TED2009
Hans Rosling: Insights on HIV, in stunning data visuals
ハンス・ロスリングのＨＩＶ考察： 新たな事実と驚愕のビジュアルデータ
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世界で最も致命的であり、且つ最も誤解されている病気、それがHIVです。ハンス・ロスリングがその複雑なリスク要因を解き明かす新たなビジュアルデータを披露します。感染を終わらせる鍵は、薬による治療ではなく、伝染の予防にあると主張しています。
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
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(Applause)
0
0
5000
（拍手）
00:18
AIDS was discovered 1981; the virus, 1983.
1
6000
5000
エイズの発見は1981年、エイズウイルスの発見は1983年でした
00:23
These Gapminder bubbles show you
2
11000
2000
このギャップマインダーのバブルが示しているのは
00:25
how the spread of the virus was in 1983 in the world,
3
13000
4000
1983年に世界でどれだけエイズウイルスが広がっていたか
00:29
or how we estimate that it was.
4
17000
2000
振り返ってみたものです
00:31
What we are showing here is --
5
19000
2000
ここで表しているのは
00:33
on this axis here, I'm showing percent of infected adults.
6
21000
7000
縦軸に感染した成人の比率
00:40
And on this axis, I'm showing dollars per person in income.
7
28000
5000
そして縦軸に一人当たりのドル換算収入です
00:45
And the size of these bubbles, the size of the bubbles here,
8
33000
4000
バブルの大きさ、このような円の大きさは
00:49
that shows how many are infected in each country,
9
37000
3000
各国で感染した人数を示しています
00:52
and the color is the continent.
10
40000
2000
色はどの大陸にその国があるかを示しています
00:54
Now, you can see United States, in 1983,
11
42000
2000
ではまず、1983年の米国の様子を見てみましょう
00:56
had a very low percentage infected,
12
44000
3000
まだ感染率は非常に低いですが
00:59
but due to the big population, still a sizable bubble.
13
47000
4000
人口が大きいので、それなりの大きさのバブルになっています
01:03
There were quite many people infected in the United States.
14
51000
3000
米国ではかなりの人数が感染していたと言えます
01:06
And, up there, you see Uganda.
15
54000
2000
では次に、そこのウガンダを見てみましょう
01:08
They had almost five percent infected,
16
56000
3000
なんと５％もの人が感染しています
01:11
and quite a big bubble in spite of being a small country, then.
17
59000
3000
当時まだ小さな国であったにも関わらず、非常に大きなバブルとなっています
01:14
And they were probably the most infected country in the world.
18
62000
5000
恐らくウガンダは世界で最も感染者数の多い国だったでしょう
01:19
Now, what has happened?
19
67000
2000
では一体、何が起こったのでしょうか？
01:21
Now you have understood the graph
20
69000
2000
グラフの見方は理解して頂けましたね
01:23
and now, in the next 60 seconds,
21
71000
3000
それでは、これから60秒間で
01:26
we will play the HIV epidemic in the world.
22
74000
3000
世界でのHIVの感染状況をお見せします
01:29
But first, I have a new invention here.
23
77000
3000
でもちょっと待って。私の新たな発明をお見せします
01:34
(Laughter)
24
82000
3000
（笑）
01:39
I have solidified the beam of the laser pointer.
25
87000
4000
レーザーポインターのビームを固めたんです
01:43
(Laughter)
26
91000
3000
（笑）
01:46
(Applause)
27
94000
3000
（拍手）
01:52
So, ready, steady, go!
28
100000
4000
では、ヨ～イ、スタート！
01:56
First, we have the fast rise in Uganda and Zimbabwe.
29
104000
4000
まずは、ウガンダとジンバブエが急速な上昇を見せます
02:00
They went upwards like this.
30
108000
2000
このように上がっていっています
02:02
In Asia, the first country to be heavily infected was Thailand --
31
110000
4000
アジアでは、最初にタイがひどい感染にあいます
02:06
they reached one to two percent.
