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Hans Rosling: The good news of the decade? We're winning the war against child mortality
Hans Rosling: As boas notícias da década?
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Hans Rosling reorganiza 10 anos de informação da ONU com os seus gráficos espectaculares, revelando uma surpreendente - e geralmente pouco divulgada - boa notícia, merecedora de primeira página. De caminho, desmascara uma imperfeita abordagem estatística que esconde estas histórias vitais.
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
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00:15
We are here today
0
0
2000
Estamos aqui, hoje,
00:17
because [the] United Nations
1
2000
2000
porque a Organização para as Nações Unidas
00:19
have defined goals
2
4000
2000
definiu objectivos
00:21
for the progress of countries.
3
6000
2000
para o desenvolvimento dos países.
00:23
They're called Millennium Development Goals.
4
8000
3000
São chamados de Objetivos de Desenvolvimento do Milénio.
00:26
And the reason I really like these goals
5
11000
3000
E a razão por que eu gosto bastante destes objectivos
00:29
is that there are eight of them.
6
14000
3000
é porque são oito.
00:32
And by specifying eight different goals,
7
17000
2000
E ao especificar oito objectivos diferentes,
00:34
the United Nations has said
8
19000
2000
as Nações Unidas dizem
00:36
that there are so many things needed
9
21000
2000
que estas são as coisas que é necessário
00:38
to change in a country
10
23000
2000
mudar num país
00:40
in order to get the good life for people.
11
25000
2000
para obter uma vida boa para as população.
00:42
Look here -- you have to end poverty,
12
27000
2000
Reparem aqui, temos de acabar com a pobreza,
00:44
education, gender,
13
29000
2000
educação, igualdade para ambos os sexos,
00:46
child and maternal health,
14
31000
2000
saúde materna e infantil
00:48
control infections, protect the environment
15
33000
3000
controlar infecções, proteger o meio ambiente
00:51
and get the good global links between nations
16
36000
2000
e construir boas ligações entre as nações
00:53
in every aspect
17
38000
2000
em todos os aspectos
00:55
from aid to trade.
18
40000
3000
desde a ajuda até ao comércio.
00:58
There's a second reason I like these development goals,
19
43000
3000
Há uma segunda razão por que eu gosto destes objectivos de desenvolvimento,
01:01
and that is because each and every one is measured.
20
46000
3000
e ela é porque cada um deles pode ser medido.
01:04
Take child mortality;
21
49000
3000
Por exemplo, a mortalidade infantil.
01:07
the aim here is to reduce child mortality
22
52000
2000
O objectivo aqui é reduzir a mortalidade infantil
01:09
by two-thirds,
23
54000
2000
em dois terços,
01:11
from 1990 to 2015.
24
56000
3000
de 1990 a 2015.
01:14
That's a four percent reduction per year --
25
59000
3000
É uma redução de quatro por cento ao ano.
01:18
and this, with measuring.
26
63000
2000
E isto, com medições.
01:20
That's what makes the difference
27
65000
2000
Isso é que faz a diferença
01:22
between political talking like this
28
67000
2000
entre a conversa política assim
01:24
and really going for the important thing,
29
69000
2000
e realmente tentar alcançar o importante,
01:26
a better life for people.
30
71000
3000
uma vida melhor para as pessoas.
01:29
And what I'm so happy about with this
31
74000
2000
E o que me deixa tão contente com isto
01:31
is that we have already documented
32
76000
2000
é que já está documentado
01:33
that there are many countries
33
78000
2000
que há muitos países
01:35
in Asia, in the Middle East,
34
80000
2000
na Ásia, no Médio Oriente,
01:37
in Latin America and East Europe
35
82000
3000
na América Latina e Europa de Leste
01:40
that [are] reducing with this rate.
36
85000
2000
a reduzir a este ritmo.
01:42
And even mighty Brazil is going down with five percent per year,
37
87000
3000
E mais, o poderoso Brasil está a reduzir a cinco por cento por ano,
01:45
and Turkey with seven percent per year.
38
90000
2000
e a Turquia a sete por cento por ano.
01:47
So there's good news.
39
92000
2000
Portanto temos boas notícias.
01:49
But then I hear people saying, "There is no progress in Africa.
40
94000
3000
Mas depois ouço pessoas dizerem "Não há progresso em África.
01:52
And there's not even statistics on Africa
41
97000
2000
E nem sequer há estatísticas sobre África
01:54
to know what is happening."
42
99000
2000
para saber o que está a acontecer".
01:56
I'll prove them wrong on both points.
43
101000
3000
Vou provar que estão errados em ambos os pontos.
01:59
Come with me to the wonderful world of statistics.
44
104000
3000
Venham comigo para o mundo maravilhoso da estatística.
02:02
I bring you to the webpage, ChildMortality.org,
45
107000
3000
Conduzo-vos para a página da web, ChildMortality.org,
02:05
where you can take deaths in children
46
110000
2000
onde podem encontrar o número de mortes em crianças
02:07
below five years of age for all countries --
47
112000
3000
abaixo dos cinco anos de idade para todos os países.
