TEDxChange
Hans Rosling: The good news of the decade? We're winning the war against child mortality
ฮานส์ โรสลิง (Hans Rosling): ข่าวดีแห่งศตวรรษ
Filmed:
Readability: 3.8
900,534 views
ฮานส์ โรสลิง จัดเรียงข้อมูล 10 ปีของ UN เสียใหม่ด้วยวีดีทัศน์อันตระการตาของเขา และจุดประกายข่าวดีที่น่าประหลาดใจและมีค่าพอจะขึ้นหน้าหนึ่ง แต่ไม่ค่อยจะได้รับการรายงานเท่าไหร่นัก ในระหว่างทางนั้น เขาได้ลบล้างแนวทางในการมองสถิติที่มีข้อบกพร่อง ซึ่งได้บดบังเรื่องสำคัญดังกล่าวเอาไว้
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.
00:15
We are here today
0
0
2000
เราอยู่ที่นี่กันวันนี้
00:17
because [the] United Nations
1
2000
2000
เพราะสหประชาชาติ
00:19
have defined goals
2
4000
2000
ได้มีการกำหนดเป้าหมาย
00:21
for the progress of countries.
3
6000
2000
สำหรับความก้าวหน้าของประเทศทั้งหลาย
00:23
They're called Millennium Development Goals.
4
8000
3000
นั่นก็คือ เป้าหมายการพัฒนาแห่งสหัสวรรษ
(Millennium Development Goals: MDGs)
(Millennium Development Goals: MDGs)
00:26
And the reason I really like these goals
5
11000
3000
และเหตุผลที่ผมชอบเป้าหมายชุดนี้มาก
00:29
is that there are eight of them.
6
14000
3000
เพราะมันมีอยู่แปดอย่าง
00:32
And by specifying eight different goals,
7
17000
2000
และในแปดเป้าหมายที่แตกต่างกันนี้
00:34
the United Nations has said
8
19000
2000
สหประชาชาติได้บอกว่า
00:36
that there are so many things needed
9
21000
2000
มันมีสิ่งที่จำเป็นมากมายเหลือเกิน
00:38
to change in a country
10
23000
2000
ในการที่จะเปลี่ยนแปลงประเทศ
00:40
in order to get the good life for people.
11
25000
2000
ในการที่จะสร้างชีวิตที่ดีให้กับทุกคน
00:42
Look here -- you have to end poverty,
12
27000
2000
ดูตรงนี้สิ คุณมี การสิ้นสุดความยากจน
00:44
education, gender,
13
29000
2000
การศึกษา เพศ
00:46
child and maternal health,
14
31000
2000
เด็ก สุขภาพของแม่
00:48
control infections, protect the environment
15
33000
3000
การควบคุมโรคติดต่อ การคุ้มครองสิ่งแวดล้อม
00:51
and get the good global links between nations
16
36000
2000
และการสร้างความเชื่อมโยงระหว่างชาติทั่วโลก
00:53
in every aspect
17
38000
2000
ในทุกๆด้าน
00:55
from aid to trade.
18
40000
3000
จากการให้ความช่วยเหลือไปถึงการค้า
00:58
There's a second reason I like these development goals,
19
43000
3000
มีเหตุผลที่สองที่ผมชอบเป้าหมายการพัฒนาชุดนี้
01:01
and that is because each and every one is measured.
20
46000
3000
นั่นก็เพราะแต่ละเป้าหมายและทุกเป้าหมายจะถูกวัด
01:04
Take child mortality;
21
49000
3000
ดูการตายของเด็ก
01:07
the aim here is to reduce child mortality
22
52000
2000
เป้าหมายคือการลดการตายของเด็ก
01:09
by two-thirds,
23
54000
2000
ลงไป 2 ใน 3
01:11
from 1990 to 2015.
24
56000
3000
นับตั้งแต่ปี 1990 ถึง 2015
01:14
That's a four percent reduction per year --
25
59000
3000
นั่นคือการลดลง 4 เปอร์เซ็นต์ต่อปี
01:18
and this, with measuring.
26
63000
2000
และนี่ ด้วยการวัด
01:20
That's what makes the difference
27
65000
2000
นั่นคือสิ่งที่สร้างความต่าง
01:22
between political talking like this
28
67000
2000
ระหว่างการพูดทางการเมืองแบบนี้
01:24
and really going for the important thing,
29
69000
2000
ไปสู่สิ่งที่สำคัญจริงๆ
01:26
a better life for people.
30
71000
3000
คือ ชีวิตที่ดีกว่าของผู้คน
01:29
And what I'm so happy about with this
31
74000
2000
และสิ่งที่ทำให้ผมมีความสุขมากๆเกี่ยวกับเรื่องนี้
01:31
is that we have already documented
32
76000
2000
ก็คือ การที่พวกเราได้มีเอกสาร
01:33
that there are many countries
33
78000
2000
ที่บอกว่าหลายๆประเทศ
01:35
in Asia, in the Middle East,
34
80000
2000
ในเอเชีย ในตะวันออกกลาง
01:37
in Latin America and East Europe
35
82000
3000
ในละตินอเมริกา และในยุโรปตะวันออก
01:40
that [are] reducing with this rate.
36
85000
2000
มีอัตราการลดลดงในระดับนี้
01:42
And even mighty Brazil is going down with five percent per year,
37
87000
3000
และแม้กระทั่งบราซิลผู้ยิ่งใหญ่ซึ่งลดลงไป 5 เปอร์เซ็นต์ต่อปี
01:45
and Turkey with seven percent per year.
38
90000
2000
และตุรกีลดลงไป 7 เปอร์เซ็นต์ต่อปี
01:47
So there's good news.
39
92000
2000
เพราะงั้น มันก็มีข่าวดีอยู่
01:49
But then I hear people saying, "There is no progress in Africa.
40
94000
3000
แต่แล้วผมก็ได้ยินใครต่อใครพูดว่า "ไม่มีความคืบหน้าเลยในแอฟริกา
01:52
And there's not even statistics on Africa
41
97000
2000
และมันก็ไม่ได้มีสถิติอะไร
01:54
to know what is happening."
42
99000
2000
ที่จะทำให้รู้ได้ว่าอะไรกำลังเกิดขึ้น"
01:56
I'll prove them wrong on both points.
43
101000
3000
ผมจะพิสูจน์ให้พวกเห็นว่าทั้งสองประเด็นนั้นผิด
01:59
Come with me to the wonderful world of statistics.
44
104000
3000
มากับผมเถอะ สู่โลกมหัศจรรย์แห่งสถิติ
02:02
I bring you to the webpage, ChildMortality.org,
45
107000
3000
ผมจะพาคุณไปยังเว็บเพจหนึ่ง
ChildMortality.org
ChildMortality.org
02:05
where you can take deaths in children
46
110000
2000
ที่ซึ่งคุณจะเจอจำนวนการตายของเด็ก
02:07
below five years of age for all countries --
47
112000
3000
อายุต่ำกว่าห้าขวบในทุกประเทศ
02:10
it's done by U.N. specialists.
