TED2009
Hans Rosling: Insights on HIV, in stunning data visuals
ДОХ-ын талаар Ханс Рослинг: Шинэ баримт ба гайхалтай тоон мэдээлэл
Filmed:
Readability: 3.9
1,174,291 views
Ханс Рослинг дэлхий дахинаа хамгийн их үхэлд хүргэгч ( мөн хамгийн их өрөөсгөл ойлголттой) өвчиний нэг болох ДОХ, түүний эрсдэлд хүргэгч цогц хүчин зүйлсийн талаарх мэдээллийг та бүхэнд үзүүлэнгийн шинэ хэлбэрээр хүргэж байна. Энэхүү тахалт өвчинийг зогсоох ганц арга бол эмийн эмчилгээ бус харин өвчиний тархалаас урьдчилан сэргийлэх явдал юм хэмээн тэрээр үздэг.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
(Applause)
0
0
5000
(алга ташилт)
00:18
AIDS was discovered 1981; the virus, 1983.
1
6000
5000
ДОХ-ыг анх 1981 онд, вирусыг нь 1983 онд тус тус нээсэн.
00:23
These Gapminder bubbles show you
2
11000
2000
Эдгээр Гапмайндер программын бөмбөлгүүд
00:25
how the spread of the virus was in 1983 in the world,
3
13000
4000
1983 онд энэ өвчиний вирус дэлхийд хэрхэн тархсан тухай харуулж байна
00:29
or how we estimate that it was.
4
17000
2000
өөрөөр хэлбэл тархалтыг бид хэрхэн хэмжсэн талаар үзүүлж байна
00:31
What we are showing here is --
5
19000
2000
Энд үзүүлж байгаа зүйл бол -
00:33
on this axis here, I'm showing percent of infected adults.
6
21000
7000
энэ тэнхлэг дээр халдвар авсан насанд хүрэгчдийн хувийг харуулсан.
00:40
And on this axis, I'm showing dollars per person in income.
7
28000
5000
харин энэ тэнхлэг дээр хүн тус бүрийн орлогыг доллараар харуулж байна.
00:45
And the size of these bubbles, the size of the bubbles here,
8
33000
4000
энд байгаа бөмбөлөгүүдийн хэмжээ нь
00:49
that shows how many are infected in each country,
9
37000
3000
улс тус бүрийн халдвар авсан хүний тоог харуулж байгаа юм
00:52
and the color is the continent.
10
40000
2000
харин тивүүдийг өнгөөр ялгасан байгаа.
00:54
Now, you can see United States, in 1983,
11
42000
2000
За одоо та бүхэн 1983 оны АНУ-ыг харж байна:
00:56
had a very low percentage infected,
12
44000
3000
маш бага хувийн халдварын тархалттай,
00:59
but due to the big population, still a sizable bubble.
13
47000
4000
гэхдээ хүн амын тоо өндөр болохоор нилээд том бөмбөлөг байна
01:03
There were quite many people infected in the United States.
14
51000
3000
гэхдээ тооны хувьд АНУ-д нилээд их хүн халдвар авсан байна.
01:06
And, up there, you see Uganda.
15
54000
2000
За тэр дээр Уганда улс харагдаж байна
01:08
They had almost five percent infected,
16
56000
3000
бараг 5 хувь нь халдвар авсан
01:11
and quite a big bubble in spite of being a small country, then.
17
59000
3000
жижиг орон гэхэд нилээд том бөмбөлөгтэй байна
01:14
And they were probably the most infected country in the world.
18
62000
5000
тухайн үед дэлхийн хамгийн их халдварын тархалттай орон байсан байна.
01:19
Now, what has happened?
19
67000
2000
За одоо, юу болж вэ?
01:21
Now you have understood the graph
20
69000
2000
Одоо та бүхэн энэ диаграмыг ерөнхийдөө ойлгосон байх
01:23
and now, in the next 60 seconds,
21
71000
3000
тэгвэл одоо дараагийн нэг минутад
01:26
we will play the HIV epidemic in the world.
22
74000
3000
тахалт өвчин ДОХ-ын вирус дэлхий дээр хэрхэн тархасныг харуулья
01:29
But first, I have a new invention here.
