TEDSalon Berlin 2014
Hans and Ola Rosling: How not to be ignorant about the world
Hans und Ola Rosling: Wie man seine Ignoranz gegenüber der Welt reduziert
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Wie viel wissen Sie über die Welt? Hans Rosling, mit seinen bekannten Diagrammen zu Weltbevölkerungs-, Gesundheits- und Einkommensdaten (und einem extralangem Zeigestock), demonstriert, dass man eine hohe statistische Chance hat, bei sicher Geglaubtem ziemlich falsch zu liegen. Machen Sie beim Publikums-Quiz mit – und lernen Sie dann von Hans' Sohn Ola vier Wege, um schnell weniger ignorant zu sein.
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 bioOla Rosling - Director of the Gapminder Foundation
Ola Rosling is the director and co-founder of the Gapminder Foundation. Previously, he was the Google Public Data product manager. 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 bioOla Rosling - Director of the Gapminder Foundation
Ola Rosling is the director and co-founder of the Gapminder Foundation. Previously, he was the Google Public Data product manager. Full bio
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00:12
Hans Rosling: I'm going to ask you
0
663
2403
Hans Rosling: Ich stelle Ihnen
00:15
three multiple choice questions.
1
3066
1325
3 Multiple-Choice-Fragen.
00:16
Use this device. Use this device to answer.
2
4391
3731
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um zu antworten.
um zu antworten.
00:20
The first question is, how did the number
3
8122
2555
Die erste Frage ist, wie hat sich die Zahl
00:22
of deaths per year
4
10677
2121
der Todesfälle pro Jahr
00:24
from natural disaster,
5
12798
1292
durch Naturkatastrophen
00:26
how did that change during the last century?
6
14090
2601
während des letzten
Jahrhunderts verändert?
Jahrhunderts verändert?
00:28
Did it more than double,
7
16691
1379
Hat sie sich mehr als verdoppelt,
00:30
did it remain about the same in the world as a whole,
8
18070
2782
blieb sie weltweit etwa gleich
00:32
or did it decrease to less than half?
9
20852
2374
oder hat sie sich mehr als halbiert?
00:35
Please answer A, B or C.
10
23226
2404
Antworten Sie bitte mit A, B oder C.
00:37
I see lots of answers. This is much
faster than I do it at universities.
faster than I do it at universities.
11
25630
4100
Ich sehe viele Antworten. Das geht
viel schneller als bei mir an der Uni.
viel schneller als bei mir an der Uni.
00:41
They are so slow. They keep
thinking, thinking, thinking.
thinking, thinking, thinking.
12
29730
3157
Die sind so langsam. Die denken
und denken immer weiter.
und denken immer weiter.
00:44
Oh, very, very good.
13
32887
2022
Oh, sehr gut.
00:46
And we go to the next question.
14
34909
1863
Hier kommt die nächste Frage.
00:48
So how long did women 30 years old
15
36772
2659
Wie lange gingen heute 30-jährige Frauen
00:51
in the world go to school:
16
39431
2096
weltweit zur Schule:
00:53
seven years, five years or three years?
17
41527
2034
sieben, fünf oder drei Jahre?
00:55
A, B or C? Please answer.
18
43561
6503
A, B oder C? Bitte antworten Sie.
01:02
And we go to the next question.
19
50064
2038
Und hier die nächste Frage.
01:04
In the last 20 years, how did the percentage
20
52102
3921
Wie hat sich in den letzten
20 Jahren der Anteil
20 Jahren der Anteil
01:08
of people in the world
21
56023
1827
der Menschen auf der Welt verändert,
01:09
who live in extreme poverty change?
22
57850
2217
die in extremer Armut leben?
01:12
Extreme poverty — not having
enough food for the day.
enough food for the day.
23
60067
2561
Extreme Armut -- nicht ausreichend
Essen für den Tag.
Essen für den Tag.
01:14
Did it almost double,
24
62628
2061
Hat er sich fast verdoppelt,
01:16
did it remain more or less the same,
25
64689
1549
ist er etwa gleich geblieben,
01:18
or did it halve?
26
66238
1513
oder hat er sich halbiert?
01:19
A, B or C?
27
67751
4020
A, B oder C?
01:23
Now, answers.
28
71771
3156
Nun, die Antworten.
01:26
You see,
29
74927
1094
Sie sehen
01:28
deaths from natural disasters in the world,
30
76021
1725
Todesfälle wegen Naturkatastrophen
01:29
you can see it from this graph here,
31
77746
1922
in diesen Diagrammen hier,
01:31
from 1900 to 2000.
32
79668
2780
von 1900 bis 2000.
01:34
In 1900, there was about half a million people
33
82448
3255
Im Jahr 1900 gab es ca.
eine halbe Million Menschen,
eine halbe Million Menschen,
01:37
who died every year from natural disasters:
34
85703
2087
die jährlich in
Naturkatastrophen starben:
Naturkatastrophen starben:
01:39
floods, earthquakes, volcanic
eruption, whatever, droughts.
eruption, whatever, droughts.
35
87790
5097
Überschwemmungen, Erdbeben,
Vulkanausbruch, Dürren usw.
Vulkanausbruch, Dürren usw.
01:44
And then, how did that change?
36
92887
2720
Wie hat sich das also verändert?
01:47
Gapminder asked the public in Sweden.
37
95607
3486
Gapminder hat die schwedische
Bevölkerung befragt.
Bevölkerung befragt.
01:51
This is how they answered.
38
99093
1859
So haben sie geantwortet.
01:52
The Swedish public answered like this:
39
100952
1929
Die schwedische Bevölkerung antwortete so:
01:54
Fifty percent thought it had doubled,
40
102881
1472
50 % dachten, es hätte sich verdoppelt,
01:56
38 percent said it's more or less the same,
41
104353
2205
38 % sagten etwa gleich,
01:58
12 said it had halved.
42
106558
2098
12 % sagten, es hätte sich halbiert.
02:00
This is the best data from the disaster researchers,
43
108656
2652
Das sind die besten Daten
von Katastrophenforschern,
von Katastrophenforschern,
02:03
and it goes up and down,
44
111308
2966
und es geht rauf und runter,
02:06
and it goes to the Second World War,
45
114274
2552
hier kommt der Zweit Weltkrieg,
02:08
and after that it starts to fall and it keeps falling
46
116826
3400
und danach beginnen sie zu fallen
und fallen immer weiter,
und fallen immer weiter,
02:12
and it's down to much less than half.
47
120226
1846
es steht bei weniger als der Hälfte.
