TED2009
Hans Rosling: Insights on HIV, in stunning data visuals
Hans Rosling HIV konusunda; Yeni gerçekler ve şaşırtıcı data görüntüleri...
Filmed:
Readability: 3.9
1,174,291 views
Hans Rosling dünyanın en ölümcül ve en yanlış anlaşılan hastalığı HIV ile ilgili kompleks risk faktörlerini yeni görsel data sunumunu ile ortaya koyuyor; bu epideminin sonlandırılması için anahtar ilaç tedavileri değil yeni bulaşların önlenmesidir...
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.
00:12
(Applause)
0
0
5000
(Alkışlar)
00:18
AIDS was discovered 1981; the virus, 1983.
1
6000
5000
AIDS 1981 yılında keşfedildi, virus 1983'de
00:23
These Gapminder bubbles show you
2
11000
2000
Bu "gapminder" baloncukları sizlere
00:25
how the spread of the virus was in 1983 in the world,
3
13000
4000
virüsün 1983 yılında dünyaya nasıl yayıldığını gösteriyor,
00:29
or how we estimate that it was.
4
17000
2000
yani böyle tahmin ediyoruz.
00:31
What we are showing here is --
5
19000
2000
Burada gösterdiğimiz şey şu;
00:33
on this axis here, I'm showing percent of infected adults.
6
21000
7000
bu eksende, enfekte hastaların yüzdesini gösteriyorum
00:40
And on this axis, I'm showing dollars per person in income.
7
28000
5000
bu eksende de kişi başına düşen geliri dolarla gösteriyorum.
00:45
And the size of these bubbles, the size of the bubbles here,
8
33000
4000
Bu baloncukların büyüklüğü, buradaki baloncukların büyüklüğü
00:49
that shows how many are infected in each country,
9
37000
3000
her ülkede kaç kişinin enfekte olduğunu gösteriyor,
00:52
and the color is the continent.
10
40000
2000
renkler de kıtaları gösteriyor.
00:54
Now, you can see United States, in 1983,
11
42000
2000
Şimdi, 1983 yılında ABD^yi görüyorsunuz,
00:56
had a very low percentage infected,
12
44000
3000
çok az bir yüzdesi enfekteydi,
00:59
but due to the big population, still a sizable bubble.
13
47000
4000
ama büyük nüfusu nedeniyle, yine de büyük bir baloncuk.
01:03
There were quite many people infected in the United States.
14
51000
3000
ABD'de enfekte olan kişi sayısı oldukça fazlaydı.
01:06
And, up there, you see Uganda.
15
54000
2000
Ve yukarıda Uganda'yı görüyorsunuz.
01:08
They had almost five percent infected,
16
56000
3000
Neredeyse %5 oranında enfekte,
01:11
and quite a big bubble in spite of being a small country, then.
17
59000
3000
küçük bir ülke olmasına rağmen o zaman için oldukça büyük bir balon...
01:14
And they were probably the most infected country in the world.
18
62000
5000
Ve belki de dünyadaki en enfekte ülkeydiler.
01:19
Now, what has happened?
19
67000
2000
Peki neler oldu?
01:21
Now you have understood the graph
20
69000
2000
Grafiği anlamak zorundasınız,
01:23
and now, in the next 60 seconds,
21
71000
3000
ve şimdi bundan sonraki 60 saniyede
01:26
we will play the HIV epidemic in the world.
22
74000
3000
dünya HIV epidemi filmini oynatacağız.
01:29
But first, I have a new invention here.
23
77000
3000
Ama önce, burada yeni bir icadım var.
01:34
(Laughter)
24
82000
3000
(kahkahalar)
01:39
I have solidified the beam of the laser pointer.
25
87000
4000
Lazer işaretleyicisinin ışınını katı hale getirdim.
01:43
(Laughter)
26
91000
3000
(Kahkahalar)
01:46
(Applause)
27
94000
3000
(Alkışlar)
01:52
So, ready, steady, go!
28
100000
4000
Tamam, dikkat, hazır, başla!
01:56
First, we have the fast rise in Uganda and Zimbabwe.
29
104000
4000
İlk olarak Uganda ve Zimbabwe'de hızlı artış var.
02:00
They went upwards like this.
