TED@State
Hans Rosling: Let my dataset change your mindset
Hans Rosling: Laat mijn databank jouw ideeënbank wijzigen
Filmed:
Readability: 3.5
1,816,065 views
Als spreker bij het Amerikaanse ministerie van Buitenlandse Zaken deze zomer, gebruikt Hans Rosling zijn fascinerende data-bubble software om mythes over de ontwikkelingslanden stuk te slaan. Kijk naar een nieuwe analyse van China en de post-bailout wereld, samen met klassieke voorstellingen van gegevens
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
Ik zal het hebben over jouw ideeënbank.
00:20
Does your mindset correspond to my dataset?
1
4000
4000
Komt jouw ideeënbank overeen met mijn databank?
00:24
(Laughter)
2
8000
1000
(gelach)
00:25
If not, one or the other needs upgrading, isn't it?
3
9000
3000
Zo niet, dan heeft ofwel de ene ofwel de andere een upgrade nodig, niet?
00:28
When I talk to my students about global issues,
4
12000
4000
Als ik het met mijn studenten over globale problemen heb,
00:32
and I listen to them in the coffee break,
5
16000
2000
en ik naar ze luister tijdens de koffiepauze,
00:34
they always talk about "we" and "them."
6
18000
3000
spreken ze altijd over "wij" en "zij".
00:37
And when they come back into the lecture room
7
21000
3000
En als ze terug in de collegezaal komen,
00:40
I ask them, "What do you mean with "we" and "them"?
8
24000
2000
vraag ik hen: "Wat bedoel je met "wij" en "zij"?"
00:42
"Oh, it's very easy. It's the western world and it's the developing world," they say.
9
26000
3000
"Oh da's heel simpel. Het is de westerse wereld en het zijn de ontwikkelingslanden," zeggen ze dan.
00:45
"We learned it in college."
10
29000
2000
"We leerden het op school."
00:47
And what is the definition then? "The definition?
11
31000
2000
En hoe definieer je dat dan? "De definitie?
00:49
Everyone knows," they say.
12
33000
2000
Die kent iedereen", zeggen ze.
00:51
But then you know, I press them like this.
13
35000
2000
Maar dan, weet je, zet ik ze zo wat onder druk.
00:53
So one girl said, very cleverly, "It's very easy.
14
37000
2000
Zo zei een meisje, heel knap, "Het is heel simpel.
00:55
Western world is a long life in a small family.
15
39000
3000
De westerse wereld is een lang leven in een klein gezin.
00:58
Developing world is a short life in a large family."
16
42000
3000
De derde wereld is een kort leven in een groot gezin."
01:01
And I like that definition, because it enabled me
17
45000
3000
En die definitie bevalt me omdat ze me in staat stelt
01:04
to transfer their mindset
18
48000
2000
hun ideeënbank over te zetten
01:06
into the dataset.
19
50000
2000
naar een gegevensbank.
01:08
And here you have the dataset.
20
52000
2000
En hier zie je de gegevensbank.
01:10
So, you can see that what we have on this axis here
21
54000
2000
Zo zie je op deze as hier
01:12
is size of family. One, two, three, four, five
22
56000
3000
de grootte van het gezin. Eén, twee, drie, vier, vijf
01:15
children per woman on this axis.
23
59000
2000
kinderen per vrouw op deze as.
01:17
And here, length of life, life expectancy,
24
61000
2000
En hier, de lengte van leven, de levensverwachting,
01:19
30, 40, 50.
25
63000
2000
30, 40, 50.
01:21
Exactly what the students said was their concept about the world.
26
65000
4000
Precies wat de studenten zeiden dat hun opvatting over de wereld was.
01:25
And really this is about the bedroom.
27
69000
2000
En in feite gaat dit over de slaapkamer.
01:27
Whether the man and woman decide to have small family,
28
71000
4000
Of man en vrouw besluiten een klein gezin te hebben,
01:31
and take care of their kids, and how long they will live.
29
75000
3000
en zorg te dragen voor hun kinderen, en hoe lang ze zullen leven.
01:34
It's about the bathroom and the kitchen. If you have soap, water and food, you know,
30
78000
4000
Dat gaat over de badkamer en de keuken. Als je zeep, water en voedsel hebt, weet je,
01:38
you can live long.
31
82000
2000
dan kan je lang leven.
01:40
And the students were right. It wasn't that the world consisted --
32
84000
2000
En de studenten hadden gelijk. Het ging er niet om dat de wereld bestond --
01:42
the world consisted here, of one set of countries over here,
33
86000
4000
de wereld bestond hier, uit een geheel van landen aan deze kant,
01:46
which had large families and short life. Developing world.
34
90000
4000
die grote gezinnen en een kort leven hebben. De ontwikkelingslanden.
01:50
And we had one set of countries up there
35
94000
3000
En we hadden een geheel van landen aan de andere kant,
01:53
which was the western world.
36
97000
2000
dat de westerse wereld was.
01:55
They had small families and long life.
37
99000
3000
Daar hadden ze kleine gezinnen en een lang leven.
01:58
And you are going to see here
38
102000
2000
En hier zal je gaan zien
02:00
the amazing thing that has happened in the world during my lifetime.
39
104000
4000
wat voor verbazingwekkends er gebeurd is in de wereld tijdens mijn leven.
02:04
Then the developing countries applied
40
108000
2000
En daar gingen de ontwikkelingslanden
02:06
soap and water, vaccination.
41
110000
2000
zeep en water gebruiken, inentingen.
02:08
And all the developing world started to apply family planning.
42
112000
3000
En heel de derde wereld begon aan gezinsplanning te doen.
02:11
And partly to USA who help to provide
43
115000
2000
En deels door de VS die zorgde voor
02:13
technical advice and investment.
44
117000
3000
technisch advies en investeringen.
02:16
And you see all the world moves over to a two child family,
45
120000
4000
En je ziet heel de wereld bewegen naar een gezin met twee kinderen,
02:20
and a life with 60 to 70 years.
46
124000
3000
en naar een leven van 60 tot 70 jaar.
02:23
But some countries remain back in this area here.
47
127000
3000
Maar hier in dit gebied blijven enkele landen achter.
02:26
And you can see we still have Afghanistan down here.
48
130000
3000
En je kan zien dat we hier beneden nog Afghanistan hebben.
02:29
We have Liberia. We have Congo.
49
133000
3000
We hebben Liberia. We hebben Congo.
