TED2007
Emily Oster: Flip your thinking on AIDS in Africa
Emily Oster ribalta i nostri pensieri sull'AIDS in Africa
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Emily Oster riesamina le statistiche sull'AIDS in Africa da un punto di vista economico e giunge a una sorprendente conclusione: tutto quello che sappiamo sulla diffusione dell'HIV nel continente è errato.
Emily Oster - Assumption-busting economist
Emily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa. Full bio
Emily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa. Full bio
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So I want to talk to you today about AIDS in sub-Saharan Africa.
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Quindi oggi vorrei parlarvi di AIDS nell'Africa sub-sahariana
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And this is a pretty well-educated audience,
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e poiché siete spettatori molto colti
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so I imagine you all know something about AIDS.
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6000
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immagino che ognuno di voi sappia qualcosa sull'AIDS.
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You probably know that roughly 25 million people in Africa
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9000
2000
Probabilmente saprete che all'incirca 25 milioni di persone in Africa
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are infected with the virus, that AIDS is a disease of poverty,
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sono affette dal virus, e che l'AIDS è una malattia dei poveri
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and that if we can bring Africa out of poverty, we would decrease AIDS as well.
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4000
e che se potessimo portare l'Africa fuori dalla povertà, ridurremmo anche l'AIDS.
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If you know something more, you probably know that Uganda, to date,
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19000
3000
Se sapete qualcosa in più, probabilmente saprete che l'Uganda, ad oggi
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is the only country in sub-Saharan Africa
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è l'unico Paese dell'Africa sub-sahariana
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that has had success in combating the epidemic.
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24000
3000
che ha avuto successo nella lotta contro l'epidemia
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Using a campaign that encouraged people to abstain, be faithful, and use condoms --
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usando una campagna pubblicitaria che incoraggiava le persone all'astinenza, alla fedeltà, e all'uso di profilattici --
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the ABC campaign -- they decreased their prevalence in the 1990s
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4000
la campagna ABC. Hanno ridotto il tasso degli anni '90
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from about 15 percent to 6 percent over just a few years.
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da circa il 15 per cento al 6 per cento in pochi anni.
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If you follow policy, you probably know that a few years ago
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Se seguite la politica, probabilmente sapete che pochi anni fa
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the president pledged 15 billion dollars to fight the epidemic over five years,
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il presidente ha destinato 15 miliardi di dollari alla lotta contro l'epidemia su un arco di 5 anni,
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and a lot of that money is going to go to programs that try to replicate Uganda
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46000
3000
e molto di quel denaro sta andando a programmi che cercano di replicare l'Uganda
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and use behavior change to encourage people and decrease the epidemic.
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49000
6000
e che usano cambiamenti comportamentali per incentivare le persone e limitare l'epidemia
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So today I'm going to talk about some things
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2000
Quindi oggi parlerò di alcune cose
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that you might not know about the epidemic,
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che probabilmente non sapete sull'epidemia.
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and I'm actually also going to challenge
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E poi, in realtà, metterò in dubbio anche
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some of these things that you think that you do know.
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alcune di queste cose che voi credete di sapere.
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To do that I'm going to talk about my research
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3000
E per fare questo vi parlerò della mia ricerca
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as an economist on the epidemic.
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66000
2000
come economista, su questa epidemia.
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And I'm not really going to talk much about the economy.
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68000
2000
E in realtà non parlerò molto dell'economia.
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I'm not going to tell you about exports and prices.
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70000
3000
Non vi parlerò di esportazioni e di prezzi.
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But I'm going to use tools and ideas that are familiar to economists
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73000
4000
Ma utilizzerò strumenti e idee che sono familiari agli economisti
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to think about a problem that's more traditionally
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per riflettere su un problema che è più tradizionalmente considerato
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part of public health and epidemiology.
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parte della salute pubblica e dell'epidemiologia.
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And I think in that sense, this fits really nicely with this lateral thinking idea.
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E penso che in questo senso, questo c'entra bene con questa idea di pensiero laterale.
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Here I'm really using the tools of one academic discipline
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3000
Qui sto veramente usando gli strumenti di una disciplina accademica
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to think about problems of another.
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per pensare ai problemi di un'altra.
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So we think, first and foremost, AIDS is a policy issue.
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90000
3000
Quindi, prima di tutto, noi pensiamo che l'AIDS sia una questione politica.
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And probably for most people in this room, that's how you think about it.
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93000
3000
E probabilmente per la maggior parte delle persone in questa stanza, questo è quello che pensate anche voi.
02:01
But this talk is going to be about understanding facts about the epidemic.
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96000
4000
Invece questa relazione sarà sulla comprensione dei dati dell'epidemia.
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It's going to be about thinking about how it evolves, and how people respond to it.
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100000
3000
E sarà sul pensare a come si evolve, e a come le persone vi reagiscono.
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I think it may seem like I'm ignoring the policy stuff,
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103000
3000
Penso che vi potrà apparire che stia ignorando la parte politica,
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which is really the most important,
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2000
che è davvero quella più importante,
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but I'm hoping that at the end of this talk you will conclude
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108000
2000
ma spero che al termine di questa relazione vi sarete convinti
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that we actually cannot develop effective policy
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2000
che non è realmente possibile creare misure politiche efficaci
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unless we really understand how the epidemic works.
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senza prima comprendere come funzioni l'epidemia.
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And the first thing that I want to talk about,
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E la prima cosa di cui voglio discutere,
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the first thing I think we need to understand is:
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2000
la prima cosa che noi abbiamo bisogno di capire è:
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how do people respond to the epidemic?
