TED@State
Hans Rosling: Let my dataset change your mindset
Hans Rosling: ကျွန်ုပ်မှာရှိတဲ့အချက်အလက်တွေနဲ့ သင့်အတွေးအခေါ်တွေကို ပြောင်းလဲပေးပါရစေ။
Filmed:
Readability: 3.5
1,816,065 views
အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု အစိုးရအဖွဲ့ရုံးမှာ ဒီနှစ် နွေရာသီတုန်းက ပြောခဲ့တာ။ ဟန်းစ် ရိုးစလင်းက သိပ်စိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းတဲ့ အချက်အလက် ဆောဖ်ဝဲလ်အသုံးပြုပြီးတော့ ဖွံ့ဖြိုးဆဲနိုင်ငံတွေအပေါ်မြင်လေ့ရှိကြတဲ့ အစဉ်အလာတွေးခေါ်ရှုမြင်ပုံတွေကို ပြောင်းလဲပစ်မှာပါ။ တရုတ်နိုင်ငံအပေါ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထားတာ၊ စီးပွားရေးမပြိုလဲအောင် ငွေကြေးကူညီထောက်ပံ့ထားရတဲ့ကမ္ဘာကြီး၊ ပုံမှန်ပြနေကြအတိုင်း အချက်အလက်မျိုးစုံ စတာတွေကို ကြည့်လိုက်ကြစို့။
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.
00:16
I'm going to talk about your mindset.
0
0
4000
ခင်ဗျားတို့ရဲ့အတွေးအမြင်တွေအကြောင်းပြောမယ်
00:20
Does your mindset correspond to my dataset?
1
4000
4000
ခင်ဗျားတို့ရဲ့ အတွေးတွေက
ကျွန်တော့်ရဲ့ဒေတာတွေနဲ့ကိုက်ညီမှုရှိရဲ့လား
ကျွန်တော့်ရဲ့ဒေတာတွေနဲ့ကိုက်ညီမှုရှိရဲ့လား
00:24
(Laughter)
2
8000
1000
(ရယ်သံများ)
00:25
If not, one or the other needs upgrading, isn't it?
3
9000
3000
မဟုတ်ရင် တစ်ဦးတစ်ယောက်ကတော့
အဆင့်မြှင့်ဖို့လိုနေပြီမဟုတ်လား
အဆင့်မြှင့်ဖို့လိုနေပြီမဟုတ်လား
00:28
When I talk to my students about global issues,
4
12000
4000
ကမ္ဘာ့ရေးရာတွေအကြောင်း
ကျွန်တော့်ကျောင်းသားတွေကိုပြောတဲ့အခါ
ကျွန်တော့်ကျောင်းသားတွေကိုပြောတဲ့အခါ
00:32
and I listen to them in the coffee break,
5
16000
2000
ကျွန်တော်ကော်ဖီသောက်ချိန်မှာ
သူတို့ပြောတာ
သူတို့ပြောတာ
00:34
they always talk about "we" and "them."
6
18000
3000
ကျွန်တော်နားထောင်တယ်
သူတို့ကအမြဲ ကိုယ့်ဘက် သူ့ဘက်ခွဲပြောကြတယ်
သူတို့ကအမြဲ ကိုယ့်ဘက် သူ့ဘက်ခွဲပြောကြတယ်
00:37
And when they come back into the lecture room
7
21000
3000
စာသင်ခန်းထဲပြန်ဝင်တဲ့အချိန်ကျွန်တော်မေးတယ်
00:40
I ask them, "What do you mean with "we" and "them"?
8
24000
2000
သူ့ဘက်၊ ကိုယ့်ဘက် ဘယ်လိုခွဲလဲဆိုပြီး
00:42
"Oh, it's very easy. It's the western world and it's the developing world," they say.
9
26000
3000
အို ဒါကအလွယ်လေး သူတို့ပြောကြတာက
အနောက်ကမ္ဘာနဲ့ ဖွံ့ဖြိုးဆဲကမ္ဘာ
အနောက်ကမ္ဘာနဲ့ ဖွံ့ဖြိုးဆဲကမ္ဘာ
00:45
"We learned it in college."
10
29000
2000
ကောလိပ်ကျောင်းတုန်းက သင်ခဲ့ဖူးတာပဲ
00:47
And what is the definition then? "The definition?
11
31000
2000
ဒါဆို ဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်လဲ? ဖွင့်ဆိုပုံ?
00:49
Everyone knows," they say.
12
33000
2000
ကျောင်းသားတွေဆိုလိုတာ လူတိုင်းသိကြတာပဲ
00:51
But then you know, I press them like this.
13
35000
2000
ခင်ဗျားတို့သိလား
ကျွန်တော်ဒါမျိုးမေးရင်
ကျွန်တော်ဒါမျိုးမေးရင်
00:53
So one girl said, very cleverly, "It's very easy.
14
37000
2000
မိန်းကလေးတစ်ယောက်ပြောတာအရမ်းကောင်းတယ်
00:55
Western world is a long life in a small family.
15
39000
3000
သိပ်လွယ်တာပဲတဲ့
အနောက်ကမ္ဘာက အသက်ပိုရှည်၊ မိသားစုဦးရေနည်း
အနောက်ကမ္ဘာက အသက်ပိုရှည်၊ မိသားစုဦးရေနည်း
00:58
Developing world is a short life in a large family."
16
42000
3000
ဖွံ့ဖြိုးဆဲကမ္ဘာက အသက်တို၊ မိသားစုဝင်များ
01:01
And I like that definition, because it enabled me
17
45000
3000
ဒီလို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုတာကိုကြိုက်တယ်
ဘာလို့ဆို
ဘာလို့ဆို
01:04
to transfer their mindset
18
48000
2000
သူတို့ရဲ့အတွေးအမြင်တွေကို ကျွန်တော်က
01:06
into the dataset.
19
50000
2000
အချက်အလက်အနေနဲ့ ပြောင်းလိုက်နိုင်လို့ပါပဲ။
01:08
And here you have the dataset.
20
52000
2000
ဒီမှာ ကိန်းဂဏန်းတွေရှိတယ်
01:10
So, you can see that what we have on this axis here
21
54000
2000
ဒီဝင်ရိုးကို ကြည့်လိုက်ရင် မီသာစုဝင်ဦးရေ
01:12
is size of family. One, two, three, four, five
22
56000
3000
အမျိုးသမီးတစ်ယောက်မှာရှိတဲ့ ကလေးအရေအတွက်
01:15
children per woman on this axis.
23
59000
2000
တစ်၊ နှစ်၊ သုံး၊ လေး၊ ငါး
01:17
And here, length of life, life expectancy,
24
61000
2000
ဒီမှာက အသက်ကိုပြတယ်၊
မျှော်မှန်းလူ့သက်တမ်း
မျှော်မှန်းလူ့သက်တမ်း
01:19
30, 40, 50.
25
63000
2000
၃၀နှစ်၊ ၄၀နှစ်၊ ၅၀နှစ်
01:21
Exactly what the students said was their concept about the world.
26
65000
4000
ကျောင်းသားတွေပြောတဲ့အယူအဆနဲ့ ကွက်တိပဲ
01:25
And really this is about the bedroom.
27
69000
2000
တစ်ကယ်တော့ ဒါကအိပ်ခန်းကိုပြောတာ
01:27
Whether the man and woman decide to have small family,
28
71000
4000
လင်မယားနှစ်ယောက်က
ကလေးနည်းနည်းပဲယူမလားဆုံးဖြတ်ပေးတဲ့နေရာ
ကလေးနည်းနည်းပဲယူမလားဆုံးဖြတ်ပေးတဲ့နေရာ
01:31
and take care of their kids, and how long they will live.
29
75000
3000
ကလေးတွေဘယ်လိုပြုစုပျိုးထောင်မလဲ
အသက်ရှည်ရှည်ဘယ်လောက်နေရမလဲ
အသက်ရှည်ရှည်ဘယ်လောက်နေရမလဲ
01:34
It's about the bathroom and the kitchen. If you have soap, water and food, you know,
30
78000
4000
ပြောရရင် အိပ်ခန်းနဲ့မီးဖိုချောင်ပါပဲ
ခင်ဗျားမှာ ဆပ်ပြာ၊ ရေ၊ အစားအစာရှိရင်
ခင်ဗျားမှာ ဆပ်ပြာ၊ ရေ၊ အစားအစာရှိရင်
01:38
you can live long.
31
82000
2000
အသက်ရှည်ရှည်နေနိုင်မယ်
01:40
And the students were right. It wasn't that the world consisted --
32
84000
2000
ကျောင်းသားတွေပြောတာလည်းမှန်တယ်
01:42
the world consisted here, of one set of countries over here,
33
86000
4000
ကမ္ဘာကြီးကိုကြည့်လိုက်ရင်
ဟိုဘက်နားကတစ်စုကတော့
ဟိုဘက်နားကတစ်စုကတော့
01:46
which had large families and short life. Developing world.
34
90000
4000
မိသားစုဝင်ကများ၊ အသက်ကတို
ဖွံ့ဖြိုးဆဲကမ္ဘာပေါ့
ဖွံ့ဖြိုးဆဲကမ္ဘာပေါ့
01:50
And we had one set of countries up there
35
94000
3000
ဒီအပေါ်ဘက်နားက နိုင်ငံတွေကတော့
01:53
which was the western world.
36
97000
2000
အနောက်ကမ္ဘာလို့ခေါ်တာပေါ့
01:55
They had small families and long life.
37
99000
3000
မိသားစုဝင်နည်းပြီး အသက်ရှည်ကြတယ်
01:58
And you are going to see here
38
102000
2000
ဒီမှာ ခင်ဗျားတွေ့ရမှာက
02:00
the amazing thing that has happened in the world during my lifetime.
39
104000
4000
ကျွန်တော့်သက်တမ်းအတွင်း
ကမ္ဘာကြီးမှာဖြစ်ခဲ့တဲ့ အံ့သြစရာကိစ္စပါ
ကမ္ဘာကြီးမှာဖြစ်ခဲ့တဲ့ အံ့သြစရာကိစ္စပါ
02:04
Then the developing countries applied
40
108000
2000
ဖွံ့ဖြိုးဆဲနိုင်ငံတွေမှာ
02:06
soap and water, vaccination.
41
110000
2000
ရေနဲ့ဆပ်ပြာ၊ ကာကွယ်ဆေးတွေရလာတယ်
02:08
And all the developing world started to apply family planning.
42
112000
3000
ပြီးတော့ မိသားစုစီမံကိန်းချတာ စလုပ်လာကြတယ်
02:11
And partly to USA who help to provide
43
115000
2000
အမေရိကန်ရဲ့ငွေကြေးထောက်ပံမှု၊
02:13
technical advice and investment.
44
117000
3000
ပညာရပ်ဆိုင်ရာအကူအညီတွေကြောင့်လည်း
တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းပါတယ်
တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းပါတယ်
02:16
And you see all the world moves over to a two child family,
45
120000
4000
ကလေးနှစ်ယောက်ပဲယူကြတော့တဲ့
မိသားစုတွေအဖြစ်ပြောင်းလာကြတယ်
မိသားစုတွေအဖြစ်ပြောင်းလာကြတယ်
02:20
and a life with 60 to 70 years.
46
124000
3000
မျှော်မှန်းသက်တမ်း ၆၀၊ ၇၀ ဖြစ်လာတယ်
02:23
But some countries remain back in this area here.
