ABOUT THE SPEAKER
Emily Oster - Assumption-busting economist
Emily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa.

Why you should listen

Emily Oster, an Assistant Professor of Economics at the University of Chicago, has a history of rethinking conventional wisdom.

Her Harvard doctoral thesis took on famed economist Amartya Sen and his claim that 100 million women were statistically missing from the developing world. He blamed misogynist medical care and outright sex-selective abortion for the gap, but Oster pointed to data indicating that in countries where Hepetitis B infections were higher, more boys were born. Through her unorthodox analysis of medical data, she accounted for 50% of the missing girls. Three years later, she would publish another paper amending her findings, stating that, after further study, the relationship between Hepetitis B and missing women was not apparent. This concession, along with her audacity to challenge economic assumptions and her dozens of other influential papers, has earned her the respect of the global academic community. 

She's also investigated the role of bad weather in the rise in witchcraft trials in Medieval Europe and what drives people to play the Powerball lottery. Her latest target: busting assumptions on HIV in Africa.

And she's an advice columnist too >>

 

More profile about the speaker
Emily Oster | Speaker | TED.com
TED2007

Emily Oster: Flip your thinking on AIDS in Africa

에밀리 오스터, 아프리카 에이즈에 대한 생각을 뒤집다

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에밀리 오스터는 아프리카 에이즈에 관한 통계를 경제적인 관점에서 재조명하고 "아프리카의 HIV 전파에 관한 우리가 알고 있는 사실들은 잘못 되었다" 라는 새로운 결론을 내린다.
- Assumption-busting economist
Emily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa. Full bio