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2000
Come reagiscono le persone all'epidemia?
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So AIDS is a sexually transmitted infection, and it kills you.
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4000
L'AIDS è una infezione trasmessa per via sessuale, e ti uccide.
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So this means that in a place with a lot of AIDS,
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2000
Quindi questo significa che in un posto con tanto AIDS,
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there's a really significant cost of sex.
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2000
il sesso ha un costo davvero elevato.
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If you're an uninfected man living in Botswana, where the HIV rate is 30 percent,
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129000
4000
Se fossi un uomo sano che vive in Botswana, dove il tasso di HIV è del 30 per cento
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if you have one more partner this year -- a long-term partner, girlfriend, mistress --
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4000
se avessi un altro partner quest'anno - un partner di lunga data, una ragazza, un'amante -
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your chance of dying in 10 years increases by three percentage points.
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137000
4000
la tua probabilità di morire tra 10 anni aumenterebbe di tre punti percentuali.
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That is a huge effect.
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2000
Questo è un effetto enorme.
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And so I think that we really feel like then people should have less sex.
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143000
3000
E quindi penso che se davvero lo volessimo, allora le persone dovrebbero fare meno sesso.
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And in fact among gay men in the US
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146000
2000
E in effetti tra uomini gay americani
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we did see that kind of change in the 1980s.
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148000
2000
abbiamo osservato quel tipo di cambiamento negli anni '80.
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So if we look in this particularly high-risk sample, they're being asked,
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4000
Quindi, se andiamo ad analizzare questo specifico gruppo ad alto rischio, e chiediamo
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"Did you have more than one unprotected sexual partner in the last two months?"
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3000
"Sei stato con più di un partner sessuale senza usare protezione negli ultimi due mesi?"
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Over a period from '84 to '88, that share drops from about 85 percent to 55 percent.
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157000
6000
in un periodo dall'84 all'88, quella percentuale scende da circa l'85 per cento al 55 per cento.
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It's a huge change in a very short period of time.
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163000
2000
è un cambiamento enorme, e in un periodo di tempo molto breve.
03:10
We didn't see anything like that in Africa.
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165000
2000
Non abbiamo visto nulla del genere in Africa.
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So we don't have quite as good data, but you can see here
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167000
3000
Non abbiamo dati altrettanto buoni, ma potete vedere qui
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the share of single men having pre-marital sex,
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170000
2000
la percentuale di uomini single che fanno sesso prematrimoniale,
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or married men having extra-marital sex,
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172000
2000
o di uomini sposati che fanno sesso extra matrimoniale,
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and how that changes from the early '90s to late '90s,
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174000
3000
e dei cambiamenti che sono avvenuti dai primi anni '90 agli ultimi anni '90.
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and late '90s to early 2000s. The epidemic is getting worse.
61
177000
3000
e dalla fine dei '90 ai primi del 2000. Questa epidemia sta peggiorando.
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People are learning more things about it.
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180000
2000
Le persone imparano più cose su di essa....
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We see almost no change in sexual behavior.
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182000
2000
non vediamo alcun cambiamento nel comportamento sessuale.
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These are just tiny decreases -- two percentage points -- not significant.
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184000
4000
Queste sono solo piccole riduzioni -- due punti percentuali -- non significative.
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This seems puzzling. But I'm going to argue that you shouldn't be surprised by this,
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188000
4000
Questo sembra strano, ma vi dimostrerò che non dovreste esserne sorpresi.
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and that to understand this you need to think about health
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192000
3000
E per capire questo, dovete pensare al tema salute
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the way than an economist does -- as an investment.
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195000
3000
nel modo in cui lo farebbe un'economista -- come un'investimento.
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So if you're a software engineer and you're trying to think about
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198000
3000
Quindi se foste un ingegnere informatico e steste cercando di pensare
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whether to add some new functionality to your program,
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201000
3000
a come aggiungere alcune funzioni al vostro programma
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it's important to think about how much it costs.
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204000
2000
sarebbe importante pensare a quanto costa.
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It's also important to think about what the benefit is.
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206000
2000
Sarebbe anche importante pensare a quale sarebbe il beneficio.
03:53
And one part of that benefit is how much longer
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208000
2000
E una parte di quel beneficio è relativa a quanto a lungo crediate
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you think this program is going to be active.
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210000
2000
che questo programma continuerà ad essere attivo.
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If version 10 is coming out next week,
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212000
2000
Se la versione 10 uscisse la prossima settimana,
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there's no point in adding more functionality into version nine.
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214000
3000
non ci sarebbe ragione per aggiungere funzionalità alla versione nove.
04:02
But your health decisions are the same.
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217000
2000
Ma lo stesso vale per le vostre decisioni sul tema salute.
04:04
Every time you have a carrot instead of a cookie,
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219000
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Ogni volta che mangiate una carota invece di un biscotto,
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every time you go to the gym instead of going to the movies,
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221000
3000
ogni volta che andate in palestra invece di andare al cinema,
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that's a costly investment in your health.
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224000
2000
fate un costoso investimento nella vostra salute.
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But how much you want to invest is going to depend
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226000
2000
Ma quanto siete disposti ad investire dipenderà
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on how much longer you expect to live in the future,
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228000
2000
da quanto vi aspettiate di vivere ancora --
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even if you don't make those investments.
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230000
2000
anche se non aveste da fare quegli investimenti.
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AIDS is the same kind of thing. It's costly to avoid AIDS.