02:10
it's done by U.N. specialists.
48
115000
2000
É feito por especialistas da ONU.
02:12
And I will take Kenya as an example.
49
117000
2000
E vou usar o Quénia como exemplo.
02:14
Here you see the data.
50
119000
2000
Aqui podem ver os dados.
02:16
Don't panic -- don't panic now, I'll help you through this.
51
121000
3000
Não entrem em pânico agora. Eu ajudo-vos com isto.
02:19
It looks nasty, like in college
52
124000
2000
Parece horrível, como na universidade
02:21
when you didn't like statistics.
53
126000
2000
quando não gostavam de estatística.
02:23
But first thing, when you see dots like this,
54
128000
2000
Mas a primeira coisa, quando vêem pontos como estes,
02:25
you have to ask yourself:
55
130000
2000
que têm de perguntar a vocês mesmos é:
02:27
from where do the data come?
56
132000
2000
de onde é que vem a informação?
02:29
What is the origin of the data?
57
134000
2000
Qual é a origem dos dados?
02:31
Is it so that in Kenya,
58
136000
2000
Será o caso de que, no Quénia,
02:33
there are doctors and other specialists
59
138000
2000
há médicos e outros especialistas
02:35
who write the death certificate at the death of the child
60
140000
2000
que escrevem a certidão de óbito quando a criança morre,
02:37
and it's sent to the statistical office?
61
142000
2000
e depois a enviam para o gabinete de estatística?
02:39
No -- low-income countries like Kenya
62
144000
3000
Não. Os países de baixos rendimentos como o Quénia
02:42
still don't have that level of organization.
63
147000
3000
ainda não têm esse nível de organização.
02:45
It exists, but it's not complete
64
150000
2000
Existe, mas não está completo,
02:47
because so many deaths occur in the home
65
152000
3000
porque tantas mortes ocorrem em casa
02:50
with the family,
66
155000
2000
com a família,
02:52
and it's not registered.
67
157000
2000
e não são registadas.
02:54
What we rely on is not an incomplete system.
68
159000
2000
Nós não nos baseamos num sistema incompleto.
02:56
We have interviews, we have surveys.
69
161000
3000
Temos entrevistas, temos questionários.
02:59
And this is highly professional
70
164000
2000
E são feitos por entrevistadoras
03:01
female interviewers
71
166000
2000
altamente profissionais,
03:03
who sit down for one hour with a woman
72
168000
2000
que se sentam com uma mulher, por uma hora
03:05
and ask her about [her] birth history.
73
170000
2000
e lhe fazem perguntas acerca da sua história reprodutiva.
03:07
How many children did you have?
74
172000
2000
Quantas crianças teve?
03:09
Are they alive?
75
174000
2000
Estão todas vivas?
03:11
If they died, at what age and what year?
76
176000
3000
Se morreram, que idade tinham e em que ano aconteceu?
03:14
And then this is done in a representative sample
77
179000
2000
E depois isto é feito numa amostra representativa
03:16
of thousands of women in the country
78
181000
3000
de milhares de mulheres no país
03:19
and put together in what used to be called
79
184000
2000
e resumido no que costumava ser chamado
03:21
a demographic health survey report.
80
186000
3000
de relatório dos Estudos de Saúde Demográfica.
03:24
But these surveys are costly,
81
189000
2000
Mas estes estudos são caros,
03:26
so they can only be done [in] three- to five-year intervals.
82
191000
3000
por isso só podem ser feitos em intervalos de três a cinco anos.
03:29
But they have good quality.
83
194000
2000
Mas são de boa qualidade.
03:31
So this is a limitation.
84
196000
2000
Mas essa é a limitação.
03:33
And all these colored lines here are results;
85
198000
3000
E todas estas linhas coloridas aqui são os resultados;
03:36
each color is one survey.
86
201000
2000
cada cor é um estudo.
03:38
But that's too complicated for today, so I'll simplify it for you,
87
203000
3000
Mas isto é demasiado complicado, por isso vou simplificar para vocês,
03:41
and I give you one average point for each survey.
88
206000
3000
e dou-vos um ponto médio por cada estudo.
03:44
This was 1977, 1988,
89
209000
3000
Este foi em 1977, 1988,
03:47
1992, '97
90
212000
2000
1992, 1997
03:49
and 2002.
91
214000
3000
e 2002.
03:52
And when the experts in the U.N.
92
217000
2000
E quando os especialistas na ONU
03:54
have got these surveys in place in their database,
93
219000
3000
colocam todos estes estudos na sua base de dados,
03:57
then they use advanced mathematical formulas
94
222000
3000
eles usam fórmulas matemáticas avançadas
04:00
to produce a trend line, and the trend line looks like this.
95
225000
3000
para produzir uma linha de regressão, que é esta.
04:03
See here -- it's the best fit they can get of this point.
