TED@State
Hans Rosling: Let my dataset change your mindset
Hans Rosling: a felmérésem megváltoztatja a felfogásukat.
Filmed:
Readability: 3.5
1,816,065 views
2009 nyarán az USA Külügyminisztériumában Hans Rosling káprázatos bemutatót tartott, amelyben buborékdiagrammokkal leplezte le a fejlődő világról kialakított hamis hiedelmeket. Friss jelentés Kínáról és a bankmentőcsomagok utáni világról, amit remek "adat-show" tarkít.
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I'm going to talk about your mindset.
0
0
4000
Ma az Önök felfogásáról fogok beszélni.
00:20
Does your mindset correspond to my dataset?
1
4000
4000
A felfogásuk összhangban van a felmérésemmel?
00:24
(Laughter)
2
8000
1000
(Nevetés)
00:25
If not, one or the other needs upgrading, isn't it?
3
9000
3000
Ha nem, az egyiket frissíteni kellene, nemde?
00:28
When I talk to my students about global issues,
4
12000
4000
Amikor globális kérdésekről adok elő hallgatóimnak,
00:32
and I listen to them in the coffee break,
5
16000
2000
majd hallgatom őket a kávészünetben,
00:34
they always talk about "we" and "them."
6
18000
3000
mindig "róluk" és "rólunk" beszélnek.
00:37
And when they come back into the lecture room
7
21000
3000
Az előadóteremben aztán
00:40
I ask them, "What do you mean with "we" and "them"?
8
24000
2000
megkérdezem, kik a "mi" és az "ők"?
00:42
"Oh, it's very easy. It's the western world and it's the developing world," they say.
9
26000
3000
"Hát, a nyugati és a fejlődő világ."
00:45
"We learned it in college."
10
29000
2000
"Ahogy tanultuk."
00:47
And what is the definition then? "The definition?
11
31000
2000
Akkor mi a definíció? "A definíció?"
00:49
Everyone knows," they say.
12
33000
2000
"Azt mindenki tudja."
00:51
But then you know, I press them like this.
13
35000
2000
De én csak nyúzom őket.
00:53
So one girl said, very cleverly, "It's very easy.
14
37000
2000
Egy lány végül azt mondta, nagyon okosan:
00:55
Western world is a long life in a small family.
15
39000
3000
"A nyugat: hosszú élet kis családban,
00:58
Developing world is a short life in a large family."
16
42000
3000
a fejlődő világ: rövid élet nagy családban."
01:01
And I like that definition, because it enabled me
17
45000
3000
Ez jó definíció, így össze tudtam kötni
01:04
to transfer their mindset
18
48000
2000
az ő felfogásukat
01:06
into the dataset.
19
50000
2000
az én felmérésemmel.
01:08
And here you have the dataset.
20
52000
2000
Ez pedig a felmérés.
01:10
So, you can see that what we have on this axis here
21
54000
2000
Tehát ezen a tengelyen itt
01:12
is size of family. One, two, three, four, five
22
56000
3000
a család mérete, egy, kettő, ... öt
01:15
children per woman on this axis.
23
59000
2000
egy nőre eső gyerekek száma.
01:17
And here, length of life, life expectancy,
24
61000
2000
Itt pedig a várható életkor
01:19
30, 40, 50.
25
63000
2000
30, 40, 50.
01:21
Exactly what the students said was their concept about the world.
26
65000
4000
A hallgatók elképzelése szerint.
01:25
And really this is about the bedroom.
27
69000
2000
Ez a hálószobáról szól,
01:27
Whether the man and woman decide to have small family,
28
71000
4000
hogy vajon a pár kis családot akar,
01:31
and take care of their kids, and how long they will live.
29
75000
3000
és gondoskodik a gyerekekről. Az élethossz pedig,
01:34
It's about the bathroom and the kitchen. If you have soap, water and food, you know,
30
78000
4000
ez a fürdő és a konyha. Hogy van-e szappan, víz és étel,
01:38
you can live long.
31
82000
2000
ami kell a hosszú élethez.
01:40
And the students were right. It wasn't that the world consisted --
32
84000
2000
És igazuk van. A világnak két része volt,
01:42
the world consisted here, of one set of countries over here,
33
86000
4000
két része, az egyik itt
01:46
which had large families and short life. Developing world.
34
90000
4000
nagy családok és rövid élet. A fejlődő világ.
01:50
And we had one set of countries up there
35
94000
3000
És egy másik része, itt fent
01:53
which was the western world.
36
97000
2000
ez volt a nyugati világ.
01:55
They had small families and long life.
37
99000
3000
Kis családok, hosszú élet.
01:58
And you are going to see here
38
102000
2000
És amit mindjárt látni fognak
02:00
the amazing thing that has happened in the world during my lifetime.
39
104000
4000
a csodás dolog, ami az én életemben következett be.
02:04
Then the developing countries applied
40
108000
2000
Ahogy a fejlődő országokba eljutott
02:06
soap and water, vaccination.
41
110000
2000
a szappan, tiszta víz, az oltás.
02:08
And all the developing world started to apply family planning.
42
112000
3000
Mindenütt gyakorlattá vált a családtervezés.
02:11
And partly to USA who help to provide
43
115000
2000
Részben pedig az USA támogatása
02:13
technical advice and investment.
44
117000
3000
technikai tanácsadással és befektetéssel.
02:16
And you see all the world moves over to a two child family,
45
120000
4000
És íme, a világ a kétgyerekes modell felé tart,
02:20
and a life with 60 to 70 years.
46
124000
3000
és a 60-70 év várható életkor felé.
02:23
But some countries remain back in this area here.
47
127000
3000
De néhány ország lemaradt, itt, ezen a részen.
02:26
And you can see we still have Afghanistan down here.
48
130000
3000
Látják Afganisztánt, még mindig lent.
02:29
We have Liberia. We have Congo.
49
133000
3000
És itt van Libéria. És itt van Kongó.