32
114000
2000
感染率は１～２％に達します
02:08
Then, Uganda started to turn back,
33
116000
2000
そして、ウガンダは戻り始めます
02:10
whereas Zimbabwe skyrocketed,
34
118000
2000
一方でジンバブエは急激に上昇
02:12
and some years later South Africa had a terrible rise of HIV frequency.
35
120000
4000
数年後には南アフリカで恐ろしいほどの上昇が起こります
02:16
Look, India got many infected,
36
124000
2000
見て下さい！ インドでも多数の感染が生じました
02:18
but had a low level.
37
126000
2000
それでも低いレベルにあります
02:20
And almost the same happens here.
38
128000
2000
ここでも同じようなことが起こっています
02:22
See, Uganda coming down, Zimbabwe coming down,
39
130000
3000
ウガンダは低下し、ジンバブエも低下していきます
02:25
Russia went to one percent.
40
133000
2000
ロシアは１パーセントに達しました
02:27
In the last two to three years,
41
135000
3000
最近２～３年で
02:30
we have reached a steady state of HIV epidemic in the world.
42
138000
4000
世界のHIV感染は定常状態に達したのです
02:34
25 years it took.
43
142000
3000
２５年かかりました
02:37
But, steady state doesn't mean that things are getting better,
44
145000
3000
ただし、定常状態といっても、良くなっているわけではありません
02:40
it's just that they have stopped getting worse.
45
148000
3000
悪化することが止まったというだけです
02:43
And it has -- the steady state is, more or less,
46
151000
4000
いまだに、定常状態とは言え、大体
02:47
one percent of the adult world population is HIV-infected.
47
155000
4000
世界の成人人口の１パーセントがHIV感染しています
02:51
It means 30 to 40 million people,
48
159000
3000
3000万から4000万人ということです
02:54
the whole of California -- every person,
49
162000
2000
これはカリフォルニア全体に相当します。全員が感染しているということです
02:56
that's more or less what we have today in the world.
50
164000
2000
それが今日の世界での状況なのです
02:58
Now, let me make a fast replay of Botswana.
51
166000
5000
ここでもう一度、ボツワナを見てみましょう
03:03
Botswana -- upper middle-income country in southern Africa,
52
171000
4000
アフリカ大陸南部の、中の上くらいの収入の国です
03:07
democratic government, good economy,
53
175000
3000
政府は民主的で、経済も悪くありません
03:10
and this is what happened there.
54
178000
2000
そして、これがそこで起こったことです
03:12
They started low, they skyrocketed,
55
180000
2000
最初は低かったのですが、急激に上昇しました
03:14
they peaked up there in 2003,
56
182000
3000
2003年にあそこでピークを迎えます
03:17
and now they are down.
57
185000
2000
現在は下がってきています
03:19
But they are falling only slowly,
58
187000
2000
でも、ゆっくりとしか下がらないのです
03:21
because in Botswana, with good economy and governance,
59
189000
2000
ボツワナでは、経済と政府が良いので
03:23
they can manage to treat people.
60
191000
3000
感染者の治療ができるからです
03:26
And if people who are infected are treated, they don't die of AIDS.
61
194000
3000
治療を受けた感染者は、エイズでは死なないのです
03:29
These percentages won't come down
62
197000
3000
この比率は下がることはないでしょう
03:32
because people can survive 10 to 20 years.
63
200000
2000
今後10年や20年は生き延びるのです
03:34
So there's some problem with these metrics now.
64
202000
3000
ですので、この測定方法には問題があるということになります
03:37
But the poorer countries in Africa, the low-income countries down here,
65
205000
4000
一方でアフリカの貧しい国、この辺りの低収入国では
03:41
there the rates fall faster, of the percentage infected,
66
209000
6000
感染者比率はよほど早く落ちていきます
03:47
because people still die.
67
215000
2000
それは感染者がまだ死んでいくからです
03:49
In spite of PEPFAR, the generous PEPFAR,
68
217000
3000
気前のよいPEPFAR（米国大統領エイズ救済緊急計画）にもかかわらず
03:52
all people are not reached by treatment,
69
220000
3000
全ての人に治療が行き届いてはいません
03:55
and of those who are reached by treatment in the poor countries,
70
223000
2000
貧しい国々で治療を受けられた人々の中で
03:57
only 60 percent are left on treatment after two years.
