дитячої смертності,
14:11
with an amazing 4.7 percent per year. They beat Sweden.
303
835000
3000
з вражаючих 4,7 відсотків на рік. Вони обігнали Швецію.
14:14
I run Sweden the same 16 year period.
304
838000
4000
Я прокручу Швецію за такий самий 16-річний проміжок.
14:18
Second round, it's Sweden, 1916,
305
842000
2000
Друге коло - це Швеція 1916 року.
14:20
against Egypt, 1990.
306
844000
2000
проти Єгипту 1990 року.
14:22
Here we go. Once again the USA is part of the reason here.
307
846000
3000
Ось де ми. І ще раз США тут є частково причиною.
14:25
They get safe water, they get food for the poor,
308
849000
4000
Вони отримують безпечну воду, отримують їжу для бідних,
14:29
and they get malaria eradicated.
309
853000
2000
вони подолали малярію.
14:31
5.5 percent. They are faster than the millennium development goal.
310
855000
3000
5,5 відсотки. Вони швидші, аніж цілі розвитку тисячолітття.
14:34
And third chance for Sweden, against Brazil here.
311
858000
3000
І третій шанс для Швеції, проти Бразилії.
14:37
Brazil here has amazing social improvement
312
861000
4000
В Бразилії відбулися вражаючі соціальні покращення
14:41
over the last 16 years,
313
865000
2000
протягом останніх 16 років,
14:43
and they go faster than Sweden.
314
867000
2000
і вони відбувалися швидше, аніж у Швеції.
14:45
This means that the world is converging.
315
869000
2000
Це означає, що світ сходиться докупи.
14:47
The middle income countries,
316
871000
2000
Країни з середнім рівнем доходу,
14:49
the emerging economy, they are catching up.
317
873000
2000
економіки, що розвиваються, вони наздоганяють.
14:51
They are moving to cities,
318
875000
2000
Вони переміщаються у міста,
14:53
where they also get better assistance for that.
319
877000
2000
що також сприяє цьому.
14:55
Well the Swedish students protest at this point.
320
879000
3000
Ну, шведські студенти протестують у цьому місці.
14:58
They say, "This is not fair,
321
882000
2000
Вони кажуть: "Це не чесно,
15:00
because these countries had vaccines and antibiotics
322
884000
2000
тому що у цих країн є вакцини та антибіотики,
15:02
that were not available for Sweden.
323
886000
2000
які були недоступними для Швеції.
15:04
We have to do real-time competition."
324
888000
2000
Необхідно провести порівняння у реальному часі".
15:06
Okay. I give you Singapore, the year I was born.
325
890000
3000
Добре. Візьмемо Сингапур у рік мого народження.
15:09
Singapore had twice the child mortality of Sweden.
326
893000
2000
В Сингапурі рівень дитячої смертності вдвічі перевищував шведський.
15:11
It's the most tropical country in the world,
327
895000
2000
Це найбільш тропічна країна світу,
15:13
a marshland on the equator.
328
897000
2000
країна боліт на екваторі.
15:15
And here we go. It took a little time for them to get independent.
329
899000
3000
І ось, що ми маємо. Трохи часу вони витратитили, щоб стати незалежними.
15:18
But then they started to grow their economy.
330
902000
2000
Але потім вони почали розбудовувати свою економіку.
15:20
And they made the social investment. They got away malaria.
331
904000
2000
І вони зробили соціальну інвестицію. Вони подолали малярію.
15:22
They got a magnificent health system
332
906000
2000
Створили чудову систему охорони здоров'я,
15:24
that beat both the U.S. and Sweden.
333
908000
2000
яка перевершила і США, і Швецію.
15:26
We never thought it would happen that they would win over Sweden!
334
910000
3000
Ми навіть не могли подумати, що вони перевершать Швецію!
15:29
(Applause)
335
913000
8000
(Оплески)
15:37
All these green countries are achieving millennium development goals.
336
921000
3000
Всі ці зелені країни працюють над Цілями розвитку тисячоліття.
15:40
These yellow are just about to be doing this.
337
924000
2000
Ці жовті лише на порозі цієї роботи.
15:42
These red are the countries that doesn't do it, and the policy has to be improved.
338
926000
3000
Червоні, це країни, які не працюють над цим, і їхню політику треба вдосконалити.
15:45
Not simplistic extrapolation.
339
929000
3000
Непроста екстраполяція.
15:48
We have to really find a way
340
932000
2000
Нам дійсно потрібно знайти спосіб,
15:50
of supporting those countries in a better way.
341
934000
2000
як краще підтримати ці країни.
15:52
We have to respect the middle income countries
342
936000
3000
Необхідно поважати країни з середнім рівнем доходів
15:55
on what they are doing.
343
939000
2000
за те, що вони роблять.
15:57
And we have to fact-base the whole way we look at the world.
344
941000
3000
І ми повинні покласти масиви фактичних даних в основу погляду на світ.
16:00
This is dollar per person. This is HIV in the countries.