02:32
So we have countries living there.
50
136000
2000
Tehát van idelenn is ország.
02:34
So the problem I had
51
138000
2000
Tehát az én bajom az,
02:36
is that the worldview that my students had
52
140000
4000
hogy a tanítványaim világképe
02:40
corresponds to reality in the world
53
144000
2000
akkor volt igaz,
02:42
the year their teachers were born.
54
146000
3000
amikor a tanáraik születtek.
02:45
(Laughter)
55
149000
3000
(Nevetés)
02:48
(Applause)
56
152000
3000
(Taps)
02:51
And we, in fact, when we have played this over the world.
57
155000
3000
Ezt mi bemutattuk mindenfelé a világban.
02:54
I was at the Global Health Conference here in Washington last week,
58
158000
3000
A múlt héten a Világ-egészségügyi Konferencián voltam (www.globalhealth.com),
02:57
and I could see the wrong concept
59
161000
3000
és láttam, hogy ez a téveszme
03:00
even active people in United States had,
60
164000
3000
még a hozzáértők közt is elterjedt.
03:03
that they didn't realize the improvement
61
167000
3000
Nem vették észre a fejlődést
03:06
of Mexico there, and China, in relation to United States.
62
170000
5000
ami Mexikóban és Kínában történt az USA-hoz képest.
03:11
Look here when I move them forward.
63
175000
2000
Nézzék, ahogy előrepörgetem.
03:13
Here we go.
64
177000
7000
Tessék.
03:20
They catch up. There's Mexico.
65
184000
3000
Felzárkóznak. Ez itt Mexikó.
03:23
It's on par with United States in these two social dimensions.
66
187000
3000
Egy szinten az USA-val, ebből a két szempontból.
03:26
There was less than five percent
67
190000
2000
A világ-egészségügyi szakértők
03:28
of the specialists in Global Health that was aware of this.
68
192000
3000
kevesebb mint öt százaléka tudta ezt.
03:31
This great nation, Mexico,
69
195000
2000
Ez a nagyszerű nemzet, Mexikó,
03:33
has the problem that arms are coming from North,
70
197000
3000
a beáramló fegyverek problémájával küzd
03:36
across the borders, so they had to stop that,
71
200000
2000
az északi határon át. Ezt meg kellett állítaniuk.
03:38
because they have this strange relationship to the United States, you know.
72
202000
4000
Mivel, tudják, igen furcsa a viszonyuk az USA-val.
03:42
But if I would change this axis here,
73
206000
4000
De ha lecserélem ezt a tengelyt, nézzék,
03:46
I would instead put income per person.
74
210000
3000
és ide az egy főre jutó jövedelmet teszem.
03:49
Income per person. I can put that here.
75
213000
3000
Egy főre jutó jövedelem. Ide tudom tenni.
03:52
And we will then see
76
216000
2000
És így már
03:54
a completely different picture.
77
218000
2000
egészen más a kép.
03:56
By the way, I'm teaching you
78
220000
2000
Egyébként most tanítom Önöket
03:58
how to use our website, Gapminder World,
79
222000
2000
hogyan használják a Gapminder World-öt,
04:00
while I'm correcting this,
80
224000
2000
azért variálom.
04:02
because this is a free utility on the net.
81
226000
3000
Mivel ez egy ingyenes honlap.
04:05
And when I now finally got it right,
82
229000
3000
És ha végül megvan a helyes beállítás
04:08
I can go back 200 years in history.
83
232000
4000
vissza tudok menni 200 évet.
04:12
And I can find United States up there.
84
236000
4000
És az USA-t ott találom fent.
04:16
And I can let the other countries be shown.
85
240000
3000
Mutatom az összes országot.
04:19
And now I have income per person on this axis.
86
243000
3000
Már a jövedelem van ezen a tengelyen.
04:22
And United States only had some, one, two thousand dollars at that time.
87
246000
3000
Az USA-ban ez mindössze 2000 dollár volt akkor.
04:25
And the life expectancy was 35 to 40 years,
88
249000
4000
A várható életkor pedig 35 és 40 között,
04:29
on par with Afghanistan today.
89
253000
2000
mint ma Afganisztánban.
04:31
And what has happened in the world, I will show now.
90
255000
5000
Most megmutatom, hogy mi történt a világban.
04:36
This is instead of studying history
91
260000
2000
Egy évnyi történelemtanulás helyett
04:38
for one year at university.
92
262000
2000
az egyetemen.
04:40
You can watch me for one minute now and you'll see the whole thing.
93
264000
3000
Mutatom egy percben, látni az egészet.
04:43
(Laughter)
94
267000
2000
(Nevetés)
04:45
You can see how the brown bubbles, which is west Europe,
95
269000
5000
Látják, ahogy a barna buborék, Nyugat-Európa
04:50
and the yellow one, which is the United States,
96
274000
3000
és a sárga, ami az USA
04:53
they get richer and richer and also
97
277000
2000
egyre gazdagabbak,
04:55
start to get healthier and healthier.
98
279000
2000
és egészségesebbek.
04:57
And this is now 100 years ago,
99
281000
2000
Ez volt száz évvel ezelőtt
04:59
where the rest of the world remains behind.
100
283000
3000
a világ többi része lemaradt.
05:02
Here we come. And that was the influenza.
101
286000
5000
Így alakul aztán. Ez itt az influenza.
05:07
That's why we are so scared about flu, isn't it?
102
291000
3000
Ezért félünk annyira az influenzától, nemde?
05:10
It's still remembered. The fall of life expectancy.
103
294000
3000
Még emlékszünk rá. A várható életkor zuhanására.
05:13
And then we come up. Not until
104
297000
3000
De aztán feljöttünk.
05:16
independence started.
105
300000
2000
De addig nem, amíg a függetlenedés
05:18
Look here You have China over there,
106
302000
2000
el nem jött. Nézzék, itt van Kína,
05:20
you have India over there,
107
304000
2000
itt van India,
05:22
and this is what has happened.