71
225000
3000
２年後も治療を受けられた人は60パーセントに過ぎません
04:00
It's not realistic with lifelong treatment
72
228000
4000
一生治療を受けるのは現実的ではないのです
04:04
for everyone in the poorest countries.
73
232000
2000
最貧国のすべての人にとって
04:06
But it's very good that what is done is being done.
74
234000
3000
もちろん今行われていることはとても素晴しいことです
04:09
But focus now is back on prevention.
75
237000
4000
ただ、我々は今むしろ予防に注目しています
04:13
It is only by stopping the transmission
76
241000
3000
伝染を止めることなしには
04:16
that the world will be able to deal with it.
77
244000
3000
世界はエイズにうまく対処することはできません
04:19
Drugs is too costly -- had we had the vaccine,
78
247000
2000
薬は高すぎます -- 例えワクチンができたとしても
04:21
or when we will get the vaccine, that's something more effective --
79
249000
3000
もっと効き目のあるワクチンが入手可能になっても
04:24
but the drugs are very costly for the poor.
80
252000
2000
貧しい人には高すぎるのです
04:26
Not the drug in itself, but the treatment
81
254000
2000
薬自体ではなく、それに合わせて必要な
04:28
and the care which is needed around it.
82
256000
2000
治療と看護が問題なのです
04:32
So, when we look at the pattern,
83
260000
3000
このパターンを見れば
04:35
one thing comes out very clearly:
84
263000
2000
すぐにわかることがあります
04:37
you see the blue bubbles
85
265000
2000
青いバブルを見て下さい
04:39
and people say HIV is very high in Africa.
86
267000
2000
HIVはアフリカにとても多いと言われます
04:41
I would say, HIV is very different in Africa.
87
269000
3000
でも本当は、アフリカの中でも全然違うんです
04:44
You'll find the highest HIV rate in the world
88
272000
4000
世界で最もHIV感染率が高いのは
04:48
in African countries,
89
276000
2000
アフリカの国々だということがわかるでしょう
04:50
and yet you'll find Senegal, down here --
90
278000
2000
でもね、セネガルという国は、ここにいますが
04:52
the same rate as United States.
91
280000
2000
米国の感染率と同じなのです
04:54
And you'll find Madagascar,
92
282000
2000
マダガスカルも同じです
04:56
and you'll find a lot of African countries
93
284000
2000
他にもたくさんのアフリカ諸国があります
04:58
about as low as the rest of the world.
94
286000
3000
世界の他の国々と変わらない感染率の国々が
05:01
It's this terrible simplification that there's one Africa
95
289000
4000
アフリカはひとつ、というのは単純化しすぎです
05:05
and things go on in one way in Africa.
96
293000
2000
アフリカでは全て同じように物事が進むということも
05:07
We have to stop that.
97
295000
2000
我々はそういう考え方を止めなければなりません
05:09
It's not respectful, and it's not very clever
98
297000
3000
敬意が足りませんし、
05:12
to think that way.
99
300000
2000
賢い人の考えることではありません
05:14
(Applause)
100
302000
4000
（拍手）
05:18
I had the fortune to live and work for a time in the United States.
101
306000
3000
私も幸運なことに、一時米国で働く機会がありました
05:21
I found out that Salt Lake City and San Francisco were different.
102
309000
4000
そこでわかったのは、ソルトレークシティとサンフランシスコは違うということです
05:25
(Laughter)
103
313000
2000
（笑）
05:27
And so it is in Africa -- it's a lot of difference.
104
315000
3000
アフリカも同じなのです。大きな違いがあるのです
05:30
So, why is it so high? Is it war?
105
318000
2000
では何が原因なのでしょう？ 戦争でしょうか
05:32
No, it's not. Look here.
106
320000
2000
そうではありません。ここを見て下さい
05:34
War-torn Congo is down there -- two, three, four percent.
107
322000
3000
戦火にまみれたコンゴはここです。２、３、４パーセントです
05:37
And this is peaceful Zambia, neighboring country -- 15 percent.
