ABOUT THE SPEAKERS
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
Ola Rosling - Director of the Gapminder Foundation
Ola Rosling is the director and co-founder of the Gapminder Foundation. Previously, he was the Google Public Data product manager.

Why you should listen
To fight devastating ignorance, we have to be more systematic about spreading facts that matter. In this talk with Hans Rosling, Ola teaches 4 ways to quickly learn more about the world of facts.
More profile about the speaker
Ola Rosling | Speaker | TED.com
TEDSalon Berlin 2014

Hans and Ola Rosling: How not to be ignorant about the world

ハンス&オーラ・ロスリング: 世界について無知にならないために

Filmed:
5,377,171 views

あなたは世界のことをどれほど知っていますか? ハンス・ロスリングが、彼の有名な世界の人口、保健、収入のグラフ(それにすごく長い差し棒)を使って、統計的に言ってみんな知っているつもりでいて全然間違っている可能性が高い問題を例示します。ハンスがクイズで聴衆を楽しませた後は、ハンスの息子のオーラが無知を減らすための4つの方法を示します。
- 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 - Director of the Gapminder Foundation
Ola Rosling is the director and co-founder of the Gapminder Foundation. Previously, he was the Google Public Data product manager. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
Hansハンス Roslingロスリング: I'm going to ask尋ねる you
0
663
2403
(ハンス・ロスリング) 皆さんに
3つの3択問題に答えてもらいます
00:15
three multiple複数 choice選択 questions質問.
1
3066
1325
(ハンス・ロスリング) 皆さんに
3つの3択問題に答えてもらいます
00:16
Use this deviceデバイス. Use this deviceデバイス to answer回答.
2
4391
3731
この装置を使って
答えてください
00:20
The first question質問 is, how did the number
3
8122
2555
第1問は「自然災害による
1年あたりの死者数は
00:22
of deaths per〜ごと year
4
10677
2121
第1問は「自然災害による
1年あたりの死者数は
00:24
from naturalナチュラル disaster災害,
5
12798
1292
20世紀を通じて
どれくらい変わったか?」です
00:26
how did that change変化する during the last century世紀?
6
14090
2601
20世紀を通じて
どれくらい変わったか?」です
00:28
Did it more than doubleダブル,
7
16691
1379
(A) 倍になった
00:30
did it remain残る about the same同じ in the world世界 as a whole全体,
8
18070
2782
(B) 世界全体では
ほとんど変わっていない
00:32
or did it decrease減少 to lessもっと少なく than halfハーフ?
9
20852
2374
(C) 半数以下になった
00:35
Please answer回答 A, B or C.
10
23226
2404
ABCで答えてください
00:37
I see lots of answers答え. This is much
fasterもっと早く than I do it at universities大学.
11
25630
4100
答えが集まっています
大学でやった時よりずっと早いですね
00:41
They are so slowスロー. They keep
thinking考え, thinking考え, thinking考え.
12
29730
3157
学生は遅いです
ずっと考え続けています
00:44
Oh, very, very good.
13
32887
2022
大変結構
00:46
And we go to the next question質問.
14
34909
1863
では次の問題に行きましょう
00:48
So how long did women女性 30 years old古い
15
36772
2659
「30歳の女性が
学校に通った年数は
00:51
in the world世界 go to school学校:
16
39431
2096
世界平均で何年か?」
00:53
sevenセブン years, five years or three years?
17
41527
2034
(A)7年 (B)5年 (C)3年
00:55
A, B or C? Please answer回答.
18
43561
6503
AかBかCか?
さあ答えて
01:02
And we go to the next question質問.
19
50064
2038
次の問題です
01:04
In the last 20 years, how did the percentageパーセンテージ
20
52102
3921
「世界で極貧生活を
送る人の割合は
01:08
of people in the world世界
21
56023
1827
この20年で
どれほど変わったか?」
01:09
who liveライブ in extreme極端な poverty貧困 change変化する?
22
57850
2217
この20年で
どれほど変わったか?」
01:12
Extremeエクストリーム poverty貧困 — not having持つ
enough十分な foodフード for the day.
23
60067
2561
極貧というのは
日々の食事にも事欠くということです
01:14
Did it almostほぼ doubleダブル,
24
62628
2061
(A) 約2倍
01:16
did it remain残る more or lessもっと少なく the same同じ,
25
64689
1549
(B) ほとんど変わらない
01:18
or did it halve半分?
26
66238
1513
(C) 半分になった
01:19
A, B or C?
27
67751
4020
AかBかCか?
01:23
Now, answers答え.
28
71771
3156
では解答です
01:26
You see,
29
74927
1094
これは
01:28
deaths from naturalナチュラル disasters災害 in the world世界,
30
76021
1725
1900年から2000年までの
01:29
you can see it from this graphグラフ here,
31
77746
1922
自然災害による
01:31
from 1900 to 2000.
32
79668
2780
死者数のグラフです
01:34
In 1900, there was about halfハーフ a million百万 people
33
82448
3255
1900年には
自然災害のため
01:37
who died死亡しました everyすべて year from naturalナチュラル disasters災害:
34
85703
2087
年に50万人くらいが
死んでいました
01:39
floods洪水, earthquakes地震, volcanic火山の
eruption噴火, whateverなんでも, droughts干ばつ.
35
87790
5097
洪水 地震 火山噴火
干ばつ 等々
01:44
And then, how did that change変化する?
36
92887
2720
それがどう変わったのか
01:47
GapminderGapminder asked尋ねた the publicパブリック in Swedenスウェーデン.
37
95607
3486
ギャップマインダー財団は
スウェーデンで
01:51
This is how they answered答えた.
38
99093
1859
一般の人にアンケートを
取りました
01:52
The Swedishスウェーデンの publicパブリック answered答えた like this:
39
100952
1929
スウェーデン人の答えです
01:54
Fifty五十 percentパーセント thought it had doubled倍増,
40
102881
1472
50%が2倍
01:56
38 percentパーセント said it's more or lessもっと少なく the same同じ,
41
104353
2205
38%がほぼ同じ
01:58
12 said it had halved半分.