108
306000
8000
és ez történt.
05:30
Did you note there, that we have Mexico up there?
109
314000
3000
Vegyék észre Mexikót ott fent.
05:33
Mexico is not at all on par with the United States,
110
317000
2000
Mexikó nincs egy szinten az USA-val,
05:35
but they are quite close.
111
319000
2000
de közel van hozzá.
05:37
And especially, it's interesting to see
112
321000
2000
És ami különösen érdekes,
05:39
China and the United States
113
323000
2000
Kína és az USA fejlődése
05:41
during 200 years,
114
325000
3000
a 200 év alatt.
05:44
because I have my oldest son now working for Google,
115
328000
2000
A legidősebb fiam a Google-nál dolgozik,
05:46
after Google acquired this software.
116
330000
3000
mióta a Google megvette ezt a szoftvert.
05:49
Because in fact, this is child labor. My son and his wife sat in a closet
117
333000
3000
Ugyanis ez gyermekmunka. A fiam és a felesége
05:52
for many years and developed this.
118
336000
2000
éveken át és fejlesztették.
05:54
And my youngest son, who studied Chinese in Beijing.
119
338000
4000
A legkisebb fiam Kínait tanult Pekingben.
05:58
So they come in with the two perspectives I have, you know?
120
342000
4000
Szóval előjöttek az én két különböző perspektívámmal. Tudják?
06:02
And my son, youngest son who studied in Beijing,
121
346000
2000
A fiam, a legkisebb, aki Pekingben tanult,
06:04
in China, he got a long-term perspective.
122
348000
4000
neki hosszú távú perspektívája van.
06:08
Whereas when my oldest son, who works for Google,
123
352000
2000
Míg a legnagyobb fiam, aki a Google-nál van,
06:10
he should develop by quarter, or by half-year.
124
354000
4000
negyedéves, féléves ciklusban dolgozik.
06:14
Or Google is quite generous, so he can have one or two years to go.
125
358000
3000
Nem, a Google rendes, van az egy év is, vagy kettő.
06:17
But in China they look generation after generation
126
361000
2000
Kínában pedig generációkra tekintenek,
06:19
because they remember
127
363000
3000
mert még emlékeznek
06:22
the very embarrassing period, for 100 years,
128
366000
2000
arra a szégyenteljes száz évre
06:24
when they went backwards.
129
368000
2000
amikor visszafelé haladtak.
06:26
And then they would remember the first part
130
370000
3000
És emlékezhetnek a múlt század
06:29
of last century, which was really bad,
131
373000
3000
első felére, ami igen szörnyű volt.
06:32
and we could go by this so-called Great Leap Forward.
132
376000
3000
És most érünk el az úgynevezett Nagy Ugrásig.
06:35
But this was 1963.
133
379000
2000
Ez 1963-ban volt.
06:37
Mao Tse-Tung eventually brought health to China,
134
381000
4000
Mao Ce Tung végül elhozta az egészséget.
06:41
and then he died, and then Deng Xiaoping started
135
385000
2000
Aztán meghalt, és Teng Hsziao Ping elindította
06:43
this amazing move forward.
136
387000
2000
ezt a fantasztikus fejlődést.
06:45
Isn't it strange to see that the United States
137
389000
2000
Nem érdekes? Az USA-ban előbb nőtt
06:47
first grew the economy, and then gradually got rich?
138
391000
4000
a gazdaság, aztán lett jobb az élet.
06:51
Whereas China could get healthy much earlier,
139
395000
3000
Kína pedig jóval előbb lett egészséges.
06:54
because they applied the knowledge of education, nutrition,
140
398000
4000
Mert ők megörökölték a tapasztalatot oktatásról, élelmezésről,
06:58
and then also benefits of penicillin
141
402000
3000
majd a penicillin előnyeiről,
07:01
and vaccines and family planning.
142
405000
2000
oltásról, családtervezésről.
07:03
And Asia could have social development
143
407000
3000
Így Ázsiában előbb jött a társadalmi fejlődés
07:06
before they got the economic development.
144
410000
3000
és csak aztán a gazdasági fejlődés.
07:09
So to me, as a public health professor,
145
413000
2000
Tehát nekem, a közegészségügy professzorának
07:11
it's not strange that all these countries grow so fast now.
146
415000
4000
nem meglepő ez a gyors növekedés.
07:15
Because what you see here, what you see here
147
419000
2000
Mert amit itt látnak,
07:17
is the flat world of Thomas Friedman,
148
421000
3000
az Thomas Friedman lapos Földje.
07:20
isn't it.
149
424000
2000
Nemde?
07:22
It's not really, really flat.
150
426000
2000
Azért nem teljesen lapos.
07:24
But the middle income countries --
151
428000
2000
De a közepes jövedelmű országok ...
07:26
and this is where I suggest to my students,
152
430000
2000
és itt szoktam javasolni a hallgatóimnak,
07:28
stop using the concept "developing world."
153
432000
3000
hogy felejtsék el a "fejlődő világ" ideáját.
07:31
Because after all, talking about the developing world
154
435000
3000
Mert a fejlődő világról beszélni olyan,
07:34
is like having two chapters in the history of the United States.
155
438000
4000
mint az USA történetét két fejezetre osztani.
07:38
The last chapter is about present, and president Obama,
156
442000
4000
A második fejezet a jelen, Obama elnöksége.
07:42
and the other is about the past,
157
446000
2000
Az első pedig a múlt,
07:44
where you cover everything from Washington
158
448000
2000
ami lefed mindent Washingtontól
07:46
to Eisenhower.
159
450000
2000
Eisenhowerig.
07:48
Because Washington to Eisenhower,
160
452000
2000
Mert Washingtontól Eisenhowerig;
07:50
that is what we find in the developing world.
161
454000
2000
ezt találni ma a fejlődő világban.
