TED@State
Hans Rosling: Let my dataset change your mindset
Hans Rosling: Verilerimin düşünce yapınızı değiştirmesine izin verin
Filmed:
Readability: 3.5
1,816,065 views
ABD Dışişleri Bakanlığında bu yaz konuşan Hans Rosling gelişmekte olan dünya hakkındaki efsaneleri ortaya koymak için büyüleyici veri-baloncukları yazılımını kullanıyor. Çin ve mali yardım sonrası dünya için, klasik veri gösterisi ile karışık olarak yeni bir analiz sunuyor.
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I'm going to talk about your mindset.
0
0
4000
Düşünce yapınız hakkında konuşacağım.
00:20
Does your mindset correspond to my dataset?
1
4000
4000
Sizin düşünce yapınız benim verilerim ile uygun mu?
00:24
(Laughter)
2
8000
1000
(Gülüşmeler)
00:25
If not, one or the other needs upgrading, isn't it?
3
9000
3000
Değilse, biri ya da diğerinin değiştirilmeye ihtiyacı var, değil mi?
00:28
When I talk to my students about global issues,
4
12000
4000
Öğrencilerimle küresel sorunlar hakkında konuştuğumda
00:32
and I listen to them in the coffee break,
5
16000
2000
veya onları kahve arasında dinlediğimde,
00:34
they always talk about "we" and "them."
6
18000
3000
her zaman "biz" ve "onlar" hakkında konuşurlar.
00:37
And when they come back into the lecture room
7
21000
3000
Sınıfa geri geldiklerinde,
00:40
I ask them, "What do you mean with "we" and "them"?
8
24000
2000
onlara, "biz" ve "onlar" ile ne demek istiyorsunuz ? diye sorarım.
00:42
"Oh, it's very easy. It's the western world and it's the developing world," they say.
9
26000
3000
"Çok kolay. Biri batı dünyası ve diğeri de gelişmekte olan dünya" derler.
00:45
"We learned it in college."
10
29000
2000
"Biz bunu üniversitede öğrendik."
00:47
And what is the definition then? "The definition?
11
31000
2000
Peki öyleyse tanım nedir? "Tanım"?
00:49
Everyone knows," they say.
12
33000
2000
"Herkes bilir." derler.
00:51
But then you know, I press them like this.
13
35000
2000
Fakat sonra bilirsiniz, onları şöyle sıkıştırırım.
00:53
So one girl said, very cleverly, "It's very easy.
14
37000
2000
Bir kız çok akıllıca şöyle der: "Çok kolay,
00:55
Western world is a long life in a small family.
15
39000
3000
Batı dünyası küçük ailede uzun bir hayattır.
00:58
Developing world is a short life in a large family."
16
42000
3000
Gelişmekte olan dünya ise büyük ailede kısa bir hayattır."
01:01
And I like that definition, because it enabled me
17
45000
3000
Bu tanımı severim çünkü bana
01:04
to transfer their mindset
18
48000
2000
düşünce yapılarını verilere
01:06
into the dataset.
19
50000
2000
dönüştürmek için olanak sundu.
01:08
And here you have the dataset.
20
52000
2000
İşte veriler.
01:10
So, you can see that what we have on this axis here
21
54000
2000
Bu eksende aile büyüklüğünü
01:12
is size of family. One, two, three, four, five
22
56000
3000
görebilirsiniz. Bu eksende kadın başına
01:15
children per woman on this axis.
23
59000
2000
bir, iki, üç, dört, beş çocuk.
01:17
And here, length of life, life expectancy,
24
61000
2000
Burada, hayatın uzunluğu, yaşam beklentisi
01:19
30, 40, 50.
25
63000
2000
30, 40, 50.
01:21
Exactly what the students said was their concept about the world.
26
65000
4000
Öğrencilerin tam olarak dediği şey onların dünyayı kavramalarıydı.
01:25
And really this is about the bedroom.
27
69000
2000
Ve bu gerçekten yatak odası hakkında.
01:27
Whether the man and woman decide to have small family,
28
71000
4000
Erkeğin ya da kadının küçük bir aileye sahip olma kararı,
01:31
and take care of their kids, and how long they will live.
29
75000
3000
çocuklarına bakmaları, ne kadar yaşayacakları.
01:34
It's about the bathroom and the kitchen. If you have soap, water and food, you know,
30
78000
4000
Bunlar mutfak ve banyo ile ilgililer. Eğer sabununuz, suyunuz, yemeğiniz varsa
01:38
you can live long.
31
82000
2000
uzun yaşayabilirsiniz.
01:40
And the students were right. It wasn't that the world consisted --
32
84000
2000
Öğrenciler haklılardı.
01:42
the world consisted here, of one set of countries over here,
33
86000
4000
Dünya burada büyük aileye ve kısa yaşam süresine sahip
01:46
which had large families and short life. Developing world.
34
90000
4000
bir küme ülkeden
01:50
And we had one set of countries up there
35
94000
3000
ve burada yukarıda,
01:53
which was the western world.
36
97000
2000
batı dünyasından oluşuyordu.
01:55
They had small families and long life.
37
99000
3000
Küçük aileleri ve uzun yaşam süreleri vardı.
01:58
And you are going to see here
38
102000
2000
Ve burada, benim yaşam sürem içinde
02:00
the amazing thing that has happened in the world during my lifetime.
39
104000
4000
dünyada gerçekleşen şaşırtıcı bir şeyi göreceksiniz.
02:04
Then the developing countries applied
40
108000
2000
Daha sonra gelişmekte olan ülkelerde
02:06
soap and water, vaccination.
41
110000
2000
sabun ve su, aşılama uygulandı.
02:08
And all the developing world started to apply family planning.
42
112000
3000
Tüm gelişmekte olan dünya aile planlaması uygulamasına başladı.
02:11
And partly to USA who help to provide
43
115000
2000
Ve teknik danışmanlık ve yatırım sağlamak için
02:13
technical advice and investment.
44
117000
3000
yardımcı olan ABD.
02:16
And you see all the world moves over to a two child family,
45
120000
4000
Tüm dünyanın iki çocuklu aileye doğru hareket ettiğini
02:20
and a life with 60 to 70 years.
46
124000
3000
ve 60 ila 70 yıllık bir hayatı olmaya başladığını görüyorsunuz.
02:23
But some countries remain back in this area here.
47
127000
3000
Fakat bazı ülkeler burada bu bölgede hala geride kaldı.
02:26
And you can see we still have Afghanistan down here.