108
325000
4000
一方で平和なザンビアはここです。隣の国ですが、15パーセントです
05:41
And there's good studies of the refugees coming out of Congo --
109
329000
3000
コンゴからの避難民についての有効な調査がありますが
05:44
they have two, three percent infected,
110
332000
2000
その感染率は２～３パーセントでした
05:46
and peaceful Zambia -- much higher.
111
334000
2000
一方で、平和なザンビアでは、よほど高いのです
05:48
There are now studies clearly showing
112
336000
2000
たくさんの研究が示すように
05:50
that the wars are terrible, that rapes are terrible,
113
338000
3000
戦争は恐ろしいものですし、レイプも恐ろしいものです
05:53
but this is not the driving force for the high levels in Africa.
114
341000
3000
でもそれはアフリカでの高い感染率の原因ではありません
05:56
So, is it poverty?
115
344000
2000
では、貧困が原因なのでしょうか？
05:58
Well if you look at the macro level,
116
346000
2000
マクロレベルで見れば
06:00
it seems more money, more HIV.
117
348000
2000
裕福な国ほどHIV感染率が高いようにも思えます
06:02
But that's very simplistic,
118
350000
3000
でもそれは単純過ぎます
06:05
so let's go down and look at Tanzania.
119
353000
2000
では、タンザニアを見てみましょう
06:07
I will split Tanzania in five income groups,
120
355000
4000
タンザニアを５つの収入グループに分けます
06:11
from the highest income to the lowest income,
121
359000
2000
最も高い層から、最も低い層まで
06:13
and here we go.
122
361000
2000
では、いきます
06:15
The ones with the highest income, the better off -- I wouldn't say rich --
123
363000
3000
最も収入の高い層、裕福とは言いませんが、まだましな人達です
06:18
they have higher HIV.
124
366000
2000
なんと彼らのHIV感染率は高いのです
06:20
The difference goes from 11 percent down to four percent,
125
368000
3000
その違いは、11パーセントから4パーセントまでに渡ります
06:23
and it is even bigger among women.
126
371000
2000
そして女性においてはさらにその違いが大きいのです
06:25
There's a lot of things that we thought, that now, good research,
127
373000
4000
今では、良い調査と考えられるものがたくさんあります
06:29
done by African institutions and researchers
128
377000
3000
アフリカの機関や研究者と
06:32
together with the international researchers, show that that's not the case.
129
380000
3000
国際的な研究者が行ってきた調査が、そうではないと示しているのです
06:35
So, this is the difference within Tanzania.
130
383000
2000
これはタンザニア国内の違いでしたが
06:37
And, I can't avoid showing Kenya.
131
385000
2000
是非ケニアも見てもらいたいと思います
06:39
Look here at Kenya.
132
387000
2000
ケニアはここにいます
06:41
I've split Kenya in its provinces.
133
389000
2000
ケニアを地域ごとに分けます
06:43
Here it goes.
134
391000
2000
見て下さい
06:45
See the difference within one African country --
135
393000
3000
一つのアフリカの国の中でも
06:48
it goes from very low level to very high level,
136
396000
3000
非常に低いレベルから非常に高いレベルにまで分かれます
06:51
and most of the provinces in Kenya is quite modest.
137
399000
3000
そしてケニアの大半の地域ではごく普通なのです
06:54
So, what is it then?
138
402000
2000
では一体何が原因なのでしょうか？
06:56
Why do we see this extremely high levels in some countries?
139
404000
4000
なぜ幾つかの国で極端に高い感染率になっているのでしょうか？
07:00
Well, it is more common with multiple partners,
140
408000
3000
そうですね。複数のパートナーを持つ国に多いと言えます
07:03
there is less condom use,
141
411000
3000
コンドームの使用が少ない国
07:06
and there is age-disparate sex --
142
414000
3000
そして年齢差のあるセックスをする国
07:09
that is, older men tend to have sex with younger women.
143
417000
3000
つまり、高齢の男性が若い女性とセックスをする国などです
07:12
We see higher rates in younger women than younger men
144
420000
3000
若い男性よりも、若い女性の感染率が高いことがわかります
07:15
in many of these highly affected countries.