42
106558
2098
12%が半分
という解答でした
02:00
This is the bestベスト dataデータ from the disaster災害 researchers研究者,
43
108656
2652
こちらは災害研究者による
実際のデータです
02:03
and it goes行く up and down,
44
111308
2966
上下していますが
02:06
and it goes行く to the Second二番目 World世界 War戦争,
45
114274
2552
第二次世界大戦後に
下がり始め
02:08
and after that it starts開始する to fall and it keeps維持する falling落下
46
116826
3400
ずっと下がり続けて
02:12
and it's down to much lessもっと少なく than halfハーフ.
47
120226
1846
半分よりもずっと
少なくなっています
02:14
The world世界 has been much, much more capable可能な
48
122072
2608
この数十年で
世界は —
02:16
as the decades数十年 go by
49
124680
1614
ずっと良く
災害から人々を
02:18
to protect保護する people from this, you know.
50
126294
2391
守れるように
なったんです
02:20
So only 12 percentパーセント of the Swedesスウェーデン know this.
51
128685
2866
スウェーデンで正しく答えたのは
たったの12%です
02:23
So I went行った to the zoo動物園 and I asked尋ねた the chimpsチンパンジー.
52
131551
2491
それで動物園に行って
チンパンジーにも聞いてみました
02:26
(Laughter笑い) (Applause拍手)
53
134042
9846
(笑) (拍手)
02:39
The chimpsチンパンジー don't watch the eveningイブニング newsニュース,
54
147458
3799
チンパンジーは
夜のニュースなど見ず
02:43
so the chimpsチンパンジー,
55
151257
1458
ランダムに答えます
02:44
they choose選択する by randomランダム, so the
Swedesスウェーデン answer回答 worse悪化する than randomランダム.
56
152715
3432
スウェーデン人は
ランダムな答えよりも駄目なんです
02:48
Now how did you do?
57
156147
2939
皆さんはどうでしょう?
02:51
That's you.
58
159086
2962
これが皆さんの答えです
02:54
You were beaten殴られた by the chimpsチンパンジー.
59
162048
2225
チンパンジーに
負けてるじゃないですか!
02:56
(Laughter笑い)
60
164273
1790
(笑)
02:58
But it was close閉じる.
61
166063
2975
でもいい勝負です
03:01
You were three times better than the Swedesスウェーデン,
62
169038
4021
スウェーデン人よりは
3倍良いですが
03:05
but that's not enough十分な.
63
173059
1243
十分じゃありません
03:06
You shouldn'tすべきではない compare比較する yourselfあなた自身 to Swedesスウェーデン.
64
174302
2582
スウェーデン人なんかと
比べてちゃいけません
03:08
You must必須 have higher高い ambitions野望 in the world世界.
65
176884
3531
もっと高いところを
狙わないと
03:12
Let's look at the next answer回答 here: women女性 in school学校.
66
180415
3408
次の解答です
女子の就学年数について
03:15
Here, you can see men男性 went行った eight8 years.
67
183823
2016
男子は8年です
03:17
How long did women女性 go to school学校?
68
185839
1781
女子は何年
学校に通うでしょう?
03:19
Well, we asked尋ねた the Swedesスウェーデン like this,
69
187620
2749
スウェーデン人の答えは
こうでした
03:22
and that gives与える you a hintヒント, doesn't it?
70
190369
2217
これはヒントになりますね
03:24
The right answer回答 is probably多分 the one
71
192586
2362
正しい答えはきっと
03:26
the fewest最少 Swedesスウェーデン picked選んだ, isn't it?
72
194948
2735
スウェーデン人が
選ばなかったやつでしょう
03:29
(Laughter笑い)
73
197683
1503
(笑)
03:31
Let's see, let's see. Here we come.
74
199186
2438
見てみましょう
03:33
Yes, yes, yes, women女性 have almostほぼ caught捕らえられた up.
75
201624
4401
ほらほら 女子は
ほとんど男子と並んでいます
03:38
This is the U.S. publicパブリック.
76
206025
3413
こちらはアメリカ人の答え
03:41
And this is you. Here you come.
77
209438
3875
これが皆さん
03:45
Oohオー.
78
213313
4012
ほう やりましたね
03:49
Well, congratulationsおめでとう, you're
twice二度 as good as the Swedesスウェーデン,
79
217325
1829
スウェーデン人よりは
倍マシですが
03:51
but you don't need me —
80
219154
2420
それは良いことを
意味しません
03:53
So how come? I think it's like this,
81
221574
4814
どうしてこんな結果に
なったんでしょう?
03:58
that everyoneみんな is aware承知して that there are countries
82
226388
2722
世界には女性が
虐げられている —
04:01
and there are areasエリア
83
229110
1104
国や地域があるのを
04:02
where girls女の子 have great difficulties困難.
84
230214
2138
みんな知っています
04:04
They are stopped停止 when they go to school学校,
85
232352
1908
学校をやめさせられて
しまいます
04:06
and it's disgusting嫌な.
86
234260
2065
酷い話です
04:08
But in the majority多数 of the world世界,
87
236325
1897
しかし世界の大部分では
04:10
where most最も people in the world世界 liveライブ,
88
238222
1687
今や 女子も
04:11
most最も countries, girls女の子 today今日 go to school学校
89
239909
2982
男子と同じくらい
04:14
as long as boys男の子, more or lessもっと少なく.
90
242891
2539
学校に通っているんです
04:17
That doesn't mean that gender性別 equity株式 is achieved達成された,
91
245430
2059
これは男女格差が
解消された —
04:19
not at all.
92
247489
2084
ということではありません
04:21
They still are confined閉じ込められた to terribleひどい, terribleひどい limitations限界,
93
249573
4541
女性は依然大きな
制限に直面しています
04:26
but schooling学校教育 is there in the world世界 today今日.
94
254114
2232
しかし就学に関しては
同等になっているんです
04:28
Now, we missミス the majority多数.
95
256346
4095
皆さんは最悪のところを
04:32
When you answer回答, you answer回答
accordingに従って to the worst最悪 places場所,
96
260441
3323
基準に答えていて
04:35
and there you are right, but you missミス the majority多数.
97
263764
2856
多数派を見落としているんです
04:38
What about poverty貧困?
98
266620
1476
貧困はどうでしょう ?
