ABOUT THE SPEAKER
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.

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.


More profile about the speaker
Hans Rosling | Speaker | TED.com
TED2006

Hans Rosling: The best stats you've ever seen

Hans Rosling mostra le migliori statistiche mai viste

Filmed:
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Non si sono mai visti dati presentati in questo modo. Con fare da cronista sportivo, il guru della statistica Hans Rosling distrugge i miti del cosiddetto "mondo in via di sviluppo".
- 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

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00:25
About 10 yearsanni agofa, I tookha preso on the taskcompito to teachinsegnare globalglobale developmentsviluppo
0
0
4000
Da circa 10 anni, insegno lo sviluppo globale
00:29
to SwedishSvedese undergraduatestudenti universitari studentsstudenti. That was after havingavendo spentspeso
1
4000
4000
a studenti universitari svedesi. Lo faccio dopo aver vissuto
00:33
about 20 yearsanni togetherinsieme with AfricanAfricano institutionsistituzioni studyingstudiando hungerfame in AfricaAfrica,
2
8000
4000
circa 20 anni in Africa a studiare i problemi della fame,
00:37
so I was sortordinare of expectedprevisto to know a little about the worldmondo.
3
12000
4000
quindi ne sapevo qualcosa del mondo.
00:41
And I startediniziato in our medicalmedico universityUniversità, KarolinskaKarolinska InstituteIstituto,
4
16000
5000
Ho iniziato alla facoltà di medicina del Karolinska Institute
00:46
an undergraduatestudenti universitari coursecorso calledchiamato GlobalGlobale HealthSalute. But when you get
5
21000
4000
con un corso universitario detto Salute Globale. Un corso del genere
00:50
that opportunityopportunità, you get a little nervousnervoso. I thought, these studentsstudenti
6
25000
3000
ti dà qualche preoccupazione. Gli studenti di questa facoltà
00:53
comingvenuta to us actuallyin realtà have the highestmassimo gradegrado you can get
7
28000
3000
hanno il massimo dei voti nel sistema universitario svedese
00:56
in SwedishSvedese collegeUniversità systemssistemi -- so, I thought, maybe they know everything
8
31000
3000
magari sanno già tutto delle cose
00:59
I'm going to teachinsegnare them about. So I did a pre-testpre-test when they cameè venuto.
9
34000
4000
che andrò a insegnare. Così ho approntato un test preliminare.
01:03
And one of the questionsle domande from whichquale I learnedimparato a lot was this one:
10
38000
3000
La domanda dalla quale ho capito molte cose è stata:
01:06
"WhichChe countrynazione has the highestmassimo childbambino mortalitymortalità of these fivecinque pairscoppie?"
11
41000
4000
"Quale Paese ha il più alto tasso di mortalità infantile tra queste 5 coppie?"
01:10
And I put them togetherinsieme, so that in eachogni pairpaio of countrynazione,
12
45000
4000
Li ho disposti in modo tale che per ogni coppia di Paesi,
01:14
one has twicedue volte the childbambino mortalitymortalità of the other. And this meanssi intende that
13
49000
5000
uno ha il doppio della mortalità infantile dell'altro. Ciò vuol dire che
01:19
it's much biggerpiù grande a differencedifferenza than the uncertaintyincertezza of the datadati.
14
54000
5000
c'è una differenza ben maggiore rispetto all'incertezza dei dati.
01:24
I won'tnon lo farà put you at a testTest here, but it's TurkeyTurchia,
15
59000
2000
Non vi metterò alla prova, ma è la Turchia,
01:26
whichquale is highestmassimo there, PolandPolonia, RussiaRussia, PakistanPakistan and SouthSud AfricaAfrica.
16
61000
5000
al primo posto in questo caso, la Polonia, la Russia, il Pakistan e il Sud Africa.
01:31
And these were the resultsrisultati of the SwedishSvedese studentsstudenti. I did it so I got
17
66000
3000
Questi sono i risultati degli studenti svedesi. In questo modo ho ottenuto
01:34
the confidencefiducia intervalintervallo di, whichquale is prettybella narrowstretto, and I got happycontento,
18
69000
3000
l'intervallo di confidenza, che è piuttosto ridotto, e mi ha fatto piacere:
01:37
of coursecorso: a 1.8 right answerrisposta out of fivecinque possiblepossibile. That meanssi intende that
19
72000
4000
1,8 di risposte esatte su 5. Ciò significa che
01:41
there was a placeposto for a professorProfessore of internationalinternazionale healthSalute --
20
76000
3000
il lavoro di un professore di salute globale era giustificato--
01:44
(LaughterRisate) and for my coursecorso.
21
79000
2000
(Risate) e il mio corso aveva ragion d'essere.
01:46
But one latein ritardo night, when I was compilingcompilazione the reportrapporto
22
81000
4000
Una sera, mentre compilavo il rapporto,
01:50
I really realizedrealizzato my discoveryscoperta. I have shownmostrato
23
85000
4000
la mia scoperta mi è stata chiara: ho dimostrato che
01:54
that SwedishSvedese topsuperiore studentsstudenti know statisticallystatisticamente significantlyin modo significativo lessDi meno
24
89000
5000
i migliori studenti svedesi ne sanno statisticamente molto meno
01:59
about the worldmondo than the chimpanzeesscimpanzé.
25
94000
2000
del mondo rispetto agli scimpanzè.
02:01
(LaughterRisate)
26
96000
2000
(Risate)
02:03
Because the chimpanzeescimpanzé would scorePunto halfmetà right if I gaveha dato them
27
98000
4000
Gli scimpanzè avrebbero indovinato metà delle domande
02:07
two bananasbanane with SriSri LankaLanka and TurkeyTurchia. They would be right halfmetà of the casescasi.
28
102000
3000
con due banane con lo Sri Lanka e la Turchia. Indovinano nella metà dei casi.
02:10
But the studentsstudenti are not there. The problemproblema for me was not ignoranceignoranza;
29
105000
4000
Ma gli studenti sono diversi. Il mio problema non era l'ignoranza:
02:14
it was preconceivedpreconcette ideasidee.
30
109000
3000
erano i preconcetti.
02:17
I did alsoanche an unethicalimmorale studystudia of the professorsprofessori of the KarolinskaKarolinska InstituteIstituto
31
112000
4000
Sono stato scorretto e ho fatto anche uno studio
02:21
(LaughterRisate)
32
116000
1000
su professori del Karolinska Institute (risate),
02:22
-- that handsmani out the NobelNobel PrizePremio in MedicineMedicina,
33
117000
2000
proprio quelli del Premio Nobel per la Medicina,
02:24
and they are on parpar with the chimpanzeescimpanzé there.
34
119000
2000
e sono allo stesso livello degli scimpanzè.