30
108000
2000
Böyle yukarı çıkıyorlar.
02:02
In Asia, the first country to be heavily infected was Thailand --
31
110000
4000
Thailand Asya'daki ilk yoğun enfekte ülke oluyor.
02:06
they reached one to two percent.
32
114000
2000
Yüzde bir-iki civarına ulaştılar.
02:08
Then, Uganda started to turn back,
33
116000
2000
Sonra Uganda geri dönmeye başladı,
02:10
whereas Zimbabwe skyrocketed,
34
118000
2000
bu arada Zimbabwe roket hızıyla yükseldi,
02:12
and some years later South Africa had a terrible rise of HIV frequency.
35
120000
4000
bir kaç yıl içinde Kuzey Afrika'da HIV sıklığında berbat bir artışı başladı.
02:16
Look, India got many infected,
36
124000
2000
Bakın, Hindistan'da pek çok enfekte var,
02:18
but had a low level.
37
126000
2000
ama düzeyi düşük.
02:20
And almost the same happens here.
38
128000
2000
Ve burada da neredeyse aynısı oluyor.
02:22
See, Uganda coming down, Zimbabwe coming down,
39
130000
3000
Bakın, Uganda aşağı iniyor, Zimbabwe aşağı iniyor,
02:25
Russia went to one percent.
40
133000
2000
Rusya yüzde bir'e çıktı.
02:27
In the last two to three years,
41
135000
3000
Son iki üç yılda
02:30
we have reached a steady state of HIV epidemic in the world.
42
138000
4000
dünyada HIV epidemisinde sabit bir hale geçmiş bulunuyoruz.
02:34
25 years it took.
43
142000
3000
Tam 25 yılımızı aldı.
02:37
But, steady state doesn't mean that things are getting better,
44
145000
3000
Ama, sabit seyir işlerin iyi gittiğini göstermez,
02:40
it's just that they have stopped getting worse.
45
148000
3000
sadece daha kötüye doğru gitmiyorlar.
02:43
And it has -- the steady state is, more or less,
46
151000
4000
Ve bu sabit seyir halinde
02:47
one percent of the adult world population is HIV-infected.
47
155000
4000
dünya nüfusunun yaklaşık %1'i HIV ile enfekte.
02:51
It means 30 to 40 million people,
48
159000
3000
Bu 30-40 milyon kişi demek,
02:54
the whole of California -- every person,
49
162000
2000
Neredeyse Kaliforniya nüfusu kadar, herkes dahil..
02:56
that's more or less what we have today in the world.
50
164000
2000
işte dünyadaki durum aşağı yukarı böyle.
02:58
Now, let me make a fast replay of Botswana.
51
166000
5000
Şimdi Botswana için hızlıca yendiden göstereyim.
03:03
Botswana -- upper middle-income country in southern Africa,
52
171000
4000
Botswana-Afrika'da orta-üst geliri olan bir güney Afrika ülkesi,
03:07
democratic government, good economy,
53
175000
3000
yönetimi demokratik, ekonomisi iyi,
03:10
and this is what happened there.
54
178000
2000
işte orada olan biten;
03:12
They started low, they skyrocketed,
55
180000
2000
Düşük başlayıp roket hızıyla yükseldiler,
03:14
they peaked up there in 2003,
56
182000
3000
2003'de tepe noktası yaptılar,
03:17
and now they are down.
57
185000
2000
sonra aşağıya indiler.
03:19
But they are falling only slowly,
58
187000
2000
Ama aşağıya yavaşca iniyorlar,
03:21
because in Botswana, with good economy and governance,
59
189000
2000
çünkü Botswana'da iyi ekonomi ve hükümet ile
03:23
they can manage to treat people.
60
191000
3000
insanları tedavi etmeyi başarabiliyorlar.
03:26
And if people who are infected are treated, they don't die of AIDS.
61
194000
3000
Ve enfekte insanlar tedavi edilirse, AIDS'den ölmüyorlar.
03:29
These percentages won't come down
62
197000
3000
Bu yüzdeler de aşağıya inmiyor.
03:32
because people can survive 10 to 20 years.
63
200000
2000
çünkü insanlar 10-20 yıl hayatta kalabiliyorlar.