47
127000
3000
ဒါပေမဲ့ နိုင်ငံတစ်ချို့က
ဒီနေရာမှာကျန်ခဲ့တုန်းပဲ
ဒီနေရာမှာကျန်ခဲ့တုန်းပဲ
02:26
And you can see we still have Afghanistan down here.
48
130000
3000
အာဖကန်နစ္စတန်ဆို ဒီအောက်နားမှာ
02:29
We have Liberia. We have Congo.
49
133000
3000
လိုက်ဘေးရီယားရှိတယ်၊ ကွန်ဂိုနိုင်ငံရှိတယ်၊
02:32
So we have countries living there.
50
136000
2000
ဒီလိုနိုင်ငံတွေလည်းရှိနေသေးတယ်
02:34
So the problem I had
51
138000
2000
ကျွန်တော့်မှာရှိတဲ့ပြဿနာက
02:36
is that the worldview that my students had
52
140000
4000
ကျွန်တော့်ကျောင်းသားတွေမှာရှိတဲ့
ကမ္ဘာ့အမြင်ဆိုတာ
ကမ္ဘာ့အမြင်ဆိုတာ
02:40
corresponds to reality in the world
53
144000
2000
သူတို့ဆရာတွေမွေးတဲ့နှစ်ကာလလောက်က ကမ္ဘာရဲ့
02:42
the year their teachers were born.
54
146000
3000
ပကတိအခြေအနေတွေနဲ့ ကိုက်ညီနေတာပါပဲ။
02:45
(Laughter)
55
149000
3000
(ရယ်သံများ)
02:48
(Applause)
56
152000
3000
(လက်ခုပ်တီးသံများ)
02:51
And we, in fact, when we have played this over the world.
57
155000
3000
တကယ်တော့ ဒီပုံကို ပြသတဲ့အခါမှာ
လွန်ခဲ့တဲ့တစ်ပတ်က ဝါရှင်တန်က
လွန်ခဲ့တဲ့တစ်ပတ်က ဝါရှင်တန်က
02:54
I was at the Global Health Conference here in Washington last week,
58
158000
3000
ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးကွန်းဖရင့်တက်ခဲ့ပါတယ်
02:57
and I could see the wrong concept
59
161000
3000
အမေရိကန်က သိပ်ကိုထက်မြက်တဲ့လူတွေမှာတောင်မှ
03:00
even active people in United States had,
60
164000
3000
အယူအဆအမှားကို တွေ့မြင်ခဲ့ရတယ်
03:03
that they didn't realize the improvement
61
167000
3000
သူ့တို့က ဟိုနားကမက္ကဆီကို၊တရုတ်နိုင်ငံတို့
03:06
of Mexico there, and China, in relation to United States.
62
170000
5000
တိုးတက်မှုရှိနေတာကို သတိမပြုမိဘူး
အမေရိကန်နဲ့ယှဉ်ရင်လေ
အမေရိကန်နဲ့ယှဉ်ရင်လေ
03:11
Look here when I move them forward.
63
175000
2000
ဒီပုံမှာ ဆက်ပြီးကြည့်လိုက်ရင်
03:13
Here we go.
64
177000
7000
ကဲ ကြည့်လိုက်ရအောင်
03:20
They catch up. There's Mexico.
65
184000
3000
ဒီနိုင်ငံတွေအမီလိုက်တယ် ဟိုနားက မက်ဆီကို
03:23
It's on par with United States in these two social dimensions.
66
187000
3000
ဒီလူမှုဘဝရှု့ထောင့်နှစ်ခုမှာ
အမေရိကန်နဲ့တူတူတိုးတက်လာတယ်
အမေရိကန်နဲ့တူတူတိုးတက်လာတယ်
03:26
There was less than five percent
67
190000
2000
ဒါကိုသတိပြုမိတဲ့ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးပညာရှင်
03:28
of the specialists in Global Health that was aware of this.
68
192000
3000
အရေအတွက်က ၅ % အောက်လောက်သာရှိတယ်
03:31
This great nation, Mexico,
69
195000
2000
နိုင်ငံကြီးတစ်ခုဖြစ်တဲ့ မက္ကဆီကို
03:33
has the problem that arms are coming from North,
70
197000
3000
လက်နက်တွေက မြောက်ပိုင်းကလာတယ်
နယ်စပ်ကိုဖြတ်ဝင်တယ်
နယ်စပ်ကိုဖြတ်ဝင်တယ်
03:36
across the borders, so they had to stop that,
71
200000
2000
ဆိုတော့ ဒါကိုတားဆီးဖို့လိုတယ်
03:38
because they have this strange relationship to the United States, you know.
72
202000
4000
ဘာလို့ဆို အမေရိကန်နဲ့က ဒီလိုမျိုး
ဆန်းကျယ်တဲ့ဆက်ဆံရေးမျိုးရှိတာကိုး
ဆန်းကျယ်တဲ့ဆက်ဆံရေးမျိုးရှိတာကိုး
03:42
But if I would change this axis here,
73
206000
4000
ဒီနားက ဝင်ရိုးကို ပြောင်းကြည့်ရမယ်ဆိုရင်
03:46
I would instead put income per person.
74
210000
3000
လူတစ်ဦးချင်းဝင်ငွေကို ပြောင်းလိုက်မယ်
03:49
Income per person. I can put that here.
75
213000
3000
လူတစ်ဦးချင်းဝင်ငွေ၊ ဒီနားမှာထားလိုက်မယ်
03:52
And we will then see
76
216000
2000
ဒါဆိုရင်ကျွန်တော်တို့တွေ့ရမှာက
03:54
a completely different picture.
77
218000
2000
ပထမပုံနဲ့လုံးဝမတူတဲ့ပုံတစ်ခု
03:56
By the way, I'm teaching you
78
220000
2000
စကားမစပ် ကျွန်တော်သင်နေတာက
03:58
how to use our website, Gapminder World,
79
222000
2000
"Gapminder World" ကိုဘယ်လိုသုံးရလဲဆိုတာပါ
04:00
while I'm correcting this,
80
224000
2000
အခုလို ဟိုပြောင်းသည်ပြောင်းလုပ်ပြရင်းနဲ့လေ
04:02
because this is a free utility on the net.
81
226000
3000
ဒါက အင်တာနက်မှာ အခမဲ့သုံးလို့ရပါတယ်
04:05
And when I now finally got it right,
82
229000
3000
အခုလို့ ဝင်ရိုးတွေကိုမှန်အောင်ထားပြီးတာနဲ့
04:08
I can go back 200 years in history.
83
232000
4000
အနှစ် ၂၀၀ အထိ နောက်ပြန်ကြည့်လို့ရပါပြီ
04:12
And I can find United States up there.
84
236000
4000
ဒီအပေါ်နားမှာ အမေရိကန်ကိုတွေ့ရမယ်
04:16
And I can let the other countries be shown.
85
240000
3000
အခြားနိုင်ငံတွေကိုလည်းထည့်ကြည့်လို့ရသေးတယ်
04:19
And now I have income per person on this axis.
86
243000
3000
ဒီဝင်ရိုးမှာ တစ်ဦးချင်းဝင်ငွေ ကိုထည့်လိုက်
04:22
And United States only had some, one, two thousand dollars at that time.
87
246000
3000
အဲဒီခေတ်တုန်းက အမေရိကမှာ
ဒေါ်လာ ၁၀၀၀၊ ၂၀၀၀ လောက်ဝင်ငွေရှိတယ်
ဒေါ်လာ ၁၀၀၀၊ ၂၀၀၀ လောက်ဝင်ငွေရှိတယ်
04:25
And the life expectancy was 35 to 40 years,
88
249000
4000
မျှော်မှန်းလူ့သက်တမ်းက ၃၅နှစ်ကနေ ၄၀ နှစ်
04:29
on par with Afghanistan today.
89
253000
2000
ဒီနေ့ခေတ် အာဖကန်နစ္စတန်နဲ့တူတယ်
04:31
And what has happened in the world, I will show now.
90
255000
5000
ကဲဘာဆက်ဖြစ်မလဲ ကြည့်လိုက်ရအောင်
04:36
This is instead of studying history
91
260000
2000
သမိုင်းဘာသာရပ်ကို တက္ကသိုလ်မှာ
04:38
for one year at university.
92
262000
2000
အချိန် ၁နှစ်လောက်ပေးပြီး လေ့လာမယ့်အစား
04:40
You can watch me for one minute now and you'll see the whole thing.
93
264000
3000
အခုတစ်မိနစ်လောက်ကြည့်လိုက်တာနဲ့
သမိုင်းအစအဆုံးသိသွားနိုင်ပါတယ်
သမိုင်းအစအဆုံးသိသွားနိုင်ပါတယ်
04:43
(Laughter)
94
267000
2000
(ရယ်သံများ)
04:45
You can see how the brown bubbles, which is west Europe,
95
269000
5000
အနောက်ဉရောပက အညိုရောင်အဝိုင်း
04:50
and the yellow one, which is the United States,
96
274000
3000
အမေရိကန်က အဝါရောင်အဝိုင်း
04:53
they get richer and richer and also
97
277000
2000
ချမ်းသာပြီးရင်း ချမ်းသာလာကြတယ်
04:55
start to get healthier and healthier.
98
279000
2000
ကျန်းမာရေးကလည်း ပိုပြီးကောင်းလာတယ်
04:57
And this is now 100 years ago,
99
281000
2000
အခုနေရာက လွန်ခဲ့တဲ့နှစ် ၁၀၀ရောက်ပြီ
04:59
where the rest of the world remains behind.
100
283000
3000
အခြားနိုင်ငံတွေ ပြတ်ကျန်ခဲ့တာအချိန်ပေါ့
05:02
Here we come. And that was the influenza.
101
286000
5000
လာပြီ ဒါက တုပ်ကွေးကပ်ရောဂါဖြစ်တာ
05:07
That's why we are so scared about flu, isn't it?
102
291000
3000
ဒါကြောင့်တုပ်ကွေးမိမှာ သိပ်ကြောက်ကြတာမလား
05:10
It's still remembered. The fall of life expectancy.
103
294000
3000
မှတ်မိသေးတယ်။ မျှော်မှန်းသက်တမ်း ကျသွားတယ်
05:13
And then we come up. Not until
104
297000
3000
ပြီးတော့အခုပြန်တက်လာပြီ
05:16
independence started.
105
300000
2000
လွတ်လပ်ရေးမရခင်မထိက မတိုးတက်သေးဘူး
05:18
Look here You have China over there,
106
302000
2000
ဟိုးဘက်နားမှာ တရုတ်နိုင်ငံ
05:20
you have India over there,
107
304000
2000
ဟိုဘက်က အိန္ဒိယနိုင်ငံရှိမယ်
05:22
and this is what has happened.
108
306000
8000
ဘယ်လိုဆက်ဖြစ်ခဲ့လဲဆိုတော့
05:30
Did you note there, that we have Mexico up there?
109
314000
3000
ဒီမှာသတိထားမိလား
မက္ကဆီကိုက ဒီအပေါ်နားမှာရှိနေတာ
မက္ကဆီကိုက ဒီအပေါ်နားမှာရှိနေတာ
05:33
Mexico is not at all on par with the United States,
110
317000
2000
မက္ကဆီကိုကအမေရိကန်နဲ့ အားလုံးတူတာတော့မဟုတ်
05:35
but they are quite close.