04:40
Well, it's very clearクリア that poverty貧困 here
99
268096
2903
貧困がほとんど
半分になっているのは
04:42
was almostほぼ halved半分,
100
270999
1775
明白な事実です
04:44
and in U.S., when we asked尋ねた the publicパブリック,
101
272774
1679
アメリカで正しく答えたのは
04:46
only five percentパーセント got it right.
102
274453
3984
たった5%です
04:50
And you?
103
278437
2869
皆さんはどうでしょう?
04:53
Ahああ, you almostほぼ made it to the chimpsチンパンジー.
104
281306
3858
ほぼチンパンジーに
並びましたね
04:57
(Laughter笑い) (Applause拍手)
105
285164
2361
(笑) (拍手)
04:59
That little, just a few少数 of you!
106
287525
5617
ほんの少しだけ
負けています
05:05
There must必須 be preconceived先入観 ideasアイデア, you know.
107
293142
3679
先入観があるんです
05:08
And manyたくさんの in the richリッチ countries,
108
296821
1794
豊かな国の人たちは
05:10
they think that oh, we can never end終わり extreme極端な poverty貧困.
109
298615
3660
貧困は決してなくならない
と思っています
05:14
Of courseコース they think so,
110
302275
1653
そうでしょうとも
05:15
because they don't even know what has happened起こった.
111
303928
2964
何が起きているか
知らないんですから
05:18
The first thing to think about the future未来
112
306892
2350
未来を考えるには
05:21
is to know about the presentプレゼント.
113
309242
2021
まず現在を知ることです
05:23
These questions質問 were a few少数 of the first onesもの
114
311263
3052
これはギャップマインダー財団で
取り組んでいる
05:26
in the pilotパイロット phase段階 of the Ignorance無知 Projectプロジェクト
115
314315
3385
「無知解消プロジェクト」
試行フェーズの
05:29
in GapminderGapminder Foundation財団 that we run走る,
116
317700
3020
最初の質問のいくつかです
05:32
and it was started開始した, this projectプロジェクト, last year
117
320720
2796
このプロジェクトは去年
05:35
by my bossボス, and alsoまた、 my son息子, Olaオラ Roslingロスリング. (Laughter笑い)
118
323516
4406
私の上司であり息子でもある
オーラ・ロスリングが始めました (笑)
05:39
He's cofounder共同 - 創設者 and directorディレクター,
119
327922
1582
彼は共同創立者 兼 理事です
05:41
and he wanted, Olaオラ told me
120
329504
1544
人々の甚だしい無知と
戦うには
05:43
we have to be more systematic系統的
121
331048
2560
もっと系統的に
取り組まねばならない —
05:45
when we fight戦い devastating壊滅的な ignorance無知.
122
333608
1873
と彼は考えました
05:47
So already既に the pilotsパイロット reveal明らかにする this,
123
335481
2218
試行段階ですでに
多くの人の答えは
05:49
that so manyたくさんの in the publicパブリック scoreスコア worse悪化する than randomランダム,
124
337699
3210
ランダムな回答よりずっと悪いことが
明らかになりました
05:52
so we have to think about preconceived先入観 ideasアイデア,
125
340909
2083
先入観について
もっと知らねばなりません
05:54
and one of the mainメイン preconceived先入観 ideasアイデア
126
342992
2028
大きな先入観の1つは
05:57
is about world世界 income所得 distribution分布.
127
345020
1869
世界の所得分布に
関するものです
05:58
Look here. This is how it was in 1975.
128
346889
3831
これは1975年の所得分布で
06:02
It's the number of people on each income所得,
129
350720
3219
それぞれの所得層に属する
人数を示しています
06:05
from one dollarドル a day —
130
353939
2891
ここは 1日1ドル —
06:08
(Applause拍手)
131
356830
2451
(拍手)
06:11
See, there was one humpこぶ here,
132
359281
2075
ここ 1日1ドルのところに
06:13
around one dollarドル a day,
133
361356
1898
1つコブがあり
06:15
and then there was one humpこぶ here
134
363254
1456
10ドルと100ドルの間に
06:16
somewhereどこかで betweenの間に 10 and 100 dollarsドル.
135
364710
2015
もう1つコブがあります
06:18
The world世界 was two groupsグループ.
136
366725
1746
世界は2グループに
分かれていました
06:20
It was a camelキャメル world世界, like a camelキャメル with two humpsかっこ,
137
368471
3610
フタコブラクダの世界です
06:24
the poor貧しい onesもの and the richリッチ onesもの,
138
372081
2012
貧しい人々と
豊かな人々がいて
06:26
and there were fewer少ない in betweenの間に.
139
374093
1564
その中間は
あまりいませんでした
06:27
But look how this has changedかわった:
140
375657
2169
それがどう変わったか
見てください
06:29
As I go forward前進, what has changedかわった,
141
377826
1826
時を進めていくと
06:31
the world世界 population人口 has grown成長した,
142
379652
1656
世界の人口は増えていき
06:33
and the humpsかっこ start開始 to mergeマージ.
143
381308
2768
2つのコブが
1つになっていきます
06:36
The lower低い humpsかっこ merged合併 with the upperアッパー humpこぶ,
144
384076
2770
左のコブが右のコブと一緒になり
06:38
and the camelキャメル dies死ぬ and we have a dromedary単回分 world世界
145
386846
3127
フタコブラクダが消えて
06:41
with one humpこぶ only.
146
389973
2255
ヒトコブラクダになりました
06:44
The percentパーセント in poverty貧困 has decreased減少した.
147
392228
1924
貧困層の割合は
減っていますが
06:46
Still it's appallingぞっとする
148
394152
1577
依然として
06:47
that so manyたくさんの remain残る in extreme極端な poverty貧困.
149
395729
3201
大変な数の人が
極貧生活をしています
06:50
We still have this groupグループ, almostほぼ a billion, over there,
150
398930
3023
ほぼ10億という人が
このグループに属していますが
06:53
but that can be ended終了しました now.
151
401953
3049
それもなくすことが
できるはずです
06:57
The challengeチャレンジ we have now
152
405002
2303
今の我々の問題は
06:59
is to get away from that,
understandわかる where the majority多数 is,
153
407305
2808
頭を切り換え
大多数が何かを理解することです
07:02
and that is very clearlyはっきりと shown示された in this question質問.