02:14
The world has been much, much more capable
48
122072
2608
Die Welt wurde immer besser darin,
02:16
as the decades go by
49
124680
1614
im Laufe der Jahrzehnte,
02:18
to protect people from this, you know.
50
126294
2391
die Menschen davor zu schützen.
02:20
So only 12 percent of the Swedes know this.
51
128685
2866
Nur 12 % der Schweden wissen das.
02:23
So I went to the zoo and I asked the chimps.
52
131551
2491
Also ging ich in den Zoo
und fragte die Schimpansen.
und fragte die Schimpansen.
02:26
(Laughter) (Applause)
53
134042
9846
(Gelächter) (Applaus)
02:39
The chimps don't watch the evening news,
54
147458
3799
Die Schimpansen sehen keine Nachrichten,
02:43
so the chimps,
55
151257
1458
daher wählten die Schimpansen
02:44
they choose by random, so the
Swedes answer worse than random.
Swedes answer worse than random.
56
152715
3432
wahllos aus, die Schweden antworten
also falscher als zufällig.
also falscher als zufällig.
02:48
Now how did you do?
57
156147
2939
Also, wie haben Sie sich geschlagen?
02:51
That's you.
58
159086
2962
Das sind Sie.
02:54
You were beaten by the chimps.
59
162048
2225
Die Schimpansen haben Sie geschlagen.
02:56
(Laughter)
60
164273
1790
(Gelächter)
02:58
But it was close.
61
166063
2975
Aber es war knapp.
03:01
You were three times better than the Swedes,
62
169038
4021
Sie waren dreimal besser als die Schweden,
03:05
but that's not enough.
63
173059
1243
aber das reicht nicht.
03:06
You shouldn't compare yourself to Swedes.
64
174302
2582
Sie sollten sich nicht mit
den Schweden vergleichen.
den Schweden vergleichen.
03:08
You must have higher ambitions in the world.
65
176884
3531
Sie müssen höhere Ziele in der Welt haben.
03:12
Let's look at the next answer here: women in school.
66
180415
3408
Lassen Sie uns die nächste Frage
ansehen: Frauen in der Schule.
ansehen: Frauen in der Schule.
03:15
Here, you can see men went eight years.
67
183823
2016
Sie sehen, dass Männer 8 Jahren gingen.
03:17
How long did women go to school?
68
185839
1781
Wie lange gingen Frauen zur Schule?
03:19
Well, we asked the Swedes like this,
69
187620
2749
Wir haben die Schweden danach gefragt,
03:22
and that gives you a hint, doesn't it?
70
190369
2217
und das gibt Ihnen einen Hinweis, nicht?
03:24
The right answer is probably the one
71
192586
2362
Die richtige Antwort ist
wahrscheinlich die,
wahrscheinlich die,
03:26
the fewest Swedes picked, isn't it?
72
194948
2735
die die wenigsten Schweden wählten, oder?
03:29
(Laughter)
73
197683
1503
(Gelächter)
03:31
Let's see, let's see. Here we come.
74
199186
2438
Mal schauen. Los geht's.
03:33
Yes, yes, yes, women have almost caught up.
75
201624
4401
Ja, ja, Frauen sind fast gleichauf.
03:38
This is the U.S. public.
76
206025
3413
Das ist die US-Bevölkerung.
03:41
And this is you. Here you come.
77
209438
3875
Und das sind Sie. Hier sieht man Sie.
03:45
Ooh.
78
213313
4012
Oh. Nun, Gratulation,
03:49
Well, congratulations, you're
twice as good as the Swedes,
twice as good as the Swedes,
79
217325
1829
Sie sind 2mal so gut wie die Schweden,
03:51
but you don't need me —
80
219154
2420
aber ich muss Ihnen nicht sagen --
03:53
So how come? I think it's like this,
81
221574
4814
Wie kommt das? Ich denke, es ist so,
03:58
that everyone is aware that there are countries
82
226388
2722
dass jeder weiß, dass es Länder
04:01
and there are areas
83
229110
1104
und Regionen gibt,
04:02
where girls have great difficulties.
84
230214
2138
wo Mädchen große Schwierigkeiten haben.
04:04
They are stopped when they go to school,
85
232352
1908
Sie dürfen nicht zur Schule gehen,
04:06
and it's disgusting.
86
234260
2065
und das ist abstoßend.
04:08
But in the majority of the world,
87
236325
1897
Aber im Großteil der Welt,
04:10
where most people in the world live,
88
238222
1687
wo die meisten Menschen leben,
04:11
most countries, girls today go to school
89
239909
2982
in den meisten Ländern gehen
die Mädchen zur Schule,
die Mädchen zur Schule,
04:14
as long as boys, more or less.
90
242891
2539
in etwa genau so lange wie Jungs.
04:17
That doesn't mean that gender equity is achieved,
91
245430
2059
Nicht, dass Gleichberechtigung herrschte,
04:19
not at all.
92
247489
2084
keinesfalls.
04:21
They still are confined to terrible, terrible limitations,
93
249573
4541
Sie unterliegen immer noch
furchtbaren Beschränkungen,
furchtbaren Beschränkungen,
04:26
but schooling is there in the world today.
94
254114
2232
aber Schulbildung gibt es heutzutage.
04:28
Now, we miss the majority.
95
256346
4095
Wir zielen an der Mehrheit vorbei.
04:32
When you answer, you answer
according to the worst places,
according to the worst places,
96
260441
3323
Wenn man antwortet, bezieht
man sich auf die schlimmsten Orte.
man sich auf die schlimmsten Orte.
04:35
and there you are right, but you miss the majority.
97
263764
2856
und für die stimmt das, aber das
lässt die Mehrheit außer Acht.
lässt die Mehrheit außer Acht.
04:38
What about poverty?
98
266620
1476
Was ist mit Armut?
04:40
Well, it's very clear that poverty here
99
268096
2903
Es ist ganz klar, dass sich Armut hier
04:42
was almost halved,
100
270999
1775
fast halbiert hat.
04:44
and in U.S., when we asked the public,
101
272774
1679
Als wir das US-Volk befragten,
04:46
only five percent got it right.
102
274453
3984
lagen nur 5 % richtig.
04:50
And you?
103
278437
2869
Und Sie?
04:53
Ah, you almost made it to the chimps.
104
281306
3858
Ah, Sie lagen fast gleichauf
mit den Schimpansen.
mit den Schimpansen.
04:57
(Laughter) (Applause)
105
285164
2361
(Gelächter) (Applaus)
04:59
That little, just a few of you!
106
287525
5617
Das Bisschen, nur einige von Ihnen!
05:05
There must be preconceived ideas, you know.