02:32
So we have countries living there.
50
136000
2000
Dus hebben we landen die daar leven.
02:34
So the problem I had
51
138000
2000
Dus het probleem dat ik had
02:36
is that the worldview that my students had
52
140000
4000
is dat de kijk op de wereld van mijn studenten
02:40
corresponds to reality in the world
53
144000
2000
beantwoordt aan de realiteit in de wereld
02:42
the year their teachers were born.
54
146000
3000
van het jaar dat hun leraren geboren werden.
02:45
(Laughter)
55
149000
3000
(gelach)
02:48
(Applause)
56
152000
3000
(applaus)
02:51
And we, in fact, when we have played this over the world.
57
155000
3000
En wij, eigenlijk, toen we dit de wereld rond lieten afspelen.
02:54
I was at the Global Health Conference here in Washington last week,
58
158000
3000
Ik was op de Volksgezondheidsconferentie, hier in Washington,
02:57
and I could see the wrong concept
59
161000
3000
vorige week, en ik kon vaststellen dat deze verkeerde opvatting
03:00
even active people in United States had,
60
164000
3000
ook onder de actieve bevolking in de Verenigde Staten leefde.
03:03
that they didn't realize the improvement
61
167000
3000
Dat men zich niet bewust was van de vooruitgang
03:06
of Mexico there, and China, in relation to United States.
62
170000
5000
van Mexico daar, en China, vergeleken bij de Verenigde Staten.
03:11
Look here when I move them forward.
63
175000
2000
Kijk hier als ik hen verder afdraai.
03:13
Here we go.
64
177000
7000
Daar gaan we.
03:20
They catch up. There's Mexico.
65
184000
3000
Ze halen in. Daar is Mexico.
03:23
It's on par with United States in these two social dimensions.
66
187000
3000
Het staat op de zelfde hoogte als de VS in deze twee sociale dimensies.
03:26
There was less than five percent
67
190000
2000
Er was minder dan vijf procent
03:28
of the specialists in Global Health that was aware of this.
68
192000
3000
van de specialisten in volksgezondheid die hiervan op de hoogte was.
03:31
This great nation, Mexico,
69
195000
2000
Deze grote natie, Mexico,
03:33
has the problem that arms are coming from North,
70
197000
3000
kampt met het probleem dat wapens vanuit het noorden
03:36
across the borders, so they had to stop that,
71
200000
2000
de grenzen over komen. Dus moesten ze dat stopzetten.
03:38
because they have this strange relationship to the United States, you know.
72
202000
4000
Want ze hebben die vreemde verhouding met de VS, weet je.
03:42
But if I would change this axis here,
73
206000
4000
Maar als ik deze as hier zou veranderen, kijk,
03:46
I would instead put income per person.
74
210000
3000
en als ik in de plaats, hier, inkomen per persoon zou zetten.
03:49
Income per person. I can put that here.
75
213000
3000
Inkomen per persoon. Ik kan dat hier zetten.
03:52
And we will then see
76
216000
2000
En dan zullen we een
03:54
a completely different picture.
77
218000
2000
totaal verschillend beeld zien.
03:56
By the way, I'm teaching you
78
220000
2000
Tussen haakjes, ik ben je aan het leren
03:58
how to use our website, Gapminder World,
79
222000
2000
hoe je onze website, Gapminder World, moet gebruiken.
04:00
while I'm correcting this,
80
224000
2000
Waarom corrigeer ik dit?
04:02
because this is a free utility on the net.
81
226000
3000
Omdat dit een gratis webtoepassing is.
04:05
And when I now finally got it right,
82
229000
3000
En als ik het nu eindelijk goed heb,
04:08
I can go back 200 years in history.
83
232000
4000
kan ik 200 jaar terug gaan in de geschiedenis.
04:12
And I can find United States up there.
84
236000
4000
En ik kan de Verenigde Staten daar bovenaan vinden.
04:16
And I can let the other countries be shown.
85
240000
3000
En ik kan de andere landen laten zien.
04:19
And now I have income per person on this axis.
86
243000
3000
En nu heb ik inkomen per persoon op deze as.
04:22
And United States only had some, one, two thousand dollars at that time.
87
246000
3000
En de Verenigde Staten hadden toen slechts een 2.000 dollar.
04:25
And the life expectancy was 35 to 40 years,
88
249000
4000
En de levensverwachting was 35 tot 40 jaar,
04:29
on par with Afghanistan today.
89
253000
2000
op dezelfde hoogte als Afghanistan vandaag.
04:31
And what has happened in the world, I will show now.
90
255000
5000
En wat er in de wereld is gebeurd, zal ik nu laten zien.
04:36
This is instead of studying history
91
260000
2000
Dit vervangt een studie geschiedenis
04:38
for one year at university.
92
262000
2000
gedurende één jaar aan de universiteit.
04:40
You can watch me for one minute now and you'll see the whole thing.
93
264000
3000
Je kan nu gedurende één minuut naar mij kijken en je zal het geheel zien.
04:43
(Laughter)
94
267000
2000
(gelach)
04:45
You can see how the brown bubbles, which is west Europe,
95
269000
5000
Je kan zien hoe de bruine bellen, die West-Europa voorstellen,
04:50
and the yellow one, which is the United States,
96
274000
3000
en de gele, de Verenigde Staten,
04:53
they get richer and richer and also
97
277000
2000
zij worden rijker en rijker en
04:55
start to get healthier and healthier.
98
279000
2000
ze beginnen ook gezonder en gezonder te worden.
04:57
And this is now 100 years ago,
99
281000
2000
En dit is nu 100 jaar geleden
04:59
where the rest of the world remains behind.
100
283000
3000
terwijl de rest van de wereld achterblijft.
05:02
Here we come. And that was the influenza.
101
286000
5000
Hier komt het. En dat was de griep.
05:07
That's why we are so scared about flu, isn't it?
102
291000
3000
Dat is de reden waarom de griep ons zo beangstigt, nietwaar?
05:10
It's still remembered. The fall of life expectancy.
103
294000
3000
Het zit nog in het geheugen. De terugval van de levensverwachting.
05:13
And then we come up. Not until
104
297000
3000
En dan gaat het opwaarts. En niet voordat
05:16
independence started.
105
300000
2000
de onafhankelijkheid begon.
05:18
Look here You have China over there,
106
302000
2000
Kijk hier: daar heb je China,
05:20
you have India over there,
107
304000
2000
daar heb je India,
05:22
and this is what has happened.