48
115000
2000
มันถูกดำเนินการโดยผู้เชี่ยวชาญจาก UN
02:12
And I will take Kenya as an example.
49
117000
2000
และผมจะเลือกเคนย่าเป็นตัวอย่าง
02:14
Here you see the data.
50
119000
2000
ตรงนี้ คุณจะเห็นข้อมูล
02:16
Don't panic -- don't panic now, I'll help you through this.
51
121000
3000
อย่าเพิ่งตระหนก ไม่ต้องตระหนกตอนนี้
ผมจะช่วยคุณผ่านเรื่องนี้ไปให้ได้
ผมจะช่วยคุณผ่านเรื่องนี้ไปให้ได้
02:19
It looks nasty, like in college
52
124000
2000
มันดูยุ่งยากนะ เหมือนตอนที่คุณเรียนในวิทยาลัย
02:21
when you didn't like statistics.
53
126000
2000
ตอนที่คุณไม่ชอบสถิติ
02:23
But first thing, when you see dots like this,
54
128000
2000
แต่อย่างแรกเลย เวลาที่คุณเห็นจุดเหล่านี้
02:25
you have to ask yourself:
55
130000
2000
คุณต้องถามตัวเองว่า:
02:27
from where do the data come?
56
132000
2000
ข้อมูลพวกนี้มาจากไหน?
02:29
What is the origin of the data?
57
134000
2000
แหล่งกำเนิตของข้อมูลคืออะไร?
02:31
Is it so that in Kenya,
58
136000
2000
แล้วในเคนย่า มันเป็นแบบนั้นรึเปล่าที่
02:33
there are doctors and other specialists
59
138000
2000
มีหมอและผู้เชี่ยวชาญ
02:35
who write the death certificate at the death of the child
60
140000
2000
คอยเขียนมรณบัตร ณ ตอนที่เด็กตาย
02:37
and it's sent to the statistical office?
61
142000
2000
แล้วส่งมันไปที่สำนักงานสถิติ?
02:39
No -- low-income countries like Kenya
62
144000
3000
ไม่
ประเทศรายได้ต่ำแบบเคนย่า
ประเทศรายได้ต่ำแบบเคนย่า
02:42
still don't have that level of organization.
63
147000
3000
ยังไม่มีการจัดองค์กรแบบนั้น
02:45
It exists, but it's not complete
64
150000
2000
มันก็มีนะ แต่มันไม่สมบูรณ์
02:47
because so many deaths occur in the home
65
152000
3000
เพราะการตายส่วนมากเกิดขึ้นที่บ้าน
02:50
with the family,
66
155000
2000
ภายในครอบครัว
02:52
and it's not registered.
67
157000
2000
และมันก็ไม่ได้รับการลงทะเบียน
02:54
What we rely on is not an incomplete system.
68
159000
2000
สิ่งที่เรากำลังยึดถืออยู่ตอนนี้คือระบบที่ไม่สมบูรณ์แบบ
02:56
We have interviews, we have surveys.
69
161000
3000
เรามีการสัมภาษณ์ เรามีการสำรวจ
02:59
And this is highly professional
70
164000
2000
และนี่คือนักสัมภาษณ์หญิง
03:01
female interviewers
71
166000
2000
มืออาชีพประสบการณ์สูง
03:03
who sit down for one hour with a woman
72
168000
2000
ที่นั่งสัมภาษณ์ผู้หญิงคนหนึ่งเป็นเวลาหนึ่งชั่วโมง
03:05
and ask her about [her] birth history.
73
170000
2000
ถามไถ่เธอเกี่ยวกับประวัติการให้กำเนิดของเธอ
03:07
How many children did you have?
74
172000
2000
คุณมีลูกกี่คน
03:09
Are they alive?
75
174000
2000
พวกเขายังมีชีวิตอยู่ไหม
03:11
If they died, at what age and what year?
76
176000
3000
ถ้าพวกเขาตาย พวกเขาตายตอนอายุเท่าไหร่และปีไหน
03:14
And then this is done in a representative sample
77
179000
2000
และนั่นเป็นการสัมภาษณ์กับกลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทน
03:16
of thousands of women in the country
78
181000
3000
ของผู้หญืงเป็นพันๆคนในประเทศ
03:19
and put together in what used to be called
79
184000
2000
แล้วนำมันมารวมเข้าด้วยกัน เป็นสิ่งที่เรียกว่า
03:21
a demographic health survey report.
80
186000
3000
รายงานการสำรวจทางประชากรและสุขภาพเบื้องต้น
03:24
But these surveys are costly,
81
189000
2000
แต่การสำรวจเหล่านี้ต้นทุนสูงมาก
03:26
so they can only be done [in] three- to five-year intervals.
82
191000
3000
เพราะงั้นมันก็จะเกิดขึ้นเพียง 3-5 ปีต่อครั้ง
03:29
But they have good quality.
83
194000
2000
แต่มันเป็นงานที่มีคุณภาพ
03:31
So this is a limitation.
84
196000
2000
ซึ่งนี่คือข้อจำกัด
03:33
And all these colored lines here are results;
85
198000
3000
และเส้นสีต่างๆเหล่านี้คือผลลัพธ์
03:36
each color is one survey.
86
201000
2000
แต่ละสีแทนหนึ่งการสำรวจ
03:38
But that's too complicated for today, so I'll simplify it for you,
87
203000
3000
แต่นั่นก็จะซับซ้อนเกินไปสำหรับวันนี้
ผมจะทำให้มันง่ายขึ้นเพื่อพวกคุณ
ผมจะทำให้มันง่ายขึ้นเพื่อพวกคุณ
03:41
and I give you one average point for each survey.
88
206000
3000
และผมใช้จุดเฉลี่ยของแต่ละการสำรวจ
03:44
This was 1977, 1988,
89
209000
3000
นี่คือปี 1977, 1988
03:47
1992, '97
90
212000
2000
1992, 1997
03:49
and 2002.
91
214000
3000
และ 2002
03:52
And when the experts in the U.N.
92
217000
2000
และเมื่อผู้เชี่ยวชาญใน UN
03:54
have got these surveys in place in their database,
93
219000
3000
มีผลการสำรวจพวกนี้อยู่ในฐานข้อมูลของพวกเขา
03:57
then they use advanced mathematical formulas
94
222000
3000
พวกเขาก็ได้ใช้สูตรทางคณิตศาสตร์ชั้นสูงต่างๆ
04:00
to produce a trend line, and the trend line looks like this.
95
225000
3000
สร้างเส้นแนวโน้มขี้นมา
และเส้นแนวโน้มนั้นมีลักษณะแบบนี้
และเส้นแนวโน้มนั้นมีลักษณะแบบนี้
04:03
See here -- it's the best fit they can get of this point.