96
228000
3000
Vejam aqui. É a melhor aproximação que conseguem.
04:06
But watch out --
97
231000
2000
Mas reparem.
04:08
they continue the line
98
233000
2000
Eles continuam a linha
04:10
beyond the last point
99
235000
2000
para lá do último ponto
04:12
out into nothing.
100
237000
2000
para o vazio.
04:14
And they estimated that in 2008,
101
239000
3000
E estimaram que em 2008
04:17
Kenya had per child mortality of 128.
102
242000
3000
o Quénia teria uma mortalidade infantil de 128.
04:20
And I was sad,
103
245000
2000
E eu fiquei triste,
04:22
because we could see
104
247000
2000
porque podíamos ver
04:24
this reversal in Kenya
105
249000
2000
esta inversão no Quénia
04:26
with an increased child mortality in the 90s.
106
251000
3000
com um aumento da mortalidade infantil nos anos 90.
04:29
It was so tragic.
107
254000
2000
Era tão trágico.
04:31
But in June, I got a mail in my inbox
108
256000
3000
Mas em Junho, recebi um email
04:34
from Demographic Health Surveys,
109
259000
2000
dos Estudos de Saúde Demográfica
04:36
and it showed good news from Kenya.
110
261000
2000
que mostrava boas notícias do Quénia.
04:38
I was so happy.
111
263000
2000
Fiquei tão contente.
04:40
This was the estimate of the new survey.
112
265000
3000
Esta era a estimativa do último estudo.
04:43
Then it just took another three months
113
268000
2000
Depois, só demorou outros três meses
04:45
for [the] U.N. to get it into their server,
114
270000
2000
para a ONU colocar tudo no seu servidor
04:47
and on Friday we got the new trend line --
115
272000
3000
e na sexta-feira recebemos a nova linha de regressão.
04:50
it was down here.
116
275000
2000
Estava aqui em baixo.
04:52
Isn't it nice -- isn't it nice, yeah?
117
277000
2000
Tão agradável, não é?
04:54
I was actually, on Friday, sitting in front of my computer,
118
279000
3000
Eu estava, na sexta-feira, sentado em frente ao meu computador,
04:57
and I saw the death rate fall
119
282000
2000
e vi a taxa de mortalidade cair
04:59
from 128 to 84 just that morning.
120
284000
3000
de 128 para 84 naquela manhã.
05:02
So we celebrated.
121
287000
2000
E então festejámos.
05:04
But now, when you have this trend line,
122
289000
2000
Mas agora, quando temos esta linha de regressão,
05:06
how do we measure progress?
123
291000
2000
como é que medimos o progresso?
05:08
I'm going into some details here,
124
293000
2000
Vou entrar em alguns detalhes aqui,
05:10
because [the] U.N. do it like this.
125
295000
2000
porque a ONU faz isto desta forma.
05:12
They start [in] 1990 -- they measure to 2009.
126
297000
3000
Eles começam em 1990, e medem até 2009.
05:15
They say, "0.9 percent, no progress."
127
300000
3000
Eles dizem "0,9 por cento, não há progresso."
05:18
That's unfair.
128
303000
2000
É injusto.
05:20
As a professor, I think I have the right to propose something differently.
129
305000
3000
Como professor, acho que tenho o direito de propor algo diferente.
05:23
I would say, at least do this --
130
308000
2000
Eu diria, ao menos façam isto.
05:25
10 years is enough to follow the trend.
131
310000
2000
Dez anos é suficiente para seguir a tendência.
05:27
It's two surveys, and you can see what's happening now.
132
312000
3000
São dois estudos, e podem ver o que está a acontecer agora.
05:30
They have 2.4 percent.
133
315000
2000
Eles estão a 2,4 por cento.
05:32
Had I been in the Ministry of Health in Kenya,
134
317000
2000
Se eu estivesse no Ministério da Saúde no Quénia,
05:34
I may have joined these two points.
135
319000
3000
provavelmente usava estes dois pontos.
05:37
So what I'm telling you
136
322000
2000
Portanto o que estou a dizer-vos
05:39
is that we know the child mortality.
137
324000
2000
é que sabemos qual é a taxa de mortalidade.
05:41
We have a decent trend.
138
326000
2000
Temos uma boa estimativa.
05:43
It's coming into some tricky things then
139
328000
2000
Estamos a encontrar algumas dificuldades então
05:45
when we are measuring MDGs.
140
330000
2000
quando estamos a medir os ODM (objectivos de desenvolvimento do milénio).
05:47
And the reason here for Africa is especially important,
141
332000
3000
E a razão, para África, é especialmente importante,
05:50
because '90s was a bad decade,
142
335000
2000
porque os anos 90 foram uma má década,
05:52
not only in Kenya, but across Africa.
143
337000
3000
não só no Quénia, mas por toda a África.
05:55
The HIV epidemic peaked.
144
340000
2000
A epidemia do VIH atingiu o seu ponto máximo.