107
293142
3679
Wissen Sie, es gibt vorgefasste Meinungen.
05:08
And many in the rich countries,
108
296821
1794
Und in vielen reichen Ländern
05:10
they think that oh, we can never end extreme poverty.
109
298615
3660
glaubt man, dass man
extreme Armut nie besiegen kann.
extreme Armut nie besiegen kann.
05:14
Of course they think so,
110
302275
1653
Natürlich glauben sie das,
05:15
because they don't even know what has happened.
111
303928
2964
denn sie wissen gar nicht,
was passiert ist.
was passiert ist.
05:18
The first thing to think about the future
112
306892
2350
Denkt man an die Zukunft,
muss man als erstes
muss man als erstes
05:21
is to know about the present.
113
309242
2021
die Gegenwart kennen.
05:23
These questions were a few of the first ones
114
311263
3052
Das waren einige der ersten Fragen
05:26
in the pilot phase of the Ignorance Project
115
314315
3385
in der Testphase des "Ignorance Project"
05:29
in Gapminder Foundation that we run,
116
317700
3020
der Gapminder-Stiftung,
die wir durchführten.
die wir durchführten.
05:32
and it was started, this project, last year
117
320720
2796
Und dieses Projekt wurde
letztes Jahr gestartet,
letztes Jahr gestartet,
05:35
by my boss, and also my son, Ola Rosling. (Laughter)
118
323516
4406
von meinen Boss, sowie meinem Sohn,
Ola Rohling. (Gelächter)
Ola Rohling. (Gelächter)
05:39
He's cofounder and director,
119
327922
1582
Er ist Mitbegründer und Leiter,
05:41
and he wanted, Ola told me
120
329504
1544
und er wollte, so sagte Ola mir,
05:43
we have to be more systematic
121
331048
2560
dass wir systematischer sein sollten
05:45
when we fight devastating ignorance.
122
333608
1873
beim Kampf gegen verheerende Ignoranz.
05:47
So already the pilots reveal this,
123
335481
2218
Schon die Tests offenbaren,
05:49
that so many in the public score worse than random,
124
337699
3210
dass viele in der Bevölkerung
falscher liegen als der Zufall,
falscher liegen als der Zufall,
05:52
so we have to think about preconceived ideas,
125
340909
2083
daher müssen wir uns mit
Vorurteilen befassen.
Vorurteilen befassen.
05:54
and one of the main preconceived ideas
126
342992
2028
Eine der wichtigsten vorgefassten Ideen
05:57
is about world income distribution.
127
345020
1869
gilt der globalen Einkommensverteilung.
05:58
Look here. This is how it was in 1975.
128
346889
3831
Sehen Sie hier. So war es im Jahr 1975.
06:02
It's the number of people on each income,
129
350720
3219
Es zeigt die Anzahl von
Personen je Einkommen,
Personen je Einkommen,
06:05
from one dollar a day —
130
353939
2891
von 1 Dollar pro Tag --
06:08
(Applause)
131
356830
2451
(Applaus)
06:11
See, there was one hump here,
132
359281
2075
Hier sehen Sie damals einen Auswuchs
06:13
around one dollar a day,
133
361356
1898
bei etwa 1 Dollar pro Tag.
06:15
and then there was one hump here
134
363254
1456
Und dann gab es einen Auswuchs
06:16
somewhere between 10 and 100 dollars.
135
364710
2015
etwa zwischen 10 bis 100 Dollar.
06:18
The world was two groups.
136
366725
1746
Die Welt bestand aus zwei Gruppen.
06:20
It was a camel world, like a camel with two humps,
137
368471
3610
Es war eine Kamelwelt,
wie ein Kamel mit zwei Höckern,
wie ein Kamel mit zwei Höckern,
06:24
the poor ones and the rich ones,
138
372081
2012
die Armen und die Reichen,
06:26
and there were fewer in between.
139
374093
1564
und einige wenige dazwischen.
06:27
But look how this has changed:
140
375657
2169
Aber sehen Sie, wie sich das geändert hat:
06:29
As I go forward, what has changed,
141
377826
1826
Was sich ändert, wenn ich weiterschaue
06:31
the world population has grown,
142
379652
1656
ist die gewachsene Weltbevölkerung
06:33
and the humps start to merge.
143
381308
2768
und die Verschmelzung der Höcker.
06:36
The lower humps merged with the upper hump,
144
384076
2770
Die unteren Höcker sind
mit dem oberen verschmolzen,
mit dem oberen verschmolzen,
06:38
and the camel dies and we have a dromedary world
145
386846
3127
das Kamel ist gestorben und
wir haben eine Dromedar-Welt,
wir haben eine Dromedar-Welt,
06:41
with one hump only.
146
389973
2255
mit nur einem Höcker.
06:44
The percent in poverty has decreased.
147
392228
1924
Der Anteil der Armen hat abgenommen.
06:46
Still it's appalling
148
394152
1577
Es ist immer noch entsetzlich,
06:47
that so many remain in extreme poverty.
149
395729
3201
dass so viele in extremer Armut leben.
06:50
We still have this group, almost a billion, over there,
150
398930
3023
Es gibt immer noch diese Gruppe
von fast 1 Milliarde hier,
von fast 1 Milliarde hier,
06:53
but that can be ended now.
151
401953
3049
aber das kann heute beendet werden.
06:57
The challenge we have now
152
405002
2303
Die aktuelle Herausforderung ist,
06:59
is to get away from that,
understand where the majority is,
understand where the majority is,
153
407305
2808
davon wegzukommen und
zu verstehen, wo die Mehrheit ist.
zu verstehen, wo die Mehrheit ist.
07:02
and that is very clearly shown in this question.
154
410113
3244
Und das zeigt sich
bei dieser Frage ganz klar.
bei dieser Frage ganz klar.
07:05
We asked, what is the percentage of the world's
155
413357
2233
Wir fragten, wie viel Prozent
07:07
one-year-old children who have got those
156
415590
1654
der einjährigen Kinder weltweit,
07:09
basic vaccines against measles and other things
157
417244
2610
erhielten die Grundimpfungen
gegen Masern und anderes,
gegen Masern und anderes,
07:11
that we have had for many years:
158
419854
1493
die es schon jahrelang gibt:
07:13
20, 50 or 80 percent?
159
421347
2022
20, 50 oder 80 Prozent?
07:15
Now, this is what the U.S.
public and the Swedish answered.
public and the Swedish answered.
160
423369
4073
Das haben die US-Bevölkerung
und die Schweden geantwortet.
und die Schweden geantwortet.