111
319000
2000
ဒါပေမဲ့ ၂နိုင်ငံက တူလုနီးနီးဖြစ်နေပါပြီ
05:37
And especially, it's interesting to see
112
321000
2000
အထူးသဖြင့်ပြောရရင် စိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းတာက
05:39
China and the United States
113
323000
2000
လွန်ခဲ့တဲ့ နှစ် ၂၀၀ အတွင်းက
05:41
during 200 years,
114
325000
3000
တရုတ်နဲ့ အမေရိကပဲ
05:44
because I have my oldest son now working for Google,
115
328000
2000
အခုပြနေတဲ့ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို
ဂူဂဲလ်ကဝယ်လိုက်ပြီး
ဂူဂဲလ်ကဝယ်လိုက်ပြီး
05:46
after Google acquired this software.
116
330000
3000
ကျွန်တော့်သားအကြီးဆုံးက
ဂူဂဲလ်မှာအခုအလုပ်လုပ်နေတယ်
ဂူဂဲလ်မှာအခုအလုပ်လုပ်နေတယ်
05:49
Because in fact, this is child labor. My son and his wife sat in a closet
117
333000
3000
ပြောရရင် ဒီဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖြစ်လာဖို့
ကျွန်တော့်သားနဲ့သူ့ဇနီးတို့
ကျွန်တော့်သားနဲ့သူ့ဇနီးတို့
05:52
for many years and developed this.
118
336000
2000
စတိုခန်းထဲမှာ နှစ်ပေါင်းများစွာရေးခဲ့ရတယ်
05:54
And my youngest son, who studied Chinese in Beijing.
119
338000
4000
ဘေကျင်းမှာ တရုတ်စာသင်နေတဲ့
ကျွန်တော့်မြေးအငယ်ဆုံးတောင်ပါလိုက်သေး
ကျွန်တော့်မြေးအငယ်ဆုံးတောင်ပါလိုက်သေး
05:58
So they come in with the two perspectives I have, you know?
120
342000
4000
နောက်ဆုံး ကျွန်တော့်မှာ အမြင် ၂ခုရလာတယ်
06:02
And my son, youngest son who studied in Beijing,
121
346000
2000
တရုတ်နိုင်ငံ ဘေးကျင်းမှာကျောင်းတက်နေတဲ့
06:04
in China, he got a long-term perspective.
122
348000
4000
ကျွန်တော့်မြေးကတော့ ရေရှည်အမြင်တစ်ခုရလာတယ်
06:08
Whereas when my oldest son, who works for Google,
123
352000
2000
ဂူဂဲလ်မှာလုပ်နေတဲ့ သားအကြီးဆုံးကလည်း
06:10
he should develop by quarter, or by half-year.
124
354000
4000
ဒီဆော့ဖ်ဝဲလ်ပြီးဖို့
၄ လ ဒါမှမဟုတ် ၆လလောက် အချိန်ယူသင့်တယ်
၄ လ ဒါမှမဟုတ် ၆လလောက် အချိန်ယူသင့်တယ်
06:14
Or Google is quite generous, so he can have one or two years to go.
125
358000
3000
ဂူဂဲလ်က သိပ်ကိုရက်ရောရင်တော့
အချိန် ၁နှစ်၊ ၂နှစ်ယူလို့ရတာပေါ့
အချိန် ၁နှစ်၊ ၂နှစ်ယူလို့ရတာပေါ့
06:17
But in China they look generation after generation
126
361000
2000
ဒါပေမဲ့ တရုတ်မှာကမျိုးဆက်တစ်ခုစာအထိတွေးတယ်
06:19
because they remember
127
363000
3000
ဘာလို့ဆို သူတို့နိုင်ငံ
သိပ်ကိုဆုတ်ယုတ်ခဲ့တဲ့
သိပ်ကိုဆုတ်ယုတ်ခဲ့တဲ့
06:22
the very embarrassing period, for 100 years,
128
366000
2000
ကာလတစ်ခုမှတ်မိနေကြတယ်
06:24
when they went backwards.
129
368000
2000
နှစ် ၁၀၀ လောက်နောက်ပြန်ကြည့်လိုက်ရင်ပေါ့
06:26
And then they would remember the first part
130
370000
3000
၂၀ရာစုရဲ့ အစောပိုင်းကိုပြန်ကြည့်လိုက်တော့
06:29
of last century, which was really bad,
131
373000
3000
သိပ်ကို ဆိုးရွားခဲ့တယ်
06:32
and we could go by this so-called Great Leap Forward.
132
376000
3000
မဟာခုန်ပြန်ကျော်လွှားလှုပ်ရှားမှု
ကာလတွေတုန်းကပေါ့
ကာလတွေတုန်းကပေါ့
06:35
But this was 1963.
133
379000
2000
ဒါပေမဲ့ အဲတာ ၁၉၆၃ တုန်းက
06:37
Mao Tse-Tung eventually brought health to China,
134
381000
4000
မော်စီတုံးကြောင့် တရုတ်နိုင်ငံသားတွေ
ကျန်းမာလာကြတယ်
ကျန်းမာလာကြတယ်
06:41
and then he died, and then Deng Xiaoping started
135
385000
2000
သူကွယ်လွန်သွားတော့ တိန့်ရှောင်ဖိန့်က
06:43
this amazing move forward.
136
387000
2000
ခုန်ပျံကျော်လွှားလှုပ်ရှားမှုကိုစတင်ခဲ့တယ်
06:45
Isn't it strange to see that the United States
137
389000
2000
အမေရိကန်က စီးပွားရေးကောင်းအောင်အရင်လုပ်တယ်
06:47
first grew the economy, and then gradually got rich?
138
391000
4000
ပြီးတော့ တဖြည်းဖြည်းချမ်းသာလာတယ်
ဒါထူးဆန်းတယ်လို့ မထင်မိဘူးလား
ဒါထူးဆန်းတယ်လို့ မထင်မိဘူးလား
06:51
Whereas China could get healthy much earlier,
139
395000
3000
တရုတ်မှာတော့ အရင်ကျန်းမာလာကြတယ်
06:54
because they applied the knowledge of education, nutrition,
140
398000
4000
ပညာရေး၊ အာဟာရစတဲ့အသိပညာတွေကို
အသုံးချလိုက်တာကိုး
အသုံးချလိုက်တာကိုး
06:58
and then also benefits of penicillin
141
402000
3000
ပြီးတော့ ပင်နဆလင်ရဲ့ အကျိုးကျေးဇူး
07:01
and vaccines and family planning.
142
405000
2000
ကာကွယ်ဆေးထိုးတာ၊ မိသားစုစီမံကိန်းချတာ
07:03
And Asia could have social development
143
407000
3000
အာရှတိုက်မှာ စီးပွားရေးတိုးတက်မှုမရသေးခင်
07:06
before they got the economic development.
144
410000
3000
လူမှုရေးတိုးတက်မှုက အရင်ဖြစ်လာတယ်
07:09
So to me, as a public health professor,
145
413000
2000
ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးပါမောက္ခတစ်ဦးအနေနဲ့
07:11
it's not strange that all these countries grow so fast now.
146
415000
4000
ကျွန်တော့်အတွက်ကတော့ဒီနိုင်ငံတွေ
အလျင်အမြန်တိုးတက်လာတာသိပ်မထူးဆန်းဘူး
အလျင်အမြန်တိုးတက်လာတာသိပ်မထူးဆန်းဘူး
07:15
Because what you see here, what you see here
147
419000
2000
ဘာလို့လဲဆိုတော့ ခင်ဗျားတို့ဒီမှာတွေ့ရမှာက
07:17
is the flat world of Thomas Friedman,
148
421000
3000
သောမတ်ဖရိုင်းမင်းပြောတဲ့ ပြားနေတဲ့ကမ္ဘာ
07:20
isn't it.
149
424000
2000
မဟုတ်လား
07:22
It's not really, really flat.
150
426000
2000
တကယ့်တကယ်တမ်း ပြားသွားတာတော့မဟုတ်ဘူးပေါ့
07:24
But the middle income countries --
151
428000
2000
ဝင်ငွေအလယ်အလတ်တန်းနိုင်ငံတွေမှာ
07:26
and this is where I suggest to my students,
152
430000
2000
ကျွန်တော့်ကျောင်းသားတွေကို ပြောလေ့ရှိတာက
07:28
stop using the concept "developing world."
153
432000
3000
ဖွံ့ဖြိုးဆဲကမ္ဘာ ဆိုတဲ့ အယူအဆကို
ဆက်မသုံးတော့ဖို့
ဆက်မသုံးတော့ဖို့
07:31
Because after all, talking about the developing world
154
435000
3000
ဘာလို့ဆို ဖွံ့ဖြိုးဆဲကမ္ဘာ
အကြောင်းပြောကြတဲ့အခါ
အကြောင်းပြောကြတဲ့အခါ
07:34
is like having two chapters in the history of the United States.
155
438000
4000
အမေရိကန်သမိုင်းမှာ အပိုင်း ၂ ပိုင်းရှိ
07:38
The last chapter is about present, and president Obama,
156
442000
4000
နောက်ဆုံးအပိုင်းက ခုလက်ရှိအချိန်
သမ္မတ အိုဘားမားလက်ထက်
သမ္မတ အိုဘားမားလက်ထက်
07:42
and the other is about the past,
157
446000
2000
အခြားတစ်ပိုင်းကတော့ ပြီးခဲ့တဲ့အတိတ်ကာလ
07:44
where you cover everything from Washington
158
448000
2000
သမ္မတဝါရှင်တန်ကနေ အိုက်စင်ဟောင်ဝါအထိ
07:46
to Eisenhower.
159
450000
2000
ခောတ်အဆက်ဆက်အားလုံးပါတယ်
07:48
Because Washington to Eisenhower,
160
452000
2000
ဝါရှင်တန်ကနေ အိုင်စင်ဟောင်ဝါအထိက
07:50
that is what we find in the developing world.
161
454000
2000
ဖွံ့ဖြိုးဆဲကမ္ဘာကို ကျွန်တော်တို့
တွေ့ရတယ်
တွေ့ရတယ်
07:52
We could actually go to Mayflower
162
456000
2000
မေဖလားဝါး သင်္ဘောကနေ
07:54
to Eisenhower,
163
458000
2000
သမ္မတ အိုက်စင်ဟောင်ဝါအထိခေတ်ကို
07:56
and that would be put together into a developing world,
164
460000
3000
ဖွံ့ဖြိုးဆဲကမ္ဘာလို့ သတ်မှတ်လို့ရပြီး
07:59
which is rightly growing its cities in a very amazing way,
165
463000
3000
အဲဒီခေတ်မှာ မြို့ပြတွေ
အလျင်အမြန်ဖွံ့ဖြိုးလာတယ်
အလျင်အမြန်ဖွံ့ဖြိုးလာတယ်
08:02
which have great entrepreneurs,
166
466000
2000
အလွန်တော်တဲ့ စွန့်ဦးတီထွင်သူတွေရှိတယ်
08:04
but also have the collapsing countries.
167
468000
3000
ဒါပေမဲ့ အဘက်ဘက်က ချွတ်ခြုံကျနေတဲ့
နိုင်ငံတွေလည်းရှိနေတယ်
နိုင်ငံတွေလည်းရှိနေတယ်
08:07
So, how could we make better sense about this?
168
471000
3000
ဒါကိစ္စကို ပိုနားလည်အောင် ဘယ်လိုလုပ်ကြမလဲ
08:10
Well, one way of trying is to see whether we could
169
474000
3000
နည်းလမ်းတစ်ခုအနေနဲ့ သိနိုင်ဖို့ဆိုရင်
လူအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွင်းက
လူအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွင်းက
08:13
look at income distribution.