48
130000
3000
Afganistan'ın hala burada aşağıda olduğunu görüyorsunuz.
02:29
We have Liberia. We have Congo.
49
133000
3000
Liberya var. Kongo var.
02:32
So we have countries living there.
50
136000
2000
Orada yaşayan ülkeler var.
02:34
So the problem I had
51
138000
2000
Sahip olduğum problemin
02:36
is that the worldview that my students had
52
140000
4000
öğrencilerimin kafa yapısının
02:40
corresponds to reality in the world
53
144000
2000
dünyanın öğretmenlerinin doğduğu yıldaki durumuna
02:42
the year their teachers were born.
54
146000
3000
karşılık geldiğini gördüm.
02:45
(Laughter)
55
149000
3000
(Gülüşmeler)
02:48
(Applause)
56
152000
3000
(Alkış)
02:51
And we, in fact, when we have played this over the world.
57
155000
3000
Bunu tüm dünya için bunu oynattığımızda.
02:54
I was at the Global Health Conference here in Washington last week,
58
158000
3000
Geçen hafta, burada Washington'da Küresel Sağlık Konferansı'ndaydım,
02:57
and I could see the wrong concept
59
161000
3000
ve hatta Birleşik Devletler'deki aktif kişilerde dahi
03:00
even active people in United States had,
60
164000
3000
bu yanlış anlayışı görebildim.
03:03
that they didn't realize the improvement
61
167000
3000
Meksika ve Çin'in, Birleşik Devletler ile ilişkili olarak
03:06
of Mexico there, and China, in relation to United States.
62
170000
5000
ilerlemelerini anlayamamışlar.
03:11
Look here when I move them forward.
63
175000
2000
İlerlettiğimde buraya bakın
03:13
Here we go.
64
177000
7000
İşte.
03:20
They catch up. There's Mexico.
65
184000
3000
Yakalıyorlar. Orada Meksika var.
03:23
It's on par with United States in these two social dimensions.
66
187000
3000
Bu toplumsal boyutta Birleşik Devletler ile paralel ilerliyor.
03:26
There was less than five percent
67
190000
2000
Küresel sağlıkta uzmanların yüzde beşinden azı
03:28
of the specialists in Global Health that was aware of this.
68
192000
3000
bu durumun farkında.
03:31
This great nation, Mexico,
69
195000
2000
Bu büyük Meksika devletinin
03:33
has the problem that arms are coming from North,
70
197000
3000
kuzeyden, sınırlarını aşıp gelen silahlar konusunda
03:36
across the borders, so they had to stop that,
71
200000
2000
problemi var. Bunu durdurmalılardı.
03:38
because they have this strange relationship to the United States, you know.
72
202000
4000
Çünkü, biliyorsunuz, Birleşik Devletler ile garip bir ilişkiye sahipler.
03:42
But if I would change this axis here,
73
206000
4000
Fakat ekseni burada değiştirmek isterseniz, bakınız
03:46
I would instead put income per person.
74
210000
3000
ve buraya kişi başına geliri koyarsam...
03:49
Income per person. I can put that here.
75
213000
3000
Kişi başına gelir. Bunu buraya koyabilirim.
03:52
And we will then see
76
216000
2000
Şimdi tamamen farklı
03:54
a completely different picture.
77
218000
2000
bir resim göreceksiniz.
03:56
By the way, I'm teaching you
78
220000
2000
Bu arada, bunu düzeltirken
03:58
how to use our website, Gapminder World,
79
222000
2000
web sitemizin, "Gapminder World"'ün
04:00
while I'm correcting this,
80
224000
2000
nasıl kullanacağınızı öğretiyorum
04:02
because this is a free utility on the net.
81
226000
3000
çünkü bu internette bedava bir kolaylık.
04:05
And when I now finally got it right,
82
229000
3000
Bunu doğru kullandığımda
04:08
I can go back 200 years in history.
83
232000
4000
tarihte 200 yıl geriye gidebilirim.
04:12
And I can find United States up there.
84
236000
4000
Birleşik Devletleri yukarıda bulabilirim
04:16
And I can let the other countries be shown.
85
240000
3000
ve diğer ülkelerin görünebilmesine izin verebilirim.
04:19
And now I have income per person on this axis.
86
243000
3000
Şimdi bu eksende kişi başına gelir var.
04:22
And United States only had some, one, two thousand dollars at that time.
87
246000
3000
O zamanlar Birleşik Devletler'in geliri azdı, bir, iki, üç bin dolar...
04:25
And the life expectancy was 35 to 40 years,
88
249000
4000
Ortalama yaşam süresi 35-40 yaş arasıydı,
04:29
on par with Afghanistan today.
89
253000
2000
şimdiki Afganistan gibi.
04:31
And what has happened in the world, I will show now.
90
255000
5000
Dünyada neler olduğunu şimdi göztereceğim.
04:36
This is instead of studying history
91
260000
2000
Bunu üniversitede bir yıl
04:38
for one year at university.
92
262000
2000
tarih okumak yerine yapabilirisiniz.
04:40
You can watch me for one minute now and you'll see the whole thing.
93
264000
3000
Beni sadece bir dakikalığına izleyin ve her şeyi göreceksiniz.
04:43
(Laughter)
94
267000
2000
(Gülüşmeler)
04:45
You can see how the brown bubbles, which is west Europe,
95
269000
5000
Batı Avrupa'yı temsil eden kahverengi baloncukların
04:50
and the yellow one, which is the United States,
96
274000
3000
ve sarı baloncuk Birleşik Devletler'in
04:53
they get richer and richer and also
97
277000
2000
gittikçe zenginleştiklerini
04:55
start to get healthier and healthier.
98
279000
2000
ve gittikçe daha sağlıklı olduklarını görebilirsiniz.
04:57
And this is now 100 years ago,
99
281000
2000
Bu 100 yıl önce
04:59
where the rest of the world remains behind.
100
283000
3000
dünyanın geri kalanının geride kalması.
05:02
Here we come. And that was the influenza.
101
286000
5000
İlerliyoruz. Bu grip hastalığı.
05:07
That's why we are so scared about flu, isn't it?
102
291000
3000
Bu neden gripten bu kadar korktuğumuzun açıklaması.
05:10
It's still remembered. The fall of life expectancy.
103
294000
3000
Hala hatırlıyoruz. Ortalama yaşam süresinin düşüşü.
05:13
And then we come up. Not until
104
297000
3000
Şimdi yükseliyoruz.
