ABOUT THE SPEAKER
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus.

Why you should listen

Even the most worldly and well-traveled among us have had their perspectives shifted by Hans Rosling. A professor of global health at Sweden's Karolinska Institute, his work focused on dispelling common myths about the so-called developing world, which (as he pointed out) is no longer worlds away from the West. In fact, most of the Third World is on the same trajectory toward health and prosperity, and many countries are moving twice as fast as the west did.

What set Rosling apart wasn't just his apt observations of broad social and economic trends, but the stunning way he presented them. Guaranteed: You've never seen data presented like this. A presentation that tracks global health and poverty trends should be, in a word: boring. But in Rosling's hands, data sings. Trends come to life. And the big picture — usually hazy at best — snaps into sharp focus.

Rosling's presentations were grounded in solid statistics (often drawn from United Nations and World Bank data), illustrated by the visualization software he developed. The animations transform development statistics into moving bubbles and flowing curves that make global trends clear, intuitive and even playful. During his legendary presentations, Rosling took this one step farther, narrating the animations with a sportscaster's flair.

Rosling developed the breakthrough software behind his visualizations through his nonprofit Gapminder, founded with his son and daughter-in-law. The free software — which can be loaded with any data — was purchased by Google in March 2007. (Rosling met the Google founders at TED.)

Rosling began his wide-ranging career as a physician, spending many years in rural Africa tracking a rare paralytic disease (which he named konzo) and discovering its cause: hunger and badly processed cassava. He co-founded Médecins sans Frontièrs (Doctors without Borders) Sweden, wrote a textbook on global health, and as a professor at the Karolinska Institut in Stockholm initiated key international research collaborations. He's also personally argued with many heads of state, including Fidel Castro.

Hans Rosling passed away in February 2017. He is greatly missed.


More profile about the speaker
Hans Rosling | Speaker | TED.com
TED2006

Hans Rosling: The best stats you've ever seen

Ханс Розлинг показва най-добрите статистики които сте виждали

Filmed:
14,386,844 views

Никога не сте виждали данни представени по този начин. С чувството и страстта на спортен коментатор, гуруто на статистиката Ханс Розлинг развенчава митовете за така наречения "развиващ се" свят.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:25
About 10 yearsгодини agoпреди, I tookвзеха on the taskзадача to teachпреподавам globalв световен мащаб developmentразвитие
0
0
4000
Преди около 10 години се заех да преподавам световно развитие
00:29
to SwedishШведски undergraduateстуденти studentsстуденти. That was after havingкато spentпрекарах
1
4000
4000
на Шведски студенти. Това беше след като 20 години
00:33
about 20 yearsгодини togetherзаедно with AfricanАфрикански institutionsинституции studyingизучаване hungerглад in AfricaАфрика,
2
8000
4000
изучавах глада в Африка, заедно с африкански институции,
00:37
so I was sortвид of expectedочакван to know a little about the worldсвят.
3
12000
4000
така че, малко или много, от мен се очакваше да знам достатъчно за света.
00:41
And I startedзапочна in our medicalмедицински universityуниверситет, KarolinskaKarolinska InstituteИнститут,
4
16000
5000
Започнах в Каролинския Медицински Университет,
00:46
an undergraduateстуденти courseкурс calledНаречен GlobalГлобални HealthЗдраве. But when you get
5
21000
4000
начален курс, наречен Глобално Здраве. Но когато получиш такава възможност
00:50
that opportunityвъзможност, you get a little nervousнервен. I thought, these studentsстуденти
6
25000
3000
ставаш малко нервен. Мислех, че студентите,
00:53
comingидващ to us actuallyвсъщност have the highestнай-висока gradeклас you can get
7
28000
3000
които постъпват при нас с най-високите възможни оценки
00:56
in SwedishШведски collegeколеж systemsсистеми -- so, I thought, maybe they know everything
8
31000
3000
в Шведската образователна система, може би знаят всичко,
00:59
I'm going to teachпреподавам them about. So I did a pre-testпредварителен тест when they cameдойде.
9
34000
4000
което щях да им преподавам. Така че направих входящ тест.
01:03
And one of the questionsвъпроси from whichкойто I learnedнаучен a lot was this one:
10
38000
3000
Един от въпросите, от които научих много, беше този:
01:06
"WhichКоито countryдържава has the highestнай-висока childдете mortalityсмъртност of these fiveпет pairsдвойки?"
11
41000
4000
"Коя държава в тези 5 двойки има по-високо ниво на детска смъртност?"