05:57
There was resistance for the old malaria drugs, until we got the new drugs.
145
342000
3000
Havia resistência aos antigos medicamentos contra a malária, até que surgiram os novos.
06:00
We got, later, the mosquito netting.
146
345000
2000
Recebemos, depois, as redes contra os mosquitos.
06:02
And there was socio-economic problems,
147
347000
2000
E houve problemas socioeconómicos,
06:04
which are now being solved at a much better scale.
148
349000
3000
que estão agora a ser resolvidos a uma escala muito melhor.
06:07
So look at the average here --
149
352000
2000
Portanto, olhem para a média aqui.
06:09
this is the average for all of sub-Saharan Africa.
150
354000
2000
Esta é a média para toda a África Subsariana.
06:11
And [the] U.N. says
151
356000
2000
E a ONU diz
06:13
it's a reduction with 1.8 percent.
152
358000
3000
que é uma redução de 1,8 por cento.
06:16
Now this sounds a little theoretical,
153
361000
2000
Agora, isto parece um pouco teórico,
06:18
but it's not so theoretical.
154
363000
2000
mas não é assim tão teórico.
06:20
You know, these economists,
155
365000
2000
Sabem, estes economistas
06:22
they love money, they want more and more of it, they want it to grow.
156
367000
3000
adoram dinheiro, e eles querem mais, querem que o dinheiro cresça.
06:25
So they calculate the percent annual growth rate of [the] economy.
157
370000
3000
Por isso calculam a taxa percentual de crescimento anual da economia.
06:28
We in public health, we hate child death,
158
373000
3000
Nós, em saúde pública, detestamos morte infantil,
06:31
so we want less and less and less of child deaths.
159
376000
2000
por isso queremos cada vez menos mortes infantis.
06:33
So we calculate the percent reduction per year,
160
378000
2000
Por isso calculamos a redução percentual por ano.
06:35
but it's sort of the same percentage.
161
380000
2000
Mas é mais ou menos o mesmo tipo de percentagem.
06:37
If your economy grows with four percent,
162
382000
2000
Se a vossa economia crescer a quatro por cento,
06:39
you ought to reduce child mortality four percent;
163
384000
2000
deveriam reduzir a mortalidade infantil em quatro por cento,
06:41
if it's used well and people are really involved
164
386000
3000
se [o crescimento económico] for bem utilizado e as pessoas se envolverem realmente
06:44
and can get the use of the resources in the way they want it.
165
389000
3000
e puderem utilizar os recursos da forma que querem.
06:47
So is this fair now to measure this over 19 years?
166
392000
3000
Então, será justo medir isto num período de 19 anos?
06:50
An economist would never do that.
167
395000
3000
Um economista nunca faria isso.
06:53
I have just divided it into two periods.
168
398000
2000
Simplesmente, dividi-o em dois períodos.
06:55
In the 90s, only 1.2 percent,
169
400000
3000
Nos anos 90, apenas 1,2 por cento.
06:58
only 1.2 percent.
170
403000
2000
apenas 1,2 por cento.
07:00
Whereas now, second gear --
171
405000
2000
Enquanto que agora, em segunda,
07:02
it's like Africa had first gear,
172
407000
2000
é como se África tivesse estado em primeira,
07:04
now they go into second gear.
173
409000
2000
e agora engataram a segunda.
07:06
But even this
174
411000
2000
Mas mesmo isto,
07:08
is not a fair representation of Africa,
175
413000
2000
não é uma representação justa de África,
07:10
because it's an average,
176
415000
2000
porque é uma média,
07:12
it's an average speed of reduction in Africa.
177
417000
2000
é a velocidade média de redução em África.
07:14
And look here when I take you into my bubble graphs.
178
419000
3000
E vejam aqui quando eu vos levo para os meus gráficos de bolas.
07:17
Still here,
179
422000
2000
Aqui ainda temos
07:19
child death per 1,000 on that axis.
180
424000
3000
a mortalidade infantil por cada 1000, neste eixo.
07:22
Here we have [the] year.
181
427000
2000
Aqui temos o ano.
07:24
And I'm now giving you a wider picture than the MDG.
182
429000
3000
E agora estou a mostrar-vos uma imagem mais abrangente do que os ODM.
07:27
I start 50 years ago
183
432000
2000
Começo há 50 anos atrás
07:29
when Africa celebrated independence in most countries.
184
434000
3000
quando África celebrou a independência da maioria dos países.
07:32
I give you Congo, which was high,
185
437000
2000
Aqui mostro o Congo, que estava lá em cima,
07:34
Ghana -- lower. And Kenya -- even lower.
186
439000
2000
o Gana mais abaixo e o Quénia, ainda mais abaixo.
07:36
And what has happened over the years since then? Here we go.
187
441000
3000
E o que aconteceu nestes anos? Aqui vamos nós.