108
306000
8000
en dit is wat er is gebeurd.
05:30
Did you note there, that we have Mexico up there?
109
314000
3000
Bemerk daar dat we Mexico hier bovenaan hebben.
05:33
Mexico is not at all on par with the United States,
110
317000
2000
Mexico staat niet helemaal op dezelfde hoogte als de VS.
05:35
but they are quite close.
111
319000
2000
Maar ze staan redelijk dichtbij.
05:37
And especially, it's interesting to see
112
321000
2000
En het is vooral interessant om te kijken naar
05:39
China and the United States
113
323000
2000
China en de Verenigde Staten,
05:41
during 200 years,
114
325000
3000
over een periode van 200 jaar.
05:44
because I have my oldest son now working for Google,
115
328000
2000
Want mijn oudste zoon werkt nu bij Google,
05:46
after Google acquired this software.
116
330000
3000
sinds Google deze sofware overnam.
05:49
Because in fact, this is child labor. My son and his wife sat in a closet
117
333000
3000
Want in feite is dit kinderarbeid. Mijn zoon en zijn vrouw zaten in een kast
05:52
for many years and developed this.
118
336000
2000
gedurende vele jaren en ontwikkelden dit.
05:54
And my youngest son, who studied Chinese in Beijing.
119
338000
4000
En mijn jongste zoon, hij studeerde Chinees in Beijing.
05:58
So they come in with the two perspectives I have, you know?
120
342000
4000
En zo hebben zij de twee invalshoeken die ik heb. Begrijp je?
06:02
And my son, youngest son who studied in Beijing,
121
346000
2000
En mijn zoon, de jongste, die studeerde in Beijing,
06:04
in China, he got a long-term perspective.
122
348000
4000
in China, hij heeft een perspectief op lange termijn.
06:08
Whereas when my oldest son, who works for Google,
123
352000
2000
Terwijl mijn oudste zoon, die bij Google werkt,
06:10
he should develop by quarter, or by half-year.
124
354000
4000
hij zou per kwartaal, of per half jaar, moeten ontwikkelen.
06:14
Or Google is quite generous, so he can have one or two years to go.
125
358000
3000
Of, Google is nogal gul, dus heeft hij zicht op één of twee jaar.
06:17
But in China they look generation after generation
126
361000
2000
Maar in China kijken ze generatie per generatie
06:19
because they remember
127
363000
3000
omdat ze zich herinneren
06:22
the very embarrassing period, for 100 years,
128
366000
2000
dat ze gedurende 100 jaar, een zeer vervelende periode,
06:24
when they went backwards.
129
368000
2000
achteruit gingen.
06:26
And then they would remember the first part
130
370000
3000
En dan zouden ze terugdenken aan het eerste deel
06:29
of last century, which was really bad,
131
373000
3000
van de vorige eeuw, dat echt slecht was.
06:32
and we could go by this so-called Great Leap Forward.
132
376000
3000
En we zouden kunnen voorbijgaan aan deze zogenoemde grote sprong voorwaarts.
06:35
But this was 1963.
133
379000
2000
Maar dit was in 1963.
06:37
Mao Tse-Tung eventually brought health to China,
134
381000
4000
Mao Zedong bracht China eindelijk gezondheid.
06:41
and then he died, and then Deng Xiaoping started
135
385000
2000
En dan stierf hij. En dan begon Deng Xiaoping
06:43
this amazing move forward.
136
387000
2000
aan deze verbazingwekkende beweging voorwaarts.
06:45
Isn't it strange to see that the United States
137
389000
2000
Is het niet eigenaardig om te zien dat de Verenigde Staten
06:47
first grew the economy, and then gradually got rich?
138
391000
4000
eerst hun economie deden groeien, en dan geleidelijk aan rijk werden.
06:51
Whereas China could get healthy much earlier,
139
395000
3000
Terwijl China veel vroeger gezond kon worden.
06:54
because they applied the knowledge of education, nutrition,
140
398000
4000
Omdat ze een beroep konden doen op de kennis van scholing, voeding,
06:58
and then also benefits of penicillin
141
402000
3000
en daarna ook op de voordelen van penicilline
07:01
and vaccines and family planning.
142
405000
2000
en vaccins, en gezinsplanning.
07:03
And Asia could have social development
143
407000
3000
En Azië kon een sociale ontwikkeling doormaken
07:06
before they got the economic development.
144
410000
3000
voor de economische ontwikkeling.
07:09
So to me, as a public health professor,
145
413000
2000
Dus, voor mij als professor volksgezondheid,
07:11
it's not strange that all these countries grow so fast now.
146
415000
4000
is het niet vreemd dat al deze landen nu zo snel groeien.
07:15
Because what you see here, what you see here
147
419000
2000
Want wat je hier ziet, wat je hier ziet
07:17
is the flat world of Thomas Friedman,
148
421000
3000
is de platte wereld van Thomas Friedman.
07:20
isn't it.
149
424000
2000
Nietwaar?
07:22
It's not really, really flat.
150
426000
2000
Hij is niet echt plat plat.
07:24
But the middle income countries --
151
428000
2000
Maar de landen met een gemiddeld inkomen,
07:26
and this is where I suggest to my students,
152
430000
2000
en op dit punt geef ik mijn studenten de raad
07:28
stop using the concept "developing world."
153
432000
3000
op te houden het concept "ontwikkelingslanden" te gebruiken.
07:31
Because after all, talking about the developing world
154
435000
3000
Want tenslotte is praten over ontwikkelingslanden
07:34
is like having two chapters in the history of the United States.
155
438000
4000
als twee hoofdstukken zien in de geschiedenis van de VS.
07:38
The last chapter is about present, and president Obama,
156
442000
4000
Het laatste hoofdstuk is over het heden, en president Obama.
07:42
and the other is about the past,
157
446000
2000
En het andere over het verleden.
07:44
where you cover everything from Washington
158
448000
2000
Waarin alles aan bod komt van Washington
07:46
to Eisenhower.
159
450000
2000
tot Eisenhower.
07:48
Because Washington to Eisenhower,
160
452000
2000
Want Washington tot Eisenhower,
07:50
that is what we find in the developing world.
161
454000
2000
dat is wat we aantreffen in de ontwikkelingslanden.
