TED2009
Hans Rosling: Insights on HIV, in stunning data visuals
Hans Rosling sobre el HIV: Nuevos datos y asombrosos gráficos
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Hans Rosling revela nuevos gráficos de datos que desentrañan los complejos factores de riesgo de una de las más letales (y más incomprendidas) enfermedades: HIV. Afirma que prevenir la transmisión -- no los tratamientos con drogas -- es la clave para terminar la epidemia.
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
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(Applause)
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(Aplausos)
00:18
AIDS was discovered 1981; the virus, 1983.
1
6000
5000
El SIDA fue descubierto en 1981, el virus -- en 1983.
00:23
These Gapminder bubbles show you
2
11000
2000
Estas burbujas en Gapminder muestran
00:25
how the spread of the virus was in 1983 in the world,
3
13000
4000
la propagación del virus en 1983 en el mundo.
00:29
or how we estimate that it was.
4
17000
2000
o cómo estimamos que era.
00:31
What we are showing here is --
5
19000
2000
Lo que mostramos aquí es --
00:33
on this axis here, I'm showing percent of infected adults.
6
21000
7000
en este eje aquí, muestro el porcentaje de adultos infectados.
00:40
And on this axis, I'm showing dollars per person in income.
7
28000
5000
Y en este eje, muestro ingresos en dólares por persona.
00:45
And the size of these bubbles, the size of the bubbles here,
8
33000
4000
Y el tamaño de estas burbujas, el tamaño aquí,
00:49
that shows how many are infected in each country,
9
37000
3000
que muestra cuántos están infectados en cada país,
00:52
and the color is the continent.
10
40000
2000
y el color es el continente.
00:54
Now, you can see United States, in 1983,
11
42000
2000
Puede ver que Estados Unidos, en 1983,
00:56
had a very low percentage infected,
12
44000
3000
tenía un porcentaje muy bajo de infectados,
00:59
but due to the big population, still a sizable bubble.
13
47000
4000
pero debido a su gran población, tiene una burbuja notable.
01:03
There were quite many people infected in the United States.
14
51000
3000
Había bastantes personas infectadas en los Estados Unidos.
01:06
And, up there, you see Uganda.
15
54000
2000
Y allá arriba, ven Uganda.
01:08
They had almost five percent infected,
16
56000
3000
Tenía casi un cinco por ciento de infectados,
01:11
and quite a big bubble in spite of being a small country, then.
17
59000
3000
y una burbuja grande a pesar de ser un país pequeño, entonces.
01:14
And they were probably the most infected country in the world.
18
62000
5000
Y era probablemente el país más infectado del mundo.
01:19
Now, what has happened?
19
67000
2000
¿Qué ha ocurrido?
01:21
Now you have understood the graph
20
69000
2000
Ahora entendieron el gráfico,
01:23
and now, in the next 60 seconds,
21
71000
3000
y ahora, en los próximos 60 segundos,
01:26
we will play the HIV epidemic in the world.
22
74000
3000
reproduciremos la epidemia de HIV en el mundo.
01:29
But first, I have a new invention here.
23
77000
3000
Pero primero, tengo un nuevo invento.
01:34
(Laughter)
24
82000
3000
(Risas)
01:39
I have solidified the beam of the laser pointer.
25
87000
4000
Hice sólido el rayo de un puntero láser.
01:43
(Laughter)
26
91000
3000
(Risas)
01:46
(Applause)
27
94000
3000
(Aplausos)
01:52
So, ready, steady, go!
28
100000
4000
¡Preparados, listos, fuera!
01:56
First, we have the fast rise in Uganda and Zimbabwe.
29
104000
4000
Primero, tenemos la rápida subida en Uganda y Zimbawe.
02:00
They went upwards like this.
30
108000
2000
Fueron subiendo así.
02:02
In Asia, the first country to be heavily infected was Thailand --
31
110000
4000
En Asia, el primer país seriamente infectado fue Tailandia.
02:06
they reached one to two percent.
32
114000
2000
Alcanzaron de uno a un dos por ciento.