23
77000
3000
Гэхдээ эхлээд би нэгэн шинэ нээлтийг танилцуулья.
01:34
(Laughter)
24
82000
3000
(инээв)
01:39
I have solidified the beam of the laser pointer.
25
87000
4000
Би лазер заагуурыг жаахан бэхжүүлсэн юм.
01:43
(Laughter)
26
91000
3000
(инээв)
01:46
(Applause)
27
94000
3000
(алга ташилт)
01:52
So, ready, steady, go!
28
100000
4000
За, бэлэн, бат бөх, эхэлцгээе!
01:56
First, we have the fast rise in Uganda and Zimbabwe.
29
104000
4000
Эхлээд бид Уганда болон Зимбабве улсад их хурдан өсөлт харж байна
02:00
They went upwards like this.
30
108000
2000
За тээр дээшээ ингэж явж байна.
02:02
In Asia, the first country to be heavily infected was Thailand --
31
110000
4000
Азид хамгийн хүндээр халдварласан анхны орон Тайланд байсан байна
02:06
they reached one to two percent.
32
114000
2000
Нэг, хоёр хувьд хүрлээ.
02:08
Then, Uganda started to turn back,
33
116000
2000
Тэгсэн Уганда буцаж байна,
02:10
whereas Zimbabwe skyrocketed,
34
118000
2000
гэтэл Зимбабве хурдлаад явчихлаа
02:12
and some years later South Africa had a terrible rise of HIV frequency.
35
120000
4000
хэдэн жилийн дараа Өмнөд Африкт ДОХ-ын вирусын тархалт их өндөр болсон байна.
02:16
Look, India got many infected,
36
124000
2000
Хараач, Энэтхэгт их олон хүн халдвар авчээ.
02:18
but had a low level.
37
126000
2000
гэхдээ бага түвшинд байна.
02:20
And almost the same happens here.
38
128000
2000
тэгээд бараг адилхан явдал болжээ.
02:22
See, Uganda coming down, Zimbabwe coming down,
39
130000
3000
Хараач, Уганда бас Зимбабве буурч байна.
02:25
Russia went to one percent.
40
133000
2000
Орос нэг хувь хүртэл өслөө.
02:27
In the last two to three years,
41
135000
3000
Сүүлийн хоёр, гурван жилд
02:30
we have reached a steady state of HIV epidemic in the world.
42
138000
4000
дэлхий дахинаа ДОХ-ын вирусын тахалын тархалт тогтворжсон байна.
02:34
25 years it took.
43
142000
3000
25 жил болжээ.
02:37
But, steady state doesn't mean that things are getting better,
44
145000
3000
Гэхдээ тархалт тогтворжсон гэдэг нь асуудал сайжирсан гэсэн үг биш юм.
02:40
it's just that they have stopped getting worse.
45
148000
3000
зүгээр л байдал улам муудаж дордоогүй гэсэн үг юм.
02:43
And it has -- the steady state is, more or less,
46
151000
4000
Их бага хэмжээгээр байдал тогтворжсон бөгөөд
02:47
one percent of the adult world population is HIV-infected.
47
155000
4000
дэлхийн насанд хүрсэн хүн амын 1 хувь нь ДОХ-ын вирусын халдвар авсан байна.
02:51
It means 30 to 40 million people,
48
159000
3000
Энэ нь 30-аас 40 сая хүн гэсэн үг
02:54
the whole of California -- every person,
49
162000
2000
харьцуулбал Калифорни мужийн хүн бүр өвчилсөнтэй адил юм.
02:56
that's more or less what we have today in the world.
50
164000
2000
За манай дэлхий өнөөдрийн байдлаар иймэрхүү байна.
02:58
Now, let me make a fast replay of Botswana.
51
166000
5000
За одоо Ботсванагийн байдлыг хурдхан нэг дахиад үзээдхэе.
03:03
Botswana -- upper middle-income country in southern Africa,
52
171000
4000
Ботсвана бол өмнөд Африкийн дундаас дээш орлоготой орон юм.
03:07
democratic government, good economy,
53
175000
3000
Ардчилсан засгийн газартай, сайн эдийн засагтай,
03:10
and this is what happened there.