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00:26
So I want to talk to you today오늘 about AIDS에이즈 in sub-Saharan사하라 사막 이남의 Africa아프리카.
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1000
3000
네! 오늘 제가 얘기 하고자 하는 것은 남부 아프리카의 에이즈에 관한 것입니다.
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And this is a pretty예쁜 well-educated잘 교육받은 audience청중,
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4000
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여기 계신 분들은 좋은 교육을 받은 분들이라 생각합니다.
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so I imagine상상하다 you all know something about AIDS에이즈.
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6000
3000
그래서 에이즈에 관해 어느 정도 아실 거라고 생각됩니다.
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You probably아마 know that roughly대충 25 million백만 people in Africa아프리카
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아마도 아프리카 인구 중 250만명 정도가
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are infected물들이는 with the virus바이러스, that AIDS에이즈 is a disease질병 of poverty가난,
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AIDS에 감염되어 있어 흔히들 AIDS를 가난한 나라들의 질병이라고들 알고 있죠
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and that if we can bring가져오다 Africa아프리카 out of poverty가난, we would decrease감소 AIDS에이즈 as well.
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그래서 아프리카를 가난에서 벗어나게 한다면, AIDS 감염률 역시 낮아질 것입니다.
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If you know something more, you probably아마 know that Uganda우간다, to date날짜,
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좀 더 안다면 아마도 최근 우간다에 관련된 사실인텐데요.
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is the only country국가 in sub-Saharan사하라 사막 이남의 Africa아프리카
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22000
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남부 아프리카에서 유일한 국가로
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that has had success성공 in combating싸우는 the epidemic전염병.
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AIDS와의 전쟁에서 이기고 있는 국가인데
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Using사용 a campaign운동 that encouraged격려의 people to abstain기권하다, be faithful충실한, and use condoms콘돔 --
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국민들에게 금욕과 절제 그리고 콘돔을 사용하게 하는 ABC 캠페인을 장려하고 있습니다.
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the ABC알파벳 campaign운동 -- they decreased감소한 their그들의 prevalence널리 퍼짐 in the 1990s
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우간다는 1990년대에 AIDS 감염률을 줄였는데
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from about 15 percent퍼센트 to 6 percent퍼센트 over just a few조금 years연령.
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몇 년 만에 15%에서 6%까지 줄였습니다.
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If you follow따르다 policy정책, you probably아마 know that a few조금 years연령 ago...전에
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관심이 있다면 아마도 몇 년 전
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the president대통령 pledged서약 한 15 billion십억 dollars불화 to fight싸움 the epidemic전염병 over five다섯 years연령,
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42000
4000
부시 대통령이 1억5천만불을 5년동안 AIDS와의 전쟁에 쓸 것을 약속하고
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and a lot of that money is going to go to programs프로그램들 that try to replicate뒤로 젖히다 Uganda우간다
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상당수의 돈이 우간다의 AIDS 방지 프로그램에
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and use behavior행동 change변화 to encourage북돋우다 people and decrease감소 the epidemic전염병.
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6000
그리고 우간다 사람들을 교화시키고 감염률을 낮추기 위해 쓰여 졌다는 것을 알 것입니다.
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So today오늘 I'm going to talk about some things
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그래서 오늘 저는 몇 가지 부분에 대해 얘기하고자 합니다.
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that you might not know about the epidemic전염병,
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감염률에 대해 여러분들이 알지 못하는 것
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and I'm actually사실은 also또한 going to challenge도전
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사실, 여러분들이 알고 있다고 생각하는
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some of these things that you think that you do know.
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몇 가지 부분에 대해 다른 시각을 이야기 하고자 합니다.
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To do that I'm going to talk about my research연구
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3000
그리고 제 연구에 관해 얘기하고자 합니다.
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as an economist경제학자 on the epidemic전염병.
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66000
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감염률에 대한 경제학자로서의 시각을 말이죠.
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And I'm not really going to talk much about the economy경제.
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68000
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그리고 경제와 관련된 이야기를 얘기하지는 않을 것입니다.
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I'm not going to tell you about exports수출 and prices물가.
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3000
수입과 가격에 관련된 이야기를 하지는 않을 것입니다.
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But I'm going to use tools도구들 and ideas아이디어 that are familiar익숙한 to economists경제학자
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73000
4000
그러나 경제학자들에게 익숙한 방법과 생각들을 이용하여
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to think about a problem문제 that's more traditionally전통적으로
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고질적인 문제들에 대해 생각해보고자 합니다.
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part부품 of public공공의 health건강 and epidemiology역학.
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79000
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공중 보건과 전염병에 관련된.
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And I think in that sense감각, this fits맞다 really nicely훌륭하게 with this lateral옆쪽 thinking생각 idea생각.
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81000
4000
그런 의미에서 새로운 측면의 사고와 잘 맞는 것 같습니다.
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Here I'm really using~을 사용하여 the tools도구들 of one academic학생 discipline징계
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자 여기 학술적인 방식을 사용하여
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to think about problems문제들 of another다른.
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88000
2000
문제를 생각해 보고자 합니다.
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So we think, first and foremost맨 먼저, AIDS에이즈 is a policy정책 issue발행물.
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90000
3000
우리가 생각하는 첫번째로 주요한 것은 AIDS는 정책적인 문제라는 것입니다.
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And probably아마 for most가장 people in this room, that's how you think about it.
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93000
3000
아마도 이 강연장에 있는 대부분의 사람들 역시 그렇게 생각할 것입니다.
02:01
But this talk is going to be about understanding이해 facts사리 about the epidemic전염병.
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96000
4000
그러나 이번 주제는 전염병에 관해 이해하고 있는 사실에 대한 것 입니다.
02:05
It's going to be about thinking생각 about how it evolves진화하다, and how people respond응창 성가 to it.
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100000
3000
그것은 어떻게 전염병이 발병하고, 어떻게 사람들이 전염되는 지에 관해 생각해 보고자하는 것입니다.
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I think it may할 수있다 seem보다 like I'm ignoring묵살 the policy정책 stuff물건,
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103000
3000
저는 정책적인 부분들을 무시하고 생각해 보겠습니다.
02:11
which어느 is really the most가장 important중대한,