02:08
Then, Uganda started to turn back,
33
116000
2000
Luego, Uganda comenzó a retroceder,
02:10
whereas Zimbabwe skyrocketed,
34
118000
2000
mientras que Zimbawe subió a las nubes,
02:12
and some years later South Africa had a terrible rise of HIV frequency.
35
120000
4000
y años después Sudáfrica tuvo un terrible incremento de frecuencia de HIV.
02:16
Look, India got many infected,
36
124000
2000
India tuvo muchos infectados,
02:18
but had a low level.
37
126000
2000
pero tuvo un nivel bajo.
02:20
And almost the same happens here.
38
128000
2000
Y casi lo mismo sucede aquí.
02:22
See, Uganda coming down, Zimbabwe coming down,
39
130000
3000
Uganda desciende, Zimbawe desciende,
02:25
Russia went to one percent.
40
133000
2000
Russia llegó al uno por ciento.
02:27
In the last two to three years,
41
135000
3000
En los últimos dos o tres años,
02:30
we have reached a steady state of HIV epidemic in the world.
42
138000
4000
la epidemia de HIV alcanzó un nivel estable en el mundo.
02:34
25 years it took.
43
142000
3000
Tardó 25 años.
02:37
But, steady state doesn't mean that things are getting better,
44
145000
3000
Pero, un estado estable no significa que estemos mejor,
02:40
it's just that they have stopped getting worse.
45
148000
3000
sino sólo que dejamos de empeorar.
02:43
And it has -- the steady state is, more or less,
46
151000
4000
Y, el estado estable es, más o menos,
02:47
one percent of the adult world population is HIV-infected.
47
155000
4000
el uno por ciento de la población adulta del mundo está infectada.
02:51
It means 30 to 40 million people,
48
159000
3000
Significa entre 30 y 40 millones de personas,
02:54
the whole of California -- every person,
49
162000
2000
toda California, cada persona,
02:56
that's more or less what we have today in the world.
50
164000
2000
eso es más o menos lo que tenemos en el mundo hoy.
02:58
Now, let me make a fast replay of Botswana.
51
166000
5000
Ahora, permítanme ver rápidamente de nuevo a Botswana.
03:03
Botswana -- upper middle-income country in southern Africa,
52
171000
4000
Botswana -- un país de ingresos medio-altos en el sur de África,
03:07
democratic government, good economy,
53
175000
3000
gobierno democrático, buena economía,
03:10
and this is what happened there.
54
178000
2000
y esto es lo que sucedió allí.
03:12
They started low, they skyrocketed,
55
180000
2000
Comanzaron bajo, se elevaron,
03:14
they peaked up there in 2003,
56
182000
3000
llegaron a una cima en el 2003,
03:17
and now they are down.
57
185000
2000
y ahora están abajo.
03:19
But they are falling only slowly,
58
187000
2000
Pero están bajando lentamente,
03:21
because in Botswana, with good economy and governance,
59
189000
2000
porque en Botswana, con buena economía y gobierno,
03:23
they can manage to treat people.
60
191000
3000
pueden dar tratamiento a las personas.
03:26
And if people who are infected are treated, they don't die of AIDS.
61
194000
3000
Y si la gente infectada tiene tratamiento, no muere de SIDA.
03:29
These percentages won't come down
62
197000
3000
Estos porcentajes no descenderán
03:32
because people can survive 10 to 20 years.
63
200000
2000
porque la gente sobrevivirá entre 10 y 20 años.
03:34
So there's some problem with these metrics now.
64
202000
3000
Así que hay problemas con estas mediciones.
03:37
But the poorer countries in Africa, the low-income countries down here,
65
205000
4000
Pero los países más pobres en África, los de bajos ingresos de aquí,
03:41
there the rates fall faster, of the percentage infected,
66
209000
6000
los porcentaje de infectados caen más rápido
03:47
because people still die.
67
215000
2000
porque la gente aún está muriendo.