54
178000
2000
за энд юу болсон нь харагдаж байна.
03:12
They started low, they skyrocketed,
55
180000
2000
Тархалт багаас эхэлж их хурдан өсжээ.
03:14
they peaked up there in 2003,
56
182000
3000
2003 онд хамгийн өндөр цэгтээ хүрсэн байна.
03:17
and now they are down.
57
185000
2000
харин одоо тархалт буурсан харагдана.
03:19
But they are falling only slowly,
58
187000
2000
гэхдээ их удаанаар буурч байна.
03:21
because in Botswana, with good economy and governance,
59
189000
2000
Ботсвана сайн эдийн засаг, засаглалтай болохоороо
03:23
they can manage to treat people.
60
191000
3000
тэд хүмүүсээ эмчилж чаджээ.
03:26
And if people who are infected are treated, they don't die of AIDS.
61
194000
3000
Халдвар авсан хүмүүсийг эмчилэх юм бол тэд ДОХ-ын улмаас нас бардаггүй юм.
03:29
These percentages won't come down
62
197000
3000
Эдгээр хувиуд буурахгүй байна.
03:32
because people can survive 10 to 20 years.
63
200000
2000
учир нь халдвар авсан өвчтөн 10, 20 жил амьд явж чаддаг.
03:34
So there's some problem with these metrics now.
64
202000
3000
Тэхлээр одоо эдгээр хэмжилтэн дээр жаахан асуудал байна.
03:37
But the poorer countries in Africa, the low-income countries down here,
65
205000
4000
Африкийн ядуу буурай орнууд, бага орлоготой улсууд энэ доор байна
03:41
there the rates fall faster, of the percentage infected,
66
209000
6000
халдвар авсан хүмүүсийн хувь хурдтайгаар буурч байна.
03:47
because people still die.
67
215000
2000
яагаад гэвэл өвчтэй хүмүүс нас барна.
03:49
In spite of PEPFAR, the generous PEPFAR,
68
217000
3000
PEPFAR хөтөлбөр, ДОХ-н эсрэг буянтай энэ хөтөлбөр байсан ч гэсэн
03:52
all people are not reached by treatment,
69
220000
3000
эмчилгээ бүх хүмүүст хүрч чадахгүй байна.
03:55
and of those who are reached by treatment in the poor countries,
70
223000
2000
ядуу орнуудад эмчилүүлж чадсан хүмүүсийн
03:57
only 60 percent are left on treatment after two years.
71
225000
3000
зөвхөн 60 хувь нь хоёр дахь жилдээ эмчилгээгээ үргэлжлүүлэн авч чаджээ.
04:00
It's not realistic with lifelong treatment
72
228000
4000
Амьдралын турш дахь эмчилгээ гэдэг бол үнэндээ хэцүү
04:04
for everyone in the poorest countries.
73
232000
2000
ядуу буурай орнуудын хүн бүр ийм эмчилгээ авч чаддаггүй
04:06
But it's very good that what is done is being done.
74
234000
3000
Гэхдээ л ямар нэгэн юм хийнэ гэдэг бол маш сайн хэрэг
04:09
But focus now is back on prevention.
75
237000
4000
Гэхдээ хамгийн их анхаарах зүйл бол урьдчилан сэргийлэх
04:13
It is only by stopping the transmission
76
241000
3000
Тархалтыг зогсоосноор л
04:16
that the world will be able to deal with it.
77
244000
3000
дэлхий энэ өвчинтэй тэмцэж чадна.
04:19
Drugs is too costly -- had we had the vaccine,
78
247000
2000
эм дэндүү үнэтэй - бид вакцинтай байсан ч
04:21
or when we will get the vaccine, that's something more effective --
79
249000
3000
үр нөлөө сайтай вакцин гаргаж авсан ч
04:24
but the drugs are very costly for the poor.
80
252000
2000
ядуучуудын хувьд эм их үнэтэй байдаг.
04:26
Not the drug in itself, but the treatment
81
254000
2000
эм нь өөрөө үнэтэй биш юмаа гэхэд, эмчилгээ
04:28
and the care which is needed around it.
82
256000
2000
асаргаа гээд л зардал ихтэй шүү дээ.