07:19
Look at the Swedish result:
161
427442
876
Hier die Schweden:
07:20
you know what the right answer is.
162
428318
2062
klar, was die richtige Antwort ist.
07:22
(Laughter)
163
430380
3673
(Gelächter)
07:26
Who the heck is a professor of
global health in that country?
global health in that country?
164
434053
3503
Wer zum Henker ist Professor
für Weltgesundheit in diesem Land?
für Weltgesundheit in diesem Land?
07:29
Well, it's me. It's me.
165
437556
1672
Nun, das bin ich.
07:31
(Laughter)
166
439228
1962
(Gelächter)
07:33
It's very difficult, this. It's very difficult.
167
441190
2482
Das ist sehr schwierig.
07:35
(Applause)
168
443672
3098
(Applaus)
07:38
However, Ola's approach
169
446770
3714
Dennoch hat Olas Ansatz,
07:42
to really measure what we know made headlines,
170
450484
3158
unser Wissen wirklich zu messen,
Schlagzeilen gemacht,
Schlagzeilen gemacht,
07:45
and CNN published these results on their web
171
453642
3063
und CNN veröffentlichte
die Ergebnisse auf seiner Website,
die Ergebnisse auf seiner Website,
07:48
and they had the questions there, millions answered,
172
456705
2147
stellte die Fragen,
Millionen antworteten,
Millionen antworteten,
07:50
and I think there were about 2,000 comments,
173
458852
3482
und es gab circa 2.000 Kommentare
07:54
and this was one of the comments.
174
462334
2313
und das war einer der Kommentare:
07:56
"I bet no member of the media
passed the test," he said.
passed the test," he said.
175
464647
3544
"Ich wette kein Pressemitglied
hat den Test bestanden."
hat den Test bestanden."
08:00
So Ola told me, "Take these devices.
176
468191
2639
Daher sagte Ola mir: "Nimm dieses Gerät.
08:02
You are invited to media conferences.
177
470830
1705
Du bist Gast einer Pressekonferenz.
08:04
Give it to them and measure what the media know."
178
472535
2277
Gib es ihnen und miß,
was die Medien wissen."
was die Medien wissen."
08:06
And ladies and gentlemen,
179
474812
1924
Und meine Damen und Herren,
08:08
for the first time, the informal results
180
476736
2677
zum ersten Mal die informellen Ergebnisse
08:11
from a conference with U.S. media.
181
479413
3925
einer US-Medienkonferenz.
08:15
And then, lately, from the European Union media.
182
483338
4886
Und kürzlich von den EU-Medien.
08:20
(Laughter)
183
488224
1268
(Gelächter)
08:21
You see, the problem is not that people
184
489492
2205
Sie sehen, das Problem
ist nicht, dass Leute
ist nicht, dass Leute
08:23
don't read and listen to the media.
185
491697
1948
die Medien nicht lesen oder hören.
08:25
The problem is that the
media doesn't know themselves.
media doesn't know themselves.
186
493645
4219
Das Problem ist, dass die Medien
selbst nicht Bescheid wissen.
selbst nicht Bescheid wissen.
08:29
What shall we do about this, Ola?
187
497864
1581
Wie sollen wir damit umgehen, Ola?
08:31
Do we have any ideas?
188
499445
1498
Haben wir irgendwelche Ideen?
08:32
(Applause)
189
500943
11094
(Applaus)
08:44
Ola Rosling: Yes, I have an idea, but first,
190
512037
3709
Ola Rosling: Ja, ich habe
eine Idee, aber erstmal,
eine Idee, aber erstmal,
08:47
I'm so sorry that you were beaten by the chimps.
191
515746
3815
es tut mir leid, dass Sie von
den Schimpansen geschlagen wurden.
den Schimpansen geschlagen wurden.
08:51
Fortunately, I will be able to comfort you
192
519561
2633
Zum Glück kann ich Sie trösten,
08:54
by showing why it was not your fault, actually.
193
522194
4559
indem ich Ihnen zeige, dass es
im Grunde nicht ihre Schuld war.
im Grunde nicht ihre Schuld war.
08:58
Then, I will equip you with some tricks
194
526753
2022
Dann statte ich Sie mit Tricks aus,
09:00
for beating the chimps in the future.
195
528775
2090
um die Schimpansen zukünftig zu schlagen.
09:02
That's basically what I will do.
196
530865
2214
Das ist im Grunde, was ich machen werde.
09:05
But first, let's look at why are we so ignorant,
197
533079
2203
Schauen wir erst,
warum wir so ignorant sind,
warum wir so ignorant sind,
09:07
and it all starts in this place.
198
535282
2607
es beginnt alles an diesem Ort.
09:09
It's Hudiksvall. It's a city in northern Sweden.
199
537889
3690
Das ist Hudiksvall,
eine Stadt in Nordschweden.
eine Stadt in Nordschweden.
09:13
It's a neighborhood where I grew up,
200
541579
3797
Das ist die Umgebung, in der ich aufwuchs.
09:17
and it's a neighborhood with a large problem.
201
545376
3601
Es ist ein Viertel mit
einem großen Problem.
einem großen Problem.
09:20
Actually, it has exactly the same problem
202
548977
1986
Genau das gleiche Problem,
09:22
which existed in all the neighborhoods
203
550963
2609
dass in allen Vierteln existierte,
09:25
where you grew up as well.
204
553572
1348
in denen Sie aufwuchsen.
09:26
It was not representative. Okay?
205
554920
2662
Es war nicht repräsentativ . Klar?
09:29
It gave me a very biased view
206
557582
2443
Es vermittelte mir ein verzerrtes Bild
09:32
of how life is on this planet.
207
560025
2348
vom Leben auf diesem Planeten.
09:34
So this is the first piece of the ignorance puzzle.
208
562373
2992
Das ist der erste Teil
des Ignoranz-Puzzles:
des Ignoranz-Puzzles:
09:37
We have a personal bias.
209
565365
1272
Persönliche Vorurteile.
09:38
We have all different experiences
210
566637
2113
Verschiedene Erfahrungen
09:40
from communities and people we meet,
211
568750
1640
durch Gruppen und Leute,
09:42
and on top of this, we start school,
212
570390
2987
und dann beginnen wir mit der Schule
09:45
and we add the next problem.
213
573377
1921
und es kommt das nächste Problem hinzu.