02:26
(LaughterRisate)
35
121000
3000
(Risate).
02:29
This is where I realizedrealizzato that there was really a need to communicatecomunicare,
36
124000
4000
Qui mi sono reso conto della necessità di divulgare
02:33
because the datadati of what's happeningavvenimento in the worldmondo
37
128000
3000
i dati su ciò che sta accadendo nel mondo
02:36
and the childbambino healthSalute of everyogni countrynazione is very well awareconsapevole.
38
131000
3000
e sulla salute dei minori in ogni Paese.
02:39
We did this softwareSoftware whichquale displaysvisualizza it like this: everyogni bubblebolla here is a countrynazione.
39
134000
5000
Abbiamo realizzato questo software: ogni pallino che vedete rappresenta un Paese.
02:44
This countrynazione over here is ChinaCina. This is IndiaIndia.
40
139000
6000
Questa è la Cina. Qui c'è l'India.
02:50
The sizedimensione of the bubblebolla is the populationpopolazione, and on this axisasse here I put fertilityfertilità rateVota.
41
145000
6000
La dimensione del pallino è in base alla popolazione, e su quest'asse troviamo il tasso di fertilità.
02:56
Because my studentsstudenti, what they said
42
151000
3000
Ho messo i miei studenti
02:59
when they lookedguardato uponsu the worldmondo, and I askedchiesto them,
43
154000
2000
davanti al mondo e ho chiesto loro:
03:01
"What do you really think about the worldmondo?"
44
156000
2000
"Cosa ne pensate del mondo?"
03:03
Well, I first discoveredscoperto that the textbookmanuale was TintinTintin, mainlyprincipalmente.
45
158000
4000
La prima cosa che ho scoperto è che il loro libro preferito era Tintin.
03:07
(LaughterRisate)
46
162000
1000
(Risate).
03:08
And they said, "The worldmondo is still 'we''noi' and 'them' li.'
47
163000
3000
E loro: "Il mondo è composto da 'noi' e 'loro'.
03:11
And we is WesternWestern worldmondo and them is ThirdTerzo WorldMondo."
48
166000
3000
Dove 'noi' è il mondo occidentale e 'loro' il Terzo Mondo".
03:14
"And what do you mean with WesternWestern worldmondo?" I said.
49
169000
3000
"Cosa intendete per mondo occidentale?" ho chiesto.
03:17
"Well, that's long life and smallpiccolo familyfamiglia, and ThirdTerzo WorldMondo is shortcorto life and largegrande familyfamiglia."
50
172000
5000
"Vita lunga e famiglia piccola, mentre Terzo Mondo significa vita breve e famiglia numerosa".
03:22
So this is what I could displaydisplay here. I put fertilityfertilità rateVota here: numbernumero of childrenbambini perper womandonna:
51
177000
6000
Questi sono i risultati. Qui ho messo il tasso di fertilità: numero di figli per donna,
03:28
one, two, threetre, fourquattro, up to about eightotto childrenbambini perper womandonna.
52
183000
4000
uno, due, tre, quattro, fino a otto figli per donna.
03:32
We have very good datadati sinceda 1962 -- 1960 about -- on the sizedimensione of familiesfamiglie in all countriespaesi.
53
187000
6000
Abbiamo ottimi dati a partire dal 1960 o '62 sulle dimensioni delle famiglie in tutti i Paesi.
03:38
The errorerrore marginmargine is narrowstretto. Here I put life expectancyaspettativa at birthnascita,
54
193000
3000
Il margine d'errore è piccolissimo. Qui ho messo l'aspettativa di vita alla nascita,
03:41
from 30 yearsanni in some countriespaesi up to about 70 yearsanni.
55
196000
4000
da 30 anni in alcuni Paesi fino a circa 70 anni.
03:45
And 1962, there was really a groupgruppo of countriespaesi here
56
200000
3000
Nel 1962 c'era un bel gruppo di Paesi qui,
03:48
that was industrializedindustrializzata countriespaesi, and they had smallpiccolo familiesfamiglie and long livesvite.
57
203000
5000
Paesi industrializzati, con famiglie piccole e vita lunga.
03:53
And these were the developingin via di sviluppo countriespaesi:
58
208000
2000
E questi erano i Paesi in via di sviluppo:
03:55
they had largegrande familiesfamiglie and they had relativelyrelativamente shortcorto livesvite.
59
210000
3000
famiglie molto grandi e vita relativamente breve.
03:58
Now what has happenedè accaduto sinceda 1962? We want to see the changemodificare.
60
213000
4000
Cos'è successo dal 1962? Vediamo cos'è cambiato.
04:02
Are the studentsstudenti right? Is it still two typestipi of countriespaesi?
61
217000
3000
Hanno ragione gli studenti? Esistono due tipi di Paesi?
04:06
Or have these developingin via di sviluppo countriespaesi got smallerpiù piccola familiesfamiglie and they livevivere here?
62
221000
3000
Oppure questi Paesi in via di sviluppo hanno famiglie più piccole e vivono qui?
04:09
Or have they got longerpiù a lungo livesvite and livevivere up there?
63
224000
2000
Oppure hanno vita più lunga e vivono lassù?
04:11
Let's see. We stoppedfermato the worldmondo then. This is all U.N. statisticsstatistica
64
226000
3000
Vediamo. Abbiamo fermato il mondo. Queste sono statistiche
04:14
that have been availablea disposizione. Here we go. Can you see there?
65
229000
3000
delle Nazioni Unite. Riuscite a vedere?
04:17
It's ChinaCina there, movingin movimento againstcontro better healthSalute there, improvingmiglioramento there.
66
232000
3000
Qui c'è la Cina che si sposta verso una sanità migliore, facendo progressi.
04:20
All the greenverde LatinLatino AmericanAmericano countriespaesi are movingin movimento towardsin direzione smallerpiù piccola familiesfamiglie.
67
235000
3000
Tutti i Paesi verdi dell'America Latina si spostano verso famiglie più piccole.
04:23
Your yellowgiallo onesquelli here are the ArabicArabo countriespaesi,
68
238000
3000
I gialli sono i Paesi arabi,
04:26
and they get largerpiù grandi familiesfamiglie, but they -- no, longerpiù a lungo life, but not largerpiù grandi familiesfamiglie.
69
241000
4000
e loro hanno famiglie più grandi, ma -- no, vita più lunga, ma non famiglie più grandi.
04:30
The AfricansAfricani are the greenverde down here. They still remainrimanere here.
70
245000
3000
Qui ci sono gli africani, in verde. Rimangono fermi lì.
04:33
This is IndiaIndia. Indonesia'sDi Indonesia movingin movimento on prettybella fastveloce.