04:32
So, when we look at the pattern,
83
260000
3000
Тэгээд ч, одоогийн энэ төлөвийг харах юм бол
04:35
one thing comes out very clearly:
84
263000
2000
нэг зүйл их тодорхой байна:
04:37
you see the blue bubbles
85
265000
2000
та нар энэ цэнхэр бөмбөлгүүдийг харж байгаа байх
04:39
and people say HIV is very high in Africa.
86
267000
2000
Африкт ДОХ-н вирусын тархалт их өндөр байна.
04:41
I would say, HIV is very different in Africa.
87
269000
3000
миний бодлоор Африкт ДОХ-ын вирус их өөр байна.
04:44
You'll find the highest HIV rate in the world
88
272000
4000
Дэлхийн хамгийн өндөр тархалтийн хувь
04:48
in African countries,
89
276000
2000
Африкийн орнуудад оногдож байна.
04:50
and yet you'll find Senegal, down here --
90
278000
2000
гэхдээ энэ доор Сенегал гээд л аваад үзэх юм бол
04:52
the same rate as United States.
91
280000
2000
АНУ-тай л адилхан түвшинд байна.
04:54
And you'll find Madagascar,
92
282000
2000
За тэгвэл Мадагасгарыг аваад үзье,
04:56
and you'll find a lot of African countries
93
284000
2000
ер нь Африкийн олон орнууд
04:58
about as low as the rest of the world.
94
286000
3000
дэлхийн бусад улсуудтай адил түвшинд бага хувьтай ч байна
05:01
It's this terrible simplification that there's one Africa
95
289000
4000
Тэхлээр ганц Африк гэж дүр зургийг хэт хялбаршуулах
05:05
and things go on in one way in Africa.
96
293000
2000
Африкт бүх юм нэг адил замаар явна гэж үзэх тун аюултай.
05:07
We have to stop that.
97
295000
2000
Бид үүнийгээ болих хэрэгтэй.
05:09
It's not respectful, and it's not very clever
98
297000
3000
Энэ бол үл хүндэтгэсэн байхаас гадна ухаалаг бус алхам юм
05:12
to think that way.
99
300000
2000
ингэж хэт туйлширах гэдэг
05:14
(Applause)
100
302000
4000
(алга ташилт)
05:18
I had the fortune to live and work for a time in the United States.
101
306000
3000
Надад АНУ-д ажиллаж амьдрах завшаан тохиолдож байсан
05:21
I found out that Salt Lake City and San Francisco were different.
102
309000
4000
Миний хувьд Солт Лайк Хот, Сан Франсиско хоёр хоорондоо ялгаатай өөр өөр санагдсан.
05:25
(Laughter)
103
313000
2000
(инээв)
05:27
And so it is in Africa -- it's a lot of difference.
104
315000
3000
Тэрэн шиг Африкт --байдал хоорондоо их ялгаатай.
05:30
So, why is it so high? Is it war?
105
318000
2000
Тэхлээр, яагаад ийм өндөр байгаа юм бэ? Дайнаас уу?
05:32
No, it's not. Look here.
106
320000
2000
Үгүйээ, тийм биш. Үүнийг хардаа.
05:34
War-torn Congo is down there -- two, three, four percent.
107
322000
3000
Дайнд нэрвэгдсэн Конго энэ доор байна -- хоёр, гурав, дөрвөн хувь.
05:37
And this is peaceful Zambia, neighboring country -- 15 percent.
108
325000
4000
гэтэл энд хөрш орон энх тайван Замби улс -- 15 хувь
05:41
And there's good studies of the refugees coming out of Congo --
109
329000
3000
Конгоос дайжин гарсан дүрвэгсэдийн дунд сайн сайн судалгаа хийгдсэн байдаг--
05:44
they have two, three percent infected,
110
332000
2000
тэгэхэд хоёр, гурван хувийн халдвар бүртгэгдсэн
05:46
and peaceful Zambia -- much higher.
111
334000
2000
гэтэл энх тайван Замби улсад -- ихээхэн өндөр.
05:48
There are now studies clearly showing
112
336000
2000
Эдгээр судалгаанууд тодорхой харагдаж байна:
05:50
that the wars are terrible, that rapes are terrible,
113
338000
3000
дайн бол аймшигтай, хүчирхийлэл бол аймшигтай
05:53
but this is not the driving force for the high levels in Africa.
