TEDSalon Berlin 2014
Hans and Ola Rosling: How not to be ignorant about the world
Hans and Ola Rosling: Como no ser un ignorante del mundo
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¿Cuánto sabemos sobre el mundo? Hans Rosling con sus famosos gráficos sobre la población mundial, la salud y los ingresos (y un apuntador extralargo) nos demuestra que hay una probabilidad estadística muy alta, de que estemos bastante equivocados sobre lo que pensamos que sabemos. Se entretiene con su audiencia en un juego de preguntas y respuestas, para dar paso a su hijo, Ola, con quien aprendemos cuatro maneras rápidas para dejar de ser un poco menos ignorantes.
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: Les voy a hacer
00:15
three multiple choice questions.
1
3066
1325
tres preguntas de escogencia múltiple
00:16
Use this device. Use this device to answer.
2
4391
3731
Usen este aparato para contestar.
00:20
The first question is, how did the number
3
8122
2555
La primera pregunta es: ¿en cuánto varió
00:22
of deaths per year
4
10677
2121
el número de muertes al año
00:24
from natural disaster,
5
12798
1292
por desastres naturales
00:26
how did that change during the last century?
6
14090
2601
durante el siglo pasado?
00:28
Did it more than double,
7
16691
1379
¿El número se dobló,
00:30
did it remain about the same in the world as a whole,
8
18070
2782
permaneció igual en el
mundo como un todo,
mundo como un todo,
00:32
or did it decrease to less than half?
9
20852
2374
o disminuyó a menos de la mitad?
00:35
Please answer A, B or C.
10
23226
2404
Por favor, respondan A, B o 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
Veo un montón de respuestas,
son más rápidos que en la universidad
son más rápidos que en la universidad
00:41
They are so slow. They keep
thinking, thinking, thinking.
thinking, thinking, thinking.
12
29730
3157
donde son muy lentos y solo
piensan, piensan y vuelven a pensar
piensan, piensan y vuelven a pensar
00:44
Oh, very, very good.
13
32887
2022
¡Muy bien!
00:46
And we go to the next question.
14
34909
1863
Vamos a la siguiente pregunta.
00:48
So how long did women 30 years old
15
36772
2659
¿Cuánto tiempo fueron
las mujeres de 30 años
las mujeres de 30 años
00:51
in the world go to school:
16
39431
2096
del mundo, a la escuela:
00:53
seven years, five years or three years?
17
41527
2034
7, 5 o 3 años?
00:55
A, B or C? Please answer.
18
43561
6503
¿A, B, o C?, respondan por favor.
Y la siguiente:
01:02
And we go to the next question.
19
50064
2038
01:04
In the last 20 years, how did the percentage
20
52102
3921
En los últimos 20 años,
¿cuál es el porcentaje
¿cuál es el porcentaje
01:08
of people in the world
21
56023
1827
de gente en el mundo
01:09
who live in extreme poverty change?
22
57850
2217
que vivió en extrema pobreza?
01:12
Extreme poverty — not having
enough food for the day.
enough food for the day.
23
60067
2561
Extrema pobreza: no tener
comida suficiente para el día.
comida suficiente para el día.
01:14
Did it almost double,
24
62628
2061
¿Casi se dobló,
es más o menos el mismo
01:16
did it remain more or less the same,
25
64689
1549
01:18
or did it halve?
26
66238
1513
o es la mitad?
¿A, B o C?
01:19
A, B or C?
27
67751
4020
01:23
Now, answers.
28
71771
3156
Ahora las respuestas.
01:26
You see,
29
74927
1094
Verán,
01:28
deaths from natural disasters in the world,
30
76021
1725
muertes por desastres
naturales en el mundo,
naturales en el mundo,
01:29
you can see it from this graph here,
31
77746
1922
pueden verlas en este gráfico aquí
01:31
from 1900 to 2000.
32
79668
2780
desde 1900 a 2000.
En 1900 hubo cerca de
medio millón de personas
medio millón de personas
01:34
In 1900, there was about half a million people
33
82448
3255
01:37
who died every year from natural disasters:
34
85703
2087
que fallecieron por desastres naturales:
01:39
floods, earthquakes, volcanic
eruption, whatever, droughts.
eruption, whatever, droughts.
35
87790
5097
inundaciones, terremotos, erupciones
volcánicas, sequías o causas similares.
volcánicas, sequías o causas similares.
01:44
And then, how did that change?
36
92887
2720
¿A qué se debió este cambio?
01:47
Gapminder asked the public in Sweden.
37
95607
3486
Gapminder le preguntó
al público en Suecia.
al público en Suecia.
01:51
This is how they answered.
38
99093
1859
Y esto fue lo que respondieron.
El público sueco contestó así:
01:52
The Swedish public answered like this:
39
100952
1929
el 50 % creía que
se había doblado,
se había doblado,
01:54
Fifty percent thought it had doubled,
40
102881
1472
01:56
38 percent said it's more or less the same,
41
104353
2205
un 38 % que se mantenía
más o menos igual,
más o menos igual,
01:58
12 said it had halved.
42
106558
2098
y el 12 % que había
disminuido a la mitad.
disminuido a la mitad.
02:00
This is the best data from the disaster researchers,
43
108656
2652
Estos son los mejores datos
de la investigación de desastres,
de la investigación de desastres,
02:03
and it goes up and down,
44
111308
2966
y sube y baja,
02:06
and it goes to the Second World War,
45
114274
2552
y continua hasta
la Segunda Guerra Mundial,
la Segunda Guerra Mundial,
02:08
and after that it starts to fall and it keeps falling
46
116826
3400
y después comienza a bajar
y continúa bajando
y continúa bajando
02:12
and it's down to much less than half.
47
120226
1846
hasta llegar a mucho menos de la mitad.
02:14
The world has been much, much more capable
48
122072
2608
El mundo ha sido muy, muy capaz,
02:16
as the decades go by
49
124680
1614
con el paso del tiempo,
02:18
to protect people from this, you know.