170
477000
2000
"ဝင်ငွေပြန်လည်ဖြန့်ဝေခြင်း"ကိုလေ့လာဖို့ပဲ
08:15
This is the income distribution of peoples in the world,
171
479000
3000
ဒါက ကမ္ဘာပေါ်ကလူတွေရဲ့
ဝင်ငွေပြန်လည်ဖြန့်ဝေခြင်း ကိုပြတယ်
ဝင်ငွေပြန်လည်ဖြန့်ဝေခြင်း ကိုပြတယ်
08:18
from $1. This is where you have food to eat.
172
482000
3000
၁ ဒေါ်လာကစတယ်
ဒီနားမှာ စားဖို့အစားအစာရှိတယ်
ဒီနားမှာ စားဖို့အစားအစာရှိတယ်
08:21
These people go to bed hungry.
173
485000
2000
ဒီလူတွေကတော့ ဗိုက်ဆာလျက်နဲ့
အိပ်ယာဝင်ရတယ်
အိပ်ယာဝင်ရတယ်
08:23
And this is the number of people.
174
487000
2000
ဒါက လူဦးရေစုစုပေါင်း
08:25
This is $10, whether you have a public or a private
175
489000
2000
ဒါက ၁၀ ဒေါ်လာ
အစိုးရ သို့ ပုဂ္ဂလိက
အစိုးရ သို့ ပုဂ္ဂလိက
08:27
health service system. This is where you can
176
491000
2000
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်စနစ်ရှိတယ်
ဒီအဆင့်မှာ
ဒီအဆင့်မှာ
08:29
provide health service for your family and school for your children,
177
493000
3000
ခင်ဗျားမိသားစုကို ဆေးကုပေးနိုင်တယ်
ကလေးတွေကျောင်းထားပေးနိုင်တယ်
ကလေးတွေကျောင်းထားပေးနိုင်တယ်
08:32
and this is OECD countries:
178
496000
2000
ဒါက ဝင်ငွေမြင့်တဲ့ "OECD" နိုင်ငံတွေ
08:34
Green, Latin America, East Europe.
179
498000
2000
ဂရိ၊ လက်တင်အမေရိက၊ အရှေ့ဥရောပက နိုင်ငံတွေ
08:36
This is East Asia, and the light blue there is South Asia.
180
500000
4000
ဒါက အရှေ့အာရှ၊ အပြာဖျော့ဖျော့က
အရှေ့တောင်အာရှ
အရှေ့တောင်အာရှ
08:40
And this is how the world changed.
181
504000
3000
အခုပြမှာကတော့
ကမ္ဘာကြီးဘယ်လိုပြောင်းလဲခဲ့သလဲဆိုတာပါ
ကမ္ဘာကြီးဘယ်လိုပြောင်းလဲခဲ့သလဲဆိုတာပါ
08:43
It changed like this.
182
507000
2000
ဒီလိုပုံစံနဲ့ ပြောင်းလဲခဲ့ပါတယ်
08:45
Can you see how it's growing? And how hundreds of millions
183
509000
3000
ဘယ်လိုဖွံ့ဖြိုးလာတယ်ဆိုတာတွေ့ရလား
မီလီယံ၊ ဘီလီယံပေါင်းများစွာသော
မီလီယံ၊ ဘီလီယံပေါင်းများစွာသော
08:48
and billions is coming out of poverty in Asia?
184
512000
3000
အာရှတိုက်က လူတွေဆင်းရဲတွင်းကတက်နိုင်ခဲ့တယ်
08:51
And it goes over here?
185
515000
2000
ဒီလိုပုံစံမျိုးဖြစ်ခဲ့တယ်
08:53
And I come now, into projections,
186
517000
2000
နောက်လာမယ့်နှစ်တွေအတွက်
ကြိုတင်ခန့်မှန်းရင်
ကြိုတင်ခန့်မှန်းရင်
08:55
but I have to stop at the door of Lehman Brothers there, you know, because --
187
519000
3000
Lehman Brothers ရုံးတံခါးရှေ့ရောက်တော့
ကျွန်တော်ရပ်လိုက်ရပြီလေ
ကျွန်တော်ရပ်လိုက်ရပြီလေ
08:58
(Laughter)
188
522000
3000
ဘာလို့လဲဆိုတာ ခင်ဗျားတို့သိပါတယ်
(ရယ်မောသံများ)
(ရယ်မောသံများ)
09:01
that's where the projections are not valid any longer.
189
525000
2000
အဲဒီနေရာမှာပဲ ကြိုတင်ခန့်မှန်းတဲ့
09:03
Probably the world will do this.
190
527000
2000
ကိန်းဂဏန်းတွေမမှန်တော့တာပါပဲ
ဖြစ်နိုင်တာက
ဖြစ်နိုင်တာက
09:05
and then it will continue forward like this.
191
529000
3000
ကမ္ဘာကြီးက ဒီလိုပုံစံမျိုးဆက်သွားနိုင်တယ်
09:08
But more or less, this is what will happen,
192
532000
2000
အနည်းနဲ့အများ ဒီလိုပဲဆက်ဖြစ်မှာပါပဲ
09:10
and we have a world which cannot be looked upon as divided.
193
534000
5000
ဆင်းရဲ။ ချမ်းသာ ကွဲပြားနေတဲ့ကမ္ဘာလို့
ကြည့်မြင်လို့မရတော့ဘူး
ကြည့်မြင်လို့မရတော့ဘူး
09:15
We have the high income countries here,
194
539000
2000
ဒီနားက ဝင်ငွေမြင့်တဲ့နိုင်ငံတွေ
09:17
with the United States as a leading power;
195
541000
3000
အမေရိကန်က ဦးဆောင်နေတယ်
09:20
we have the emerging economies in the middle,
196
544000
3000
အလယ်မှာ အရှိန်အဟုန်နဲ့ဖွံ့ဖြိုးလာတဲ့
နိုင်ငံတွေရှိတယ်
နိုင်ငံတွေရှိတယ်
09:23
which provide a lot of the funding for the bailout;
197
547000
2000
အဲဒီနိုင်ငံတွေကပဲ စီးပွားပျက်ကပ်မဖြစ်အောင်
09:25
and we have the low income countries here.
198
549000
3000
ကျားကန်ထားပေးတယ်
ဒီနားက ဝင်ငွေနိမ့်တဲ့နိုင်ငံတွေ
ဒီနားက ဝင်ငွေနိမ့်တဲ့နိုင်ငံတွေ
09:28
Yeah, this is a fact that from where the money comes,
199
552000
3000
ငွေတွေဘယ်ကရောက်လာသလဲ
ဆိုတဲ့အကြောင်းက
ဆိုတဲ့အကြောင်းက
09:31
they have been saving, you know, over the last decade.
200
555000
2000
သူတို့တွေ ငွေစုကြတယ်
ဆယ်စုနှစ်ကျော်နေပြီ
ဆယ်စုနှစ်ကျော်နေပြီ
09:33
And here we have the low income countries
201
557000
2000
ဒီမှာဝင်ငွေနိမ့်တဲ့နိုင်ငံတွေ
09:35
where entrepreneurs are.
202
559000
2000
အဲဒီနိုင်ငံတွေမှာ စွန့်ဦးတီထွင်သူတွေရှိတယ်
09:37
And here we have the countries in collapse and war,
203
561000
3000
ဒီမှာက စစ်ဖြစ်ပြီးပျက်သုဉ်းနေတဲ့နိုင်ငံတွေ
09:40
like Afghanistan, Somalia, parts of Congo, Darfur.
204
564000
5000
အာဖကနစ္စတန်၊ ဆိုမာလီးယား၊
ကွန်ဂိုကနယ်တစ်ချို့၊ ဆူဒန်က "ဒါဖာ"နယ်
ကွန်ဂိုကနယ်တစ်ချို့၊ ဆူဒန်က "ဒါဖာ"နယ်
09:45
We have all this at the same time.
205
569000
2000
တစ်ခေတ်ထဲမှာ အမျိုးစုံသောနိုင်ငံတွေရှိတယ်
09:47
That's why it's so problematic to describe what has happened
206
571000
2000
ဒါကြောင့်ပဲ ဖွံ့ဖြိုးဆဲကမ္ဘာမှာ
09:49
in the developing world.
207
573000
2000
ဘာဖြစ်နေလဲဆိုတာဖော်ပြဖို့အခက်တွေ့နေရတာပါပဲ
09:51
Because it's so different, what has happened there.
208
575000
2000
ဘာဖြစ်နေလဲဆိုတာသိဖို့ သိပ်ခက်ပါတယ်
09:53
And that's why I suggest
209
577000
2000
ဒါကြောင့် အမြဲကျွန်တော်ပြောတတ်တာက
09:55
a slightly different approach of what you would call it.
210
579000
3000
အနည်းငယ်ကွဲပြားတဲ့နည်းလမ်းမျိုးနဲ့
အဖြေရှာဖို့ပါ။
အဖြေရှာဖို့ပါ။
09:58
And you have huge differences within countries also.
211
582000
4000
နိုင်ငံတစ်နိုင်ငံအတွင်းမှာတောင် ဒေသအလိုက်
ကြီးမားတဲ့ကွဲပြားခြားနားမှုတွေရှိနေတယ်
ကြီးမားတဲ့ကွဲပြားခြားနားမှုတွေရှိနေတယ်
10:02
I heard that your departments here were by regions.
212
586000
3000
ခင်ဗျားတို့ဌာနမှာ ဒေသအလိုက်
ပိုင်းခြားသတ်မှတ်တယ်လို့ သိရတယ်
ပိုင်းခြားသတ်မှတ်တယ်လို့ သိရတယ်
10:05
Here you have Sub-Saharan Africa, South Asia,
213
589000
3000
ဆာဟာရသဲကန္တာရအောက်ပိုင်း အာဖရိကနိုင်ငံတွေ၊
တောင်အာရှနိုင်ငံတွေ
တောင်အာရှနိုင်ငံတွေ
10:08
East Asia, Arab states,
214
592000
2000
အရှေ့အာရှ၊ အာရပ်နိုင်ငံတွေ
10:10
East Europe, Latin America, and OECD.
215
594000
2000
အရှေ့ဉရောပ၊ လက်တင်အမေရိက၊
OECD နိုင်ငံတွေ
OECD နိုင်ငံတွေ
10:12
And on this axis, GDP.
216
596000
2000
ဒီဝင်ရိုးကတော့ နိုင်ငံတွေရဲ့ GDP ကိုပြတယ်
10:14
And on this, heath, child survival,
217
598000
2000
ဒီဝင်ရိုးက ကျန်းမာရေး၊
ကလေးအသက်ရှင်နှုန်း
ကလေးအသက်ရှင်နှုန်း
10:16
and it doesn't come as a surprise
218
600000
2000
ဆာဟာရသဲကန္တာရတောင်ပိုင်းက
အာဖရိကနိုင်ငံတွေ
အာဖရိကနိုင်ငံတွေ
10:18
that Africa south of Sahara is at the bottom.
219
602000
3000
အောက်နားရောက်နေတာ သိပ်တော့မထူးဆန်းဘူး
10:21
But when I split it, when I split it
220
605000
2000
ဒါပေမဲ့ နိုင်ငံအလိုက် အဝိုင်းတွေကို
10:23
into country bubbles,
221
607000
2000
တစ်နိုင်ငံစီ ခွဲချလိုက်တဲ့အခါ
10:25
the size of the bubbles here is the population.