07:39
You can see, with independence, literacy improved
188
444000
3000
Podem ver, com a independência, a alfabetização melhorou
07:42
and vaccinations started, smallpox was eradicated,
189
447000
3000
e as vacinações começaram, a varíola foi erradicada,
07:45
hygiene was improved, and things got better.
190
450000
3000
a higiene melhorou e a situação em geral também.
07:48
But then, in the '80s, watch out here.
191
453000
2000
Mas depois, nos anos 80, reparem aqui.
07:50
Congo got into civil war,
192
455000
2000
O Congo entrou em guerra civil,
07:52
and they leveled off here.
193
457000
2000
e estabilizaram ali.
07:54
Ghana got very ahead, fast.
194
459000
2000
O Gana melhorou muito rápido.
07:56
This was the backlash in Kenya, and Ghana bypassed,
195
461000
3000
Aqui foi o recuo no Quénia e o Gana ultrapassou,
07:59
but then Kenya and Ghana go down together --
196
464000
2000
mas depois o Quénia e o Gana descem juntos,
08:01
still a standstill in Congo.
197
466000
2000
o Congo ainda paralizado.
08:03
That's where we are today.
198
468000
2000
E aqui estamos hoje.
08:05
You can see it doesn't make sense
199
470000
3000
Podem ver, não faz sentido
08:08
to make an average of this zero improvement
200
473000
3000
fazer uma média desta melhoria zero
08:11
and this very fast improvement.
201
476000
3000
e desta melhoria muito rápida.
08:15
Time has come
202
480000
2000
Chegou o tempo
08:17
to stop thinking about sub-Saharan Africa as one place.
203
482000
4000
de parar de pensar na África Subsariana com um único lugar.
08:21
Their countries are so different,
204
486000
3000
Os países são tão diferentes
08:24
and they merit to be recognized in the same way,
205
489000
3000
e merecem ser reconhecidos dessa forma,
08:27
as we don't talk about Europe as one place.
206
492000
2000
tal como nós não falamos da Europa como um só lugar.
08:29
I can tell you that the economy in Greece and Sweden are very different --
207
494000
3000
Posso dizer-vos que a economia na Grécia e na Suécia é muito diferente.
08:32
everyone knows that.
208
497000
2000
Toda a gente sabe isso.
08:34
And they are judged, each country, on how they are doing.
209
499000
3000
E eles são avaliados, cada país, com base no seu desempenho.
08:37
So let me show the wider picture.
210
502000
3000
Então deixem-me dar-vos uma visão mais ampla.
08:40
My country, Sweden:
211
505000
3000
O meu país, a Suécia:
08:43
1800, we were up there.
212
508000
3000
Em 1800 estávamos lá em cima.
08:46
What a strange personality disorder we must have,
213
511000
3000
Que estranho distúrbio de personalidade nós devemos ter,
08:49
counting the children so meticulously in spite of a high child death rate.
214
514000
3000
contar as crianças de forma tão meticulosa, apesar da alta taxa de mortalidade infantil.
08:52
It's very strange. It's sort of embarrassing.
215
517000
3000
É muito estranho. É meio embaraçoso.
08:55
But we had that habit in Sweden, you know,
216
520000
2000
Mas tínhamos esse hábito na Suécia, sabem,
08:57
that we counted all the child deaths,
217
522000
2000
de contar todas as mortes infantis
08:59
even if we didn't do anything about it.
218
524000
2000
mesmo que não fizéssemos nada para resolver o problema.
09:01
And then, you see, these were famine years.
219
526000
2000
E depois, vejam, estes foram anos de fome.
09:03
These were bad years, and people got fed up with Sweden.
220
528000
2000
Estes foram anos maus, e as pessoas fartaram-se da Suécia.
09:05
My ancestors moved to the United States.
221
530000
3000
Os meus antepassados mudaram-se para os Estados Unidos.
09:08
And eventually, soon they started to get better and better here.
222
533000
3000
E eventualmente, começaram a melhorar aqui.
09:11
And here we got better education, and we got health service,
223
536000
3000
E aqui começámos a ter melhor educação, e começámos a ter serviço de saúde,
09:14
and child mortality came down.
224
539000
2000
e a mortalidade infantil desceu.
09:16
We never had a war; Sweden was in peace all this time.
225
541000
3000
Nunca tivémos uma guerra; a Suécia esteve em paz todo este tempo.
09:19
But look, the rate of lowering
226
544000
2000
Mas reparem, a taxa de diminuição
09:21
in Sweden
227
546000
2000
na Suécia
09:23
was not fast.
228
548000
2000
não foi rápida.
09:25
Sweden achieved a low child mortality
229
550000
3000
A Suécia alcançou uma taxa de mortalidade infantil baixa
09:28
because we started early.
230
553000
3000
porque começámos cedo.
09:31
We had primary school actually
231
556000
2000
Na verdade, o ensino primário
09:33
started in 1842.
232
558000
2000
começou em 1842.
09:35
And then you get that wonderful effect
233
560000
2000
E depois temos aquele efeito maravilhoso
09:37
when we got female literacy
234
562000
2000
de quando tivemos a alfabetização das mulheres
09:39
one generation later.