07:52
We could actually go to Mayflower
162
456000
2000
Vagy akár mehetnénk a Mayflowertől
07:54
to Eisenhower,
163
458000
2000
Eisenhowerig,
07:56
and that would be put together into a developing world,
164
460000
3000
és ez egy kalap alá véve a fejlődő világ.
07:59
which is rightly growing its cities in a very amazing way,
165
463000
3000
Ahol csodálatosan fejlődő városok vannak,
08:02
which have great entrepreneurs,
166
466000
2000
nagyszerű vállalkozók vannak,
08:04
but also have the collapsing countries.
167
468000
3000
de vannak összeomló országok is.
08:07
So, how could we make better sense about this?
168
471000
3000
Hogy lehetne jobban érzékeltetni?
08:10
Well, one way of trying is to see whether we could
169
474000
3000
Megpróbálhatjuk úgy, hogy vesszük
08:13
look at income distribution.
170
477000
2000
a jövedelem eloszlását.
08:15
This is the income distribution of peoples in the world,
171
479000
3000
Ez a világ népeinek jövedelemeloszlása.
08:18
from $1. This is where you have food to eat.
172
482000
3000
Egy dollár, annyi pénz, hogy futja ételre.
08:21
These people go to bed hungry.
173
485000
2000
Ők itt éhesen fekszenek le.
08:23
And this is the number of people.
174
487000
2000
Ez az emberek száma.
08:25
This is $10, whether you have a public or a private
175
489000
2000
Ez itt tíz dollár, amiből telik közegészségügyre,
08:27
health service system. This is where you can
176
491000
2000
vagy magánorvosra. Ha itt vagy,
08:29
provide health service for your family and school for your children,
177
493000
3000
lesz egészségügyi ellátás a családnak, iskola a gyereknek.
08:32
and this is OECD countries:
178
496000
2000
Ezek az OECD országok.
08:34
Green, Latin America, East Europe.
179
498000
2000
Zöld: Latin-Amerika, Kelet-Európa.
08:36
This is East Asia, and the light blue there is South Asia.
180
500000
4000
És itt Kelet-Ázsia. A világoskék pedig Dél-Ázsia.
08:40
And this is how the world changed.
181
504000
3000
Ez pedig ahogy változott a világ.
08:43
It changed like this.
182
507000
2000
Így változott.
08:45
Can you see how it's growing? And how hundreds of millions
183
509000
3000
Látják, hogy nő? Ahogy százmilliók, milliárdok
08:48
and billions is coming out of poverty in Asia?
184
512000
3000
lépnek ki a szegénységből Ázsiában?
08:51
And it goes over here?
185
515000
2000
Folytatódik tovább.
08:53
And I come now, into projections,
186
517000
2000
Innen már előrejelzés.
08:55
but I have to stop at the door of Lehman Brothers there, you know, because --
187
519000
3000
De itt meg kell állnunk, a Lehman Brothers-nél, tudják.
08:58
(Laughter)
188
522000
3000
(Nevetés)
09:01
that's where the projections are not valid any longer.
189
525000
2000
Mivel az előrejelzés innen hamis.
09:03
Probably the world will do this.
190
527000
2000
Valószínűleg a világ így fog alakulni.
09:05
and then it will continue forward like this.
191
529000
3000
És tovább fog fejlődni ehhez hasonlóan.
09:08
But more or less, this is what will happen,
192
532000
2000
De többé-kevésbé így fog történni mindenképpen.
09:10
and we have a world which cannot be looked upon as divided.
193
534000
5000
A világ többé nem tekinthető kétpólusúnak.
09:15
We have the high income countries here,
194
539000
2000
Itt vannak a magas jövedelmű országok,
09:17
with the United States as a leading power;
195
541000
3000
az USA-val az élen.
09:20
we have the emerging economies in the middle,
196
544000
3000
Itt vannak a feltörekvő országok középen,
09:23
which provide a lot of the funding for the bailout;
197
547000
2000
amik nyújtják az alapot a bankmentő csomagokhoz.
09:25
and we have the low income countries here.
198
549000
3000
És itt a kis jövedelmű országok. (Nevetés.)
09:28
Yeah, this is a fact that from where the money comes,
199
552000
3000
Igen, ez a helyzet, onnan jön a pénz.
09:31
they have been saving, you know, over the last decade.
200
555000
2000
Tudják, ők félretettek az elmúlt évtizedben.
09:33
And here we have the low income countries
201
557000
2000
Tehát itt az alacsony jövedelmű országok
09:35
where entrepreneurs are.
202
559000
2000
ahol a vállalkozók vannak.
09:37
And here we have the countries in collapse and war,
203
561000
3000
És itt van az összeomlás és a háború,
09:40
like Afghanistan, Somalia, parts of Congo, Darfur.
204
564000
5000
Afganisztán, Szomália, Kongó egyes részei és Darfur.
09:45
We have all this at the same time.
205
569000
2000
Ez mind egyszerre van jelen.
09:47
That's why it's so problematic to describe what has happened
206
571000
2000
Ezért olyan nehéz leírni, mi történik
09:49
in the developing world.
207
573000
2000
a fejlődő világban.
09:51
Because it's so different, what has happened there.
208
575000
2000
Mert annyira különböző dolgok történnek.
09:53
And that's why I suggest
209
577000
2000
Ezért ajánlottam egy más
09:55
a slightly different approach of what you would call it.
210
579000
3000
megközelítési módját, hogy beszéljünk a világról.
09:58
And you have huge differences within countries also.
211
582000
4000
De egy országon belül is hatalmas különbségek vannak.
10:02
I heard that your departments here were by regions.
212
586000
3000
Úgy hallottam, régiónként vannak itt szervezve az ügyosztályok.
10:05
Here you have Sub-Saharan Africa, South Asia,
213
589000
3000
Itt látják: Szub-szaharai Afrika, Dél-Ázsia,
10:08
East Asia, Arab states,
214
592000
2000
Kelet-Ázsia, Arab országok,
10:10
East Europe, Latin America, and OECD.