96
228000
3000
ดูตรงนี้
นี่คือจุดเหมาะเจาะที่สุดที่พวกเขาจะทำได้
นี่คือจุดเหมาะเจาะที่สุดที่พวกเขาจะทำได้
04:06
But watch out --
97
231000
2000
แต่ดูดีๆนะ
04:08
they continue the line
98
233000
2000
พวกเขาลากเส้นต่อไป
04:10
beyond the last point
99
235000
2000
เหนือจุดสุดท้าย
04:12
out into nothing.
100
237000
2000
ไปสู่ที่ๆไม่มีอะไรเลย
04:14
And they estimated that in 2008,
101
239000
3000
และพวกเขาประมาณการว่า ในปี 2008
04:17
Kenya had per child mortality of 128.
102
242000
3000
เคนย่าน่าจะมีอัตราการตายของเด็กที่ 128
04:20
And I was sad,
103
245000
2000
และผมก็รู้สึกเศร้า
04:22
because we could see
104
247000
2000
เพราะพวกเราได้เห็น
04:24
this reversal in Kenya
105
249000
2000
สิ่งที่ตรงกันข้ามในเคนยา
04:26
with an increased child mortality in the 90s.
106
251000
3000
ด้วยอัตราการตายของเด็กที่สูงขึ้นในทศวรรษที่ 1990
04:29
It was so tragic.
107
254000
2000
มันเศร้ามาก
04:31
But in June, I got a mail in my inbox
108
256000
3000
แต่ในเดือนมิถุนายน ผมได้รับอีเมล์
04:34
from Demographic Health Surveys,
109
259000
2000
จากงานสำรวจประชากรและสุขภาพเบื้องต้น
(Demographic Health Surveys)
(Demographic Health Surveys)
04:36
and it showed good news from Kenya.
110
261000
2000
และมันก็แสดงให้เห็นข่าวดีจากเคนย่า
04:38
I was so happy.
111
263000
2000
ผมมีความสุขมาก
04:40
This was the estimate of the new survey.
112
265000
3000
นี่เป็นประมาณการจากผลสำรวจครั้งใหม่
04:43
Then it just took another three months
113
268000
2000
แล้วมันก็กินเวลาไปอีกสามเดือน
04:45
for [the] U.N. to get it into their server,
114
270000
2000
ที่ UN จะนำเอาข้อมูลพวกนี้ใส่ไปในฐานข้อมูลพวกเขา
04:47
and on Friday we got the new trend line --
115
272000
3000
แล้วเมื่อวันศุกร์ พวกเราก็ได้เส้นแนวโน้มใหม่
04:50
it was down here.
116
275000
2000
มันอยู่ตรงนี้
04:52
Isn't it nice -- isn't it nice, yeah?
117
277000
2000
ดูดีมั้ย ดูดีเลยใช่มั้ย
04:54
I was actually, on Friday, sitting in front of my computer,
118
279000
3000
เมื่อวันศุกร์ ผมกำลังนั่งอยู่หน้าคอมพิวเตอร์
04:57
and I saw the death rate fall
119
282000
2000
และผมได้เห็นอัตราการตายตกลงมา
04:59
from 128 to 84 just that morning.
120
284000
3000
จาก 128 สู่ 84 เมื่อเช้าวันนั้น
05:02
So we celebrated.
121
287000
2000
พวกเราเลยฉลองกัน
05:04
But now, when you have this trend line,
122
289000
2000
แต่ตอนนี้ เมื่อคุณมีเส้นแนวโน้มนี้
05:06
how do we measure progress?
123
291000
2000
เราจะวัดความก้าวหน้าได้อย่างไรล่ะ
05:08
I'm going into some details here,
124
293000
2000
ผมจะลงลึกไปในรายละเอียดตรงนี้
05:10
because [the] U.N. do it like this.
125
295000
2000
เพราะ UN ทำแบบนี้
05:12
They start [in] 1990 -- they measure to 2009.
126
297000
3000
พวกเขาเริ่มในปี 1990 ไปจนถึง 2009
05:15
They say, "0.9 percent, no progress."
127
300000
3000
แล้วก็พูดว่า "0.9 เปอร์เซ็นต์ ไม่มีความก้าวหน้า"
05:18
That's unfair.
128
303000
2000
นั่นไม่ยุติธรรม
05:20
As a professor, I think I have the right to propose something differently.
129
305000
3000
ในฐานะศาสตราจารย์ ผมคิดว่าผมมีสิทธิที่จะเสนอ
อะไรที่มันต่างออกไป
อะไรที่มันต่างออกไป
05:23
I would say, at least do this --
130
308000
2000
ผมจะบอกว่า อย่างน้อย ทำอย่างนี้สิ
05:25
10 years is enough to follow the trend.
131
310000
2000
10 ปีนั้นเพียงสำหรับที่จะติดตามแนวโน้ม
05:27
It's two surveys, and you can see what's happening now.
132
312000
3000
มันเป็นการสำรวจสองอัน
และคุณจะเห็นว่าอะไรเกิดขึ้นตอนนี้
และคุณจะเห็นว่าอะไรเกิดขึ้นตอนนี้
05:30
They have 2.4 percent.
133
315000
2000
พวกเขามี 2.4 เปอร์เซ็นต์
05:32
Had I been in the Ministry of Health in Kenya,
134
317000
2000
ถ้าหากว่าผมทำงานในกระทรวงสาธารณสุขของเคนยาล่ะก็
05:34
I may have joined these two points.
135
319000
3000
ผมอาจจะเชื่อมสองจุดนี้แล้วก็ได้
05:37
So what I'm telling you
136
322000
2000
สิ่งที่ผมกำลังบอกคุณตอนนี้ก็คือ
05:39
is that we know the child mortality.
137
324000
2000
เรารู้อัตราการตายของเด็ก
05:41
We have a decent trend.
138
326000
2000
เรามีแนวโน้มที่ดี
05:43
It's coming into some tricky things then
139
328000
2000
แล้วเราก็มาสู่เรื่องยากล่ะ
05:45
when we are measuring MDGs.
140
330000
2000
เมื่อเราต้องวัด MDGs
05:47
And the reason here for Africa is especially important,
141
332000
3000
และเหตุผลสำหรับแอฟริกาตรงนี้แหละสำคัญมาก
05:50
because '90s was a bad decade,
142
335000
2000
เพราะช่วงทศวรรษ 1990 เป็นช่วงที่แย่
05:52
not only in Kenya, but across Africa.
143
337000
3000
ไม่ใช่แค่ในเคนย่านะ แต่ทั่วแอฟริกาเลย
05:55
The HIV epidemic peaked.
144
340000
2000
การติดต่อของ HIV ขึ้นสู่จุดสูงสุด
05:57
There was resistance for the old malaria drugs, until we got the new drugs.
145
342000
3000
เกิดการดื้อยารักษาโรคมาลาเรียตัวเดิม
จนกระทั่งเราได้ยาตัวใหม่มา
จนกระทั่งเราได้ยาตัวใหม่มา
06:00
We got, later, the mosquito netting.