50
126294
2391
de proteger mucho mejor
a la gente de esto.
a la gente de esto.
02:20
So only 12 percent of the Swedes know this.
51
128685
2866
Solo el 12 % de los suecos saben esto.
Por eso fui al zoológico
y pregunté a los chimpancés.
y pregunté a los chimpancés.
02:23
So I went to the zoo and I asked the chimps.
52
131551
2491
(Risas) (Aplausos)
02:26
(Laughter) (Applause)
53
134042
9846
02:39
The chimps don't watch the evening news,
54
147458
3799
Los chimpancés no ven
la noticias de la noche,
la noticias de la noche,
así que eligieron al azar,
02:43
so the chimps,
55
151257
1458
02:44
they choose by random, so the
Swedes answer worse than random.
Swedes answer worse than random.
56
152715
3432
los suecos responden peor
que dejándolo a la suerte
que dejándolo a la suerte
02:48
Now how did you do?
57
156147
2939
02:51
That's you.
58
159086
2962
Ahora, ¿cómo lo hicieron Uds.?
Gracias
02:54
You were beaten by the chimps.
59
162048
2225
Les ganaron los chimpancés
02:56
(Laughter)
60
164273
1790
(Risas)
02:58
But it was close.
61
166063
2975
Pero estuvo cerrado.
Uds. fueron el triple mejores
que los suecos,
que los suecos,
03:01
You were three times better than the Swedes,
62
169038
4021
03:05
but that's not enough.
63
173059
1243
pero no es suficiente.
03:06
You shouldn't compare yourself to Swedes.
64
174302
2582
No deberían compararse con los suecos.
03:08
You must have higher ambitions in the world.
65
176884
3531
Deberían aspirar a metas
más altas en la vida.
más altas en la vida.
Vean la siguiente respuesta:
mujeres en la escuela
mujeres en la escuela
03:12
Let's look at the next answer here: women in school.
66
180415
3408
Vean que los hombres fueron 8 años
03:15
Here, you can see men went eight years.
67
183823
2016
¿Cuánto tiempo fueron
las mujeres a la escuela?
las mujeres a la escuela?
03:17
How long did women go to school?
68
185839
1781
03:19
Well, we asked the Swedes like this,
69
187620
2749
Preguntamos a los suecos otra vez,
03:22
and that gives you a hint, doesn't it?
70
190369
2217
y nos dan una pista, ¿verdad?
03:24
The right answer is probably the one
71
192586
2362
La respuesta correcta seguro que es
03:26
the fewest Swedes picked, isn't it?
72
194948
2735
la que solo unos pocos
suecos eligieron ¿no?
suecos eligieron ¿no?
03:29
(Laughter)
73
197683
1503
(Risas)
03:31
Let's see, let's see. Here we come.
74
199186
2438
Vean, aquí están.
03:33
Yes, yes, yes, women have almost caught up.
75
201624
4401
Si, si, si, las mujeres casi los pillan.
Este es el público estadounidense
03:38
This is the U.S. public.
76
206025
3413
03:41
And this is you. Here you come.
77
209438
3875
y estos de aquí son Uds.
03:45
Ooh.
78
213313
4012
¡Oh!
03:49
Well, congratulations, you're
twice as good as the Swedes,
twice as good as the Swedes,
79
217325
1829
Felicidades, mucho mejor que los suecos,
03:51
but you don't need me —
80
219154
2420
pero no me necesitan...
03:53
So how come? I think it's like this,
81
221574
4814
¿Cómo sucedió? Creo que
todo el mundo es consciente
de que hay países
de que hay países
03:58
that everyone is aware that there are countries
82
226388
2722
y ciertas regiones,
04:01
and there are areas
83
229110
1104
04:02
where girls have great difficulties.
84
230214
2138
en donde las chicas tienen
grandes problemas,
grandes problemas,
04:04
They are stopped when they go to school,
85
232352
1908
no pueden ir a la escuela.
04:06
and it's disgusting.
86
234260
2065
y es horrible.
04:08
But in the majority of the world,
87
236325
1897
Pero en la mayoría del mundo,
04:10
where most people in the world live,
88
238222
1687
donde vive la mayoría de la gente,
04:11
most countries, girls today go to school
89
239909
2982
en la mayoría de los países,
las chicas van a la escuela
las chicas van a la escuela
04:14
as long as boys, more or less.
90
242891
2539
tanto como lo chicos, más o menos.
04:17
That doesn't mean that gender equity is achieved,
91
245430
2059
Eso no significa
que haya igualdad de género,
que haya igualdad de género,
04:19
not at all.
92
247489
2084
en absoluto.
04:21
They still are confined to terrible, terrible limitations,
93
249573
4541
Las mujeres aún están reducidas a
terribles, terribles limitaciones,
terribles, terribles limitaciones,
04:26
but schooling is there in the world today.
94
254114
2232
pero existe la escolaridad
en el mundo de hoy.
en el mundo de hoy.
04:28
Now, we miss the majority.
95
256346
4095
Ahora bien, se pierde la mayoría
cuando se responde teniendo
en cuenta los peores lugares,
en cuenta los peores lugares,
04:32
When you answer, you answer
according to the worst places,
according to the worst places,
96
260441
3323
04:35
and there you are right, but you miss the majority.
97
263764
2856
donde estás en lo cierto,
pero se pierde la mayoría.
pero se pierde la mayoría.
04:38
What about poverty?
98
266620
1476
¿Qué pasa con la pobreza?
04:40
Well, it's very clear that poverty here
99
268096
2903
Bueno, está claro que la pobreza aquí
casi ha bajado a la mitad
04:42
was almost halved,
100
270999
1775
04:44
and in U.S., when we asked the public,
101
272774
1679
y cuando preguntamos
al público en EE. UU.
al público en EE. UU.
04:46
only five percent got it right.
102
274453
3984
solo un 5 % acertó.
¿Y Uds.?
04:50
And you?
103
278437
2869
Bueno, casi están con los chimpancés.