145
423000
2000
多くの感染率の高い国では
07:17
But where are they situated?
146
425000
2000
では、そのような国はどこに位置しているのでしょうか？
07:19
I will swap the bubbles to a map.
147
427000
2000
表のバブルを地図に切り替えます
07:21
Look, the highly infected are four percent of all population
148
429000
4000
見て下さい。高い感染率の国は世界総人口の４パーセントですが
07:25
and they hold 50 percent of the HIV-infected.
149
433000
3000
HIV感染者の実に50パーセントを占めます
07:28
HIV exists all over the world.
150
436000
3000
HIVは世界中に存在します
07:31
Look, you have bubbles all over the world here.
151
439000
2000
見て下さい。バブルは世界中にあるでしょ
07:33
Brazil has many HIV-infected.
152
441000
3000
ブラジルにもたくさんのHIV感染者がいます
07:36
Arab countries not so much, but Iran is quite high.
153
444000
3000
アラブの国はそうでもないですが、イランは非常に多いです
07:39
They have heroin addiction and also prostitution in Iran.
154
447000
4000
ヘロイン中毒者と売春が多いからです
07:43
India has many because they are many.
155
451000
2000
インドにも多いですが、それは人口が多いからです
07:45
Southeast Asia, and so on.
156
453000
2000
東南アジアにもいますし、他もそうです
07:47
But, there is one part of Africa --
157
455000
2000
しかしながら、やはりアフリカの一部なのです
07:49
and the difficult thing is, at the same time,
158
457000
2000
難しいことに、一方では
07:51
not to make a uniform statement about Africa,
159
459000
4000
アフリカについての画一的な見方はしてはいけないし
07:55
not to come to simple ideas of why it is like this, on one hand.
160
463000
4000
なぜそうなのかの単純なアイデアに飛びついてはいけないわけですが
07:59
On the other hand, try to say that this is not the case,
161
467000
3000
他方では、これは重大なことだと言えます
08:02
because there is a scientific consensus about this pattern now.
162
470000
4000
なぜならこのパターンについての科学的な統一見解があるからです
08:06
UNAIDS have done good data available, finally,
163
474000
3000
UNAIDSはようやく有効なデータを公開しました
08:09
about the spread of HIV.
164
477000
3000
HIVの広がり方についての
08:12
It could be concurrency.
165
480000
3000
同時平行性にあると言えます
08:15
It could be some virus types.
166
483000
3000
ある種のウイルスとも言えます
08:18
It could be that there is other things
167
486000
4000
他の要因もあるかもしれません
08:22
which makes transmission occur in a higher frequency.
168
490000
3000
高い頻度で伝染を生じさせるのは
08:25
After all, if you are completely healthy and you have heterosexual sex,
169
493000
3000
結局のところ、健康な人が異性とのセックスを行っている限り
08:28
the risk of infection in one intercourse is one in 1,000.
170
496000
5000
一回の性交での感染リスクは千分の一です
08:33
Don't jump to conclusions now on how to
171
501000
2000
ちょっと待って下さいよ
08:35
behave tonight and so on.
172
503000
2000
では今夜さっそく、とか思ってはダメですよ
08:37
(Laughter)
173
505000
2000
（笑）
08:39
But -- and if you are in an unfavorable situation,
174
507000
3000
あなたは不運な状況にいる可能性もあります
08:42
more sexually transmitted diseases, it can be one in 100.
175
510000
3000
より性的に伝染しやすい病気は、百分の一の確率で感染します
08:45
But what we think is that it could be concurrency.
176
513000
3000
でも我々がより重要と考えるのは、同時並行性です
08:48
And what is concurrency?
177
516000
2000
では、同時並行性とは何なのか？
08:50
In Sweden, we have no concurrency.
178
518000
2000
我が母国スウェーデンでは、同時並行性はありません
08:52
We have serial monogamy.
179
520000
2000
我々には連なった一夫一婦制があります
08:54
Vodka, New Year's Eve -- new partner for the spring.