146
345000
2000
หลังจากนั้น เราก็ได้มุ้งมา
06:02
And there was socio-economic problems,
147
347000
2000
และมันก็มีปัญหาทางเศรษฐกิจและสังคม
06:04
which are now being solved at a much better scale.
148
349000
3000
ซึ่งได้รับการแก้ปัญหาไปมากแล้ว
06:07
So look at the average here --
149
352000
2000
เอาล่ะ มาดูที่ค่าเฉลี่ยตรงนี้
06:09
this is the average for all of sub-Saharan Africa.
150
354000
2000
นี่เป็นค่าเฉลี่ยของซับซาฮาร่าแอฟริกาทั้งหมด
06:11
And [the] U.N. says
151
356000
2000
และ UN ก็พูดว่า
06:13
it's a reduction with 1.8 percent.
152
358000
3000
มันเป็นการลดลงที่ 1.8 เปอร์เซ็นต์
06:16
Now this sounds a little theoretical,
153
361000
2000
ตรงนี้อาจจะฟังดูเชิงทฤษฎีไปหน่อย
06:18
but it's not so theoretical.
154
363000
2000
แต่มันก็ไม่ได้ทฤษฎีจ๋าขนาดนั้น
06:20
You know, these economists,
155
365000
2000
คุณก็รู้ นักเศรษฐศาสตร์พวกนี้
06:22
they love money, they want more and more of it, they want it to grow.
156
367000
3000
พวกเขารักเงิน พวกเขาต้องการมันมากขึ้นๆ
พวกเขาต้องการเห็นมันเติบโต
พวกเขาต้องการเห็นมันเติบโต
06:25
So they calculate the percent annual growth rate of [the] economy.
157
370000
3000
เพราะงั้น พวกเขาคำนวณอัตราการเจรืญเติบโตรายปี
ของเศรษฐกิจเป็นเปอร์เซ็นต์
ของเศรษฐกิจเป็นเปอร์เซ็นต์
06:28
We in public health, we hate child death,
158
373000
3000
พวกเราในสายงานสาธารณสุข เราเกลียดการตายของเด็ก
06:31
so we want less and less and less of child deaths.
159
376000
2000
เพราะงั้นเราอยากเห็นการตายของเด็กที่ลดลงๆๆ
06:33
So we calculate the percent reduction per year,
160
378000
2000
เพราะงั้น พวกเราคำนวณเปอร์เซ็นต์การลดลงต่อปี
06:35
but it's sort of the same percentage.
161
380000
2000
แต่มันก็เป็นเปอร์เซ็นต์ประมาณเดียวกัน
06:37
If your economy grows with four percent,
162
382000
2000
ถ้าเศรษฐกิจของคุณโต 4 เปอร์เซ็นต์
06:39
you ought to reduce child mortality four percent;
163
384000
2000
คุณอาจจะลดการตายของเด็กลง 4 เปอร์เซ็นต์ด้วย
06:41
if it's used well and people are really involved
164
386000
3000
ถ้าหากว่ามีการใช้จ่ายที่ดี
และผู้คนได้มีส่วนร่วมอย่างแท้จริง
และผู้คนได้มีส่วนร่วมอย่างแท้จริง
06:44
and can get the use of the resources in the way they want it.
165
389000
3000
และถ้าหากว่าทรัพยากร
ถูกใช้ไปในทางที่พวกเขาต้องการน่ะนะ
ถูกใช้ไปในทางที่พวกเขาต้องการน่ะนะ
06:47
So is this fair now to measure this over 19 years?
166
392000
3000
แล้วตอนนี้มันยุติธรรมรึยังที่จะวัดสิ่งนี้ในช่วง 19 ปี
06:50
An economist would never do that.
167
395000
3000
นักเศรษฐศาสตร์ไม่มีทางทำอย่างนั้น
06:53
I have just divided it into two periods.
168
398000
2000
ผมได้ทำการแบ่งมันออกเป็นสองช่วง
06:55
In the 90s, only 1.2 percent,
169
400000
3000
ในช่วงปี 90 เพียง 1.2 เปอร์เซ็นต์
06:58
only 1.2 percent.
170
403000
2000
เพียง 1.2 เปอร์เซ็นต์
07:00
Whereas now, second gear --
171
405000
2000
ในขณะที่ตอนนี้ เกียร์สอง
07:02
it's like Africa had first gear,
172
407000
2000
มันเหมือนกับว่าแอฟริกาเข้าเกียร์หนึ่งแล้ว
07:04
now they go into second gear.
173
409000
2000
ตอนนี้พวกเขากำลังเข้าเกียร์สอง
07:06
But even this
174
411000
2000
แต่แม้กระทั่งวิธีนี้
07:08
is not a fair representation of Africa,
175
413000
2000
ก็ยังไม่ใช่ตัวแทนที่ยุติธรรมพอสำหรับแอฟริกา
07:10
because it's an average,
176
415000
2000
เพราะมันเป็นค่าเฉลี่ย
07:12
it's an average speed of reduction in Africa.
177
417000
2000
มันเป็นค่าเฉลี่ยของอัตราเร็วของการลดลงในแอฟริกา
07:14
And look here when I take you into my bubble graphs.
178
419000
3000
และดูตรงนี้
เมือผมพาคุณเข้ามายังกราฟฟองสบู่ของผม
เมือผมพาคุณเข้ามายังกราฟฟองสบู่ของผม
07:17
Still here,
179
422000
2000
ยังอยู่ตรงนี้
07:19
child death per 1,000 on that axis.
180
424000
3000
การตายของเด็กต่อประชากร 1,000 คน บนแกนนั้น
07:22
Here we have [the] year.
181
427000
2000
ตรงนี้พวกเรามีปี
07:24
And I'm now giving you a wider picture than the MDG.
182
429000
3000
และตอนนี้ผมกำลังให้คุณดูภาพรวม
ที่กว้างกว่า MDG
ที่กว้างกว่า MDG
07:27
I start 50 years ago
183
432000
2000
ผมเริ่มต้นที่ 50 ปีก่อน
07:29
when Africa celebrated independence in most countries.
184
434000
3000
ตอนที่ประเทศส่วนใหญ่ในแอฟริกาได้ฉลองการเป็นอิสรภาพ
07:32
I give you Congo, which was high,
185
437000
2000
ผมให้คุณดู คองโก ซึ่งอยู่ในระดับสูง
07:34
Ghana -- lower. And Kenya -- even lower.
186
439000
2000
กาน่า -- ต่ำกว่า
และเคนย่า --- ต่ำกว่านั้นอีก
และเคนย่า --- ต่ำกว่านั้นอีก
07:36
And what has happened over the years since then? Here we go.
187
441000
3000
และมันได้เกิดอะไรขิ้นบ้างในช่วงเวลาหลายปีนับแต่นั้น
เอาล่ะ ไป
เอาล่ะ ไป
07:39
You can see, with independence, literacy improved
188
444000
3000
คุณจะเห็นนะ ด้วยการเป็นอิสรภาพ
การอ่านออกเขียนได้พัฒนาขึ้น
การอ่านออกเขียนได้พัฒนาขึ้น
07:42
and vaccinations started, smallpox was eradicated,
189
447000
3000
และการฉีดวัคซีนเริ่มขึ้น
ฝีดาษถูกกำจัดไป
ฝีดาษถูกกำจัดไป
07:45
hygiene was improved, and things got better.