71
248000
3000
Questa è l'India. L'Indonesia avanza piuttosto rapidamente.
04:36
(LaughterRisate)
72
251000
1000
(Risate).
04:37
And in the '80s here, you have BangladeshBangladesh still amongtra the AfricanAfricano countriespaesi there.
73
252000
3000
E negli anni '80, il Bangladesh è ancora tra i Paesi africani.
04:40
But now, BangladeshBangladesh -- it's a miraclemiracolo that happensaccade in the '80s:
74
255000
3000
Ma ora il Bangladesh -- è il miracolo degli anni '80:
04:43
the imamsImam startinizio to promotepromuovere familyfamiglia planningpianificazione.
75
258000
3000
gli imam promuovono la pianificazione delle famiglie.
04:46
They movemossa up into that cornerangolo. And in '90s, we have the terribleterribile HIVHIV epidemicepidemico
76
261000
5000
Si spostano in quell'angolo. E negli anni '90 abbiamo la terribile epidemia dell'HIV
04:51
that takes down the life expectancyaspettativa of the AfricanAfricano countriespaesi
77
266000
3000
che abbassa l'aspettativa di vita dei Paesi africani
04:54
and all the restriposo of them movemossa up into the cornerangolo,
78
269000
4000
e tutti gli altri si portano in quell'angolo,
04:58
where we have long livesvite and smallpiccolo familyfamiglia, and we have a completelycompletamente newnuovo worldmondo.
79
273000
4000
dove abbiamo vita lunga e famiglie piccole e abbiamo un mondo completamente nuovo.
05:02
(ApplauseApplausi)
80
277000
13000
(Applausi).
05:15
Let me make a comparisonconfronto directlydirettamente betweenfra the UnitedUniti d'America StatesStati of AmericaAmerica and VietnamVietnam.
81
290000
5000
Facciamo un paragone tra gli USA e il Vietnam.
05:20
1964: AmericaAmerica had smallpiccolo familiesfamiglie and long life;
82
295000
5000
1964: in USA c'erano famiglie piccole e vita lunga;
05:25
VietnamVietnam had largegrande familiesfamiglie and shortcorto livesvite. And this is what happensaccade:
83
300000
4000
In Vietnam famiglie grandi e vita breve. Ed è successo questo:
05:29
the datadati duringdurante the warguerra indicateindicare that even with all the deathmorte,
84
304000
6000
i dati durante la guerra indicano che nonostante tutti i decessi,
05:35
there was an improvementmiglioramento of life expectancyaspettativa. By the endfine of the yearanno,
85
310000
3000
l'aspettativa di vita era migliorata. Entro la fine dell'anno,
05:38
the familyfamiglia planningpianificazione startediniziato in VietnamVietnam and they wentandato for smallerpiù piccola familiesfamiglie.
86
313000
3000
in Vietnam iniziò la pianificazione e preferirono famiglie più piccole.
05:41
And the UnitedUniti d'America StatesStati up there is gettingottenere for longerpiù a lungo life,
87
316000
3000
Negli USA si ha una vita più lunga e si mantengono
05:44
keepingconservazione familyfamiglia sizedimensione. And in the '80s now,
88
319000
3000
le dimensioni della famiglia. Negli anni '80
05:47
they give up communistcomunista planningpianificazione and they go for marketmercato economyeconomia,
89
322000
3000
abbandonano la pianificazione comunista, e scelgono l'economia di mercato,
05:50
and it movessi muove fasterPiù veloce even than socialsociale life. And todayoggi, we have
90
325000
4000
che va più veloce della vita sociale. Oggi,
05:54
in VietnamVietnam the samestesso life expectancyaspettativa and the samestesso familyfamiglia sizedimensione
91
329000
5000
in Vietnam abbiamo la stessa aspettativa di vita e dimensione delle famiglie
05:59
here in VietnamVietnam, 2003, as in UnitedUniti d'America StatesStati, 1974, by the endfine of the warguerra.
92
334000
7000
nel 2003 come negli USA nel 1974, alla fine della guerra.
06:06
I think we all -- if we don't look in the datadati --
93
341000
4000
Credo che ignorando questi dati
06:10
we underestimatesottovalutare the tremendousenorme changemodificare in AsiaAsia, whichquale was
94
345000
4000
sottovalutiamo i notevoli cambiamenti in Asia, avvenuti
06:14
in socialsociale changemodificare before we saw the economicaleconomico changemodificare.
95
349000
4000
prima nella vita sociale e poi nell'economia.
06:18
Let's movemossa over to anotherun altro way here in whichquale we could displaydisplay
96
353000
5000
Diamo uno sguardo alla distribuzione nel mondo
06:23
the distributiondistribuzione in the worldmondo of the incomereddito. This is the worldmondo distributiondistribuzione of incomereddito of people.
97
358000
7000
della ricchezza. Questa è la distribuzione della ricchezza nel mondo.
06:30
One dollardollaro, 10 dollarsdollari or 100 dollarsdollari perper day.
98
365000
5000
Un dollaro, 10 dollari o 100 dollari al giorno.
06:35
There's no gapdivario betweenfra richricco and poorpovero any longerpiù a lungo. This is a mythmito.
99
370000
4000
Non c'è più differenza tra ricchi e poveri. Questo è un mito.
06:39
There's a little humpgobba here. But there are people all the way.
100
374000
4000
Qui c'è una gobbetta. Ma ci sono persone dappertutto.
06:44
And if we look where the incomereddito endsestremità up -- the incomereddito --
101
379000
4000
Se guardiamo a dove va a finire la ricchezza,
06:48
this is 100 percentper cento the world'sIl mondo di annualannuale incomereddito. And the richestpiù ricco 20 percentper cento,
102
383000
6000
questo è il 100% dei profitti mondiali per anno. Il 20% più ricco
06:54
they take out of that about 74 percentper cento. And the poorestpiù poveri 20 percentper cento,
103
389000
7000
si prende circa il 74%. Il 20% più povero
07:01
they take about two percentper cento. And this showsSpettacoli that the conceptconcetto
104
396000
5000
si prende circa il 2%. Ciò dimostra che il concetto di Paesi
07:06
of developingin via di sviluppo countriespaesi is extremelyestremamente doubtfuldubbioso. We think about aidaiuto, like
105
401000
4000
in via di sviluppo è estremamente ambiguo. Per noi aiutare significa che
07:10
these people here givingdando aidaiuto to these people here. But in the middlein mezzo,
106
405000
5000
le persone qui aiutino le persone qui. Ma nel mezzo
07:15
we have mostmaggior parte the worldmondo populationpopolazione, and they have now 24 percentper cento of the incomereddito.
107
410000
4000
abbiamo la gran parte della popolazione mondiale, che ora ha il 24% dei profitti.