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232000
3000
L'AIDS è lo stesso tipo di cosa. Evitare l'AIDS ha un costo.
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People really like to have sex.
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235000
3000
Alle persone piace molto fare sesso.
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But, you know, it has a benefit in terms of future longevity.
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238000
6000
Ma, si sa, ha un beneficio in termini di longevità futura.
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But life expectancy in Africa, even without AIDS, is really, really low:
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244000
4000
Ma l'aspettativa di vita in Africa, anche senza AIDS, è molto, molto bassa:
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40 or 50 years in a lot of places.
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248000
3000
intorno a 40 o 50 anni in molti posti.
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I think it's possible, if we think about that intuition, and think about that fact,
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251000
4000
Io credo sia possibile, pensando a questa intuizione, e pensando a questo fatto,
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that maybe that explains some of this low behavior change.
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255000
3000
che forse questo spiega una parte di questo basso tasso di cambiamento del comportamento.
04:43
But we really need to test that.
90
258000
2000
Ma dobbiamo davvero verificarlo.
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And a great way to test that is to look across areas in Africa and see:
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260000
3000
E un'ottimo modo di verificarlo è di analizzare diverse aree dell'Africa e vedere se:
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do people with more life expectancy change their sexual behavior more?
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263000
4000
le persone con maggiore aspettativa di vita sono più propense a cambiare il loro comportamento sessuale?
04:52
And the way that I'm going to do that is,
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267000
2000
E il modo in cui farò questa verifica è di
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I'm going to look across areas with different levels of malaria.
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269000
3000
analizzare diverse aree con diversi livelli di malaria.
04:57
So malaria is a disease that kills you.
95
272000
3000
La malaria è una malattia che uccide.
05:00
It's a disease that kills a lot of adults in Africa, in addition to a lot of children.
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275000
3000
E' una malattia che uccide molti adulti in Africa, in aggiunta a molti bambini.
05:03
And so people who live in areas with a lot of malaria
97
278000
3000
E quindi le persone che vivono in aree con alto tasso di malaria
05:06
are going to have lower life expectancy than people who live in areas with limited malaria.
98
281000
4000
avranno un'aspettativa di vita più bassa rispetto a persone che vivono in aree con poca malaria.
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So one way to test to see whether we can explain
99
285000
2000
Quindi un modo per verificare se possiamo spiegare se
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some of this behavior change by differences in life expectancy
100
287000
3000
una parte di questo cambiamento comportamentale è relativo a differenze nell'aspettativa di vita
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is to look and see is there more behavior change
101
290000
3000
è di vedere se ci sia maggiore propensione al cambiamento comportamentale
05:18
in areas where there's less malaria.
102
293000
2000
nelle aree in cui c'è meno malaria.
05:20
So that's what this figure shows you.
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295000
2000
E questo è quanto questo grafico vi mostra.
05:22
This shows you -- in areas with low malaria, medium malaria, high malaria --
104
297000
4000
Questo mostra -- in aree con basso, medio e alto tasso di malaria --
05:26
what happens to the number of sexual partners as you increase HIV prevalence.
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301000
4000
cosa succede al numero dei partner sessuali con l'aumento del tasso dell'HIV.
05:30
If you look at the blue line,
106
305000
2000
Se guardate la linea blu.
05:32
the areas with low levels of malaria, you can see in those areas,
107
307000
3000
le aree con bassi livelli di malaria, potete vedere che in quelle aree,
05:35
actually, the number of sexual partners is decreasing a lot
108
310000
3000
effettivamente, il numero di partner sessuali diminuisce di molto
05:38
as HIV prevalence goes up.
109
313000
2000
con l'aumento del tasso dell'HIV.
05:40
Areas with medium levels of malaria it decreases some --
110
315000
2000
Nelle aree con livelli di malaria medi il tasso scende poco
05:42
it doesn't decrease as much. And areas with high levels of malaria --
111
317000
3000
non scende cosi' tanto. E nelle aree con alti livelli di malaria --
05:45
actually, it's increasing a little bit, although that's not significant.
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320000
5000
in realtà, sta aumentando di un po', anche se non in modo significativo.
05:50
This is not just through malaria.
113
325000
2000
E questo non è solo attraverso la malaria.
05:52
Young women who live in areas with high maternal mortality
114
327000
3000
Giovani donne che vivono in aree con alto tasso di mortalità materna
05:55
change their behavior less in response to HIV
115
330000
3000
sono meno propense a cambiare il loro comportamento in risposta all'HIV
05:58
than young women who live in areas with low maternal mortality.
116
333000
3000
rispetto a giovani donne che vivono in aree con bassa mortalità materna.
06:01
There's another risk, and they respond less to this existing risk.
117
336000
4000
C'è un'altro rischio, ed esse rispondono meno a questo rischio esistente.
06:06
So by itself, I think this tells a lot about how people behave.
118
341000
3000
Quindi credo che questo ci dica molto su come le persone si comportino.
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It tells us something about why we see limited behavior change in Africa.
119
344000
3000
Ci dice qualcosa sul perché vediamo solo limitati cambiamenti comportamentali in Africa.
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But it also tells us something about policy.
120
347000
2000
Ma ci dice anche qualcosa in merito alle politiche.
06:14
Even if you only cared about AIDS in Africa,
121
349000
3000
Anche se vi importasse solo dell'AIDS in Africa,
06:17
it might still be a good idea to invest in malaria,
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352000
3000
potrebbe comunque essere una buona idea investire nella malaria,
06:20
in combating poor indoor air quality,
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355000
2000
nel migliorare la qualità dell'aria negli spazi chiusi,
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in improving maternal mortality rates.