222
609000
3000
အဝိုင်းရဲ့အရွယ်အစားက
လူဦးရေကိုပြောတာ
လူဦးရေကိုပြောတာ
10:28
Then you see Sierra Leone and Mauritius, completely different.
223
612000
3000
ဆာရာလီရုန်းနဲ့ မော်ရစ်ချက်နိုင်ငံတွေဆို
လုံးဝကို ကွဲပြားကြတယ်
လုံးဝကို ကွဲပြားကြတယ်
10:31
There is such a difference within Sub-Saharan Africa.
224
615000
2000
ဆာဟာရသဲကန္တာရအောက်ပိုင်းအာဖရိကနိုင်ငံတွေ
10:33
And I can split the others. Here is the South Asian,
225
617000
3000
သိပ်ကိုကွဲပြားတယ်။
ဒီမှာ တောင်အာရှကို ခွဲချလိုက်ရင်
ဒီမှာ တောင်အာရှကို ခွဲချလိုက်ရင်
10:36
Arab world.
226
620000
2000
အာရပ်ကမ္ဘာ
10:38
Now all your different departments.
227
622000
2000
အခု နိုင်ငံအားလုံးကိုတွေ့ရပြီ
10:40
East Europe, Latin America, and OECD countries.
228
624000
3000
အရှေ့ဉရောပ၊ လက်တင်အမေရိကနဲ့
OECD အဖွဲ့ဝင်နိုင်ငံတွေ
OECD အဖွဲ့ဝင်နိုင်ငံတွေ
10:43
And here were are. We have a continuum in the world.
229
627000
3000
ကဲကြည့်ရအောင် ကမ္ဘာကြီးတစ်ခုလုံးကို
10:46
We cannot put it into two parts.
230
630000
2000
ဒီပုံကို နှစ်ပိုင်းခွဲမြင်လို့မရဘူး
10:48
It is Mayflower down here. It is Washington here,
231
632000
3000
မေဖလားဝါးက ဒီအောက်နားမှာ
ဝါရှင်တန်က ဒီမှာ
ဝါရှင်တန်က ဒီမှာ
10:51
building, building countries.
232
635000
2000
တိုးတက်ဖွံ့ဖြိုးလာတဲ့ နိုင်ငံတွေ
10:53
It's Lincoln here, advancing them.
233
637000
4000
ဒီမှာ လင်ကွန်း၊ ကျော်တက်လာတယ်
10:57
It's Eisenhower bringing modernity into the countries.
234
641000
3000
ဒါကအိုက်စင်ဟောင်ဝါ
နိုင်ငံကို ခေတ်မီတိုးတက်အောင်လုပ်ပေးတယ်
နိုင်ငံကို ခေတ်မီတိုးတက်အောင်လုပ်ပေးတယ်
11:00
And then it's United States today, up here.
235
644000
2000
ကဲ ဒါကယနေ့ခေတ် အမေရိက အပေါ်နားမှာ
11:02
And we have countries all this way.
236
646000
2000
ဒီလမ်းကြောင်းတစ်လျောက်မှာ
နိုင်ငံတွေရှိတယ်
နိုင်ငံတွေရှိတယ်
11:04
Now, this is the important thing
237
648000
3000
ကဲအခုအရေးကြီးတဲ့အချက်က
11:07
of understanding how the world has changed.
238
651000
4000
ကမ္ဘာကြီးဘယ်လိုပြောင်းလဲသွားခဲ့သလဲဆိုတာ
နားလည်ဖို့ပါပဲ
နားလည်ဖို့ပါပဲ
11:11
At this point I decided to make a pause.
239
655000
4000
ဒီနေရာမှာ ကျွန်တော် ခဏရပ်လိုက်ဦးမယ်
11:15
(Laughter)
240
659000
2000
(ရယ်မောသံများ)
11:17
And it is my task, on behalf of the rest of the world,
241
661000
3000
ကျွန်တော့်တာဝန်ကကမ္ဘာကြီးတစ်ခုလုံးကိုယ်စား
အမေရိကန်က
အမေရိကန်က
11:20
to convey a thanks to the U.S. taxpayers,
242
664000
4000
အခွန်ပေးသူတွေကိုကျေးဇူးတင်စကားပြောဖို့ပါပဲ
"လူနေမှုဘဝနဲ့ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ
"လူနေမှုဘဝနဲ့ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ
11:24
for Demographic Health Survey.
243
668000
2000
အခြေခံအချက်အလက်စစ်တမ်း"
ကောက်ပေးခဲ့လို့ပါပဲ
ကောက်ပေးခဲ့လို့ပါပဲ
11:26
Many are not aware of -- no, this is not a joke.
244
670000
3000
လူအများစုသတိမပြုမိကြတာက
ဒါပြက်လုံးပြောတာမဟုတ်ပါဘူး
ဒါပြက်လုံးပြောတာမဟုတ်ပါဘူး
11:29
This is very serious.
245
673000
2000
တကယ့်ကို အတည်ပြောတာပါ။
11:31
It is due to USA's continuous sponsoring
246
675000
4000
ဒါ အမေရိကန်ရဲ့ စဉ်ဆက်မပြတ်ငွေကြေး
ထောက်ပံ့မှုကြောင့်ပါ။
ထောက်ပံ့မှုကြောင့်ပါ။
11:35
during 25 years of the very good methodology
247
679000
3000
၂၅ နှစ်တာကာလအတွင်းမှာ
အလွန်ကောင်းတဲ့ အချက်အလက်ကောက်ယူတဲ့စနစ်နဲ့
အလွန်ကောင်းတဲ့ အချက်အလက်ကောက်ယူတဲ့စနစ်နဲ့
11:38
for measuring child mortality
248
682000
2000
ကလေးသေနှုန်းကိုတိုင်းတာနိုင်ခဲ့ပါတယ်
11:40
that we have a grasp of what's happening in the world.
249
684000
3000
ဒါကြောင့်ပဲ ကမ္ဘာကြီးမှာဘာတွေဖြစ်နေသလဲ
အချက်အလက်နဲ့ပြနိုင်တာပါ
အချက်အလက်နဲ့ပြနိုင်တာပါ
11:43
(Applause)
250
687000
7000
(လက်ခုပ်တီးသံများ)
11:50
And it is U.S. government at its best,
251
694000
3000
အမေရိကန်အစိုးရဟာ အကောင်းဆုံးကြိုးစားပြီး
11:53
without advocacy, providing facts,
252
697000
3000
အကျိုးစီးပွားမဖက်ဘဲ
လူအဖွဲ့အစည်းအတွက် အသုံးဝင်တဲ့
လူအဖွဲ့အစည်းအတွက် အသုံးဝင်တဲ့
11:56
that it's useful for the society.
253
700000
2000
အချက်အလက်အမှန်ကို ကောက်ယူခဲ့ပါတယ်
11:58
And providing data free of charge
254
702000
3000
ရလာတဲ့အချက်အလက်တွေကိုလည်း
ကမ္ဘာက အခမဲ့အသုံးပြုလို့ရအောင်
ကမ္ဘာက အခမဲ့အသုံးပြုလို့ရအောင်
12:01
on the internet, for the world to use. Thank you very much.
255
705000
3000
အင်တာနက်ပေါ် တင်ထားပေးပါတယ်
ကျေးဇူးအထူးတင်ပါတယ်။
ကျေးဇူးအထူးတင်ပါတယ်။
12:04
Quite the opposite of the World Bank,
256
708000
2000
ကမ္ဘာဘဏ်နဲ့ ဆန့်ကျင်ဘက်လို့ဆိုနိုင်တာကတော့
12:06
who compiled data with government money,
257
710000
3000
သူကအစိုးရတွေရဲ့ပိုက်ဆံနဲ့
အချက်အလက်တွေစုဆောင်းတယ်
အချက်အလက်တွေစုဆောင်းတယ်
12:09
tax money, and then they sell it to add a little profit,
258
713000
3000
အခွန်ငွေတွေကိုသုံးတယ်။
ပြီးတော့ အမြတ်ယူပြီးမှ ပြန်ရောင်းတယ်
ပြီးတော့ အမြတ်ယူပြီးမှ ပြန်ရောင်းတယ်
12:12
in a very inefficient, Gutenberg way.
259
716000
3000
သိပ်ကို ပြုန်းတီးစေတာပဲ။
ဂူတင်ဘတ်နည်းလမ်းမျိုးပေါ့။
ဂူတင်ဘတ်နည်းလမ်းမျိုးပေါ့။
12:15
(Applause)
260
719000
6000
(လက်ခုပ်တီးသံများ)
12:21
But the people doing that at the World Bank
261
725000
2000
ဒါပေမဲ့ ကမ္ဘာ့ဘဏ်မှာ အလုပ်လုပ်နေတဲ့လူတွေက
12:23
are among the best in the world.
262
727000
2000
ကမ္ဘာပေါ်က အတော်ဆုံးတွေထဲမှာပါတယ်
12:25
And they are highly skilled professionals.
263
729000
2000
သူတို့ကအရည်အသွေးပြည့်ဝတဲ့ "ပရို" တွေပါ။
12:27
It's just that we would like to upgrade our international agencies
264
731000
4000
နိုင်ငံတကာက အေဂျင်စီတွေကိုလဲ
ပြောင်းလဲခေတ်မီလာတဲ့ကမ္ဘာကြီးကို
ပြောင်းလဲခေတ်မီလာတဲ့ကမ္ဘာကြီးကို
12:31
to deal with the world in the modern way, as we do.
265
735000
3000
အမီလိုက်နိုင်ဖို့ အဆင့်မြှင့်ပေးချင်ပါတယ်
12:34
And when it comes to free data and transparency,
266
738000
3000
ပွင့်လင်းမြင်သာမှု၊ အခမဲ့ဒေတာရယူနိုင်မှု
စတာတွေနဲ့ပတ်သတ်လာရင်
စတာတွေနဲ့ပတ်သတ်လာရင်
12:37
United States of America is one of the best.
267
741000
3000
အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုဟာ
အကောင်းဆုံးနိုင်ငံတွေထဲက တစ်နိုင်ငံပါ
အကောင်းဆုံးနိုင်ငံတွေထဲက တစ်နိုင်ငံပါ
12:40
And that doesn't come easy from the mouth of a Swedish public health professor.
268
744000
3000
ဆွီဒင်လူမျိုးပြည်သူ့ကျန်းမာရေးပါမောက္ခ
တစ်ဦးရဲ့ပါးစပ်က
တစ်ဦးရဲ့ပါးစပ်က
12:43
(Laughter)
269
747000
3000
ဒီလိုစကားမျိုးထွက်လာဖို့ဆိုတာမလွယ်ပါဘူး
(ရယ်မောသံများ)
(ရယ်မောသံများ)
12:46
And I'm not paid to come here, no.
270
750000
3000
ဒီနေ့မှာ လာပြောဖို့လည်း ပိုက်ဆံရထားတာ
မဟုတ်ပါဘူး။
မဟုတ်ပါဘူး။
12:49
I would like to show you what happens with the data,
271
753000
2000
အချက်အလက်နဲ့ ဘာဖြစ်နေလဲ၊ ဘာကိုပြနေလဲဆိုတာ
12:51
what we can show with this data.
272
755000
2000
ခင်ဗျားတို့ကို ကျွန်တော်ပြချင်လို့ပါ
12:53
Look here. This is the world.
