TED2009
Hans Rosling: Insights on HIV, in stunning data visuals
한스 로슬링의 HIV: 새로운 사실과 경이로운 시각적 데이터.
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치명적이지만 다수가 잘못 이해하는 HIV의 복잡한 위험 요소를 풀 수 있는, 새로운 시각적 데이터를 한스 로슬링이 제시한다. 그는 약을 통한 치료가 아니라, 전염을 억제하는 것이 이 문제를 해결하는 핵심 요소라고 주장한다.
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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(박수)
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AIDS was discovered 1981; the virus, 1983.
1
6000
5000
1981년엔 AIDS가, 83년엔 그 바이러스가 밝혀졌습니다.
00:23
These Gapminder bubbles show you
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11000
2000
이제 "갭마인더"의 작은 원들을 통해 여러분께
00:25
how the spread of the virus was in 1983 in the world,
3
13000
4000
1983년 HIV가 전세계에 얼마나 퍼져있었는지,
00:29
or how we estimate that it was.
4
17000
2000
우리가 어떻게 추정했는지 보여드리겠습니다.
00:31
What we are showing here is --
5
19000
2000
우리가 여기서 보는 이것,
00:33
on this axis here, I'm showing percent of infected adults.
6
21000
7000
세로축은 HIV감염자 비율을 나타냅니다.
00:40
And on this axis, I'm showing dollars per person in income.
7
28000
5000
이 가로축은 1인당 평균수입을 나타냅니다.
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And the size of these bubbles, the size of the bubbles here,
8
33000
4000
그리고 이 작은 원들의 크기는
00:49
that shows how many are infected in each country,
9
37000
3000
그 나라의 HIV감염자 수를 의미하고,
00:52
and the color is the continent.
10
40000
2000
색상은 각 대륙을 의미합니다.
00:54
Now, you can see United States, in 1983,
11
42000
2000
이제, 1983년의 미국을 보도록 하죠.
00:56
had a very low percentage infected,
12
44000
3000
미국은 감염자 비율은 매우 낮지만,
00:59
but due to the big population, still a sizable bubble.
13
47000
4000
인구가 매우 많기 때문에, 원의 크기도 상당합니다.
01:03
There were quite many people infected in the United States.
14
51000
3000
결과적으로, 미국내에는 상당수의 HIV감염자가 존재했습니다.
01:06
And, up there, you see Uganda.
15
54000
2000
그럼 이제 상단의 우간다를 확인해보죠.
01:08
They had almost five percent infected,
16
56000
3000
우간다는 아주 작은 나라임에도 불구하고
01:11
and quite a big bubble in spite of being a small country, then.
17
59000
3000
인구의 5%정도가 감염자로, 매우 큰 원으로 표현됩니다.
01:14
And they were probably the most infected country in the world.
18
62000
5000
아마도 전세계에서 가장 많은 감염자를 보유한 나라였을 것입니다.
01:19
Now, what has happened?
19
67000
2000
이후 무슨 일이 벌어졌을까요?
01:21
Now you have understood the graph
20
69000
2000
여러분들이 그래프의 의미를 이해하셨으니,
01:23
and now, in the next 60 seconds,
21
71000
3000
우리는, 앞으로 60초동안,
01:26
we will play the HIV epidemic in the world.
22
74000
3000
전세계에 걸친 HIV의 전염성을 확인할 것입니다.
01:29
But first, I have a new invention here.
23
77000
3000
그전에, 발명품 하나를 먼저 소개해드리죠
01:34
(Laughter)
24
82000
3000
(웃음)
01:39
I have solidified the beam of the laser pointer.
25
87000
4000
제가 레이저포인터의 광선을 응결시켰습니다.
01:43
(Laughter)
26
91000
3000
(웃음)
01:46
(Applause)
27
94000
3000
(박수)
01:52
So, ready, steady, go!
28
100000
4000
그럼, 준비, 차렷, 출발!
01:56
First, we have the fast rise in Uganda and Zimbabwe.
29
104000
4000
먼저, 우간다와 짐바브웨가 빠르게 올라가기 시작합니다.
02:00
They went upwards like this.
30
108000
2000
이렇게 상승했습니다.