03:34
So there's some problem with these metrics now.
64
202000
3000
O zaman bu ölçülerde bazı sıkıntılar var.
03:37
But the poorer countries in Africa, the low-income countries down here,
65
205000
4000
Afrika'daki daha fakir ülkeler, geliri az olan ülkeler burada aşağıda,
03:41
there the rates fall faster, of the percentage infected,
66
209000
6000
bu ülkelerde enfekte insan oranların hızla azalıyor
03:47
because people still die.
67
215000
2000
çünkü bu ülkelerde insanlar hala ölüyor.
03:49
In spite of PEPFAR, the generous PEPFAR,
68
217000
3000
PEPFAR'a rağmen, cömert PEPFAR,
03:52
all people are not reached by treatment,
69
220000
3000
tedavi herkese ulaşamıyor,
03:55
and of those who are reached by treatment in the poor countries,
70
223000
2000
ve fakir ülkelerde tedavisi başlananlardan 2 yıl içinde
03:57
only 60 percent are left on treatment after two years.
71
225000
3000
tedaviye devam edenlerin oranı %60 civarında.
04:00
It's not realistic with lifelong treatment
72
228000
4000
Bu fakir ülkelerdeki tüm hastalarda hayat boyu
04:04
for everyone in the poorest countries.
73
232000
2000
devam eden bir tedavi için gerçekci değil.
04:06
But it's very good that what is done is being done.
74
234000
3000
Ama yapılacak olanın yapılmış olması güzel.
04:09
But focus now is back on prevention.
75
237000
4000
Şimdi korumaya odaklanma zamanı.
04:13
It is only by stopping the transmission
76
241000
3000
Dünya bu hastalıkla ancak bulaşmasını
04:16
that the world will be able to deal with it.
77
244000
3000
engelleyerek başa çıkabilecek.
04:19
Drugs is too costly -- had we had the vaccine,
78
247000
2000
İlaç çok pahalı--bir aşımız olsaydı,
04:21
or when we will get the vaccine, that's something more effective --
79
249000
3000
ya da aşımız olduğunda bu çok daha etkili olacak elbette--
04:24
but the drugs are very costly for the poor.
80
252000
2000
ama ilaçlar fakirler için çok pahalı.
04:26
Not the drug in itself, but the treatment
81
254000
2000
İlacın kendisi de değil, tedavi
04:28
and the care which is needed around it.
82
256000
2000
ve bakım gereksinimi pahalı.
04:32
So, when we look at the pattern,
83
260000
3000
Yani bu dağılıma baktığımızda,
04:35
one thing comes out very clearly:
84
263000
2000
bir şey çok net gözüküyor;
04:37
you see the blue bubbles
85
265000
2000
mavi baloncukları görüyorsunuz
04:39
and people say HIV is very high in Africa.
86
267000
2000
ve insanlar Afrika'da yüksek HIV yüzdesi var diyor.
04:41
I would say, HIV is very different in Africa.
87
269000
3000
Oysa ben HIV Afrika'da çok farklı derdim.
04:44
You'll find the highest HIV rate in the world
88
272000
4000
Dünyadaki en yüksek HIV hızını
04:48
in African countries,
89
276000
2000
Afrika ülkelerinde bulacaksınız.
04:50
and yet you'll find Senegal, down here --
90
278000
2000
ama burada Senegal, aşağıda,
04:52
the same rate as United States.
91
280000
2000
ABD ile aynı orana sahip.
04:54
And you'll find Madagascar,
92
282000
2000
Ve Madagascar'ı ve pek çok
04:56
and you'll find a lot of African countries
93
284000
2000
Afrika ülkesini de dünyanın geriye kalanı
04:58
about as low as the rest of the world.
94
286000
3000
kadar düşük oranlarda bulacaksınız.
05:01
It's this terrible simplification that there's one Africa
95
289000
4000
Tek bir Afrika'nın olduğunu düşünmek ve işlerin Afrika'da
05:05
and things go on in one way in Africa.
96
293000
2000
nasıl gittiğinden bahsetmek berbat bir genelleme
05:07
We have to stop that.
97
295000
2000
Buna bir son vermeliyiz.