07:19
We heardsentito it in other formsforme. And who are these?
108
414000
4000
Lo abbiamo sentito tante volte. Chi sono questi?
07:23
Where are the differentdiverso countriespaesi? I can showmostrare you AfricaAfrica.
109
418000
4000
Dove sono i Paesi diversi? Vi mostro l'Africa.
07:27
This is AfricaAfrica. 10 percentper cento the worldmondo populationpopolazione, mostmaggior parte in povertypovertà.
110
422000
5000
Questa è l'Africa. Il 10% della popolazione mondiale, per lo più povera.
07:32
This is OECDOCSE. The richricco countrynazione. The countrynazione clubclub of the U.N.
111
427000
5000
Questa è l'OECD. Il Paese ricco. Il country club dell'ONU.
07:37
And they are over here on this sidelato. QuiteAbbastanza an overlapsovrapposizione betweenfra AfricaAfrica and OECDOCSE.
112
432000
5000
E la troviamo da questa parte. L'Africa e l'OECD quasi si sovrappongono.
07:42
And this is LatinLatino AmericaAmerica. It has everything on this EarthTerra,
113
437000
3000
E questa è l'America Latina, che ha praticamente tutto:
07:45
from the poorestpiù poveri to the richestpiù ricco, in LatinLatino AmericaAmerica.
114
440000
3000
dai più ricchi ai più poveri.
07:48
And on topsuperiore of that, we can put EastEast EuropeEuropa, we can put EastEast AsiaAsia,
115
443000
5000
In cima possiamo mettere l'Europa orientale, l'Asia orientale
07:53
and we put SouthSud AsiaAsia. And how did it look like if we go back in time,
116
448000
5000
e l'Asia meridionale. E se andiamo indietro nel tempo,
07:58
to about 1970? Then there was more of a humpgobba.
117
453000
5000
per esempio al 1970? Troviamo ben altro che una gobbetta.
08:03
And we have mostmaggior parte who livedha vissuto in absoluteassoluto povertypovertà were AsiansAsiatici.
118
458000
4000
E vediamo che gli asiatici erano quelli che vivevano in totale povertà.
08:07
The problemproblema in the worldmondo was the povertypovertà in AsiaAsia. And if I now let the worldmondo movemossa forwardinoltrare,
119
462000
7000
Il problema del mondo era la povertà in Asia. Andando avanti
08:14
you will see that while populationpopolazione increaseaumentare, there are
120
469000
3000
vediamo che mentre la popolazione aumenta,
08:17
hundredscentinaia of millionsmilioni in AsiaAsia gettingottenere out of povertypovertà and some othersaltri
121
472000
3000
centinaia di milioni di persone in Asia escono dallo stato di povertà
08:20
gettingottenere into povertypovertà, and this is the patternmodello we have todayoggi.
122
475000
3000
mentre altri vi entrano, e questo è il modello che abbiamo oggi.
08:23
And the bestmigliore projectionproiezione from the WorldMondo BankBanca is that this will happenaccadere,
123
478000
4000
La miglior proiezione della Banca Mondiale lo conferma
08:27
and we will not have a divideddiviso worldmondo. We'llWe'll have mostmaggior parte people in the middlein mezzo.
124
482000
4000
e non avremo un mondo diviso. La maggior parte delle persone sarà nel mezzo.
08:31
Of coursecorso it's a logarithmiclogaritmica scalescala here,
125
486000
2000
E' ovvio che si tratta di un logaritmo,
08:33
but our conceptconcetto of economyeconomia is growthcrescita with percentper cento. We look uponsu it
126
488000
5000
ma il nostro concetto di economia è la crescita percentuale.
08:38
as a possibilitypossibilità of percentilepercentile increaseaumentare. If I changemodificare this, and I take
127
493000
6000
E' una possibilità di crescita percentile. Se cambio, prendendo
08:44
GDPPIL perper capitacapite insteadanziché of familyfamiglia incomereddito, and I turnturno these
128
499000
4000
il prodotto interno lordo pro capite invece del reddito per famiglia e trasformo questi dati
08:48
individualindividuale datadati into regionalregionale datadati of grossschifoso domesticdomestico productprodotto,
129
503000
6000
in dati nazionali per prodotto interno lordo e prendo questi Paesi qui,
08:54
and I take the regionsregioni down here, the sizedimensione of the bubblebolla is still the populationpopolazione.
130
509000
4000
la dimensione del pallino rappresenta sempre la popolazione.
08:58
And you have the OECDOCSE there, and you have sub-SaharanSub-sahariana AfricaAfrica there,
131
513000
3000
E qui avremo l'OECD, qui l'Africa sub-sahariana,
09:01
and we take off the ArabArabi statesstati there,
132
516000
3000
qui avremo gli stati arabi,
09:04
comingvenuta bothentrambi from AfricaAfrica and from AsiaAsia, and we put them separatelyseparatamente,
133
519000
4000
sia quelli africani che asiatici, e li mettiamo da questa parte,
09:08
and we can expandespandere this axisasse, and I can give it a newnuovo dimensiondimensione here,
134
523000
5000
potremo espandere quest'asse e otterremo una nuova dimensione
09:13
by addingaggiungendo the socialsociale valuesvalori there, childbambino survivalsopravvivenza.
135
528000
3000
aggiungendo i valori sociali qui, la sopravvivenza dei bambini.
09:16
Now I have moneyi soldi on that axisasse, and I have the possibilitypossibilità of childrenbambini to survivesopravvivere there.
136
531000
5000
Su quest'asse ho i soldi e la possibilità di sopravvivenza dei bambini lì.
09:21
In some countriespaesi, 99.7 percentper cento of childrenbambini survivesopravvivere to fivecinque yearsanni of ageetà;
137
536000
4000
In alcuni Paesi, il 99,7% dei bambini sopravvive oltre i 5 anni;
09:25
othersaltri, only 70. And here it seemssembra there is a gapdivario
138
540000
4000
in altri, solo il 70%. E qui compare il gap
09:29
betweenfra OECDOCSE, LatinLatino AmericaAmerica, EastEast EuropeEuropa, EastEast AsiaAsia,
139
544000
4000
tra l'OECD, l'America Latina, l'Europa orientale, l'Asia orientale,
09:33
ArabArabi statesstati, SouthSud AsiaAsia and sub-SaharanSub-sahariana AfricaAfrica.
140
548000
4000
gli stati arabi, l'Asia meridionale e l'Africa sub-sahariana.
09:37
The linearitylinearità is very strongforte betweenfra childbambino survivalsopravvivenza and moneyi soldi.
141
552000
5000
La linearità è fortissima tra la sopravvivenza dei bambini e il denaro.