02:02
In Asia, the first country to be heavily infected was Thailand --
31
110000
4000
아시아에서 높은 감염자 비율로 두각을 나타내는 것은 태국입니다,
02:06
they reached one to two percent.
32
114000
2000
1% 에서 2% 의 수치를 나타냅니다.
02:08
Then, Uganda started to turn back,
33
116000
2000
이제 우간다가 도로 내려가기 시작했고,
02:10
whereas Zimbabwe skyrocketed,
34
118000
2000
짐바브웨는 여전히 수직 상승중입니다.
02:12
and some years later South Africa had a terrible rise of HIV frequency.
35
120000
4000
몇년후 남아프리카의 HIV감염율이 극단적으로 오릅니다.
02:16
Look, India got many infected,
36
124000
2000
이쪽 인도는 많은 감염자수를 보유했지만,
02:18
but had a low level.
37
126000
2000
여전히 낮은 비율을 유지합니다.
02:20
And almost the same happens here.
38
128000
2000
이쪽에서도 비슷한 일이 일어납니다.
02:22
See, Uganda coming down, Zimbabwe coming down,
39
130000
3000
보시죠. 우간다가 내려오고, 짐바브웨도 내려오고
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Russia went to one percent.
40
133000
2000
러시아도 1% 정도가 됩니다.
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In the last two to three years,
41
135000
3000
지난 2 ~ 3년 동안, 우리는
02:30
we have reached a steady state of HIV epidemic in the world.
42
138000
4000
전세계 HIV의 점염성이 안정기에 도달했습니다.
02:34
25 years it took.
43
142000
3000
여기까지 25년이 걸렸습니다.
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But, steady state doesn't mean that things are getting better,
44
145000
3000
하지만 안정기라고 해서 점차 나아진다는 것은 아닙니다.
02:40
it's just that they have stopped getting worse.
45
148000
3000
단지 더 나빠지지 않는다는 것이죠.
02:43
And it has -- the steady state is, more or less,
46
151000
4000
그리고 지금 이 안정기에서는 전세계
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one percent of the adult world population is HIV-infected.
47
155000
4000
성인 인구 가운데 약 1% 정도가 HIV감염자입니다.
02:51
It means 30 to 40 million people,
48
159000
3000
다시 말해 3~4천만 명이 HIV감염자이며,
02:54
the whole of California -- every person,
49
162000
2000
이는 캘리포니아 전체 인구와 맞먹는 수치입니다.
02:56
that's more or less what we have today in the world.
50
164000
2000
이것이 오늘 날 우리의 모습입니다.
02:58
Now, let me make a fast replay of Botswana.
51
166000
5000
그럼, 보츠와나를 빠르게 다시 보겠습니다.
03:03
Botswana -- upper middle-income country in southern Africa,
52
171000
4000
보츠와나는 남아프리카의 중상위소득국으로,
03:07
democratic government, good economy,
53
175000
3000
민주 정부와 좋은 경제시스템을 지녔습니다.
03:10
and this is what happened there.
54
178000
2000
이것이 이곳에서 발생된 일입니다.
03:12
They started low, they skyrocketed,
55
180000
2000
낮은 위치에서 시작해 급상승하다가,
03:14
they peaked up there in 2003,
56
182000
3000
2003년에 정점을 찍고
03:17
and now they are down.
57
185000
2000
현재 내려오고 있습니다.
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But they are falling only slowly,
58
187000
2000
그러나 아주 천천히 내려옵니다.
03:21
because in Botswana, with good economy and governance,
59
189000
2000
훌륭한 경제시스템과 정부를 지닌 보츠와나는
03:23
they can manage to treat people.
60
191000
3000
HIV 환자를 치료할 수 있기 때문입니다.
03:26
And if people who are infected are treated, they don't die of AIDS.
61
194000
3000
제대로 치료를 받는다면, AIDS로 죽지 않습니다.
03:29
These percentages won't come down
62
197000
3000
보츠와나의 HIV감염자들은 앞으로도 10~20년은
03:32
because people can survive 10 to 20 years.
63
200000
2000
더 살 것이기에 감염율은 낮아지지 않을것입니다.
03:34
So there's some problem with these metrics now.
64
202000
3000
그러니까 이 통계에는 문제가 좀 있습니다.