04:53
Ah, you almost made it to the chimps.
104
281306
3858
(Risas)
04:57
(Laughter) (Applause)
105
285164
2361
04:59
That little, just a few of you!
106
287525
5617
¡Tan cerca, tan solo unos pocos de Uds.!
05:05
There must be preconceived ideas, you know.
107
293142
3679
Deben existir ideas preconcebidas.
Y muchos en los países ricos
05:08
And many in the rich countries,
108
296821
1794
creen que, oh, nunca se acabará
con la pobreza extrema.
con la pobreza extrema.
05:10
they think that oh, we can never end extreme poverty.
109
298615
3660
05:14
Of course they think so,
110
302275
1653
Desde luego que lo piensan,
05:15
because they don't even know what has happened.
111
303928
2964
porque incluso no saben
que es lo que ha pasado.
que es lo que ha pasado.
05:18
The first thing to think about the future
112
306892
2350
Lo primero para pensar sobre el futuro
05:21
is to know about the present.
113
309242
2021
es conocer el presente.
05:23
These questions were a few of the first ones
114
311263
3052
Estas fueron algunas de las preguntas
de la fase piloto del Proyecto Ignorancia
05:26
in the pilot phase of the Ignorance Project
115
314315
3385
de la Fundación Gapminder que dirijo,
05:29
in Gapminder Foundation that we run,
116
317700
3020
e iniciamos esto el año pasado,
05:32
and it was started, this project, last year
117
320720
2796
05:35
by my boss, and also my son, Ola Rosling. (Laughter)
118
323516
4406
con mi jefe, que es también
mi hijo, Ola Rosling. (Risas)
mi hijo, Ola Rosling. (Risas)
Él es cofundador y director
05:39
He's cofounder and director,
119
327922
1582
05:41
and he wanted, Ola told me
120
329504
1544
y quería, Ola me dijo,
05:43
we have to be more systematic
121
331048
2560
que fuéramos más sistemáticos
al luchar contra
la ignorancia devastadora.
la ignorancia devastadora.
05:45
when we fight devastating ignorance.
122
333608
1873
05:47
So already the pilots reveal this,
123
335481
2218
El programa piloto ya rebela esto,
05:49
that so many in the public score worse than random,
124
337699
3210
que muchos en el público
puntúan peor que el azar,
puntúan peor que el azar,
05:52
so we have to think about preconceived ideas,
125
340909
2083
así que debemos pensar en
ideas preconcebidas.
ideas preconcebidas.
05:54
and one of the main preconceived ideas
126
342992
2028
y algunas de las principales
están relacionadas con la distribución
mundial de la renta
mundial de la renta
05:57
is about world income distribution.
127
345020
1869
05:58
Look here. This is how it was in 1975.
128
346889
3831
Miren como era en 1975.
El número personas para cada ingreso,
06:02
It's the number of people on each income,
129
350720
3219
desde un dólar por día...
06:05
from one dollar a day —
130
353939
2891
(Aplausos)
06:08
(Applause)
131
356830
2451
06:11
See, there was one hump here,
132
359281
2075
Vean que aquí hay una joroba
06:13
around one dollar a day,
133
361356
1898
alrededor de un dólar por día,
06:15
and then there was one hump here
134
363254
1456
y luego una joroba aquí
06:16
somewhere between 10 and 100 dollars.
135
364710
2015
entre 10 y 100 dólares.
06:18
The world was two groups.
136
366725
1746
El mundo tenía dos grupos,
06:20
It was a camel world, like a camel with two humps,
137
368471
3610
era como un camello con dos jorobas,
06:24
the poor ones and the rich ones,
138
372081
2012
los pobres y los ricos,
06:26
and there were fewer in between.
139
374093
1564
y unos pocos entre ellas.
06:27
But look how this has changed:
140
375657
2169
Pero vean cómo ha cambiado.
06:29
As I go forward, what has changed,
141
377826
1826
Conforme avanzamos, lo que cambia
06:31
the world population has grown,
142
379652
1656
es que la población mundial ha aumentado
06:33
and the humps start to merge.
143
381308
2768
y las jorobas empiezan a mezclarse.
06:36
The lower humps merged with the upper hump,
144
384076
2770
La joroba más baja se mezcla
con la joroba más alta;
con la joroba más alta;
06:38
and the camel dies and we have a dromedary world
145
386846
3127
el camello muere y ahora tenemos
un mundo dromedario
un mundo dromedario
06:41
with one hump only.
146
389973
2255
con una sola joroba.
06:44
The percent in poverty has decreased.
147
392228
1924
El porcentaje de pobreza ha disminuido.
06:46
Still it's appalling
148
394152
1577
Aun así es horrible
06:47
that so many remain in extreme poverty.
149
395729
3201
que tantos permanezcan
en la extrema pobreza.
en la extrema pobreza.
06:50
We still have this group, almost a billion, over there,
150
398930
3023
Todavía tenemos este grupo,
cerca de mil millones,
cerca de mil millones,
06:53
but that can be ended now.
151
401953
3049
pero eso puede acabarse ahora.
El reto que tenemos
06:57
The challenge we have now
152
405002
2303
es alejarnos de eso,
entender dónde está la mayoría,
entender dónde está la mayoría,
06:59
is to get away from that,
understand where the majority is,
understand where the majority is,
153
407305
2808
07:02
and that is very clearly shown in this question.
154
410113
3244
y que se muestra muy claramente,
en esta pregunta
en esta pregunta
07:05
We asked, what is the percentage of the world's
155
413357
2233
Preguntamos cuál era
el porcentaje mundial
el porcentaje mundial
de niños de un año de edad
07:07
one-year-old children who have got those
156
415590
1654
07:09
basic vaccines against measles and other things
157
417244
2610
vacunados contra sarampión
y otras cosas
y otras cosas
que hemos padecido por muchos años:
07:11
that we have had for many years:
158
419854
1493
07:13
20, 50 or 80 percent?
159
421347
2022
¿un 20 %, 50 % o 80 %?
