ABOUT THE SPEAKER
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.

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.


More profile about the speaker
Hans Rosling | Speaker | TED.com
TEDWomen 2010

Hans Rosling: The magic washing machine

Hans Rosling e a máquina de lavar roupa mágica

Filmed:
2,973,428 views

Qual foi a maior invenção da Revolução Industrial? Hans Rosling defende ser a máquina de lavar roupa. Com gráficos novos do Gapminder, Rosling mostra-nos a magia que aparece quando o crescimento económico e a electricidade transformam um dia aborrecido de lavagem de roupa num dia intelectual de leitura.
- 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

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00:15
I was only fourquatro yearsanos oldvelho
0
0
2000
Eu tinha apenas 4 anos
00:17
when I saw my mothermãe loadcarga a washinglavando machinemáquina
1
2000
3000
quando vi a minha mãe carregar uma máquina de lavar
00:20
for the very first time in her life.
2
5000
3000
pela primeira vez na sua vida.
00:23
That was a great day for my mothermãe.
3
8000
2000
Esse foi um grande dia para a minha mãe.
00:25
My mothermãe and fatherpai had been savingsalvando moneydinheiro for yearsanos
4
10000
3000
A minha mãe e o meu pai pouparam dinheiro durante anos
00:28
to be ablecapaz to buyComprar that machinemáquina,
5
13000
2000
para poder comprar aquela máquina.
00:30
and the first day it was going to be used,
6
15000
2000
E no primeiro dia em que ia ser estreada,
00:32
even GrandmaVovó was invitedconvidamos
7
17000
2000
até convidaram a minha avó
00:34
to see the machinemáquina.
8
19000
2000
para ver a máquina.
00:36
And GrandmaVovó was even more excitedanimado.
9
21000
3000
E a avó estava ainda mais entusiasmada.
00:39
ThroughoutEm toda a her life
10
24000
2000
Por toda a sua vida
00:41
she had been heatingaquecimento wateragua with firewoodlenha,
11
26000
2000
havia aquecido água na lenha,
00:43
and she had handmão washedlavado laundryLavandaria
12
28000
2000
e lavado à mão roupa suja
00:45
for sevenSete childrencrianças.
13
30000
2000
de sete crianças.
00:47
And now she was going to watch
14
32000
3000
E agora ela ia ver
00:50
electricityeletricidade do that work.
15
35000
3000
a electricidade a fazer esse trabalho.
00:53
My mothermãe carefullycuidadosamente openedaberto the doorporta,
16
38000
4000
A minha mãe abriu a porta cuidadosamente,
00:57
and she loadedcarregado the laundryLavandaria
17
42000
2000
e carregou a roupa suja
00:59
into the machinemáquina,
18
44000
2000
na máquina,
01:01
like this.
19
46000
2000
assim.
01:03
And then, when she closedfechadas the doorporta,
20
48000
2000
E depois, quando fechou a porta,
01:05
GrandmaVovó said, "No, no, no, no.
21
50000
2000
a avó disse, "Não, não, não, não.
01:07
Let me, let me pushempurrar the buttonbotão."
22
52000
3000
Deixa-me, deixa-me carregar no botão."
01:11
And GrandmaVovó pushedempurrado the buttonbotão,
23
56000
2000
E a avó carregou no botão,
01:13
and she said, "Oh, fantasticfantástico!
24
58000
3000
e disse, "Oh, fantástico.
01:16
I want to see this! Give me a chaircadeira!
25
61000
2000
Quero ver isto. Dêem-me uma cadeira.
01:18
Give me a chaircadeira! I want to see it,"
26
63000
2000
Dêem-me uma cadeira. Quero vê-la."
01:20
and she satSentou down in frontfrente of the machinemáquina,
27
65000
3000
E ela sentou-se em frente à máquina,
01:23
and she watchedassisti the entireinteira washinglavando programprograma.
28
68000
4000
e viu o programa de lavagem da máquina todo.
01:27
She was mesmerizedhipnotizado.
29
72000
2000
Estava maravilhada.
01:29
To my grandmotheravó,
30
74000
3000
Para a minha avó,
01:32
the washinglavando machinemáquina was a miraclemilagre.
31
77000
3000
a máquina de lavar roupa foi um milagre.
01:35
TodayHoje, in SwedenSuécia and other richrico countriespaíses,
32
80000
3000
Hoje, na Suécia e noutros países ricos,
01:38
people are usingusando
33
83000
2000
as pessoas usam
01:40
so manymuitos differentdiferente machinesmáquinas.