05:16
independence started.
105
300000
2000
Bağımsızlık başlayana kadar.
05:18
Look here You have China over there,
106
302000
2000
Yukarıda Çin,
05:20
you have India over there,
107
304000
2000
orada Hindistan
05:22
and this is what has happened.
108
306000
8000
ve işte bu olanlar.
05:30
Did you note there, that we have Mexico up there?
109
314000
3000
Meksika'nın orada yukarıda olduğunu gördünüz mü?
05:33
Mexico is not at all on par with the United States,
110
317000
2000
Meksika'nın tam olarak Birleşik Devletler ile aynı seviyede olduğu söylenemez
05:35
but they are quite close.
111
319000
2000
ama oldukça yakınlar.
05:37
And especially, it's interesting to see
112
321000
2000
Özellikle
05:39
China and the United States
113
323000
2000
Çin ve Birleşik Devletler'e
05:41
during 200 years,
114
325000
3000
200 yıl boyunca bakmak ilginç,
05:44
because I have my oldest son now working for Google,
115
328000
2000
çünkü büyük oğlum Google bu programı satın aldıktan sonra
05:46
after Google acquired this software.
116
330000
3000
şimdi Google için çalışıyor.
05:49
Because in fact, this is child labor. My son and his wife sat in a closet
117
333000
3000
Çünkü bu aslında çocuk işçiliği. Oğlum ve eşi
05:52
for many years and developed this.
118
336000
2000
yıllarca bunu geliştirmek için kapanıp uğraştılar.
05:54
And my youngest son, who studied Chinese in Beijing.
119
338000
4000
Ve küçük oğlum Pekin'de Çince okudu.
05:58
So they come in with the two perspectives I have, you know?
120
342000
4000
İkisi bena iki cins bakış acısıyla geldiler.
06:02
And my son, youngest son who studied in Beijing,
121
346000
2000
Pekin'de okuyan küçük oğlumun
06:04
in China, he got a long-term perspective.
122
348000
4000
uzun vadeli bir bakış açısı vardı.
06:08
Whereas when my oldest son, who works for Google,
123
352000
2000
Google'da çalışan büyük oğlum ise
06:10
he should develop by quarter, or by half-year.
124
354000
4000
üç ayda ya da yarım yılda geliştirmeli.
06:14
Or Google is quite generous, so he can have one or two years to go.
125
358000
3000
Veya Google cömert olursa bir ya da iki yılı olabilir.
06:17
But in China they look generation after generation
126
361000
2000
Ama Çin'de nesilden nesile bakıyorlar
06:19
because they remember
127
363000
3000
çünkü 100 yıl süren
06:22
the very embarrassing period, for 100 years,
128
366000
2000
geriye gittikleri
06:24
when they went backwards.
129
368000
2000
bu utanç verici zamanı hatılıyorlar.
06:26
And then they would remember the first part
130
370000
3000
Geçen yüzyılın oldukça kötü geçen
06:29
of last century, which was really bad,
131
373000
3000
ilk kısmını da hatırlıyorlar,
06:32
and we could go by this so-called Great Leap Forward.
132
376000
3000
buraya da İleriye Büyük Sıçrama diyebiliriz.
06:35
But this was 1963.
133
379000
2000
Ama bu 1963'tü.
06:37
Mao Tse-Tung eventually brought health to China,
134
381000
4000
Mao Tse-Tung Çin'e sağlık kazandırdı,
06:41
and then he died, and then Deng Xiaoping started
135
385000
2000
o ölünce Deng Xiaoping
06:43
this amazing move forward.
136
387000
2000
bu inanılmaz ileriye gidiş.
06:45
Isn't it strange to see that the United States
137
389000
2000
Birleşik Devletler'in önce ekonomisinin geliştiğini
06:47
first grew the economy, and then gradually got rich?
138
391000
4000
sonra zenginleştiklerini görmek ilginç değil mi?
06:51
Whereas China could get healthy much earlier,
139
395000
3000
Bu sırada Çin'in bundan oldukça erken daha sağlıklı olabileceğini
06:54
because they applied the knowledge of education, nutrition,
140
398000
4000
çünkü eğitim, besin bilgisini uygulamışlar
06:58
and then also benefits of penicillin
141
402000
3000
sonra penisilini,
07:01
and vaccines and family planning.
142
405000
2000
aşıları, aile planlamasını.
07:03
And Asia could have social development
143
407000
3000
Asya ekonomik gelişime ulaşmadan
07:06
before they got the economic development.
144
410000
3000
toplumsal gelişime ulaşabilirdi.
07:09
So to me, as a public health professor,
145
413000
2000
Toplum sağlığı profesörü olarak
07:11
it's not strange that all these countries grow so fast now.
146
415000
4000
bu ülkelerin bu kadar hızlı büyüdüklerini görmek garip değil.
07:15
Because what you see here, what you see here
147
419000
2000
Çünkü burada gördükleriniz
07:17
is the flat world of Thomas Friedman,
148
421000
3000
Thomas Friedman'ın düz dünyası,
07:20
isn't it.
149
424000
2000
öyle değil mi?
07:22
It's not really, really flat.
150
426000
2000
Aslında gerçekten düz değil.
07:24
But the middle income countries --
151
428000
2000
Ama orta glirli ülkeler --
07:26
and this is where I suggest to my students,
152
430000
2000
bu öğrencilerime "gelişmekte olan ülkeler"
07:28
stop using the concept "developing world."
153
432000
3000
kavramını kullanmayı bırakmalarını söylediğim yer.
07:31
Because after all, talking about the developing world
154
435000
3000
Çünkü gelişmekte olan dünyadan bahsetmek
07:34
is like having two chapters in the history of the United States.
155
438000
4000
Birleşik Devletler'in tarihini iki bölüme ayırmak gibi.
07:38
The last chapter is about present, and president Obama,
156
442000
4000
Son bölüm Başkan Obama ile ilgili,
07:42
and the other is about the past,
157
446000
2000
diğeri ise geçmişle
07:44
where you cover everything from Washington
158
448000
2000
Washington'dan Eisenhover'a
07:46
to Eisenhower.
159
450000
2000
her şeyi kavrayan kısım.
07:48
Because Washington to Eisenhower,
160
452000
2000
Çünkü Washington'dan Eisenhover'a
07:50
that is what we find in the developing world.
161
454000
2000
gelişmekte olan dünyada gördüklerimiz.