03:37
But the poorer countries in Africa, the low-income countries down here,
65
205000
4000
보츠와나아 달리, 여기 가난한 아프리카 국가들은
03:41
there the rates fall faster, of the percentage infected,
66
209000
6000
HIV감염자 비율이 급격히 떨어집니다.
03:47
because people still die.
67
215000
2000
여전히 HIV감염자들이 죽기 때문입니다.
03:49
In spite of PEPFAR, the generous PEPFAR,
68
217000
3000
훌륭한 PEPFAR의 노력에도 불구하고,
03:52
all people are not reached by treatment,
69
220000
3000
모든 사람들이 치료를 받지는 못하고 있습니다.
03:55
and of those who are reached by treatment in the poor countries,
70
223000
2000
가난한 국가에서 치료를 받고 있는 사람들도
03:57
only 60 percent are left on treatment after two years.
71
225000
3000
2년 후엔 겨우 60%만이 치료를 계속 받을 수 있습니다.
04:00
It's not realistic with lifelong treatment
72
228000
4000
최빈국의 모든 국민들에게 평생동안 치료를
04:04
for everyone in the poorest countries.
73
232000
2000
제공하는 것이 비현실적이긴 하지만,
04:06
But it's very good that what is done is being done.
74
234000
3000
그래도 치료가 이루어지고 있단건 매우 좋은 일입니다.
04:09
But focus now is back on prevention.
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237000
4000
하지만 이제 관심사는 예방으로 돌아섰습니다.
04:13
It is only by stopping the transmission
76
241000
3000
범세계적 HIV 문제를 해결하기 위해서는
04:16
that the world will be able to deal with it.
77
244000
3000
더 이상의 전염을 막는 것이 유일한 방법입니다.
04:19
Drugs is too costly -- had we had the vaccine,
78
247000
2000
약은 가격이 너무 비쌉니다. 백신이 있더라도,
04:21
or when we will get the vaccine, that's something more effective --
79
249000
3000
앞으로 좀 더 효과적인 백신이 나오더라도,
04:24
but the drugs are very costly for the poor.
80
252000
2000
빈민층에겐 너무 비쌉니다.
04:26
Not the drug in itself, but the treatment
81
254000
2000
약뿐만 아니라 환자에게 필요한 치료와
04:28
and the care which is needed around it.
82
256000
2000
보살핌까지 제공하기엔 너무 비쌉니다.
04:32
So, when we look at the pattern,
83
260000
3000
우리가 이런 패턴을 봤을때,
04:35
one thing comes out very clearly:
84
263000
2000
다음 한가지가 명확히 드러납니다.
04:37
you see the blue bubbles
85
265000
2000
사람들은 저 파란 원들을 보고
04:39
and people say HIV is very high in Africa.
86
267000
2000
아프리카의 HIV비율이 매우 높다고 말한다는 겁니다.
04:41
I would say, HIV is very different in Africa.
87
269000
3000
하지만 저는 아프리카의 HIV가 아주 다르다고 말합니다.
04:44
You'll find the highest HIV rate in the world
88
272000
4000
여러분들은 가장 높은 HIV감염자 보유국들을
04:48
in African countries,
89
276000
2000
아프리카에서 찾을 수 있겠지만,
04:50
and yet you'll find Senegal, down here --
90
278000
2000
세네갈은 이 아래에 존재합니다.
04:52
the same rate as United States.
91
280000
2000
미국과 동일한 감염율입니다.
04:54
And you'll find Madagascar,
92
282000
2000
그리고 마다가스카를 비롯해,
04:56
and you'll find a lot of African countries
93
284000
2000
수많은 아프리카 나라들을 다른 세계들과 유사한
04:58
about as low as the rest of the world.
94
286000
3000
매우 낮은 위치에서 찾을 수 있습니다.
05:01
It's this terrible simplification that there's one Africa
95
289000
4000
아프리카를 하나로 생각하고 모든 아프리카 상황이
05:05
and things go on in one way in Africa.
96
293000
2000
똑같다고 여기는 것은 심각한 일반화 오류입니다.
05:07
We have to stop that.
97
295000
2000
우리는 이렇게 생각해서는 안됩니다.