07:52
We could actually go to Mayflower
162
456000
2000
We zouden eigenlijk kunnen gaan van Mayflower
07:54
to Eisenhower,
163
458000
2000
tot Eisenhower,
07:56
and that would be put together into a developing world,
164
460000
3000
en dat zou dan samen geplaatst worden in een ontwikkingswereld.
07:59
which is rightly growing its cities in a very amazing way,
165
463000
3000
Die inderdaad zijn steden op een verbazingwekkende manier uitbreidt.
08:02
which have great entrepreneurs,
166
466000
2000
Die fantastische ondernemers heeft,
08:04
but also have the collapsing countries.
167
468000
3000
maar die ook landen heeft die ineenstorten.
08:07
So, how could we make better sense about this?
168
471000
3000
Hoe zouden we dit dan zinvoller kunnen benaderen?
08:10
Well, one way of trying is to see whether we could
169
474000
3000
Wel, een manier om dit te doen is zien of we de inkomensverdeling
08:13
look at income distribution.
170
477000
2000
in beschouwing zouden kunnen nemen.
08:15
This is the income distribution of peoples in the world,
171
479000
3000
Dit is de inkomensverdeling van volkeren in de wereld,
08:18
from $1. This is where you have food to eat.
172
482000
3000
vanaf één dollar. Dit is waar je voedsel kan eten.
08:21
These people go to bed hungry.
173
485000
2000
Deze mensen gaan met honger naar bed.
08:23
And this is the number of people.
174
487000
2000
En dit is het aantal mensen.
08:25
This is $10, whether you have a public or a private
175
489000
2000
Dit is 10 dollar, of je een openbaar of privé gezondheids-
08:27
health service system. This is where you can
176
491000
2000
systeem hebt. Dit is waar je de mogelijkheid hebt
08:29
provide health service for your family and school for your children,
177
493000
3000
je gezin gezondheidszorg te geven, en je kinderen een school.
08:32
and this is OECD countries:
178
496000
2000
En dit zijn de OESO-landen.
08:34
Green, Latin America, East Europe.
179
498000
2000
Groen, Latijns-Amerika, Oost-Europa.
08:36
This is East Asia, and the light blue there is South Asia.
180
500000
4000
Dit is Oost-Azië. En het lichtblauw daar is Zuid-Azië.
08:40
And this is how the world changed.
181
504000
3000
En zo is de wereld veranderd.
08:43
It changed like this.
182
507000
2000
Zij veranderde zo.
08:45
Can you see how it's growing? And how hundreds of millions
183
509000
3000
Kan je zien hoe ze groeit? En hoe honderden miljoenen
08:48
and billions is coming out of poverty in Asia?
184
512000
3000
en miljarden mensen uit de armoede raken in Azië?
08:51
And it goes over here?
185
515000
2000
En hier gaat het door.
08:53
And I come now, into projections,
186
517000
2000
En nu komen we bij de projecties.
08:55
but I have to stop at the door of Lehman Brothers there, you know, because --
187
519000
3000
Maar ik moet halt houden aan de deur van de Lehman Brothers daar. Weet je. Want ...
08:58
(Laughter)
188
522000
3000
(gelach)
09:01
that's where the projections are not valid any longer.
189
525000
2000
Want daar zijn de projecties niet meer geldig.
09:03
Probably the world will do this.
190
527000
2000
Waarschijnlijk zal de wereld dit doen.
09:05
and then it will continue forward like this.
191
529000
3000
En dan zal ze verder voorwaarts gaan, op deze manier.
09:08
But more or less, this is what will happen,
192
532000
2000
Maar dit is ongeveer wat er zal gebeuren.
09:10
and we have a world which cannot be looked upon as divided.
193
534000
5000
En we hebben een wereld die niet als verdeeld kan worden beschouwd.
09:15
We have the high income countries here,
194
539000
2000
We hebben de landen met een hoog inkomen hier,
09:17
with the United States as a leading power;
195
541000
3000
met de Verenigde Staten als koploper.
09:20
we have the emerging economies in the middle,
196
544000
3000
We hebben de opkomende economieën in het midden,
09:23
which provide a lot of the funding for the bailout;
197
547000
2000
die een groot deel van de fondsen leveren voor de sanering.
09:25
and we have the low income countries here.
198
549000
3000
En we hebben de landen met een laag inkomen hier.
09:28
Yeah, this is a fact that from where the money comes,
199
552000
3000
Ja, het is een feit dat daarvandaan het geld komt.
09:31
they have been saving, you know, over the last decade.
200
555000
2000
Zij hebben gespaard, weet je, de laatste tien jaar.
09:33
And here we have the low income countries
201
557000
2000
En hier hebben we de landen met laag inkomen
09:35
where entrepreneurs are.
202
559000
2000
waar er ondernemers zijn.
09:37
And here we have the countries in collapse and war,
203
561000
3000
En hier hebben we de landen in oorlog en vernieling,
09:40
like Afghanistan, Somalia, parts of Congo, Darfur.
204
564000
5000
zoals Afghanistan, Somalië, delen van Congo, Darfur.
09:45
We have all this at the same time.
205
569000
2000
Dat alles hebben we op hetzelfde moment.
09:47
That's why it's so problematic to describe what has happened
206
571000
2000
Daarom is het zo'n probleem om te beschrijven wat er gebeurd is
09:49
in the developing world.
207
573000
2000
in de ontwikkelingslanden.
09:51
Because it's so different, what has happened there.
208
575000
2000
Omdat het zo verschillend is, wat daar is gebeurd.
09:53
And that's why I suggest
209
577000
2000
En dat is waarom ik
09:55
a slightly different approach of what you would call it.
210
579000
3000
een iets andere benadering voorstel voor hoe jullie het zouden noemen.
09:58
And you have huge differences within countries also.
211
582000
4000
En je hebt enorme verschillen binnenin landen ook.
10:02
I heard that your departments here were by regions.
212
586000
3000
Ik heb gehoord dat jullie afdelingen hier met regio's werken.
10:05
Here you have Sub-Saharan Africa, South Asia,
213
589000
3000
Hier heb je Afrika onder de Sahara, Zuid-Azië,
10:08
East Asia, Arab states,
214
592000
2000
Oost-Azië, de Arabische staten.
10:10
East Europe, Latin America, and OECD.
215
594000
2000
Oost-Europa, Latijns-Amerika, en de OESO.
10:12
And on this axis, GDP.
216
596000
2000
En op deze as het BNP.
10:14
And on this, heath, child survival,
217
598000
2000
En op deze, gezondheid, kindersterfte.