190
450000
3000
อนามัยดีขึ่น
และอะไรๆก็ดีขึ้น
และอะไรๆก็ดีขึ้น
07:48
But then, in the '80s, watch out here.
191
453000
2000
แต่แล้ว ในช่วงปี 80
ดูตรงนี้ดีๆ
ดูตรงนี้ดีๆ
07:50
Congo got into civil war,
192
455000
2000
คองโกเข้าสู่สงครามกลางเมือง
07:52
and they leveled off here.
193
457000
2000
และพวกเขาก็รักษาระดับเอาไว้ที่ตรงนี้
07:54
Ghana got very ahead, fast.
194
459000
2000
กาน่าไปข้างหน้ามาก เร็วด้วย
07:56
This was the backlash in Kenya, and Ghana bypassed,
195
461000
3000
นี่เป็นการตีกลับในเคนย่า
แล้วกาน่าก็แซงไป
แล้วกาน่าก็แซงไป
07:59
but then Kenya and Ghana go down together --
196
464000
2000
แต่แล้วเคนย่าและกาน่าก็ลงไปด้วยกัน
08:01
still a standstill in Congo.
197
466000
2000
คองโกยังอยู่กับที่
08:03
That's where we are today.
198
468000
2000
ตรงนั้นเป็นจุดที่เราอยู่กันวันนี้
08:05
You can see it doesn't make sense
199
470000
3000
คุณจะเห็นว่ามันไม่เป็นเหตุเป็นผลเลย
08:08
to make an average of this zero improvement
200
473000
3000
ที่จะคิดค่าเฉลี่ยของการพัฒนาเป็นศูนย์ตรงนี้
08:11
and this very fast improvement.
201
476000
3000
กับการพัฒนาอย่างเร็วตรงนี้
08:15
Time has come
202
480000
2000
ถึงเวลาแล้ว ที่จะหยุดคิด
08:17
to stop thinking about sub-Saharan Africa as one place.
203
482000
4000
ว่าซับซาฮาร่าแอฟริกาเป็นแผ่นดินผืนเดียว
08:21
Their countries are so different,
204
486000
3000
ประเทศของพวกเขาต่างกันมาก
08:24
and they merit to be recognized in the same way,
205
489000
3000
และพวกเขาก็ควรที่จะได้รับการพิจารณาในทางเดียวกันกับ
08:27
as we don't talk about Europe as one place.
206
492000
2000
ที่เราไม่ได้พูดถึงยุโรปเสมือนแผ่นดินผืนเดียวกัน
08:29
I can tell you that the economy in Greece and Sweden are very different --
207
494000
3000
ผมบอกคุณได้เลยว่า
เศรษฐกิจในกรีซและสวีเดนนั้นต่างกันมาก
เศรษฐกิจในกรีซและสวีเดนนั้นต่างกันมาก
08:32
everyone knows that.
208
497000
2000
ทุกคนรู้
08:34
And they are judged, each country, on how they are doing.
209
499000
3000
และพวกเขา แต่ละประเทศ ได้รับการตัดสิน
จากสิ่งที่พวกเขาเป็นอยู่
จากสิ่งที่พวกเขาเป็นอยู่
08:37
So let me show the wider picture.
210
502000
3000
เอาล่ะ ให้ผมแสดงภาพที่กว้างกว่าให้ดูนะ
08:40
My country, Sweden:
211
505000
3000
ประเทศของผม สวีเดน:
08:43
1800, we were up there.
212
508000
3000
ในปี 1800 เราอยู่ตรงบนนนั้น
08:46
What a strange personality disorder we must have,
213
511000
3000
ช่างเป็นลักษณะนิสัยของพวกเราที่แปลกประหลาดเหลือเกิน
08:49
counting the children so meticulously in spite of a high child death rate.
214
514000
3000
นับจำนวนเด็กๆอย่างละเอียดละออ
ทั้งที่มีอัตราการตายของเด็กสูง
ทั้งที่มีอัตราการตายของเด็กสูง
08:52
It's very strange. It's sort of embarrassing.
215
517000
3000
มันแปลกมาก
มันค่อนข้างน่าอายด้วยซ้ำ
มันค่อนข้างน่าอายด้วยซ้ำ
08:55
But we had that habit in Sweden, you know,
216
520000
2000
แต่เรามีนิสัยแบบนั้นแหละในสวีเดน คุณก็รู้
08:57
that we counted all the child deaths,
217
522000
2000
ที่พวกเรานั่งนับการตายทั้งหมดของเด็ก
08:59
even if we didn't do anything about it.
218
524000
2000
ถึงแม้ว่าพวกเราจะไม่ได้ทำอะไรกับมันเลย
09:01
And then, you see, these were famine years.
219
526000
2000
และแล้ว คุณเห็นมั้ย นี่เป็นหลายปีแห่งความแร้นแค้น
09:03
These were bad years, and people got fed up with Sweden.
220
528000
2000
มันเป็นปีที่เลวร้าย
และผู้คนก็เหนื่อยหน่ายกับสวีเดน
และผู้คนก็เหนื่อยหน่ายกับสวีเดน
09:05
My ancestors moved to the United States.
221
530000
3000
บรรพบุรุษของผมย้ายไปยังสหรัฐฯ
09:08
And eventually, soon they started to get better and better here.
222
533000
3000
และท้ายที่สุด พวกเขาก็เริ่มที่จะดีขึ้นๆ ตรงนี้
09:11
And here we got better education, and we got health service,
223
536000
3000
และตรงนี้ พวกเขามีการศึกษาที่ดีขึ้น
และเราได้รับการบริการสุขภาพ
และเราได้รับการบริการสุขภาพ
09:14
and child mortality came down.
224
539000
2000
และการตายของเด็กก็น้อยลง
09:16
We never had a war; Sweden was in peace all this time.
225
541000
3000
เราไม่เคยมีสงคราม
สวีเดนอยู่ในความสงบมาโดยตลอด
สวีเดนอยู่ในความสงบมาโดยตลอด
09:19
But look, the rate of lowering
226
544000
2000
แต่ดูนี่
อัตราการลดลง
อัตราการลดลง
09:21
in Sweden
227
546000
2000
ในสวีเดน
09:23
was not fast.
228
548000
2000
ไม่ได้เร็วเลย
09:25
Sweden achieved a low child mortality
229
550000
3000
สวีเดนมีอัตราการตายของเด็กต่ำ
09:28
because we started early.
230
553000
3000
ก็เพราะเราเริ่มเร็ว
09:31
We had primary school actually
231
556000
2000
เรามีโรงเรียนประถมครั้งแรกจริงๆ
09:33
started in 1842.