05:09
It's not respectful, and it's not very clever
98
297000
3000
이런 사고는 그들을 존중하지 않는 것이며,
05:12
to think that way.
99
300000
2000
현명하지 못한 것입니다.
05:14
(Applause)
100
302000
4000
(박수)
05:18
I had the fortune to live and work for a time in the United States.
101
306000
3000
저는 미국에서 살았던 적이 있습니다.
05:21
I found out that Salt Lake City and San Francisco were different.
102
309000
4000
솔트레이크시티와 샌프란시스코가 다르다는 것을 알았습니다.
05:25
(Laughter)
103
313000
2000
(웃음)
05:27
And so it is in Africa -- it's a lot of difference.
104
315000
3000
아프리카도 마찬가지입니다. 많은 것이 다릅니다.
05:30
So, why is it so high? Is it war?
105
318000
2000
그럼 감염율이 왜 높을까요? 전쟁때문일까요?
05:32
No, it's not. Look here.
106
320000
2000
아닙니다. 여기를 보시죠.
05:34
War-torn Congo is down there -- two, three, four percent.
107
322000
3000
전쟁폐허인 콩고는 이 아래 2~4%에 있습니다.
05:37
And this is peaceful Zambia, neighboring country -- 15 percent.
108
325000
4000
그리고 평화로운 이웃나라 잠비아는 15% 근방입니다.
05:41
And there's good studies of the refugees coming out of Congo --
109
329000
3000
콩고에서 탈출한 피난민들에 대한 좋은 연구가 있습니다.
05:44
they have two, three percent infected,
110
332000
2000
감염율은 2~3%정도였고,
05:46
and peaceful Zambia -- much higher.
111
334000
2000
평화로운 잠비아는 훨씬 높습니다.
05:48
There are now studies clearly showing
112
336000
2000
최근 연구 결과를 보면
05:50
that the wars are terrible, that rapes are terrible,
113
338000
3000
전쟁과 강간은 비록 끔찍한 일이지만
05:53
but this is not the driving force for the high levels in Africa.
114
341000
3000
높은 HIV비율을 야기시키는 것은 아니란걸 알수 있습니다.
05:56
So, is it poverty?
115
344000
2000
그럼, 가난때문인가요?
05:58
Well if you look at the macro level,
116
346000
2000
아마도 여러분들이 거시적으로만 본다면,
06:00
it seems more money, more HIV.
117
348000
2000
수입이 높을수록 HIV감염율이 높아 보일수도 있습니다.
06:02
But that's very simplistic,
118
350000
3000
그러나 그건 지나친 단순화입니다.
06:05
so let's go down and look at Tanzania.
119
353000
2000
아래 탄자니아로 내려와 보도록 하죠.
06:07
I will split Tanzania in five income groups,
120
355000
4000
탄자니아를 평균 수입에 따라
06:11
from the highest income to the lowest income,
121
359000
2000
5개의 그룹으로 분류하겠습니다.
06:13
and here we go.
122
361000
2000
확인해보시죠.
06:15
The ones with the highest income, the better off -- I wouldn't say rich --
123
363000
3000
부자라고는 할 수 없겠지만, 수입이 높을 수록
06:18
they have higher HIV.
124
366000
2000
HIV 감염율도 높습니다.
06:20
The difference goes from 11 percent down to four percent,
125
368000
3000
11%부터 4%까지 큰 차이를 보이고 있으며,
06:23
and it is even bigger among women.
126
371000
2000
이 차이는 여성 사이에서 더 크게 나타납니다.
06:25
There's a lot of things that we thought, that now, good research,
127
373000
4000
이 결과는 우리가 생각했던 것들은,
06:29
done by African institutions and researchers
128
377000
3000
아프리카 기관과 국내외 연구자들의 연구 결과가
06:32
together with the international researchers, show that that's not the case.
129
380000
3000
잘못된 생각이라는 보여주고 있습니다.
06:35
So, this is the difference within Tanzania.
130
383000
2000
이것이 탄자니아 내에서의 차이입니다.
06:37
And, I can't avoid showing Kenya.
131
385000
2000
케냐를 보여드리지 않을 수가 없습니다.
06:39
Look here at Kenya.
132
387000
2000
케냐를 한번 보시죠.