09:42
But let me splitDiviso sub-SaharanSub-sahariana AfricaAfrica. HealthSalute is there and better healthSalute is up there.
142
557000
8000
Dividiamo l'Africa sub-sahariana. La salute è qui e il benessere è lassù.
09:50
I can go here and I can splitDiviso sub-SaharanSub-sahariana AfricaAfrica into its countriespaesi.
143
565000
5000
Vado qui e divido l'Africa sub-sahariana nei suoi diversi Paesi.
09:55
And when it burstscoppiare, the sizedimensione of its countrynazione bubblebolla is the sizedimensione of the populationpopolazione.
144
570000
5000
Quando esplode, la dimensione del pallino mostra quella della popolazione.
10:00
SierraSierra LeoneLeone down there. MauritiusMauritius is up there. MauritiusMauritius was the first countrynazione
145
575000
4000
La Sierra Leone è qui. Le Mauritius qui. Le Mauritius sono state le prime
10:04
to get away with tradecommercio barriersbarriere, and they could sellvendere theirloro sugarzucchero --
146
579000
3000
a sfruttare il commercio, ma potevano vendere lo zucchero.
10:08
they could sellvendere theirloro textilesprodotti tessili -- on equalpari termscondizioni as the people in EuropeEuropa and NorthNord AmericaAmerica.
147
583000
5000
Potevano vendere i tessuti alle stesse condizioni dell'Europa e del Nord America.
10:13
There's a hugeenorme differencedifferenza betweenfra AfricaAfrica. And GhanaGhana is here in the middlein mezzo.
148
588000
4000
C'è una differenza enorme in Africa. E il Ghana è qui al centro.
10:17
In SierraSierra LeoneLeone, humanitarianumanitario aidaiuto.
149
592000
3000
In Sierra Leone, gli aiuti umanitari.
10:20
Here in UgandaUganda, developmentsviluppo aidaiuto. Here, time to investinvestire; there,
150
595000
5000
Qui in Uganda, aiuti per lo sviluppo. Qui è il momento buono per investire,
10:25
you can go for a holidayvacanza. It's a tremendousenorme variationvariazione
151
600000
3000
lì ci si può andare in vacanza. In Africa le differenze
10:28
withinentro AfricaAfrica whichquale we rarelyraramente oftenspesso make -- that it's equalpari everything.
152
603000
5000
sono enormi e raramente vengono prese in considerazione.
10:33
I can splitDiviso SouthSud AsiaAsia here. India'sDell'India the biggrande bubblebolla in the middlein mezzo.
153
608000
4000
Divido l'Asia meridionale. L'India è il pallino grande al centro.
10:37
But a hugeenorme differencedifferenza betweenfra AfghanistanAfghanistan and SriSri LankaLanka.
154
612000
4000
Ma vediamo un'enorme differenza tra Afghanistan e Sri Lanka.
10:41
I can splitDiviso ArabArabi statesstati. How are they? SameStesso climateclima, samestesso culturecultura,
155
616000
4000
Divido gli stati arabi. Stesso clima, stessa cultura,
10:45
samestesso religionreligione -- hugeenorme differencedifferenza. Even betweenfra neighborsvicini di casa.
156
620000
4000
stessa religione. Differenza enorme. Anche tra stati vicini.
10:49
YemenYemen, civilcivile warguerra. UnitedUniti d'America ArabArabi EmirateEmirato, moneyi soldi whichquale was quiteabbastanza equallyugualmente and well used.
157
624000
5000
Yemen: guerra civile. Emirati Arabi Uniti: soldi ben distribuiti e sfruttati.
10:54
Not as the mythmito is. And that includesinclude all the childrenbambini of the foreignstraniero workerslavoratori who are in the countrynazione.
158
629000
7000
Non come il mito. E quello comprende tutti i bambini dei lavoratori stranieri che vivono nel Paese.
11:01
DataDati is oftenspesso better than you think. ManyMolti people say datadati is badcattivo.
159
636000
4000
I dati sono spesso più confortanti. Molti credono siano sbagliati.
11:06
There is an uncertaintyincertezza marginmargine, but we can see the differencedifferenza here:
160
641000
2000
Esiste un margine di incertezza, ma qui possiamo vedere la differenza:
11:08
CambodiaCambogia, SingaporeSingapore. The differencesdifferenze are much biggerpiù grande
161
643000
3000
Cambogia, Singapore. Le differenze sono ben superiori
11:11
than the weaknessdebolezza of the datadati. EastEast EuropeEuropa:
162
646000
3000
alla debolezza dei dati. Europa orientale:
11:14
SovietSovietico economyeconomia for a long time, but they come out after 10 yearsanni
163
649000
6000
economia sovietica per un lungo periodo, ma ne sono venuti fuori dopo 10 anni
11:20
very, very differentlydiversamente. And there is LatinLatino AmericaAmerica.
164
655000
3000
e molto, molto diversi. E qui c'è l'America Latina.
11:23
TodayOggi, we don't have to go to CubaCuba to find a healthysalutare countrynazione in LatinLatino AmericaAmerica.
165
658000
4000
Oggi non dobbiamo andare a Cuba per trovare un sano paese latinoamericano.
11:27
ChileCile will have a lowerinferiore childbambino mortalitymortalità than CubaCuba withinentro some fewpochi yearsanni from now.
166
662000
5000
In Cile entro pochi anni ci sarà una mortalità infantile inferiore a quella di Cuba.
11:32
And here we have high-incomead alto reddito countriespaesi in the OECDOCSE.
167
667000
3000
E qui abbiamo i Paesi ad alto reddito dell'OECD.
11:35
And we get the wholetotale patternmodello here of the worldmondo,
168
670000
4000
Qui abbiamo tutto il modello mondiale,
11:39
whichquale is more or lessDi meno like this. And if we look at it,
169
674000
5000
che è più o meno così. Diamo uno sguardo
11:44
how it lookssembra -- the worldmondo, in 1960, it startsinizia to movemossa. 1960.
170
679000
6000
al mondo: nel 1960 comincia a muoversi. 1960.
11:50
This is MaoMao Tse-tungTse-Tung. He broughtportato healthSalute to ChinaCina. And then he diedmorto.
171
685000
3000
Questo è Mao Tse-tung. Ha portato la sanità in Cina. E poi è morto.
11:53
And then DengDeng XiaopingXiaoping cameè venuto and broughtportato moneyi soldi to ChinaCina, and broughtportato them into the mainstreamcorrente principale again.
172
688000
5000
Poi è arrivato Deng Xiaoping e ha portato soldi alla Cina, reinserendola nel flusso.