34
85000
2000
tantas máquinas diferentes.
01:42
Look, the homescasas are fullcheio of machinesmáquinas.
35
87000
2000
Vejam, as casas estão cheias de máquinas;
01:44
I can't even namenome them all.
36
89000
2000
nem sei citar o nome de todas elas.
01:46
And they alsoAlém disso, when they want to travelviagem,
37
91000
3000
E também, quando querem viajar,
01:49
they use flyingvôo machinesmáquinas
38
94000
3000
usam máquinas voadoras
01:52
that can take them to remotecontrolo remoto destinationsdestinos.
39
97000
2000
que podem levá-las para destinos remotos.
01:54
And yetainda, in the worldmundo, there are so manymuitos people
40
99000
2000
E, mesmo assim, há tantas pessoas no mundo
01:56
who still heatcalor the wateragua on firefogo,
41
101000
3000
que ainda aquecem água no fogo,
01:59
and they cookcozinhar theirdeles foodComida on firefogo.
42
104000
3000
e cozinham a sua comida no fogo.
02:02
SometimesÀs vezes they don't even have enoughsuficiente foodComida,
43
107000
2000
Por vezes, não têm sequer comida suficiente.
02:04
and they liveviver belowabaixo the povertypobreza linelinha.
44
109000
3000
E eles vivem abaixo da linha da pobreza.
02:07
There are two billionbilhão fellowcompanheiro humanhumano beingsseres
45
112000
3000
Há dois mil milhões de seres humanos
02:10
who liveviver on lessMenos than two dollarsdólares a day.
46
115000
2000
que vivem com menos de dois dólares por dia.
02:12
And the richestmais rico people over there --
47
117000
2000
E as pessoas mais ricas ali --
02:14
there's one billionbilhão people --
48
119000
2000
há mil milhões de pessoas --
02:16
and they liveviver aboveacima what I call the "airar linelinha,"
49
121000
4000
e elas vivem acima daquilo que chamo a linha aérea,
02:20
because they spendgastar more than $80 a day
50
125000
3000
porque gastam mais de $80 por dia
02:23
on theirdeles consumptionconsumo.
51
128000
2000
no seu consumo.
02:25
But this is just one, two, threetrês billionbilhão people,
52
130000
3000
Mas isto é só um, dois, três mil milhões de pessoas,
02:28
and obviouslyobviamente there are sevenSete billionbilhão people in the worldmundo,
53
133000
3000
e obviamente há sete mil milhões no mundo,
02:31
so there mustdevo be one, two, threetrês, fourquatro billionbilhão people more
54
136000
3000
então deve haver mais um, dois, três, quatro mil milhões,
02:34
who liveviver in betweenentre the povertypobreza and the airar linelinha.
55
139000
3000
que vivem entre a linha da pobreza e a linha aérea.
02:37
They have electricityeletricidade,
56
142000
3000
Eles têm electricidade,
02:40
but the questionquestão is, how manymuitos have washinglavando machinesmáquinas?
57
145000
3000
mas a questão é, quantos deles têm máquinas de lavar?
02:43
I've donefeito the scrutinyescrutínio of marketmercado datadados,
58
148000
3000
Fiz o escrutínio de dados de mercado,
02:46
and I've foundencontrado that, indeedde fato,
59
151000
2000
e descobri que, de facto,
02:48
the washinglavando machinemáquina has penetratedpenetrou belowabaixo the airar linelinha,
60
153000
3000
a máquina de lavar roupa penetrou abaixo da linha aérea,
02:51
and todayhoje there's an additionaladicionais one billionbilhão people out there
61
156000
3000
e hoje há mil milhões adicionais de pessoas ali
02:54
who liveviver aboveacima the "washlavar linelinha."
62
159000
3000
que vivem acima da linha da lavagem.
02:57
(LaughterRiso)
63
162000
2000
(Risos)
02:59
And they consumeconsumir more than $40 perpor day.
64
164000
4000
E eles consomem mais de $40 por dia.
03:03
So two billionbilhão have accessAcesso to washinglavando machinesmáquinas.
65
168000
3000
Dois milhares de milhão têm máquinas de lavar roupa.
03:06
And the remainingremanescente fivecinco billionbilhão,
66
171000
2000
E os restantes 5 mil milhões,
03:08
how do they washlavar?
67
173000
2000
como é que lavam?