07:52
We could actually go to Mayflower
162
456000
2000
Mayflower'dan Eisenhover'a
07:54
to Eisenhower,
163
458000
2000
gidebiliriz
07:56
and that would be put together into a developing world,
164
460000
3000
ve bunu gelişmekte olan dünya olarak tanımlayabiliriz,
07:59
which is rightly growing its cities in a very amazing way,
165
463000
3000
çünkü inanılmaz olarak yeni şehirlerin büyüdüğü,
08:02
which have great entrepreneurs,
166
466000
2000
harika girişimcilerin olduğu,
08:04
but also have the collapsing countries.
167
468000
3000
ama aynı zamanda çökmekte olan ülkeler.
08:07
So, how could we make better sense about this?
168
471000
3000
Peki bunu nasıl daha iyi değerlendirebiliriz?
08:10
Well, one way of trying is to see whether we could
169
474000
3000
Denemenin bir yolu
08:13
look at income distribution.
170
477000
2000
gelir dağılımkına bakmak.
08:15
This is the income distribution of peoples in the world,
171
479000
3000
Bunu dünyadaki insanların 1 dolardan
08:18
from $1. This is where you have food to eat.
172
482000
3000
gelir dağılımı. Burası yiyecek yemek bulunabilen yerler.
08:21
These people go to bed hungry.
173
485000
2000
Bu insanlar aç yatıyorlar.
08:23
And this is the number of people.
174
487000
2000
Bu, insan sayısı.
08:25
This is $10, whether you have a public or a private
175
489000
2000
Bu 10 dolar, toplu ya da özel sağlık sistemi.
08:27
health service system. This is where you can
176
491000
2000
Burası aileniz için sağlık, çocuklarınız için okul
08:29
provide health service for your family and school for your children,
177
493000
3000
sağlayabildiğiniz yer.
08:32
and this is OECD countries:
178
496000
2000
Burası da OECD (Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü) ülkeleri:
08:34
Green, Latin America, East Europe.
179
498000
2000
Yeşil, Güney Amerika, Doğu Avrupa.
08:36
This is East Asia, and the light blue there is South Asia.
180
500000
4000
Burası Doğu Asya, orada gördüğünüz açık mavi ise Güney Asya.
08:40
And this is how the world changed.
181
504000
3000
Bu, dünyanın nasıl değiştiği.
08:43
It changed like this.
182
507000
2000
Böyle değişti.
08:45
Can you see how it's growing? And how hundreds of millions
183
509000
3000
Nasıl büyüdüğünü görebiliyor musunuz? Yüz milyonlarca
08:48
and billions is coming out of poverty in Asia?
184
512000
3000
ve milyarlarca insanın fakirlikten çıkmasını?
08:51
And it goes over here?
185
515000
2000
Ve buraya gittiğini?
08:53
And I come now, into projections,
186
517000
2000
Şimdi buraya, tahminlere geliyorum,
08:55
but I have to stop at the door of Lehman Brothers there, you know, because --
187
519000
3000
ama burada Lehman Brothers'ın kapısında durmam gerekiyor, biliyorsununz, çünkü,
08:58
(Laughter)
188
522000
3000
(Gülüşmeler)
09:01
that's where the projections are not valid any longer.
189
525000
2000
buradan itibaren tahminler geçerli değil.
09:03
Probably the world will do this.
190
527000
2000
Büyük olasılıkla dünya böyle devam edecek,
09:05
and then it will continue forward like this.
191
529000
3000
sonra böyle ilerleyecek.
09:08
But more or less, this is what will happen,
192
532000
2000
Ama aşağı yukarı olacaklar bunlar
09:10
and we have a world which cannot be looked upon as divided.
193
534000
5000
ve artık dünyayı bölünmüş olarak değerlendiremeyiz.
09:15
We have the high income countries here,
194
539000
2000
Burada yüksek gelirli ülkeler var,
09:17
with the United States as a leading power;
195
541000
3000
önde gelen bir güç olarak Birleşik Devletler var;
09:20
we have the emerging economies in the middle,
196
544000
3000
mali yardım için para sağlayan ülkeleri oluşturan
09:23
which provide a lot of the funding for the bailout;
197
547000
2000
ilerlemekte olan ekonomiler ortada,
09:25
and we have the low income countries here.
198
549000
3000
burada da düşük gelirli ülkeler var.
09:28
Yeah, this is a fact that from where the money comes,
199
552000
3000
Aslında paranın asıl geldiği yerler buraları,
09:31
they have been saving, you know, over the last decade.
200
555000
2000
biliyorsunuz, son on yıldır paralarını biriktiriyorlar.
09:33
And here we have the low income countries
201
557000
2000
Burada da girişimcilerin olduğu
09:35
where entrepreneurs are.
202
559000
2000
düşük gelirli ülkeleri görüyoruz.
09:37
And here we have the countries in collapse and war,
203
561000
3000
Burada ise Afganistan, Somali, Kongo'nın bazı kısımları, Darfur gibi
09:40
like Afghanistan, Somalia, parts of Congo, Darfur.
204
564000
5000
yıkılmakta olan ve savaşta olan ülkeleri görüyoruz.
09:45
We have all this at the same time.
205
569000
2000
Bütün bunlar aynı zamanda oluyor.
09:47
That's why it's so problematic to describe what has happened
206
571000
2000
O yüzden gelişmekte olan dünyada olanları
09:49
in the developing world.
207
573000
2000
açıklamak sorunlu.
09:51
Because it's so different, what has happened there.
208
575000
2000
Çünkü orada olanlar oldukça farklı.
09:53
And that's why I suggest
209
577000
2000
Bu yüzden onu tanımlamaya yeni bir
09:55
a slightly different approach of what you would call it.
210
579000
3000
bakış açısı getirmek istiyorum.
09:58
And you have huge differences within countries also.
211
582000
4000
Ülkeler arasında da oldukça büyük farklılıklar var.
10:02
I heard that your departments here were by regions.
212
586000
3000
Buradaki bölümlerinizin bölgelere göre ayrıldığını duydum.
10:05
Here you have Sub-Saharan Africa, South Asia,
213
589000
3000
Sahara Çölü'nün güneyindeki Afrika, Güney Asya,
10:08
East Asia, Arab states,
214
592000
2000
Doğu Asya, Arap devletleri,
10:10
East Europe, Latin America, and OECD.
215
594000
2000
Doğu Avrupa, Güney Amerika ve OECD.
10:12
And on this axis, GDP.
216
596000
2000
Bu eksende GSYH.