01:10
And I put them togetherзаедно, so that in eachвсеки pairдвойка of countryдържава,
12
45000
4000
И подбрах страните така, че във всяка двойка една от държавите
01:14
one has twiceдва пъти the childдете mortalityсмъртност of the other. And this meansсредства that
13
49000
5000
има двойно по-висока детска смъртност от другата.
01:19
it's much biggerпо-голям a differenceразлика than the uncertaintyнесигурност of the dataданни.
14
54000
5000
Това означава, че разликата е доста по-голяма от статистическата грешка.
01:24
I won'tняма да put you at a testтест here, but it's TurkeyТурция,
15
59000
2000
Няма да тествам и вас тук, но Турция
01:26
whichкойто is highestнай-висока there, PolandПолша, RussiaРусия, PakistanПакистан and SouthЮжна AfricaАфрика.
16
61000
5000
е с по-висока, Полша, Русия, Пакистан и Южна Африка.
01:31
And these were the resultsрезултати of the SwedishШведски studentsстуденти. I did it so I got
17
66000
3000
И това са резултатите на Шведските студенти. Направих теста
01:34
the confidenceувереност intervalинтервал, whichкойто is prettyкрасива narrowтесен, and I got happyщастлив,
18
69000
3000
с висока степен на надеждност, и което ме ощастливи, е:
01:37
of courseкурс: a 1.8 right answerотговор out of fiveпет possibleвъзможен. That meansсредства that
19
72000
4000
1.8 правилни отговора от възможни 5. Това означава,
01:41
there was a placeмясто for a professorпрофесор of internationalмеждународен healthздраве --
20
76000
3000
че има място за професор по международно здраве --
01:44
(LaughterСмях) and for my courseкурс.
21
79000
2000
(Смях) и за моя предмет.
01:46
But one lateкъсен night, when I was compilingсъставяне на the reportдоклад
22
81000
4000
Но късно една вечер, когато съставях доклада,
01:50
I really realizedосъзнах my discoveryоткритие. I have shownпосочен
23
85000
4000
наистина прозрях моето откритие. Аз бях показал,
01:54
that SwedishШведски topвръх studentsстуденти know statisticallyстатистически significantlyзначително lessпо-малко
24
89000
5000
статистически значимо, че най-добрите Шведски студенти знаят по-малко
01:59
about the worldсвят than the chimpanzeesшимпанзетата.
25
94000
2000
за света, отколкото шимпанзетата.
02:01
(LaughterСмях)
26
96000
2000
(Смях)
02:03
Because the chimpanzeeшимпанзе would scoreрезултат halfнаполовина right if I gaveдадох them
27
98000
4000
Защото шимпанзетата биха познали половината отговори ако им дам
02:07
two bananasбанани with SriШри LankaЛанка and TurkeyТурция. They would be right halfнаполовина of the casesслучаи.
28
102000
3000
два банана за Шри Ланка и Турция. Те биха познали в половината случаи.
02:10
But the studentsстуденти are not there. The problemпроблем for me was not ignoranceневежество;
29
105000
4000
Но студентите не познават. Проблемът за мен не е невежество,
02:14
it was preconceivedпредубеждения ideasидеи.
30
109000
3000
той е предварително втълпени идеи.
02:17
I did alsoсъщо an unethicalнеетично studyуча of the professorsпрофесори of the KarolinskaKarolinska InstituteИнститут
31
112000
4000
Също, неетично проведох изследване върху професорите в Каролинския Институт,
02:21
(LaughterСмях)
32
116000
1000
(Смях)
02:22
-- that handsръце out the NobelНобелова PrizeНаграда in MedicineМедицина,
33
117000
2000
който присъжда Нобеловата награда за медицина,
02:24
and they are on parноминална with the chimpanzeeшимпанзе there.
34
119000
2000
и те са наравно с шимпанзетата.
02:26
(LaughterСмях)
35
121000
3000
(Смях)
02:29
This is where I realizedосъзнах that there was really a need to communicateобщуват,
36
124000
4000
Тогава рзбрах, че наистина има нужда да се комуникира,
02:33
because the dataданни of what's happeningслучва in the worldсвят
37
128000
3000
защото данните за това какво се случва по света
02:36
and the childдете healthздраве of everyвсеки countryдържава is very well awareосведомен.
38
131000
3000
и здравето на децата във всяка държава са много добре известни.
02:39
We did this softwareсофтуер whichкойто displaysдисплеи it like this: everyвсеки bubbleмехур here is a countryдържава.
39
134000
5000
Направихме софтуер, който показва данните така: всеки балон е страна.