124
357000
2000
nel migliorare i tassi di mortalità materna.
06:24
Because if you improve those things,
125
359000
2000
Perché se migliori queste cose,
06:26
then people are going to have an incentive to avoid AIDS on their own.
126
361000
4000
allora le persone avranno un incentivo ad evitare l'AIDS per conto loro.
06:30
But it also tells us something about one of these facts that we talked about before.
127
365000
4000
Ma questo ci dice anche qualcosa su uno di questi fattori di cui abbiamo parlato prima.
06:34
Education campaigns, like the one that the president is focusing on in his funding,
128
369000
4000
Le campagne educative, come quella che il Presidente si sta concentrando a sponsorizzare,
06:38
may not be enough, at least not alone.
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373000
2000
potrebbero non essere abbastanza. Almeno non da sole.
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If people have no incentive to avoid AIDS on their own,
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375000
2000
Se le persone non sono incentivate ad evitare l'AIDS da sole --
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even if they know everything about the disease,
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377000
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anche se sanno tutto il resto riguardo alla malattia --
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they still may not change their behavior.
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379000
2000
potrebbero ancora non modificare il loro comportamento.
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So the other thing that I think we learn here is that AIDS is not going to fix itself.
133
381000
3000
Quindi l'altra cosa che io credo che possiamo imparare qui è che l'AIDS non si aggiusta da solo.
06:49
People aren't changing their behavior enough
134
384000
2000
Le persone non modificano il loro comportamento abbastanza
06:51
to decrease the growth in the epidemic.
135
386000
3000
per poter ridurre la crescita di questa epidemia.
06:54
So we're going to need to think about policy
136
389000
2000
Quindi dovremo iniziare a pensare alle politiche
06:56
and what kind of policies might be effective.
137
391000
2000
e a quali tipi di politiche possano essere efficaci.
06:58
And a great way to learn about policy is to look at what worked in the past.
138
393000
3000
E un gran bel modo di approfondire il tema politiche è di andare a vedere cosa ha funzionato in passato.
07:01
The reason that we know that the ABC campaign
139
396000
2000
Il motivo per cui sappiamo che la campagna ABC
07:03
was effective in Uganda is we have good data on prevalence over time.
140
398000
3000
ha avuto successo in Uganda è che abbiamo buoni dati sul tasso di prevalenza nell'arco di tempo.
07:06
In Uganda we see the prevalence went down.
141
401000
2000
In Uganda vediamo che la prevalenza è scesa.
07:08
We know they had this campaign. That's how we learn about what works.
142
403000
3000
Sappiamo che avevano fatto questa campagna. E' così che capiamo cosa funziona.
07:11
It's not the only place we had any interventions.
143
406000
2000
Non è l'unico posto in cui siamo intervenuti.
07:13
Other places have tried things, so why don't we look at those places
144
408000
4000
Altri posti hanno provato altre cose, quindi perché non andiamo a vedere quei posti
07:17
and see what happened to their prevalence?
145
412000
3000
e guardiamo cosa è successo al loro tasso di prevalenza?
07:20
Unfortunately, there's almost no good data
146
415000
2000
Sfortunatamente, c'è una quasi totale assenza di dati
07:22
on HIV prevalence in the general population in Africa until about 2003.
147
417000
5000
sul tasso di HIV nella popolazione in Africa fino al 2003 circa.
07:27
So if I asked you, "Why don't you go and find me
148
422000
2000
Quindi se vi chiedessi "Perché non andate a cercarmi
07:29
the prevalence in Burkina Faso in 1991?"
149
424000
3000
il tasso di prevalenza nel Burkina Faso nel 1991?"
07:32
You get on Google, you Google, and you find,
150
427000
3000
Voi andreste su Google -- e trovereste,
07:35
actually the only people tested in Burkina Faso in 1991
151
430000
3000
che in realtà le sole persone che furono testate nel Burkina Faso nel 1991
07:38
are STD patients and pregnant women,
152
433000
2000
erano pazienti affetti da malattie a trasmissione sessuale e donne incinte.
07:40
which is not a terribly representative group of people.
153
435000
2000
Che non è proprio un campione fortemente rappresentativo.
07:42
Then if you poked a little more, you looked a little more at what was going on,
154
437000
3000
Poi, se vi addentraste un po' di più, se andaste a guardare un po' più a fondo,
07:45
you'd find that actually that was a pretty good year,
155
440000
3000
trovereste che in realtà quello è stato un gran buon anno.
07:48
because in some years the only people tested are IV drug users.
156
443000
3000
Perché in alcuni anni le sole persone testate erano tossicodipendenti.
07:51
But even worse -- some years it's only IV drug users,
157
446000
2000
Ma ancora peggio -- in alcuni anni ci sono solo tossicodipendenti,
07:53
some years it's only pregnant women.
158
448000
2000
e in altri anni solo donne incinte.
07:55
We have no way to figure out what happened over time.
159
450000
2000
Non abbiamo alcun modo di stimare cosa sia successo nel tempo.
07:57
We have no consistent testing.
160
452000
2000
Non abbiamo nessuna procedura consistente.
07:59
Now in the last few years, we actually have done some good testing.
161
454000
5000
E negli ultimi anni, siamo riusciti a fare uno screening decisamente buono.
08:04
In Kenya, in Zambia, and a bunch of countries,
162
459000
3000
In Kenya, in Zambia, e in un numero di Paesi,
08:07
there's been testing in random samples of the population.