215
594000
2000
Kelet-Európa, Latin-Amerika és az OECD.
10:12
And on this axis, GDP.
216
596000
2000
GDP ezen a tengelyen,
10:14
And on this, heath, child survival,
217
598000
2000
ezen az egészség, a gyerekek túlélési rátája.
10:16
and it doesn't come as a surprise
218
600000
2000
Nem meglepő
10:18
that Africa south of Sahara is at the bottom.
219
602000
3000
Afrika, a Szahara déli része, a legutolsó.
10:21
But when I split it, when I split it
220
605000
2000
De amint felosztom
10:23
into country bubbles,
221
607000
2000
országbuborékokra,
10:25
the size of the bubbles here is the population.
222
609000
3000
... a buborék mérete a populáció ...
10:28
Then you see Sierra Leone and Mauritius, completely different.
223
612000
3000
láthatják, Sierra Leone és Mauríciusz mennyire különböző.
10:31
There is such a difference within Sub-Saharan Africa.
224
615000
2000
Ekkora a differencia a Szub-szaharai Afrikán belül.
10:33
And I can split the others. Here is the South Asian,
225
617000
3000
Feloszthatunk egy másik területet is. Íme, Dél-Ázsia
10:36
Arab world.
226
620000
2000
és az Arab világ.
10:38
Now all your different departments.
227
622000
2000
Tehát az összes ügyosztályuk.
10:40
East Europe, Latin America, and OECD countries.
228
624000
3000
Kelet-Európa, Latin-Amerika és az OECD országok.
10:43
And here were are. We have a continuum in the world.
229
627000
3000
És íme, itt az összes. Folytonos az eloszlás.
10:46
We cannot put it into two parts.
230
630000
2000
Nem lehet kettéosztani.
10:48
It is Mayflower down here. It is Washington here,
231
632000
3000
Itt a Mayflower lent, itt Washington
10:51
building, building countries.
232
635000
2000
építi az országokat
10:53
It's Lincoln here, advancing them.
233
637000
4000
Lincoln itt van, fejleszti őket.
10:57
It's Eisenhower bringing modernity into the countries.
234
641000
3000
Itt Eisenhower modernizál.
11:00
And then it's United States today, up here.
235
644000
2000
És itt, fent, a mai USA.
11:02
And we have countries all this way.
236
646000
2000
És mindenhol vannak országok.
11:04
Now, this is the important thing
237
648000
3000
Ez fontos ahhoz,
11:07
of understanding how the world has changed.
238
651000
4000
hogy megértsük, hogyan változott a világ.
11:11
At this point I decided to make a pause.
239
655000
4000
És most engedjék meg, hogy pózoljak egy kicsit.
11:15
(Laughter)
240
659000
2000
(Nevetés)
11:17
And it is my task, on behalf of the rest of the world,
241
661000
3000
Kötelességem, a világ többi részének nevében
11:20
to convey a thanks to the U.S. taxpayers,
242
664000
4000
köszönetet mondani az amerikai adófizetőknek
11:24
for Demographic Health Survey.
243
668000
2000
a Demográfiai Egészségügyi Felmérésért (Demographic Health Survey, DHS).
11:26
Many are not aware of -- no, this is not a joke.
244
670000
3000
Sokan nem tudják ... nem, ez nem vicc.
11:29
This is very serious.
245
673000
2000
Ez teljesen komoly.
11:31
It is due to USA's continuous sponsoring
246
675000
4000
Köszönhetően az USA 25 évi támogatásának,
11:35
during 25 years of the very good methodology
247
679000
3000
kiváló módszerekkel mérték
11:38
for measuring child mortality
248
682000
2000
a gyermekhalandóságot
11:40
that we have a grasp of what's happening in the world.
249
684000
3000
így van képünk arról, hogy mi történik a világban.
11:43
(Applause)
250
687000
7000
(Taps)
11:50
And it is U.S. government at its best,
251
694000
3000
Az USA kormánya legjobb arcát mutatta,
11:53
without advocacy, providing facts,
252
697000
3000
részrehajlás nélkül, a tényeket nyújtva,
11:56
that it's useful for the society.
253
700000
2000
ami a társadalom hasznára van.
11:58
And providing data free of charge
254
702000
3000
És ingyen
12:01
on the internet, for the world to use. Thank you very much.
255
705000
3000
elérhető az interneten. Köszönjük!
12:04
Quite the opposite of the World Bank,
256
708000
2000
Ezzel szemben a Világbank,
12:06
who compiled data with government money,
257
710000
3000
aki az adatokat állami pénzen,
12:09
tax money, and then they sell it to add a little profit,
258
713000
3000
a mi adónkból állította össze, pénzért adja azokat tovább,
12:12
in a very inefficient, Gutenberg way.
259
716000
3000
nagyon kényelmetlen guttenbergi módon.
12:15
(Applause)
260
719000
6000
(Taps)
12:21
But the people doing that at the World Bank
261
725000
2000
Azok, akik ezzel foglalkoznak a Világbanknál
12:23
are among the best in the world.
262
727000
2000
a világ legjobbjai között vannak.
12:25
And they are highly skilled professionals.
263
729000
2000
Magasan képzett szakemberek.
12:27
It's just that we would like to upgrade our international agencies
264
731000
4000
Mi csak azt szeretnénk, ha a nemzetközi szervek
12:31
to deal with the world in the modern way, as we do.
265
735000
3000
modern módon gondolkodnának, ahogy mi is.
12:34
And when it comes to free data and transparency,
266
738000
3000
Tehát amikor ingyen elérhető adat és nyilvánosság a téma,
12:37
United States of America is one of the best.
267
741000
3000
az USA a legjobbaknak egyike.
12:40
And that doesn't come easy from the mouth of a Swedish public health professor.
268
744000
3000
Ezt nem könnyen mondom ki, svéd egészségügyi szakember létemre.