03:10
Or, to be more precisepreciso,
68
175000
2000
Ou, para ser mais preciso,
03:12
how do mosta maioria of the womenmulheres in the worldmundo washlavar?
69
177000
3000
como é que a maioria das mulheres no mundo lava a roupa?
03:15
Because it remainspermanece hardDifícil work for womenmulheres to washlavar.
70
180000
4000
Porque continua a ser um trabalho duro para as mulheres lavar a roupa.
03:19
They washlavar like this: by handmão.
71
184000
3000
Elas lavam assim: à mão.
03:22
It's a hardDifícil, time-consumingdemorada labortrabalho,
72
187000
4000
É um trabalho duro, que consome muito tempo,
03:26
whichqual they have to do for hourshoras everycada weeksemana.
73
191000
3000
que elas têm de fazer durante horas todas as semanas.
03:29
And sometimesas vezes they alsoAlém disso have to bringtrazer wateragua from farlonge away
74
194000
3000
E por vezes têm de trazer a água de longas distâncias
03:32
to do the laundryLavandaria at home,
75
197000
2000
para lavar a roupa em casa.
03:34
or they have to bringtrazer the laundryLavandaria away to a streamcorrente farlonge off.
76
199000
4000
Ou têm de carregar a roupa suja para um curso de água distante.
03:38
And they want the washinglavando machinemáquina.
77
203000
3000
Elas querem a máquina de lavar roupa.
03:41
They don't want to spendgastar suchtal a largeampla partparte of theirdeles life
78
206000
3000
Não querem passar uma parte tão grande da sua vida
03:44
doing this hardDifícil work
79
209000
2000
a fazer este trabalho duro
03:46
with so relativelyrelativamente lowbaixo productivityprodutividade.
80
211000
2000
com uma produtividade relativa tão baixa.
03:48
And there's nothing differentdiferente in theirdeles wishdesejo
81
213000
2000
Não há diferença entre o desejo delas
03:50
than it was for my grandmaAvó.
82
215000
2000
e o da minha avó.
03:52
Look here, two generationsgerações agoatrás in SwedenSuécia --
83
217000
3000
Vejam aqui, há duas gerações atrás na Suécia --
03:55
pickingescolhendo wateragua from the streamcorrente,
84
220000
2000
a retirar água do riacho,
03:57
heatingaquecimento with firewoodlenha and washinglavando like that.
85
222000
3000
aquecê-la a lenha e lavar assim.
04:00
They want the washinglavando machinemáquina in exactlyexatamente the samemesmo way.
86
225000
3000
Elas querem a máquina de lavar roupa exactamente da mesma forma.
04:03
But when I lecturepalestra to environmentally-concerneddo ambiente em questão studentsalunos,
87
228000
3000
Mas quando dou aulas a alunos preocupados com o ambiente,
04:06
they tell me, "No, everybodytodo mundo in the worldmundo cannotnão podes have carscarros and washinglavando machinesmáquinas."
88
231000
4000
eles dizem-me "Não, não pode haver carros e máquinas de lavar para todos no mundo."
04:11
How can we tell this womanmulher
89
236000
2000
Como podemos dizer a esta mulher
04:13
that she ain'tnão é going to have a washinglavando machinemáquina?
90
238000
2000
que ela não vai ter uma máquina de lavar?
04:15
And then I askpergunte my studentsalunos,
91
240000
2000
E depois pergunto aos meus alunos,
04:17
I've askedperguntei them -- over the last two yearsanos I've askedperguntei,
92
242000
2000
Eu tenho perguntado -- nestes dois últimos anos tenho perguntado,
04:19
"How manymuitos of you doesn't use a carcarro?"
93
244000
2000
"Quantos de vocês não usam carro?"
04:21
And some of them proudlyorgulhosamente raiselevantar theirdeles handmão
94
246000
2000
E alguns levantam a mão com orgulho
04:23
and say, "I don't use a carcarro."
95
248000
2000
e dizem, "Eu não uso carro."
04:25
And then I put the really toughresistente questionquestão:
96
250000
2000
E depois faço a pergunta mesmo difícil:
04:27
"How manymuitos of you
97
252000
2000
"Quantos de vocês lavam à mão
04:29
hand-washlavar à mão your jeansjeans and your bedcama sheetsfolhas?"
98
254000
2000
as vossas calças de ganga e os vossos lençóis?"
04:31
And no one raisedlevantado theirdeles handmão.
99
256000
3000
E ninguém levantou a mão.