05:09
It's not respectful, and it's not very clever
98
297000
3000
Bu şekilde düşünmek ne çok saygılı
05:12
to think that way.
99
300000
2000
ne de akıllıca...
05:14
(Applause)
100
302000
4000
(Alkışlar)
05:18
I had the fortune to live and work for a time in the United States.
101
306000
3000
ABD'de bir süre yaşama ve çalışma şansım oldu.
05:21
I found out that Salt Lake City and San Francisco were different.
102
309000
4000
Salt Lake City ve San Francisco'nun farklı yerler olduğunu öğrendim.
05:25
(Laughter)
103
313000
2000
(Kahkahalar)
05:27
And so it is in Africa -- it's a lot of difference.
104
315000
3000
Yani Afrika'nın içinde--pek çok farklılıklar var.
05:30
So, why is it so high? Is it war?
105
318000
2000
Peki bu neden yüksek? Savaş yüzünden mi?
05:32
No, it's not. Look here.
106
320000
2000
Hayır, değil. Buraya bakın.
05:34
War-torn Congo is down there -- two, three, four percent.
107
322000
3000
Savaştan çıkmış Kongo aşağıda burada--yüzde 2-3-4'lerde
05:37
And this is peaceful Zambia, neighboring country -- 15 percent.
108
325000
4000
Ve barış dolu Zambia, hemen komşu ülkesi -- Yüzde 15'lerde.
05:41
And there's good studies of the refugees coming out of Congo --
109
329000
3000
Ve Congo'dan kaçan mültecilerle ilgili yapılmış güzel çalışmalar var
05:44
they have two, three percent infected,
110
332000
2000
%2-3 oranında enfekteler...
05:46
and peaceful Zambia -- much higher.
111
334000
2000
ve barış dolu Zambia-- çok daha yüksek.
05:48
There are now studies clearly showing
112
336000
2000
Şimdi yapılan çalışmalar savaşların ve
05:50
that the wars are terrible, that rapes are terrible,
113
338000
3000
tecavüzlerin berbat olduğunu gösteriyor.
05:53
but this is not the driving force for the high levels in Africa.
114
341000
3000
Ama bu Afrika'daki yüksek hız için tetikleyici olan şey değil.
05:56
So, is it poverty?
115
344000
2000
Peki, fakirlik mi?
05:58
Well if you look at the macro level,
116
346000
2000
Makro düzeyde bakarsanız,
06:00
it seems more money, more HIV.
117
348000
2000
nerede çok para var, orada daha çok HIV var.
06:02
But that's very simplistic,
118
350000
3000
Ama bu çok basit oldu,
06:05
so let's go down and look at Tanzania.
119
353000
2000
aşağıya inip Tanzania'ya bakalım.
06:07
I will split Tanzania in five income groups,
120
355000
4000
Tanzania'yı beş gelir grubuna göre böldüm,
06:11
from the highest income to the lowest income,
121
359000
2000
en yüksekden en düşük gelire göre dizdim.
06:13
and here we go.
122
361000
2000
ve işte başlıyoruz.
06:15
The ones with the highest income, the better off -- I wouldn't say rich --
123
363000
3000
Geliri yüksek olanlarda, zengin de diyemem ama daha iyi olanlar
06:18
they have higher HIV.
124
366000
2000
daha yüksek HIV oranına sahip.
06:20
The difference goes from 11 percent down to four percent,
125
368000
3000
Aradaki fark %'4'den %11'lere varıyor,
06:23
and it is even bigger among women.
126
371000
2000
ve kadınlar arasındaki fark daha da fazla.
06:25
There's a lot of things that we thought, that now, good research,
127
373000
4000
Pek çok şeyi düşündük, Afrika Enstitüleri ve araştırmacıları,
06:29
done by African institutions and researchers
128
377000
3000
uluslararası araştırmacılar ile yaptıkları çalışmalarda
06:32
together with the international researchers, show that that's not the case.
129
380000
3000
durumun böyle olmadığını gösterdi.
06:35
So, this is the difference within Tanzania.
130
383000
2000
İşte bu Tanzania içindeki farklılıklar.
06:37
And, I can't avoid showing Kenya.
131
385000
2000
Ve Kenya'yı göstermeden edemeyeceğim.