232
558000
2000
ตอนปี 1842
09:35
And then you get that wonderful effect
233
560000
2000
และแล้ว คุณก็จะได้ผลลัพธ์มหัศจรรย์นั้น
09:37
when we got female literacy
234
562000
2000
เมื่อคุณมีการอ่านออกเขียนได้ของผู้หญิง
09:39
one generation later.
235
564000
2000
หนึ่งรุ่นหลังจากนั้น
09:41
You have to realize that the investments we do in progress
236
566000
3000
คุณต้องตระหนักนะว่า การลงทุนที่พวกเรากำลังดำเนินอยู่
09:44
are long-term investments.
237
569000
2000
เป็นการลงทุนระยะยาว
09:46
It's not about just five years --
238
571000
2000
มันไม่ใช่แค่ 5 ปี
09:48
it's long-term investments.
239
573000
2000
มันเป็นการลงทุนระยะยาว
09:50
And Sweden never reached [the] Millennium Development Goal rate,
240
575000
3000
และสวีเดนไม่เคยเอื้อมถึง
อัตราของเป้าหมายการพัฒนาแห่งสหัสวรรษ
อัตราของเป้าหมายการพัฒนาแห่งสหัสวรรษ
09:53
3.1 percent when I calculated.
241
578000
2000
3.1 เปอร์เซ็นต์ ตอนที่ผมคำนวณ
09:55
So we are off track -- that's what Sweden is.
242
580000
3000
เพราะงั้นเราอยู่นอกลู่
นั่นคือสิ่งที่สวีเดนเป็น
นั่นคือสิ่งที่สวีเดนเป็น
09:58
But you don't talk about it so much.
243
583000
2000
แต่คุณไม่พูดถึงมันมากนัก
10:00
We want others to be better than we were, and indeed, others have been better.
244
585000
3000
เราต้องการให้คนอื่นดีกว่าที่เราเคยเป็น
และ ใช่ คนอื่นได้ดีขึ้นแล้ว
และ ใช่ คนอื่นได้ดีขึ้นแล้ว
10:03
Let me show you Thailand,
245
588000
2000
ผมจะให้คุณดูประเทศไทย
10:05
see what a success story, Thailand from the 1960s --
246
590000
2000
ดูสิ ช่างเป็นเรื่องราวแห่งความสำเร็จอะไรเช่นนี้
ประเทศไทยจากช่วง 1960
ประเทศไทยจากช่วง 1960
10:07
how they went down here
247
592000
2000
พวกเขาได้มาจากข้างล่างนี่
10:09
and reached almost the same child mortality levels as Sweden.
248
594000
3000
และไปถึงเกือบจะระดับเดียวกันกับ
ระดับอัตราการตายของเด็กของสวีเดน
ระดับอัตราการตายของเด็กของสวีเดน
10:12
And I'll give you another story -- Egypt,
249
597000
3000
และผมจะเล่าให้คุณฟังอีกเรื่อง
อียิปต์
อียิปต์
10:15
the most hidden, glorious success in public health.
250
600000
3000
ความสำเร็จทางสาธารณสุขอันยิ่งใหญ่ที่ซ่อนอยู่
10:18
Egypt was up here in 1960,
251
603000
2000
อียิปต์เคยอยู่บนนี้เมื่อปี 1960
10:20
higher than Congo.
252
605000
2000
สูงกว่าคองโก
10:22
The Nile Delta was a misery for children
253
607000
3000
สามเหลื่ยมไนล์เป็นที่แห่งทุกข์แสนสาหัสของเด็กๆ
10:25
with diarrheal disease
254
610000
2000
ด้วยอหิวาตกโรค
10:27
and malaria and a lot of problems.
255
612000
2000
และมาลาเรีย และปัญหามากมาย
10:29
And then they got the Aswan Dam. They got electricity in their homes,
256
614000
3000
และแล้วพวกเขาก็ได้เขื่อนอัสวัน
พวกเขาได้ไฟฟ้าใช้ในบ้าน
พวกเขาได้ไฟฟ้าใช้ในบ้าน
10:32
they increased education
257
617000
2000
พวกเขาเพิ่มการศึกษา
10:34
and they got primary health care.
258
619000
2000
และพวกเขามีสาธารณสุขขั้นพื้นฐาน
10:36
And down they went, you know.
259
621000
2000
และพวกเขาก็ลงมา
10:38
And they got safer water, they eradicated malaria.
260
623000
3000
และพวกเขาก็ได้น้ำที่ปลอดภัย
พวกเขากำจัดมาลาเรีย
พวกเขากำจัดมาลาเรีย
10:41
And isn't it a success story.
261
626000
2000
และนี่ไม่ใช่เรื่องราวแห่งความสำเร็จหรอกรึ
10:43
Millennium Development Goal rates for child mortality
262
628000
3000
อัตราการตายของเด็ก
ภายใต้เป้าหมายการพัฒนาแห่งสหัสวรรษนั้น
ภายใต้เป้าหมายการพัฒนาแห่งสหัสวรรษนั้น
10:46
is fully possible.
263
631000
2000
เป็นไปได้แน่นอน
10:48
And the good thing is
264
633000
2000
และสิ่งที่ดีก็คือ
10:50
that Ghana today is going with the same rate
265
635000
2000
การที่กาน่าวันนี้กำลังดำเนินไปในอัตราเร็วเดียวกันกับ
10:52
as Egypt did at its fastest.
266
637000
3000
ที่อียิปต์ได้เคยดำเนินไปในอัตราเร็วสูงสุดของพวกเขา
10:55
Kenya is now speeding up.
267
640000
2000
เคนย่ากำลังเร่งมาแล้ว
10:57
Here we have a problem.
268
642000
2000
ตรงนี้เรามีปัญหา
10:59
We have a severe problem in countries which are at a standstill.
269
644000
3000
เรามีปัญหาหนักในหลายประเทศที่กำลังหยุดนิ่ง
11:03
Now, let me now bring you to a wider picture,
270
648000
3000
เอาล่ะ ผมจะให้ดูภาพกว้างขึ้นไปอีก
11:06
a wider picture of child mortality.
271
651000
2000
ภาพที่กว้างขึ้นของการตายของเด็ก
11:08
I'm going to show you the relationship
272
653000
2000
ผมจะให้คุณดูความสัมพันธ์
11:10
between child mortality on this axis here --
273
655000
3000
ระหว่างการตายของเด็กบนแกนนี้
11:13
this axis here is child mortality --
274
658000
3000
ตรงแกนนี้คือการตายของเด็ก
11:16
and here I have the family size.
275
661000
3000
และตรงนี้ผมมีขนาดของครอบครัว
11:19
The relationship between child mortality and family size.
276
664000
2000
ความสัมพันธ์ระหว่างการตายของเด็กและขนาดของครอบครัว
11:21
One, two, three, four children per woman:
277
666000
2000
เด็กจำนวนหนึ่ง สอง สาม สี่คน ต่อผู้หญิงหนึ่งคน
11:23
six, seven, eight children per woman.