04:34
Even the hardcoreHardcore in the greenverde movementmovimento
100
259000
3000
Mesmo o núcleo duro dos ambientalistas
04:37
use washinglavando machinesmáquinas.
101
262000
2000
usa máquina de lavar roupa.
04:39
(LaughterRiso)
102
264000
4000
(Risos)
04:43
So how come [this is] something that everyonetodos usesusa
103
268000
2000
Então como é que isto é algo que todos usam
04:45
and they think othersoutras will not stop it? What is specialespecial with this?
104
270000
3000
e eles pensam que outros não o impedirão; o que tem isto de especial?
04:48
I had to do an analysisanálise about the energyenergia used in the worldmundo.
105
273000
3000
Eu tinha de fazer uma análise sobre a energia usada no mundo.
04:51
Here we are.
106
276000
2000
Cá estamos.
04:53
Look here, you see the sevenSete billionbilhão people up there:
107
278000
2000
Vejam, sete mil milhões de pessoas ali:
04:55
the airar people, the washlavar people,
108
280000
2000
as pessoas do ar, as pessoas da máquina de lavar,
04:57
the bulbbulbo people and the firefogo people.
109
282000
3000
as pessoas lâmpada e as pessoas do fogo.
05:00
One unitunidade like this
110
285000
2000
Uma unidade destas
05:02
is an energyenergia unitunidade of fossilfóssil fuelcombustível --
111
287000
3000
é uma unidade de energia de combustível fóssil --
05:05
oilóleo, coalcarvão or gasgás.
112
290000
2000
Petróleo, carvão ou gás natural.
05:07
That's what mosta maioria of electricityeletricidade and the energyenergia in the worldmundo is.
113
292000
3000
É a maior parte da electricidade e energia no mundo.
05:11
And it's 12 unitsunidades used in the entireinteira worldmundo,
114
296000
3000
E são usadas 12 unidades no mundo inteiro,
05:14
and the richestmais rico one billionbilhão, they use sixseis of them.
115
299000
3000
E o milhar de milhão mais rico usa seis delas.
05:17
HalfMetade of the energyenergia is used by one seventhsétimo of the world'sos mundos populationpopulação.
116
302000
3000
Metade da energia é usada por um sétimo da população mundial.
05:20
And these onesuns who have washinglavando machinesmáquinas,
117
305000
2000
E estes que têm máquinas de lavar roupa,
05:22
but not a housecasa fullcheio of other machinesmáquinas,
118
307000
2000
mas não uma casa cheia de electrodomésticos,
05:24
they use two.
119
309000
2000
usam duas.
05:26
This groupgrupo usesusa threetrês, one eachcada.
120
311000
2000
Este grupo usa três, uma para cada.
05:28
And they alsoAlém disso have electricityeletricidade.
121
313000
2000
E também têm electricidade.
05:30
And over there they don't even use one eachcada.
122
315000
3000
E ali nem chegam a usar uma, cada um.
05:33
That makesfaz com que 12 of them.
123
318000
2000
Perfaz 12 delas.
05:35
But the maina Principal concernpreocupação
124
320000
2000
Mas a preocupação principal
05:37
for the environmentally-interestedambientalmente-interessado studentsalunos -- and they are right --
125
322000
3000
dos estudantes preocupados com o ambiente -- e eles têm razão --
05:40
is about the futurefuturo.
126
325000
2000
é com o futuro.
05:42
What are the trendstendências? If we just prolongprolongar the trendstendências,
127
327000
3000
Quais são as tendências? Se as prolongarmos,
05:45
withoutsem any realreal advancedavançado analysisanálise, to 2050,
128
330000
3000
sem qualquer análise avançada, para 2050,
05:48
there are two things that can increaseaumentar the energyenergia use.
129
333000
3000
há duas coisas que podem aumentar o uso de energia.
05:51
First, populationpopulação growthcrescimento.
130
336000
2000
Primeiro, o crescimento populacional.
05:53
SecondSegundo, economiceconômico growthcrescimento.
131
338000
2000
Segundo, crescimento económico.
05:55
PopulationPopulação growthcrescimento will mainlyprincipalmente occurocorrer amongentre the poorestmais pobre people here
132
340000
3000
O crescimento da população ocorrerá mais entre as pessoas pobres aqui,
05:58
because they have highAlto childcriança mortalitymortalidade
133
343000
2000
pois têm mortalidade infantil elevada
06:00
and they have manymuitos childrencrianças perpor womanmulher.
134
345000
2000
e muitos filhos por cada mulher.