10:14
And on this, heath, child survival,
217
598000
2000
Bunun üzerine sağlık, çocuk yaşama oranları
10:16
and it doesn't come as a surprise
218
600000
2000
ve Sahara'nın güneyindeki Afrika ülkelerinin
10:18
that Africa south of Sahara is at the bottom.
219
602000
3000
en aşağıda yer alması sürpriz olmuyor.
10:21
But when I split it, when I split it
220
605000
2000
Ama bunu
10:23
into country bubbles,
221
607000
2000
ükle baloncuklarına ayırdığımda,
10:25
the size of the bubbles here is the population.
222
609000
3000
buradaki baloncukların büyüklükleri nüfusu temsil ediyor.
10:28
Then you see Sierra Leone and Mauritius, completely different.
223
612000
3000
Sonra Sierra Leone ve Mauritius'un ne kadar farklı olduklarını görüyorsunuz.
10:31
There is such a difference within Sub-Saharan Africa.
224
615000
2000
Sahara'nın güneyindeki Afrika'nın kendi içinde o kadar farklılıklar var.
10:33
And I can split the others. Here is the South Asian,
225
617000
3000
Diğerlerini de ayırabilirsiniz. Burada Güney Asyalı,
10:36
Arab world.
226
620000
2000
Arap dünyası var.
10:38
Now all your different departments.
227
622000
2000
Sizin farklı bölümlerinizin tamamı.
10:40
East Europe, Latin America, and OECD countries.
228
624000
3000
Doğu Avrupa, Güney Afrika ve OECD ülkeleri.
10:43
And here were are. We have a continuum in the world.
229
627000
3000
Buradayız. Dünyada bir devamlılık var.
10:46
We cannot put it into two parts.
230
630000
2000
Onu iki parçaya ayıramayız.
10:48
It is Mayflower down here. It is Washington here,
231
632000
3000
Bu Mayflower, bu Washington,
10:51
building, building countries.
232
635000
2000
ülkeleri kuranlar.
10:53
It's Lincoln here, advancing them.
233
637000
4000
Burada Lincoln onları geliştiren.
10:57
It's Eisenhower bringing modernity into the countries.
234
641000
3000
Eisenhower, ülkeleri modernleştiren.
11:00
And then it's United States today, up here.
235
644000
2000
Bugünkü Birleşik Devletler, yukarıda.
11:02
And we have countries all this way.
236
646000
2000
Diğer ülkeler buralardalar.
11:04
Now, this is the important thing
237
648000
3000
Dünyanın nasıl değiştiğini
11:07
of understanding how the world has changed.
238
651000
4000
anlamanın önemli yanı bu.
11:11
At this point I decided to make a pause.
239
655000
4000
Burada bir ara vermeye karar verdim.
11:15
(Laughter)
240
659000
2000
(Gülüşmeler)
11:17
And it is my task, on behalf of the rest of the world,
241
661000
3000
Dünyanın geri kalanı adına
11:20
to convey a thanks to the U.S. taxpayers,
242
664000
4000
Amerikan halkına Demografik Sağlık Anketi için ödedikleri
11:24
for Demographic Health Survey.
243
668000
2000
vergi için teşekkür etmek benim görevim.
11:26
Many are not aware of -- no, this is not a joke.
244
670000
3000
Bazılarınız bunun bir şaka olmadığının farkında değil.
11:29
This is very serious.
245
673000
2000
Bu oldukça ciddi.
11:31
It is due to USA's continuous sponsoring
246
675000
4000
ABD'nin son 25 yılda
11:35
during 25 years of the very good methodology
247
679000
3000
çocuk ölüm oranlarını ölçmede
11:38
for measuring child mortality
248
682000
2000
uygulanan yöntem bilimine sponsorluğu sayesinde
11:40
that we have a grasp of what's happening in the world.
249
684000
3000
dünyada olanları anlayabiliyoruz.
11:43
(Applause)
250
687000
7000
(Alkış)
11:50
And it is U.S. government at its best,
251
694000
3000
Amerikan yönetiminin
11:53
without advocacy, providing facts,
252
697000
3000
taraf tutmayan, gerçekleri açıklayan tavrı sayesinde
11:56
that it's useful for the society.
253
700000
2000
topluma yararlı bilgiler açığa çıkıyor.
11:58
And providing data free of charge
254
702000
3000
Dünyanın ücretsiz olarak kullanımı için bu verileri
12:01
on the internet, for the world to use. Thank you very much.
255
705000
3000
internette paylaşıyorlar. Çok teşekkürler.
12:04
Quite the opposite of the World Bank,
256
708000
2000
Verileri devletin parası ile ve vergilerle toplayan
12:06
who compiled data with government money,
257
710000
3000
ve sonra az bir miktar kar ile
12:09
tax money, and then they sell it to add a little profit,
258
713000
3000
bir bakıma verimsiz bir Gutenberg yoluyla çalışan
12:12
in a very inefficient, Gutenberg way.
259
716000
3000
Dünya Bankası'nın tersine...
12:15
(Applause)
260
719000
6000
(Alkış)
12:21
But the people doing that at the World Bank
261
725000
2000
Ama bunu Dünya Bankası'nda yapanlar
12:23
are among the best in the world.
262
727000
2000
dünyanın en iyilerinden.
12:25
And they are highly skilled professionals.
263
729000
2000
Oldukça yetenekli profesyoneller.
12:27
It's just that we would like to upgrade our international agencies
264
731000
4000
Yapmak istediğimiz sadece uluslararası kurumların
12:31
to deal with the world in the modern way, as we do.
265
735000
3000
dünyayla ilgilenme biçimini modernleştirmek.
12:34
And when it comes to free data and transparency,
266
738000
3000
Ücretsiz verilere ve şeffaflığa gelince
12:37
United States of America is one of the best.
267
741000
3000
Amerika Birleşik Devletleri en iyilerden birisi.
12:40
And that doesn't come easy from the mouth of a Swedish public health professor.
268
744000
3000
Bunu İsveçli bir toplum sağlığı profesörü olarak söylemek kolay değil.
12:43
(Laughter)
269
747000
3000
(Gülüşmeler)
12:46
And I'm not paid to come here, no.
270
750000
3000
Buraya gelmem için bana para vermediler, hayır.
12:49
I would like to show you what happens with the data,
271
753000
2000
Size bu verilerle ne olduğunu göstermek istiyorum,
12:51
what we can show with this data.
272
755000
2000
bu verilerle neler gösterebileceğimizi.
12:53
Look here. This is the world.