09:47
Well, I like schools,
214
575298
1144
Ich mag Schulen,
09:48
but teachers tend to teach outdated worldviews,
215
576442
5087
aber Lehrer neigen dazu, veraltete
Weltanschauungen zu lehren,
Weltanschauungen zu lehren,
09:53
because they learned something
when they went to school,
when they went to school,
216
581529
2601
weil sie etwas lernten,
als sie zur Schule gingen,
als sie zur Schule gingen,
09:56
and now they describe this world to the students
217
584130
2553
und jetzt beschreiben sie
diese Welt ihren Schülern
diese Welt ihren Schülern
09:58
without any bad intentions,
218
586683
2206
ohne böse Absichten,
10:00
and those books, of course, that are printed
219
588889
2229
und diese Bücher sind natürlich veraltet,
10:03
are outdated in a world that changes.
220
591118
2931
in einer sich ändernden Welt.
10:06
And there is really no practice
221
594049
1247
Und es gibt keine Methode,
10:07
to keep the teaching material up to date.
222
595296
3249
um das Lehrmaterial aktuell zu halten.
10:10
So that's what we are focusing on.
223
598545
1984
Darauf konzentrieren wir uns daher.
10:12
So we have these outdated facts
224
600529
1569
Wir haben also veraltete Fakten,
10:14
added on top of our personal bias.
225
602098
2934
zusätzlich zu unseren
persönlichen Vorurteile.
persönlichen Vorurteile.
10:17
What happens next is news, okay?
226
605032
2476
Als nächstes kommen die Nachrichten, klar?
10:19
An excellent journalist knows how to pick
227
607508
2517
Ein exzellenter Journalist weiß,
welche Geschichte
welche Geschichte
10:22
the story that will make headlines,
228
610025
2406
er wählen muss, um Schlagzeilen zu machen.
10:24
and people will read it because it's sensational.
229
612431
2599
Die Leute werden sie lesen,
weil sie spektakulär ist.
weil sie spektakulär ist.
10:27
Unusual events are more interesting, no?
230
615030
3965
Ungewöhnliche Ereignisse
sind interessanter, oder?
sind interessanter, oder?
10:30
And they are exaggerated,
231
618995
1715
Und sie werden übertrieben,
10:32
and especially things we're afraid of.
232
620710
3429
vor allem Dinge, die uns ängstigen.
10:36
A shark attack on a Swedish person
233
624139
2428
Ein Haiattacke auf eine schwedische Person
10:38
will get headlines for weeks in Sweden.
234
626567
3715
wird in Schweden wochenlang
Schlagzeilen machen.
Schlagzeilen machen.
10:42
So these three skewed sources of information
235
630282
3719
Diese drei verzerrten Informationsquellen
10:46
were really hard to get away from.
236
634001
3275
sind schon sehr schwer zu überwinden.
10:49
They kind of bombard us
237
637276
1631
Sie bombardieren uns
10:50
and equip our mind with a lot of strange ideas,
238
638907
3806
und statten unseren Geist
mit zahlreichen seltsamen Ideen aus.
mit zahlreichen seltsamen Ideen aus.
10:54
and on top of it we put the very thing
239
642713
2737
Hinzu kommt genau das,
10:57
that makes us humans, our human intuition.
240
645450
5266
was uns menschlich macht,
unsere menschliche Intuition.
unsere menschliche Intuition.
11:02
It was good in evolution.
241
650716
2176
In der Evolution war sie von Vorteil.
11:04
It helped us generalize
242
652892
1258
Sie half zu generalisieren
11:06
and jump to conclusions very, very fast.
243
654150
2258
und schnelle Schlüsse zu ziehen.
11:08
It helped us exaggerate what we were afraid of,
244
656408
3968
Sie half uns zu übertreiben,
wovor wir Angst hatten,
wovor wir Angst hatten,
11:12
and we seek causality where there is none,
245
660376
3284
und wir suchen Zusammenhänge,
wo keine sind,
wo keine sind,
11:15
and we then get an illusion of confidence
246
663660
4937
das verschafft uns
eine illusorische Zuversicht,
eine illusorische Zuversicht,
11:20
where we believe that we are the best car drivers,
247
668597
3006
bei der wir glauben,
die besten Autofahrer zu sein,
die besten Autofahrer zu sein,
11:23
above the average.
248
671603
1740
überdurchschnittlich gut.
11:25
Everybody answered that question,
249
673343
1362
Jeder antwortete darauf:
11:26
"Yeah, I drive cars better."
250
674705
1269
"Ich fahre besser Auto."
11:27
Okay, this was good evolutionarily,
251
675974
2297
O.k., das war evolutionär gut,
11:30
but now when it comes to the worldview,
252
678271
1833
aber was die Weltsicht betrifft,
11:32
it is the exact reason why it's upside down.
253
680104
2862
so steht sie aus diesem Grund auf dem Kopf.
11:34
The trends that are increasing are instead falling,
254
682966
2923
Zunehmende Trends fallen in Wirklichkeit,
11:37
and the other way around,
255
685889
1582
und andersrum.
11:39
and in this case, the chimps
use our intuition against us,
use our intuition against us,
256
687471
4000
In diesem Fall nutzen die Schimpansen
unsere Intuition gegen uns,
unsere Intuition gegen uns,
11:43
and it becomes our weakness instead of our strength.
257
691471
3440
und sie wird zu unserer Schwäche
statt zur Stärke.
statt zur Stärke.
11:46
It was supposed to be our strength, wasn't it?
258
694911
2483
Es sollte unsere Stärke sein, nicht wahr?
11:49
So how do we solve such problems?
259
697394
2372
Wie lösen wir also solche Probleme?
11:51
First, we need to measure it,
260
699766
1675
Zuerst müssen wir es messen
11:53
and then we need to cure it.
261
701441
1402
und dann müssen wir es heilen.
11:54
So by measuring it we can understand
262
702843
2532
Indem wir es messen, verstehen wir
11:57
what is the pattern of ignorance.
263
705375
2324
das Muster der Ignoranz.
11:59
We started the pilot last year,
264
707699
1536
Letztes Jahr starteten wir
12:01
and now we're pretty sure that we will encounter
265
709235
2469
einen Pilot und wir sind jetzt sicher,
12:03
a lot of ignorance across the whole world,
266
711704
3581
dass wir weltweit auf
einiges an Ignoranz stoßen.
einiges an Ignoranz stoßen.
12:07
and the idea is really to
267
715285
3613
Die Idee ist im Grunde,
12:10
scale it up to all domains
268
718898
1977
dies auf alle Domänen oder Dimensionen
12:12
or dimensions of global development,
269
720875
2548
der globalen Entwicklung auszuweiten,
12:15
such as climate, endangered species, human rights,
270
723423
4082
wie Klima, gefährdete Arten,
Menschenrechte,
Menschenrechte,
12:19
gender equality, energy, finance.