06:02
And [with] that you will get two extraextra,
135
347000
2000
Teremos mais dois extra,
06:04
but that won'tnão vai changemudança the energyenergia use very much.
136
349000
2000
mas isso não alterará muito o uso de energia.
06:06
What will happenacontecer is economiceconômico growthcrescimento.
137
351000
3000
O que acontecerá é o crescimento económico.
06:09
The bestmelhor of here in the emergingemergindo economieseconomias --
138
354000
2000
Os melhores daqui nas economias emergentes --
06:11
I call them the NewNovo EastLeste --
139
356000
2000
chamo-as de o Novo Este --
06:13
they will jumpsaltar the airar linelinha.
140
358000
2000
vão saltar a linha do avião.
06:15
"WoppWOPP!" they will say.
141
360000
2000
"Upa!" eles vão dizer.
06:17
And they will startcomeçar to use as much as the OldVelho WestOeste are doing already.
142
362000
3000
E vão começar a consumir tanto como os do Velho Oeste consomem.
06:20
And these people, they want the washinglavando machinemáquina.
143
365000
3000
E estas pessoas, elas querem a máquina de lavar.
06:23
I told you. They'llEles pensarão go there.
144
368000
2000
Eu disse-vos. Elas vão chegar ali.
06:25
And they will doubleDuplo theirdeles energyenergia use.
145
370000
2000
E vão duplicar o seu uso de energia.
06:27
And we hopeesperança that the poorpobre people will get into the electricelétrico lightluz.
146
372000
3000
E esperemos que as pessoas pobres entrem na electricidade.
06:30
And they'lleles vão get a two-childdois filhos familyfamília withoutsem a stop in populationpopulação growthcrescimento.
147
375000
2000
Terão famílias de dois filhos sem parar o crescimento da população.
06:32
But the totaltotal energyenergia consumptionconsumo
148
377000
2000
Mas o consumo total de energia
06:34
will increaseaumentar to 22 unitsunidades.
149
379000
2000
vai aumentar para 22 unidades.
06:36
And these 22 unitsunidades --
150
381000
3000
E estas 22 unidades
06:39
still the richestmais rico people use mosta maioria of it.
151
384000
3000
ainda são os ricos que usam a maior parte.
06:43
So what needsprecisa to be donefeito?
152
388000
2000
Então o que é preciso fazer?
06:45
Because the riskrisco,
153
390000
2000
Porque o risco,
06:47
the highAlto probabilityprobabilidade of climateclima changemudança is realreal.
154
392000
3000
a alta probabilidade das alterações climáticas é real.
06:50
It's realreal.
155
395000
2000
É real.
06:52
Of coursecurso they mustdevo be more energy-efficienteficiência energética.
156
397000
3000
Claro que terão de ser mais eficientes a nível energético.
06:55
They mustdevo changemudança behaviorcomportamento in some way.
157
400000
2000
Têm de mudar alguns comportamentos.
06:57
They mustdevo alsoAlém disso startcomeçar to produceproduzir greenverde energyenergia,
158
402000
2000
Têm de começar a produzir energia verde,
06:59
much more greenverde energyenergia.
159
404000
2000
muito mais energia verde.
07:01
But untilaté they have the samemesmo energyenergia consumptionconsumo perpor personpessoa,
160
406000
3000
Mas até terem o mesmo consumo de energia por pessoa,
07:04
they shouldn'tnão deveria give adviceconselho to othersoutras --
161
409000
2000
não deviam dizer aos outros --
07:06
what to do and what not to do.
162
411000
2000
o que fazer e o que não fazer.
07:08
(ApplauseAplausos)
163
413000
2000
(Aplausos)
07:10
Here we can get more greenverde energyenergia all over.
164
415000
4000
Aqui podemos obter mais energia limpa.
07:14
This is what we hopeesperança maypode happenacontecer.
165
419000
2000
Esperamos que isto aconteça.
07:16
It's a realreal challengedesafio in the futurefuturo.
166
421000
3000
É um verdadeiro desafio no futuro.
07:19
But I can assureassegurar you that this womanmulher in the favelafavela in RioRio,
167
424000
3000
Mas asseguro-vos que esta mulher numa favela do Rio,
07:22
she wants a washinglavando machinemáquina.
168
427000
2000
ela quer uma máquina de lavar.