11:58
And we have seenvisto how countriespaesi movemossa in differentdiverso directionsindicazioni like this,
173
693000
4000
E abbiamo visto quanti Paesi si spostano in direzioni diverse come queste,
12:02
so it's sortordinare of difficultdifficile to get
174
697000
4000
quindi è difficile ottenere
12:06
an exampleesempio countrynazione whichquale showsSpettacoli the patternmodello of the worldmondo.
175
701000
5000
un Paese campione che mostri il modello mondiale.
12:11
But I would like to bringportare you back to about here at 1960.
176
706000
6000
Torniamo un attimo al 1960.
12:17
I would like to compareconfrontare SouthSud KoreaCorea, whichquale is this one, with BrazilBrasile,
177
712000
10000
Facciamo un confronto tra la Corea del Sud, che è questa, e il Brasile,
12:27
whichquale is this one. The labeletichetta wentandato away for me here. And I would like to compareconfrontare UgandaUganda,
178
722000
5000
che è questo qui. La didascalia è scomparsa. E prendiamo anche l'Uganda,
12:32
whichquale is there. And I can runcorrere it forwardinoltrare, like this.
179
727000
5000
che è qui. Lo faccio scorrere in avanti, così.
12:37
And you can see how SouthSud KoreaCorea is makingfabbricazione a very, very fastveloce advancementavanzamento,
180
732000
9000
Come potete vedere la Corea del Sud avanza rapidamente,
12:46
whereasmentre BrazilBrasile is much slowerPiù lentamente.
181
741000
3000
mentre il Brasile è molto più lento.
12:49
And if we movemossa back again, here, and we put on trailssentieri on them, like this,
182
744000
6000
Se torniamo indietro e inseriamo i tracciati,
12:55
you can see again that the speedvelocità of developmentsviluppo
183
750000
4000
vedrete che la velocità di sviluppo
12:59
is very, very differentdiverso, and the countriespaesi are movingin movimento more or lessDi meno
184
754000
6000
è molto diversa e i Paesi si spostano più o meno
13:05
in the samestesso rateVota as moneyi soldi and healthSalute, but it seemssembra you can movemossa
185
760000
4000
allo stesso passo in quanto a soldi e a salute, ma sembra si possa progredire
13:09
much fasterPiù veloce if you are healthysalutare first than if you are wealthyricco first.
186
764000
4000
più velocemente se si è in buona salute prima.
13:14
And to showmostrare that, you can put on the way of UnitedUniti d'America ArabArabi EmirateEmirato.
187
769000
4000
E per dimostrarlo, prendiamo gli Emirati Arabi Uniti.
13:18
They cameè venuto from here, a mineralminerale countrynazione. They cachedmemorizzati nella cache all the oilolio;
188
773000
3000
Vengono da qui, un Paese ricco di minerali. Hanno riservato il petrolio,
13:21
they got all the moneyi soldi; but healthSalute cannotnon può be boughtcomprato at the supermarketsupermercato.
189
776000
4000
ricevuto il denaro, ma la salute non si compra al supermercato.
13:25
You have to investinvestire in healthSalute. You have to get kidsbambini into schoolingistruzione.
190
780000
4000
Bisogna investire nella salute. Bisogna scolarizzare i bambini.
13:29
You have to traintreno healthSalute staffpersonale. You have to educateeducare the populationpopolazione.
191
784000
3000
Bisogna formare il personale sanitario. Bisogna istruire la popolazione.
13:32
And SheikhSceicco SayedSayed did that in a fairlyabbastanza good way.
192
787000
3000
E lo sceicco Al Zayed lo ha fatto proprio bene.
13:35
In spitedispetto of fallingcaduta oilolio pricesprezzi, he broughtportato this countrynazione up here.
193
790000
4000
Nonostante la caduta dei costi del petrolio, ha portato il Paese qui.
13:39
So we'venoi abbiamo got a much more mainstreamcorrente principale appearanceaspetto of the worldmondo,
194
794000
4000
Quindi abbiamo un quadro più compatto del mondo,
13:43
where all countriespaesi tendtendere to use theirloro moneyi soldi
195
798000
2000
dove tutti i Paesi tendono a usare il denaro
13:45
better than they used in the pastpassato. Now, this is, more or lessDi meno,
196
800000
5000
meglio rispetto al passato. Ora diamo uno sguardo alla
13:50
if you look at the averagemedia datadati of the countriespaesi -- they are like this.
197
805000
7000
media dei dati dei Paesi. Sono così.
13:57
Now that's dangerouspericoloso, to use averagemedia datadati, because there is suchcome a lot
198
812000
5000
Usare la media dei dati può essere pericoloso, perché
14:02
of differencedifferenza withinentro countriespaesi. So if I go and look here, we can see
199
817000
6000
c'è grande differenza tra i Paesi. Quindi se vado qui, vedo
14:08
that UgandaUganda todayoggi is where SouthSud KoreaCorea was 1960. If I splitDiviso UgandaUganda,
200
823000
6000
che l'Uganda di oggi si trova dov'era la Corea del Sud nel 1960. Se divido l'Uganda,
14:14
there's quiteabbastanza a differencedifferenza withinentro UgandaUganda. These are the quintilesQuintiles of UgandaUganda.
201
829000
5000
vedo che ci sono grandi differenze al suo interno. Questi sono i quintili dell'Uganda.
14:19
The richestpiù ricco 20 percentper cento of UgandansUgandesi are there.
202
834000
3000
Il 20% degli ugandesi ricchi è qui.
14:22
The poorestpiù poveri are down there. If I splitDiviso SouthSud AfricaAfrica, it's like this.
203
837000
4000
I poveri sono qui. Se divido il Sud Africa, sarà così.
14:26
And if I go down and look at NigerNiger, where there was suchcome a terribleterribile faminecarestia,
204
841000
5000
Se prendiamo il Niger, dove c'è stata una tremenda carestia,
14:31
lastlyda ultimo, it's like this. The 20 percentper cento poorestpiù poveri of NigerNiger is out here,
205
846000
5000
sarà così. Il 20% della popolazione più povera del Niger è lì,
14:36
and the 20 percentper cento richestpiù ricco of SouthSud AfricaAfrica is there,
206
851000
3000
ed il 20% dei sudafricani ricchi è qui,
14:39
and yetancora we tendtendere to discussdiscutere on what solutionssoluzioni there should be in AfricaAfrica.
207
854000
5000
tuttavia si parla sempre delle soluzioni da prendere per l'Africa.