03:49
In spite of PEPFAR, the generous PEPFAR,
68
217000
3000
A pesar de PEPFAR, el generoso PEPFAR,
03:52
all people are not reached by treatment,
69
220000
3000
no todos alcanzaron a recibir tratamiento,
03:55
and of those who are reached by treatment in the poor countries,
70
223000
2000
y de aquellos que lo recibieron en los países pobres,
03:57
only 60 percent are left on treatment after two years.
71
225000
3000
sólo un 60% sigue en tratamiento después de dos años.
04:00
It's not realistic with lifelong treatment
72
228000
4000
No es realista un tratamiento de por vida
04:04
for everyone in the poorest countries.
73
232000
2000
para todos en los países más pobres.
04:06
But it's very good that what is done is being done.
74
234000
3000
Pero es muy bueno que se haga lo que se hace.
04:09
But focus now is back on prevention.
75
237000
4000
Pero el foco está de nuevo en la prevención.
04:13
It is only by stopping the transmission
76
241000
3000
Es sólo deteniendo la transmisión
04:16
that the world will be able to deal with it.
77
244000
3000
que el mundo podrá combatirlo.
04:19
Drugs is too costly -- had we had the vaccine,
78
247000
2000
Las drogas son muy costosas -- si tuviésemos una vacuna,
04:21
or when we will get the vaccine, that's something more effective --
79
249000
3000
o cuando tengamos la vacuna, eso sería más efectivo --
04:24
but the drugs are very costly for the poor.
80
252000
2000
pero las drogas son costosas para los pobres.
04:26
Not the drug in itself, but the treatment
81
254000
2000
No la droga en sí misma, sino el tratamiento
04:28
and the care which is needed around it.
82
256000
2000
y el cuidado que debe acompañarlo.
04:32
So, when we look at the pattern,
83
260000
3000
Cuando vemos el patrón,
04:35
one thing comes out very clearly:
84
263000
2000
una cosa resalta claramente:
04:37
you see the blue bubbles
85
265000
2000
Pueden ver las burbujas azules
04:39
and people say HIV is very high in Africa.
86
267000
2000
y la gente dice que el HIV es muy alto en África.
04:41
I would say, HIV is very different in Africa.
87
269000
3000
Yo diría que el HIV es muy diferente en África.
04:44
You'll find the highest HIV rate in the world
88
272000
4000
Encontrarán los índices de HIV más altos del mundo
04:48
in African countries,
89
276000
2000
en los países africanos,
04:50
and yet you'll find Senegal, down here --
90
278000
2000
pero también encontrarán Senegal, allí,
04:52
the same rate as United States.
91
280000
2000
con el mismo índice que Estados Unidos.
04:54
And you'll find Madagascar,
92
282000
2000
Y encontrarán Madagascar,
04:56
and you'll find a lot of African countries
93
284000
2000
y verán muchos países africanos
04:58
about as low as the rest of the world.
94
286000
3000
tan abajo como el resto del mundo.
05:01
It's this terrible simplification that there's one Africa
95
289000
4000
Es una terrible simplificación que haya una África
05:05
and things go on in one way in Africa.
96
293000
2000
y que las cosas son de una manera en África.
05:07
We have to stop that.
97
295000
2000
Debemos detener eso.
05:09
It's not respectful, and it's not very clever
98
297000
3000
No es respetuoso, y no es inteligente
05:12
to think that way.
99
300000
2000
pensar así.
05:14
(Applause)
100
302000
4000
(Aplausos)
05:18
I had the fortune to live and work for a time in the United States.
101
306000
3000
Tuve la suerte de vivir y trabajar un tiempo en los Estados Unidos.
05:21
I found out that Salt Lake City and San Francisco were different.
102
309000
4000
Descubrí que Salt Lake City y San Francisco eran diferentes.
05:25
(Laughter)
103
313000
2000
(Risas)
05:27
And so it is in Africa -- it's a lot of difference.
104
315000
3000
Y es así también en África -- hay muchas diferencias.
05:30
So, why is it so high? Is it war?
105
318000
2000
Entonces, ¿por qué es tan alto? ¿La guerra?
05:32
No, it's not. Look here.
106
320000
2000
No, no es eso. Miren aquí.
05:34
War-torn Congo is down there -- two, three, four percent.