02:44
This countryдържава over here is ChinaКитай. This is IndiaИндия.
40
139000
6000
Тази страна тук е Китай. Това е Индия.
02:50
The sizeразмер of the bubbleмехур is the populationнаселение, and on this axisос here I put fertilityплодовитост rateскорост.
41
145000
6000
Размера на балона е населението, по тази ос слагам раждаемостта.
02:56
Because my studentsстуденти, what they said
42
151000
3000
Защото когато студентите
02:59
when they lookedпогледнах uponвърху the worldсвят, and I askedпопитах them,
43
154000
2000
погледнаха света и аз ги попитах:
03:01
"What do you really think about the worldсвят?"
44
156000
2000
"Какво наистина мислите за света?"
03:03
Well, I first discoveredоткрит that the textbookучебник was TintinТинтин, mainlyглавно.
45
158000
4000
Е, първо разбрах че учебника е Тинтин (белгийски комикс), основно.
03:07
(LaughterСмях)
46
162000
1000
(Смях)
03:08
And they said, "The worldсвят is still 'we'"ние" and 'them"ги.'
47
163000
3000
Те отговориха: "Света е все още 'ние' и 'те'."
03:11
And we is WesternЗападна worldсвят and them is ThirdТрета WorldСветът."
48
166000
3000
'Ние' е западният свят, 'те' са третия свят.
03:14
"And what do you mean with WesternЗападна worldсвят?" I said.
49
169000
3000
"Но какво имате предвид със Западния Свят?" попитах.
03:17
"Well, that's long life and smallмалък familyсемейство, and ThirdТрета WorldСветът is shortнисък life and largeголям familyсемейство."
50
172000
5000
"Ами, това е дълъг живот и малки семейства, а Третият Свят е кратък живот и големи семейства."
03:22
So this is what I could displayпоказ here. I put fertilityплодовитост rateскорост here: numberномер of childrenдеца perна womanжена:
51
177000
6000
Значи, това мога да ви покажа тук. Слагам раждаемостта тук: брой деца на жена,
03:28
one, two, threeтри, fourчетирима, up to about eightосем childrenдеца perна womanжена.
52
183000
4000
едно, две, три, четири, до осем деца на жена.
03:32
We have very good dataданни sinceот 1962 -- 1960 about -- on the sizeразмер of familiesсемейства in all countriesдържави.
53
187000
6000
Имаме много добри данни от 60-те насам, за големината на семействата във всички страни.
03:38
The errorгрешка marginмарж is narrowтесен. Here I put life expectancyочакване at birthраждане,
54
193000
3000
Отклоненията са малки. Тук слагам очаквана продължителност на живота при раждане,
03:41
from 30 yearsгодини in some countriesдържави up to about 70 yearsгодини.
55
196000
4000
от 30г.в някои страни до около 70г.
03:45
And 1962, there was really a groupгрупа of countriesдържави here
56
200000
3000
През 1962 наистина имаше група държави тук.
03:48
that was industrializedиндустриализиран countriesдържави, and they had smallмалък familiesсемейства and long livesживота.
57
203000
5000
Индустриализирани страни с малки семейства и дълъг живот.
03:53
And these were the developingразработване countriesдържави:
58
208000
2000
А тези бяха развиващите се страни --
03:55
they had largeголям familiesсемейства and they had relativelyотносително shortнисък livesживота.
59
210000
3000
големи семейства и сравнително кратък живот.
03:58
Now what has happenedсе случи sinceот 1962? We want to see the changeпромяна.
60
213000
4000
Сега, какво се случи след 1962? Искаме да видим промяната.
04:02
Are the studentsстуденти right? Is it still two typesвидове of countriesдържави?
61
217000
3000
Прави ли са студентите? Все още ли има два типа държави?
04:06
Or have these developingразработване countriesдържави got smallerпо-малък familiesсемейства and they liveживея here?
62
221000
3000
Или тези развиващи се страни са преминали към по-малки семейства и живеят тук?
04:09
Or have they got longerповече време livesживота and liveживея up there?
63
224000
2000
Или са удължили продължителността на живота и са там горе?
04:11
Let's see. We stoppedспряна the worldсвят then. This is all U.N. statisticsстатистика
64
226000
3000
Да видим. Спряхме света тогава. Всичко това са данни на ОН,
04:14
that have been availableна разположение. Here we go. Can you see there?
65
229000
3000
които са достъпни. Започваме. Виждате ли там?
04:17
It's ChinaКитай there, movingдвижещ againstсрещу better healthздраве there, improvingподобряване there.
66
232000
3000
Китай е там, движи се към по-добро здравеопазване, подобрява се.