154
410113
3244
それはこの質問に
明確に現れています
07:05
We asked尋ねた, what is the percentageパーセンテージ of the world's世界の
155
413357
2233
「はしかなどの
基本的なワクチンを接種する
07:07
one-year-old一歳 children子供 who have got those
156
415590
1654
「はしかなどの
基本的なワクチンを接種する
07:09
basic基本的な vaccinesワクチン againstに対して measles麻疹 and other things
157
417244
2610
1歳児の割合は
どれくらいか?」
07:11
that we have had for manyたくさんの years:
158
419854
1493
1歳児の割合は
どれくらいか?」
07:13
20, 50 or 80 percentパーセント?
159
421347
2022
20%か50%か80%か?
07:15
Now, this is what the U.S.
publicパブリック and the Swedishスウェーデンの answered答えた.
160
423369
4073
アメリカ人とスウェーデン人の答えです
07:19
Look at the Swedishスウェーデンの result結果:
161
427442
876
スウェーデン人の答で
07:20
you know what the right answer回答 is.
162
428318
2062
正しい答えが
どれか分かりますね ?
07:22
(Laughter笑い)
163
430380
3673
(笑)
07:26
Who the heck地獄 is a professor教授 of
globalグローバル health健康 in that country?
164
434053
3503
あの国じゃいったい誰が
世界保健を教えてるんでしょうか?
07:29
Well, it's me. It's me.
165
437556
1672
ああ 私でした
07:31
(Laughter笑い)
166
439228
1962
(笑)
07:33
It's very difficult難しい, this. It's very difficult難しい.
167
441190
2482
すごく難しいんですって
07:35
(Applause拍手)
168
443672
3098
(拍手)
07:38
Howeverしかしながら, Ola'sオラズ approachアプローチ
169
446770
3714
我々が知っていることを測定する
というオーラの試みは
07:42
to really measure測定 what we know made headlines見出し,
170
450484
3158
ニュースでも取り上げられ
07:45
and CNNCNN published出版された these results結果 on their彼らの webウェブ
171
453642
3063
こうした結果が
CNNのサイトで紹介され
07:48
and they had the questions質問 there, millions何百万 answered答えた,
172
456705
2147
そこで何百万という人が
質問に答え
07:50
and I think there were about 2,000 commentsコメント,
173
458852
3482
2千くらいのコメントが
寄せられました
07:54
and this was one of the commentsコメント.
174
462334
2313
その1つがこれ
07:56
"I betベット no memberメンバー of the mediaメディア
passed合格 the testテスト," he said.
175
464647
3544
「マスメディアの人間は誰も
この試験に通らないだろうよ」
08:00
So Olaオラ told me, "Take these devicesデバイス.
176
468191
2639
それでオーラが言いました
「マスメディアの会議に
08:02
You are invited招待された to mediaメディア conferencesカンファレンス.
177
470830
1705
招待されてることだし
08:04
Give it to them and measure測定 what the mediaメディア know."
178
472535
2277
マスメディア関係者に
これを聞いてみたらいい」
08:06
And ladies女性 and gentlemen紳士,
179
474812
1924
皆さん 披露します
08:08
for the first time, the informal非公式 results結果
180
476736
2677
これがアメリカの
08:11
from a conference会議 with U.S. mediaメディア.
181
479413
3925
マスメディア関係の
会議での結果です
08:15
And then, lately最近, from the Europeanヨーロッパ人 Union連合 mediaメディア.
182
483338
4886
こちらは最近あった EUの
マスメディア関係の会議での結果です
08:20
(Laughter笑い)
183
488224
1268
(笑)
08:21
You see, the problem問題 is not that people
184
489492
2205
問題は人々が
08:23
don't read読む and listen to the mediaメディア.
185
491697
1948
ニュースを見ないこと
ではありません
08:25
The problem問題 is that the
mediaメディア doesn't know themselves自分自身.
186
493645
4219
マスメディアの人間自身が
知らないんですから
08:29
What shall〜する we do about this, Olaオラ?
187
497864
1581
どうしたものだろうね オーラ?
08:31
Do we have any ideasアイデア?
188
499445
1498
何か考えはあるかい?
08:32
(Applause拍手)
189
500943
11094
(拍手)
08:44
Olaオラ Roslingロスリング: Yes, I have an ideaアイディア, but first,
190
512037
3709
(オーラ・ロスリング) 考えはありますが
その前に一言
08:47
I'm so sorry that you were beaten殴られた by the chimpsチンパンジー.
191
515746
3815
チンパンジーに負けた皆さん
お気の毒さまでした
08:51
Fortunately幸いにも, I will be ableできる to comfort快適 you
192
519561
2633
それが皆さんのせいでは
ないことを示して
08:54
by showing表示 why it was not your fault不具合, actually実際に.
193
522194
4559
安心させてあげましょう
08:58
Then, I will equip装備 you with some tricksトリック
194
526753
2022
それから将来
チンパンジーに勝てるよう
09:00
for beating打つ the chimpsチンパンジー in the future未来.
195
528775
2090
秘訣をお教えします
09:02
That's basically基本的に what I will do.
196
530865
2214
それが今日
お話しすることです
09:05
But first, let's look at why are we so ignorant無知な,
197
533079
2203
まず 我々はなぜこんなにも
無知なのかですが —
09:07
and it all starts開始する in this place場所.
198
535282
2607
それは ここに始まります
09:09
It's HudiksvallHudiksvall. It's a cityシティ in northern北部 Swedenスウェーデン.
199
537889
3690
フーディクスヴァル
スウェーデン北部の町で
09:13
It's a neighborhoodご近所 where I grew成長しました up,
200
541579
3797
私が育った場所です
09:17
and it's a neighborhoodご近所 with a large problem問題.
201
545376
3601
この界隈には
大きな問題があり
09:20
Actually実際に, it has exactly正確に the same同じ problem問題
202
548977
1986
実際まったく同じ問題が
09:22
whichどの existed存在した in all the neighborhoods近隣
203
550963
2609
皆さんの育った
界隈にもあります
09:25
where you grew成長しました up as well.
204
553572
1348
皆さんの育った
界隈にもあります
09:26
It was not representative代表. Okay?
205
554920
2662
それは典型でない
ということです
09:29
It gave与えた me a very biased偏った view見る
206
557582
2443
育った環境により
世の中がどんなものかについて
09:32
of how life is on this planet惑星.