07:15
Now, this is what the U.S.
public and the Swedish answered.
public and the Swedish answered.
160
423369
4073
Aquí están las respuestas del
público norteamericano y sueco.
público norteamericano y sueco.
07:19
Look at the Swedish result:
161
427442
876
Vean el resultado de los suecos:
07:20
you know what the right answer is.
162
428318
2062
ya saben la respuesta correcta.
07:22
(Laughter)
163
430380
3673
(Risas)
07:26
Who the heck is a professor of
global health in that country?
global health in that country?
164
434053
3503
¿Quién demonios es el profesor
de salud global en ese país?
de salud global en ese país?
07:29
Well, it's me. It's me.
165
437556
1672
Bueno, soy yo. Soy yo.
(Risas)
07:31
(Laughter)
166
439228
1962
07:33
It's very difficult, this. It's very difficult.
167
441190
2482
Es muy duro esto, es muy duro.
07:35
(Applause)
168
443672
3098
(Aplausos)
07:38
However, Ola's approach
169
446770
3714
Sin embargo, el enfoque de Ola
07:42
to really measure what we know made headlines,
170
450484
3158
para realmente medir
lo que sabemos, levantó titulares
lo que sabemos, levantó titulares
07:45
and CNN published these results on their web
171
453642
3063
y CNN publicó los resultados en su web
con las preguntas,
millones de respuestas,
millones de respuestas,
07:48
and they had the questions there, millions answered,
172
456705
2147
07:50
and I think there were about 2,000 comments,
173
458852
3482
y creo que cerca de 2000 comentarios;
07:54
and this was one of the comments.
174
462334
2313
y uno de estos era:
"Apuesto a que nadie de los medios
de comunicación pasó el test", dijo.
de comunicación pasó el test", dijo.
07:56
"I bet no member of the media
passed the test," he said.
passed the test," he said.
175
464647
3544
08:00
So Ola told me, "Take these devices.
176
468191
2639
Y Ola me dijo: "Toma estos aparatos,
estás invitado a una rueda de prensa;
08:02
You are invited to media conferences.
177
470830
1705
08:04
Give it to them and measure what the media know."
178
472535
2277
dáselos y mide lo que los medios saben".
08:06
And ladies and gentlemen,
179
474812
1924
Y señoras y señores,
08:08
for the first time, the informal results
180
476736
2677
por primera vez, los resultados informales
08:11
from a conference with U.S. media.
181
479413
3925
de una conferencia con los medios
de comunicación de los EE. UU.
de comunicación de los EE. UU.
08:15
And then, lately, from the European Union media.
182
483338
4886
y después, con los de la Unión Europea.
08:20
(Laughter)
183
488224
1268
(Risas)
08:21
You see, the problem is not that people
184
489492
2205
Ven, el problema no es que la gente
08:23
don't read and listen to the media.
185
491697
1948
no lea o no escuche a los medios.
08:25
The problem is that the
media doesn't know themselves.
media doesn't know themselves.
186
493645
4219
El problema es que
los propios medios no lo saben.
los propios medios no lo saben.
08:29
What shall we do about this, Ola?
187
497864
1581
¿Qué deberíamos hacer, Ola?
08:31
Do we have any ideas?
188
499445
1498
¿Tenemos algunas ideas?
08:32
(Applause)
189
500943
11094
(Aplausos)
08:44
Ola Rosling: Yes, I have an idea, but first,
190
512037
3709
Ola Rosling: Sí, tengo alguna idea,
pero primero
pero primero
08:47
I'm so sorry that you were beaten by the chimps.
191
515746
3815
siento mucho que
les ganasen los chimpancés.
les ganasen los chimpancés.
08:51
Fortunately, I will be able to comfort you
192
519561
2633
Con suerte podré consolarlos
08:54
by showing why it was not your fault, actually.
193
522194
4559
cuando vean que no fue culpa suya,
en realidad.
en realidad.
08:58
Then, I will equip you with some tricks
194
526753
2022
Después, les daré algunos trucos
09:00
for beating the chimps in the future.
195
528775
2090
para ganar a los chimpancés en el futuro.
09:02
That's basically what I will do.
196
530865
2214
Esto es básicamente lo que haré.
09:05
But first, let's look at why are we so ignorant,
197
533079
2203
Pero antes, vean porque
somos tan ignorantes.
somos tan ignorantes.
09:07
and it all starts in this place.
198
535282
2607
Todo empieza en este sitio.
09:09
It's Hudiksvall. It's a city in northern Sweden.
199
537889
3690
Es una ciudad del norte
de Suecia: Hudiksvall.
de Suecia: Hudiksvall.
09:13
It's a neighborhood where I grew up,
200
541579
3797
Este es el barrio donde crecí,
09:17
and it's a neighborhood with a large problem.
201
545376
3601
un barrio con un gran problema
09:20
Actually, it has exactly the same problem
202
548977
1986
En realidad, con el mismo problema
09:22
which existed in all the neighborhoods
203
550963
2609
que el resto de los vecindarios,
09:25
where you grew up as well.
204
553572
1348
donde crecieron Uds.
09:26
It was not representative. Okay?
205
554920
2662
No es representativo ¿vale?
09:29
It gave me a very biased view
206
557582
2443
Me dio una visión sesgada
09:32
of how life is on this planet.
207
560025
2348
de cómo es la vida en este planeta.
09:34
So this is the first piece of the ignorance puzzle.
208
562373
2992
Así que esta es la primera pieza
del puzle de la ignorancia.
del puzle de la ignorancia.
09:37
We have a personal bias.
209
565365
1272
Tenemos un sesgo personal,
09:38
We have all different experiences
210
566637
2113
diferentes experiencias
de las comunidades
de las comunidades
09:40
from communities and people we meet,
211
568750
1640
y personas con que vivimos,
09:42
and on top of this, we start school,
212
570390
2987
a lo que hay que añadir,
además, la escuela,
además, la escuela,
09:45
and we add the next problem.
213
573377
1921
que es otro problema.