10:16
and it doesn't come as a surprise
218
600000
2000
En het is helemaal geen verrassing
10:18
that Africa south of Sahara is at the bottom.
219
602000
3000
dat Afrika, ten zuiden van de Sahara, onderaan staat.
10:21
But when I split it, when I split it
220
605000
2000
Maar als ik het opsplits, als ik het opsplits
10:23
into country bubbles,
221
607000
2000
in bellen per land,
10:25
the size of the bubbles here is the population.
222
609000
3000
de grootte van de bellen hier is de bevolking.
10:28
Then you see Sierra Leone and Mauritius, completely different.
223
612000
3000
Dan merk je dat Sierra Leone en Mauritius totaal verschillend zijn.
10:31
There is such a difference within Sub-Saharan Africa.
224
615000
2000
Zo groot zijn de verschillen binnen in Afrika onder de Sahara.
10:33
And I can split the others. Here is the South Asian,
225
617000
3000
En ik kan ook de rest opsplitsen. Hier is Zuid-Azië,
10:36
Arab world.
226
620000
2000
de Arabische wereld.
10:38
Now all your different departments.
227
622000
2000
Nu al jullie verschillende afdelingen.
10:40
East Europe, Latin America, and OECD countries.
228
624000
3000
Oost-Europa, Latijns-Amerika, en de OESO-landen.
10:43
And here were are. We have a continuum in the world.
229
627000
3000
En hier zijn wij dan. We hebben een aaneengesloten geheel in de wereld.
10:46
We cannot put it into two parts.
230
630000
2000
We kunnen het niet in twee stukken delen.
10:48
It is Mayflower down here. It is Washington here,
231
632000
3000
Hier onderaan is het Mayflower. Hier is het Washington,
10:51
building, building countries.
232
635000
2000
landen die zich opbouwen, ontwikkelen.
10:53
It's Lincoln here, advancing them.
233
637000
4000
Hier is het Lincoln, die hen vooruitstuwt.
10:57
It's Eisenhower bringing modernity into the countries.
234
641000
3000
Hier is het Eisenhower, die de moderne tijd naar de landen brengt.
11:00
And then it's United States today, up here.
235
644000
2000
En dan, daar bovenaan, zijn de Verenigde Staten vandaag.
11:02
And we have countries all this way.
236
646000
2000
En we hebben landen langs heel deze weg.
11:04
Now, this is the important thing
237
648000
3000
Dit is nu het belangrijkste
11:07
of understanding how the world has changed.
238
651000
4000
om te begrijpen hoe de wereld veranderd is.
11:11
At this point I decided to make a pause.
239
655000
4000
Op dit punt gekomen heb ik besloten een woordje te plaatsen.
11:15
(Laughter)
240
659000
2000
(gelach)
11:17
And it is my task, on behalf of the rest of the world,
241
661000
3000
En het is mijn taak om, uit naam van de rest van de wereld,
11:20
to convey a thanks to the U.S. taxpayers,
242
664000
4000
mijn dank te betuigen aan de Amerikaanse belastingbetalers
11:24
for Demographic Health Survey.
243
668000
2000
voor de "Demographic Health Survey".
11:26
Many are not aware of -- no, this is not a joke.
244
670000
3000
Velen zijn er zich niet van bewust -- nee, dit is geen grap.
11:29
This is very serious.
245
673000
2000
Dit is heel ernstig.
11:31
It is due to USA's continuous sponsoring
246
675000
4000
Het is dankzij de ononderbroken sponsoring door de VS
11:35
during 25 years of the very good methodology
247
679000
3000
gedurende 25 jaar, van de bijzonder goede methodologie
11:38
for measuring child mortality
248
682000
2000
om kindersterfte te meten
11:40
that we have a grasp of what's happening in the world.
249
684000
3000
dat we een idee hebben van wat er in de wereld gebeurt.
11:43
(Applause)
250
687000
7000
(applaus)
11:50
And it is U.S. government at its best,
251
694000
3000
En dit is de regering van de VS op haar best,
11:53
without advocacy, providing facts,
252
697000
3000
zonder aanbevelingen, enkel feiten leveren
11:56
that it's useful for the society.
253
700000
2000
die bruikbaar zijn voor de maatschappij.
11:58
And providing data free of charge
254
702000
3000
En feiten leveren, gratis en voor niets
12:01
on the internet, for the world to use. Thank you very much.
255
705000
3000
op het internet, tot nut van de wereld. Heel erg bedankt.
12:04
Quite the opposite of the World Bank,
256
708000
2000
Totaal het tegenovergestelde van de Wereldbank,
12:06
who compiled data with government money,
257
710000
3000
die gegevens verzameld heeft met overheidsgeld,
12:09
tax money, and then they sell it to add a little profit,
258
713000
3000
belastingsgeld, en dan verkopen ze het om er een beetje winst op te maken
12:12
in a very inefficient, Gutenberg way.
259
716000
3000
op een heel inefficiënte manier, zoals Guttenberg.
12:15
(Applause)
260
719000
6000
(applaus)
12:21
But the people doing that at the World Bank
261
725000
2000
Maar de mensen die daarmee bezig zijn bij de Wereldbank
12:23
are among the best in the world.
262
727000
2000
behoren tot de besten van de wereld.
12:25
And they are highly skilled professionals.
263
729000
2000
En het zijn zeer bekwame beroepslui.
12:27
It's just that we would like to upgrade our international agencies
264
731000
4000
We zouden enkel onze internationale agentschappen willen opwaarderen
12:31
to deal with the world in the modern way, as we do.
265
735000
3000
om op een moderne manier de wereld te benaderen, zoals wij doen.
12:34
And when it comes to free data and transparency,
266
738000
3000
En als het aankomt op het vrijgeven van gegevens en transparantie,
12:37
United States of America is one of the best.
267
741000
3000
dan zijn de Verenigde Staten van Amerika één van de beste.
12:40
And that doesn't come easy from the mouth of a Swedish public health professor.
268
744000
3000
En het kost moeite om dat te zeggen als Zweedse professor volksgezondheid.
12:43
(Laughter)
269
747000
3000
(gelach)
12:46
And I'm not paid to come here, no.
270
750000
3000
En nee, ik word niet betaald om hier te komen.
12:49
I would like to show you what happens with the data,
271
753000
2000
Ik zou jullie willen laten zien wat er met de gegevens gebeurt,
12:51
what we can show with this data.