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106000
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물론 그 부분이 가장 중요하죠,
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but I'm hoping희망하는 that at the end종료 of this talk you will conclude끝내다
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108000
2000
그러나, 이 강연이 끝날 때엔 여러분들은 알게 될 것 입니다.
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that we actually사실은 cannot~ 할 수 없다. develop나타나게 하다 effective유효한 policy정책
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110000
2000
우리가 실제 효과적인 정책들을 만들 수 없다는 것을 말입니다.
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unless~ 않는 한 we really understand알다 how the epidemic전염병 works공장.
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3000
만약 진정으로 전염병들이 어떻게 발병하고 있는지에 대해 모른다면 말이죠.
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And the first thing that I want to talk about,
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115000
2000
제일 먼저 말하고 싶습니다.
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the first thing I think we need to understand알다 is:
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우리가 먼저 알아야 할 것은
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how do people respond응창 성가 to the epidemic전염병?
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119000
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어떻게 사람들이 전염병에 감염이 되는냐는 것입니다.
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So AIDS에이즈 is a sexually성적으로 transmitted전송 된 infection감염, and it kills살인 you.
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4000
먼저, 에이즈는 죽음에 이르게 만들수 있는 성병입니다.
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So this means방법 that in a place장소 with a lot of AIDS에이즈,
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2000
이것이 의미하는 것은 AIDS 환자들이 많은 지역에서는
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there's a really significant중요한 cost비용 of sex섹스.
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127000
2000
성적인 행위의 이후 비용이 매우 높다는 것입니다.
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If you're an uninfected감염되지 않은 man living생활 in Botswana보츠와나, where the HIVHIV rate is 30 percent퍼센트,
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4000
만약 여러분들이 HIV가 30%에 달하는 보츠와나에 살고 있는 감염되지 않은 사람이라고 할때,
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if you have one more partner파트너 this year -- a long-term장기간 partner파트너, girlfriend여자 친구, mistress정부 --
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만약 한 해에 한 명이상의 상대자와 성행위를 한다면- 장기간 파트너, 여자친구, 아내
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your chance기회 of dying사망 in 10 years연령 increases증가 by three percentage백분율 points전철기.
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137000
4000
당신이 10년안에 죽을 확률은 3%까지 올라가게 됩니다.
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That is a huge거대한 effect효과.
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141000
2000
이것은 대단한 결과입니다.
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And so I think that we really feel like then people should have less적게 sex섹스.
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143000
3000
그렇다면, 아마도 사람들은 성행위를 덜 해야만 할 것 같이 느낍니다.
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And in fact among사이에 gay게이 men남자 in the US
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146000
2000
사실 미국내의 동성애 남자들 사이에
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we did see that kind종류 of change변화 in the 1980s.
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148000
2000
80년대의 한 변화를 우리는 보았습니다.
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So if we look in this particularly특별히 high-risk위험 sample견본, they're being존재 asked물었다,
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150000
4000
만약 특히 이러한 고위험 사례를 볼 때, 그들은 질문을 받게 됩니다.
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"Did you have more than one unprotected보호되지 않은 sexual성적 partner파트너 in the last two months개월?"
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154000
3000
한 명 이상의 파트너와 지난 2달 동안에 콘돔없이 성행위를 하였습니까?
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Over a period기간 from '84 to '88, that share drops from about 85 percent퍼센트 to 55 percent퍼센트.
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157000
6000
84년도 부터 88년도 사이에는 이 수치가 85 퍼센트에서 55 퍼센트로 감소하였습니다
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It's a huge거대한 change변화 in a very short짧은 period기간 of time.
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163000
2000
이것은 짧은 기간에 비하면 엄청난 수치였죠.
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We didn't see anything like that in Africa아프리카.
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165000
2000
하지만 이런 수치의 변화는 아프리카에서는 발견할수 없었습니다.
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So we don't have quite아주 as good data데이터, but you can see here
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167000
3000
미국의 결과 수치만큼 명확하지는 않지만,
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the share of single단일 men남자 having pre-marital혼전의 sex섹스,
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2000
싱글 남성들의 혼전 섹스의 수치는
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or married기혼 men남자 having extra-marital혼외의 sex섹스,
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172000
2000
혹은 결혼한 남자들의 혼외 섹스의
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and how that changes변화들 from the early이른 '90s to late늦은 '90s,
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174000
3000
그 수치가 90년대 초부터 후반까지 어떻게 변화하는지 볼 수 있습니다.
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and late늦은 '90s to early이른 2000s. The epidemic전염병 is getting점점 worse보다 나쁜.
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177000
3000
그리고 이 수치는 90년대 그리고 2000년도에 들어서면서 점점 더 심해집니다.
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People are learning배우기 more things about it.
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180000
2000
사람들이 이 분야에 많은 것을 알아가고 있지만
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We see almost거의 no change변화 in sexual성적 behavior행동.
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182000
2000
아직도 우리들은 성적인 성향에 관해서 아무런 변화를 보지 못하고 있습니다.
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These are just tiny작은 decreases감소하다 -- two percentage백분율 points전철기 -- not significant중요한.
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184000
4000
아주 작은 감소- 2 퍼센트 정도가 있긴 했지만 그렇게 중요한 수치는 아니었습니다.
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This seems~ 같다 puzzling수수께끼 같은. But I'm going to argue논하다 that you shouldn't해서는 안된다. be surprised놀란 by this,
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188000
4000
이런 수치들은 조금 혼란스럽고 헷갈리지만, 지금부터 우리가 이 부분에서 놀라지 말아야 한다는 것을 설명해 보도록 하겠습니다.
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and that to understand알다 this you need to think about health건강
66
192000
3000
그리고 이해하기 위해서는 우리는 먼저 건강에 관해서 생각해 봐야 합니다.
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the way than an economist경제학자 does -- as an investment투자.
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195000
3000
경제학자들이 생각하듯이, '투자' 에 일부분으로 말이죠.
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So if you're a software소프트웨어 engineer기사 and you're trying견딜 수 없는 to think about
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198000
3000
당신이 소프트웨어 개발자라고 생각하고,
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whether인지 어떤지 to add더하다 some new새로운 functionality기능성 to your program프로그램,
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201000
3000
당신이 개발하고 있는 프로그램에 어떤 기능을 추가하려고 한다면
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it's important중대한 to think about how much it costs소송 비용.
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204000
2000