163
462000
3000
hanno analizzato campioni a caso della popolazione.
08:10
But this leaves us with a big gap in our knowledge.
164
465000
3000
Ma questo ci lascia con un grande vuoto informativo.
08:13
So I can tell you what the prevalence was in Kenya in 2003,
165
468000
3000
Così vi posso dire qual era il tasso nel Kenya nel 2003,
08:16
but I can't tell you anything about 1993 or 1983.
166
471000
3000
ma non posso dirvi nulla sul 1993 o sul 1983.
08:19
So this is a problem for policy. It was a problem for my research.
167
474000
4000
E questo è un problema per la politica, come è stato un problema per la mia ricerca.
08:23
And I started thinking about how else might we figure out
168
478000
4000
E ho iniziato a pensare a quale altro modo potesse esserci per trovare
08:27
what the prevalence of HIV was in Africa in the past.
169
482000
2000
quale fosse il tasso di prevalenza dell'HIV in Africa nel passato.
08:29
And I think that the answer is, we can look at mortality data,
170
484000
4000
E credo che la risposta sia che possiamo guardare ai dati sulla mortalità
08:33
and we can use mortality data to figure out what the prevalence was in the past.
171
488000
4000
e che possiamo usare i dati sulla mortalità per capire quale fosse il tasso di prevalenza nel passato.
08:37
To do this, we're going to have to rely on the fact
172
492000
2000
Per fare questo, dovremmo affidarci al fatto
08:39
that AIDS is a very specific kind of disease.
173
494000
2000
che l'AIDS è un tipo di malattia molto specifica.
08:41
It kills people in the prime of their lives.
174
496000
2000
Uccide le persone nel periodo migliore della loro vita.
08:43
Not a lot of other diseases have that profile. And you can see here --
175
498000
3000
Sono poche le malattie con questa caratteristica. E qui potete vedere:
08:46
this is a graph of death rates by age in Botswana and Egypt.
176
501000
4000
questo è un grafico del tasso di mortalità per anno di età in Botswana e in Egitto.
08:50
Botswana is a place with a lot of AIDS,
177
505000
2000
Il Botswana è un posto con tanto AIDS,
08:52
Egypt is a place without a lot of AIDS.
178
507000
2000
l'Egitto è un posto con poco AIDS.
08:54
And you see they have pretty similar death rates among young kids and old people.
179
509000
3000
E come potete vedere hanno tassi di mortalità molto simili tra i bambini e gli anziani.
08:57
That suggests it's pretty similar levels of development.
180
512000
3000
Questo ci fa pensare che c'è un tasso di sviluppo molto simile.
09:00
But in this middle region, between 20 and 45,
181
515000
3000
Ma in questa regione intermedia, tra i 20 e i 45,
09:03
the death rates in Botswana are much, much, much higher than in Egypt.
182
518000
4000
i tassi di mortalità nel Botswana sono di molto, molto, molto superiori all'Egitto.
09:07
But since there are very few other diseases that kill people,
183
522000
4000
Ma siccome ci sono pochissime altre malattie che uccidono persone,
09:11
we can really attribute that mortality to HIV.
184
526000
3000
possiamo realisticamente attribuire quella mortalità all'HIV.
09:14
But because people who died this year of AIDS got it a few years ago,
185
529000
4000
Ma siccome le persone che sono morte quest'anno di AIDS l'avevano contratto anni fa,
09:18
we can use this data on mortality to figure out what HIV prevalence was in the past.
186
533000
5000
possiamo usare questi dati per stimare quale fosse la prevalenza di HIV nel passato.
09:23
So it turns out, if you use this technique,
187
538000
2000
E risulta, utilizzando questa tecnica
09:25
actually your estimates of prevalence are very close
188
540000
2000
che in realtà le stime di prevalenza sono molto simili
09:27
to what we get from testing random samples in the population,
189
542000
3000
a quello che otteniamo dai test a caso tra la popolazione --
09:30
but they're very, very different than what UNAIDS tells us the prevalences are.
190
545000
5000
ma che sono molto, molto differenti dai tassi di prevalenza che ci vengono detti da UNAIDS.
09:35
So this is a graph of prevalence estimated by UNAIDS,
191
550000
3000
Quindi questo grafico mostra tassi stimati da UNAIDS,
09:38
and prevalence based on the mortality data
192
553000
2000
e i tassi stimati in base al tasso di mortalità.
09:40
for the years in the late 1990s in nine countries in Africa.
193
555000
4000
negli ultimi anni '90 in nove Paesi in Africa.
09:44
You can see, almost without exception,
194
559000
2000
Potete vedere quasi senza eccezione
09:46
the UNAIDS estimates are much higher than the mortality-based estimates.
195
561000
4000
che le stime di UNAIDS sono molto più alte delle stime basate sul tasso di mortalità.
09:50
UNAIDS tell us that the HIV rate in Zambia is 20 percent,
196
565000
4000
UNAIDS ci dice che il tasso di HIV in Zambia è del 20%,
09:54
and mortality estimates suggest it's only about 5 percent.
197
569000
4000
e le stime sulla mortalità ci dicono che è solo del 5 %
09:58
And these are not trivial differences in mortality rates.
198
573000
3000
E queste non sono, sappiate, differenze di poco conto sui tassi di mortalità.
10:01
So this is another way to see this.
199
576000
2000
Quindi c'è un altro modo di vedere questo.