235
564000
2000
uma geração depois.
09:41
You have to realize that the investments we do in progress
236
566000
3000
Têm que compreender que os investimentos que fazemos em progresso
09:44
are long-term investments.
237
569000
2000
são investimentos a longo prazo.
09:46
It's not about just five years --
238
571000
2000
Não é apenas a cinco anos.
09:48
it's long-term investments.
239
573000
2000
São investimentos a longo prazo.
09:50
And Sweden never reached [the] Millennium Development Goal rate,
240
575000
3000
E a Suécia nunca alcançou a taxa dos ODM
09:53
3.1 percent when I calculated.
241
578000
2000
3,1 por cento, segundo os meus cálculos.
09:55
So we are off track -- that's what Sweden is.
242
580000
3000
Então estamos fora dos carris. É como a Suécia está.
09:58
But you don't talk about it so much.
243
583000
2000
Mas não se fala muito sobre isso.
10:00
We want others to be better than we were, and indeed, others have been better.
244
585000
3000
Queremos que os outros sejam melhores que nós. E, de facto, os outros têm sido melhores.
10:03
Let me show you Thailand,
245
588000
2000
Deixem-me que vos mostre a Tailândia,
10:05
see what a success story, Thailand from the 1960s --
246
590000
2000
vejam que história de sucesso, a Tailândia desde os anos 60,
10:07
how they went down here
247
592000
2000
vejam como eles desceram aqui
10:09
and reached almost the same child mortality levels as Sweden.
248
594000
3000
e alcançaram quase o mesmo nível de mortalidade infantil que na Suécia.
10:12
And I'll give you another story -- Egypt,
249
597000
3000
E dou-vos outra história, a do Egipto,
10:15
the most hidden, glorious success in public health.
250
600000
3000
o mais bem escondido e glorioso sucesso em saúde pública.
10:18
Egypt was up here in 1960,
251
603000
2000
O Egipto estava aqui em cima em 1960,
10:20
higher than Congo.
252
605000
2000
mais alto do que o Congo.
10:22
The Nile Delta was a misery for children
253
607000
3000
O delta do Nilo era uma miséria para as crianças,
10:25
with diarrheal disease
254
610000
2000
com doenças diarreicas
10:27
and malaria and a lot of problems.
255
612000
2000
e malária e muitos problemas.
10:29
And then they got the Aswan Dam. They got electricity in their homes,
256
614000
3000
E depois eles construíram a barragem de Assuão. Começaram a ter electricidade nas suas casas.
10:32
they increased education
257
617000
2000
Aumentaram a educação.
10:34
and they got primary health care.
258
619000
2000
E começaram a ter cuidados de saúde primários.
10:36
And down they went, you know.
259
621000
2000
E vieram por aí abaixo, vêem?
10:38
And they got safer water, they eradicated malaria.
260
623000
3000
E obtiveram água mais saudável, erradicaram a malária.
10:41
And isn't it a success story.
261
626000
2000
E vejam que história de sucesso.
10:43
Millennium Development Goal rates for child mortality
262
628000
3000
As taxas para a mortalidade infantil dos ODM
10:46
is fully possible.
263
631000
2000
são inteiramente possíveis.
10:48
And the good thing is
264
633000
2000
E a boa notícia é
10:50
that Ghana today is going with the same rate
265
635000
2000
que o Gana hoje está com a mesma taxa
10:52
as Egypt did at its fastest.
266
637000
3000
que o Egipto apresentou na sua fase mais rápida.
10:55
Kenya is now speeding up.
267
640000
2000
O Quénia está a acelerar.
10:57
Here we have a problem.
268
642000
2000
Aqui temos um problema.
10:59
We have a severe problem in countries which are at a standstill.
269
644000
3000
Temos um problema grave em países que estão estagnados.
11:03
Now, let me now bring you to a wider picture,
270
648000
3000
Agora, deixem-me mostrar-vos uma visão mais ampla,
11:06
a wider picture of child mortality.
271
651000
2000
uma visão mais ampla da mortalidade infantil.
11:08
I'm going to show you the relationship
272
653000
2000
Vou mostrar-vos a relação
11:10
between child mortality on this axis here --
273
655000
3000
entre a mortalidade infantil aqui neste eixo --
11:13
this axis here is child mortality --
274
658000
3000
este eixo aqui é a mortalidade infantil --
11:16
and here I have the family size.
275
661000
3000
e aqui temos o tamanho da família.
11:19
The relationship between child mortality and family size.
276
664000
2000
A relação entre a mortalidade infantil e o tamanho das famílias.
11:21
One, two, three, four children per woman:
277
666000
2000
Uma, duas, três, quatro crianças por mulher.
11:23
six, seven, eight children per woman.
278
668000
2000
Seis, sete, oito crianças por mulher.
11:25
This is, once again, 1960 --
279
670000
2000
Isto é, mais uma vez, 1960,
11:27
50 years ago.