먼저 그 일을 하는데 얼마가 드는지가 중요하겠지요.
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It's also또한 important중대한 to think about what the benefit이익 is.
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206000
2000
그리고 또 그 일을 함으로써 생기는 이익에 관해서 생각해 보는 것도 중요합니다.
03:53
And one part부품 of that benefit이익 is how much longer더 길게
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208000
2000
그리고 그 이익 중에 하나는
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you think this program프로그램 is going to be active유효한.
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210000
2000
이 프로그램이 얼마나 갈 것인가 하는것이 되겠지요.
03:57
If version번역 10 is coming오는 out next다음 것 week,
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212000
2000
만약 버전 10이 다음 주에 나온다고 치면,
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there's no point포인트 in adding첨가 more functionality기능성 into version번역 nine아홉.
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214000
3000
버전 9 에 새로운 기능을 추가하는 것에는 의미가 없을 것 입니다.
04:02
But your health건강 decisions결정들 are the same같은.
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217000
2000
건강에 문제에 관한 결정을 내리는 것도 동일한 과정입니다.
04:04
Every마다 time you have a carrot당근 instead대신에 of a cookie쿠키,
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219000
2000
쿠키 하나를 먹는 대신에 당근을 먹고자 결정할 때
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every...마다 time you go to the gym체육관 instead대신에 of going to the movies영화 산업,
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221000
3000
영화를 보는 대신에 운동을 하려고 할 때마다
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that's a costly값이 비싼 investment투자 in your health건강.
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224000
2000
당신은 당신의 건강에 값비싼 투자를 하고 있는 것이지요.
04:11
But how much you want to invest사다 is going to depend의존하다
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226000
2000
그리고 투자를 얼마나 해야 하는 것인가는
04:13
on how much longer더 길게 you expect배고 있다 to live살고 있다 in the future미래,
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228000
2000
앞으로 얼마나 당신이 살 수 있느냐와 관련이 있을 겁니다.
04:15
even if you don't make those investments투자.
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230000
2000
꼭 그런 투자를 하지 않는다고 쳐도 말이지요.
04:17
AIDS에이즈 is the same같은 kind종류 of thing. It's costly값이 비싼 to avoid기피 AIDS에이즈.
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232000
3000
에이즈도 같은 것 입니다. 에이즈를 예방하는 것은 값비싼 투자와도 같습니다.
04:20
People really like to have sex섹스.
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235000
3000
사람들은 정말 섹스를 하기를 좋아합니다.
04:23
But, you know, it has a benefit이익 in terms자귀 of future미래 longevity장수.
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238000
6000
그리고 이것 또한 수명에 이익이 있기도 하지요.
04:29
But life expectancy기대 in Africa아프리카, even without없이 AIDS에이즈, is really, really low낮은:
86
244000
4000
하지만 아프리카에서는 에이즈 때문이 아니더라도 사람들의 수명은 아주 아주 짧습니다.
04:33
40 or 50 years연령 in a lot of places장소들.
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248000
3000
40 에서 50 정도 밖에 되지 않는 곳들이 많이 있습니다.
04:36
I think it's possible가능한, if we think about that intuition직관, and think about that fact,
88
251000
4000
이 사실과 앞에서 이야기한 이야기들을 종합해 생각해보면
04:40
that maybe that explains설명하다 some of this low낮은 behavior행동 change변화.
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255000
3000
왜 그렇게 행동/성향의 변화가 적었었는지 설명을 할 수 있을 것 같기도 합니다.
04:43
But we really need to test테스트 that.
90
258000
2000
하지만 우리는 우선 실험을 통해서 알아볼 필요가 있지요.
04:45
And a great way to test테스트 that is to look across건너서 areas지역 in Africa아프리카 and see:
91
260000
3000
그리고 아프리카에서 이 실험을 해보는 방법 중 좋은 방법은
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do people with more life expectancy기대 change변화 their그들의 sexual성적 behavior행동 more?
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263000
4000
연장된 수명 패턴을 가지고 있는 지역의 사람들의 성적 성향이 다른가, 변화되었는가를 알아보는 것입니다.
04:52
And the way that I'm going to do that is,
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267000
2000
그리고 구체적으로 어떻게 제가 이것을 알아 볼 것인가 하면,
04:54
I'm going to look across건너서 areas지역 with different다른 levels수준 of malaria말라리아.
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269000
3000
저는 먼저 아프리카의 여러 지역에서 말라리아의 수치/변화가 다른 곳들을 알아 볼 것입니다.
04:57
So malaria말라리아 is a disease질병 that kills살인 you.
95
272000
3000
말라리아도 죽음에 이르게 하는 병이지요.
05:00
It's a disease질병 that kills살인 a lot of adults성인 in Africa아프리카, in addition부가 to a lot of children어린이.
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275000
3000
이 병은 아프리카의 어른, 그리고 아이들까지 사망신키는 병입니다.
05:03
And so people who live살고 있다 in areas지역 with a lot of malaria말라리아
97
278000
3000
그러므로 말라리아를 많이 앓고 있는 지역의 사람들은
05:06
are going to have lower보다 낮은 life expectancy기대 than people who live살고 있다 in areas지역 with limited제한된 malaria말라리아.
98
281000
4000
결국 그 반대의 지역보다 수명이 짧아지겠지요.
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So one way to test테스트 to see whether인지 어떤지 we can explain설명
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285000
2000
그래서 수명과 어떠한 성향의 변화가 있는 지를
05:12
some of this behavior행동 change변화 by differences차이점들 in life expectancy기대
100
287000
3000
알아보는 방법은
05:15
is to look and see is there more behavior행동 change변화
101
290000
3000
말라리아가 덜 일어나는 지역에서는
05:18
in areas지역 where there's less적게 malaria말라리아.
102
293000
2000
어떤 다른 성향을 가지고 있느냐를 알아 보는 것 입니다.
05:20
So that's what this figure그림 shows you.
103
295000
2000
이 그래프가 그것을 설명하고 있습니다.
05:22
This shows you -- in areas지역 with low낮은 malaria말라리아, medium매질 malaria말라리아, high높은 malaria말라리아 --
104
297000
4000
이 그래프를 보자면, 말라리아가 적은-중간-그리고 높게 일어나는 지역-에서
05:26
what happens일이 to the number번호 of sexual성적 partners파트너 as you increase증가하다 HIVHIV prevalence널리 퍼짐.
105
301000
4000
HIV의 전파가 높아질수록 성 파트너의 숫자가 어떻게 변하는지를 볼 수 있습니다.
05:30
If you look at the blue푸른 line,
106
305000
2000
파란색 라인을 보시면
05:32
the areas지역 with low낮은 levels수준 of malaria말라리아, you can see in those areas지역,
107
307000
3000
말라리아가 적게 일어나는 지역에서는- 이부분에서 보이듯이
05:35
actually사실은, the number번호 of sexual성적 partners파트너 is decreasing감소하는 a lot
108
310000
3000
HIV 의 유행이 올라갈수록
05:38
as HIVHIV prevalence널리 퍼짐 goes간다 up.
109
313000
2000
성 관계 파트너의 숫자는 적어지고 있다는 것을 볼 수 있습니다.
05:40
Areas지역 with medium매질 levels수준 of malaria말라리아 it decreases감소하다 some --
110
315000
2000
말라리아의 전염이 중간 정도인 지역에서는 중간 정도로
05:42
it doesn't decrease감소 as much. And areas지역 with high높은 levels수준 of malaria말라리아 --
111
317000
3000
그렇게 많이 줄지 않았다는 것을 알수있고, 말라리아의 전염이 높은 지역에서는
05:45
actually사실은, it's increasing증가하는 a little bit비트, although이기는 하지만 that's not significant중요한.
112
320000
5000
오히려 조금 높아지고 있다는 것을 알 수 있습니다.
05:50
This is not just through...을 통하여 malaria말라리아.
113
325000
2000
이것은 말라리아에 관한 문제가 아닙니다.
05:52
Young젊은 women여자들 who live살고 있다 in areas지역 with high높은 maternal산모 mortality인류
114
327000
3000
유산의 확률이 높은 지역에 사는 젊은 여성들은
05:55
change변화 their그들의 behavior행동 less적게 in response응답 to HIVHIV
115
330000
3000
유산의 확률이 보다 낮은 지역에 사는 젊은 여성들보다
05:58
than young어린 women여자들 who live살고 있다 in areas지역 with low낮은 maternal산모 mortality인류.
116
333000
3000
HIV에 보다 소극적인 행동 변화를 보였다는 것을 알 수 있습니다.
06:01
There's another다른 risk위험, and they respond응창 성가 less적게 to this existing기존의 risk위험.
117
336000
4000
다른 많은 위험들이 있었지만, 그런 위험들에도 그들은 적게 반응한다는 것도 밝혀졌습니다.
06:06
So by itself그 자체, I think this tells말하다 a lot about how people behave굴다.
118
341000
3000
이런것들만 보아도, 어떻게 사람들이 행동을 변화시키는가에 관하여 충분히 알 수 있다고 전 생각합니다.
06:09
It tells말하다 us something about why we see limited제한된 behavior행동 change변화 in Africa아프리카.
119
344000
3000
그리고 이러한 결과들은 왜 우리가 아프리카에서 여러가지 행동의 변화를 볼 수 없는지도 이야기 해주는 것 같습니다.
06:12
But it also또한 tells말하다 us something about policy정책.
120
347000
2000
또 한편으로 이것들은 정책에 관해서 이야기를 해주기도 합니다.
06:14
Even if you only cared관심이있는 about AIDS에이즈 in Africa아프리카,
121
349000
3000
아프리카에 에이즈 문제만 보더라도,
06:17
it might still be a good idea생각 to invest사다 in malaria말라리아,
122
352000
3000