06:39
Look here at Kenya.
132
387000
2000
Bakın burası Kenya.
06:41
I've split Kenya in its provinces.
133
389000
2000
Kenya'yı illerine ayırdım.
06:43
Here it goes.
134
391000
2000
Başladı.
06:45
See the difference within one African country --
135
393000
3000
Bir Afrika ülkesi içindeki farklılığı görüyor musunuz?
06:48
it goes from very low level to very high level,
136
396000
3000
En azdan en yükseğe doğru değişiyor,
06:51
and most of the provinces in Kenya is quite modest.
137
399000
3000
ve Kenya'nın illerinden pek çoğu oldukca tutucudur da.
06:54
So, what is it then?
138
402000
2000
O zaman ne?
06:56
Why do we see this extremely high levels in some countries?
139
404000
4000
Bazı ülkelerdeki bu inanılmaz yüksek rakamları niye görüyoruz?
07:00
Well, it is more common with multiple partners,
140
408000
3000
Tamam. Çok eşli topluluklarda daha fazla,
07:03
there is less condom use,
141
411000
3000
az kondom kullanılan,
07:06
and there is age-disparate sex --
142
414000
3000
yaşlı erkeklerın genç kadınlarla
07:09
that is, older men tend to have sex with younger women.
143
417000
3000
cinsel ilişki kurmaya eğilimli olduğu yerlerde daha fazla.
07:12
We see higher rates in younger women than younger men
144
420000
3000
Çok enfekte olan ülkelerde genç kadınların hastalık oranı
07:15
in many of these highly affected countries.
145
423000
2000
genç erkeklere göre çok daha fazla.
07:17
But where are they situated?
146
425000
2000
Peki yerleşimleri nerede?
07:19
I will swap the bubbles to a map.
147
427000
2000
Baloncuğu kapatıp bir haritaya geçeceğim.
07:21
Look, the highly infected are four percent of all population
148
429000
4000
Bakın, yüksek oranda enfekte olanlar tüm nüfusun %4'ü
07:25
and they hold 50 percent of the HIV-infected.
149
433000
3000
ve HIV-enfekte olanların %50'sini oluşturuyor
07:28
HIV exists all over the world.
150
436000
3000
HIV tüm dünyada var.
07:31
Look, you have bubbles all over the world here.
151
439000
2000
Bakın, dünyanın her yerinde artık baloncuk var
07:33
Brazil has many HIV-infected.
152
441000
3000
Brezilya'da pek çok HIV pozitif var
07:36
Arab countries not so much, but Iran is quite high.
153
444000
3000
Arap ülkelerinde çok değil ama İran oldukça yüksek.
07:39
They have heroin addiction and also prostitution in Iran.
154
447000
4000
İran'da eroin bağımlılığı ve fuhuş var.
07:43
India has many because they are many.
155
451000
2000
Hindistan'da çok var çünkü çok kalabalıklar.
07:45
Southeast Asia, and so on.
156
453000
2000
Güney Asya, ve diğerleri.
07:47
But, there is one part of Africa --
157
455000
2000
Ama Afrika'nın bir bölgesi var ki--
07:49
and the difficult thing is, at the same time,
158
457000
2000
Aynı anda hem Afrika hakkında genelleyici olmamak
07:51
not to make a uniform statement about Africa,
159
459000
4000
hem de "neden böyle oluyor" sorusuna cevap
07:55
not to come to simple ideas of why it is like this, on one hand.
160
463000
4000
olarak basit fikirler üretmemek aslında oldukça zor.
07:59
On the other hand, try to say that this is not the case,
161
467000
3000
Diğer yandan, bu durumun ciddi olduğunu itiraf etmek lazım,
08:02
because there is a scientific consensus about this pattern now.
162
470000
4000
çünkü dağılım hakkında artık bilimsel görüş birliğine de varıldı.
08:06
UNAIDS have done good data available, finally,
163
474000
3000
UNAIDS nihayet HIV'ın yayılması ile ilgili
08:09
about the spread of HIV.
164
477000
3000
düzgün verileri paylaştı.
08:12
It could be concurrency.
165
480000
3000
Rastlantı olabilirdi.
08:15
It could be some virus types.
166
483000
3000
Bazı virüs tipleri de olabilirdi.