271
727505
3210
Gleichberechtigung, Energie, Finanzen.
12:22
All different sectors have facts,
272
730715
2733
Es gibt Fakten in all den
verschiedenen Sektoren,
verschiedenen Sektoren,
12:25
and there are organizations trying to spread
273
733448
1596
und Organisationen, die versuchen,
12:27
awareness about these facts.
274
735044
1926
diese Fakten bekannt zu machen.
12:28
So I've started actually contacting some of them,
275
736970
3704
Ich habe daher begonnen,
einige davon zu kontaktieren,
einige davon zu kontaktieren,
12:32
like WWF and Amnesty International and UNICEF,
276
740674
3341
wie WWF, Amnesty International und UNICEF.
12:36
and asking them, what are your favorite facts
277
744015
2598
Und ich fragte sie:
"Was sind Ihre bevorzugten Fakten,
"Was sind Ihre bevorzugten Fakten,
12:38
which you think the public doesn't know?
278
746613
1893
die die Öffentlichkeit nicht kennt?"
12:40
Okay, I gather those facts.
279
748506
1578
Ich sammele diese Fakten.
12:42
Imagine a long list with, say, 250 facts.
280
750084
3535
Stellen Sie sich eine lange Liste,
z.B. mit 250 Fakten, vor.
z.B. mit 250 Fakten, vor.
12:45
And then we poll the public
281
753619
1299
Wir fragen die Öffentlichkeit
12:46
and see where they score worst.
282
754918
1937
und sehen, wo sie schlecht punkten.
12:48
So we get a shorter list
283
756855
1346
Man erhält eine Kurzliste
12:50
with the terrible results,
284
758201
1056
mit miesen Resultaten,
12:51
like some few examples from Hans,
285
759257
2549
wie die paar Beispiele von Hans,
12:53
and we have no problem finding these kinds
286
761806
1917
und wir finden problemlos diese Art von
12:55
of terrible results.
287
763723
1215
furchtbaren Resultaten.
12:56
Okay, this little shortlist, what
are we going to do with it?
are we going to do with it?
288
764938
2845
Was macht man also
mit dieser Auswahlliste.
mit dieser Auswahlliste.
12:59
Well, we turn it into a knowledge certificate,
289
767783
4126
Nun, wir verwandeln sie
in ein Wissenszertifikat,
in ein Wissenszertifikat,
13:03
a global knowledge certificate,
290
771909
1862
ein Globales-Wissens-Zertifkat,
13:05
which you can use, if you're a large organization,
291
773771
2903
das man nutzen kann,
als große Organisation,
als große Organisation,
13:08
a school, a university, or maybe a news agency,
292
776674
3755
als Schule, als Universität,
oder etwa als Nachrichtenagentur,
oder etwa als Nachrichtenagentur,
13:12
to certify yourself as globally knowledgeable.
293
780429
3628
um sich selbst als
global sachkundig zu zertifizieren.
global sachkundig zu zertifizieren.
13:16
Basically meaning, we don't hire people
294
784057
2963
Das bedeutet im Grunde,
dass wir keine Leute anstellen,
dass wir keine Leute anstellen,
13:19
who score like chimpanzees.
295
787020
2270
die wie Schimpansen abschneiden.
13:21
Of course you shouldn't.
296
789290
2360
Natürlich sollte man das nicht.
13:23
So maybe 10 years from now,
297
791650
2271
Vielleicht sitzen Sie in 10 Jahren,
13:25
if this project succeeds,
298
793921
1992
wenn das Projekt erfolgreich ist,
13:27
you will be sitting in an interview
299
795913
2248
in einem Vorstellungsgespräch
13:30
having to fill out this crazy global knowledge.
300
798161
4206
und müssen diese verrückten
globalen Fragen beantworten.
globalen Fragen beantworten.
13:34
So now we come to the practical tricks.
301
802367
3363
Wir kommen jetzt zu
den praktischen Tricks.
den praktischen Tricks.
13:37
How are you going to succeed?
302
805730
1904
Wie schneidet man erfolgreich ab?
13:39
There is, of course, one way,
303
807634
3579
Es gibt natürlich den Weg,
13:43
which is to sit down late nights
304
811213
1737
sich nächtelang hinzusetzen
13:44
and learn all the facts by heart
305
812950
2155
und alle Fakten auswendig zu lernen,
13:47
by reading all these reports.
306
815105
1768
indem man all diese Berichte liest.
13:48
That will never happen, actually.
307
816873
2012
Das wird tatsächlich nie passieren.
13:50
Not even Hans thinks that's going to happen.
308
818885
2709
Selbst Hans glaubt nicht,
dass das eintreten wird.
dass das eintreten wird.
13:53
People don't have that time.
309
821594
1373
Die Leute haben keine Zeit.
13:54
People like shortcuts, and here are the shortcuts.
310
822967
3383
Menschen mögen Abkürzungen,
und hier sind die Abkürzungen.
und hier sind die Abkürzungen.
13:58
We need to turn our intuition into strength again.
311
826350
2774
Unsere Intuition muss
wieder zur Stärke werden.
wieder zur Stärke werden.
14:01
We need to be able to generalize.
312
829124
1444
Wir müssen verallgemeinern.
14:02
So now I'm going to show you some tricks
313
830568
2105
Ich zeige Ihnen jetzt einige Tricks,
14:04
where the misconceptions are turned around
314
832673
2550
wie die falschen Annahmen in Faustregeln
14:07
into rules of thumb.
315
835223
3208
umgewandelt werden.
14:10
Let's start with the first misconception.
316
838431
2014
Beginnen wir mit der ersten Fehlannahme.
14:12
This is very widespread.
317
840445
1637
Die ist sehr weit verbreitet:
14:14
Everything is getting worse.
318
842082
1866
Alles wird immer schlimmer.
14:15
You heard it. You thought it yourself.
319
843948
3270
Sie hörten es.
Sie haben es selbst gedacht.
Sie haben es selbst gedacht.
14:19
The other way to think is, most things improve.
320
847218
3029
Die andere Denkweise ist,
dass die Dinge sich verbessern.
dass die Dinge sich verbessern.
14:22
So you're sitting with a question in front of you
321
850247
2136
Man sitzt also vor einer Frage
14:24
and you're unsure. You should guess "improve."
322
852383
3233
und ist unsicher.
Dann sollte man "verbessern" raten.
Dann sollte man "verbessern" raten.
14:27
Okay? Don't go for the worse.
323
855616
2984
Klar? Wählen Sie nicht "schlechter".
14:30
That will help you score better on our tests.