04:20
All the greenзелен LatinЛатинска AmericanАмерикански countriesдържави are movingдвижещ towardsкъм smallerпо-малък familiesсемейства.
67
235000
3000
А зелените латино-американски държави минават към по-малки семейства.
04:23
Your yellowжълт onesтакива here are the ArabicАрабски countriesдържави,
68
238000
3000
Жълтите тук са арабските страни,
04:26
and they get largerпо-голям familiesсемейства, but they -- no, longerповече време life, but not largerпо-голям familiesсемейства.
69
241000
4000
и те отиват към по-големи семейства, но -- не, по-дълъг живот, но не по-големи семейства.
04:30
The AfricansАфриканци are the greenзелен down here. They still remainостават here.
70
245000
3000
Африканците са зелените там долу. Те все още са там.
04:33
This is IndiaИндия. Indonesia'sНа Индонезия movingдвижещ on prettyкрасива fastбърз.
71
248000
3000
Това е Индия. Индонезия се придвижва доста бързо.
04:36
(LaughterСмях)
72
251000
1000
(Смях)
04:37
And in the '80s here, you have BangladeshБангладеш still amongсред the AfricanАфрикански countriesдържави there.
73
252000
3000
През 80-те Бангладеш все още е сред африканските страни там.
04:40
But now, BangladeshБангладеш -- it's a miracleчудо that happensслучва се in the '80s:
74
255000
3000
Но сега, Бангладеш -- случва се чудо през 80-те:
04:43
the imamsимамите startначало to promoteнасърчаване familyсемейство planningпланиране.
75
258000
3000
имамите започват да насърчават семейно планиране.
04:46
They moveход up into that cornerъглов. And in '90s, we have the terribleужасен HIVХИВ epidemicепидемия
76
261000
5000
Те се издигат до този ъгъл. И през 90-те имаме ужасна СПИН епидемия,
04:51
that takes down the life expectancyочакване of the AfricanАфрикански countriesдържави
77
266000
3000
която смъква продължителността на живота на африканските страни
04:54
and all the restПочивка of them moveход up into the cornerъглов,
78
269000
4000
и всички останали отиват в този ъгъл,
04:58
where we have long livesживота and smallмалък familyсемейство, and we have a completelyнапълно newнов worldсвят.
79
273000
4000
където имаме дълъг живот и малки семейства, и имаме един съвсем нов свят.
05:02
(ApplauseАплодисменти)
80
277000
13000
(Аплодисменти)
05:15
Let me make a comparisonсравнение directlyпряко betweenмежду the UnitedЮнайтед StatesДържавите of AmericaАмерика and VietnamВиетнам.
81
290000
5000
Нека направим пряко сравнение между САЩ и Виетнам.
05:20
1964: AmericaАмерика had smallмалък familiesсемейства and long life;
82
295000
5000
1964: Америка има малки семейства и дълъг живот;
05:25
VietnamВиетнам had largeголям familiesсемейства and shortнисък livesживота. And this is what happensслучва се:
83
300000
4000
Виетнам има големи семейства и кратък живот. И ето какво става:
05:29
the dataданни duringпо време на the warвойна indicateпосочат that even with all the deathсмърт,
84
304000
6000
данните по време на войната показват, че въпреки смъртта,
05:35
there was an improvementподобрение of life expectancyочакване. By the endкрай of the yearгодина,
85
310000
3000
има подобрение в продължителността на живота. До края на годината
05:38
the familyсемейство planningпланиране startedзапочна in VietnamВиетнам and they wentотидох for smallerпо-малък familiesсемейства.
86
313000
3000
семейното планиране започва във Виетнам и те отиват към по-малки семейства.
05:41
And the UnitedЮнайтед StatesДържавите up there is gettingполучаване на for longerповече време life,
87
316000
3000
И САЩ, там горе, отива към по-дълъг живот,
05:44
keepingсъхраняемост familyсемейство sizeразмер. And in the '80s now,
88
319000
3000
запазвайки размера на семейството. И през 80те
05:47
they give up communistкомунистически planningпланиране and they go for marketпазар economyикономика,
89
322000
3000
Виетнам оставя комунистическото планиране и се ориентира към пазарна икономика,
05:50
and it movesходове fasterпо-бързо even than socialсоциален life. And todayднес, we have
90
325000
4000
което ги придвижва дори по-бързо в социалната сфера. И днес във Виетнам
05:54
in VietnamВиетнам the sameедин и същ life expectancyочакване and the sameедин и същ familyсемейство sizeразмер
91
329000
5000
имаме същата продължителност на живота и същата големина на семействата,
05:59
here in VietnamВиетнам, 2003, as in UnitedЮнайтед StatesДържавите, 1974, by the endкрай of the warвойна.