273
757000
2000
ဒီမှာကြည့်လိုက်ပါ
ဒါက ကမ္ဘာကြီး
ဒါက ကမ္ဘာကြီး
12:55
With income down there and child mortality.
274
759000
2000
ဝင်ငွေက အောက်ကဝင်ရိုး
ကလေးသေနှုန်း
ကလေးသေနှုန်း
12:57
And what has happened in the world?
275
761000
2000
ကမ္ဘာမှာ ဘာတွေဖြစ်ခဲ့သလဲ?
12:59
Since 1950, during the last 50 years
276
763000
3000
လွန်ခဲ့တဲ့နှစ် ၅၀
၁၉၅၀ ခုနှစ်ကတည်းက
၁၉၅၀ ခုနှစ်ကတည်းက
13:02
we have had a fall in child mortality.
277
766000
3000
ကမ္ဘာမှာ ကလေးသေနှုန်း ကျလာတယ်
ဒါက "လူနေမှုဘဝနဲ့ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ
ဒါက "လူနေမှုဘဝနဲ့ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ
13:05
And it is the DHS that makes it possible to know this.
278
769000
2000
အခြေခံအချက်အလက်စစ်တမ်း" ကြောင့်သိရတာပါ
13:07
And we had an increase in income.
279
771000
2000
ဝင်ငွေတွေ တိုးလာကြတယ်
13:09
And the blue former developing countries
280
773000
2000
အပြာရောင်က အရင်က ဖွံ့ဖြိုးဆဲနိုင်ငံတွေ
13:11
are mixing up with the former industrialized western world.
281
775000
5000
စက်မှုတိုးတက်နဲ့ အနောက်နိုင်ငံတွေကို
လိုက်မီလာကြတယ်
လိုက်မီလာကြတယ်
13:16
We have a continuum. But we still have, of course,
282
780000
3000
ကမ္ဘာကတစ်ဆက်တစ်စပ်ထည်း ဖြစ်လာတယ်
ဟုတ်ပါတယ်၊ ရှိနေသေးတယ်
ဟုတ်ပါတယ်၊ ရှိနေသေးတယ်
13:19
Congo, up there. We still have as poor countries
283
783000
3000
ကွန်ဂိုလို ဆင်းရဲဆဲနိုင်ငံတွေလည်း
13:22
as we have had, always, in history.
284
786000
4000
သမိုင်းကြောင်းတစ်လျောက်မှာလည်းရှိခဲ့တာပါပဲ
13:26
And that's the bottom billion, where we've heard today
285
790000
3000
ဒီနေ့ခေတ် ကြားရတဲ့ "အောက်ခြေကသန်းတစ်ထောင်"
ကိုဆိုလိုတာပါပဲ
ကိုဆိုလိုတာပါပဲ
13:29
about a completely new approach to do it.
286
793000
3000
ဖြေရှင်းနည်းအသစ်တစ်ခုလည်း လိုအပ်လာပါတယ်
13:32
And how fast has this happened?
287
796000
3000
ဘယ်လောက်မြန်မြန်ဖြစ်ခဲ့သလဲ?
ထောင်စုနှစ်ရည်မှန်းချက်-အမှတ်၄
ထောင်စုနှစ်ရည်မှန်းချက်-အမှတ်၄
13:35
Well, MDG 4.
288
799000
2000
(MDG 4) ကိုကြည့်ရင်
13:37
The United States has not been so eager
289
801000
2000
အမေရိကန်ဆိုရင် MDG 4 သုံးဖို့
13:39
to use MDG 4.
290
803000
3000
စိတ်အားထက်သန်မှုသိပ်မရှိတော့ဘူး
ဒါပေမဲ့ MDG 4 ကိုအသုံးပြုပြီး
ဒါပေမဲ့ MDG 4 ကိုအသုံးပြုပြီး
13:42
But you have been the main sponsor that has enabled us to measure it,
291
806000
3000
ကလေးသေနှုန်းကို တိုင်းတာဖို့
ခင်ဗျားတို့ပဲအဓိကတိုက်တွန်းခဲ့တာ
ခင်ဗျားတို့ပဲအဓိကတိုက်တွန်းခဲ့တာ
13:45
because it's the only child mortality that we can measure.
292
809000
3000
ဘာလို့ဆို ဒါကတစ်ခုတည်းသောနည်းလမ်း
ဖြစ်နေလို့ပါပဲ။
ဖြစ်နေလို့ပါပဲ။
13:48
And we used to say that it should fall four percent per year.
293
812000
3000
တစ်နှစ်ကို သေနှုန်း ၄% ကျသင့်တယ်လို့
ကျွန်တော်တို့ပြောလေ့ရှိတယ်
ကျွန်တော်တို့ပြောလေ့ရှိတယ်
13:51
Let's see what Sweden has done.
294
815000
2000
ဆွီဒင်နိုင်ငံက အခြေအနေကို ကြည့်ရအောင်
13:53
We used to boast about fast social progress.
295
817000
3000
လူမှုဘဝဖွံ့ဖြိုးလာအောင် အမြန်လုပ်ခဲ့တယ်
13:56
That's where we were, 1900.
296
820000
2000
၁၉၀၀ ပြည့်နှစ်တုန်းက အခြေအနေ
13:58
1900, Sweden was there.
297
822000
2000
၁၉၀၀ တုန်းက ဆွီဒင်နိုင်ငံက ဟိုနားမှာ
14:00
Same child mortality as Bangladesh had, 1990,
298
824000
2000
ဘင်္ဂလားဒေ့ရှ်ရဲ့ ကလေးသေနှုန်းနဲ့တူတယ်
14:02
though they had lower income.
299
826000
2000
ဝင်ငွေကတော့ နည်းနေသေးတာပေါ့
14:04
They started very well. They used the aid well.
300
828000
3000
အစကောင်းခဲ့တယ်၊
ထောက်ပံ့မှုတွေကိုကောင်းကောင်းအသုံးချခဲ့တယ်
ထောက်ပံ့မှုတွေကိုကောင်းကောင်းအသုံးချခဲ့တယ်
14:07
They vaccinated the kids. They get better water.
301
831000
2000
ကလေးတွေကို ကာကွယ်ဆေးထိုးပေးတယ်
ပိုကောင်းတဲ့
ပိုကောင်းတဲ့
14:09
And they reduced child mortality,
302
833000
2000
သောက်သုံးရေရလာတယ်
ကလေးသေနှုန်း ကျလာတယ်
ကလေးသေနှုန်း ကျလာတယ်
14:11
with an amazing 4.7 percent per year. They beat Sweden.
303
835000
3000
တစ်နှစ်ကို ၄.၇% ကျတယ်။
ဆွီဒင်ကို ကျော်တက်သွားတယ်။
ဆွီဒင်ကို ကျော်တက်သွားတယ်။
14:14
I run Sweden the same 16 year period.
304
838000
4000
ဆွီဒင်ရဲ့ ၁၆နှစ်တာကာလကို ပြလိုက်တာပါ
14:18
Second round, it's Sweden, 1916,
305
842000
2000
ဒုတိယအချီစမယ်
ဒါကဆွီဒင် ၁၉၁၆ ခုနှစ်
ဒါကဆွီဒင် ၁၉၁၆ ခုနှစ်
14:20
against Egypt, 1990.
306
844000
2000
ယှဉ်မှာက အီဂျစ်နိုင်ငံရဲ့ ၁၉၉၀ အခြေအနေ
14:22
Here we go. Once again the USA is part of the reason here.
307
846000
3000
ကဲ လာပြန်ပါပြီ
အမေရိကန်က အကြောင်းပြချက်တွေထဲကတစ်ခုပါ
အမေရိကန်က အကြောင်းပြချက်တွေထဲကတစ်ခုပါ
14:25
They get safe water, they get food for the poor,
308
849000
4000
သန့်ရှင်းတဲ့ရေ၊ ဆင်းရဲတဲ့သူတွေအတွက်
အစာရေစာရလာတယ်
အစာရေစာရလာတယ်
14:29
and they get malaria eradicated.
309
853000
2000
ငှက်ဖျားလုံးဝကင်းစင်သွားတယ်။
14:31
5.5 percent. They are faster than the millennium development goal.
310
855000
3000
သေနှုန်း ၅.၅% ကျလာ
ထောင်စုနှစ်ရည်မှန်းချက်က သတ်မှတ်ချက်ထက်
ထောင်စုနှစ်ရည်မှန်းချက်က သတ်မှတ်ချက်ထက်
14:34
And third chance for Sweden, against Brazil here.
311
858000
3000
ပိုမြန်နေသေးတယ်။
ကဲ တတိယအခွင့်အရေးက ဘရာဇီးနဲ့
ကဲ တတိယအခွင့်အရေးက ဘရာဇီးနဲ့
14:37
Brazil here has amazing social improvement
312
861000
4000
လွန်ခဲ့တဲ့ ၁၆ နှစ်အတွင်း ဘရာဇီးနိုင်ငံမှာ
14:41
over the last 16 years,
313
865000
2000
လူမှုဘဝတိုးတက်မှုက အံ့မခန်းပါပဲ
14:43
and they go faster than Sweden.
314
867000
2000
ဆွီဒင်ထက် တိုးတက်လာတာမြန်တယ်
14:45
This means that the world is converging.
315
869000
2000
ဆိုလိုတာက ကမ္ဘာကြီးက
ဆင်းရဲချမ်းသာကွာဟမှု
ဆင်းရဲချမ်းသာကွာဟမှု
14:47
The middle income countries,
316
871000
2000
နည်းလာတယ်။
ဝင်ငွေအလယ်အလတ်နိုင်ငံတွေ၊
ဝင်ငွေအလယ်အလတ်နိုင်ငံတွေ၊
14:49
the emerging economy, they are catching up.
317
873000
2000
ဖွံ့ဖြိုးလာတဲ့စီးပွားရေးနဲ့
အမီလိုက်လာကြတယ်
အမီလိုက်လာကြတယ်
14:51
They are moving to cities,
318
875000
2000
မြို့ပြတွေကို ပြောင်းရွှေ့လာကြတယ်
14:53
where they also get better assistance for that.
319
877000
2000
မြို့ပြမှာပညာရေးစတဲ့
အခွင့်လမ်းကောင်းရကြတယ်
အခွင့်လမ်းကောင်းရကြတယ်
14:55
Well the Swedish students protest at this point.
320
879000
3000
ဒီနေရာမှာ ဆွီဒင်ကကျောင်းသားတွေ
ဆန္ဒပြကြပြီလေ
ဆန္ဒပြကြပြီလေ
14:58
They say, "This is not fair,
321
882000
2000
သူတို့ကပြောတယ်။
ဒါ မတရားဘူး
ဒါ မတရားဘူး
15:00
because these countries had vaccines and antibiotics
322
884000
2000
ဒီနိုင်ငံတွေကကာကွယ်ဆေး၊ ပဋိဇီဝဆေးတွေရှိတယ်
15:02
that were not available for Sweden.
323
886000
2000
အဲဒါတွေက အဲဒီဘက်ခေတ်က ဆွီဒင်မှာ မရနိုင်ဘူး
15:04
We have to do real-time competition."
324
888000
2000
ယှဉ်ပြိုင်မယ်ဆိုရင်ခေတ်စနစ်တူပြိုင်သင့်တယ်
15:06
Okay. I give you Singapore, the year I was born.
325
890000
3000
အိုကေ ကျွန်တော်မွေးတဲ့နှစ်ကစင်္ကာပူနဲ့ယှဉ်
15:09
Singapore had twice the child mortality of Sweden.