207
560025
2348
すごく偏った考えが
身につくんです
09:34
So this is the first pieceピース of the ignorance無知 puzzleパズル.
208
562373
2992
これが無知の問題の
第一の要因です
09:37
We have a personal個人的 biasバイアス.
209
565365
1272
個人的な偏見です
09:38
We have all different異なる experiences経験
210
566637
2113
私たちは住む社会や
出会う人に応じて
09:40
from communitiesコミュニティ and people we meet会う,
211
568750
1640
みんな異なる体験をします
09:42
and on top of this, we start開始 school学校,
212
570390
2987
その上で学校に
通うようになりますが
09:45
and we add追加する the next problem問題.
213
573377
1921
それが次の要因になります
09:47
Well, I like schools学校,
214
575298
1144
私は学校が好きですが
09:48
but teachers教師 tend傾向がある to teach教える outdated時代遅れの worldviews世界観,
215
576442
5087
教師というのは
古くなった知識を教えがちです
09:53
because they learned学んだ something
when they went行った to school学校,
216
581529
2601
彼らは学校で学んだことを
09:56
and now they describe説明する this world世界 to the students学生の
217
584130
2553
ずっと後になって生徒に
教えるからで
09:58
withoutなし any bad悪い intentions意図,
218
586683
2206
悪気はないんです
10:00
and those books, of courseコース, that are printed印刷された
219
588889
2229
そして本というのもまた
出版されてから
10:03
are outdated時代遅れの in a world世界 that changes変更.
220
591118
2931
世界が変化して
陳腐化します
10:06
And there is really no practice練習
221
594049
1247
教材の更新も
10:07
to keep the teaching教える material材料 up to date日付.
222
595296
3249
あまり行われず
10:10
So that's what we are focusingフォーカス on.
223
598545
1984
それが問題になります
10:12
So we have these outdated時代遅れの facts事実
224
600529
1569
だから個人的な
偏見に加えて
10:14
added追加された on top of our personal個人的 biasバイアス.
225
602098
2934
陳腐化したデータが
あるわけです
10:17
What happens起こる next is newsニュース, okay?
226
605032
2476
次に来るのが
ニュースです
10:19
An excellent優れた journalistジャーナリスト knows知っている how to pickピック
227
607508
2517
優れたジャーナリストは
どんなニュースが
10:22
the storyストーリー that will make headlines見出し,
228
610025
2406
注目されるか
知っています
10:24
and people will read読む it because it's sensationalセンセーショナル.
229
612431
2599
人々がニュースを読むのも
センセーショナルだからです
10:27
Unusual珍しい eventsイベント are more interesting面白い, no?
230
615030
3965
普通じゃない出来事の方が
面白いですから
10:30
And they are exaggerated誇張した,
231
618995
1715
そして恐怖の対象は
10:32
and especially特に things we're afraid恐れ of.
232
620710
3429
特に誇張されることになります
10:36
A shark attack攻撃 on a Swedishスウェーデンの person
233
624139
2428
スウェーデン人が誰か
鮫に襲われようものなら
10:38
will get headlines見出し for weeks in Swedenスウェーデン.
234
626567
3715
スウェーデンの新聞の見出しを
何週間も飾ることになります
10:42
So these three skewed歪んだ sourcesソース of information情報
235
630282
3719
これら3つの
偏った情報源は
10:46
were really hardハード to get away from.
236
634001
3275
逃れるのが
難しいものです
10:49
They kind種類 of bombardボンバード us
237
637276
1631
私たちの上に
降り注いで
10:50
and equip装備 our mindマインド with a lot of strange奇妙な ideasアイデア,
238
638907
3806
奇妙な考えで
頭を満たします
10:54
and on top of it we put the very thing
239
642713
2737
それに加えて
人間を人間たらしめている
10:57
that makes作る us humans人間, our human人間 intuition直感.
240
645450
5266
直感があります
11:02
It was good in evolution進化.
241
650716
2176
これは進化の上では
便利なものでした
11:04
It helped助けた us generalize一般化する
242
652892
1258
物事を一般化して
11:06
and jumpジャンプ to conclusions結論 very, very fast速い.
243
654150
2258
素早く結論を
出すことができます
11:08
It helped助けた us exaggerate誇張する what we were afraid恐れ of,
244
656408
3968
恐れるものを誇張し
11:12
and we seekシーク causality因果関係 where there is noneなし,
245
660376
3284
ありもしない
因果関係を見つけ
11:15
and we then get an illusion錯覚 of confidence信頼
246
663660
4937
錯覚した自信を
生み出します
11:20
where we believe that we are the bestベスト car driversドライバー,
247
668597
3006
「自分は平均より
運転が上手いと思うか?」
11:23
above上の the average平均.
248
671603
1740
と聞かれると みんな
11:25
Everybodyみんな answered答えた that question質問,
249
673343
1362
「上手い」と答えるんです
11:26
"Yeah, I driveドライブ cars better."
250
674705
1269
「上手い」と答えるんです
11:27
Okay, this was good evolutionarily進化的に,
251
675974
2297
これは進化上は
好都合でしたが
11:30
but now when it comes来る to the worldview世界観,
252
678271
1833
世界の見方ということでは
11:32
it is the exact正確 reason理由 why it's upside逆さま down.
253
680104
2862
逆さの結果になる
原因になっています
11:34
The trendsトレンド that are increasing増加する are instead代わりに falling落下,
254
682966
2923
上昇するトレンドを
11:37
and the other way around,
255
685889
1582
下降していると思わせ
11:39
and in this case場合, the chimpsチンパンジー
use our intuition直感 againstに対して us,
256
687471
4000
我々の直感が
チンパンジーの有利に働いて
11:43
and it becomes〜になる our weakness弱点 instead代わりに of our strength.
257
691471
3440
強みになるべきものが
11:46
It was supposed想定される to be our strength, wasn'tなかった it?
258
694911
2483
弱点になってしまいます
11:49
So how do we solve解決する suchそのような problems問題?
259
697394
2372
どうすれば この問題を
解決できるでしょうか?
11:51
First, we need to measure測定 it,
260
699766
1675
まず測定し
11:53
and then we need to cure治す it.