114
341000
3000
гэхдээ Африкт ДОХ-ын тархалтын хувь өндөр байх гол хүчин зүйл энэ болохгүй байна.
05:56
So, is it poverty?
115
344000
2000
Тэгвэл, энэ ядуурлаас болоод байна уу?
05:58
Well if you look at the macro level,
116
346000
2000
За яахав, макро түвшинд аваад үзье л дээ,
06:00
it seems more money, more HIV.
117
348000
2000
мөнгө их байх тусмаа л ДОХ-ын вирус их байх шиг харагдах юм.
06:02
But that's very simplistic,
118
350000
3000
Үгүй ээ, энэ бол хэт хялбаршуулсан дүгнэлт
06:05
so let's go down and look at Tanzania.
119
353000
2000
За тэгвэл, энэ доор Танзанийг хараадхая.
06:07
I will split Tanzania in five income groups,
120
355000
4000
Танзанийг би таван түвшиний орлогын бүлгүүдэд хуваасан
06:11
from the highest income to the lowest income,
121
359000
2000
Хамгийн их орлоготойгоос хамгийн бага орлоготой хүртэл 5 хуваасан
06:13
and here we go.
122
361000
2000
за тэгээд харцгаая л даа.
06:15
The ones with the highest income, the better off -- I wouldn't say rich --
123
363000
3000
Хамгийн их орлоготой нь, баян гэхээ больё арай дээгүүр амжиргаатай нь
06:18
they have higher HIV.
124
366000
2000
илүү өндөр ДОХ-ын вирусын халдвартай байна.
06:20
The difference goes from 11 percent down to four percent,
125
368000
3000
Энэ ялгаа 11 хувиас 4 хувь хүртэл байна.
06:23
and it is even bigger among women.
126
371000
2000
Ялангуяа эмэгтэйчүүдийн дунд ялгаа илүү их байна.
06:25
There's a lot of things that we thought, that now, good research,
127
373000
4000
Бидний бодсон их зүйл бий. Сайн сайн судалгаануудаас харахад
06:29
done by African institutions and researchers
128
377000
3000
Африкийн судлаачид, байгууллагуудын
06:32
together with the international researchers, show that that's not the case.
129
380000
3000
олон улсын судлаачидтай хамтран хийсэн судалгаа асуудлыг өөрөөр харуулж байна.
06:35
So, this is the difference within Tanzania.
130
383000
2000
За энэ бол Танзани дахь ялгаатай байдал
06:37
And, I can't avoid showing Kenya.
131
385000
2000
Кени улсыг харуулахгүй өнгөрөөж чадахгүй нь
06:39
Look here at Kenya.
132
387000
2000
Кени улсыг хараадхая.
06:41
I've split Kenya in its provinces.
133
389000
2000
Би Кенийг бүс нутгуудаар нь хуваасан байгаа.
06:43
Here it goes.
134
391000
2000
За энэ байна.
06:45
See the difference within one African country --
135
393000
3000
За тээр Африкийн нэг л ороны дотоод дахь ялгааг хараач.
06:48
it goes from very low level to very high level,
136
396000
3000
хамгийн бага түвшинээс хамгийн өндөр түвшин хүртэл байна
06:51
and most of the provinces in Kenya is quite modest.
137
399000
3000
Кенийн ихэнх бүс нутгууд дундаж байна
06:54
So, what is it then?
138
402000
2000
Тэгвэл энэ юу вэ?
06:56
Why do we see this extremely high levels in some countries?
139
404000
4000
Яагаад зарим улсууд ийм их өндөр түвшинд байна вэ?
07:00
Well, it is more common with multiple partners,
140
408000
3000
Яахав, олон хавьтагчтай байх тусмаа
07:03
there is less condom use,
141
411000
3000
бэлгэвчийн хэрэглээ илүү бага байх тохиолдол бий
07:06
and there is age-disparate sex --
142
414000
3000
мөн насны зөрүүтэй бэлгийн хавьтал
07:09
that is, older men tend to have sex with younger women.