09:47
Well, I like schools,
214
575298
1144
Me gustan las escuelas,
09:48
but teachers tend to teach outdated worldviews,
215
576442
5087
pero los profesores suelen enseñar
una visión obsoleta del mundo,
una visión obsoleta del mundo,
09:53
because they learned something
when they went to school,
when they went to school,
216
581529
2601
porque aprendieron algo
cuando fueron a la escuela
cuando fueron a la escuela
09:56
and now they describe this world to the students
217
584130
2553
y ahora describen ese mundo
a sus estudiantes
a sus estudiantes
09:58
without any bad intentions,
218
586683
2206
sin mala intención, está claro,
10:00
and those books, of course, that are printed
219
588889
2229
y estos libros, impresos claro,
10:03
are outdated in a world that changes.
220
591118
2931
están caducos en este mundo
de cambios constantes.
de cambios constantes.
10:06
And there is really no practice
221
594049
1247
Y no tiene ningún sentido
10:07
to keep the teaching material up to date.
222
595296
3249
seguir enseñando
con un material tan anticuado.
con un material tan anticuado.
10:10
So that's what we are focusing on.
223
598545
1984
Es en esto en lo que
nos centraremos.
nos centraremos.
10:12
So we have these outdated facts
224
600529
1569
Tenemos unos datos caducos,
10:14
added on top of our personal bias.
225
602098
2934
además de nuestra visión personal sesgada.
10:17
What happens next is news, okay?
226
605032
2476
Lo que sucede después son las noticias.
10:19
An excellent journalist knows how to pick
227
607508
2517
Un buen periodista sabe cómo elegir
10:22
the story that will make headlines,
228
610025
2406
las historias que harán titulares
10:24
and people will read it because it's sensational.
229
612431
2599
y que la gente leerá
porque son sensacionalistas
porque son sensacionalistas
10:27
Unusual events are more interesting, no?
230
615030
3965
Los eventos inusuales son
más interesantes, ¿no?
más interesantes, ¿no?
10:30
And they are exaggerated,
231
618995
1715
Y se exageran,
10:32
and especially things we're afraid of.
232
620710
3429
sobre todo las cosas que nos dan miedo.
10:36
A shark attack on a Swedish person
233
624139
2428
Un tiburón que ataca a un sueco
10:38
will get headlines for weeks in Sweden.
234
626567
3715
será un titular durante semanas en Suecia,
10:42
So these three skewed sources of information
235
630282
3719
Por lo tanto es difícil evitar
10:46
were really hard to get away from.
236
634001
3275
estas tres fuentes
de información sesgadas.
de información sesgadas.
10:49
They kind of bombard us
237
637276
1631
Nos bombardean
10:50
and equip our mind with a lot of strange ideas,
238
638907
3806
y llenan la cabeza con un montón
de ideas extrañas;
de ideas extrañas;
10:54
and on top of it we put the very thing
239
642713
2737
y a esto hay que añadirle lo que
10:57
that makes us humans, our human intuition.
240
645450
5266
nos hace ser humanos:
nuestra intuición humana.
nuestra intuición humana.
Fue buena en la evolución,
11:02
It was good in evolution.
241
650716
2176
11:04
It helped us generalize
242
652892
1258
nos ayudó a generalizar
11:06
and jump to conclusions very, very fast.
243
654150
2258
y sacar conclusiones
muy, muy rápidamente.
muy, muy rápidamente.
11:08
It helped us exaggerate what we were afraid of,
244
656408
3968
Nos ayudó a exagerar
lo que nos daba miedo,
lo que nos daba miedo,
11:12
and we seek causality where there is none,
245
660376
3284
y buscar causalidades donde no las hay,
11:15
and we then get an illusion of confidence
246
663660
4937
para después darnos una especie
de falsa confianza
de falsa confianza
11:20
where we believe that we are the best car drivers,
247
668597
3006
por la que nos creemos
los mejores conductores
los mejores conductores
11:23
above the average.
248
671603
1740
por encima de la media.
Todos respondieron a esta pregunta:
11:25
Everybody answered that question,
249
673343
1362
11:26
"Yeah, I drive cars better."
250
674705
1269
"Sí, yo conduzco mejor".
11:27
Okay, this was good evolutionarily,
251
675974
2297
Vale, fue bueno desde un punto
de vista evolutivo,
de vista evolutivo,
11:30
but now when it comes to the worldview,
252
678271
1833
pero ahora cuando es sobre
la visión del mundo,
la visión del mundo,
11:32
it is the exact reason why it's upside down.
253
680104
2862
es exactamente la razón
por la que está al revés.
por la que está al revés.
11:34
The trends that are increasing are instead falling,
254
682966
2923
Las tendencias que aumentan
están sin embargo cayendo
están sin embargo cayendo
11:37
and the other way around,
255
685889
1582
y lo mismo al contrario,
11:39
and in this case, the chimps
use our intuition against us,
use our intuition against us,
256
687471
4000
y en este caso, los chimpancés
usan nuestra intuición contra nosotros,
usan nuestra intuición contra nosotros,
11:43
and it becomes our weakness instead of our strength.
257
691471
3440
que se convierte en debilidad,
en vez de fortaleza.
en vez de fortaleza.
11:46
It was supposed to be our strength, wasn't it?
258
694911
2483
Se suponía que era
nuestra fortaleza, ¿no?
nuestra fortaleza, ¿no?
¿Cómo resolvemos este problema?
11:49
So how do we solve such problems?
259
697394
2372
Primero, hay que medirlo
11:51
First, we need to measure it,
260
699766
1675
11:53
and then we need to cure it.
261
701441
1402
para luego arreglarlo.
11:54
So by measuring it we can understand
262
702843
2532
Al medirlo podemos comprender
cuál es el patrón de ignorancia.
11:57
what is the pattern of ignorance.