261
701441
1402
そして修正する
必要があります
11:54
So by measuring測定する it we can understandわかる
262
702843
2532
測定することによって
11:57
what is the patternパターン of ignorance無知.
263
705375
2324
無知のパターンを
つかむことができます
11:59
We started開始した the pilotパイロット last year,
264
707699
1536
去年このプロジェクトを始め
12:01
and now we're prettyかなり sure that we will encounter出会い
265
709235
2469
人々が無知なことが
いかに多いか
12:03
a lot of ignorance無知 across横断する the whole全体 world世界,
266
711704
3581
分かってきました
12:07
and the ideaアイディア is really to
267
715285
3613
我々のアイデアは
これを世界の発展の —
12:10
scale規模 it up to all domainsドメイン
268
718898
1977
様々な領域
様々な次元に
12:12
or dimensionsディメンション of globalグローバル development開発,
269
720875
2548
拡張するということです
12:15
suchそのような as climate気候, endangered絶滅危惧種 species, human人間 rights権利,
270
723423
4082
気候や 絶滅危惧種や
人権や
12:19
gender性別 equality平等, energyエネルギー, financeファイナンス.
271
727505
3210
男女の平等
エネルギー 金融
12:22
All different異なる sectorsセクター have facts事実,
272
730715
2733
それぞれの領域において
事実が集積され
12:25
and there are organizations組織 trying試す to spread普及
273
733448
1596
事実に対する認識を
広めようとする
12:27
awareness意識 about these facts事実.
274
735044
1926
組織があります
12:28
So I've started開始した actually実際に contacting接触する some of them,
275
736970
3704
私はそういった組織 —
12:32
like WWFWWF and Amnesty恩赦 International国際 and UNICEFユニセフ,
276
740674
3341
WWFやアムネスティや
ユニセフにコンタクトし始めて
12:36
and asking尋ねる them, what are your favoriteお気に入り facts事実
277
744015
2598
多くの人が知らない事実に
12:38
whichどの you think the publicパブリック doesn't know?
278
746613
1893
どんなものがあるか
聞いています
12:40
Okay, I gatherギャザー those facts事実.
279
748506
1578
そういう事実を集めて
12:42
Imagine想像する a long listリスト with, say, 250 facts事実.
280
750084
3535
たとえば250の事実のリストを作ります
そして一般の人に
12:45
And then we poll投票 the publicパブリック
281
753619
1299
アンケートを取って
12:46
and see where they scoreスコア worst最悪.
282
754918
1937
最も点数の低いのが
どれか調べます
12:48
So we get a shorter短い listリスト
283
756855
1346
そうやって
12:50
with the terribleひどい results結果,
284
758201
1056
ハンスが紹介したような
12:51
like some few少数 examples from Hansハンス,
285
759257
2549
酷い結果になる事実の
短いリストを作ります
12:53
and we have no problem問題 finding所見 these kinds種類
286
761806
1917
そういった結果は
12:55
of terribleひどい results結果.
287
763723
1215
簡単に見つかります
12:56
Okay, this little shortlist候補リスト, what
are we going to do with it?
288
764938
2845
この短いリストで
何をするのか?
12:59
Well, we turn順番 it into a knowledge知識 certificate証明書,
289
767783
4126
世界に関する知識の
13:03
a globalグローバル knowledge知識 certificate証明書,
290
771909
1862
認定試験をするんです
13:05
whichどの you can use, if you're a large organization組織,
291
773771
2903
大きな組織や学校
13:08
a school学校, a university大学, or maybe a newsニュース agency代理店,
292
776674
3755
大学 あるいは
報道機関なんかで
13:12
to certify認定する yourselfあなた自身 as globally世界的に knowledgeable知識のある.
293
780429
3628
知識の確認をするのに
使えるでしょう
13:16
Basically基本的に meaning意味, we don't hire雇う people
294
784057
2963
チンパンジー並の知識の人は
13:19
who scoreスコア like chimpanzeesチンパンジー.
295
787020
2270
雇わない方がいいですから
13:21
Of courseコース you shouldn'tすべきではない.
296
789290
2360
そうでしょう?
13:23
So maybe 10 years from now,
297
791650
2271
そうやって10年もして
13:25
if this projectプロジェクト succeeds成功する,
298
793921
1992
このプロジェクトが成功したなら
13:27
you will be sitting座っている in an interviewインタビュー
299
795913
2248
みんな面接で
こういった世界の知識について
13:30
having持つ to fill埋める out this crazy狂った globalグローバル knowledge知識.
300
798161
4206
聞かれるようになるでしょう
13:34
So now we come to the practical実用的な tricksトリック.
301
802367
3363
だから答えるコツを
お教えしておきます
13:37
How are you going to succeed成功する?
302
805730
1904
どうしたら正解できるか?
13:39
There is, of courseコース, one way,
303
807634
3579
もちろん
13:43
whichどの is to sit座る down late遅く nights夜間
304
811213
1737
夜遅くまで
根を詰めて勉強し
13:44
and learn学ぶ all the facts事実 by heartハート
305
812950
2155
こういった様々な資料を
読んで暗記する
13:47
by reading読書 all these reportsレポート.
306
815105
1768
という方法もあります
13:48
That will never happen起こる, actually実際に.
307
816873
2012
でもみんな
そんなことしないでしょう
13:50
Not even Hansハンス thinks考える that's going to happen起こる.
308
818885
2709
ハンスだって
期待していません
13:53
People don't have that time.
309
821594
1373
みんな時間がないのですから
13:54
People like shortcutsショートカット, and here are the shortcutsショートカット.
310
822967
3383
みんな近道を探します
そして そのためには
13:58
We need to turn順番 our intuition直感 into strength again.
311
826350
2774
人間の直感を 再び
力に変える必要があります
14:01
We need to be ableできる to generalize一般化する.
312
829124
1444
一般化する必要があります
14:02
So now I'm going to showショー you some tricksトリック
313
830568
2105
ここでいくつか
14:04
where the misconceptions誤解 are turned回した around
314
832673
2550
勘違いをヒントに
変える方法を
14:07
into rulesルール of thumb親指.
315
835223
3208
お見せしましょう
14:10
Let's start開始 with the first misconception誤解.
316
838431
2014
まず最初の勘違い
14:12
This is very widespread広範囲.