12:43
(Laughter)
269
747000
3000
(Nevetés)
12:46
And I'm not paid to come here, no.
270
750000
3000
És nekem senki nem fizetett, hogy ide jöjjek.
12:49
I would like to show you what happens with the data,
271
753000
2000
Megmutatom, hova kerül az adat,
12:51
what we can show with this data.
272
755000
2000
mit tudunk megmutatni a segítségével.
12:53
Look here. This is the world.
273
757000
2000
Nézzék. Ez a világ.
12:55
With income down there and child mortality.
274
759000
2000
Jövedelem alul, és gyermekhalandóság.
12:57
And what has happened in the world?
275
761000
2000
Mi történt a világban?
12:59
Since 1950, during the last 50 years
276
763000
3000
1950 óta, az elmúlt 50 évben
13:02
we have had a fall in child mortality.
277
766000
3000
a gyermekhalandóság csökkent.
13:05
And it is the DHS that makes it possible to know this.
278
769000
2000
A DHS-nek köszönhetjük ezt a tudást.
13:07
And we had an increase in income.
279
771000
2000
Növekedett a jövedelem.
13:09
And the blue former developing countries
280
773000
2000
A kék, korábbi fejlődő országok
13:11
are mixing up with the former industrialized western world.
281
775000
5000
összekeverednek a korábbi iparosodott nyugattal.
13:16
We have a continuum. But we still have, of course,
282
780000
3000
És folytonosság van. De még mindig létezik, itt fent,
13:19
Congo, up there. We still have as poor countries
283
783000
3000
Kongó. Vannak még szegény országok,
13:22
as we have had, always, in history.
284
786000
4000
ahogy mindig is voltak a történelem során.
13:26
And that's the bottom billion, where we've heard today
285
790000
3000
Az alsó milliárd, akikről ma egy egészen más
13:29
about a completely new approach to do it.
286
793000
3000
megközelítést mutattam be.
13:32
And how fast has this happened?
287
796000
3000
És milyen gyorsan történt mindez!
13:35
Well, MDG 4.
288
799000
2000
Nos, az MDG 4
13:37
The United States has not been so eager
289
801000
2000
Az USA nem volt lelkes támogatója
13:39
to use MDG 4.
290
803000
3000
az MDG 4-nek.
13:42
But you have been the main sponsor that has enabled us to measure it,
291
806000
3000
De önök voltak a fő szponzorai annak, amivel megmérhetjük.
13:45
because it's the only child mortality that we can measure.
292
809000
3000
Mivel csak a gyermekhalandósággal tudjuk mérni.
13:48
And we used to say that it should fall four percent per year.
293
812000
3000
Azt mondtuk, négy százalékkal kell csökkennie évente.
13:51
Let's see what Sweden has done.
294
815000
2000
Lássuk mi történt Svédországban.
13:53
We used to boast about fast social progress.
295
817000
3000
Szoktunk kérkedni a gyors fejlődésünkkel.
13:56
That's where we were, 1900.
296
820000
2000
Ott voltunk 1900-ban.
13:58
1900, Sweden was there.
297
822000
2000
1900, Svédország.
14:00
Same child mortality as Bangladesh had, 1990,
298
824000
2000
Gyermekhalandóság mint Banglades 1990-ben.
14:02
though they had lower income.
299
826000
2000
Bár nekik kevesebb volt a jövedelmük.
14:04
They started very well. They used the aid well.
300
828000
3000
Jól indultak, jól használták a segélyt.
14:07
They vaccinated the kids. They get better water.
301
831000
2000
Beoltották a gyerekeket. Tisztították a vizet.
14:09
And they reduced child mortality,
302
833000
2000
És a gyermekhalandóság csökkent,
14:11
with an amazing 4.7 percent per year. They beat Sweden.
303
835000
3000
döbbenetes 4,7%-kal évente. Svédország vesztett.
14:14
I run Sweden the same 16 year period.
304
838000
4000
Svédországnak is 16 évet adtam.
14:18
Second round, it's Sweden, 1916,
305
842000
2000
Második menet:
14:20
against Egypt, 1990.
306
844000
2000
Svédország 1916 vs Egyiptom 1990.
14:22
Here we go. Once again the USA is part of the reason here.
307
846000
3000
És íme. Az USA az egyik tényező itt is.
14:25
They get safe water, they get food for the poor,
308
849000
4000
Tiszta víz, étel a szegényeknek.
14:29
and they get malaria eradicated.
309
853000
2000
A maláriát felszámolták.
14:31
5.5 percent. They are faster than the millennium development goal.
310
855000
3000
5,5%. Több, mint az MDG.
14:34
And third chance for Sweden, against Brazil here.
311
858000
3000
Utolsó esély Svédországnak, Brazília ellen.
14:37
Brazil here has amazing social improvement
312
861000
4000
Brazília elképesztően fejlődik
14:41
over the last 16 years,
313
865000
2000
16 éve.
14:43
and they go faster than Sweden.
314
867000
2000
És ők győztek.
14:45
This means that the world is converging.
315
869000
2000
Tehát a világ összezár.
14:47
The middle income countries,
316
871000
2000
A közepes jövedelmű országok,
14:49
the emerging economy, they are catching up.
317
873000
2000
a fejlődő gazdasági zóna felzárkózik.
14:51
They are moving to cities,
318
875000
2000
Városokba költöznek,
14:53
where they also get better assistance for that.
319
877000
2000
ahol több segítséget kapnak ehhez.
14:55
Well the Swedish students protest at this point.
320
879000
3000
De a svédek óvást jelentenek be.
14:58
They say, "This is not fair,
321
882000
2000
"Nem tisztességes!
15:00
because these countries had vaccines and antibiotics
322
884000
2000
Nekik volt oltásuk, antibiotikumuk,
15:02
that were not available for Sweden.
323
886000
2000
Svédországnak nem volt.
15:04
We have to do real-time competition."
324
888000
2000
Egyidejű verseny kell."