143
417000
3000
нас өндөр эрэгтэй хүмүүс залуу эмэгтэйчүүдтэй хавьталд илүү ордог
07:12
We see higher rates in younger women than younger men
144
420000
3000
За энд залуу эрэгтэйчүүдээс залуу эмэгтэйчүүдийн дундах хувь илүү өндөр байна
07:15
in many of these highly affected countries.
145
423000
2000
халдварын түвшин өндөр олон улсуудад ийм байдал харагддаг
07:17
But where are they situated?
146
425000
2000
Гэхдээ яг хаана хаана байна вэ?
07:19
I will swap the bubbles to a map.
147
427000
2000
За би бөмбөлөгүүдийг газрын зураг болгоодхоё.
07:21
Look, the highly infected are four percent of all population
148
429000
4000
Хараач, бүх хүн амын 4 хувьд халдварын түвшин өндөр байна.
07:25
and they hold 50 percent of the HIV-infected.
149
433000
3000
ДОХ-ын вирусын халдвартай 50 хувь
07:28
HIV exists all over the world.
150
436000
3000
ДОХ-ын вирус дэлхий даяар тархсан байгаа биз.
07:31
Look, you have bubbles all over the world here.
151
439000
2000
Хараач, дэлхий даяар бөмбөлгүүд байна гээч.
07:33
Brazil has many HIV-infected.
152
441000
3000
Бразилд ДОХ-ын вирусын халдвартай олон хүн байна.
07:36
Arab countries not so much, but Iran is quite high.
153
444000
3000
Арабын орнуудад тийм ч их биш, гэхдээ Иранд нилээд өндөр харагдана.
07:39
They have heroin addiction and also prostitution in Iran.
154
447000
4000
Иранд хар тамхины хэрэглээ, биеэ үнэлэх явдал түгээмэл.
07:43
India has many because they are many.
155
451000
2000
Энэтхэгт бас их байгаа харагдана
07:45
Southeast Asia, and so on.
156
453000
2000
Зүүн өмнөд Ази гэх мэтчилэн
07:47
But, there is one part of Africa --
157
455000
2000
Гэхдээ Африкийн энэ нэг хэсэгт
07:49
and the difficult thing is, at the same time,
158
457000
2000
үнэндээ хэцүү юм юу вэ гэвэл
07:51
not to make a uniform statement about Africa,
159
459000
4000
нэг талаас Африкийн талаар нэг дүгнэлт хийхгүй гэхэд хэцүү
07:55
not to come to simple ideas of why it is like this, on one hand.
160
463000
4000
Яагаад байдал ийм байна гээд амархан хэлчих хэцүү
07:59
On the other hand, try to say that this is not the case,
161
467000
3000
Нөгөө талаас Африкт асуудал хүнд байна гээд хэлчихэж болох юм.
08:02
because there is a scientific consensus about this pattern now.
162
470000
4000
энэ дүр зургийг шинжлэх ухааны хувьд хүлээн зөвшөөрсөн
08:06
UNAIDS have done good data available, finally,
163
474000
3000
НҮБ-ын ДОХ-ын эсрэг Сангаас сайн мэдээлэл гаргасан байгаа.
08:09
about the spread of HIV.
164
477000
3000
ДОХ-ын вирусын тархалтаар сайн судалгаа хийгдсэн.
08:12
It could be concurrency.
165
480000
3000
Энэ магадгүй давхацсан тоо байж болох юм.
08:15
It could be some virus types.
166
483000
3000
магадгүй вирусын зарим өөр төрөл байж болох юм.
08:18
It could be that there is other things
167
486000
4000
Эсвэл бүр өөр зүйлтэй ч холбоотой байж болох юм.
08:22
which makes transmission occur in a higher frequency.
168
490000
3000
Ийм өндөр давтамжийн учир шалтгааныг янз янзаар тайлбарлаж болох юм.
08:25
After all, if you are completely healthy and you have heterosexual sex,
169
493000
3000
Гэхдээ эцсийн эцэст, хэрвээ та эрүүл бөгөөд эсрэг хүйсний бэлгийн харьцаатай бол
08:28
the risk of infection in one intercourse is one in 1,000.