278
668000
2000
เด็กจำนวนหก เจ็ด แปดคน ต่อผู้หญิงหนึ่งคน
11:25
This is, once again, 1960 --
279
670000
2000
ตรงนี้คือ อีกครั้งหนึ่งนะครับ ปี 1960
11:27
50 years ago.
280
672000
2000
เมื่อ 50 ปีก่อน
11:29
Each bubble is a country --
281
674000
2000
แต่ละฟองสบู่แทนแต่ละประเทศ
11:31
the color, you can see, a continent.
282
676000
2000
สีที่คุณเห็นแทนทวีป
11:33
The dark blue here is sub-Saharan Africa.
283
678000
2000
สีน้ำเงินเข้มตรงนี้คือ ซับซาฮาร่าแอฟริกา
11:35
And the size of the bubble is the population.
284
680000
3000
และขนาดของฟองสบู่คือ ขนาดประชากร
11:39
And these are
285
684000
2000
และเหล่านี้คือ
11:41
the so-called "developing" countries.
286
686000
2000
ประเทศที่ถูกเรียกว่า "กำลังพัฒนา"
11:43
They had high, or very high, child mortality
287
688000
3000
พวกเขามีการตายของเด็กที่สูง หรือสูงมาก
11:46
and family size, six to eight.
288
691000
3000
และขนาดของครอบครัว 6-8
11:49
And the ones over there,
289
694000
2000
และตรงนั้น
11:51
they were so-called Western countries.
290
696000
2000
พวกเขาคือประเทศที่ถูกเรียกกันว่า "ตะวันตก"
11:53
They had low child mortality
291
698000
2000
พวกเขามีการตายของเด็กต่ำ
11:55
and small families.
292
700000
2000
และครอบครัวขนาดเล็ก
11:57
What has happened?
293
702000
2000
แล้วเกิดอะไรขึ้น
11:59
What I want you [to do] now is to see with your own eyes
294
704000
3000
สิ่งที่ผมอยากให้คุณทำตอนนี้ คือ
ได้เห็นด้วยตาของคุณเอง
ได้เห็นด้วยตาของคุณเอง
12:02
the relation between fall in child mortality
295
707000
3000
ความสัมพันธ์ระหว่างการตกลงของการตายของเด็ก
12:05
and decrease in family size.
296
710000
3000
และการลดลงของขนาดครอบครัว
12:08
I just want not to have any room for doubt --
297
713000
2000
ผมแค่ไม่ต้องการให้หลงเหลือข้อสงสัยใดๆ
12:10
you have to see that for yourself.
298
715000
2000
คุณต้องเห็นมันด้วยตาตัวเอง
12:12
This is what happened. Now I start the world.
299
717000
3000
นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้น
เอาล่ะ ผมเริ่มการหมุนของโลกล่ะ
เอาล่ะ ผมเริ่มการหมุนของโลกล่ะ
12:15
Here we come down with the eradication of
300
720000
2000
ตรงนี้ เราลงมาด้วยการหมดไปของ
12:17
smallpox, better education,
301
722000
2000
ฝีดาษ การศึกษาที่ดีขึ้น
12:19
health service.
302
724000
2000
การสาธารณสุข
12:21
It got down there -- China comes into the Western box here.
303
726000
3000
มันลงมาตรงนั้น -- จีนลงมาที่กล่องของตะวันตกตรงนี้
12:24
And here Brazil is in the Western Box.
304
729000
2000
และตรงนี้บราซิลเข้ามาอยู่ในกล่องตะวันตก
12:26
India is approaching. The first African countries coming into the Western box,
305
731000
3000
อินเดียใกล้เข้ามาแล้ว
ประเทศแอฟริกันประเทศแรกที่มาเข้ากล่องตะวันตก
ประเทศแอฟริกันประเทศแรกที่มาเข้ากล่องตะวันตก
12:29
and we get a lot a new neighbors.
306
734000
2000
และพวกเราก็มีเพื่อนบ้านใหม่มากมาย
12:31
Welcome to a decent life.
307
736000
2000
ยินดีต้อนรับสู่ชีวิตดีๆ
12:33
Come on. We want everyone down there.
308
738000
2000
มาเลย
เราต้องการให้ทุกคนมาข้างล่างตรงนี้
เราต้องการให้ทุกคนมาข้างล่างตรงนี้
12:35
This is the vision we have, isn't it.
309
740000
2000
นี่เป็นวิสัยทัศน์ที่เรามี ใช่มั้ย
12:37
And look now, the first African countries here are coming in.
310
742000
3000
และดูตอนนี้สิ ประเทศแอฟรีกันแรกๆตรงนี้กำลังเข้ามาแล้ว
12:40
There we are today.
311
745000
2000
แล้วนี่ก็คือที่เราอยู่กันวันนี้
12:43
There is no such thing
312
748000
2000
มันไม่มีอะไรแบบที่ว่า
12:45
as a "Western world" and "developing world."
313
750000
2000
"โลกตะวันตก" และ "โลกกำลังพัฒนา"
12:47
This is the report from [the] U.N.,
314
752000
2000
นี่เป็นรายงานจาก UN
12:49
which came out on Friday.
315
754000
2000
ที่ออกมาเมื่อวันศุกร์
12:51
It's very good -- "Levels and Trends in Child Mortality" --
316
756000
3000
มันดีมาก -- "ระดับและแนวโน้มของการตายของเด็ก" --
12:54
except this page.
317
759000
2000
ยกเว้นหน้านี้
12:56
This page is very bad;
318
761000
2000
หน้านี้แย่มาก
12:58
it's a categorization of countries.
319
763000
3000
มันเป็นการจัดประเภทของประเทศต่างๆ
13:01
It labels "developing countries," -- I can read from the list here --
320
766000
3000
มันใส่ยี่ห้อ "ประเทศกำลังพัฒนา"
ผมอ่านมันได้จากรายชื่อนี้
ผมอ่านมันได้จากรายชื่อนี้
13:04
developing countries: Republic of Korea -- South Korea.
321
769000
3000
ประเทศกำลังพัฒนา -- สาธารณรัฐเกาหลี -- เกาหลีใต้
13:07
Huh?
322
772000
2000
หืม
13:09
They get Samsung, how can they be [a] developing country?
323
774000
3000
พวกเขามีซัมซุง
พวกเขาจะเป็นประเทศกำลังพัฒนาได้ยังไง
พวกเขาจะเป็นประเทศกำลังพัฒนาได้ยังไง
13:12
They have here Singapore.
324
777000
2000
ตรงนี้ สิงคโปร์
13:14
They have the lowest child mortality in the world, Singapore.
325
779000
2000
พวกเขามีการตายของเด็กต่ำที่สุดในโลก สิงคโปร์
13:16
They bypassed Sweden five years ago,
326
781000
2000
พวกเขาแซงสวีเดนไปเมื่อ 5 ปีก่อน
13:18
and they are labeled a developing country.