사실 말라리아 문제에 더 투자하는게 나을 수 있다고 말할 수도 있겠지요.
06:20
in combating싸우는 poor가난한 indoor실내의 air공기 quality품질,
123
355000
2000
아니면 내부 공기의 질적이 문제
06:22
in improving개선 maternal산모 mortality인류 rates요금.
124
357000
2000
그리고 유사의 확률을 줄이는 문제 등일 수도 있습니다.
06:24
Because if you improve돌리다 those things,
125
359000
2000
왜냐하면, 그것들이 나아지면
06:26
then people are going to have an incentive자극 to avoid기피 AIDS에이즈 on their그들의 own개인적인.
126
361000
4000
사람들 스스로 에이즈를 줄이도록 노력하는 동기가 될 수 있기 때문입니다.
06:30
But it also또한 tells말하다 us something about one of these facts사리 that we talked말한 about before.
127
365000
4000
하지만 또 이것은 우리가 앞에서 말했던 것들에 관한 또 다른 점들을 이야기 해줍니다.
06:34
Education교육 campaigns캠페인, like the one that the president대통령 is focusing집중 on in his funding자금,
128
369000
4000
교육 캠페인들- 대통령이 기금을 마련 하려고 집중하고 있는
06:38
may할 수있다 not be enough충분히, at least가장 작은 not alone혼자.
129
373000
2000
이것들은 그것 만으로는 충분하지 않을지도 모릅니다.
06:40
If people have no incentive자극 to avoid기피 AIDS에이즈 on their그들의 own개인적인,
130
375000
2000
사람들이 스스로 에이즈를 피하려고 노력할 동기가 없다면
06:42
even if they know everything about the disease질병,
131
377000
2000
그 사람들이 그 병의 심각성등, 모든 것을 알고 있다고 하여도
06:44
they still may할 수있다 not change변화 their그들의 behavior행동.
132
379000
2000
그들은 행동의 변화를 보이지 않을 것 입니다.
06:46
So the other thing that I think we learn배우다 here is that AIDS에이즈 is not going to fix고치다 itself그 자체.
133
381000
3000
그러므로 우리는 '에이즈'는 그 자체만으로는 문제가 해결되지 않을 것임을 우리는 여기서 알 수 있습니다.
06:49
People aren't있지 않다. changing작고 보기 흉한 사람 their그들의 behavior행동 enough충분히
134
384000
2000
사람들은 어떤 사회의 전반적인 수치를 올리고자
06:51
to decrease감소 the growth성장 in the epidemic전염병.
135
386000
3000
자신의 행동을 변화 시키지 않습니다.
06:54
So we're going to need to think about policy정책
136
389000
2000
그래서 우리가 '정책'에 관해서 생각을 해봐야 한다는 것입니다.
06:56
and what kind종류 of policies정책들 might be effective유효한.
137
391000
2000
그리고 어떤 정책들이 효과가 있을지 말이지요.
06:58
And a great way to learn배우다 about policy정책 is to look at what worked일한 in the past과거.
138
393000
3000
그리고 좋은 정책들을 알아보는 방법은 과거에 잘 이루어졌던 정책들을 알아보는것 입니다.
07:01
The reason이유 that we know that the ABC알파벳 campaign운동
139
396000
2000
ABC 프로그램이 왜 우간다에서 효과적으로
07:03
was effective유효한 in Uganda우간다 is we have good data데이터 on prevalence널리 퍼짐 over time.
140
398000
3000
이루어 졌느냐에 관한 많은 시간을 통해 얻어진 좋은 자료들이 우리에게 있습니다.
07:06
In Uganda우간다 we see the prevalence널리 퍼짐 went갔다 down.
141
401000
2000
우간다의 보급현상이 내려갔다는것,
07:08
We know they had this campaign운동. That's how we learn배우다 about what works공장.
142
403000
3000
그러기 위해 캠패인이 있었다는 것을 통해 우리는 어떤 정책이 잘 통했는가를 배울 수 있습니다.
07:11
It's not the only place장소 we had any interventions개입.
143
406000
2000
좋은 정책의 발견이 있었던것은 우간다 뿐이 아닙니다.
07:13
Other places장소들 have tried시도한 things, so why don't we look at those places장소들
144
408000
4000
다른 곳들도 이 정책을 실행했었지요. 그렇다면 그
07:17
and see what happened일어난 to their그들의 prevalence널리 퍼짐?
145
412000
3000
다른 곳들의 결과들도 보면 어떠할까요?
07:20
Unfortunately운수 나쁘게, there's almost거의 no good data데이터
146
415000
2000
하지만 불행하게도 아프리카의 전반적인
07:22
on HIVHIV prevalence널리 퍼짐 in the general일반 population인구 in Africa아프리카 until...까지 about 2003.
147
417000
5000
인구에 HIV 보급 현상에 관한 2003년 이전의 자료는 거의 찾아 볼 수 없습니다.
07:27
So if I asked물었다 you, "Why don't you go and find me
148
422000
2000
그래서 제가 벌키나 파소의 1991년도 HIV 유행 현상
07:29
the prevalence널리 퍼짐 in Burkina부르 키나 Faso파소 in 1991?"
149
424000
3000
에 관해서 좀 알아 봐 주실래요?' 라고 물어도
07:32
You get on GoogleGoogle, you GoogleGoogle, and you find,
150
427000
3000
당신은 구글에서 검색을 해보았자
07:35
actually사실은 the only people tested테스트 한 in Burkina부르 키나 Faso파소 in 1991
151
430000
3000
찾을수 있는것이라고는 1991년도의 벌키나 파소에서
07:38
are STD성병 patients환자 and pregnant충만한 women여자들,
152
433000
2000
실험 대상이었던 STD 환자들과 임산부들에 관한 수치 밖에 얻을 수 없습니다.
07:40
which어느 is not a terribly몹시 representative대리인 group그룹 of people.
153
435000
2000
그들이 사회를 대표한만한 실험대상이 되기에 그렇게 적당하지 않기는 하지만요.
07:42
Then if you poked찌른 a little more, you looked보았다 a little more at what was going on,
154
437000
3000
그래서 당신이 조금 더 알아보려고 노력하여 조금 더 검색을 한다면
07:45
you'd당신은 find that actually사실은 that was a pretty예쁜 good year,
155
440000
3000
당신은 1991년도가 꽤 괜찮았던 해였음을 알 수 있을 것 입니다.
07:48
because in some years연령 the only people tested테스트 한 are IVIV drug users사용자.
156
443000
3000
왜냐하면 다른 해에는 IV 약물 복용자들만이 실험 대상이 되었던 적도 있기 때문이지요.
07:51
But even worse보다 나쁜 -- some years연령 it's only IVIV drug users사용자,
157
446000
2000
더욱 더 심각한것은, 어떤 해에는 이런 IV 약물 복용자들만 상대하고,
07:53
some years연령 it's only pregnant충만한 women여자들.
158
448000
2000
또 다른 어떤 해에는 임삼부들만 대상으로 실험을 했다는 것입니다.
07:55
We have no way to figure그림 out what happened일어난 over time.
159
450000
2000
그래서 우리는 시간이 지나면서 어떤 일이 있었는지 알 길이 없어지는 것입니다.
07:57
We have no consistent일관된 testing시험.
160
452000
2000
지속적인 결과가 없다는 것이지요.
07:59
Now in the last few조금 years연령, we actually사실은 have done끝난 some good testing시험.
161
454000
5000
그래서 지난 최근 몇년간, 우리는 꽤 괜찮은 실험들을 했습니다.
08:04
In Kenya케냐, in Zambia잠비아, and a bunch다발 of countries국가,
162
459000
3000
케냐, 잠비아 그리고 다른 여러 나라에서
08:07
there's been testing시험 in random무작위의 samples견본 of the population인구.
163
462000
3000
인구 중 무작위로 샘플을 뽑아 실험을 하기 시작했습니다.
08:10
But this leaves이파리 us with a big gap in our knowledge지식.
164
465000
3000
그러나 이 사실은 우리가 알고 있는 바와 큰 차이를 보여 줍니다.
08:13
So I can tell you what the prevalence널리 퍼짐 was in Kenya케냐 in 2003,
165
468000
3000
왜냐하면 제가 2003년 케냐에서의 수치를 말해 줄 수는 있겠지만
08:16
but I can't tell you anything about 1993 or 1983.
166
471000
3000
1993년, 또는 83년도에는 어떠했는지 말해 줄 수 없다는 것이지요.
08:19
So this is a problem문제 for policy정책. It was a problem문제 for my research연구.
167
474000
4000
이것은 정책의 문제이기도 하고, 또 저의 리서치에 문제가 되기도 하였습니다.
08:23
And I started시작한 thinking생각 about how else그밖에 might we figure그림 out
168
478000
4000
그래서 저는 어떻게 하면 과거의 아프리카의
08:27
what the prevalence널리 퍼짐 of HIVHIV was in Africa아프리카 in the past과거.
169
482000
2000
HIV 유행 수치를 알 수 있을까 생각하기 시작했습니다.
08:29
And I think that the answer대답 is, we can look at mortality인류 data데이터,
170
484000
4000
그리고 제 생각에는 답은 사망 기록을 보고
08:33
and we can use mortality인류 data데이터 to figure그림 out what the prevalence널리 퍼짐 was in the past과거.
171
488000
4000
그 유행수치를 짐작해 보는 것이었습니다.
08:37
To do this, we're going to have to rely의지하다 on the fact
172
492000
2000
그렇게 하기 위해서는, 우리는
08:39
that AIDS에이즈 is a very specific특유한 kind종류 of disease질병.
173
494000
2000
에이즈는 아주 특수한 병이며
08:41
It kills살인 people in the prime초기 of their그들의 lives.
174
496000
2000
사람들을 죽음에 이르게 하는 병이라는 사실에 의존해야 합니다.
08:43
Not a lot of other diseases질병 have that profile윤곽. And you can see here --
175
498000
3000
이러한 프로필을 가진 병들이 많지 않지요.
08:46
this is a graph그래프 of death죽음 rates요금 by age나이 in Botswana보츠와나 and Egypt이집트.
176
501000
4000
이 그래프는 보츠와나와 이집트의 나이에 따른 사망 수치를 보여주는데
08:50
Botswana보츠와나 is a place장소 with a lot of AIDS에이즈,
177
505000
2000
보츠와나는 에이즈가 많이 발생하는 곳이고
08:52
Egypt이집트 is a place장소 without없이 a lot of AIDS에이즈.
178
507000
2000
이집트는 그렇지 않은 곳 입니다.
08:54
And you see they have pretty예쁜 similar비슷한 death죽음 rates요금 among사이에 young어린 kids아이들 and old늙은 people.
179
509000
3000
보시면 그 두 나라의 아이들과 노인의 사망 확률은 비슷하다는 것을 알 수 있습니다.
08:57
That suggests제안 it's pretty예쁜 similar비슷한 levels수준 of development개발.
180
512000
3000
이것은 비슷한 발전의 단계를 보여주고 있지요.
09:00
But in this middle중간 region부위, between중에서 20 and 45,
181
515000
3000
하지만 이 중간 층- 20세에서 45세 사이를 보면
09:03
the death죽음 rates요금 in Botswana보츠와나 are much, much, much higher더 높은 than in Egypt이집트.
182
518000
4000
보츠와나의 사망 확률 수치가 이집트보다 매우 매우 높다는 것을 알 수 있습니다.
09:07
But since이후 there are very few조금 other diseases질병 that kill죽이다 people,
183
522000
4000
하지만 이렇게 사람들을 죽음에 이르게 하는 병은 흔치 않기 때문에
09:11
we can really attribute속성 that mortality인류 to HIVHIV.
184
526000
3000
우리는 사망확률과 HIV 를 연관 지어서 생각할 수 있는 것입니다.
09:14
But because people who died사망 한 this year of AIDS에이즈 got it a few조금 years연령 ago...전에,
185
529000
4000
올해 에이즈로 인해 사망한 환자들은 이미 에이즈에 몇 년전부터 감염 되어있었다는 뜻이기 때문에
09:18
we can use this data데이터 on mortality인류 to figure그림 out what HIVHIV prevalence널리 퍼짐 was in the past과거.