10:03
You can see that for the prevalence to be as high as UNAIDS says,
200
578000
2000
Potete vedere che perché il tasso rimanga tanto alto quanto sostenuto da UNAIDS,
10:05
we have to really see 60 deaths per 10,000
201
580000
2000
dovremmo davvero vedere 60 casi di mortalità ogni 10.000
10:07
rather than 20 deaths per 10,000 in this age group.
202
582000
4000
invece di 20 eventi per 10.000 pazienti in questa fascia di età.
10:11
I'm going to talk a little bit in a minute
203
586000
2000
Tra un minuto parlerò un po'
10:13
about how we can use this kind of information to learn something
204
588000
3000
di come possiamo usare questo tipo di informazione in realtà per imparare qualcosa
10:16
that's going to help us think about the world.
205
591000
2000
che può aiutarci a pensare al mondo.
10:18
But this also tells us that one of these facts
206
593000
2000
Ma questo ci dice anche che uno di questi dati
10:20
that I mentioned in the beginning may not be quite right.
207
595000
3000
che ho citato all'inizio potrebbe non essere proprio vero.
10:23
If you think that 25 million people are infected,
208
598000
2000
Se pensate che 25 milioni di persone sono affette dal virus
10:25
if you think that the UNAIDS numbers are much too high,
209
600000
3000
se pensate che i dati forniti da UNAIDS sono troppo alti,
10:28
maybe that's more like 10 or 15 million.
210
603000
2000
forse il numero giusto è più vicino a 10 o 15 milioni.
10:30
It doesn't mean that AIDS isn't a problem. It's a gigantic problem.
211
605000
4000
Non significa che l'AIDS non sia un problema. E' un problema gigantesco.
10:34
But it does suggest that that number might be a little big.
212
609000
4000
Ma ci suggerisce che quel numero potrebbe essere un po' troppo grande.
10:38
What I really want to do, is I want to use this new data
213
613000
2000
Quello che davvero voglio fare, è di usare questi nuovi dati
10:40
to try to figure out what makes the HIV epidemic grow faster or slower.
214
615000
4000
per cercare di capire cosa faccia aumentare o diminuire il tasso di crescita dell'epidemia dell'AIDS.
10:44
And I said in the beginning, I wasn't going to tell you about exports.
215
619000
3000
Come ho detto all'inizio, non vi parlerò di esportazioni.
10:47
When I started working on these projects,
216
622000
2000
Quando iniziai a lavorare a questi progetti,
10:49
I was not thinking at all about economics,
217
624000
2000
non pensavo affatto all'economia,
10:51
but eventually it kind of sucks you back in.
218
626000
3000
ma a un certo punto è come se ti riassorbisse di nuovo dentro.
10:54
So I am going to talk about exports and prices.
219
629000
3000
Quindi parlerò di esportazioni e di prezzi.
10:57
And I want to talk about the relationship between economic activity,
220
632000
3000
E vorrei anche discutere della relazione tra attività economica,
11:00
in particular export volume, and HIV infections.
221
635000
4000
in particolare il volume delle esportazioni, e le infezioni dell' HIV.
11:04
So obviously, as an economist, I'm deeply familiar
222
639000
4000
Naturalmente, come economista, sono molto familiare
11:08
with the fact that development, that openness to trade,
223
643000
2000
con il fatto che lo sviluppo e la libertà di mercato
11:10
is really good for developing countries.
224
645000
2000
sono davvero buoni per i Paesi in via di sviluppo.
11:12
It's good for improving people's lives.
225
647000
3000
Sono buoni per migliorare la vita delle persone.
11:15
But openness and inter-connectedness, it comes with a cost
226
650000
2000
Ma l'essere aperti e interconnessi ha un costo
11:17
when we think about disease. I don't think this should be a surprise.
227
652000
3000
quando pensiamo alle malattie. E non credo che questa sia una sorpresa.
11:20
On Wednesday, I learned from Laurie Garrett
228
655000
2000
Mercoledì ho sentito da Laurie Garrett
11:22
that I'm definitely going to get the bird flu,
229
657000
2000
che è certo che io mi beccherò l'influenza aviaria,
11:24
and I wouldn't be at all worried about that
230
659000
3000
e io non me ne preoccuperei affatto
11:27
if we never had any contact with Asia.
231
662000
3000
se non avessimo avuto alcuno contatto con l'Asia.
11:30
And HIV is actually particularly closely linked to transit.
232
665000
4000
E l'HIV è davvero ben correlato con il traffico.
11:34
The epidemic was introduced to the US
233
669000
2000
L'epidemia ha fatto il suo ingresso negli USA
11:36
by actually one male steward on an airline flight,
234
671000
4000
tramite uno steward maschio su un volo aereo,
11:40
who got the disease in Africa and brought it back.
235
675000
2000
che si prese la malattia in Africa e la portò indietro con sé.
11:42
And that was the genesis of the entire epidemic in the US.
236
677000
3000
E quella fu la genesi dell'intera epidemia americana.
11:45
In Africa, epidemiologists have noted for a long time
237
680000
4000
In Africa, gli epidemiologi avevano notato da tempo
11:49
that truck drivers and migrants are more likely to be infected than other people.
238
684000
4000
che i camionisti e gli immigranti hanno maggiori probabilità di essere infetti rispetto ad altre persone.
11:53
Areas with a lot of economic activity --
239
688000
2000
Quelle aree con tanta attività economica --
11:55
with a lot of roads, with a lot of urbanization --
240
690000
3000
con tante strade, con tanta urbanizzazione --
11:58
those areas have higher prevalence than others.