317
840445
1637
これは広くはびこっています
14:14
Everything is getting取得 worse悪化する.
318
842082
1866
「何事も悪化する」
14:15
You heard聞いた it. You thought it yourselfあなた自身.
319
843948
3270
耳にもすれば
自分でもそう思っているでしょう
14:19
The other way to think is, most最も things improve改善する.
320
847218
3029
別の考え方は
「多くのことは良くなっていく」というものです
14:22
So you're sitting座っている with a question質問 in frontフロント of you
321
850247
2136
質問を前にして
答えが分からなかったら
14:24
and you're unsure不明. You should guess推測 "improve改善する."
322
852383
3233
「良い方に行く」
と推測するんです
14:27
Okay? Don't go for the worse悪化する.
323
855616
2984
悪い方ではなく
14:30
That will help you scoreスコア better on our testsテスト.
324
858600
2363
私たちのテストでは
それで良い点が取れるはずです
14:32
(Applause拍手)
325
860963
1216
(拍手)
14:34
That was the first one.
326
862179
4226
次です
14:38
There are richリッチ and poor貧しい
327
866405
1759
「豊かな人と
貧しい人がいて
14:40
and the gapギャップ is increasing増加する.
328
868164
1466
格差は拡大していく」
14:41
It's a terribleひどい inequality不平等.
329
869630
1655
酷い不平等があります
14:43
Yeah, it's an unequal不等 world世界,
330
871285
2201
確かに世界は不平等ですが
14:45
but when you look at the dataデータ, it's one humpこぶ.
331
873486
2325
データに目を向ければ
コブは1つなんです
14:47
Okay? If you feel unsure不明,
332
875811
1854
答えが分からなければ
14:49
go for "the most最も people are in the middle中間."
333
877665
2753
「大半の人は
真ん中あたりにいる」
14:52
That's going to help you get the answer回答 right.
334
880418
1983
と考えると
正解できます
14:54
Now, the next preconceived先入観 ideaアイディア is
335
882401
3707
次の勘違いは
14:58
first countries and people need to be very, very richリッチ
336
886108
3625
「社会的に発展するためには
経済的にとても豊かになる必要がある」
15:01
to get the socialソーシャル development開発
337
889733
2326
というものです
15:04
like girls女の子 in school学校 and be ready準備完了 for naturalナチュラル disasters災害.
338
892059
3451
女子が就学するとか
自然災害への備えをするといったことです
15:07
No, no, no. That's wrong違う.
339
895510
1686
でも違うんです
15:09
Look: that huge巨大 humpこぶ in the middle中間
340
897196
2120
真ん中の大きなコブでは
15:11
already既に have girls女の子 in school学校.
341
899316
2443
女子は既に就学しています
15:13
So if you are unsure不明, go for the
342
901759
2328
答えが分からなければ
「大半は既に手にしている」
15:16
"the majority多数 already既に have this,"
343
904087
1395
と考えることです
15:17
like electricity電気 and girls女の子 in
school学校, these kinds種類 of things.
344
905482
3043
電気とか 女子の就学
そういったことです
15:20
They're only rulesルール of thumb親指,
345
908525
2216
これはあくまで目安であって
15:22
so of courseコース they don't apply適用する to everything,
346
910741
2390
もちろん何にでも
当てはまるわけではありませんが
15:25
but this is how you can generalize一般化する.
347
913131
1657
一般論を言っているわけです
15:26
Let's look at the last one.
348
914788
1965
最後はこちら
15:28
If something, yes, this is a good one,
349
916753
3301
危険なもの —
ええ これは傑作です —
15:32
sharksサメ are dangerous危険な.
350
920054
2173
鮫は危険ではないということ
15:34
No — well, yes, but they are not so important重要
351
922227
4399
いや確かに危険ですが
15:38
in the globalグローバル statistics統計, that is what I'm saying言って.
352
926626
2976
世界的な統計としては
重要性が低いということです
15:41
I actually実際に, I'm very afraid恐れ of sharksサメ.
353
929602
2531
実際 私も鮫は怖いです
15:44
So as soonすぐに as I see a question質問
about things I'm afraid恐れ of,
354
932133
2844
人の恐れるものに
関する問題では —
15:46
whichどの mightかもしれない be earthquakes地震, other religions宗教,
355
934977
2933
地震とか よその宗教とか
15:49
maybe I'm afraid恐れ of terroristsテロリスト or sharksサメ,
356
937910
3038
テロリストとか
鮫とかありますけど
15:52
anything that makes作る me feel,
357
940948
1159
そういう問題は
15:54
assume想定する you're going to exaggerate誇張する the problem問題.
358
942107
2501
誇張されていると
仮定することです
15:56
That's a ruleルール of thumb親指.
359
944608
1837
これは目安です
15:58
Of courseコース there are dangerous危険な
things that are alsoまた、 great.
360
946445
2159
もちろん危険かつ
重大なものだってあります
16:00
Sharksサメ kill殺します very, very few少数.
That's how you should think.
361
948604
3585
でも鮫に殺される人はほんのわずかです
それが考え方です
16:04
With these four4つの rulesルール of thumb親指,
362
952189
3738
これら4つの考え方によって
16:07
you could probably多分 answer回答 better than the chimpsチンパンジー,
363
955927
3360
たぶんチンパンジーより
うまく答えられます
16:11
because the chimpsチンパンジー cannotできない do this.
364
959287
1954
チンパンジーには
一般化などできませんから
16:13
They cannotできない generalize一般化する these kinds種類 of rulesルール.
365
961241
2603
ですから逆さまな世界を
元に戻して
16:15
And hopefullyうまくいけば we can turn順番 your world世界 around
366
963844
4012
皆さんきっと —
16:19
and we're going to beatビート the chimpsチンパンジー. Okay?
367
967856
2835
チンパンジーに
勝てることでしょう
16:22
(Applause拍手)
368
970691
3921
(拍手)
16:31
That's a systematic系統的 approachアプローチ.
369
979160
2088
これが系統的アプローチです
16:33
Now the question質問, is this important重要?
370
981248
2564
さて それでは
これは重要なことなのか?
16:35
Yeah, it's important重要 to understandわかる poverty貧困,
371
983812
2726
貧困を理解し
貧困と戦うとか
16:38
extreme極端な poverty貧困 and how to fight戦い it,
372
986538
3247
女子を就学させるとか
16:41
and how to bring持参する girls女の子 in school学校.