263
705375
2324
Iniciamos el proyecto piloto el año pasado
11:59
We started the pilot last year,
264
707699
1536
12:01
and now we're pretty sure that we will encounter
265
709235
2469
y ahora estamos seguros
de que encontraremos
de que encontraremos
12:03
a lot of ignorance across the whole world,
266
711704
3581
mucha ignorancia por todo el mundo,
y la idea es realmente
12:07
and the idea is really to
267
715285
3613
escalarla a todos los dominios
12:10
scale it up to all domains
268
718898
1977
12:12
or dimensions of global development,
269
720875
2548
o dimensiones del desarrollo global,
12:15
such as climate, endangered species, human rights,
270
723423
4082
como el clima, las especies en peligro
de extinción, los derechos humanos,
de extinción, los derechos humanos,
12:19
gender equality, energy, finance.
271
727505
3210
la igualdad de género,
la energía y las finanzas.
la energía y las finanzas.
12:22
All different sectors have facts,
272
730715
2733
Todos los sectores tienen datos
12:25
and there are organizations trying to spread
273
733448
1596
y hay organizaciones que intentan
12:27
awareness about these facts.
274
735044
1926
concienciarnos sobre estos datos.
12:28
So I've started actually contacting some of them,
275
736970
3704
Por eso, empezamos
a contactar con algunas
a contactar con algunas
12:32
like WWF and Amnesty International and UNICEF,
276
740674
3341
como WWF, Amnistía Internacional y Unicef,
12:36
and asking them, what are your favorite facts
277
744015
2598
para preguntarles,
¿cuáles son sus datos preferidos
¿cuáles son sus datos preferidos
12:38
which you think the public doesn't know?
278
746613
1893
que creen que el público desconoce?
12:40
Okay, I gather those facts.
279
748506
1578
Bien, reuní esos datos.
12:42
Imagine a long list with, say, 250 facts.
280
750084
3535
Imagínense una gran lista, con
digamos, 250 datos.
digamos, 250 datos.
12:45
And then we poll the public
281
753619
1299
Y luego preguntamos al público
12:46
and see where they score worst.
282
754918
1937
para ver cuál tenía
la peor puntuación.
la peor puntuación.
12:48
So we get a shorter list
283
756855
1346
Así conseguimos una lista más corta
12:50
with the terrible results,
284
758201
1056
12:51
like some few examples from Hans,
285
759257
2549
con resultados terribles,
como algunos de los ejemplos de Hans,
12:53
and we have no problem finding these kinds
286
761806
1917
y no tuvimos problemas en encontrar
12:55
of terrible results.
287
763723
1215
esos resultados terribles.
12:56
Okay, this little shortlist, what
are we going to do with it?
are we going to do with it?
288
764938
2845
¿Qué vamos a hacer con esta pequeña lista?
12:59
Well, we turn it into a knowledge certificate,
289
767783
4126
Bueno, la convertimos
en un certificado de conocimiento,
en un certificado de conocimiento,
13:03
a global knowledge certificate,
290
771909
1862
un certificado de conocimiento global,
13:05
which you can use, if you're a large organization,
291
773771
2903
que pueden usar,
si son una gran organización
si son una gran organización
13:08
a school, a university, or maybe a news agency,
292
776674
3755
una escuela, una universidad
o quizás una agencia de prensa
o quizás una agencia de prensa
13:12
to certify yourself as globally knowledgeable.
293
780429
3628
que les certifica
como conocedores globales.
como conocedores globales.
13:16
Basically meaning, we don't hire people
294
784057
2963
Básicamente, significa
que no contratamos a nadie
que no contratamos a nadie
13:19
who score like chimpanzees.
295
787020
2270
que puntuó como los chimpancés.
13:21
Of course you shouldn't.
296
789290
2360
Desde luego no deberían hacerlo.
13:23
So maybe 10 years from now,
297
791650
2271
Puede ser que en 10 años
a partir de ahora,
a partir de ahora,
13:25
if this project succeeds,
298
793921
1992
si este proyecto triunfa,
estén sentados en una entrevista
13:27
you will be sitting in an interview
299
795913
2248
rellenando esta especie
de loco conocimiento global.
de loco conocimiento global.
13:30
having to fill out this crazy global knowledge.
300
798161
4206
Ahora, volvamos a los trucos prácticos.
13:34
So now we come to the practical tricks.
301
802367
3363
13:37
How are you going to succeed?
302
805730
1904
¿Cómo van a triunfar?
13:39
There is, of course, one way,
303
807634
3579
Hay, desde luego, una manera,
que es acostarse muy tarde
todas las noches
todas las noches
13:43
which is to sit down late nights
304
811213
1737
13:44
and learn all the facts by heart
305
812950
2155
y aprenderse de memoria los datos,
13:47
by reading all these reports.
306
815105
1768
leyendo todos estos informes.
13:48
That will never happen, actually.
307
816873
2012
Esto nunca pasará,
13:50
Not even Hans thinks that's going to happen.
308
818885
2709
incluso Hans no cree que pasará,
13:53
People don't have that time.
309
821594
1373
La gente no tiene tiempo.
13:54
People like shortcuts, and here are the shortcuts.
310
822967
3383
La gente quiere atajos y aquí
están los atajos.
están los atajos.
13:58
We need to turn our intuition into strength again.
311
826350
2774
Hay que fortalecer
nuestra intuición de nuevo.
nuestra intuición de nuevo.
14:01
We need to be able to generalize.
312
829124
1444
Poder generalizar.
14:02
So now I'm going to show you some tricks
313
830568
2105
Y les voy a mostrar algunos trucos
14:04
where the misconceptions are turned around
314
832673
2550
en los que los malentendidos
se transforman
se transforman
14:07
into rules of thumb.
315
835223
3208
en reglas prácticas.
14:10
Let's start with the first misconception.
316
838431
2014
Empecemos con un equívoco,
14:12
This is very widespread.
317
840445
1637
muy extendido:
14:14
Everything is getting worse.
318
842082
1866
todo va a peor.
14:15
You heard it. You thought it yourself.
319
843948
3270
Lo oímos a menudo, e incluso,
Uds. mismos lo piensan.