326
893000
2000
ဆွီဒင်ထက် ကလေးသေးနှုန်းက ၂ ဆ ရှိတယ်
15:11
It's the most tropical country in the world,
327
895000
2000
ကမ္ဘာပေါ်က အပူပိုင်းနိုင်ငံတစ်နိုင်ငံ
15:13
a marshland on the equator.
328
897000
2000
အီကွေတာပေါ်က ရွံ့နွံစိမ့်စမ်းတွေနဲ့နိုင်ငံ
15:15
And here we go. It took a little time for them to get independent.
329
899000
3000
ကြည့်လိုက်ရအောင်
လွတ်လပ်ရေးရဖို့ အချိန်တော်တော်ကြာလိုက်တယ်
လွတ်လပ်ရေးရဖို့ အချိန်တော်တော်ကြာလိုက်တယ်
15:18
But then they started to grow their economy.
330
902000
2000
စီးပွားရေးတိုးတက်ဖို့ စလုပ်တယ်၊
လူမှုဘဝ
လူမှုဘဝ
15:20
And they made the social investment. They got away malaria.
331
904000
2000
တိုးတက်ဖို့မြှုပ်နှံလာတယ်
ငှက်ဖျားမရှိဘူး။
ငှက်ဖျားမရှိဘူး။
15:22
They got a magnificent health system
332
906000
2000
အမေရိကန်နဲ့ဆွီဒင်ထက်သာတဲ့
15:24
that beat both the U.S. and Sweden.
333
908000
2000
သိပ်ကောင်းတဲ့ ကျန်းမာရေးစနစ်ရှိတယ်
15:26
We never thought it would happen that they would win over Sweden!
334
910000
3000
ဆွီဒင်ထက်သာသွားမယ်လို့တွေးတောင်မတွေးခဲ့ဘူး
15:29
(Applause)
335
913000
8000
(လက်ခုပ်တီးသံများ)
15:37
All these green countries are achieving millennium development goals.
336
921000
3000
အစိမ်းရောင်ခြယ်ထားတဲ့နိုင်ငံတွေအားလုံးက
ထောင်စုနှစ်ရည်မှန်းချက်
ထောင်စုနှစ်ရည်မှန်းချက်
15:40
These yellow are just about to be doing this.
337
924000
2000
ပြည့်မီကြတယ်။
အဝါတွေကတော့ ပြည့်မီလုနီးနီးပါ
အဝါတွေကတော့ ပြည့်မီလုနီးနီးပါ
15:42
These red are the countries that doesn't do it, and the policy has to be improved.
338
926000
3000
အနီရောင်တွေကတော့ မပြည့်မီကြဘူး
မူဝါဒပိုင်းတိုးတက်ဖို့လိုနေသေးတယ်
မူဝါဒပိုင်းတိုးတက်ဖို့လိုနေသေးတယ်
15:45
Not simplistic extrapolation.
339
929000
3000
ရိုးစင်းတဲ့ခန့်မှန်းမှုတော့ မဟုတ်သေးဘူး
15:48
We have to really find a way
340
932000
2000
နည်းလမ်းအသစ်တစ်ခုရှာဖို့လိုနေသေးတယ်
15:50
of supporting those countries in a better way.
341
934000
2000
ကျန်ခဲ့တဲနိုင်ငံတွေကိုပိုကောင်းတဲ့နည်းလမ်း
15:52
We have to respect the middle income countries
342
936000
3000
နဲ့ထောက်ပံ့ပေးနိုင်ဖို့။
ဝင်ငွေအလယ်အလတ်နိုင်ငံတွေရဲ့
ဝင်ငွေအလယ်အလတ်နိုင်ငံတွေရဲ့
15:55
on what they are doing.
343
939000
2000
လုပ်ဆောင်မှုကိုလည်းလေးစားတန်ဖိုးထားပေးရမယ်
15:57
And we have to fact-base the whole way we look at the world.
344
941000
3000
ကမ္ဘာကိုကြည့်မြင်တဲ့အခါ
အချက်အလက်ကိုအခြေခံ ကြည့်မြင်ဖို့သင့်တယ်
အချက်အလက်ကိုအခြေခံ ကြည့်မြင်ဖို့သင့်တယ်
16:00
This is dollar per person. This is HIV in the countries.
345
944000
3000
ဒါကလူတစ်ဦးချင်းဝင်ငွေ
ဒါက HIV ဖြစ်နှုန်း
ဒါက HIV ဖြစ်နှုန်း
16:03
The blue is Africa.
346
947000
2000
အပြာရောင်က အာဖရိက
16:05
The size of the bubbles is how many are HIV affected.
347
949000
3000
အဝိုင်းအရွယ်အစားက HIV ကူးစက်ခံအရေအတွက်
16:08
You see the tragedy in South Africa there.
348
952000
2000
တောင်အာဖရိကဟာ HIV ဒဏ်ခံစားနေရတာတွေရမယ်
16:10
About 20 percent of the adult population are infected.
349
954000
3000
လူကြီးအားလုံးရဲ့ ၂၀% ကူးစက်ခံနေရတယ်
16:13
And in spite of them having quite a high income,
350
957000
3000
နိုင်ငံက ဝင်ငွေမြင့်နေပေမယ့်
16:16
they have a huge number of HIV infected.
351
960000
3000
HIV ကူးစက်ခံရသူတွေ အများကြီးရှိနေတယ်
16:19
But you also see that there are African countries down here.
352
963000
3000
ဒါပေမဲ့ ခင်ဗျားထပ်တွေ့မှာက
ဒီအောက်နားက အာဖရိကနိုင်ငံတွေ
ဒီအောက်နားက အာဖရိကနိုင်ငံတွေ
16:22
There is no such thing as an HIV epidemic in Africa.
353
966000
4000
အာဖရိကတိုက်မှာ HIV ကပ်ဆိုက်နေတယ်ဆိုတာ
မဟုတ်ဘူး
မဟုတ်ဘူး
16:26
There's a number, five to 10 countries in Africa
354
970000
3000
ဆွီဒင်နဲ့ အမေရိကတို့နဲ့ တူညီတဲ့နိုင်ငံတွေက
16:29
that has the same level as Sweden and United States.
355
973000
3000
အာဖရိကမှာ ၅နိုင်ငံ၊ ၁၀နိုင်ငံလောက်ရှိနေတယ်
16:32
And there are others who are extremely high.
356
976000
2000
HIV အရမ်းများနေတဲ့နိုင်ငံတွေလည်း ရှိတာပေါ့
16:34
And I will show you that what has happened
357
978000
3000
ဘာဆက်ဖြစ်သွားလဲဆိုတာ ကျွန်တော်ပြမယ်
16:37
in one of the best countries, with the most vibrant economy
358
981000
4000
စီးပွားရေးအကောင်းဆုံး အာဖရိကနိုင်ငံတွေထဲက
တစ်နိုင်ငံ
တစ်နိုင်ငံ
16:41
in Africa and a good governance, Botswana.
359
985000
3000
ကောင်းမွန်တဲ့အုပ်ချုပ်မှုစနစ်လဲရှိတဲ့
ဘော့စ်ဝါးနားနိုင်ငံ
ဘော့စ်ဝါးနားနိုင်ငံ
16:44
They have a very high level. It's coming down.
360
988000
2000
HIV အရမ်းများတယ်။ အခု ပြန်ကျလာပြီ
16:46
But now it's not falling,
361
990000
2000
ကဲအခုဆို မကျတော့ဘူး
16:48
because there, with help from PEPFAR,
362
992000
2000
ဒီနိုင်ငံမှာ PEPFAR အဖွဲ့အစည်းရဲ့အကူအညီနဲ့
16:50
it's working with treatment. And people are not dying.
363
994000
3000
HIV ကိုဆေးကုပေးလာနိုင်တယ်။
လူတွေမသေကြတော့ဘူး
လူတွေမသေကြတော့ဘူး
16:53
And you can see it's not that easy,
364
997000
3000
ဒါကလွယ်လွယ်လေး ဖြစ်လာတာမဟုတ်ဆိုတာ
ခင်ဗျားသိနိုင်ပါတယ်
ခင်ဗျားသိနိုင်ပါတယ်
16:56
that it is war which caused this.
365
1000000
3000
စစ်ဖြစ်ခြင်းက အကြောင်းရင်းတစ်ခုပါ
16:59
Because here, in Congo, there is war.
366
1003000
2000
ကွန်ဂိုမှာကြည့်လိုက်ရင် စစ်ဖြစ်တယ်
17:01
And here, in Zambia, there is peace.
367
1005000
3000
ဇမ်ဘီယာမှာက ငြိမ်းချမ်းနေတယ်
17:04
And it's not the economy. Richer country has a little higher.
368
1008000
3000
ဆိုတော့ စီးပွားရေးနဲ့မဆိုင်ဘူး။
ချမ်းသာတဲ့နိုင်ငံမှာနည်းနည်းများ
ချမ်းသာတဲ့နိုင်ငံမှာနည်းနည်းများ
17:07
If I split Tanzania in its income,
369
1011000
2000
နေသေးတယ်။
တန်ဇန်းနီးယားကို ဝင်ငွေအလိုက်
တန်ဇန်းနီးယားကို ဝင်ငွေအလိုက်
17:09
the richer 20 percent in Tanzania
370
1013000
2000
ခွဲချလိုက်ရင်
ချမ်းသာတဲ့ ၂၀% က
ချမ်းသာတဲ့ ၂၀% က
17:11
has more HIV than the poorest one.
371
1015000
2000
ဆင်းရဲသူထက် HIV ပိုဖြစ်တာတွေ့ရတယ်
17:13
And it's really different within each country.
372
1017000
3000
နိုင်ငံတစ်နိုင်ငံအတွင်းမှာတောင်
သိပ်ကိုကွဲပြားခြားနားကြတယ်
သိပ်ကိုကွဲပြားခြားနားကြတယ်
17:16
Look at the provinces of Kenya. They are very different.
373
1020000
2000
ကင်ညာကခရိုင်မြို့တွေကိုကြည့်လိုက်ရင်
17:18
And this is the situation you see.
374
1022000
3000
သိပ်ကိုကွဲပြားနေကြတယ်
ဒါ ခင်ဗျားတို့မြင်ရတဲ့အခြေအနေပါပဲ
ဒါ ခင်ဗျားတို့မြင်ရတဲ့အခြေအနေပါပဲ
17:21
It's not deep poverty. It's the special situation,
375
1025000
3000
ဆင်းရဲတွင်းနက်နေတာလဲမဟုတ်ဘူး
သီးသန့်အခြေအနေတစ်မျိုးပါ
သီးသန့်အခြေအနေတစ်မျိုးပါ
17:24
probably of concurrent sexual partnership
376
1028000
3000
လူတစ်ယောက်မှာ လိင်ဆက်ဆံတဲ့သူ
တစ်ဦးထက်ပိုရှိနေတာ
တစ်ဦးထက်ပိုရှိနေတာ
17:27
among part of the heterosexual population
377
1031000
3000
လိင်တူဆက်ဆံတဲ့ လူအုပ်စုတွေထဲကပေါ့
17:30
in some countries, or some parts of countries,
378
1034000
2000
အာဖရိကတောင်ပိုင်းနဲ့အရှေ့ပိုင်းကနိုင်ငံတွေ
17:32
in south and eastern Africa.