14:44
Everything in this worldmondo existsesiste in AfricaAfrica. And you can't
208
859000
3000
In Africa c'è di tutto. E non si può discutere l'accesso
14:47
discussdiscutere universaluniversale accessaccesso to HIVHIV [medicinemedicina] for that quintilequintile up here
209
862000
4000
universale ai farmaci anti-HIV per quel quintile lì
14:51
with the samestesso strategystrategia as down here. The improvementmiglioramento of the worldmondo
210
866000
4000
con la stessa strategia utilizzata qui. Per avere un mondo migliore
14:55
mustdovere be highlyaltamente contextualizedcontestualizzata, and it's not relevantpertinente to have it
211
870000
5000
bisogna contestualizzarlo, non è pertinente farlo a livello
15:00
on regionalregionale levellivello. We mustdovere be much more detaileddettagliata.
212
875000
3000
regionale. Dobbiamo essere più precisi.
15:03
We find that studentsstudenti get very excitedemozionato when they can use this.
213
878000
4000
Notiamo che gli studenti si entusiasmano ad usare questo metodo.
15:07
And even more policypolitica makersmaker and the corporateaziendale sectorssettori would like to see
214
882000
5000
Sempre più politici e corporazioni vorrebbero vedere
15:12
how the worldmondo is changingmutevole. Now, why doesn't this take placeposto?
215
887000
4000
come cambia il mondo. Perché non avviene?
15:16
Why are we not usingutilizzando the datadati we have? We have datadati in the UnitedUniti d'America NationsDelle Nazioni,
216
891000
4000
Perché non usiamo i dati che abbiamo? I nostri dati sono presso le Nazioni Unite,
15:20
in the nationalnazionale statisticalstatistico agenciesagenzie
217
895000
2000
nelle agenzie statistiche nazionali
15:22
and in universitiesuniversità and other non-governmentalnon governativa organizationsorganizzazioni.
218
897000
4000
e nelle università ed altre organizzazioni non governative.
15:26
Because the datadati is hiddennascosto down in the databasesdatabase.
219
901000
2000
Perché i dati vengono nascosti nei database.
15:28
And the publicpubblico is there, and the InternetInternet is there, but we have still not used it effectivelyefficacemente.
220
903000
5000
E il pubblico esiste, internet esiste, ma non lo sfruttiamo a dovere.
15:33
All that informationinformazione we saw changingmutevole in the worldmondo
221
908000
3000
Tutte le informazioni che vediamo sul mondo che cambia
15:36
does not includeincludere publicly-fundedfinanziata con fondi pubblici statisticsstatistica. There are some webweb pagespagine
222
911000
4000
non comprendono le statistiche a finanziamento pubblico.
15:40
like this, you know, but they take some nourishmentnutrimento down from the databasesdatabase,
223
915000
6000
Esistono siti web come questo, ma si nutrono dei database,
15:46
but people put pricesprezzi on them, stupidstupido passwordspassword and boringnoioso statisticsstatistica.
224
921000
5000
ma ci mettono costi, stupide password e noiose statistiche.
15:51
(LaughterRisate) (ApplauseApplausi)
225
926000
3000
(Risate). (Applausi).
15:54
And this won'tnon lo farà work. So what is needednecessaria? We have the databasesdatabase.
226
929000
4000
E non va bene. Cosa serve? Abbiamo i database.
15:58
It's not the newnuovo databaseBanca dati you need. We have wonderfulmeraviglioso designdesign toolsutensili,
227
933000
4000
Non serve un nuovo database. Abbiamo splendidi strumenti
16:02
and more and more are addedaggiunto up here. So we startediniziato
228
937000
3000
ai quali se ne aggiungono altri. Perciò abbiamo creato
16:05
a nonprofitsenza scopo di lucro ventureavventurarsi whichquale we calledchiamato -- linkingcollegamento datadati to designdesign --
229
940000
5000
un'associazione no-profit chiamata "Gapminder" (riempivuoto)
16:10
we call it GapminderGapminder, from the LondonLondra undergroundmetropolitana, where they warnavvisare you,
230
945000
3000
pensando alla metropolitana di Londra e ai segnali
16:13
"mindmente the gapdivario." So we thought GapminderGapminder was appropriateadeguata.
231
948000
3000
"attenti al vuoto". Quindi abbiamo ritenuto opportuno questo nome.
16:16
And we startediniziato to writeScrivi softwareSoftware whichquale could linkcollegamento the datadati like this.
232
951000
4000
Abbiamo realizzato un software in grado di collegare i dati in questo modo.
16:20
And it wasn'tnon era that difficultdifficile. It tookha preso some personpersona yearsanni, and we have producedprodotta animationsanimazioni.
233
955000
6000
Non è stato difficile. C'è voluto qualche anno e abbiamo realizzato animazioni.
16:26
You can take a datadati setimpostato and put it there.
234
961000
2000
Si può prendere un set di dati e metterlo qui.
16:28
We are liberatingliberatorio U.N. datadati, some fewpochi U.N. organizationorganizzazione.
235
963000
5000
Stiamo liberando i dati di alcune organizzazioni ONU.
16:33
Some countriespaesi acceptaccettare that theirloro databasesdatabase can go out on the worldmondo,
236
968000
4000
Alcuni Paesi consentono la divulgazione dei loro database,
16:37
but what we really need is, of coursecorso, a searchricerca functionfunzione.
237
972000
3000
ma fondamentalmente ciò che serve è una funzione di ricerca.
16:40
A searchricerca functionfunzione where we can copycopia the datadati up to a searchablericercabile formatformato
238
975000
5000
Una funzione che consenta di copiare i dati in formato ricercabile
16:45
and get it out in the worldmondo. And what do we hearsentire when we go around?
239
980000
3000
e diffonderli nel mondo. E cosa sentiamo quando andiamo in giro?
16:48
I've donefatto anthropologyantropologia on the mainprincipale statisticalstatistico unitsunità. EveryoneTutti saysdice,
240
983000
4000
Ho fatto uno studio antropologico. Tutti dicono:
16:53
"It's impossibleimpossibile. This can't be donefatto. Our informationinformazione is so peculiarpeculiare
241
988000
4000
"E' impossibile. Non si può fare. Le nostre informazioni
16:57
in detaildettaglio, so that cannotnon può be searchedcercato as othersaltri can be searchedcercato.
242
992000
3000
sono talmente particolari ed è impossibile ricercarle come le altre.
17:00
We cannotnon può give the datadati freegratuito to the studentsstudenti, freegratuito to the entrepreneursimprenditori of the worldmondo."
243
995000
5000
Non possiamo distribuire i nostri dati gratis agli studenti o agli imprenditori nel mondo".
17:05
But this is what we would like to see, isn't it?
244
1000000
3000
Ma questo è ciò che ci piacerebbe vedere, no?
17:08
The publicly-fundedfinanziata con fondi pubblici datadati is down here.
245
1003000
3000
I dati a finanziamento pubblico sono qui.
17:11
And we would like flowersfiori to growcrescere out on the NetNET.
246
1006000
3000
E noi vorremmo vedere fiori nascere in rete.