06:41
I've split Kenya in its provinces.
133
389000
2000
케냐는 각 지역에 따라 분류했습니다.
06:43
Here it goes.
134
391000
2000
보시죠.
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See the difference within one African country --
135
393000
3000
한 아프리카 나라 내에서도 아주 낮은 비율에서
06:48
it goes from very low level to very high level,
136
396000
3000
매우 높은 비율까지 차이가 나는 것을 보세요.
06:51
and most of the provinces in Kenya is quite modest.
137
399000
3000
또 대다수의 케냐 지역은 꽤 괜찮게 나타납니다.
06:54
So, what is it then?
138
402000
2000
그럼 무엇때문일까요?
06:56
Why do we see this extremely high levels in some countries?
139
404000
4000
왜 몇몇 나라에서 극단적으로 높은 비율이 나타날까요?
07:00
Well, it is more common with multiple partners,
140
408000
3000
다수의 파트너와 관계를 맺거나
07:03
there is less condom use,
141
411000
3000
콘돔 필요성에 대한 인지가 떨어지거나,
07:06
and there is age-disparate sex --
142
414000
3000
나이차가 많이 나는
07:09
that is, older men tend to have sex with younger women.
143
417000
3000
즉 어린 여성을 선호하는 현상이 보편화되있기 때문입니다.
07:12
We see higher rates in younger women than younger men
144
420000
3000
감염율이 높은 나라에서, 젊은 남성보다 젊은 여성들이
07:15
in many of these highly affected countries.
145
423000
2000
높은 감염율을 나타내는 것을 볼 수 있습니다.
07:17
But where are they situated?
146
425000
2000
그럼 그들은 어디에 있을까요?
07:19
I will swap the bubbles to a map.
147
427000
2000
이 원들을 지도에 옮겨보겠습니다.
07:21
Look, the highly infected are four percent of all population
148
429000
4000
높은 감염율을 지닌 국가는 전체 인구의 4%가 감염자이고
07:25
and they hold 50 percent of the HIV-infected.
149
433000
3000
전세계 HIV감염자의 50%가 이들 국가에 있습니다.
07:28
HIV exists all over the world.
150
436000
3000
HIV는 전세계에 존재합니다.
07:31
Look, you have bubbles all over the world here.
151
439000
2000
보시는바와 같이, 전세계에 걸쳐 각 원이 존재합니다.
07:33
Brazil has many HIV-infected.
152
441000
3000
브라질에도 많은 HIV감염자가 있고,
07:36
Arab countries not so much, but Iran is quite high.
153
444000
3000
다수의 아랍 국가들은 아니지만, 이란은 꽤 높습니다.
07:39
They have heroin addiction and also prostitution in Iran.
154
447000
4000
이란에는 헤로인 중독과 매춘도 존재합니다.
07:43
India has many because they are many.
155
451000
2000
인도 역시 인구가 많기 때문에 감염자도 많습니다.
07:45
Southeast Asia, and so on.
156
453000
2000
동남아시아 등에도 존재합니다.
07:47
But, there is one part of Africa --
157
455000
2000
하지만 아프리카의 한 부분이 있습니다.
07:49
and the difficult thing is, at the same time,
158
457000
2000
어려운 점은 우리가 한편으로는
07:51
not to make a uniform statement about Africa,
159
459000
4000
아프리카 전체를 일반화해서는 안되며,
07:55
not to come to simple ideas of why it is like this, on one hand.
160
463000
4000
이 현상의 원인을 간단하게 생각해서는 안되지만,
07:59
On the other hand, try to say that this is not the case,
161
467000
3000
동시에 이 것이 심각한 상황이란 것을 인정해야 한다는 것입니다.
08:02
because there is a scientific consensus about this pattern now.
162
470000
4000
이 패턴에 대해선 과학적으로 일치된 의견이 있으니까요.
08:06
UNAIDS have done good data available, finally,
163
474000
3000
마침내 UNAIDS는 HIV 확산에 대한
08:09
about the spread of HIV.
164
477000
3000
양질의 데이터를 공개했습니다.
08:12
It could be concurrency.
165
480000
3000
단기간에 많은 사람과 관계를 가지는 "동시성" 때문일 수도 있고
08:15
It could be some virus types.