379
1036000
2000
ဒီအထဲက တစ်ချို့နေရာတွေမှာ
အာဖရိကဆိုပြီး
အာဖရိကဆိုပြီး
17:34
Don't make it Africa. Don't make it a race issue.
380
1038000
3000
သိမ်းကြုံးပြောလို့မရဘူး
လူမျိုးအခြေခံကိစ္စဆိုပြီးလုပ်မရဘူး
လူမျိုးအခြေခံကိစ္စဆိုပြီးလုပ်မရဘူး
17:37
Make it a local issue. And do prevention at each place,
381
1041000
4000
ဒါက သက်ဆိုင်တဲ့ဒေသတွင်းကိစ္စဖြစ်ပါတယ်
ဒေသနဲ့ကိုက်ညီတဲ့ ကာကွယ်ရေးလုပ်ငန်းတွေကို
ဒေသနဲ့ကိုက်ညီတဲ့ ကာကွယ်ရေးလုပ်ငန်းတွေကို
17:41
in the way it can be done there.
382
1045000
2000
သူနေရာဒေသအလိုက်ဆောင်ရွက်ရမှာပါ
17:43
So to just end up,
383
1047000
3000
ဆိုတော့ နိဂုံးချုပ်ရရင်
17:46
there are things of suffering
384
1050000
3000
ကမ္ဘာ့အဆင်းရဲဆုံး လူပေါင်း ၁ဘီလီယံ
ခံစားနေရတဲ့
ခံစားနေရတဲ့
17:49
in the one billion poorest, which we don't know.
385
1053000
3000
ကျွန်တော်တို့မသိကြတဲ့ ကိစ္စရပ်တွေပါပဲ
17:52
Those who live beyond the cellphone,
386
1056000
2000
လက်ကိုင်ဖုန်းမဝယ်နိုင်တဲ့သူတွေ
17:54
those who have yet to see a computer,
387
1058000
2000
ကွန်ပြူတာမမြင်ဘူးတဲ့လူတွေ
17:56
those who have no electricity at home.
388
1060000
3000
အိမ်မှာလျှပ်စစ်မီးမရှိတဲ့လူတွေ
17:59
This is the disease, Konzo, I spent 20 years
389
1063000
2000
လွန်ခဲ့တဲ့နှစ် ၂၀ လောက်ကတည်းကကြုံခဲ့ရတဲ့
18:01
elucidating in Africa.
390
1065000
2000
ကွန်ဇိုအကြောသေရောဂါဟာ
အာဖရိကမှာရှိနေတုန်း
အာဖရိကမှာရှိနေတုန်း
18:03
It's caused by fast processing of toxic cassava root in famine situation.
391
1067000
5000
အစာရေစာရှားပါးတဲ့အခြေအနေမှာ စားရလေ့ရှိတဲ့
ကတ်ဆာဗာ အမြစ်ရဲ့အဆိပ်ကြောင့်ဖြစ်တဲ့ရောဂါပါ
ကတ်ဆာဗာ အမြစ်ရဲ့အဆိပ်ကြောင့်ဖြစ်တဲ့ရောဂါပါ
18:08
It's similar to the pellagra epidemic in Mississippi in the '30s.
392
1072000
4000
၁၉၃၀ တုန်းကမစ္စစပီ မှာတွေ့ခဲ့ရတဲ့ ဗီတာမင်
ချို့တဲ့လို့ဖြစ်တဲ့"ပလာဂါရာ"ကပ်ရောဂါ
ချို့တဲ့လို့ဖြစ်တဲ့"ပလာဂါရာ"ကပ်ရောဂါ
18:12
It's similar to other nutritional diseases.
393
1076000
3000
အခြားအာဟာရချို့တဲ့လို့ဖြစ်တဲ့ရောဂါတွေနဲ့
ဆင်တူပါတယ်
ဆင်တူပါတယ်
18:15
It will never affect a rich person.
394
1079000
2000
ချမ်းသာတဲ့လူတွေဘယ်တော့မှမဖြစ်မယ့်ရောဂါပါ
18:17
We have seen it here in Mozambique.
395
1081000
3000
မိုဇမ်ဘစ်နိုင်ငံမှာလည်း တွေ့ခဲ့ရတယ်
18:20
This is the epidemic in Mozambique. This is an epidemic in northern Tanzania.
396
1084000
3000
ဒါ မိုဇမ်ဘစ်မှာဖြစ်တဲ့ကပ်ရောဂါ
ဒါတန်ဇမ်းနီးယားမှာဖြစ်တဲ့ကပ်ရောဂါ
ဒါတန်ဇမ်းနီးယားမှာဖြစ်တဲ့ကပ်ရောဂါ
18:23
You never heard about the disease.
397
1087000
2000
ခင်ဗျား ဒီလိုရောဂါရှိတာ ကြားဖူးမှာမဟုတ်ဘူး
18:25
But it's much more than Ebola
398
1089000
2000
ဒါက အီဘိုလာထက်တောင် ပိုဆိုးပါတယ်
18:27
that has been affected by this disease.
399
1091000
2000
ရောဂါရလိုက်ပြီဆိုရင်လေ
18:29
Cause crippling throughout the world.
400
1093000
2000
အကြောသေပြီးလမ်းမလျောက်နိုင်တာ
18:31
And over the last two years,
401
1095000
2000
ပြီးခဲ့တဲ့ ၂ နှစ်ကျော်က
18:33
2,000 people has been crippled
402
1097000
2000
လူ ၂၀၀၀ အကြောသေပြီးလမ်းမလျောက်နိုင်တော့ဘူး
18:35
in the southern tip of Bandundu region.
403
1099000
2000
ဘန်ဒွန်ဒူး ဒေသရဲ့ တောင်ဘက်စွန်းကလူတွေပေါ့
18:37
That used to be the illegal diamond trade,
404
1101000
2000
အဲဒီဒေသက တရားမဝင် စိန် အရောင်းအဝယ်လုပ်တာ
18:39
from the UNITA-dominated area in Angola.
405
1103000
3000
အန်ဂိုလာနိုင်ငံက
UNITA ကြီးစိုးတဲ့နေရာမှာပေါ့
UNITA ကြီးစိုးတဲ့နေရာမှာပေါ့
18:42
That has now disappeared,
406
1106000
2000
အခုတော့ မရှိကြတော့ဘူး
18:44
and they are now in great economic problem.
407
1108000
2000
အခုချိန်မှာ ကြီးမားတဲ့
စီပွားရေးပြဿနာတွေနဲ့
စီပွားရေးပြဿနာတွေနဲ့
18:46
And one week ago, for the first time,
408
1110000
3000
လွန်ခဲ့တဲ့တစ်ပတ်ကပဲ
အင်တာနက်လိုင်း လေးလိုင်း
အင်တာနက်လိုင်း လေးလိုင်း
18:49
there were four lines on the Internet.
409
1113000
3000
ပထမဆုံးအနေနဲ့ စတပ်တယ်
18:52
Don't get confused of the progress of the emerging economies
410
1116000
3000
အသစ်ပေါ်ထွက်လာတဲ့ စီးပွားရေးလုပ်ငန်း
တိုးတက်မှုတွေနဲ့
တိုးတက်မှုတွေနဲ့
18:55
and the great capacity
411
1119000
3000
ဝင်ငွေအလယ်အလတ်နိုင်ငံကလူတွေရဲ့ အစွမ်းအစ
စတာတွေရယ်
စတာတွေရယ်
18:58
of people in the middle income countries
412
1122000
2000
ဝင်ငွေနိမ့်ပေမယ့် ငြိမ်းချမ်းတဲ့နိုင်ငံတွေ
19:00
and in peaceful low income countries.
413
1124000
2000
ဒါတွေကို မရောထွေးပစ်လိုက်ပါနဲ့ဦး
19:02
There is still mystery in one billion.
414
1126000
2000
၁ ဘီလီယံကိစ္စကတော့ ဖြေရှင်းဖို့ခက်ခဲနေဆဲပါ
19:04
And we have to have more concepts
415
1128000
2000
အယူအဆအသစ်တွေပိုလိုအပ်လာတယ်
19:06
than just developing countries and developing world.
416
1130000
3000
ဖွံဖြိုးဆဲနိုင်ငံ၊ ဖွံ့ဖြိုးဆဲကမ္ဘာလောက်သာ
ခွဲခြားသတ်မှတ်နေတာကနေ
ခွဲခြားသတ်မှတ်နေတာကနေ
19:09
We need a new mindset. The world is converging,
417
1133000
3000
တွေးပုံအသစ်တစ်ခုလဲ လိုအပ်လာတယ်
ကမ္ဘာကြီးက စုစုံလာပြီ
ကမ္ဘာကြီးက စုစုံလာပြီ
19:12
but -- but -- but not the bottom billion.
418
1136000
3000
ဒါပေမဲ့... ဒါပေမဲ့...
အောက်ခြေက ၁ ဘီလီယံတော့မပါသေးဘူး
အောက်ခြေက ၁ ဘီလီယံတော့မပါသေးဘူး
19:15
They are still as poor as they've ever been.
419
1139000
3000
သူတို့တွေကတော့ ဆင်းရဲမြဲဆင်းရဲဆဲပါပဲ
19:18
It's not sustainable, and it will not happen around one superpower.
420
1142000
5000
စူပါ ပါဝါနိုင်ငံကြီးတွေမှာလည်းဖြစ်မှာမဟုတ်
19:23
But you will remain
421
1147000
2000
ဒါပေမဲ့ ခင်းဗျားတို့ဟာ အခုလက်ရှိအချိန်အထိ
19:25
one of the most important superpowers,
422
1149000
3000
အရေးကြီးဆုံး စူပါ ပါဝါနိုင်ငံတစ်ခု
ဖြစ်နေပြီးတော့
ဖြစ်နေပြီးတော့
19:28
and the most hopeful superpower, for the time to be.
423
1152000
3000
မျှော်လင့်ချက်အရှိဆုံး နိုင်ငံတစ်ခုလည်း
ဖြစ်နေဦးမှာပါ
ဖြစ်နေဦးမှာပါ
19:31
And this institution
424
1155000
2000
ဒီလို အင်စတီကျူးရှင်းတစ်ခုဟာ
19:33
will have a very crucial role,
425
1157000
2000
အလွန်အရေးပါတဲ့နေရာမှာရှိနေပြီးတော့
အမေရိကန်
အမေရိကန်
19:35
not for United States, but for the world.
426
1159000
2000
တစ်နိုင်ငံထဲသာမဟုတ်ပဲ
တစ်ကမ္ဘာလုံးအတွက်ပါ
တစ်ကမ္ဘာလုံးအတွက်ပါ
19:37
So you have a very bad name,
427
1161000
3000
ခင်ဗျားတို့ဌာနာမည် အမေရိကန်အစိုးရဌာနဆိုတာ
ခေါ်ရတာအင်မတန်ဆိုးတယ်
ခေါ်ရတာအင်မတန်ဆိုးတယ်
19:40
State Department. This is not the State Department.
428
1164000
2000
အစိုးရဌာန မဟုတ်ဘူး
19:42
It's the World Department.
429
1166000
2000
ကမ္ဘာ့ဌာန ဖြစ်ပါတယ်။ ခင်ဗျားတို့အပေါ်မှာ
19:44
And we have a high hope in you. Thank you very much.
430
1168000
2000
ကျွန်တော်တို့ သိပ်ကိုမျှော်လင့်ထားပါတယ်
19:46
(Applause)
431
1170000
5000
ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။
(လက်ခုပ်တီးသံများ)
(လက်ခုပ်တီးသံများ)
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