92
334000
7000
Виетнам 2003, каквито са в САЩ 1974, към края на войната.
06:06
I think we all -- if we don't look in the dataданни --
93
341000
4000
Мисля, че всички ние -- ако не гледаме данните --
06:10
we underestimateподценяваме the tremendousогромен changeпромяна in AsiaАзия, whichкойто was
94
345000
4000
подценяваме огромната промяна в Азия, която се изразява
06:14
in socialсоциален changeпромяна before we saw the economicalикономичен changeпромяна.
95
349000
4000
в социална промяна, преди да проличи икономическата промяна.
06:18
Let's moveход over to anotherоще way here in whichкойто we could displayпоказ
96
353000
5000
Да продължим с друг начин, по който можем да покажем
06:23
the distributionразпределение in the worldсвят of the incomeдоход. This is the worldсвят distributionразпределение of incomeдоход of people.
97
358000
7000
разпределението на приходите по света. Това е световното разпределение на приходите на хората.
06:30
One dollarдолар, 10 dollarsдолара or 100 dollarsдолара perна day.
98
365000
5000
Един долар, 10 долара, 100 долара на ден.
06:35
There's no gapпразнина betweenмежду richбогат and poorбеден any longerповече време. This is a mythмит.
99
370000
4000
Вече няма пропаст между богати и бедни. Това е мит.
06:39
There's a little humpгърбица here. But there are people all the way.
100
374000
4000
Има малка вдлъбнатина тук. Но има хора по цялата дължина.
06:44
And if we look where the incomeдоход endsкраища up -- the incomeдоход --
101
379000
4000
И ако погледнем как са разпределени доходите,
06:48
this is 100 percentна сто the world'sв света annualгодишен incomeдоход. And the richestнай-богатата 20 percentна сто,
102
383000
6000
това са 100% от световните годишни доходи. Най-богатите 20% --
06:54
they take out of that about 74 percentна сто. And the poorestбедната 20 percentна сто,
103
389000
7000
те получават около 74%. А най-бедните 20% --
07:01
they take about two percentна сто. And this showsпредавания that the conceptпонятие
104
396000
5000
те получават около 2%. И това показва, че схващането за
07:06
of developingразработване countriesдържави is extremelyизвънредно doubtfulсъмнително. We think about aidпомощ, like
105
401000
4000
развиващи се страни е изключително съмнително. Ние мислим за помощите
07:10
these people here givingдавайки aidпомощ to these people here. But in the middleсреден,
106
405000
5000
като 'тези хора тук дават помощ на тези хора там'. Но в средата,
07:15
we have mostнай-много the worldсвят populationнаселение, and they have now 24 percentна сто of the incomeдоход.
107
410000
4000
имаме по-голямата част от световното население, и сега те получават 24% от световните приходи.
07:19
We heardчух it in other formsформи. And who are these?
108
414000
4000
Чували сме го в други форми. И кои са тези?
07:23
Where are the differentразличен countriesдържави? I can showшоу you AfricaАфрика.
109
418000
4000
Къде са различните държави? Мога да ви покажа Африка.
07:27
This is AfricaАфрика. 10 percentна сто the worldсвят populationнаселение, mostнай-много in povertyбедност.
110
422000
5000
Това е Африка. 10% от световното население, по-голямата част в бедност.
07:32
This is OECDОИСР. The richбогат countryдържава. The countryдържава clubклуб of the U.N.
111
427000
5000
Това е ОИСР. Богатите страни. Богаташкия клуб на ОН.
07:37
And they are over here on this sideстрана. QuiteДоста an overlapзастъпване betweenмежду AfricaАфрика and OECDОИСР.
112
432000
5000
И всички те са от тази страна. Доста голямо припокриване на Африка и ОИСР.
07:42
And this is LatinЛатинска AmericaАмерика. It has everything on this EarthЗемята,
113
437000
3000
А това е Латинска Америка. Там има от всичко на Земята,
07:45
from the poorestбедната to the richestнай-богатата, in LatinЛатинска AmericaАмерика.
114
440000
3000
от най-бедните до най-богатите, в Латинска Америка.
07:48
And on topвръх of that, we can put EastИзток EuropeЕвропа, we can put EastИзток AsiaАзия,
115
443000
5000
И отгоре на това можем да сложим Източна Европа, можем да сложим Източна Азия,
07:53
and we put SouthЮжна AsiaАзия. And how did it look like if we go back in time,
116
448000
5000
и слагаме Южна Азия. И как изглеждало това назад във времето,
07:58
to about 1970? Then there was more of a humpгърбица.