08:18
It could be that there is other things
167
486000
4000
Başka bazı şeylerin virüs bulaşımı
08:22
which makes transmission occur in a higher frequency.
168
490000
3000
frekansını arttıyor olma ihtimali de var.
08:25
After all, if you are completely healthy and you have heterosexual sex,
169
493000
3000
Hepsini bir kenara bırakınca, tamamen sağlıklı ve heteroseksüel seks
08:28
the risk of infection in one intercourse is one in 1,000.
170
496000
5000
yaşıyorsanız, tek bir ilişki ile enfekte olma riskiniz 1/1000.
08:33
Don't jump to conclusions now on how to
171
501000
2000
Hemen yorum yapmayın;
08:35
behave tonight and so on.
172
503000
2000
akşam kendinize hakim olun.
08:37
(Laughter)
173
505000
2000
(Kahkahalar)
08:39
But -- and if you are in an unfavorable situation,
174
507000
3000
Ama-- eğer dezavantajlı bir durumdaysanız,
08:42
more sexually transmitted diseases, it can be one in 100.
175
510000
3000
cinsel yolla bulaşan bir hastalığınız varsa, oran 1/100
08:45
But what we think is that it could be concurrency.
176
513000
3000
Yine de bunun tutarlı olabileceğini düşünüyoruz.
08:48
And what is concurrency?
177
516000
2000
Ve tutarlı olan nedir?
08:50
In Sweden, we have no concurrency.
178
518000
2000
İsveç'te, bizde tutarlılık yoktur.
08:52
We have serial monogamy.
179
520000
2000
Bizde seri halde tek eşlilik var.
08:54
Vodka, New Year's Eve -- new partner for the spring.
180
522000
2000
Votka, Yeni Yıl Arifesi--bahar aylarında yeni partner.
08:56
Vodka, Midsummer's Eve -- new partner for the fall.
181
524000
2000
Votka, yaz dönümü arifesi--sonbahar için yeni bir partner.
08:58
Vodka -- and it goes on like this, you know?
182
526000
2000
Votka--ve bu şekilde devam ediyor, anlatabildim mi?
09:00
And you collect a big number of exes.
183
528000
3000
Ve yüksek rakamlarda "eski"niz oluyor.
09:03
And we have a terrible chlamydia epidemic --
184
531000
2000
Ve berbat bir klamidya epidemimiz var--
09:05
terrible chlamydia epidemic which sticks around for many years.
185
533000
4000
ve bu klamidya epidemisi yıllardır devam ediyor.
09:09
HIV has a peak three to six weeks after infection
186
537000
3000
HIV enfeksiyondan 3-6 hafta sonra tepe noktası yapar
09:12
and therefore, having more than one partner in the same month
187
540000
3000
ve bu nedenle aynı ay içinde birden çok partnere sahip olmak
09:15
is much more dangerous for HIV than others.
188
543000
3000
HIV bulaşımında diğer enfeksiyonlara kıyasla çok daha tehlikelidir.
09:18
Probably, it's a combination of this.
189
546000
2000
Olanlar muhtemelen bunların kombinasyonu.
09:20
And what makes me so happy is that we are moving now
190
548000
3000
Beni mutlu eden şey ise bu olaya bakış şeklimizin
09:23
towards fact when we look at this.
191
551000
2000
bu şekilde olması.
09:25
You can get this chart, free.
192
553000
2000
Bu grafikleri ücretsiz olarak edinebilirsiniz.
09:27
We have uploaded UNAIDS data on the Gapminder site.
193
555000
3000
UNAIDS'den gelen verileri Gapminder.org sitesine yükledik.
09:30
And we hope that when we act on global problems in the future
194
558000
4000
Umudumuz şu ki gelecekte global sorunlar hakkında hareket ederken
09:34
we will not only have the heart,
195
562000
3000
sadece kalbimizi
09:37
we will not only have the money,
196
565000
2000
sadece paramızı değil,
09:39
but we will also use the brain.
197
567000
3000
beynimizi de kullanacağız.
09:42
Thank you very much.
198
570000
2000
Çok teşekkür ediyorum.
09:44
(Applause)
199
572000
6000
ALKIŞLAR
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