273
757000
2000
Buraya bakın. Bu, dünya.
12:55
With income down there and child mortality.
274
759000
2000
Aşağıda gelir ve çocuk ölüm oranları.
12:57
And what has happened in the world?
275
761000
2000
Peki dünyada ne oldu?
12:59
Since 1950, during the last 50 years
276
763000
3000
1950'den beri, son 50 yılda,
13:02
we have had a fall in child mortality.
277
766000
3000
çocuk ölüm oranlarında düşüş oldu.
13:05
And it is the DHS that makes it possible to know this.
278
769000
2000
Bunları DHS sayesinde biliyoruz.
13:07
And we had an increase in income.
279
771000
2000
Gellirde artış oldu.
13:09
And the blue former developing countries
280
773000
2000
Mavi renkli eskiden gelişmekte olan ülkeler
13:11
are mixing up with the former industrialized western world.
281
775000
5000
eski endüstrileşmiş batı dünyası ile karışıyorlar.
13:16
We have a continuum. But we still have, of course,
282
780000
3000
Bir devamlılık mevcut. Ancak tabii ki hala
13:19
Congo, up there. We still have as poor countries
283
783000
3000
yukarıda Kongo var. Tarihte olduğu gibi
13:22
as we have had, always, in history.
284
786000
4000
hala fakir ülkeler var.
13:26
And that's the bottom billion, where we've heard today
285
790000
3000
Bunlar alttaki bir milyar, bugün
13:29
about a completely new approach to do it.
286
793000
3000
tamamen farklı yeni yaklaşımları öğrendiklerimiz.
13:32
And how fast has this happened?
287
796000
3000
Peki bunlar ne kadar hızlı oldu?
13:35
Well, MDG 4.
288
799000
2000
Yeni bin yıl gelişme hedefleri 4. madde.
13:37
The United States has not been so eager
289
801000
2000
Birleşik Devletler bu hedefleri
13:39
to use MDG 4.
290
803000
3000
kullanmak için pek hevesli değildi.
13:42
But you have been the main sponsor that has enabled us to measure it,
291
806000
3000
Ama bunu ölçmek için en önemli sponsor oldunuz,
13:45
because it's the only child mortality that we can measure.
292
809000
3000
çünkü tek ölçebildiğimiz, çocuk ölüm oranları.
13:48
And we used to say that it should fall four percent per year.
293
812000
3000
Yılda yüzde dört azalması gerektiğini söylüyorduk.
13:51
Let's see what Sweden has done.
294
815000
2000
Şimdi İsveç'in ne yaptığını görelim.
13:53
We used to boast about fast social progress.
295
817000
3000
Hızlı toplumsal gelişim ile ilgili böbürleniyorduk.
13:56
That's where we were, 1900.
296
820000
2000
Şurası 1900'de nerede olduğumuz.
13:58
1900, Sweden was there.
297
822000
2000
1900'de İsveç oradaydı.
14:00
Same child mortality as Bangladesh had, 1990,
298
824000
2000
1900 yılında Bangladeş'le aynı çocuk ölüm oranına sahip
14:02
though they had lower income.
299
826000
2000
onların daha düşük geliri olmasına rağmen.
14:04
They started very well. They used the aid well.
300
828000
3000
Oldukça iyi başladılar. Yardımları iyi kullandılar.
14:07
They vaccinated the kids. They get better water.
301
831000
2000
Çocukları aşıladılar. Daha iyi sulara ulaştılar.
14:09
And they reduced child mortality,
302
833000
2000
Ve senede yüzde 4,7 ile
14:11
with an amazing 4.7 percent per year. They beat Sweden.
303
835000
3000
çocuk ölüm oranını azalttılar, İsveç'i geçtiler.
14:14
I run Sweden the same 16 year period.
304
838000
4000
İsveç'i de aynı 16 yıllık sürede oynatıyorum.
14:18
Second round, it's Sweden, 1916,
305
842000
2000
İkinci raund, 1916 İsveç'i,
14:20
against Egypt, 1990.
306
844000
2000
1990 Mısır'ına karşı.
14:22
Here we go. Once again the USA is part of the reason here.
307
846000
3000
Başlıyoruz. Bir kez daha ABD bunun nedenlerinden bir kısmı.
14:25
They get safe water, they get food for the poor,
308
849000
4000
Temiz suya erişimleri var, fakirler için yemekleri var
14:29
and they get malaria eradicated.
309
853000
2000
ve sıtmanın kökünü kurutmuşlar.
14:31
5.5 percent. They are faster than the millennium development goal.
310
855000
3000
Yüzde 5,5. Yeni bin yıl geliştirme hedefinden hızlılar.
14:34
And third chance for Sweden, against Brazil here.
311
858000
3000
Ve İsveç için üçüncü şans, Brezilya'ya karşı.
14:37
Brazil here has amazing social improvement
312
861000
4000
Burada Brezilya, son 16 yılda
14:41
over the last 16 years,
313
865000
2000
inanılmaz bir toplumsal ilerleme kaydetti
14:43
and they go faster than Sweden.
314
867000
2000
ve İsveç'ten hızlı gidiyorlar.
14:45
This means that the world is converging.
315
869000
2000
Bu dünyanın birbirine yakınsadığı anlamına geliyor.
14:47
The middle income countries,
316
871000
2000
Orta gelirli ülkeler,
14:49
the emerging economy, they are catching up.
317
873000
2000
gelişmekte olan ekonomiler, diğerlerini yakalıyorlar.
14:51
They are moving to cities,
318
875000
2000
Bunun iyi daha iyi yardım alabildikleri
14:53
where they also get better assistance for that.
319
877000
2000
şehirlere taşınıyorlar.
14:55
Well the Swedish students protest at this point.
320
879000
3000
Bu noktada İsveçli öğrenciler karşı çıkıyorlar.
14:58
They say, "This is not fair,
321
882000
2000
"Bu adil değil,
15:00
because these countries had vaccines and antibiotics
322
884000
2000
çünkü bu ülkelerin İsveç'in sahip olmadığı
15:02
that were not available for Sweden.
323
886000
2000
aşıları ve antibiyotikleri vardı.
15:04
We have to do real-time competition."
324
888000
2000
Gerçek zamanlı karşılaştırma yapmalıyız." diyorlar.
15:06
Okay. I give you Singapore, the year I was born.
325
890000
3000
Tamam. Size doğduğum yıl Singapur'u göstereyim.
15:09
Singapore had twice the child mortality of Sweden.