324
858600
2363
Das wird Ihnen helfen,
besser abzuschneiden.
besser abzuschneiden.
14:32
(Applause)
325
860963
1216
(Applaus)
14:34
That was the first one.
326
862179
4226
Das war der erste Trick.
14:38
There are rich and poor
327
866405
1759
Es gibt Reiche und Arme
14:40
and the gap is increasing.
328
868164
1466
und die Lücke vergrößert sich.
14:41
It's a terrible inequality.
329
869630
1655
Das ist eine arge Ungleichheit.
14:43
Yeah, it's an unequal world,
330
871285
2201
Ja, es ist eine ungleiche Welt,
14:45
but when you look at the data, it's one hump.
331
873486
2325
aber die Daten zeigen nur einen Höcker.
14:47
Okay? If you feel unsure,
332
875811
1854
O.k.? Fühle ich mich unsicher,
14:49
go for "the most people are in the middle."
333
877665
2753
wähle ich "die meisten
Menschen sind in der Mitte".
Menschen sind in der Mitte".
14:52
That's going to help you get the answer right.
334
880418
1983
Das hilft Ihnen, richtig zu antworten.
14:54
Now, the next preconceived idea is
335
882401
3707
Die nächste vorgefasste Meinung ist,
14:58
first countries and people need to be very, very rich
336
886108
3625
dass Länder und Leute
erst sehr reich sein müssen,
erst sehr reich sein müssen,
15:01
to get the social development
337
889733
2326
um sich sozial entwickeln zu können,
15:04
like girls in school and be ready for natural disasters.
338
892059
3451
wie Mädchen in Schulen und
für Naturkatastrophen gerüstet zu sein.
für Naturkatastrophen gerüstet zu sein.
15:07
No, no, no. That's wrong.
339
895510
1686
Nein, nein, nein. Das ist falsch.
15:09
Look: that huge hump in the middle
340
897196
2120
Schauen Sie: Dieser große mittlere Höcker
15:11
already have girls in school.
341
899316
2443
beinhaltet schon Mädchen in Schulen.
15:13
So if you are unsure, go for the
342
901759
2328
Wenn Sie unsicher sind, wählen Sie
15:16
"the majority already have this,"
343
904087
1395
"die Mehrheit hat das schon",
15:17
like electricity and girls in
school, these kinds of things.
school, these kinds of things.
344
905482
3043
wie Elektrizität, Mädchen in Schulen,
und solche Sachen.
und solche Sachen.
15:20
They're only rules of thumb,
345
908525
2216
Das sind nur Faustregeln,
15:22
so of course they don't apply to everything,
346
910741
2390
daher sind sie nicht immer gültig,
15:25
but this is how you can generalize.
347
913131
1657
aber so kann man verallgemeinern.
15:26
Let's look at the last one.
348
914788
1965
Lassen Sie uns eine letzte ansehen.
15:28
If something, yes, this is a good one,
349
916753
3301
Wenn etwas -- ja,
das ist ein gutes [Beispiel],
das ist ein gutes [Beispiel],
15:32
sharks are dangerous.
350
920054
2173
Haie sind gefährlich.
15:34
No — well, yes, but they are not so important
351
922227
4399
Richtig, aber sie sind nicht so wichtig
15:38
in the global statistics, that is what I'm saying.
352
926626
2976
in den globalen Statistiken,
das möchte ich damit sagen.
das möchte ich damit sagen.
15:41
I actually, I'm very afraid of sharks.
353
929602
2531
Ich habe selbst Angst vor Haien.
15:44
So as soon as I see a question
about things I'm afraid of,
about things I'm afraid of,
354
932133
2844
Sobald ich eine Frage
über Dinge sehe, die ich fürchte,
über Dinge sehe, die ich fürchte,
15:46
which might be earthquakes, other religions,
355
934977
2933
wie etwa Erdbeben, andere Religionen
15:49
maybe I'm afraid of terrorists or sharks,
356
937910
3038
-- vielleicht habe ich Angst
vor Terroristen oder Haien --
vor Terroristen oder Haien --
15:52
anything that makes me feel,
357
940948
1159
alles, was mich berührt,
15:54
assume you're going to exaggerate the problem.
358
942107
2501
übertreiben Sie vermutlich das Problem.
15:56
That's a rule of thumb.
359
944608
1837
Das ist eine Faustregel.
15:58
Of course there are dangerous
things that are also great.
things that are also great.
360
946445
2159
Es gibt auch schöne gefährliche Dinge.
16:00
Sharks kill very, very few.
That's how you should think.
That's how you should think.
361
948604
3585
Haie töten nur sehr wenige.
So sollten sie denken.
So sollten sie denken.
16:04
With these four rules of thumb,
362
952189
3738
Mit diesen vier Faustregeln
16:07
you could probably answer better than the chimps,
363
955927
3360
werden sie wahrscheinlich besser
antworten als die Schimpansen,
antworten als die Schimpansen,
16:11
because the chimps cannot do this.
364
959287
1954
denn die Schimpansen können das nicht.
16:13
They cannot generalize these kinds of rules.
365
961241
2603
Sie können diese Regeln
nicht generalisieren.
nicht generalisieren.
16:15
And hopefully we can turn your world around
366
963844
4012
Hoffentlich können wir Ihre Welt umdrehen
16:19
and we're going to beat the chimps. Okay?
367
967856
2835
und die Schimpansen schlagen. O.k.?
16:22
(Applause)
368
970691
3921
(Applaus)
16:31
That's a systematic approach.
369
979160
2088
Das ist ein systematischer Ansatz.
16:33
Now the question, is this important?
370
981248
2564
Die Frage dabei ist, ob das wichtig ist.
16:35
Yeah, it's important to understand poverty,
371
983812
2726
Ja, es ist wichtig, Armut zu verstehen,
16:38
extreme poverty and how to fight it,
372
986538
3247
extreme Armut und
wie sie zu bekämpfen ist,
wie sie zu bekämpfen ist,
16:41
and how to bring girls in school.
373
989785
2045
und wie man Mädchen in die Schule bringt.
16:43
When we realize that actually it's
succeeding, we can understand it.
succeeding, we can understand it.
374
991830
4340
Wenn wir erkennen, dass es
erfolgreich ist, können wir es verstehen.
erfolgreich ist, können wir es verstehen.
16:48
But is it important for everyone else
375
996170
1812
Aber ist es für alle anderen wichtig,
16:49
who cares about the rich end of this scale?
376
997982
2454
wen interessieren die Reichen
am Ende dieser Skala?
am Ende dieser Skala?