117
453000
5000
до около 1970? Тогава е имало по-голяма вдлъбнатина.
08:03
And we have mostнай-много who livedживял in absoluteабсолютен povertyбедност were AsiansАзиатците.
118
458000
4000
И повечето които са живели в абсолютна бедност са азиатци.
08:07
The problemпроблем in the worldсвят was the povertyбедност in AsiaАзия. And if I now let the worldсвят moveход forwardнапред,
119
462000
7000
Световният проблем беше бедността в Азия. И сега, ако пуснем света напред във времето,
08:14
you will see that while populationнаселение increaseнараства, there are
120
469000
3000
виждате, че докато населението се увеличава, има
08:17
hundredsстотици of millionsмилиони in AsiaАзия gettingполучаване на out of povertyбедност and some othersдруги
121
472000
3000
стотици милиони в Азия, които излизат от бедността и други,
08:20
gettingполучаване на into povertyбедност, and this is the patternмодел we have todayднес.
122
475000
3000
които обедняват, и това е моделът днес.
08:23
And the bestнай-доброто projectionпроекция from the WorldСветът BankБанка is that this will happenстава,
123
478000
4000
И най-добрата прогноза на Световната Банка е, че това ще се случи,
08:27
and we will not have a dividedразделен worldсвят. We'llНие ще have mostнай-много people in the middleсреден.
124
482000
4000
и няма да имаме разделен свят. Повечето хора ще са в средата.
08:31
Of courseкурс it's a logarithmicлогаритмична scaleмащаб here,
125
486000
2000
Разбира се, това е логаритмична скала,
08:33
but our conceptпонятие of economyикономика is growthрастеж with percentна сто. We look uponвърху it
126
488000
5000
но идеята ни за икономика е разтеж в проценити. Гледаме на това,
08:38
as a possibilityвъзможност of percentileпроцентил increaseнараства. If I changeпромяна this, and I take
127
493000
6000
като възможност за процентно увеличение. Ако променим това и вземем
08:44
GDPБВП perна capitaна глава от населението insteadвместо of familyсемейство incomeдоход, and I turnзавой these
128
499000
4000
БВП на глава от населението, вместо семеен доход и обърнем тези
08:48
individualиндивидуален dataданни into regionalобластен dataданни of grossбрутен domesticвътрешен productпродукт,
129
503000
6000
индивидуални данни в регионални данни за БВП,
08:54
and I take the regionsрегиони down here, the sizeразмер of the bubbleмехур is still the populationнаселение.
130
509000
4000
и вземем тези региони там долу, размера на балона пак е населението.
08:58
And you have the OECDОИСР there, and you have sub-SaharanСахара AfricaАфрика there,
131
513000
3000
Имате ОИСР там, имате Субсахарска Африка там,
09:01
and we take off the ArabАрабски statesсъстояния there,
132
516000
3000
взимаме всички Арабски държави там,
09:04
comingидващ bothи двете from AfricaАфрика and from AsiaАзия, and we put them separatelyотделно,
133
519000
4000
от Африка и Азия, и ги слагаме по отделно,
09:08
and we can expandразширят this axisос, and I can give it a newнов dimensionизмерение here,
134
523000
5000
разширяваме тази ос, и мога да й дам ново измерение тук,
09:13
by addingдобавяне the socialсоциален valuesстойности there, childдете survivalоцеляване.
135
528000
3000
като добавя социалните придобивки там, детска смъртност.
09:16
Now I have moneyпари on that axisос, and I have the possibilityвъзможност of childrenдеца to surviveоцелее there.
136
531000
5000
Сега имаме пари по тази ос и вероятността децата да оцелеят там.
09:21
In some countriesдържави, 99.7 percentна сто of childrenдеца surviveоцелее to fiveпет yearsгодини of ageвъзраст;
137
536000
4000
В някои страни 99,7% от децата оцеляват до 5 годишна възраст;
09:25
othersдруги, only 70. And here it seemsИзглежда there is a gapпразнина
138
540000
4000
в други -- само 70%. И тук изглежда има разлики
09:29
betweenмежду OECDОИСР, LatinЛатинска AmericaАмерика, EastИзток EuropeЕвропа, EastИзток AsiaАзия,
139
544000
4000
между ОИСР, Латинска Америка, Източна Европа, Източна Азия,
09:33
ArabАрабски statesсъстояния, SouthЮжна AsiaАзия and sub-SaharanСахара AfricaАфрика.