241
693000
2000
quelle aree hanno un tasso di prevalenza più alto rispetto ad altre.
12:00
But that actually doesn't mean at all
242
695000
2000
Ma questo in realtà non significa affatto
12:02
that if we gave people more exports, more trade, that that would increase prevalence.
243
697000
4000
che se dessimo alle persone più esportazioni, più commercio, questo aumenterebbe la prevalenza.
12:06
By using this new data, using this information about prevalence over time,
244
701000
4000
Utilizzando questi nuovi dati, utilizzando queste informazioni sulla prevalenza lungo il tempo
12:10
we can actually test that. And so it seems to be --
245
705000
4000
possiamo già testarlo. E quindi sembrerebbe che,
12:14
fortunately, I think -- it seems to be the case
246
709000
2000
fortunatamente, io credo -- pare proprio che sia il caso
12:16
that these things are positively related.
247
711000
2000
che queste cose siano positivamente correlate.
12:18
More exports means more AIDS. And that effect is really big.
248
713000
4000
Più esportazioni significa più AIDS. E quell'effetto è davvero grande.
12:22
So the data that I have suggests that if you double export volume,
249
717000
4000
Quindi i dati che ho ci dicono che se raddoppiassimo il volume delle esportazioni
12:26
it will lead to a quadrupling of new HIV infections.
250
721000
5000
ciò porterà a una crescita quadrupla delle nuove infezioni da HIV.
12:31
So this has important implications both for forecasting and for policy.
251
726000
3000
Quindi questo ha implicazioni importanti sia per le previsioni sia per le politiche.
12:34
From a forecasting perspective, if we know where trade is likely to change,
252
729000
4000
Dal punto di vista delle previsioni, se sapessimo in quale direzione il commercio tenderà a cambiare,
12:38
for example, because of the African Growth and Opportunities Act
253
733000
3000
per esempio, grazie all "Trattato di crescita e opportunità per l'Africa",
12:41
or other policies that encourage trade,
254
736000
2000
o grazie ad altre politiche che incoraggiano il commercio,
12:43
we can actually think about which areas are likely to be heavily infected with HIV.
255
738000
5000
potremmo pensare a quali aree sono più propense ad essere profondamente infette da HIV.
12:48
And we can go and we can try to have pre-emptive preventive measures there.
256
743000
6000
E potremmo andare a vedere se riuscissimo ad avere una misura preventiva in quell'area.
12:54
Likewise, as we're developing policies to try to encourage exports,
257
749000
3000
Nello stesso modo, mentre sviluppiamo politiche per incoraggiare le esportazioni,
12:57
if we know there's this externality --
258
752000
2000
se sapessimo che c'è questa esternalità,
12:59
this extra thing that's going to happen as we increase exports --
259
754000
2000
questa cosa aggiuntiva che succederà con l'aumento delle esportazioni,
13:01
we can think about what the right kinds of policies are.
260
756000
3000
potremmo pensare a quali siano i giusti tipi di intervento politico.
13:04
But it also tells us something about one of these things that we think that we know.
261
759000
3000
Ma questo ci dice anche qualcosa su una di quelle cose che crediamo di sapere.
13:07
Even though it is the case that poverty is linked to AIDS,
262
762000
3000
Anche se è vero che la povertà è correlata all'AIDS,
13:10
in the sense that Africa is poor and they have a lot of AIDS,
263
765000
3000
nel senso che l'Africa è povera e ha molto AIDS,
13:13
it's not necessarily the case that improving poverty -- at least in the short run,
264
768000
4000
non è necessariamente il caso che migliorando la povertà -- almeno nel breve periodo --
13:17
that improving exports and improving development --
265
772000
2000
che aumentando le esportazioni e aumentando lo sviluppo,
13:19
it's not necessarily the case that that's going to lead
266
774000
2000
non è necessariamente il caso che questo porterà
13:21
to a decline in HIV prevalence.
267
776000
2000
a ridurre il tasso di AIDS.
13:24
So throughout this talk I've mentioned a few times
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779000
2000
Quindi durante questa relazione ho citato un paio di volte
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the special case of Uganda, and the fact that
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781000
2000
il caso speciale dell'Uganda, e il fatto che
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it's the only country in sub-Saharan Africa with successful prevention.
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783000
4000
è l'unico Paese dell'Africa sub-sahariana che ha creato una prevenzione efficace.
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It's been widely heralded.
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787000
2000
E' stato pubblicizzato ampiamente.
13:34
It's been replicated in Kenya, and Tanzania, and South Africa and many other places.
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789000
6000
E' stato replicato in Kenya, e in Tanzania, e in Sud Africa e in molti altri posti.
13:40
But now I want to actually also question that.
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795000
4000
Ma ora voglio mettere in discussione anche quello.
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Because it is true that there was a decline in prevalence
274
799000
3000
Perché è vero che c'è stato un declino del tasso di prevalenza
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in Uganda in the 1990s. It's true that they had an education campaign.
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802000
4000
in Uganda negli anni '90. E' vero che hanno fatto una campagna educativa.
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But there was actually something else that happened in Uganda in this period.
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806000
6000
Ma c'è stato qualcos'altro che è successo in Uganda in quel periodo.
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There was a big decline in coffee prices.
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812000
2000
C'è stato un gran abbassamento del prezzo del caffè.
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Coffee is Uganda's major export.
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814000
2000
Il caffè è la maggiore esportazione dell'Uganda.
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Their exports went down a lot in the early 1990s -- and actually that decline lines up
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816000
5000
Le loro esportazioni sono scese molto nei primi anni '90 -- e in realtà quel declino si allinea
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really, really closely with this decline in new HIV infections.