280
672000
2000
há 50 anos atrás.
11:29
Each bubble is a country --
281
674000
2000
Cada bola é um país.
11:31
the color, you can see, a continent.
282
676000
2000
As cores, podem ver, são os continentes
11:33
The dark blue here is sub-Saharan Africa.
283
678000
2000
O azul escuro aqui é a África Subsariana.
11:35
And the size of the bubble is the population.
284
680000
3000
E o tamanho das bolas é a população.
11:39
And these are
285
684000
2000
E estes são
11:41
the so-called "developing" countries.
286
686000
2000
os chamados países "em desenvolvimento".
11:43
They had high, or very high, child mortality
287
688000
3000
Eles tinham mortalidades infantis altas ou muito altas
11:46
and family size, six to eight.
288
691000
3000
e famílias de seis a oito membros.
11:49
And the ones over there,
289
694000
2000
E aqueles daquele lado,
11:51
they were so-called Western countries.
290
696000
2000
estes eram os chamados países ocidentais.
11:53
They had low child mortality
291
698000
2000
Tinham baixa mortalidade infantil
11:55
and small families.
292
700000
2000
e famílias pequenas.
11:57
What has happened?
293
702000
2000
O que é que aconteceu?
11:59
What I want you [to do] now is to see with your own eyes
294
704000
3000
O que eu quero é que vejam com os vossos próprios olhos
12:02
the relation between fall in child mortality
295
707000
3000
a relação entre a queda da mortalidade infantil
12:05
and decrease in family size.
296
710000
3000
e a diminuição do tamanho das famílias.
12:08
I just want not to have any room for doubt --
297
713000
2000
Peço-vos que vejam para que não haja dúvidas.
12:10
you have to see that for yourself.
298
715000
2000
Têm de ver com os vossos próprios olhos.
12:12
This is what happened. Now I start the world.
299
717000
3000
Isto é o que aconteceu. Agora começo com o mundo.
12:15
Here we come down with the eradication of
300
720000
2000
Aqui descemos com erradicação da
12:17
smallpox, better education,
301
722000
2000
varíola, melhor educação,
12:19
health service.
302
724000
2000
serviços de saúde.
12:21
It got down there -- China comes into the Western box here.
303
726000
3000
Chegaram ali abaixo. A China entra na caixa dos países ocidentais aqui.
12:24
And here Brazil is in the Western Box.
304
729000
2000
E aqui o Brasil está na caixa ocidental.
12:26
India is approaching. The first African countries coming into the Western box,
305
731000
3000
A Índia aproxima-se. Os primeiros países africanos entram na caixa ocidental
12:29
and we get a lot a new neighbors.
306
734000
2000
E ganhamos muitos vizinhos.
12:31
Welcome to a decent life.
307
736000
2000
Bem-vindos a uma vida decente.
12:33
Come on. We want everyone down there.
308
738000
2000
Venham daí. Queremos toda a gente aqui em baixo.
12:35
This is the vision we have, isn't it.
309
740000
2000
Esta é a nossa ambição, não é?
12:37
And look now, the first African countries here are coming in.
310
742000
3000
E vejam agora, os primeiros países africanos estão a entrar.
12:40
There we are today.
311
745000
2000
Aqui estamos hoje.
12:43
There is no such thing
312
748000
2000
Não existe essa coisa
12:45
as a "Western world" and "developing world."
313
750000
2000
de um "mundo ocidental" e um "mundo em desenvolvimento".
12:47
This is the report from [the] U.N.,
314
752000
2000
Este é o relatório da ONU
12:49
which came out on Friday.
315
754000
2000
que saiu na sexta-feira.
12:51
It's very good -- "Levels and Trends in Child Mortality" --
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756000
3000
É muito bom - "Níveis e Tendências em Mortalidade Infantil" -
12:54
except this page.
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759000
2000
excepto esta página.
12:56
This page is very bad;
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761000
2000
Esta página é muito má.
12:58
it's a categorization of countries.
319
763000
3000
É uma categorização de países.
13:01
It labels "developing countries," -- I can read from the list here --
320
766000
3000
Classifica de "países em desenvolvimento" - posso ler da lista aqui -
13:04
developing countries: Republic of Korea -- South Korea.
321
769000
3000
países em desenvolvimento: Coreia do Sul.
13:07
Huh?
322
772000
2000
Hã?
13:09
They get Samsung, how can they be [a] developing country?
323
774000
3000
Eles têm a Samsung, como podem ser um país em desenvolvimento?
13:12
They have here Singapore.
324
777000
2000
Têm aqui Singapura.
13:14
They have the lowest child mortality in the world, Singapore.
325
779000
2000
Singapura tem a mortalidade infantil mais baixa do mundo.
13:16
They bypassed Sweden five years ago,
326
781000
2000
Ultrapassaram a Suécia há cinco anos,
13:18
and they are labeled a developing country.