107
322000
3000
El Congo en guerra está allá abajo -- dos, tres, cuatro por ciento.
05:37
And this is peaceful Zambia, neighboring country -- 15 percent.
108
325000
4000
Y la pacífica Zambia, un país vecino -- 15 por ciento.
05:41
And there's good studies of the refugees coming out of Congo --
109
329000
3000
Y hay buenos estudios de los refugiados salidos de Congo --
05:44
they have two, three percent infected,
110
332000
2000
tienen, dos, tres por ciento de infectados,
05:46
and peaceful Zambia -- much higher.
111
334000
2000
y la pacífica Zambia -- mucho mayor.
05:48
There are now studies clearly showing
112
336000
2000
Hay ahora estudios que muestran claramente
05:50
that the wars are terrible, that rapes are terrible,
113
338000
3000
que las guerras y las violaciones son terribles
05:53
but this is not the driving force for the high levels in Africa.
114
341000
3000
Pero no son las fuerzas que llevan a los altos niveles de África.
05:56
So, is it poverty?
115
344000
2000
¿Es la pobreza?
05:58
Well if you look at the macro level,
116
346000
2000
Si ven a un nivel macroscópico,
06:00
it seems more money, more HIV.
117
348000
2000
parecería que más dinero, más HIV
06:02
But that's very simplistic,
118
350000
3000
Pero eso es muy simplista,
06:05
so let's go down and look at Tanzania.
119
353000
2000
bajemos y observemos Tanzania.
06:07
I will split Tanzania in five income groups,
120
355000
4000
Dividiré Tanzania en cinco grupos de ingreso,
06:11
from the highest income to the lowest income,
121
359000
2000
desde el más alto al más bajo ingreso,
06:13
and here we go.
122
361000
2000
allí vamos.
06:15
The ones with the highest income, the better off -- I wouldn't say rich --
123
363000
3000
Los de ingreso más alto, no los llamaría ricos,
06:18
they have higher HIV.
124
366000
2000
tienen HIV más alto.
06:20
The difference goes from 11 percent down to four percent,
125
368000
3000
La diferencia va desde el 11 al cuatro por ciento,
06:23
and it is even bigger among women.
126
371000
2000
y la diferencia es incluso mayor entre las mujeres.
06:25
There's a lot of things that we thought, that now, good research,
127
373000
4000
Hay muchas cosas que creíamos, que, con buena investigación,
06:29
done by African institutions and researchers
128
377000
3000
hecha por instituciones africanas e investigadores
06:32
together with the international researchers, show that that's not the case.
129
380000
3000
junto a investigadores internacionales, demuestran que no eran ciertas.
06:35
So, this is the difference within Tanzania.
130
383000
2000
Esta es la diferencia dentro de Tanzania.
06:37
And, I can't avoid showing Kenya.
131
385000
2000
Y no puedo evitar mostrar Kenya.
06:39
Look here at Kenya.
132
387000
2000
Miren a Kenya.
06:41
I've split Kenya in its provinces.
133
389000
2000
He dividido Kenya en sus provincias.
06:43
Here it goes.
134
391000
2000
Aquí va.
06:45
See the difference within one African country --
135
393000
3000
La diferencia dentro de un país africano --
06:48
it goes from very low level to very high level,
136
396000
3000
va desde lo muy bajo a lo muy alto,
06:51
and most of the provinces in Kenya is quite modest.
137
399000
3000
y en la mayoría de las provincias en Kenya es modesta.
06:54
So, what is it then?
138
402000
2000
¿Qué es entonces?
06:56
Why do we see this extremely high levels in some countries?
139
404000
4000
¿Por qué vemos estos niveles tan altos en algunos países?
07:00
Well, it is more common with multiple partners,
140
408000
3000
Bueno, es común que con múltiples parejas,
07:03
there is less condom use,
141
411000
3000
haya menor uso de condones,
07:06
and there is age-disparate sex --
142
414000
3000
y está el sexo entre edades dispares --
07:09
that is, older men tend to have sex with younger women.
143
417000
3000
hombres mayores tienen sexo con mujeres jóvenes.