140
548000
4000
Арабските държави, Южна Азия и Субсахарска Африка.
09:37
The linearityлинейността is very strongсилен betweenмежду childдете survivalоцеляване and moneyпари.
141
552000
5000
Линейната зависимост е много силна между детската смъртност и парите.
09:42
But let me splitразцепване sub-SaharanСахара AfricaАфрика. HealthЗдраве is there and better healthздраве is up there.
142
557000
8000
Но нека разбием Субсахарска Африка. Здравето е тук, по доброто здраве е там горе.
09:50
I can go here and I can splitразцепване sub-SaharanСахара AfricaАфрика into its countriesдържави.
143
565000
5000
Мога да разбия Субсахарска Африка на съставящите я страни.
09:55
And when it burstизбухвам, the sizeразмер of its countryдържава bubbleмехур is the sizeразмер of the populationнаселение.
144
570000
5000
И когато се разпръсне, размера на балона е броя на населението.
10:00
SierraСиера LeoneЛеоне down there. MauritiusМавриций is up there. MauritiusМавриций was the first countryдържава
145
575000
4000
Сиера Леоне там долу. Мавриций там горе. Мавриций е първата страна
10:04
to get away with tradeтърговия barriersбариери, and they could sellпродажба theirтехен sugarзахар --
146
579000
3000
свалила ограниченията за търговия. Там можели да продават захарта си.
10:08
they could sellпродажба theirтехен textilesтекстил -- on equalравен termsусловия as the people in EuropeЕвропа and NorthСеверна AmericaАмерика.
147
583000
5000
Можели да продават текстила си на равни начала с хората от Европа и Северна Америка.
10:13
There's a hugeогромен differenceразлика betweenмежду AfricaАфрика. And GhanaГана is here in the middleсреден.
148
588000
4000
Има огромни различия в Африка. И Гана е тук в средата.
10:17
In SierraСиера LeoneЛеоне, humanitarianхуманитарен aidпомощ.
149
592000
3000
В Сиера Леоне -- хуманитарна помощ.
10:20
Here in UgandaУганда, developmentразвитие aidпомощ. Here, time to investинвестирам; there,
150
595000
5000
Тук в Уганда -- помощ за развитие. Тук - време да се инвестира, там -
10:25
you can go for a holidayпразник. It's a tremendousогромен variationвариация
151
600000
3000
можете да отидете на почивка. Това е огромно разнообразие в Африка,
10:28
withinв рамките на AfricaАфрика whichкойто we rarelyрядко oftenчесто make -- that it's equalравен everything.
152
603000
5000
ние често виждаме сякаш всичко вътре е еднакво.
10:33
I can splitразцепване SouthЮжна AsiaАзия here. India'sНа Индия the bigголям bubbleмехур in the middleсреден.
153
608000
4000
Мога да разбия Южна Африка тук. Индия е големия балон в средата.
10:37
But a hugeогромен differenceразлика betweenмежду AfghanistanАфганистан and SriШри LankaЛанка.
154
612000
4000
Но -- огромна разлика между Авганистан и Шри Ланка.
10:41
I can splitразцепване ArabАрабски statesсъстояния. How are they? SameСъщите climateклимат, sameедин и същ cultureкултура,
155
616000
4000
Мога да разбия Арабските държави. Как са те? Еднакъв климат, еднакви култури,
10:45
sameедин и същ religionрелигия -- hugeогромен differenceразлика. Even betweenмежду neighborsсъседи.
156
620000
4000
еднакъв регион. Огромна разлика. Дори между съседи.
10:49
YemenЙемен, civilграждански warвойна. UnitedЮнайтед ArabАрабски EmirateЕмирство, moneyпари whichкойто was quiteсъвсем equallyпо равно and well used.
157
624000
5000
Йемен -- гражданска война. ОАЕ -- пари, доста равномерно и доста добре похарчени.
10:54
Not as the mythмит is. And that includesвключва all the childrenдеца of the foreignчуждестранен workersработници who are in the countryдържава.
158
629000
7000
Не като в мита. И това включва всички деца на чуждестранни работници които са в страната.
11:01
DataДанни is oftenчесто better than you think. ManyМного people say dataданни is badлошо.
159
636000
4000
Данните често са по-добри отколкото мислите. Много хора казват, че данните са лоши.