345
944000
3000
Це долар на особу. Це рівень ВІЛ у країнах.
16:03
The blue is Africa.
346
947000
2000
Блакитна Африка.
16:05
The size of the bubbles is how many are HIV affected.
347
949000
3000
Розмір бульбашок - це кількість ВІЛ-інфікованих.
16:08
You see the tragedy in South Africa there.
348
952000
2000
Ви бачите масштаб трагедії у Південній Африці.
16:10
About 20 percent of the adult population are infected.
349
954000
3000
Біля 20 відсотків дорослого населення інфіковане.
16:13
And in spite of them having quite a high income,
350
957000
3000
І попри досить високий дохід,
16:16
they have a huge number of HIV infected.
351
960000
3000
у них величезна кількість ВІЛ-інфікованих.
16:19
But you also see that there are African countries down here.
352
963000
3000
Але ви також бачите, що тут є африканські країни.
16:22
There is no such thing as an HIV epidemic in Africa.
353
966000
4000
Не існує такої штуки, як епідемія ВІЛ у Африці.
16:26
There's a number, five to 10 countries in Africa
354
970000
3000
Існує цифра, від п'яти до десяти країн у Африці,
16:29
that has the same level as Sweden and United States.
355
973000
3000
в яких той самий рівень, що і в Швеції чи Сполучених Штатах.
16:32
And there are others who are extremely high.
356
976000
2000
Є й інші, де рівень надзвичайно високий.
16:34
And I will show you that what has happened
357
978000
3000
І я покажу вам, що ж відбулося
16:37
in one of the best countries, with the most vibrant economy
358
981000
4000
в одній з найкращих країн з найбільш яскравою економікою
16:41
in Africa and a good governance, Botswana.
359
985000
3000
в Африці і добрим керівництвом, Ботсвані.
16:44
They have a very high level. It's coming down.
360
988000
2000
У них дуже високий рівень. Він іде вниз.
16:46
But now it's not falling,
361
990000
2000
Але провалу зараз немає,
16:48
because there, with help from PEPFAR,
362
992000
2000
тому що там, з допомогою від PEPFAR (Надзвичайний план по боротьбі зі СНІДом).
16:50
it's working with treatment. And people are not dying.
363
994000
3000
працюють над лікуванням. і люди не вмирають.
16:53
And you can see it's not that easy,
364
997000
3000
І, як бачите, це не легко,
16:56
that it is war which caused this.
365
1000000
3000
оскільки це спричинено війною.
16:59
Because here, in Congo, there is war.
366
1003000
2000
Тому що тут, у Конго, йде війна.
17:01
And here, in Zambia, there is peace.
367
1005000
3000
А тут, у Замбії - мир.
17:04
And it's not the economy. Richer country has a little higher.
368
1008000
3000
І це не пов'язано з економікою. У багатших країнах він трошки вищий.
17:07
If I split Tanzania in its income,
369
1011000
2000
Якщо поділити Танзанію по рівню доходів,
17:09
the richer 20 percent in Tanzania
370
1013000
2000
то найбагатші 20% у Танзанії
17:11
has more HIV than the poorest one.
371
1015000
2000
мають більше ВІЛ, аніж найбідніші.
17:13
And it's really different within each country.
372
1017000
3000
Але насправді в кожній країні по-своєму.
17:16
Look at the provinces of Kenya. They are very different.
373
1020000
2000
Погляньмо на провінції Кенії. Вони дуже різні.
17:18
And this is the situation you see.
374
1022000
3000
І ось, бачите, яка там ситуація.
17:21
It's not deep poverty. It's the special situation,
375
1025000
3000
Це не глибока бідність. Це особливе становище,
17:24
probably of concurrent sexual partnership
376
1028000
3000
ймовірно, повязане з чисельними статевими зв'язками,
17:27
among part of the heterosexual population
377
1031000
3000
у частини гетеросексуального населення
17:30
in some countries, or some parts of countries,
378
1034000
2000
в певних країнах, чи певних частинах країн,
17:32
in south and eastern Africa.
379
1036000
2000
у південній та східній Африці.
17:34
Don't make it Africa. Don't make it a race issue.
380
1038000
3000
Але не пов'язуйте це лише з Африкою. Не пов'язуйте це з расовою ознакою.
17:37
Make it a local issue. And do prevention at each place,
381
1041000
4000
Пов'язуйте це з місцевими проблемеми. І займайтеся профілактикою в кожному місці,
17:41
in the way it can be done there.
382
1045000
2000
у той спосіб, який прийнятний на локальному рівні.
17:43
So to just end up,
383
1047000
3000
Для підсумку,
17:46
there are things of suffering
384
1050000
3000
є речі, від яких страждає
17:49
in the one billion poorest, which we don't know.
385
1053000
3000
один мільярд бідних, про які нам невідомо.