15:06
Okay. I give you Singapore, the year I was born.
325
890000
3000
Jó, akkor mutatom Szingapúrt, születésem évében.
15:09
Singapore had twice the child mortality of Sweden.
326
893000
2000
A gyermekhalandóság duplája volt Svédországénak.
15:11
It's the most tropical country in the world,
327
895000
2000
Ez a legtrópusibb ország a Földön.
15:13
a marshland on the equator.
328
897000
2000
Egyenlítői lápvidék.
15:15
And here we go. It took a little time for them to get independent.
329
899000
3000
És tessék. Kellett idő megszerezni a függetlenséget.
15:18
But then they started to grow their economy.
330
902000
2000
De aztán jött a gazdasági növekedés.
15:20
And they made the social investment. They got away malaria.
331
904000
2000
És szociális fejlesztések. Kiirtották a maláriát.
15:22
They got a magnificent health system
332
906000
2000
Kiváló egészségügyi rendszerük van,
15:24
that beat both the U.S. and Sweden.
333
908000
2000
és legyőzték az USA-t is, Svédországot is.
15:26
We never thought it would happen that they would win over Sweden!
334
910000
3000
Sose gondoltuk volna, hogy legyőzhetik Svédországot!
15:29
(Applause)
335
913000
8000
(Taps)
15:37
All these green countries are achieving millennium development goals.
336
921000
3000
Az összes zöld ország eléri az MDG-t.
15:40
These yellow are just about to be doing this.
337
924000
2000
A sárgák éppencsak.
15:42
These red are the countries that doesn't do it, and the policy has to be improved.
338
926000
3000
A vörösek kudarcot vallottak, náluk változásra van szükség.
15:45
Not simplistic extrapolation.
339
929000
3000
Nem leegyszerűsítő extrapoláció ez.
15:48
We have to really find a way
340
932000
2000
Valóban meg kell találnunk a módját, hogy
15:50
of supporting those countries in a better way.
341
934000
2000
jobban segítsük ezeket az országokat.
15:52
We have to respect the middle income countries
342
936000
3000
Méltányolnunk kell a közepes jövedelmű országokat,
15:55
on what they are doing.
343
939000
2000
az eredményeikért.
15:57
And we have to fact-base the whole way we look at the world.
344
941000
3000
És tényszerűvé kell tenni végre a világképünket.
16:00
This is dollar per person. This is HIV in the countries.
345
944000
3000
Itt: dollár per fő. Itt: HIV fertőzöttség országonként.
16:03
The blue is Africa.
346
947000
2000
A kék Afrika.
16:05
The size of the bubbles is how many are HIV affected.
347
949000
3000
A buborék mérete a fertőzöttek száma.
16:08
You see the tragedy in South Africa there.
348
952000
2000
Itt látják Dél-Afrika tragédiáját.
16:10
About 20 percent of the adult population are infected.
349
954000
3000
A felnőtt lakosság 20%-a fertőzött.
16:13
And in spite of them having quite a high income,
350
957000
3000
A magas jövedelem ellenére
16:16
they have a huge number of HIV infected.
351
960000
3000
rengeteg a HIV fertőzött.
16:19
But you also see that there are African countries down here.
352
963000
3000
De ugyanakkor itt lent is van Afrikai ország.
16:22
There is no such thing as an HIV epidemic in Africa.
353
966000
4000
Nincs afrikai HIV járvány.
16:26
There's a number, five to 10 countries in Africa
354
970000
3000
Jó pár, 5-10 afrikai országban
16:29
that has the same level as Sweden and United States.
355
973000
3000
olyan a helyzet, mint Svédországban vagy az USA-ban.
16:32
And there are others who are extremely high.
356
976000
2000
De ott vannak azok, ahol elképesztően magas.
16:34
And I will show you that what has happened
357
978000
3000
Megmutatom, hogy mi történt az egyik
16:37
in one of the best countries, with the most vibrant economy
358
981000
4000
legfejlettebb országban. Afrika legélénkebb gazdaságában,
16:41
in Africa and a good governance, Botswana.
359
985000
3000
ahol igen jó a kormányzás. Botswanában.
16:44
They have a very high level. It's coming down.
360
988000
2000
Nagyon magas. De már csökken.
16:46
But now it's not falling,
361
990000
2000
De nem zuhan.
16:48
because there, with help from PEPFAR,
362
992000
2000
Mert a PEPFAR segítségével
16:50
it's working with treatment. And people are not dying.
363
994000
3000
a betegeket gyógyítják, és nem halnak meg.
16:53
And you can see it's not that easy,
364
997000
3000
És nem igaz az sem,
16:56
that it is war which caused this.
365
1000000
3000
hogy a háború okozza.
16:59
Because here, in Congo, there is war.
366
1003000
2000
Itt van Kongó, háború van.
17:01
And here, in Zambia, there is peace.
367
1005000
3000
Ez pedig Zambia, béke.
17:04
And it's not the economy. Richer country has a little higher.
368
1008000
3000
És nem is a gazdaság. Gazdagabb országokban magasabb.
17:07
If I split Tanzania in its income,
369
1011000
2000
Ha felosztom Tanzániát jövedelem szerint,
17:09
the richer 20 percent in Tanzania
370
1013000
2000
a leggazdagabb 20%-ban
17:11
has more HIV than the poorest one.
371
1015000
2000
több a HIV, mint a legszegényebben
17:13
And it's really different within each country.
372
1017000
3000
Nagy a különbség országon belül.
17:16
Look at the provinces of Kenya. They are very different.
373
1020000
2000
Kenya tartományai. Különbözőek.
17:18
And this is the situation you see.
374
1022000
3000
Ez a helyzet.
17:21
It's not deep poverty. It's the special situation,
375
1025000
3000
Nem a mély szegénység. Ez egy speciális helyzet.