373
989785
2045
そういったことは重要です
16:43
When we realize実現する that actually実際に it's
succeeding成功する, we can understandわかる it.
374
991830
4340
良くなっているのを見れば
それは分かります
16:48
But is it important重要 for everyoneみんな elseelse
375
996170
1812
しかし豊かな側のことしか
16:49
who cares心配 about the richリッチ end終わり of this scale規模?
376
997982
2454
考えていない人にも
重要なのでしょうか?
16:52
I would say yes, extremely極端な important重要,
377
1000436
2044
同じ理由で
16:54
for the same同じ reason理由.
378
1002480
1509
とても重要だと思います
16:55
If you have a fact-based事実に基づく worldview世界観 of today今日,
379
1003989
3065
事実に基づいた
今日の世界の認識を持っていれば
16:59
you mightかもしれない have a chanceチャンス to understandわかる
380
1007054
1618
次に何がやってくるか
17:00
what's coming到来 next in the future未来.
381
1008672
1754
理解できる
見込みがあるからです
17:02
We're going back to these two humpsかっこ in 1975.
382
1010426
2438
この1975年の
フタコブの絵に戻りましょう
17:04
That's when I was bornうまれた,
383
1012864
1350
私が生まれた年です
17:06
and I selected選択された the West西.
384
1014214
3019
欧米に注目します
17:09
That's the current現在 EUEU countries and North Americaアメリカ.
385
1017233
4183
現在のEU諸国と
北アメリカです
17:13
Let's now see how the rest残り and the West西 compares比較する
386
1021416
3383
豊かさの点で
欧米とその他を
17:16
in terms条項 of how richリッチ you are.
387
1024799
2081
比較してみましょう
17:18
These are the people who can afford余裕
388
1026880
2251
これは休暇に飛行機で
17:21
to fly飛ぶ abroad海外 with an airplane飛行機 for a vacation休暇.
389
1029131
3578
外国旅行できる人を
示しています
17:24
In 1975, only 30 percentパーセント of them lived住んでいました
390
1032709
3308
1975年には
「その他」の地域の人は
17:28
outside外側 EUEU and North Americaアメリカ.
391
1036017
2967
30%でした
17:30
But this has changedかわった, okay?
392
1038984
2329
しかしこれは
その後変わります
17:33
So first, let's look at the change変化する up tillまで today今日, 2014.
393
1041313
4743
まず現在 2014年までの
変化を見てみましょう
17:38
Today今日 it's 50/50.
394
1046056
1388
現在では50/50になっています
17:39
The Western西洋 domination支配 is over, as of today今日.
395
1047444
3681
欧米の支配は終わりました
結構なことです
17:43
That's niceいい. So what's going to happen起こる next?
396
1051125
2199
では この先はどうなるのか?
17:45
Do you see the big大きい humpこぶ? Did you see how it moved移動した?
397
1053324
3243
大きなコブがありますね?
それがどう動いたか見ましたか?
17:48
I did a little experiment実験. I went行った to the IMFIMF,
International国際 Monetary金銭的な Fund基金, websiteウェブサイト.
398
1056567
6031
私は実験してみました
国際通貨基金のウェブサイトに行くと
17:54
They have a forecast予測 for the next
five years of GDPGDP per〜ごと capita一人.
399
1062598
4163
今後5年間の1人当たりGDPの
予測データがあります
17:58
So I can use that to go five years into the future未来,
400
1066761
3017
それぞれの国の
収入格差は同じと仮定して
18:01
assuming前提 the income所得 inequality不平等
of each country is the same同じ.
401
1069778
3335
これが5年後にどうなるか
予想することができます
18:05
I did that, but I went行った even furtherさらに.
402
1073113
1927
さらに進めて
18:07
I used those five years for the next 20 years
403
1075040
3178
その5年間の変化が
この先20年間
18:10
with the same同じ speed速度, just as an
experiment実験 what mightかもしれない actually実際に happen起こる.
404
1078218
5277
同じスピードで進むと
何が起きるか
18:15
Let's move動く into the future未来.
405
1083495
1367
見てみました
18:16
In 2020, it's 57 percentパーセント in the rest残り.
406
1084862
5220
2020年には57%が
「その他」になります
18:22
In 2025, 63 percentパーセント.
407
1090082
3036
2025年には63%
18:25
2030, 68. And in 2035, the West西 is
outnumbered数が少ない in the richリッチ consumer消費者 market市場.
408
1093118
9237
2030年には68%
そして2035年には1975年と状況がひっくり返ります
18:34
These are just projections予測 of
GDPGDP per〜ごと capita一人 into the future未来.
409
1102355
3347
1人当たりGDPの
将来予測によると
18:37
Seventy-three七十三 percentパーセント of the richリッチ consumers消費者
410
1105702
2355
高級消費者市場の73%が
18:40
are going to liveライブ outside外側 North Americaアメリカ and Europeヨーロッパ.
411
1108057
3618
欧米以外になるんです
18:43
So yes, I think it's a good ideaアイディア for
a company会社 to use this certificate証明書
412
1111675
4198
企業が将来に関して
事実に基づいた決断をするために
18:47
to make sure to make fact-事実-
basedベース decisions決定 in the future未来.
413
1115873
3407
この認定を使うのは
良い考えだと思います
18:51
Thank you very much.
414
1119280
1476
どうもありがとうございました
18:52
(Applause拍手)
415
1120756
2501
(拍手)
19:00
Brunoブルーノ GiussaniGiussani: Hansハンス and Olaオラ Roslingロスリング!
416
1128184
2052
(ブルーノ・ジュッサーニ) ハンス&オーラ・ロスリングでした!
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Mari Arimitsu

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ABOUT THE SPEAKERS
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
Ola Rosling - Director of the Gapminder Foundation
Ola Rosling is the director and co-founder of the Gapminder Foundation. Previously, he was the Google Public Data product manager.

Why you should listen
To fight devastating ignorance, we have to be more systematic about spreading facts that matter. In this talk with Hans Rosling, Ola teaches 4 ways to quickly learn more about the world of facts.
More profile about the speaker
Ola Rosling | Speaker | TED.com