07:12
We see higher rates in younger women than younger men
144
420000
3000
Hay índices más altos en mujeres jóvenes que en hombres
07:15
in many of these highly affected countries.
145
423000
2000
en muchos de estos países altamente afectados.
07:17
But where are they situated?
146
425000
2000
¿Pero dónde se sitúan?
07:19
I will swap the bubbles to a map.
147
427000
2000
Distribuiré las burbujas en un mapa.
07:21
Look, the highly infected are four percent of all population
148
429000
4000
Miren, los más infectados son el cuatro por ciento de toda la población
07:25
and they hold 50 percent of the HIV-infected.
149
433000
3000
y tienen el 50 por ciento de los infectados de HIV.
07:28
HIV exists all over the world.
150
436000
3000
El HIV existe en todo el mundo.
07:31
Look, you have bubbles all over the world here.
151
439000
2000
Miren, hay burbujas en todo el mundo.
07:33
Brazil has many HIV-infected.
152
441000
3000
Brazil tiene muchos infectados.
07:36
Arab countries not so much, but Iran is quite high.
153
444000
3000
Los países árabes no tanto, pero en Irán en bastante alto.
07:39
They have heroin addiction and also prostitution in Iran.
154
447000
4000
Tienen adicción a la heroína y prostitución en Irán.
07:43
India has many because they are many.
155
451000
2000
India tiene muchos porque son muchos.
07:45
Southeast Asia, and so on.
156
453000
2000
Sudeste Asiático, y así.
07:47
But, there is one part of Africa --
157
455000
2000
Pero, hay una parte de África --
07:49
and the difficult thing is, at the same time,
158
457000
2000
y lo difícil es, al mismo tiempo,
07:51
not to make a uniform statement about Africa,
159
459000
4000
no hacer una afirmación uniforme sobre África,
07:55
not to come to simple ideas of why it is like this, on one hand.
160
463000
4000
no tener ideas simples de por qué es así, por un lado.
07:59
On the other hand, try to say that this is not the case,
161
467000
3000
Por otro lado, admitir que este es un caso grave,
08:02
because there is a scientific consensus about this pattern now.
162
470000
4000
porque hay un consenso científico sobre este patrón ahora.
08:06
UNAIDS have done good data available, finally,
163
474000
3000
UNAIDS hicieron públicos buenos datos, finalmente,
08:09
about the spread of HIV.
164
477000
3000
sobre la propagación del HIV.
08:12
It could be concurrency.
165
480000
3000
Podría se una concurrencia.
08:15
It could be some virus types.
166
483000
3000
Podría ser algunos tipos de virus.
08:18
It could be that there is other things
167
486000
4000
Podría ser que hay otras cosas
08:22
which makes transmission occur in a higher frequency.
168
490000
3000
que hace que la transmisión ocurra con mayor frecuencia.
08:25
After all, if you are completely healthy and you have heterosexual sex,
169
493000
3000
Después de todo, estando sano y teniendo sexo heterosexual,
08:28
the risk of infection in one intercourse is one in 1,000.
170
496000
5000
el riesgo de infección en una relación es de uno en 1000
08:33
Don't jump to conclusions now on how to
171
501000
2000
No salten a conclusiones;
08:35
behave tonight and so on.
172
503000
2000
compórtense esta noche.
08:37
(Laughter)
173
505000
2000
(Risas)
08:39
But -- and if you are in an unfavorable situation,
174
507000
3000
Pero -- y si están en una situación menos favorable,
08:42
more sexually transmitted diseases, it can be one in 100.
175
510000
3000
con más enfermedades transmitidas sexualmente, puede ser 1 en 100
08:45
But what we think is that it could be concurrency.
176
513000
3000
Pero creemos que podría ser una concurrencia.
08:48
And what is concurrency?
177
516000
2000
¿Qué es concurrencia?
08:50
In Sweden, we have no concurrency.
178
518000
2000
En Suecia, no tenemos concurrencia.
08:52
We have serial monogamy.
179
520000
2000
Tenemos monogamia serial.
08:54
Vodka, New Year's Eve -- new partner for the spring.