272
755000
2000
wat we met deze gegevens kunnen laten zien.
12:53
Look here. This is the world.
273
757000
2000
Kijk daar. Dit is de wereld.
12:55
With income down there and child mortality.
274
759000
2000
Met inkomen daar beneden, en kindersterfte.
12:57
And what has happened in the world?
275
761000
2000
En wat is er in de wereld gebeurd?
12:59
Since 1950, during the last 50 years
276
763000
3000
Sinds 1950, gedurende de laatste 50 jaar,
13:02
we have had a fall in child mortality.
277
766000
3000
hebben we een daling gehad in kindersterfte.
13:05
And it is the DHS that makes it possible to know this.
278
769000
2000
En het is dankzij de DHS dat we dit kunnen weten.
13:07
And we had an increase in income.
279
771000
2000
En we hadden een stijging in inkomen.
13:09
And the blue former developing countries
280
773000
2000
En de blauwe ex-ontwikkelingslanden
13:11
are mixing up with the former industrialized western world.
281
775000
5000
vermengen zich met de ex-geïndustrialiseerde, westerse wereld.
13:16
We have a continuum. But we still have, of course,
282
780000
3000
En we hebben een doorlopend geheel. Maar we hebben nog steeds, - en dat is
13:19
Congo, up there. We still have as poor countries
283
783000
3000
natuurlijk Congo, daar bovenaan. We hebben nog steeds even arme landen
13:22
as we have had, always, in history.
284
786000
4000
zoals we altijd gehad hebben in de geschiedenis.
13:26
And that's the bottom billion, where we've heard today
285
790000
3000
En dat is het onderste miljard, waarover we vandaag
13:29
about a completely new approach to do it.
286
793000
3000
een compleet nieuwe aanpak hebben gehoord.
13:32
And how fast has this happened?
287
796000
3000
En hoe snel is dit gegaan?
13:35
Well, MDG 4.
288
799000
2000
Wel, MDG 4.
13:37
The United States has not been so eager
289
801000
2000
De Verenigde Staten stonden niet zo te springen
13:39
to use MDG 4.
290
803000
3000
om MDG 4 te gebruiken.
13:42
But you have been the main sponsor that has enabled us to measure it,
291
806000
3000
Maar jullie zijn de belangrijkste sponsor geweest die het ons mogelijk gemaakt heeft het te meten.
13:45
because it's the only child mortality that we can measure.
292
809000
3000
Want het is de enige kindersterfte die we kunnen meten.
13:48
And we used to say that it should fall four percent per year.
293
812000
3000
En gewoonlijk zeiden we dat het vier procent per jaar moest dalen.
13:51
Let's see what Sweden has done.
294
815000
2000
Laten we eens kijken wat Zweden heeft gedaan.
13:53
We used to boast about fast social progress.
295
817000
3000
Gewoonlijk schepten we op over snelle sociale vooruitgang.
13:56
That's where we were, 1900.
296
820000
2000
Hier stonden we, in 1900.
13:58
1900, Sweden was there.
297
822000
2000
1900, Zweden was hier.
14:00
Same child mortality as Bangladesh had, 1990,
298
824000
2000
Dezelfde kindersterfte als Bangladesh in 1990.
14:02
though they had lower income.
299
826000
2000
Hoewel ze een lager inkomen hadden.
14:04
They started very well. They used the aid well.
300
828000
3000
Ze begonnen heel goed. Ze gebruikten de hulp goed.
14:07
They vaccinated the kids. They get better water.
301
831000
2000
Ze vaccineerden de kinderen. Ze kregen beter water.
14:09
And they reduced child mortality,
302
833000
2000
En ze verminderden de kindersterfte
14:11
with an amazing 4.7 percent per year. They beat Sweden.
303
835000
3000
met een verbazingwekkende 4,7 procent per jaar. Ze versloegen Zweden.
14:14
I run Sweden the same 16 year period.
304
838000
4000
Ik laat Zweden lopen gedurende een zelfde periode van 16 jaar.
14:18
Second round, it's Sweden, 1916,
305
842000
2000
Tweede ronde: Zweden 1916
14:20
against Egypt, 1990.
306
844000
2000
tegen Egypte 1990.
14:22
Here we go. Once again the USA is part of the reason here.
307
846000
3000
Hier gaan we. Opnieuw zijn de VS een deel van de verklaring hier.
14:25
They get safe water, they get food for the poor,
308
849000
4000
Ze krijgen veilig water. Ze krijgen voedsel voor de armen.
14:29
and they get malaria eradicated.
309
853000
2000
En ze slagen erin malaria uit te roeien.
14:31
5.5 percent. They are faster than the millennium development goal.
310
855000
3000
5,5 procent. Ze zijn sneller dan de milleniumdoelstelling voor ontwikkeling.
14:34
And third chance for Sweden, against Brazil here.
311
858000
3000
En derde kans voor Zweden: tegen Brazilië hier.
14:37
Brazil here has amazing social improvement
312
861000
4000
En Brazilië hier kent een verbazingwekkende sociale vooruitgang
14:41
over the last 16 years,
313
865000
2000
de laatste 16 jaar.
14:43
and they go faster than Sweden.
314
867000
2000
En ze gaan sneller dan Zweden.
14:45
This means that the world is converging.
315
869000
2000
Dit betekent dat de wereld naar elkaar toe gaat.
14:47
The middle income countries,
316
871000
2000
De landen met een gemiddeld inkomen,
14:49
the emerging economy, they are catching up.
317
873000
2000
de opkomende economieën, ze maken de achterstand kleiner.
14:51
They are moving to cities,
318
875000
2000
Ze worden stedelijk,
14:53
where they also get better assistance for that.
319
877000
2000
waar ze ook nog een betere ondersteuning zullen krijgen.
14:55
Well the Swedish students protest at this point.
320
879000
3000
Wat de Zweden op dit punt doen, is protesteren.
14:58
They say, "This is not fair,
321
882000
2000
Ze zeggen: "Dit is niet eerlijk.
15:00
because these countries had vaccines and antibiotics
322
884000
2000
want die landen hadden vaccins en antibiotica,
15:02
that were not available for Sweden.
323
886000
2000
wat voor Zweden niet beschikbaar was.
15:04
We have to do real-time competition."
324
888000
2000
Het moet een competitie in real-time zijn."
15:06
Okay. I give you Singapore, the year I was born.