Uds. mismos lo piensan.
14:19
The other way to think is, most things improve.
320
847218
3029
La otra forma de pensar
es que las cosas mejorarán.
es que las cosas mejorarán.
14:22
So you're sitting with a question in front of you
321
850247
2136
Así que cuando
se enfrenten a una pregunta
se enfrenten a una pregunta
14:24
and you're unsure. You should guess "improve."
322
852383
3233
y no estén seguros deberían
adivinar "mejor".
adivinar "mejor".
14:27
Okay? Don't go for the worse.
323
855616
2984
No se inclinen por lo peor, ¿vale?
Esto les ayudará a conseguir mejor
puntuación en los test.
puntuación en los test.
14:30
That will help you score better on our tests.
324
858600
2363
14:32
(Applause)
325
860963
1216
(Aplausos)
14:34
That was the first one.
326
862179
4226
Esta era la primera
Hay ricos y pobres
14:38
There are rich and poor
327
866405
1759
14:40
and the gap is increasing.
328
868164
1466
y la diferencia es cada vez mayor.
14:41
It's a terrible inequality.
329
869630
1655
Hay una gran desigualdad.
14:43
Yeah, it's an unequal world,
330
871285
2201
Sí, vivimos en un mundo desigual,
14:45
but when you look at the data, it's one hump.
331
873486
2325
pero al mirar los datos hay una joroba.
14:47
Okay? If you feel unsure,
332
875811
1854
¿Vale? Si se sienten inseguros
14:49
go for "the most people are in the middle."
333
877665
2753
inclínense por "la mayoría de
la gente está en la mitad".
la gente está en la mitad".
14:52
That's going to help you get the answer right.
334
880418
1983
Les ayudará a conseguir
la repuesta correcta.
la repuesta correcta.
14:54
Now, the next preconceived idea is
335
882401
3707
La siguiente idea preconcebida es que
los países y la gente primero
necesitan ser muy ricos,
necesitan ser muy ricos,
14:58
first countries and people need to be very, very rich
336
886108
3625
15:01
to get the social development
337
889733
2326
para desarrollarse socialmente,
15:04
like girls in school and be ready for natural disasters.
338
892059
3451
con chicas en la escuela y estar listos
para los desastres naturales.
para los desastres naturales.
15:07
No, no, no. That's wrong.
339
895510
1686
No, no, no. Eso está mal.
15:09
Look: that huge hump in the middle
340
897196
2120
Miren, en la gran joroba del medio
15:11
already have girls in school.
341
899316
2443
ya hay chicas en la escuela.
15:13
So if you are unsure, go for the
342
901759
2328
Por tanto, si están inseguros,
piensen en que
piensen en que
15:16
"the majority already have this,"
343
904087
1395
"la mayoría ya lo tiene";
15:17
like electricity and girls in
school, these kinds of things.
school, these kinds of things.
344
905482
3043
cosas como la electricidad, chicas
en la escuela y este tipo de cosas.
en la escuela y este tipo de cosas.
15:20
They're only rules of thumb,
345
908525
2216
Son solo reglas prácticas,
15:22
so of course they don't apply to everything,
346
910741
2390
y lógicamente
no se pueden aplicar a todo,
no se pueden aplicar a todo,
15:25
but this is how you can generalize.
347
913131
1657
pero así es como pueden generalizar.
15:26
Let's look at the last one.
348
914788
1965
Vean la ultima
Si, esta es buena.
15:28
If something, yes, this is a good one,
349
916753
3301
15:32
sharks are dangerous.
350
920054
2173
Los tiburones son peligrosos. No.
15:34
No — well, yes, but they are not so important
351
922227
4399
Bueno sí, pero no son tan importantes
15:38
in the global statistics, that is what I'm saying.
352
926626
2976
en las estadísticas globales,
es lo que quiero decir.
es lo que quiero decir.
15:41
I actually, I'm very afraid of sharks.
353
929602
2531
A mí me dan mucho miedo los tiburones.
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
Tan pronto como veo una pregunta
sobre algo que temo,
sobre algo que temo,
15:46
which might be earthquakes, other religions,
355
934977
2933
puede ser terremotos, otras religiones,
15:49
maybe I'm afraid of terrorists or sharks,
356
937910
3038
quizá terroristas o tiburones,
15:52
anything that makes me feel,
357
940948
1159
cualquier cosa que me atemorice,
15:54
assume you're going to exaggerate the problem.
358
942107
2501
asuman que van a exagerar el problema.
15:56
That's a rule of thumb.
359
944608
1837
Esta es la regla práctica.
15:58
Of course there are dangerous
things that are also great.
things that are also great.
360
946445
2159
Desde luego hay peligros
que también son grandes.
que también son grandes.
16:00
Sharks kill very, very few.
That's how you should think.
That's how you should think.
361
948604
3585
Los tiburones matan muy poca gente,
es lo que deberían pensar.
es lo que deberían pensar.
16:04
With these four rules of thumb,
362
952189
3738
Con estas cuatro reglas prácticas,
16:07
you could probably answer better than the chimps,
363
955927
3360
podrán contestar
mejor que los chimpancés,
mejor que los chimpancés,
16:11
because the chimps cannot do this.
364
959287
1954
porque los chimpancés
no pueden hacer esto.
no pueden hacer esto.
16:13
They cannot generalize these kinds of rules.
365
961241
2603
No puede generalizar este tipo de reglas.
16:15
And hopefully we can turn your world around
366
963844
4012
Y felizmente podrán
darle la vuelta al mundo
darle la vuelta al mundo
y ganar a los chimpancés, ¿vale?
16:19
and we're going to beat the chimps. Okay?
367
967856
2835
16:22
(Applause)
368
970691
3921
(Aplausos)
16:31
That's a systematic approach.
369
979160
2088
Este es un enfoque sistemático,
16:33
Now the question, is this important?
370
981248
2564
pero la pregunta ahora es
¿es esto importante?
¿es esto importante?