186
533000
5000
우리는 이 기록을 과거의 HIV 감염 수치로 생각 할 수 있습니다.
09:23
So it turns회전 out, if you use this technique기술,
187
538000
2000
그래서, 이러한 방식을 이용하다보면
09:25
actually사실은 your estimates견적 of prevalence널리 퍼짐 are very close닫기
188
540000
2000
우리의 짐작하는 수치가
09:27
to what we get from testing시험 random무작위의 samples견본 in the population인구,
189
542000
3000
인구 중 무작위로 얻은 수치 결과와 아주 가깝다는 것을 알 수 있었습니다.
09:30
but they're very, very different다른 than what UNAIDSUNAIDS tells말하다 us the prevalences유행 are.
190
545000
5000
하지만 이것은 UNAIDS 에서 보여주는 수치와 또 매우 다르기도 합니다.
09:35
So this is a graph그래프 of prevalence널리 퍼짐 estimated추정 된 by UNAIDSUNAIDS,
191
550000
3000
이것은 UNAIDS 의 수치를 그래프로 나타낸것입니다.
09:38
and prevalence널리 퍼짐 based기반 on the mortality인류 data데이터
192
553000
2000
이 수치는 1990년대 후반에 아프리카의 9개국의
09:40
for the years연령 in the late늦은 1990s in nine아홉 countries국가 in Africa아프리카.
193
555000
4000
사망률에서 얻은 결과입니다.
09:44
You can see, almost거의 without없이 exception예외,
194
559000
2000
여기서 볼 수 있듯이
09:46
the UNAIDSUNAIDS estimates견적 are much higher더 높은 than the mortality-based사망률에 근거한 estimates견적.
195
561000
4000
UNAIDS 의 짐작 수치는 사망확률의 수치보다 높습니다.
09:50
UNAIDSUNAIDS tell us that the HIVHIV rate in Zambia잠비아 is 20 percent퍼센트,
196
565000
4000
UNAIDS 는 잠비아의 HIV 수치는 20 퍼센트
09:54
and mortality인류 estimates견적 suggest제안하다 it's only about 5 percent퍼센트.
197
569000
4000
그리고 사망률 수치로 보면 5 퍼센트 밖에 되지 않는다고 합니다.
09:58
And these are not trivial하찮은 differences차이점들 in mortality인류 rates요금.
198
573000
3000
이것은 그렇게 심각한 수치상의 차이는 아닙니다.
10:01
So this is another다른 way to see this.
199
576000
2000
그러므로 다른 방향으로 또 생각을 해볼 수가 있지요.
10:03
You can see that for the prevalence널리 퍼짐 to be as high높은 as UNAIDSUNAIDS says말한다,
200
578000
2000
보실수 있들시, UNAIDS가 감염수치 만큼 높으려면
10:05
we have to really see 60 deaths사망자 per 10,000
201
580000
2000
만명의 60명의 사망자가 있어야 한다는 이야기가 됩니다.
10:07
rather차라리 than 20 deaths사망자 per 10,000 in this age나이 group그룹.
202
582000
4000
연령대 별로 만명의 20명의 사망자가 아니고요.
10:11
I'm going to talk a little bit비트 in a minute
203
586000
2000
이것에 대해서는 잠시 후에 설명하겠습니다.
10:13
about how we can use this kind종류 of information정보 to learn배우다 something
204
588000
3000
이런 자료를 어떻게 이용해서 세상을 도울 수 있는
10:16
that's going to help us think about the world세계.
205
591000
2000
방법을 찾아 낼 수 있는 가에 대해서요.
10:18
But this also또한 tells말하다 us that one of these facts사리
206
593000
2000
하지만 또 이것은 제가 앞서서 말했던
10:20
that I mentioned말하는 in the beginning처음 may할 수있다 not be quite아주 right.
207
595000
3000
사실들과 다르다는 것을 또 말해 줍니다.
10:23
If you think that 25 million백만 people are infected물들이는,
208
598000
2000
만약 25만명의 사람들이 감염이 되었다고 생각했을때,
10:25
if you think that the UNAIDSUNAIDS numbers번호 are much too high높은,
209
600000
3000
AIDS 의 수치가 너무 높다고 생각되면,
10:28
maybe that's more like 10 or 15 million백만.
210
603000
2000
아마 10에서 15만명 보다 높다는 것이 되겠지요.
10:30
It doesn't mean that AIDS에이즈 isn't a problem문제. It's a gigantic거인 같은 problem문제.
211
605000
4000
이것은 AIDS 가 그냥 보통의 문제가 아닌, 엄청난 문제라는 것을 알려줍니다.
10:34
But it does suggest제안하다 that that number번호 might be a little big.
212
609000
4000
하지만 그래도 수치가 너무 높기는 높지요.
10:38
What I really want to do, is I want to use this new새로운 data데이터
213
613000
2000
그래서 제가 하고 싶은것은, 이 새로운 기록을 이용해서
10:40
to try to figure그림 out what makes~을 만든다 the HIVHIV epidemic전염병 grow자라다 faster더 빠른 or slower느린.
214
615000
4000
HIV 감염군의 수치를 빠르게, 혹은 느리게 만드는 것이 무엇인가를 알아내는 것입니다.
10:44
And I said in the beginning처음, I wasn't아니었다. going to tell you about exports수출.
215
619000
3000
앞서 말씀드렸듯이, 수출에 관한 이야기는 하지 않을 것입니다.
10:47
When I started시작한 working on these projects프로젝트들,
216
622000
2000
제가 이런 프로젝트에 착수하게 되었을 때,
10:49
I was not thinking생각 at all about economics경제학,
217
624000
2000
처음에는 경제학적으로 생각하지 않았습니다.
10:51
but eventually결국 it kind종류 of sucks짜증 난다. you back in.
218
626000
3000
하지만 결국에는 다시 이런 식으로 생각을 할 수 밖에 없더군요.
10:54
So I am going to talk about exports수출 and prices물가.
219
629000
3000
그래서 결국 수출과 가격에 대해서 이야기를 해야 할 것 같습니다.
10:57
And I want to talk about the relationship관계 between중에서 economic간결한 activity활동,
220
632000
3000
그리고 저는 경제 활동과 수출의 상황
11:00
in particular특별한 export수출 volume음량, and HIVHIV infections감염.
221
635000
4000
그리고 HIV 감염 수치 간에 관계에 대해서 이야기를 하고 싶습니다.
11:04
So obviously명백하게, as an economist경제학자, I'm deeply깊이 familiar익숙한
222
639000
4000
경제학자로서, 당연히 저는 발전, 수입/수출에
11:08
with the fact that development개발, that openness개방 상태 to trade무역,
223
643000
2000
열려있는 것이
11:10
is really good for developing개발 중 countries국가.
224
645000
2000
나라 발전에 도움이 되는 것을 잘 알고 있습니다.
11:12
It's good for improving개선 people's사람들의 lives.
225
647000
3000
이것은 사람들의 생활 수준을 높이는 데에도 좋습니다.
11:15
But openness개방 상태 and inter-connectedness상호 연결성, it comes온다 with a cost비용
226
650000
2000
하지만 나라간의 열결됨에 개방이 되어 있다는 것은 항상 댓가가 있기 마련입니다.
11:17
when we think about disease질병. I don't think this should be a surprise놀람.
227
652000
3000
그리고 이것을 병과 연관지어 생각해보면 놀랍지 않게도 비슷하다는 것입니다.
11:20
On Wednesday수요일, I learned배운 from Laurie로리 Garrett개럿
228
655000
2000
수요일에, 로리 가렛으로부터
11:22
that I'm definitely명확히 going to get the bird flu독감,
229
657000
2000
저는 조류독감에 절대로 걸리지 않을것이며
11:24
and I wouldn't~ 않을거야. be at all worried걱정 about that
230
659000
3000
아시아에 가본적이 없었다면
11:27
if we never had any contact접촉 with Asia아시아.
231
662000
3000
전혀 걱정할 것이 없다고 배웠습니다.
11:30
And HIVHIV is actually사실은 particularly특별히 closely면밀히 linked링크 된 to transit운송.
232
665000
4000
HIV 또한 나라간의 통행과 아주 밀접한 관계가 있습니다.
11:34
The epidemic전염병 was introduced도입 된 to the US
233
669000
2000
미국에 소개된 수치를 보면
11:36
by actually사실은 one male남성 steward청지기 on an airline공기 호스 flight비행,
234
671000
4000
한 항공사의 남자 스튜어드가
11:40
who got the disease질병 in Africa아프리카 and brought가져온 it back.
235
675000
2000
아프리카에서 걸린 병을 미국으로 옮겨 왔다는 것을 알 수 있습니다.
11:42
And that was the genesis창세기 of the entire완전한 epidemic전염병 in the US.
236
677000
3000
그리고 그게 바로 미국에서의 그 병의 시초 였지요.
11:45
In Africa아프리카, epidemiologists역학자 have noted유명한 for a long time
237
680000
4000
아프리카에서는 전염병 학자들은 오래전 부터
11:49
that truck트럭 drivers운전사 and migrants이주민 are more likely아마도 to be infected물들이는 than other people.
238
684000
4000
트럭 운전사나 이민자들이 보통 사람들 보다 어떤 병에 더 쉽게 간엽 될수 있다는것을 알고 있었습니다.
11:53
Areas지역 with a lot of economic간결한 activity활동 --
239
688000
2000
그리고 경제 활동이 활발한곳
11:55
with a lot of roads도로, with a lot of urbanization도시화 --
240
690000
3000
도로가 많이 뚤려 있고, 많은 근대화가 일어난 곳에서
11:58
those areas지역 have higher더 높은 prevalence널리 퍼짐 than others다른 사람.
241
693000
2000
전염률이 다른 곳보다 높다는 것도 알았지요.
12:00
But that actually사실은 doesn't mean at all
242
695000
2000
하지만 이런 것은 사실 그렇게 많은 것을 이야기 해주지는 않습니다.
12:02
that if we gave people more exports수출, more trade무역, that that would increase증가하다 prevalence널리 퍼짐.
243
697000
4000
더 많은 수출과 교환 등이 이루어졌을 때 더 전염률이 높아지지요.
12:06
By using~을 사용하여 this new새로운 data데이터, using~을 사용하여 this information정보 about prevalence널리 퍼짐 over time,
244
701000
4000
하지만 이 새로운 자료를 이용해보면, 시간에 따른 전염율에 관한 수치를 보면-
12:10
we can actually사실은 test테스트 that. And so it seems~ 같다 to be --
245
705000
4000
우리는 알아 볼 수 있습니다.
12:14
fortunately다행히도, I think -- it seems~ 같다 to be the case케이스
246
709000
2000
결국에는, 운이 좋게도, 제 생각에는
12:16
that these things are positively전적으로 related관련.
247
711000
2000
이 모든것들이 연관이 되어 있다는것을요.
12:18
More exports수출 means방법 more AIDS에이즈. And that effect효과 is really big.
248
713000
4000
수출이 증가하면 AIDS도 증가합니다. 그 영향력은 아주 크고요.
12:22
So the data데이터 that I have suggests제안 that if you double더블 export수출 volume음량,
249
717000
4000
그래서 제가 가지고 있는 이 기록는 수출이 두배 증가를 하면
12:26
it will lead리드 to a quadrupling4 배 of new새로운 HIVHIV infections감염.
250
721000
5000
HIV 감염수치는 4배가 증가한다고 말해주고 있습니다.
12:31
So this has important중대한 implications의미 both양자 모두 for forecasting예측 and for policy정책.
251
726000
3000
이것은 결국 정책에 관해서 앞서 생각해 볼 때 좋은 암시를 줍니다.
12:34
From a forecasting예측 perspective원근법, if we know where trade무역 is likely아마도 to change변화,