327
783000
2000
e são classificados como um país em desenvolvimento.
13:20
They have here Qatar.
328
785000
2000
Têm aqui o Qatar.
13:22
It's the richest country in the world with Al Jazeera.
329
787000
2000
É dos paises com a Al Jazeera, o mais rico.
13:24
How the heck could they be [a] developing country?
330
789000
2000
Como é que podem ser um país em desenvolvimento?
13:26
This is crap.
331
791000
2000
Isto é uma porcaria.
13:28
(Applause)
332
793000
3000
(Aplausos)
13:31
The rest here is good -- the rest is good.
333
796000
2000
O resto que aqui está é bom. O resto é bom.
13:33
We have to have a modern concept,
334
798000
2000
Temos de ter um conceito moderno,
13:35
which fits to the data.
335
800000
2000
que se encaixe nos dados.
13:37
And we have to realize
336
802000
2000
E temos de perceber
13:39
that we are all going to into this, down to here.
337
804000
3000
que vamos todos para aqui para baixo.
13:42
What is the importance now with the relations here.
338
807000
3000
Qual é a importância destas relações aqui.
13:45
Look -- even if we look in Africa --
339
810000
2000
Vejam. Mesmo se olharmos para África.
13:47
these are the African countries.
340
812000
2000
Estes são os países africanos.
13:49
You can clearly see the relation with falling child mortality
341
814000
3000
Podem ver claramente a relação entre a queda da mortalidade infantil
13:52
and decreasing family size,
342
817000
2000
e a diminuição do tamanho das famílias
13:54
even within Africa.
343
819000
2000
mesmo em África.
13:56
It's very clear that this is what happens.
344
821000
2000
É muito claro que é isto que acontece.
13:58
And a very important piece of research came out on Friday
345
823000
3000
E um resultado muito importante saiu na sexta-feira
14:01
from the Institute of Health Metrics and Evaluation in Seattle
346
826000
4000
do Instituto de Avaliação e Métricas de Saúde, em Seattle
14:05
showing that almost 50 percent
347
830000
2000
que mostra que quase 50 por cento
14:07
of the fall in child mortality
348
832000
2000
da redução da mortalidade infantil
14:09
can be attributed to female education.
349
834000
3000
pode ser atribuída à educação das mulheres.
14:12
That is, when we get girls in school,
350
837000
3000
Ou seja, quando pomos raparigas na escola,
14:15
we'll get an impact 15 to 20 years later,
351
840000
2000
temos um impacto 15 a 20 anos mais tarde,
14:17
which is a secular trend which is very strong.
352
842000
3000
uma tendência secular que é muito forte.
14:20
That's why we must have that long-term perspective,
353
845000
3000
É por isso que temos de ter essa perspectiva a longo prazo,
14:23
but we must measure the impact
354
848000
2000
mas temos de medir o impacto
14:25
over 10-year periods.
355
850000
2000
de um período de 10 anos.
14:27
It's fully possible
356
852000
2000
É inteiramente possível
14:29
to get child mortality down in all of these countries
357
854000
2000
diminuir a mortalidade infantil em todos estes países
14:31
and to get them down in the corner
358
856000
2000
e levá-los para o canto ali em baixo
14:33
where we all would like to live together.
359
858000
3000
onde todos gostaríamos de viver juntos.
14:37
And of course, lowering child mortality
360
862000
3000
E, claro, diminuir a mortalidade infantil
14:40
is a matter of utmost importance
361
865000
3000
é um assunto da maior importância
14:43
from humanitarian aspects.
362
868000
2000
da perspectiva humanitária.
14:45
It's a decent life for children,
363
870000
2000
É de uma vida decente para as crianças
14:47
we are talking about.
364
872000
2000
que estamos a falar.
14:49
But it is also a strategic investment
365
874000
3000
Mas também é um investimento estratégico
14:52
in the future of all mankind,
366
877000
2000
no futuro de toda a humanidade,
14:54
because it's about the environment.
367
879000
3000
porque é acerca do ambiente.
14:57
We will not be able to manage the environment
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882000
2000
Nós não seremos capazes de tratar do ambiente
14:59
and avoid the terrible climate crisis
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884000
2000
e evitar a terrível crise climática
15:01
if we don't stabilize the world population.
370
886000
2000
se não estabilizarmos a população mundial.
15:03
Let's be clear about that.
371
888000
2000
Sejamos claros acerca disso.
15:05
And the way to do that,
372
890000
2000
E a forma de o fazer
15:07
that is to get child mortality down, get access to family planning
373
892000
3000
é reduzir a mortalidade infantil, ter acesso a planeamento familiar
15:10
and behind that drive female education.
374
895000
3000
e por trás disso, incentivar a educação das mulheres.
15:13
And that is fully possible. Let's do it.
375
898000
2000
E isso é inteiramente possível. Vamos a isso.
15:15
Thank you very much.
376
900000
2000
Muito obrigado.
15:17
(Applause)
377
902000
10000
(Aplausos)
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