325
890000
3000
Ok. Ik geef je Singapore, het jaar waarin ik ben geboren.
15:09
Singapore had twice the child mortality of Sweden.
326
893000
2000
Singapore had een kindersterfte tweemaal zo hoog als die van Zweden.
15:11
It's the most tropical country in the world,
327
895000
2000
Het is het meest tropische land ter wereld.
15:13
a marshland on the equator.
328
897000
2000
Een moeras op de evenaar.
15:15
And here we go. It took a little time for them to get independent.
329
899000
3000
En daar gaan we. Ze hadden wat tijd nodig om onafhankelijk te worden.
15:18
But then they started to grow their economy.
330
902000
2000
Maar dan begonnen ze hun economie te doen opbloeien.
15:20
And they made the social investment. They got away malaria.
331
904000
2000
En ze deden sociale investeringen. Ze kregen malaria weg.
15:22
They got a magnificent health system
332
906000
2000
Ze kregen een prachtig gezondheidssysteem
15:24
that beat both the U.S. and Sweden.
333
908000
2000
dat beter was dan zowel de Verenigde Staten als Zweden.
15:26
We never thought it would happen that they would win over Sweden!
334
910000
3000
We hadden nooit gedacht dat het mogelijk was dat ze het zouden winnen van Zweden.
15:29
(Applause)
335
913000
8000
(applaus)
15:37
All these green countries are achieving millennium development goals.
336
921000
3000
Al deze groene landen halen de milleniumdoelstellingen voor ontwikkeling.
15:40
These yellow are just about to be doing this.
337
924000
2000
Deze gele staan net op het punt dit te doen.
15:42
These red are the countries that doesn't do it, and the policy has to be improved.
338
926000
3000
Deze rode landen halen ze niet, en de aanpak moet verbeterd worden.
15:45
Not simplistic extrapolation.
339
929000
3000
Geen eenvoudige extrapolatie.
15:48
We have to really find a way
340
932000
2000
We moeten echt een manier vinden
15:50
of supporting those countries in a better way.
341
934000
2000
om deze landen beter te ondersteunen.
15:52
We have to respect the middle income countries
342
936000
3000
De landen met een gemiddeld inkomen moeten we respecteren
15:55
on what they are doing.
343
939000
2000
voor wat ze aan het doen zijn.
15:57
And we have to fact-base the whole way we look at the world.
344
941000
3000
En de hele manier waarop we de wereld bekijken moeten we gronden op feiten.
16:00
This is dollar per person. This is HIV in the countries.
345
944000
3000
Dit is dollar per persoon. Dit is HIV in de landen.
16:03
The blue is Africa.
346
947000
2000
Het blauw is Afrika.
16:05
The size of the bubbles is how many are HIV affected.
347
949000
3000
De grootte van de bellen geeft aan hoevelen met HIV zijn besmet.
16:08
You see the tragedy in South Africa there.
348
952000
2000
Je ziet de tragedie in Zuid-Afrika daar.
16:10
About 20 percent of the adult population are infected.
349
954000
3000
Ongeveer 20 procent van de volwassen bevolking is besmet.
16:13
And in spite of them having quite a high income,
350
957000
3000
En hoewel ze nogal een hoog inkomen hebben,
16:16
they have a huge number of HIV infected.
351
960000
3000
hebben ze toch een enorm aantal HIV-besmettingen.
16:19
But you also see that there are African countries down here.
352
963000
3000
Maar je ziet ook dat er hier beneden Afrikaanse landen zijn.
16:22
There is no such thing as an HIV epidemic in Africa.
353
966000
4000
Er bestaat niet zoiets als een HIV-epidemie in Afrika.
16:26
There's a number, five to 10 countries in Africa
354
970000
3000
Er zijn een aantal, 5 tot 10 landen in Afrika
16:29
that has the same level as Sweden and United States.
355
973000
3000
die hetzelfde niveau hebben als Zweden en de Verenigde Staten.
16:32
And there are others who are extremely high.
356
976000
2000
En er zijn andere die extreem hoog zijn.
16:34
And I will show you that what has happened
357
978000
3000
En ik zal je laten zien wat er gebeurd is
16:37
in one of the best countries, with the most vibrant economy
358
981000
4000
in een van de beste landen, met de meest bruisende economie
16:41
in Africa and a good governance, Botswana.
359
985000
3000
in Afrika, en een goed bestuur, in Botswana.
16:44
They have a very high level. It's coming down.
360
988000
2000
Ze hebben een zeer hoog niveau. Het is aan het zakken.
16:46
But now it's not falling,
361
990000
2000
Maar nu gaat het niet naar beneden.
16:48
because there, with help from PEPFAR,
362
992000
2000
Omdat daar, met de hulp van PEPFAR,
16:50
it's working with treatment. And people are not dying.
363
994000
3000
ze aan de slag gaan met behandelingen. En de mensen blijven leven.
16:53
And you can see it's not that easy,
364
997000
3000
En je kan zien dat het niet zo makkelijk is,
16:56
that it is war which caused this.
365
1000000
3000
dat oorlog hiervan de oorzaak is.
16:59
Because here, in Congo, there is war.
366
1003000
2000
Want hier, in Congo, is er oorlog.
17:01
And here, in Zambia, there is peace.
367
1005000
3000
En hier, in Zambia, is er vrede.
17:04
And it's not the economy. Richer country has a little higher.
368
1008000
3000
En het is niet de economie. Een rijker land scoort een beetje hoger.
17:07
If I split Tanzania in its income,
369
1011000
2000
En als ik Tanzania opsplits volgens inkomen.
17:09
the richer 20 percent in Tanzania
370
1013000
2000
De 20 procent rijkeren in Tanzania
17:11
has more HIV than the poorest one.
371
1015000
2000
hebben meer HIV dan het armste deel.
17:13
And it's really different within each country.
372
1017000
3000
En het is echt verschillend binnen een land.
17:16
Look at the provinces of Kenya. They are very different.
373
1020000
2000
Kijk naar de provincies van Kenia. Ze zijn heel verschillend.
17:18
And this is the situation you see.
374
1022000
3000
En dit is de situatie die je ziet.
17:21
It's not deep poverty. It's the special situation,
375
1025000
3000
Het is niet diepe armoede. Het is de specifieke situatie.