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821000
4000
molto molto precisamente con questo declino delle nuove infezioni da HIV.
14:10
So you can see that both of these series --
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825000
3000
Quindi potete vedere che entrambe queste serie --
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the black line is export value, the red line is new HIV infections --
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828000
3000
la linea nera è il valore delle esportazioni, la linea rossa sono le nuove infezioni da HIV --
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you can see they're both increasing.
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831000
2000
potete vedere che sono entrambe in ascesa.
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Starting about 1987 they're both going down a lot.
284
833000
2000
A partire all'incirca dal 1987, entrambe scendono molto.
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And then actually they track each other
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835000
2000
E poi continuano a seguirsi
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a little bit on the increase later in the decade.
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837000
2000
un po' lungo l'aumento che avviene più avanti nella decade.
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So if you combine the intuition in this figure
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839000
2000
Quindi se associ l'intuizione e questo grafico
14:26
with some of the data that I talked about before,
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841000
3000
con una parte dei dati di cui ho parlato prima,
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it suggests that somewhere between 25 percent and 50 percent
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844000
4000
risulta che tra il 25 e il 50 percento
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of the decline in prevalence in Uganda
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848000
2000
del declino della prevalenza in Uganda
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actually would have happened even without any education campaign.
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850000
4000
sarebbe successo ugualmente anche senza alcuna campagna educativa.
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But that's enormously important for policy.
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854000
2000
E questo è incredibilmente rilevante per le scelte politiche.
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We're spending so much money to try to replicate this campaign.
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856000
2000
Stiamo spendendo così tanti soldi per replicare questa campagna,
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And if it was only 50 percent as effective as we think that it was,
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858000
3000
e se la sua efficacia è stata solo del 50 percento rispetto a quella che credevamo che fosse,
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then there are all sorts of other things
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861000
2000
allora ci sono tutta un'altra serie di cose
14:48
maybe we should be spending our money on instead.
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863000
2000
su cui dovremmo invece andare a spendere i nostri soldi.
14:50
Trying to change transmission rates by treating other sexually transmitted diseases.
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865000
4000
Cercare di cambiare i tassi di trasmissione andando a trattare altre malattie a trasmissione sessuale.
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Trying to change them by engaging in male circumcision.
298
869000
2000
Cercare di cambiarli aumentando la circoncisione maschile.
14:56
There are tons of other things that we should think about doing.
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871000
2000
Ci sono mille altre cose su cui potremmo riflettere.
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And maybe this tells us that we should be thinking more about those things.
300
873000
4000
E forse questo ci dice che dovremmo pensare di più a quelle cose.
15:02
I hope that in the last 16 minutes I've told you something that you didn't know about AIDS,
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877000
5000
Spero che negli ultimi 16 minuti io vi abbia detto qualcosa che non sapevate sull'AIDS,
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and I hope that I've gotten you questioning a little bit
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882000
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e spero di avervi stimolato qualche interrogazione
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some of the things that you did know.
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884000
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su alcune delle cose che sapevate.
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And I hope that I've convinced you maybe
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886000
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E spero di avervi convinto forse
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that it's important to understand things about the epidemic
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888000
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che è importante capire cose sull'epidemia,
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in order to think about policy.
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per poter pensare alle scelte politiche.
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But more than anything, you know, I'm an academic.
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2000
Ma più di tutto, sapete, sono un'accademica.
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And when I leave here, I'm going to go back
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2000
E quando me ne andrò da qui, ritornerò
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and sit in my tiny office, and my computer, and my data.
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a sedere nel mio piccolo ufficio, con il mio computer, e con i miei dati --
15:25
And the thing that's most exciting about that
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900000
2000
e la cosa più eccitante al riguardo
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is every time I think about research, there are more questions.
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902000
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è che ogni volta che penso alla ricerca trovo nuove domande.
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There are more things that I think that I want to do.
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2000
Ci sono altre cose che credo di voler fare.
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And what's really, really great about being here
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E ciò che è davvero, davvero splendido dell'essere qui
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is I'm sure that the questions that you guys have
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è che sono sicura che le domande che avete voi
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are very, very different than the questions that I think up myself.
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sono molto, molto diverse dalle domande che vengono in mente a me.
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And I can't wait to hear about what they are.
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E non vedo l'ora di sapere quali sono.
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So thank you very much.
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Quindi grazie mille.
ABOUT THE SPEAKER
Emily Oster - Assumption-busting economistEmily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa.
Why you should listen
Emily Oster, an Assistant Professor of Economics at the University of Chicago, has a history of rethinking conventional wisdom.
Her Harvard doctoral thesis took on famed economist Amartya Sen and his claim that 100 million women were statistically missing from the developing world. He blamed misogynist medical care and outright sex-selective abortion for the gap, but Oster pointed to data indicating that in countries where Hepetitis B infections were higher, more boys were born. Through her unorthodox analysis of medical data, she accounted for 50% of the missing girls. Three years later, she would publish another paper amending her findings, stating that, after further study, the relationship between Hepetitis B and missing women was not apparent. This concession, along with her audacity to challenge economic assumptions and her dozens of other influential papers, has earned her the respect of the global academic community.
She's also investigated the role of bad weather in the rise in witchcraft trials in Medieval Europe and what drives people to play the Powerball lottery. Her latest target: busting assumptions on HIV in Africa.
And she's an advice columnist too >>
Emily Oster | Speaker | TED.com