252
729000
4000
미래를 내다 보는 시각에서 보면, 우리가 어떤 지역의 무역 상황이 바뀐다는 것을 알면,
12:38
for example, because of the African아프리카 사람 Growth성장 and Opportunities기회 Act행위
253
733000
3000
예를들어서, 아프리카 기회 발전 법 때문에
12:41
or other policies정책들 that encourage북돋우다 trade무역,
254
736000
2000
또는 다른 어떤 정책들로 인하여 무역이 활성화가 유도 되는 지역이 있게되면
12:43
we can actually사실은 think about which어느 areas지역 are likely아마도 to be heavily무겁게 infected물들이는 with HIVHIV.
255
738000
5000
우리는 그 지역에서 HIV 감염 수치가 높아 질 것이라고 생각할 수 있을 것입니다.
12:48
And we can go and we can try to have pre-emptive선제의 preventive예방법 measures조치들 there.
256
743000
6000
그리고 그 곳에 가서 사전 감염 수치 등을 조사해 볼 수도 있겠지요.
12:54
Likewise마찬가지로, as we're developing개발 중 policies정책들 to try to encourage북돋우다 exports수출,
257
749000
3000
그와 같이, 무역을 유도하는 정책을 실행시키려고 하면,
12:57
if we know there's this externality외관 --
258
752000
2000
이러한 어떤 외부 요인이 있다는 것을 알면
12:59
this extra특별한 thing that's going to happen우연히 있다 as we increase증가하다 exports수출 --
259
754000
2000
이 수출을 증가시킬 어떤 요소 때문에 생길 일들을 안다면
13:01
we can think about what the right kinds종류 of policies정책들 are.
260
756000
3000
어떤 정책들이 맞는 것인지에 대해서도 생각해 볼 수 있겠지요.
13:04
But it also또한 tells말하다 us something about one of these things that we think that we know.
261
759000
3000
하지만 이것은 또 우리가 알고 있다는 어떤 것들에 대해서 또 말해 줍니다.
13:07
Even though그래도 it is the case케이스 that poverty가난 is linked링크 된 to AIDS에이즈,
262
762000
3000
AID가 가난에 연관이 되어있다고 하여도
13:10
in the sense감각 that Africa아프리카 is poor가난한 and they have a lot of AIDS에이즈,
263
765000
3000
아프리카는 가난하고 AIDS가 많다고 하여도,
13:13
it's not necessarily필연적으로 the case케이스 that improving개선 poverty가난 -- at least가장 작은 in the short짧은 run운영,
264
768000
4000
적어도 짧게 보았을 때 가난만 없애는 것이,
13:17
that improving개선 exports수출 and improving개선 development개발 --
265
772000
2000
수출과 발전을 도모 하는 것들을 말하는 거죠,
13:19
it's not necessarily필연적으로 the case케이스 that that's going to lead리드
266
774000
2000
이것들이 꼭 HIV 감염률을
13:21
to a decline쇠퇴 in HIVHIV prevalence널리 퍼짐.
267
776000
2000
낮추는 것들이라고 할 수는 없겠습니다.
13:24
So throughout전역 this talk I've mentioned말하는 a few조금 times타임스
268
779000
2000
그래서 저의 연설 중에 제가 몇 가지를 언급하였습니다.
13:26
the special특별한 case케이스 of Uganda우간다, and the fact that
269
781000
2000
우간다의 특별한 케이스,
13:28
it's the only country국가 in sub-Saharan사하라 사막 이남의 Africa아프리카 with successful성공한 prevention예방.
270
783000
4000
사하리안 아프리카 중 유일하게 감염율을 낮춘 케이스였지요.
13:32
It's been widely넓게 heralded예고 된.
271
787000
2000
이 전례만 널리 알려졌습니다.
13:34
It's been replicated복제 된 in Kenya케냐, and Tanzania탄자니아, and South남쪽 Africa아프리카 and many많은 other places장소들.
272
789000
6000
그리고 이 예는 케냐, 탄자니아 그리고 남아프리카 등 많은 곳에서 반복 실행 되고 있습니다.
13:40
But now I want to actually사실은 also또한 question문제 that.
273
795000
4000
하지만 저는 다시 궁금증을 가지고 싶습니다.
13:44
Because it is true참된 that there was a decline쇠퇴 in prevalence널리 퍼짐
274
799000
3000
왜냐하면 1990년도의 우간다의 감염률의 수치가 적어진 것은 사실이지만
13:47
in Uganda우간다 in the 1990s. It's true참된 that they had an education교육 campaign운동.
275
802000
4000
그들에게 교육 캠페인이 있었다는 것도 사실이지만
13:51
But there was actually사실은 something else그밖에 that happened일어난 in Uganda우간다 in this period기간.
276
806000
6000
그 외에도 우간다에서는 많은 일들이 있었습니다.
13:57
There was a big decline쇠퇴 in coffee커피 prices물가.
277
812000
2000
커피 값의 엄청난 폭락 이었지요.
13:59
Coffee커피 is Uganda's우간다 major주요한 export수출.
278
814000
2000
커피는 우간다의 중요 수출원 입니다.
14:01
Their그들의 exports수출 went갔다 down a lot in the early이른 1990s -- and actually사실은 that decline쇠퇴 lines윤곽 up
279
816000
5000
1990년대 초반의 수출량이 적어지면서
14:06
really, really closely면밀히 with this decline쇠퇴 in new새로운 HIVHIV infections감염.
280
821000
4000
그와 함께 HIV 감염 수치도 줄어든 것 입니다.
14:10
So you can see that both양자 모두 of these series시리즈 --
281
825000
3000
그러므로 이런 케이스들을 통해서
14:13
the black검은 line is export수출 value, the red빨간 line is new새로운 HIVHIV infections감염 --
282
828000
3000
검정색 라인은 수출량을 나타내고요, 빨간색 라인은 새로운 HIV 감염 수치를 나타내는데요,
14:16
you can see they're both양자 모두 increasing증가하는.
283
831000
2000
여기서 이 두 개 모두가 증가 하고 있다는 것을 보실 수 있습니다.
14:18
Starting시작 중 about 1987 they're both양자 모두 going down a lot.
284
833000
2000
1987년에 시작해서는 두 가지 모두 많이 줄어 들고 있지요.
14:20
And then actually사실은 they track선로 each마다 other
285
835000
2000
그리고 나서는 두 가지가 같이 또 갑니다.
14:22
a little bit비트 on the increase증가하다 later후에 in the decade로사리오 염주.
286
837000
2000
이 시대 후반에 가서는 조금 증가하기도 했고요.
14:24
So if you combine콤바인 the intuition직관 in this figure그림
287
839000
2000
그래서 예상과 이 수치들을 종합해보면
14:26
with some of the data데이터 that I talked말한 about before,
288
841000
3000
우리가 앞에서 이야기 했던 수치들도 함께죠,
14:29
it suggests제안 that somewhere어딘가에 between중에서 25 percent퍼센트 and 50 percent퍼센트
289
844000
4000
25퍼센트에서 50퍼센트 사이에는
14:33
of the decline쇠퇴 in prevalence널리 퍼짐 in Uganda우간다
290
848000
2000
우간다의 감염 수치가 줄었다는 것을 말해 줍니다.
14:35
actually사실은 would have happened일어난 even without없이 any education교육 campaign운동.
291
850000
4000
그리고 교육 프로그램이 없었어도 그러하였을 것은 알 수가 있습니다.
14:39
But that's enormously엄청나게 important중대한 for policy정책.
292
854000
2000
이것은 정책에 있어서 아주 큰 영향을 미치는 결과입니다.
14:41
We're spending지출 so much money to try to replicate뒤로 젖히다 this campaign운동.
293
856000
2000
그 캠페인의 활성을 위해서 우리는 엄청난 돈을 들였습니다.
14:43
And if it was only 50 percent퍼센트 as effective유효한 as we think that it was,
294
858000
3000
그리고 결국에는 50퍼센트 정도의 효과 밖에 내지 못했다는 것을 알 수 있습니다.
14:46
then there are all sorts종류 of other things
295
861000
2000
그래서 우리가 돈을 써야 하는 분야들은
14:48
maybe we should be spending지출 our money on instead대신에.
296
863000
2000
따로 많이 있을지도 모릅니다.
14:50
Trying견딜 수 없는 to change변화 transmission전달 rates요금 by treating치료 other sexually성적으로 transmitted전송 된 diseases질병.
297
865000
4000
성병에 감염되는 수치를 바꾸기 위해서
14:54
Trying견딜 수 없는 to change변화 them by engaging매력적인 in male남성 circumcision할례.
298
869000
2000
남성 환부 절제술을 통해서 바꾸는 방법 등
14:56
There are tons of other things that we should think about doing.
299
871000
2000
다른 엄청난 분야에 우리가 일해야 할 곳이 많다는 것입니다.
14:58
And maybe this tells말하다 us that we should be thinking생각 more about those things.
300
873000
4000
그리고 이런 많은 것들에 신경을 써야 한다는 것을 가르쳐 줍니다.
15:02
I hope기대 that in the last 16 minutes의사록 I've told you something that you didn't know about AIDS에이즈,
301
877000
5000
이번 16분동안 제가 여러분들이 알지 못했던 AIDS 에 사실을 가르쳐 드렸길 바랍니다.
15:07
and I hope기대 that I've gotten얻은 you questioning질문 a little bit비트
302
882000
2000
그리고 이미 알고 계신 것들 에 대해서도
15:09
some of the things that you did know.
303
884000
2000
궁금증을 가지게 만들었기를 바랍니다.
15:11
And I hope기대 that I've convinced납득시키다 you maybe
304
886000
2000
그리고 또 어떠한 질병 수치를 이해한다는 것의
15:13
that it's important중대한 to understand알다 things about the epidemic전염병
305
888000
2000
중요성, 정책에 관해서 생각하는 것
15:15
in order주문 to think about policy정책.
306
890000
2000
이해하는 것에 대해 여러분을 설득했길 바랍니다.
15:18
But more than anything, you know, I'm an academic학생.
307
893000
2000
하지만 중요한 것은, 아시다시피 저는 학자입니다.
15:20
And when I leave휴가 here, I'm going to go back
308
895000
2000
그래서 지금 이 자리를 떠나면 저는 또
15:22
and sit앉다 in my tiny작은 office사무실, and my computer컴퓨터, and my data데이터.
309
897000
3000
컴퓨터와 수치가 있는 저의 조그만한 사무실로 돌아갈 것입니다.
15:25
And the thing that's most가장 exciting흥미 진진한 about that
310
900000
2000
흥미로운 것은
15:27
is every...마다 time I think about research연구, there are more questions질문들.
311
902000
3000
제가 이 연구에 관한 생각을 할 때 마다 질문들이 생긴다는 것입니다.
15:30
There are more things that I think that I want to do.
312
905000
2000
제가 하고 싶은 일들이 더 많이 생깁니다.
15:32
And what's really, really great about being존재 here
313
907000
2000
그리고 이 자리에 있는 것이 정말 너무 좋고 대단한 것은,
15:34
is I'm sure that the questions질문들 that you guys have
314
909000
2000
여러분이 가지고 있는 질문들이
15:36
are very, very different다른 than the questions질문들 that I think up myself자기.
315
911000
3000
제가 생각해 낼수 있는 질문과 아주 많이 다를 수도 있다는 것이지요.
15:39
And I can't wait to hear듣다 about what they are.
316
914000
2000
그리고 그 질문들이 아주 궁금해서 빨리 듣고 싶습니다.
15:41
So thank you very much.
317
916000
2000
감사합니다.
Translated by Joanne Jung Eun Choi
Reviewed by Seo Rim Kim