166
483000
3000
바이러스의 특정한 형태 때문일 수도 있습니다.
08:18
It could be that there is other things
167
486000
4000
전염이 더 잘되게 만드는
08:22
which makes transmission occur in a higher frequency.
168
490000
3000
또 다른 이유가 있을 수도 있습니다.
08:25
After all, if you are completely healthy and you have heterosexual sex,
169
493000
3000
어쨌든, 여러분들이 건강하고 이성애자라면
08:28
the risk of infection in one intercourse is one in 1,000.
170
496000
5000
한번 관계로 감염될 확률은 천 분의 일입니다.
08:33
Don't jump to conclusions now on how to
171
501000
2000
너무 속단하지 마십시오.
08:35
behave tonight and so on.
172
503000
2000
오늘 밤 행실을 조심하시고요.
08:37
(Laughter)
173
505000
2000
(웃음)
08:39
But -- and if you are in an unfavorable situation,
174
507000
3000
하지만, 여러분들의 상황에 따라
08:42
more sexually transmitted diseases, it can be one in 100.
175
510000
3000
성병에 감염될 확률이 백 분의 일이 될 수도 있습니다.
08:45
But what we think is that it could be concurrency.
176
513000
3000
하지만 우리는 동시성 때문이라고 생각합니다.
08:48
And what is concurrency?
177
516000
2000
동시성이 무엇인까요?
08:50
In Sweden, we have no concurrency.
178
518000
2000
스웨덴에는 동시성이 없습니다.
08:52
We have serial monogamy.
179
520000
2000
우리는 연쇄적 일부일처제이거든요.
08:54
Vodka, New Year's Eve -- new partner for the spring.
180
522000
2000
새해 전날 보드카한잔, 그리고 봄을 위한 새 파트너.
08:56
Vodka, Midsummer's Eve -- new partner for the fall.
181
524000
2000
한 여름밤의 보드카 한잔, 가을을 위한 새 파트너.
08:58
Vodka -- and it goes on like this, you know?
182
526000
2000
보드카 한잔, 계속 이렇게 가는거죠.
09:00
And you collect a big number of exes.
183
528000
3000
그렇게 여러분들에게는 흘러간 옛 애인들이 넘칩니다.
09:03
And we have a terrible chlamydia epidemic --
184
531000
2000
그리고 우리는 몇 년 동안 몸 속에 머무는
09:05
terrible chlamydia epidemic which sticks around for many years.
185
533000
4000
심각한 성병인 클라미디아에 걸립니다.
09:09
HIV has a peak three to six weeks after infection
186
537000
3000
HIV는 감염후 3~6주 후 가장 왕성한 활동을 하기 때문에
09:12
and therefore, having more than one partner in the same month
187
540000
3000
한 달 이내에 여러 파트너와 관계를 맺는 것은
09:15
is much more dangerous for HIV than others.
188
543000
3000
다른 전염병에 비해 HIV가 전염되기 훨씬 좋습니다.
09:18
Probably, it's a combination of this.
189
546000
2000
아마도, 이런 것들이 조합된 결과일 것입니다.
09:20
And what makes me so happy is that we are moving now
190
548000
3000
저는 여러분들이 이 차트를 보고 사실을 향해
09:23
towards fact when we look at this.
191
551000
2000
한발 나아갈 것이기에 기쁩니다.
09:25
You can get this chart, free.
192
553000
2000
이 차트는 무료로 이용할 수 있고,
09:27
We have uploaded UNAIDS data on the Gapminder site.
193
555000
3000
Gapmider.org에 UNAIDS 데이터를 업로드해 놓았습니다.
09:30
And we hope that when we act on global problems in the future
194
558000
4000
그리고 앞으로 우리가 범세계적인 문제에 직면했을때는
09:34
we will not only have the heart,
195
562000
3000
우리의 따뜻한 마음과,
09:37
we will not only have the money,
196
565000
2000
물질적 가치, 돈 뿐만 아니라,
09:39
but we will also use the brain.
197
567000
3000
우리의 지식도 함께 사용하기를 희망합니다.
09:42
Thank you very much.
198
570000
2000
감사합니다.
09:44
(Applause)
199
572000
6000
(박수)
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