326
893000
2000
Singapur'un çocuk ölüm oranı İsveç'in iki katı kadardı.
15:11
It's the most tropical country in the world,
327
895000
2000
Dünyadaki en tropikal ülke,
15:13
a marshland on the equator.
328
897000
2000
ekvatordaki bir bataklık alan.
15:15
And here we go. It took a little time for them to get independent.
329
899000
3000
Başlıyoruz. Bağımsızlıklarını kazanmaları zaman aldı.
15:18
But then they started to grow their economy.
330
902000
2000
Ama bundan sonra ekonomileri büyümeye başladı.
15:20
And they made the social investment. They got away malaria.
331
904000
2000
Toplumsal yatırımlar yaptılat. Sıtmadan kurtuldular.
15:22
They got a magnificent health system
332
906000
2000
Hem ABD'yi hem de İsveç'i geçen
15:24
that beat both the U.S. and Sweden.
333
908000
2000
harika bir sağlık sistemleri vardı.
15:26
We never thought it would happen that they would win over Sweden!
334
910000
3000
Onların İsveç'i geçebileceklerini hiç düşünmemiştik.
15:29
(Applause)
335
913000
8000
(Alkış)
15:37
All these green countries are achieving millennium development goals.
336
921000
3000
Bütün bu yeşil ülkeler yeni bin yıl gelişme hedeflerini başarıyorlar.
15:40
These yellow are just about to be doing this.
337
924000
2000
Bu sarılar neredeyse başarıyorlar.
15:42
These red are the countries that doesn't do it, and the policy has to be improved.
338
926000
3000
Kırmızılar da bunu başaramayan ve anlaşmanın yenilenmesi gereken ülkeler.
15:45
Not simplistic extrapolation.
339
929000
3000
Basitleştirilmiş bir öngörü değil.
15:48
We have to really find a way
340
932000
2000
Bu ülkeleri daha iyi bir şekilde destekleyecek
15:50
of supporting those countries in a better way.
341
934000
2000
bir yol bulmamız gerekiyor.
15:52
We have to respect the middle income countries
342
936000
3000
Orta gelirli ülkelere yaptıkları için
15:55
on what they are doing.
343
939000
2000
saygı duymalıyız.
15:57
And we have to fact-base the whole way we look at the world.
344
941000
3000
Dünyaya bakışımızı gerçeklerle desteklemeliyiz.
16:00
This is dollar per person. This is HIV in the countries.
345
944000
3000
Bu insan başına dolar. Bu ülkelerdeki AIDS.
16:03
The blue is Africa.
346
947000
2000
Mavi olan Afrika.
16:05
The size of the bubbles is how many are HIV affected.
347
949000
3000
Baloncukların büyüklüğü ne kadar AIDS hastası olduğunu temsil ediyor.
16:08
You see the tragedy in South Africa there.
348
952000
2000
Güney Afrika'daki trajediyi burada görüyorsunuz.
16:10
About 20 percent of the adult population are infected.
349
954000
3000
Yetişkin nüfusun yaklaşık yüzde yirmisi hasta.
16:13
And in spite of them having quite a high income,
350
957000
3000
Oldukça yüksek bir gelire sahip olmak yerine
16:16
they have a huge number of HIV infected.
351
960000
3000
oldukça yüksek sayıda AIDS hastası var.
16:19
But you also see that there are African countries down here.
352
963000
3000
Orada aşağıda Afrika ülkeleri olduğunu görüyorsunuz.
16:22
There is no such thing as an HIV epidemic in Africa.
353
966000
4000
Afrika'da AIDS salgını diye bir şey yok.
16:26
There's a number, five to 10 countries in Africa
354
970000
3000
5 ile 10 arası Afrika ülkesinin İsveç ile ABD'ye
16:29
that has the same level as Sweden and United States.
355
973000
3000
yakın oranları var.
16:32
And there are others who are extremely high.
356
976000
2000
Ve inanılmaz yüksek orana sahip diğer ülkeler var.
16:34
And I will show you that what has happened
357
978000
3000
Size Afrika'nın en canlı ekonomiye sahip
16:37
in one of the best countries, with the most vibrant economy
358
981000
4000
en iyi ülkelerinden biri olan Botsvana'da
16:41
in Africa and a good governance, Botswana.
359
985000
3000
neler olduğunu göstereceğim.
16:44
They have a very high level. It's coming down.
360
988000
2000
Oldukça yüksek bir oranları var. Düşüyor.
16:46
But now it's not falling,
361
990000
2000
Ama şimdi düşmüyor,
16:48
because there, with help from PEPFAR,
362
992000
2000
çünkü PEPFAR'ın (Başkanın AIDS için acil durum planı)
16:50
it's working with treatment. And people are not dying.
363
994000
3000
ile tedavi ile çalışıyor. Ve insanlar ölmüyorlar.
16:53
And you can see it's not that easy,
364
997000
3000
Bu kadar kolay olmadığını görüyorsunuz,
16:56
that it is war which caused this.
365
1000000
3000
buna savaş neden oldu.
16:59
Because here, in Congo, there is war.
366
1003000
2000
Çünkü burada Kongo'da savaş var.
17:01
And here, in Zambia, there is peace.
367
1005000
3000
Burada Zambia'da barış var.
17:04
And it's not the economy. Richer country has a little higher.
368
1008000
3000
Bunun nedeni ekonomi değil. Daha zengin ülkelerin biraz daha yüksek.
17:07
If I split Tanzania in its income,
369
1011000
2000
Tanzanya'yı gelirine göre ikiye ayırırsam,
17:09
the richer 20 percent in Tanzania
370
1013000
2000
Tanzanya'daki daha zengin yüzde yirmilik kesimde
17:11
has more HIV than the poorest one.
371
1015000
2000
AIDS oranı fakirlerden daha yüksek.
17:13
And it's really different within each country.
372
1017000
3000
Gerçekten her ülkenin içinde farklılıklar var.
17:16
Look at the provinces of Kenya. They are very different.
373
1020000
2000
Kenya'nın bölgelerine bakın, oldukça farklılar.
17:18
And this is the situation you see.
374
1022000
3000
Bu gördüğünüz durum.
17:21
It's not deep poverty. It's the special situation,
375
1025000
3000
Bu derin bir fakirlik değil. Özel bir durum,
17:24
probably of concurrent sexual partnership
376
1028000
3000
büyük olasılıkla Güney ve Doğu Afrika'daki bazı ülkelerdeki
17:27
among part of the heterosexual population
377
1031000
3000
veya ülkelerin bazı kısımlarındaki
17:30
in some countries, or some parts of countries,
378
1034000
2000
heteroseksüel nüfusun bir bölümünün
17:32
in south and eastern Africa.