180
522000
2000
Vodka, Año nuevo -- nueva pareja en primavera.
08:56
Vodka, Midsummer's Eve -- new partner for the fall.
181
524000
2000
Vodka, Solsticio -- nueva pareja en otoño.
08:58
Vodka -- and it goes on like this, you know?
182
526000
2000
Vodka -- y continúa así por el estilo.
09:00
And you collect a big number of exes.
183
528000
3000
Y obtienes un gran número de "Exes".
09:03
And we have a terrible chlamydia epidemic --
184
531000
2000
Y tenemos una terrible epidemia de clamidia --
09:05
terrible chlamydia epidemic which sticks around for many years.
185
533000
4000
una terrible epidemia de clamidia durante muchos años.
09:09
HIV has a peak three to six weeks after infection
186
537000
3000
El HIV tiene un pico de tres a seis semanas luego de la infección
09:12
and therefore, having more than one partner in the same month
187
540000
3000
y por tanto, tener más de una pareja el mismo mes
09:15
is much more dangerous for HIV than others.
188
543000
3000
es mucho más peligroso en la transmisión de HIV que en otras infecciones.
09:18
Probably, it's a combination of this.
189
546000
2000
Probablemente es una combinación de esto.
09:20
And what makes me so happy is that we are moving now
190
548000
3000
Y lo que me hace feliz es que nos dirigimos ahora
09:23
towards fact when we look at this.
191
551000
2000
hacia hechos cuando vemos esto.
09:25
You can get this chart, free.
192
553000
2000
Pueden obtener esta gráfica gratuitamente.
09:27
We have uploaded UNAIDS data on the Gapminder site.
193
555000
3000
Hemos cargados datos de UNAIDS en Gapminder.org
09:30
And we hope that when we act on global problems in the future
194
558000
4000
Y esperamos que cuando actuemos en problemas globales en el futuro
09:34
we will not only have the heart,
195
562000
3000
no sólo tendremos el corazón,
09:37
we will not only have the money,
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565000
2000
no sólo tendremos el dinero,
09:39
but we will also use the brain.
197
567000
3000
también usaremos el cerebro.
09:42
Thank you very much.
198
570000
2000
Muchas gracias.
09:44
(Applause)
199
572000
6000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Hans Rosling - Global health expert; data visionaryIn Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus.
Why you should listen
Even the most worldly and well-traveled among us have had their perspectives shifted by Hans Rosling. A professor of global health at Sweden's Karolinska Institute, his work focused on dispelling common myths about the so-called developing world, which (as he pointed out) is no longer worlds away from the West. In fact, most of the Third World is on the same trajectory toward health and prosperity, and many countries are moving twice as fast as the west did.
What set Rosling apart wasn't just his apt observations of broad social and economic trends, but the stunning way he presented them. Guaranteed: You've never seen data presented like this. A presentation that tracks global health and poverty trends should be, in a word: boring. But in Rosling's hands, data sings. Trends come to life. And the big picture — usually hazy at best — snaps into sharp focus.
Rosling's presentations were grounded in solid statistics (often drawn from United Nations and World Bank data), illustrated by the visualization software he developed. The animations transform development statistics into moving bubbles and flowing curves that make global trends clear, intuitive and even playful. During his legendary presentations, Rosling took this one step farther, narrating the animations with a sportscaster's flair.
Rosling developed the breakthrough software behind his visualizations through his nonprofit Gapminder, founded with his son and daughter-in-law. The free software — which can be loaded with any data — was purchased by Google in March 2007. (Rosling met the Google founders at TED.)
Rosling began his wide-ranging career as a physician, spending many years in rural Africa tracking a rare paralytic disease (which he named konzo) and discovering its cause: hunger and badly processed cassava. He co-founded Médecins sans Frontièrs (Doctors without Borders) Sweden, wrote a textbook on global health, and as a professor at the Karolinska Institut in Stockholm initiated key international research collaborations. He's also personally argued with many heads of state, including Fidel Castro.
Hans Rosling passed away in February 2017. He is greatly missed.
Hans Rosling | Speaker | TED.com