07:24
She's very happyfeliz about her ministerministro of energyenergia
169
429000
3000
Ela está muito feliz com a sua Ministra da Energia
07:27
that providedforneceu electricityeletricidade to everyonetodos --
170
432000
2000
que deu electricidade a todos --
07:29
so happyfeliz that she even votedvotou for her.
171
434000
3000
tão feliz que até votou nela.
07:32
And she becamepassou a ser DilmaDilma RousseffDilma Rousseff,
172
437000
2000
E tornou-se Dilma Rousseff,
07:34
the president-electPresidente eleito
173
439000
2000
a presidente eleita
07:36
of one of the biggestmaior democraciesdemocracias in the worldmundo --
174
441000
2000
de uma das maiores democracias do mundo --
07:38
movingmovendo-se from ministerministro of energyenergia to presidentPresidente.
175
443000
3000
passando de Ministra da Energia a Presidente.
07:41
If you have democracydemocracia,
176
446000
2000
Se houver democracia,
07:43
people will votevoto for washinglavando machinesmáquinas.
177
448000
2000
as pessoas vão votar por máquinas de lavar.
07:45
They love them.
178
450000
2000
Elas vão adorá-las.
07:49
And what's the magicMagia with them?
179
454000
2000
E qual é a magia delas?
07:51
My mothermãe explainedexplicado the magicMagia with this machinemáquina
180
456000
3000
A minha mãe explicou a magia desta máquina
07:54
the very, very first day.
181
459000
2000
no primeiríssimo dia.
07:56
She said, "Now HansHans,
182
461000
2000
Ela disse, "Agora Hans,
07:58
we have loadedcarregado the laundryLavandaria.
183
463000
2000
já pusemos a roupa a lavar;
08:00
The machinemáquina will make the work.
184
465000
2000
a máquina vai fazer o resto.
08:02
And now we can go to the librarybiblioteca."
185
467000
2000
E agora podemos ir para a biblioteca."
08:04
Because this is the magicMagia:
186
469000
2000
Porque esta é a magia:
08:06
you loadcarga the laundryLavandaria,
187
471000
2000
enche-se o tambor,
08:08
and what do you get out of the machinemáquina?
188
473000
2000
e o que sai da máquina?
08:10
You get bookslivros out of the machinesmáquinas,
189
475000
3000
Saem livros das máquinas,
08:13
children'scrianças bookslivros.
190
478000
2000
livros infantis.
08:15
And mothermãe got time to readler for me.
191
480000
2000
E a minha mãe já tinha tempo para ler para mim.
08:17
She lovedAmado this. I got the "ABC'sDo ABC" --
192
482000
2000
Ela adorava este. Eu trouxe o "ABC".
08:19
this is where I startedcomeçado my careercarreira as a professorprofessor,
193
484000
3000
Foi aqui que comecei a minha carreira como professor,
08:22
when my mothermãe had time to readler for me.
194
487000
2000
quando a minha mãe passou a ter tempo para ler para mim.
08:24
And she alsoAlém disso got bookslivros for herselfela mesma.
195
489000
2000
E ela também trouxe livros para ela.
08:26
She managedgerenciou to studyestude EnglishInglês
196
491000
2000
Estudou inglês
08:28
and learnaprender that as a foreignestrangeiro languagelíngua.
197
493000
2000
e aprendeu-o como língua estrangeira.
08:30
And she readler so manymuitos novelsnovelas,
198
495000
2000
E leu tantos romances,
08:32
so manymuitos differentdiferente novelsnovelas here.
199
497000
3000
tantos romances diferentes aqui.
08:35
And we really, we really lovedAmado this machinemáquina.
200
500000
3000
E nós adorávamos mesmo, mesmo esta máquina.
08:39
And what we said, my mothermãe and me,
201
504000
3000
E o que dissemos, a minha mãe e eu,
08:42
"Thank you industrializationindustrialização.
202
507000
3000
"Obrigado, industrialização.
08:45
Thank you steelaço millmoinho.
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510000
2000
Obrigado, siderurgia.
08:47
Thank you powerpoder stationestação.
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512000
2000
Obrigado, central de energia.
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And thank you chemicalquímico processingem processamento industryindústria
205
514000
3000
E obrigado indústria de processamento químico
08:52
that gavedeu us time to readler bookslivros."
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517000
2000
que nos deu tempo para ler livros."
08:54
Thank you very much.
207
519000
2000
Muito obrigado.
08:56
(ApplauseAplausos)
208
521000
13000
(Aplausos)
Translated by Joana Rodrigues
Reviewed by Ana Sofia Pinho

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.


More profile about the speaker
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