170
496000
5000
нэг хавьталаар халдвар авах эрсдэл 1000-д нэг байна
08:33
Don't jump to conclusions now on how to
171
501000
2000
Дүгнэлт хийх гэж битгий яараарай.
08:35
behave tonight and so on.
172
503000
2000
томоотой байна шүү өнөө орой!
08:37
(Laughter)
173
505000
2000
(инээв)
08:39
But -- and if you are in an unfavorable situation,
174
507000
3000
Гэхдээ - таагүй нөхцөлд байлаа гэхэд
08:42
more sexually transmitted diseases, it can be one in 100.
175
510000
3000
бэлгийн замаар халддаг өвчин, 100-д нэг байна
08:45
But what we think is that it could be concurrency.
176
513000
3000
Гэхдээ энэ тоо давхцсан тоо байж болох юм гэж бид бодож байна
08:48
And what is concurrency?
177
516000
2000
тэгвэл давхацсан гэж юу гэсэн үг вэ?
08:50
In Sweden, we have no concurrency.
178
518000
2000
Шведэд давхацана гэж байдаггүй.
08:52
We have serial monogamy.
179
520000
2000
Зөвхөн цуврал ганц хавьтагчтай гэж бий.
08:54
Vodka, New Year's Eve -- new partner for the spring.
180
522000
2000
Архи, Шинэ Жилийн баяр - хаврын шинэ амраг
08:56
Vodka, Midsummer's Eve -- new partner for the fall.
181
524000
2000
Архи, Зуны дунд сарын орой - намрын шинэ амраг
08:58
Vodka -- and it goes on like this, you know?
182
526000
2000
Архи - ингээд л цааш үргэлжлээд байна даа
09:00
And you collect a big number of exes.
183
528000
3000
Тэгээд л нэг мэдэхэд олон олон хуучин амрагуудтай болсон байна.
09:03
And we have a terrible chlamydia epidemic --
184
531000
2000
Бидний дунд хламидын халдвар аюултай их өндөр байдаг
09:05
terrible chlamydia epidemic which sticks around for many years.
185
533000
4000
аюултай хламидын тахал олон жилийн туршид байсаар байна
09:09
HIV has a peak three to six weeks after infection
186
537000
3000
ДОХ-ын вирус халдвар авсанаас 3-6 долоо хоног дараа оргилдоо хүрдэг
09:12
and therefore, having more than one partner in the same month
187
540000
3000
тийм болохоор нэг сарын дотор нэгээс илүү амрагтай байна гэдэг бол
09:15
is much more dangerous for HIV than others.
188
543000
3000
бусад халдварт өвчнүүдээс ДОХ-ын вирусын халдвар маш илүү аюултай гэсэн үг
09:18
Probably, it's a combination of this.
189
546000
2000
Магадгүй, хамгийн аюултай нь хавсарсан өвчний халдвар.
09:20
And what makes me so happy is that we are moving now
190
548000
3000
Гэхдээ сэтгэлийг маань тайтгаруулж байгаа юм юу вэ гэвэл
09:23
towards fact when we look at this.
191
551000
2000
энэ асуудлыг ярихдаа бид баримт мэдээлэл дээр илүү тулгуурлан ярьдаг болж байна.
09:25
You can get this chart, free.
192
553000
2000
Энэ хүснэгт, диаграмыг та бүхэн үнэгүй авч болно.
09:27
We have uploaded UNAIDS data on the Gapminder site.
193
555000
3000
Gapminder.org сайт дээрээс НҮБ-ын ДОХ-ын эсрэг Сангийн мэдээллийг татаж авч болно.
09:30
And we hope that when we act on global problems in the future
194
558000
4000
Ирээдүйд дэлхийн хэмжээний асуудал дээр ажиллахдаа бид
09:34
we will not only have the heart,
195
562000
3000
зөвхөн зүрх сэтгэлтэй байхаас гадна
09:37
we will not only have the money,
196
565000
2000
зөвхөн мөнгө санхүүтай байхаас гадна
09:39
but we will also use the brain.
197
567000
3000
тархиа бас ажиллуулна гэдэгт бид итгэж байна.
09:42
Thank you very much.
198
570000
2000
Та бүхэнд баярлалаа.
09:44
(Applause)
199
572000
6000
(алга ташилт)
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