17:24
probably of concurrent sexual partnership
376
1028000
3000
Waarschijnlijk de situatie van meerdere sexuele relaties tegelijkertijd
17:27
among part of the heterosexual population
377
1031000
3000
bij een deel van de heterosexuele bevolking
17:30
in some countries, or some parts of countries,
378
1034000
2000
in sommige landen, of delen van landen,
17:32
in south and eastern Africa.
379
1036000
2000
in het zuiden en het oosten van Afrika.
17:34
Don't make it Africa. Don't make it a race issue.
380
1038000
3000
Maak er niet Afrika van. Maak er geen rassenkwestie van.
17:37
Make it a local issue. And do prevention at each place,
381
1041000
4000
Maak er een lokale zaak van. En doe op iedere plaats aan preventie
17:41
in the way it can be done there.
382
1045000
2000
op de manier waarop het daar mogelijk is.
17:43
So to just end up,
383
1047000
3000
Dus om af te ronden.
17:46
there are things of suffering
384
1050000
3000
Er is een vorm van lijden
17:49
in the one billion poorest, which we don't know.
385
1053000
3000
bij de één miljard armsten, dat we niet kennen.
17:52
Those who live beyond the cellphone,
386
1056000
2000
Zij die leven zonder mobiele telefoon,
17:54
those who have yet to see a computer,
387
1058000
2000
zij die nog nooit een computer hebben gezien,
17:56
those who have no electricity at home.
388
1060000
3000
zij die thuis geen elektriciteit hebben.
17:59
This is the disease, Konzo, I spent 20 years
389
1063000
2000
Dit is de ziekte Konzo, die ik gedurende 20 jaar
18:01
elucidating in Africa.
390
1065000
2000
proberen te verhelderen heb in Afrika.
18:03
It's caused by fast processing of toxic cassava root in famine situation.
391
1067000
5000
Ze wordt veroorzaakt door de snelle werking van de giftige maniokwortel, in een situatie van hongersnood.
18:08
It's similar to the pellagra epidemic in Mississippi in the '30s.
392
1072000
4000
Ze lijkt op de pellagra in Mississippi, in de jaren 30.
18:12
It's similar to other nutritional diseases.
393
1076000
3000
Ze lijkt op andere voedingsziekten.
18:15
It will never affect a rich person.
394
1079000
2000
Een rijk mens zal er nooit aan lijden.
18:17
We have seen it here in Mozambique.
395
1081000
3000
We hebben het hier gezien in Mozambique.
18:20
This is the epidemic in Mozambique. This is an epidemic in northern Tanzania.
396
1084000
3000
Dit is de epidemie in Mozambique. Dit is een epidemie in het noorden van Tanzania.
18:23
You never heard about the disease.
397
1087000
2000
Je hebt nooit gehoord over de ziekte.
18:25
But it's much more than Ebola
398
1089000
2000
Maar er zijn veel meer mensen besmet
18:27
that has been affected by this disease.
399
1091000
2000
door deze ziekte dan door ebola.
18:29
Cause crippling throughout the world.
400
1093000
2000
Want ze maakt kreupelen over heel de wereld.
18:31
And over the last two years,
401
1095000
2000
In de laatste twee jaar
18:33
2,000 people has been crippled
402
1097000
2000
zijn 2.000 mensen verminkt
18:35
in the southern tip of Bandundu region.
403
1099000
2000
in het zuidelijk uiteinde van de regio Bandunda.
18:37
That used to be the illegal diamond trade,
404
1101000
2000
Dat was vroeger de illegale diamanthandel.
18:39
from the UNITA-dominated area in Angola.
405
1103000
3000
Vanwege UNITA die het gebied in Angola domineerde.
18:42
That has now disappeared,
406
1106000
2000
Dat is nu verdwenen.
18:44
and they are now in great economic problem.
407
1108000
2000
En nu zitten ze in grote economische problemen.
18:46
And one week ago, for the first time,
408
1110000
3000
En een week geleden, voor het eerst,
18:49
there were four lines on the Internet.
409
1113000
3000
waren er vier internetverbindingen.
18:52
Don't get confused of the progress of the emerging economies
410
1116000
3000
Laat je niet in de war brengen door de vooruitgang van de opkomende economieën,
18:55
and the great capacity
411
1119000
3000
en de grote mogelijkheden
18:58
of people in the middle income countries
412
1122000
2000
van mensen in landen met een gemiddeld inkomen,
19:00
and in peaceful low income countries.
413
1124000
2000
en in landen met een laag inkomen waar vrede heerst.
19:02
There is still mystery in one billion.
414
1126000
2000
Er is nog mysterie bij de één miljard.
19:04
And we have to have more concepts
415
1128000
2000
En we hebben meer begrippen nodig
19:06
than just developing countries and developing world.
416
1130000
3000
dan enkel ontwikkelingslanden en derde wereld.
19:09
We need a new mindset. The world is converging,
417
1133000
3000
We hebben een nieuwe denkwijze nodig. De wereld groeit naar elkaar toe.
19:12
but -- but -- but not the bottom billion.
418
1136000
3000
Maar, maar, maar niet het onderste miljard.
19:15
They are still as poor as they've ever been.
419
1139000
3000
Ze zijn nog net zo arm als ze altijd geweest zijn.
19:18
It's not sustainable, and it will not happen around one superpower.
420
1142000
5000
Dat kan niet langer duren. En het zal niet gebeuren rond één supermogendheid.
19:23
But you will remain
421
1147000
2000
Maar jullie zullen wel één van de
19:25
one of the most important superpowers,
422
1149000
3000
belangrijkste supermogendheden blijven.
19:28
and the most hopeful superpower, for the time to be.
423
1152000
3000
En de supermogendheid die het meest hoop geeft, voor het ogenblik.
19:31
And this institution
424
1155000
2000
En deze instelling
19:33
will have a very crucial role,
425
1157000
2000
zal een heel cruciale rol spelen,
19:35
not for United States, but for the world.
426
1159000
2000
niet voor de Verenigde Staten, maar voor de wereld.
19:37
So you have a very bad name,
427
1161000
3000
Dus hebben jullie een totaal verkeerde naam,
19:40
State Department. This is not the State Department.
428
1164000
2000
Ministerie van Buitenlandse Zaken, dit is niet Buitenlandse Zaken.
19:42
It's the World Department.
429
1166000
2000
Het is het ministerie van Wereldzaken.
19:44
And we have a high hope in you. Thank you very much.
430
1168000
2000
En we stellen veel hoop in jullie. Heel erg bedankt.
19:46
(Applause)
431
1170000
5000
(applaus)
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