17:14
And one of the crucialcruciale pointspunti is to make them searchablericercabile, and then people can use
247
1009000
5000
E uno dei punti cruciali è renderli ricercabili affinché possano essere usati
17:19
the differentdiverso designdesign toolstrumento to animateanimare it there.
248
1014000
2000
i diversi strumenti di design per animarli.
17:21
And I have a prettybella good newsnotizia for you. I have a good newsnotizia that the presentpresente,
249
1016000
5000
Ho una buona notizia per voi. La buona notizia è che l'attuale
17:26
newnuovo HeadTesta of U.N. StatisticsStatistiche, he doesn't say it's impossibleimpossibile.
250
1021000
4000
nuovo Capo dell'ufficio Statistiche dell'ONU non dice che è impossibile.
17:30
He only saysdice, "We can't do it."
251
1025000
2000
Dice semplicemente: "Non possiamo farlo".
17:32
(LaughterRisate)
252
1027000
4000
(Risate).
17:36
And that's a quiteabbastanza cleverintelligente guy, huh?
253
1031000
2000
Ed è un tipo intelligente, eh?
17:38
(LaughterRisate)
254
1033000
2000
(Risate).
17:40
So we can see a lot happeningavvenimento in datadati in the comingvenuta yearsanni.
255
1035000
4000
Ne vedremo delle belle nei dati degli anni a venire.
17:44
We will be ablecapace to look at incomereddito distributionsdistribuzioni in completelycompletamente newnuovo waysmodi.
256
1039000
4000
Potremo vedere la distribuzione dei redditi in modi del tutto nuovi.
17:48
This is the incomereddito distributiondistribuzione of ChinaCina, 1970.
257
1043000
5000
Questa è la distribuzione dei redditi in Cina nel 1970.
17:54
the incomereddito distributiondistribuzione of the UnitedUniti d'America StatesStati, 1970.
258
1049000
5000
La distribuzione dei redditi negli USA nel 1970.
17:59
AlmostQuasi no overlapsovrapposizione. AlmostQuasi no overlapsovrapposizione. And what has happenedè accaduto?
259
1054000
4000
Non si sovrappongono quasi. Cos'è successo?
18:03
What has happenedè accaduto is this: that ChinaCina is growingin crescita, it's not so equalpari any longerpiù a lungo,
260
1058000
5000
Ecco cosa è successo: la Cina sta crescendo, non è più così omogenea,
18:08
and it's appearingapparendo here, overlookingcon vista the UnitedUniti d'America StatesStati.
261
1063000
4000
e compare qui mentre quasi sovrasta gli USA.
18:12
AlmostQuasi like a ghostfantasma, isn't it, huh?
262
1067000
2000
Sembra quasi un fantasma, vero?
18:14
(LaughterRisate)
263
1069000
2000
(Risate).
18:16
It's prettybella scarypauroso. But I think it's very importantimportante to have all this informationinformazione.
264
1071000
10000
Fa davvero paura. Ma credo sia importantissimo disporre di questi dati.
18:26
We need really to see it. And insteadanziché of looking at this,
265
1081000
6000
Dobbiamo vederli. Ma invece di parlare di questo,
18:32
I would like to endfine up by showingmostrando the InternetInternet usersutenti perper 1,000.
266
1087000
5000
desidero concludere mostrandovi gli utenti internet per 1000.
18:37
In this softwareSoftware, we accessaccesso about 500 variablesvariabili from all the countriespaesi quiteabbastanza easilyfacilmente.
267
1092000
5000
Con questo programma è possibile accedere facilmente a circa 500 variabili da tutti i Paesi.
18:42
It takes some time to changemodificare for this,
268
1097000
4000
Ci vuole un po' di tempo a cambiare,
18:46
but on the axisesaxises, you can quiteabbastanza easilyfacilmente get any variablevariabile you would like to have.
269
1101000
5000
ma sugli assi è possibile inserire la variabile desiderata.
18:51
And the thing would be to get up the databasesdatabase freegratuito,
270
1106000
5000
Il massimo sarebbe ottenere i database gratis,
18:56
to get them searchablericercabile, and with a secondsecondo clickclic, to get them
271
1111000
3000
renderli ricercabili e con un secondo clic trasformarli
18:59
into the graphicgrafica formatsformati, where you can instantlyimmediatamente understandcapire them.
272
1114000
5000
in formato grafico, in modo da essere immediatamente comprensibili.
19:04
Now, statisticiansstatistici doesn't like it, because they say that this
273
1119000
3000
Agli statistici questo non piace, perché dicono
19:07
will not showmostrare the realityla realtà; we have to have statisticalstatistico, analyticalanalitico methodsmetodi.
274
1122000
9000
che non mostrano la realtà, bisogna avere metodi statistici e analitici.
19:16
But this is hypothesis-generatinggenerazione di ipotesi.
275
1131000
3000
Ma questo porta alle ipotesi.
19:19
I endfine now with the worldmondo. There, the InternetInternet is comingvenuta.
276
1134000
4000
Concludo con il mondo. Qui sta arrivando internet.
19:23
The numbernumero of InternetInternet usersutenti are going up like this. This is the GDPPIL perper capitacapite.
277
1138000
4000
Il numero di utenti internet sta crescendo in questo modo. Questo è il prodotto interno lordo pro capite.
19:27
And it's a newnuovo technologytecnologia comingvenuta in, but then amazinglyincredibilmente, how well
278
1142000
5000
E c'è una nuova tecnologia in arrivo, ma è fantastico come si inserisce
19:32
it fitssi adatta to the economyeconomia of the countriespaesi. That's why the 100 dollardollaro
279
1147000
5000
nell'economia dei Paesi. Per questo il computer da 100 dollari
19:37
computercomputer will be so importantimportante. But it's a nicesimpatico tendencytendenza.
280
1152000
3000
sarà importantissimo. Ma la tendenza è buona.
19:40
It's as if the worldmondo is flatteningappiattimento off, isn't it? These countriespaesi
281
1155000
3000
E' come se il mondo si stesse appiattendo, vi pare?
19:43
are liftingsollevamento more than the economyeconomia and will be very interestinginteressante
282
1158000
3000
Questi Paesi crescono più dell'economia e sarà interessante
19:46
to followSeguire this over the yearanno, as I would like you to be ablecapace to do
283
1161000
4000
starlo a vedere anno per anno, e vorrei poterlo fare
19:50
with all the publiclypubblicamente fundedfinanziato datadati. Thank you very much.
284
1165000
2000
con tutti i dati a finanziamento pubblico. Grazie per l'attenzione.
19:53
(ApplauseApplausi)
285
1168000
3000
(Applausi).

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.


More profile about the speaker
Hans Rosling | Speaker | TED.com