16:35
Yeah, it's important to understand poverty,
371
983812
2726
Sí, es importante
comprender la pobreza,
comprender la pobreza,
16:38
extreme poverty and how to fight it,
372
986538
3247
la extrema pobreza y como combatirla,
16:41
and how to bring girls in school.
373
989785
2045
y como llevar las chicas a la escuela.
16:43
When we realize that actually it's
succeeding, we can understand it.
succeeding, we can understand it.
374
991830
4340
Cuando se den cuenta de que esto
está pasando podrán comprenderlo.
está pasando podrán comprenderlo.
16:48
But is it important for everyone else
375
996170
1812
Pero ¿es importante para todo el mundo?
16:49
who cares about the rich end of this scale?
376
997982
2454
¿Qué pasa con los ricos, el otro
extremo en la escala?
extremo en la escala?
16:52
I would say yes, extremely important,
377
1000436
2044
Diría que sí, que muy importantes
16:54
for the same reason.
378
1002480
1509
por la misma razón.
16:55
If you have a fact-based worldview of today,
379
1003989
3065
Si tienen una visión del mundo
basada en datos actuales
basada en datos actuales
16:59
you might have a chance to understand
380
1007054
1618
podrán tener la oportunidad
de comprender
de comprender
17:00
what's coming next in the future.
381
1008672
1754
que vendrá en el futuro.
17:02
We're going back to these two humps in 1975.
382
1010426
2438
Volvamos a esas dos jorobas en 1975
17:04
That's when I was born,
383
1012864
1350
cuando nací,
17:06
and I selected the West.
384
1014214
3019
y selecciono Occidente.
17:09
That's the current EU countries and North America.
385
1017233
4183
Estos son los actuales países
de la Unión Europea y EE. UU.
de la Unión Europea y EE. UU.
17:13
Let's now see how the rest and the West compares
386
1021416
3383
Vean como Occidente
y el resto se comparan
y el resto se comparan
17:16
in terms of how rich you are.
387
1024799
2081
en términos de cómo son de ricos.
17:18
These are the people who can afford
388
1026880
2251
Esta es la gente que puede permitirse
17:21
to fly abroad with an airplane for a vacation.
389
1029131
3578
viajar en avión
al extranjero en vacaciones.
al extranjero en vacaciones.
17:24
In 1975, only 30 percent of them lived
390
1032709
3308
En 1975, solo podía el 30 %
17:28
outside EU and North America.
391
1036017
2967
de los que vivían fuera
de la Unión Europea y EE. UU.
de la Unión Europea y EE. UU.
17:30
But this has changed, okay?
392
1038984
2329
Pero esto ha cambiado.
17:33
So first, let's look at the change up till today, 2014.
393
1041313
4743
Primero, vean el cambio
hasta hoy, 2014.
hasta hoy, 2014.
17:38
Today it's 50/50.
394
1046056
1388
Actualmente es 50/50.
17:39
The Western domination is over, as of today.
395
1047444
3681
Se acabó la dominación occidental.
17:43
That's nice. So what's going to happen next?
396
1051125
2199
Eso es bueno.
¿Qué ocurrirá a continuación?
¿Qué ocurrirá a continuación?
17:45
Do you see the big hump? Did you see how it moved?
397
1053324
3243
¿Ven esta gran joroba?
¿Ven cómo se mueve?
¿Ven cómo se mueve?
17:48
I did a little experiment. I went to the IMF,
International Monetary Fund, website.
International Monetary Fund, website.
398
1056567
6031
Hice un experimento, visité la web
del Fondo Monetario Internacional.
del Fondo Monetario Internacional.
17:54
They have a forecast for the next
five years of GDP per capita.
five years of GDP per capita.
399
1062598
4163
para ver el pronóstico del PIB
en los próximos 5 años,
en los próximos 5 años,
17:58
So I can use that to go five years into the future,
400
1066761
3017
y poder usarlo como una predicción
para los próximos 5 años,
para los próximos 5 años,
18:01
assuming the income inequality
of each country is the same.
of each country is the same.
401
1069778
3335
siempre que la diferencia de ingresos
entre los países sea la misma.
entre los países sea la misma.
18:05
I did that, but I went even further.
402
1073113
1927
Lo hice, e incluso fui más lejos.
18:07
I used those five years for the next 20 years
403
1075040
3178
Usé estos 5 años para los próximos 20,
18:10
with the same speed, just as an
experiment what might actually happen.
experiment what might actually happen.
404
1078218
5277
a la misma velocidad, solo como
un experimento de lo que podría pasar.
un experimento de lo que podría pasar.
Vengan al futuro.
18:15
Let's move into the future.
405
1083495
1367
18:16
In 2020, it's 57 percent in the rest.
406
1084862
5220
En 2020, es el 57 % en el resto
18:22
In 2025, 63 percent.
407
1090082
3036
En 2025, es el 63 %, 2030, 68%.
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
Y en 2035 Occidente es superado en
el mercado de los consumidores ricos.
el mercado de los consumidores ricos.
Estas son solo proyecciones
del PIB per cápita en el futuro.
del PIB per cápita en el futuro.
18:34
These are just projections of
GDP per capita into the future.
GDP per capita into the future.
409
1102355
3347
18:37
Seventy-three percent of the rich consumers
410
1105702
2355
El 73 % de los consumidores ricos
18:40
are going to live outside North America and Europe.
411
1108057
3618
vivirán fuera EE. UU. y Europa
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
Por eso creo que es una buena idea
para una compañía usar este certificado
para una compañía usar este certificado
para asegurarse de tomar decisiones
basadas en los datos del futuro.
basadas en los datos del futuro.
18:47
to make sure to make fact-
based decisions in the future.
based decisions in the future.
413
1115873
3407
18:51
Thank you very much.
414
1119280
1476
Mucha gracias
18:52
(Applause)
415
1120756
2501
(Aplausos)
19:00
Bruno Giussani: Hans and Ola Rosling!
416
1128184
2052
Bruno Gisani: ¡Hans y 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