379
1036000
2000
aynı andaki cinsel partnerliği.
17:34
Don't make it Africa. Don't make it a race issue.
380
1038000
3000
Buna Afrika demeyin. Bunu ırksal bir durum olarak göstermeyin.
17:37
Make it a local issue. And do prevention at each place,
381
1041000
4000
Bunu yerel bir durum olarak gösterin. Ve her yerde
17:41
in the way it can be done there.
382
1045000
2000
orada uygulanabilecek önlemler alın.
17:43
So to just end up,
383
1047000
3000
Bitirmek için,
17:46
there are things of suffering
384
1050000
3000
en fakir bir milyar insan
17:49
in the one billion poorest, which we don't know.
385
1053000
3000
bilmediğimiz acılar çekiyorlar.
17:52
Those who live beyond the cellphone,
386
1056000
2000
Cep telefonsuz yaşayanlar,
17:54
those who have yet to see a computer,
387
1058000
2000
henüz bilgisayar görmemişler,
17:56
those who have no electricity at home.
388
1060000
3000
evinde elektrik olmayanlar.
17:59
This is the disease, Konzo, I spent 20 years
389
1063000
2000
Bu Konzo hastalığı,
18:01
elucidating in Africa.
390
1065000
2000
Afrika'da açıklamasını yapmak için yirmi yılımı harcadım.
18:03
It's caused by fast processing of toxic cassava root in famine situation.
391
1067000
5000
Kıtlık durumunda tapyoka bitkisinin kökünü hızla işlemekten doğuyor.
18:08
It's similar to the pellagra epidemic in Mississippi in the '30s.
392
1072000
4000
30'larda Mississipi'deki vitamin eksikliği salgınına benziyor.
18:12
It's similar to other nutritional diseases.
393
1076000
3000
Diğer besinsel hastalıklara benziyor.
18:15
It will never affect a rich person.
394
1079000
2000
Zengin birini hiç etkilemeyecek.
18:17
We have seen it here in Mozambique.
395
1081000
3000
Onu burada Mozambik'te gördük.
18:20
This is the epidemic in Mozambique. This is an epidemic in northern Tanzania.
396
1084000
3000
Bu Mozambik'teki salgın. Bu Kuzey Tanzanya'daki bir salgın.
18:23
You never heard about the disease.
397
1087000
2000
Bu hastalığın adını daha önce duymadınız.
18:25
But it's much more than Ebola
398
1089000
2000
Ama bu hastalıktan etkilenenler
18:27
that has been affected by this disease.
399
1091000
2000
Ebola'dan çok daha fazla.
18:29
Cause crippling throughout the world.
400
1093000
2000
Dünyada sakatlığa neden oluyor.
18:31
And over the last two years,
401
1095000
2000
Ve son iki yılda
18:33
2,000 people has been crippled
402
1097000
2000
Bandandu bölgesinin güney ucunda
18:35
in the southern tip of Bandundu region.
403
1099000
2000
2.000 kişi sakatlandı.
18:37
That used to be the illegal diamond trade,
404
1101000
2000
Burası yasadışı elmas ticaretinin yapıldığı
18:39
from the UNITA-dominated area in Angola.
405
1103000
3000
Angola'nın UNITA (Angola'da siyasi bir parti) kontrolündeki bölgesi.
18:42
That has now disappeared,
406
1106000
2000
Bu şimdi neredeyse tamamen kayboldu
18:44
and they are now in great economic problem.
407
1108000
2000
ve şimdi oldukça ciddi ekonomik bir sorunları var.
18:46
And one week ago, for the first time,
408
1110000
3000
Bir hafta önce ilk defa
18:49
there were four lines on the Internet.
409
1113000
3000
İnternet'te dört satır vardı.
18:52
Don't get confused of the progress of the emerging economies
410
1116000
3000
Gelişmekte olan ülkelerin durumları
18:55
and the great capacity
411
1119000
3000
ve orta gelirli ülkelerdeki insanların
18:58
of people in the middle income countries
412
1122000
2000
büyük kapasiteleri
19:00
and in peaceful low income countries.
413
1124000
2000
ve barış içindeki düşük gelirli ülkeler kafanızı karıştırmasın.
19:02
There is still mystery in one billion.
414
1126000
2000
Bir milyar insan hala gizem içinde.
19:04
And we have to have more concepts
415
1128000
2000
Ve gelişmekte olan ülkeler ve gelişmekte olan dünyadan
19:06
than just developing countries and developing world.
416
1130000
3000
daha farklı kavramlara ihtiyacımız var.
19:09
We need a new mindset. The world is converging,
417
1133000
3000
Yeni bir düsünce yapısına ihtiyacımız var. Dünya birbirine yakınsıyor,
19:12
but -- but -- but not the bottom billion.
418
1136000
3000
ama -- ama -- ama alttaki bir milyar öyle değil.
19:15
They are still as poor as they've ever been.
419
1139000
3000
Her zaman oldukları kadar fakirler.
19:18
It's not sustainable, and it will not happen around one superpower.
420
1142000
5000
Bu sürdürülemez ve bir süper gücün etrafında olmayacak.
19:23
But you will remain
421
1147000
2000
Siz en önemli süper güçlerden
19:25
one of the most important superpowers,
422
1149000
3000
biri olarak kalacaksınız
19:28
and the most hopeful superpower, for the time to be.
423
1152000
3000
ve ilk defa en umutlu süper güç olacaksınız.
19:31
And this institution
424
1155000
2000
Bu kurumun sadece Amerika Birleşik Devletleri
19:33
will have a very crucial role,
425
1157000
2000
için değil dünya için
19:35
not for United States, but for the world.
426
1159000
2000
çok önemli görevleri var.
19:37
So you have a very bad name,
427
1161000
3000
Kötü bir isminiz var,
19:40
State Department. This is not the State Department.
428
1164000
2000
Dışişleri Bakanlığı. Bu, Dışişleri Bakanlığı değil.
19:42
It's the World Department.
429
1166000
2000
Dünya Bakanlığı.
19:44
And we have a high hope in you. Thank you very much.
430
1168000
2000
Sizin için büyük umutlarımız var. Çok teşekkür ederim.
19:46
(Applause)
431
1170000
5000
(Alkış)
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