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ABOUT THE SPEAKER
Emily Oster - Assumption-busting economist
Emily Oster, a University of Chicago economist, uses the dismal science to rethink conventional wisdom, from her Harvard doctoral thesis that took on famed economist Amartya Sen to her recent work debunking assumptions on HIV prevalence in Africa.

Why you should listen

Emily Oster, an Assistant Professor of Economics at the University of Chicago, has a history of rethinking conventional wisdom.

Her Harvard doctoral thesis took on famed economist Amartya Sen and his claim that 100 million women were statistically missing from the developing world. He blamed misogynist medical care and outright sex-selective abortion for the gap, but Oster pointed to data indicating that in countries where Hepetitis B infections were higher, more boys were born. Through her unorthodox analysis of medical data, she accounted for 50% of the missing girls. Three years later, she would publish another paper amending her findings, stating that, after further study, the relationship between Hepetitis B and missing women was not apparent. This concession, along with her audacity to challenge economic assumptions and her dozens of other influential papers, has earned her the respect of the global academic community. 

She's also investigated the role of bad weather in the rise in witchcraft trials in Medieval Europe and what drives people to play the Powerball lottery. Her latest target: busting assumptions on HIV in Africa.

And she's an advice columnist too >>

 

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Emily Oster | Speaker | TED.com