180
522000
2000
大晦日にはウォッカを飲んで、春の新たな相手を見つける
08:56
Vodka, Midsummer's Eve -- new partner for the fall.
181
524000
2000
夏のお祝い前夜にはウォッカを飲んで、秋のまた新たな相手を見つける
08:58
Vodka -- and it goes on like this, you know?
182
526000
2000
ウォッカを飲んで、、、このように続きます。わかりますか？
09:00
And you collect a big number of exes.
183
528000
3000
その内にたくさんの元恋人ができる
09:03
And we have a terrible chlamydia epidemic --
184
531000
2000
それで、クラミジアが恐ろしいほどに流行していくんです
09:05
terrible chlamydia epidemic which sticks around for many years.
185
533000
4000
恐ろしいクラジミアの流行は何年も続きます
09:09
HIV has a peak three to six weeks after infection
186
537000
3000
HIVは感染後3~6週間でピークを迎えます
09:12
and therefore, having more than one partner in the same month
187
540000
3000
その為、同じ月のうちに複数の相手と行為を行うことが
09:15
is much more dangerous for HIV than others.
188
543000
3000
他の感染に比べて、HIVの伝染が遥かに危険な理由になるのです
09:18
Probably, it's a combination of this.
189
546000
2000
恐らくは、これらの組み合わせが原因でしょう
09:20
And what makes me so happy is that we are moving now
190
548000
3000
でも私は進歩があることに大変満足しています
09:23
towards fact when we look at this.
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551000
2000
こうしたチャートによってより事実に近づいていることに
09:25
You can get this chart, free.
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553000
2000
このチャートは無料で入手できます
09:27
We have uploaded UNAIDS data on the Gapminder site.
193
555000
3000
ギャップマインダー・ドットコムにUNAIDSのデータをアップロードしました
09:30
And we hope that when we act on global problems in the future
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558000
4000
将来世界の様々な問題に取り組む際には
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we will not only have the heart,
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562000
3000
心だけではなく
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we will not only have the money,
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565000
2000
お金だけでもなく
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but we will also use the brain.
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567000
3000
頭を使うことを期待しています
09:42
Thank you very much.
198
570000
2000
どうもありがとうございました
09:44
(Applause)
199
572000
6000
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Hans Rosling - Global health expert; data visionaryIn Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus.
Why you should listen
Even the most worldly and well-traveled among us have had their perspectives shifted by Hans Rosling. A professor of global health at Sweden's Karolinska Institute, his work focused on dispelling common myths about the so-called developing world, which (as he pointed out) is no longer worlds away from the West. In fact, most of the Third World is on the same trajectory toward health and prosperity, and many countries are moving twice as fast as the west did.
What set Rosling apart wasn't just his apt observations of broad social and economic trends, but the stunning way he presented them. Guaranteed: You've never seen data presented like this. A presentation that tracks global health and poverty trends should be, in a word: boring. But in Rosling's hands, data sings. Trends come to life. And the big picture — usually hazy at best — snaps into sharp focus.
Rosling's presentations were grounded in solid statistics (often drawn from United Nations and World Bank data), illustrated by the visualization software he developed. The animations transform development statistics into moving bubbles and flowing curves that make global trends clear, intuitive and even playful. During his legendary presentations, Rosling took this one step farther, narrating the animations with a sportscaster's flair.
Rosling developed the breakthrough software behind his visualizations through his nonprofit Gapminder, founded with his son and daughter-in-law. The free software — which can be loaded with any data — was purchased by Google in March 2007. (Rosling met the Google founders at TED.)
Rosling began his wide-ranging career as a physician, spending many years in rural Africa tracking a rare paralytic disease (which he named konzo) and discovering its cause: hunger and badly processed cassava. He co-founded Médecins sans Frontièrs (Doctors without Borders) Sweden, wrote a textbook on global health, and as a professor at the Karolinska Institut in Stockholm initiated key international research collaborations. He's also personally argued with many heads of state, including Fidel Castro.
Hans Rosling passed away in February 2017. He is greatly missed.
Hans Rosling | Speaker | TED.com