16:52
I would say yes, extremely important,
377
1000436
2044
Ich meine ja, es ist extrem wichtig,
16:54
for the same reason.
378
1002480
1509
aus dem gleichen Grund.
16:55
If you have a fact-based worldview of today,
379
1003989
3065
Hat man eine aktuelle,
faktenbasierte Weltsicht,
faktenbasierte Weltsicht,
16:59
you might have a chance to understand
380
1007054
1618
hat man die Chance, zu verstehen,
17:00
what's coming next in the future.
381
1008672
1754
was die Zukunft als nächstes bringt.
17:02
We're going back to these two humps in 1975.
382
1010426
2438
Gehen wir zu den zwei Höckern
im Jahr 1975 zurück.
im Jahr 1975 zurück.
17:04
That's when I was born,
383
1012864
1350
Da wurde ich geboren,
17:06
and I selected the West.
384
1014214
3019
und ich habe den Westen gewählt.
17:09
That's the current EU countries and North America.
385
1017233
4183
Das sind die heutigen
EU-Länder und Nordamerika.
EU-Länder und Nordamerika.
17:13
Let's now see how the rest and the West compares
386
1021416
3383
Schauen wir, wie der Rest
gegenüber dem Westen dasteht,
gegenüber dem Westen dasteht,
17:16
in terms of how rich you are.
387
1024799
2081
bezogen auf den Reichtum.
17:18
These are the people who can afford
388
1026880
2251
Das sind die Leute,
die es sich leisten können,
die es sich leisten können,
17:21
to fly abroad with an airplane for a vacation.
389
1029131
3578
im Urlaub ins Ausland zu fliegen.
17:24
In 1975, only 30 percent of them lived
390
1032709
3308
1975 lebten nur 30 % davon
17:28
outside EU and North America.
391
1036017
2967
außerhalb der EU und Nordamerikas.
17:30
But this has changed, okay?
392
1038984
2329
Aber das hat sich verändert, richtig?
17:33
So first, let's look at the change up till today, 2014.
393
1041313
4743
Schauen wir erst
die Änderungen bis 2014 an.
die Änderungen bis 2014 an.
17:38
Today it's 50/50.
394
1046056
1388
Heute liegt das bei 50/50.
17:39
The Western domination is over, as of today.
395
1047444
3681
Die westliche Dominanz
ist ab heute vorbei.
ist ab heute vorbei.
17:43
That's nice. So what's going to happen next?
396
1051125
2199
Das ist schön. Was passiert
also als nächstes?
also als nächstes?
17:45
Do you see the big hump? Did you see how it moved?
397
1053324
3243
Sehen Sie den Riesenhöcker?
Haben Sie gesehen, wie er sich bewegte.
Haben Sie gesehen, wie er sich bewegte.
17:48
I did a little experiment. I went to the IMF,
International Monetary Fund, website.
International Monetary Fund, website.
398
1056567
6031
Ein kleiner Versuch: Ich ging zur Website
des IWF, Internationaler Währungsfond.
des IWF, Internationaler Währungsfond.
17:54
They have a forecast for the next
five years of GDP per capita.
five years of GDP per capita.
399
1062598
4163
Sie haben eine Prognose für
den Pro-Kopf-BIP der nächsten 5 Jahre.
den Pro-Kopf-BIP der nächsten 5 Jahre.
17:58
So I can use that to go five years into the future,
400
1066761
3017
Ich kann das nutzen, um 5 Jahre
in die Zukunft zu gehen --
in die Zukunft zu gehen --
18:01
assuming the income inequality
of each country is the same.
of each country is the same.
401
1069778
3335
angenommen, die Einkommensungleichheit
jedes Landes bleibt gleich.
jedes Landes bleibt gleich.
18:05
I did that, but I went even further.
402
1073113
1927
Ich tat das, ging aber noch weiter.
18:07
I used those five years for the next 20 years
403
1075040
3178
Ich nutzte diese 5 Jahre
für die nächsten 20 Jahre,
für die nächsten 20 Jahre,
18:10
with the same speed, just as an
experiment what might actually happen.
experiment what might actually happen.
404
1078218
5277
bei gleichem Wachstum, nur als Test,
um zu sehen, was passieren könnte.
um zu sehen, was passieren könnte.
18:15
Let's move into the future.
405
1083495
1367
Betrachten wir die Zukunft.
18:16
In 2020, it's 57 percent in the rest.
406
1084862
5220
2020 sind 57 % im Rest [der Welt].
18:22
In 2025, 63 percent.
407
1090082
3036
2025 63 Prozent.
18:25
2030, 68. And in 2035, the West is
outnumbered in the rich consumer market.
outnumbered in the rich consumer market.
408
1093118
9237
2030, 68. Und 2035 wird der Westen im
reichen Verbrauchermarkt unterlegen sein.
reichen Verbrauchermarkt unterlegen sein.
18:34
These are just projections of
GDP per capita into the future.
GDP per capita into the future.
409
1102355
3347
Das sind nur Vorhersagen
des zukünftigen Pro-Kopf-BIP.
des zukünftigen Pro-Kopf-BIP.
18:37
Seventy-three percent of the rich consumers
410
1105702
2355
73 Prozent der reichen Konsumenten
18:40
are going to live outside North America and Europe.
411
1108057
3618
werden ausserhalb von
Nordamerika und Europa leben.
Nordamerika und Europa leben.
18:43
So yes, I think it's a good idea for
a company to use this certificate
a company to use this certificate
412
1111675
4198
Ja, ich denke, es ist eine gute Idee für
ein Unternehmen das Zertifikat zu nutzen,
ein Unternehmen das Zertifikat zu nutzen,
18:47
to make sure to make fact-
based decisions in the future.
based decisions in the future.
413
1115873
3407
um sicherzustellen, dass man zukünftig
faktenbasierte Entscheidungen trifft.
faktenbasierte Entscheidungen trifft.
18:51
Thank you very much.
414
1119280
1476
Vielen Dank.
18:52
(Applause)
415
1120756
2501
(Applaus)
19:00
Bruno Giussani: Hans and Ola Rosling!
416
1128184
2052
Bruno Giussani: Hans und Ola Rosling!
ABOUT THE SPEAKERS
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
Ola Rosling - Director of the Gapminder Foundation
Ola Rosling is the director and co-founder of the Gapminder Foundation. Previously, he was the Google Public Data product manager.
Why you should listen
To fight devastating ignorance, we have to be more systematic about spreading facts that matter. In this talk with Hans Rosling, Ola teaches 4 ways to quickly learn more about the world of facts.
More profile about the speakerOla Rosling | Speaker | TED.com