17:24
probably of concurrent sexual partnership
376
1028000
3000
Az oka talán az egynél több szexuális kapcsolat
17:27
among part of the heterosexual population
377
1031000
3000
a heteroszexuális népesség körében
17:30
in some countries, or some parts of countries,
378
1034000
2000
egyes országokban, vagy országrészekben,
17:32
in south and eastern Africa.
379
1036000
2000
Dél- és Kelet-Afrikában.
17:34
Don't make it Africa. Don't make it a race issue.
380
1038000
3000
Ne mondd, hogy Afrika. Ne mondd, hogy rassz.
17:37
Make it a local issue. And do prevention at each place,
381
1041000
4000
Ez helyi probléma. Helyi megelőzésre van szükség,
17:41
in the way it can be done there.
382
1045000
2000
helyi lehetőségek szerint.
17:43
So to just end up,
383
1047000
3000
Tehát hogy befejezzem:
17:46
there are things of suffering
384
1050000
3000
Sok a szenvedés
17:49
in the one billion poorest, which we don't know.
385
1053000
3000
az alsó milliárdban, amit nem ismerünk.
17:52
Those who live beyond the cellphone,
386
1056000
2000
Ahol nincs mobil,
17:54
those who have yet to see a computer,
387
1058000
2000
nem láttak számítógépet,
17:56
those who have no electricity at home.
388
1060000
3000
nincs áram a lakásokban.
17:59
This is the disease, Konzo, I spent 20 years
389
1063000
2000
Ez a Konzo betegség. Húsz évet töltöttem
18:01
elucidating in Africa.
390
1065000
2000
ennek tisztázásával Afrikában.
18:03
It's caused by fast processing of toxic cassava root in famine situation.
391
1067000
5000
Egy gyökér hanyag feldogozása okozza ínséges időkben.
18:08
It's similar to the pellagra epidemic in Mississippi in the '30s.
392
1072000
4000
Mint a pellagra volt Mississippi-ben, a '30-as években.
18:12
It's similar to other nutritional diseases.
393
1076000
3000
Vagy mint más táplálkozással összefüggő betegségek.
18:15
It will never affect a rich person.
394
1079000
2000
A gazdagokat nem érinti.
18:17
We have seen it here in Mozambique.
395
1081000
3000
Megtörtént Mozambikban.
18:20
This is the epidemic in Mozambique. This is an epidemic in northern Tanzania.
396
1084000
3000
Ez Mozambik. És népbetegség Tanzániában is.
18:23
You never heard about the disease.
397
1087000
2000
Önök soha nem is hallottak erről.
18:25
But it's much more than Ebola
398
1089000
2000
Pedig sokkal többeket érint
18:27
that has been affected by this disease.
399
1091000
2000
mint az ebola.
18:29
Cause crippling throughout the world.
400
1093000
2000
Sokakat megnyomorít szerte a világon.
18:31
And over the last two years,
401
1095000
2000
Az utóbbi két évben
18:33
2,000 people has been crippled
402
1097000
2000
2000 ember bénult meg
18:35
in the southern tip of Bandundu region.
403
1099000
2000
a Bandunda régió déli csücskében.
18:37
That used to be the illegal diamond trade,
404
1101000
2000
Illegális gyémántkereskedelem zajlott,
18:39
from the UNITA-dominated area in Angola.
405
1103000
3000
Angola UNITA-kontroll alatti részén.
18:42
That has now disappeared,
406
1106000
2000
Ez mára megszűnt.
18:44
and they are now in great economic problem.
407
1108000
2000
De a gazdasági helyzet nagyon rossz.
18:46
And one week ago, for the first time,
408
1110000
3000
És egy hete, most először,
18:49
there were four lines on the Internet.
409
1113000
3000
négysoros hír jelent meg az interneten.
18:52
Don't get confused of the progress of the emerging economies
410
1116000
3000
Ne zavarja meg Önöket a fejlődő országok sikere,
18:55
and the great capacity
411
1119000
3000
a közepes jövedelmű országok
18:58
of people in the middle income countries
412
1122000
2000
és a békében élő országok
19:00
and in peaceful low income countries.
413
1124000
2000
előtt álló lehetőségek.
19:02
There is still mystery in one billion.
414
1126000
2000
Egymilliárd továbbra is nyomorog.
19:04
And we have to have more concepts
415
1128000
2000
És mélyebb belelátásra van szükség,
19:06
than just developing countries and developing world.
416
1130000
3000
minthogy "fejlődő világ".
19:09
We need a new mindset. The world is converging,
417
1133000
3000
Új felfogás kell. A világ összemosódik.
19:12
but -- but -- but not the bottom billion.
418
1136000
3000
De, de, de! Nem az alsó milliárd.
19:15
They are still as poor as they've ever been.
419
1139000
3000
Ők továbbra is olyan szegények, mint valaha.
19:18
It's not sustainable, and it will not happen around one superpower.
420
1142000
5000
Nem fenntartható. És nem egy nagyhatalom lesz.
19:23
But you will remain
421
1147000
2000
Az USA marad az egyik nagy,
19:25
one of the most important superpowers,
422
1149000
3000
ha nem a legnagyobb szuperhatalom.
19:28
and the most hopeful superpower, for the time to be.
423
1152000
3000
És ma a legreménytelibb hatalom.
19:31
And this institution
424
1155000
2000
Ez az intézmény
19:33
will have a very crucial role,
425
1157000
2000
létfontosságú szerepet fog betölteni,
19:35
not for United States, but for the world.
426
1159000
2000
nem az USA, hanem a világ szempontjából.
19:37
So you have a very bad name,
427
1161000
3000
Önöknek nem jó az elnevezése.
19:40
State Department. This is not the State Department.
428
1164000
2000
Ez nem külügyminisztérium,
19:42
It's the World Department.
429
1166000
2000
hanem Világminisztérium.
19:44
And we have a high hope in you. Thank you very much.
430
1168000
2000
És mi bízunk Önökben. Köszönöm a figyelmet.
19:46
(Applause)
431
1170000
5000
(Taps)
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