17:52
Those who live beyond the cellphone,
386
1056000
2000
Ті, хто живе без мобільного телефона,
17:54
those who have yet to see a computer,
387
1058000
2000
хто ще не бачив комп'ютера,
17:56
those who have no electricity at home.
388
1060000
3000
у кого немає електрики вдома.
17:59
This is the disease, Konzo, I spent 20 years
389
1063000
2000
Це хвороба, конзо, я провів 20 років
18:01
elucidating in Africa.
390
1065000
2000
досліджуючи її в Африці.
18:03
It's caused by fast processing of toxic cassava root in famine situation.
391
1067000
5000
Вона виникає від швидкого споживання токсичного кореня маніоки в період голодування.
18:08
It's similar to the pellagra epidemic in Mississippi in the '30s.
392
1072000
4000
Симптоми подібні до епідемії пелагри в районі Міссісіпі у 30-х роках.
18:12
It's similar to other nutritional diseases.
393
1076000
3000
Подібні до інших захворювань травної системи.
18:15
It will never affect a rich person.
394
1079000
2000
Такою хворобою ніколи не захворіє багата людина.
18:17
We have seen it here in Mozambique.
395
1081000
3000
Ми бачили це тут у Мозамбіку.
18:20
This is the epidemic in Mozambique. This is an epidemic in northern Tanzania.
396
1084000
3000
Ось епідемія у Мозамбіку. Це епідемія у північній Танзанії.
18:23
You never heard about the disease.
397
1087000
2000
Ви ніколи не чули про таку хворобу.
18:25
But it's much more than Ebola
398
1089000
2000
А кількість її жертв вища,
18:27
that has been affected by this disease.
399
1091000
2000
ніж від лихоманки Ебола.
18:29
Cause crippling throughout the world.
400
1093000
2000
Спричиняє параліч.
18:31
And over the last two years,
401
1095000
2000
І за останні два роки
18:33
2,000 people has been crippled
402
1097000
2000
2000 людей були паралізовані
18:35
in the southern tip of Bandundu region.
403
1099000
2000
у південній частині регіону Бандунду.
18:37
That used to be the illegal diamond trade,
404
1101000
2000
Тут проводилась незаконна торгівля наркотиками,
18:39
from the UNITA-dominated area in Angola.
405
1103000
3000
із зони, яку контролювала політична організація UNITA в Анголі.
18:42
That has now disappeared,
406
1106000
2000
Зараз торгівля зникла,
18:44
and they are now in great economic problem.
407
1108000
2000
і вони мають великі проблеми з економікою.
18:46
And one week ago, for the first time,
408
1110000
3000
Тиждень тому вперше
18:49
there were four lines on the Internet.
409
1113000
3000
було проведено чотири лінії Інтернету.
18:52
Don't get confused of the progress of the emerging economies
410
1116000
3000
Хай вас не знічує прогрес економіки, що розвивається,
18:55
and the great capacity
411
1119000
3000
і великі можливості
18:58
of people in the middle income countries
412
1122000
2000
людей у країнах із середнім прибутком
19:00
and in peaceful low income countries.
413
1124000
2000
та мирних країнах із низьким прибутком.
19:02
There is still mystery in one billion.
414
1126000
2000
Таємниця одного мільярда все ще не розкрита.
19:04
And we have to have more concepts
415
1128000
2000
Нам варто оперувати більшою кількістю понять,
19:06
than just developing countries and developing world.
416
1130000
3000
ніж просто "країни, що розвиваються" та "світ, що розвивається".
19:09
We need a new mindset. The world is converging,
417
1133000
3000
Нам потрібен певний хід думок. Світ сходиться в одну точку,
19:12
but -- but -- but not the bottom billion.
418
1136000
3000
але - але - але не останній мільярд.
19:15
They are still as poor as they've ever been.
419
1139000
3000
Бідні є, як і раніше.
19:18
It's not sustainable, and it will not happen around one superpower.
420
1142000
5000
Так не повинно бути, але один супермен не змінить все враз.
19:23
But you will remain
421
1147000
2000
Та ви залишатиметесь
19:25
one of the most important superpowers,
422
1149000
3000
одним з таких суперменів,
19:28
and the most hopeful superpower, for the time to be.
423
1152000
3000
який подає найбільшу надію на майбутнє.
19:31
And this institution
424
1155000
2000
І ця інституція
19:33
will have a very crucial role,
425
1157000
2000
відіграє ключову роль
19:35
not for United States, but for the world.
426
1159000
2000
не тільки для Сполучених Штатів, а й для всього світу.
19:37
So you have a very bad name,
427
1161000
3000
Тож ви обрали погане ім'я,
19:40
State Department. This is not the State Department.
428
1164000
2000
Державний департамент. Це не Державний департамент.
19:42
It's the World Department.
429
1166000
2000
Це Світовий департамент.
19:44
And we have a high hope in you. Thank you very much.
430
1168000
2000
Ми покладаємо на вас великі надії. Дуже Вам дякую.
19:46
(Applause)
431
1170000
5000
(Оплески)
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