327
783000
2000
และพวกเขายังถูกขนานนามว่าเป็นประเทศกำลังพัฒนา
13:20
They have here Qatar.
328
785000
2000
ตรงนี้ กาตาร์
13:22
It's the richest country in the world with Al Jazeera.
329
787000
2000
นี่่เป็นประเทศที่รวยที่สุดในโลก แล้วก็มีอัล จาซีรา
13:24
How the heck could they be [a] developing country?
330
789000
2000
พวกเขาจะเป็นประเทศกำลังพัฒนาได้ยังไงเล่า
13:26
This is crap.
331
791000
2000
นี่มันไร้สาระ
13:28
(Applause)
332
793000
3000
(เสียงหัวเราะ)
13:31
The rest here is good -- the rest is good.
333
796000
2000
ที่เหลือตรงนี้ดี
ที่เหลือดี
ที่เหลือดี
13:33
We have to have a modern concept,
334
798000
2000
เราต้องมีความคิดสมัยใหม่
13:35
which fits to the data.
335
800000
2000
ที่สอดคล้องกับข้อมูล
13:37
And we have to realize
336
802000
2000
และเราต้องตระหนักว่า
13:39
that we are all going to into this, down to here.
337
804000
3000
เราทั้งหมดกำลังมาตรงนี้ ลงมาตรงนี้
13:42
What is the importance now with the relations here.
338
807000
3000
สิ่งที่สำคัญตอนนี้ กับความสัมพันธ์ตรงนี้
13:45
Look -- even if we look in Africa --
339
810000
2000
ดูสิ -- แม้กระทั่งเมื่อเรามองไปที่แอฟริกา --
13:47
these are the African countries.
340
812000
2000
เหล่านี้คือประเทศแอฟริกาทั้งหลาย
13:49
You can clearly see the relation with falling child mortality
341
814000
3000
คุณจะเห็นได้ชัดเจนถึงความสัมพันธ์ระหว่าง
การตายของเด็กที่ลดลง
การตายของเด็กที่ลดลง
13:52
and decreasing family size,
342
817000
2000
กับการลดขนาดลงของครอบครัว
13:54
even within Africa.
343
819000
2000
แม้กระทั่งในแอฟริกา
13:56
It's very clear that this is what happens.
344
821000
2000
มันชัดเจนมากว่านี่คือสิ่งที่เกิดขึ้น
13:58
And a very important piece of research came out on Friday
345
823000
3000
และงานวิจัยชิ้นที่สำคัญมากออกมาเมื่อวันศุกร์
14:01
from the Institute of Health Metrics and Evaluation in Seattle
346
826000
4000
จากสถาบันเมตริกซ์และการประเมินผลทางสุขภาพ
ในซีแอตเติล
ในซีแอตเติล
14:05
showing that almost 50 percent
347
830000
2000
แสดงให้เห็นว่า เกิอบ 50 เปอร์เซ็นต์
14:07
of the fall in child mortality
348
832000
2000
ของการลดลงของการตายของเด็ก
14:09
can be attributed to female education.
349
834000
3000
มีความเกี่ยวพันกับการศึกษาของผู้หญิง
14:12
That is, when we get girls in school,
350
837000
3000
นั่นก็คือว่า เมื่อเราให้เด็กผู้หญิงเข้าโรงเรียน
14:15
we'll get an impact 15 to 20 years later,
351
840000
2000
เราจะได้รับผลลัพธ์ใน 15 ถึง 20 ปีให้หลัง
14:17
which is a secular trend which is very strong.
352
842000
3000
ซึ่งเป็นแนวโน้มระยะยาวมากที่มีความแน่นอนมาก
14:20
That's why we must have that long-term perspective,
353
845000
3000
นั่นเป็นเหตุผลที่เราจะต้องมีวิสัยทัศน์ระยะยาวแบบที่ว่า
14:23
but we must measure the impact
354
848000
2000
แต่เราจะต้องวัดผลลัพธ์
14:25
over 10-year periods.
355
850000
2000
ในทุกช่วงเวลา 10 ปี
14:27
It's fully possible
356
852000
2000
มันเป็นไปได้แน่ๆ
14:29
to get child mortality down in all of these countries
357
854000
2000
ที่จะทำให้การตายของเด็กลดลงในประเทศทั้งหมดเหล่านี้
14:31
and to get them down in the corner
358
856000
2000
และจะทำให้พวกเขาลงมาตรงมุม
14:33
where we all would like to live together.
359
858000
3000
ที่พวกเราทั้งหมดอยากที่จะอยู่ด้วยกัน
14:37
And of course, lowering child mortality
360
862000
3000
และแน่นอน
การลดลงการตายของเด็กลง
การลดลงการตายของเด็กลง
14:40
is a matter of utmost importance
361
865000
3000
เป็นเรื่องที่มีความสำคัญอย่างสุดยอด
14:43
from humanitarian aspects.
362
868000
2000
จากมุมมองด้านมนุษยธรรม
14:45
It's a decent life for children,
363
870000
2000
ที่พวกเรากำลังพูดถึงอยู่นี่
14:47
we are talking about.
364
872000
2000
มันเป็นเรื่องชีวิตที่ดีสำหรับเด็กๆ
14:49
But it is also a strategic investment
365
874000
3000
แต่มันก็ยังเป็นการลงทุนเชิงกลยุทธ์อีกด้วยนะ
14:52
in the future of all mankind,
366
877000
2000
สำหรับอนาคตของมวลมนุษยชาติ
14:54
because it's about the environment.
367
879000
3000
เพราะมันเป็นเรื่องเกี่ยวกับสิ่งแวดล้อม
14:57
We will not be able to manage the environment
368
882000
2000
พวกเราจะไม่สามารถจัดการสิ่งแวดล้อม
14:59
and avoid the terrible climate crisis
369
884000
2000
และหลีกเลี่ยงวิกฤตความย่ำแย่ของชั้นบรรยากาศได้
15:01
if we don't stabilize the world population.
370
886000
2000
ถ้าเราไม่รักษาระดับประชากรโลก
15:03
Let's be clear about that.
371
888000
2000
ขอให้พวกเราชัดเจนกับสิ่งนั้น
15:05
And the way to do that,
372
890000
2000
และหนทางที่จะทำสิ่งนั้นได้
15:07
that is to get child mortality down, get access to family planning
373
892000
3000
ก็คือการลดการตายของเด็กลง
เพิ่มการเข้าถึงการวางแผนครอบครัว
เพิ่มการเข้าถึงการวางแผนครอบครัว
15:10
and behind that drive female education.
374
895000
3000
และเบื้องหลังนั้น ก็ผลักดันการศึกษาของผู้หญิง
15:13
And that is fully possible. Let's do it.
375
898000
2000
และนั่นเป็นเรื่องที่เป็นไปได้แน่ๆ
เรามาทำมันกันเถอะ
เรามาทำมันกันเถอะ
15:15
Thank you very much.
376
900000
2000
ขอบคุณมากครับ
15:17
(Applause)
377
902000
10000
(เสียงปรบมือ)
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