11:06
There is an uncertaintyнесигурност marginмарж, but we can see the differenceразлика here:
160
641000
2000
Има граница на несигурност, но можем да видим разликата тук:
11:08
CambodiaКамбоджа, SingaporeСингапур. The differencesразлики are much biggerпо-голям
161
643000
3000
Камбоджа, Сингапур. Разликите са много по големи
11:11
than the weaknessслабост of the dataданни. EastИзток EuropeЕвропа:
162
646000
3000
от несигурността в данните. Източна Европа:
11:14
SovietСъветски economyикономика for a long time, but they come out after 10 yearsгодини
163
649000
6000
Съветска икономика за дълго, но сега те излизат след 10 години
11:20
very, very differentlyразлично. And there is LatinЛатинска AmericaАмерика.
164
655000
3000
всяка по много различен начин. А ето я Латинска Америка.
11:23
TodayДнес, we don't have to go to CubaКуба to find a healthyздрав countryдържава in LatinЛатинска AmericaАмерика.
165
658000
4000
Днес не трябва да стигаме до Куба за да намерим страна с добро здраве в Латинска Америка.
11:27
ChileЧили will have a lowerнисък childдете mortalityсмъртност than CubaКуба withinв рамките на some fewмалцина yearsгодини from now.
166
662000
5000
В Чили ще има по ниска детска смъртност от Куба до няколко години.
11:32
And here we have high-incomeс високи доходи countriesдържави in the OECDОИСР.
167
667000
3000
А тук имаме страните с висок доход от ОИСР.
11:35
And we get the wholeцяло patternмодел here of the worldсвят,
168
670000
4000
И тук получаваме цялостния модел на света,
11:39
whichкойто is more or lessпо-малко like this. And if we look at it,
169
674000
5000
който горе-долу изглежда така. И ако го погледнем,
11:44
how it looksвъншност -- the worldсвят, in 1960, it startsзапочва to moveход. 1960.
170
679000
6000
как изглежда света през 1960 и започва да се движи. 1960.
11:50
This is MaoМао Tse-tungДзе Дун. He broughtдонесе healthздраве to ChinaКитай. And then he diedпочинал.
171
685000
3000
Това е Мао Дзедун. Той осигури здраве на Китай. И после умря.
11:53
And then DengДън XiaopingСяопин cameдойде and broughtдонесе moneyпари to ChinaКитай, and broughtдонесе them into the mainstreamмейнстрийм again.
172
688000
5000
И тогава Дън Сяопин дойде и осигури пари на Китай, и ги върна на основната сцена.
11:58
And we have seenвидян how countriesдържави moveход in differentразличен directionsинструкции like this,
173
693000
4000
Видяхме как страните се движат в различни посоки, така че
12:02
so it's sortвид of difficultтруден to get
174
697000
4000
е малко трудно да определим
12:06
an exampleпример countryдържава whichкойто showsпредавания the patternмодел of the worldсвят.
175
701000
5000
примерна страна която определя модела на света.
12:11
But I would like to bringвъвеждат you back to about here at 1960.
176
706000
6000
Бих искал да ви върна до някъде тук, 1960.
12:17
I would like to compareсравнение SouthЮжна KoreaКорея, whichкойто is this one, with BrazilБразилия,
177
712000
10000
Искам да сравня Южна Корея, тази, с Бразилия,
12:27
whichкойто is this one. The labelетикет wentотидох away for me here. And I would like to compareсравнение UgandaУганда,
178
722000
5000
която е тази. Надписа ми избяга за момент тук. И искам да сравня Уганда,
12:32
whichкойто is there. And I can runтичам it forwardнапред, like this.
179
727000
5000
която е там. Мога да го пусна напред, така.
12:37
And you can see how SouthЮжна KoreaКорея is makingприготвяне a very, very fastбърз advancementнапредък,
180
732000
9000
И виждате как Южна Корея напредва много, много бързо,
12:46
whereasдокато BrazilБразилия is much slowerпо-бавно.
181
741000
3000
докъто Бразилия напредва много по-бавно.
12:49
And if we moveход back again, here, and we put on trailsпътеки on them, like this,
182
744000
6000
И ако се придвижим назад пак, тук, и им сложим опашки, ето така,
12:55
you can see again that the speedскорост of developmentразвитие
183
750000
4000
можете да видите пак, че скоростта на развитие
12:59
is very, very differentразличен, and the countriesдържави are movingдвижещ more or lessпо-малко
184
754000
6000
е много, много различна и страните се придвижват горе долу
13:05
in the sameедин и същ rateскорост as moneyпари and healthздраве, but it seemsИзглежда you can moveход
185
760000
4000
със същата скорост като парите и здравето, но изглежда можете да напредвате
13:09
much fasterпо-бързо if you are healthyздрав first than if you are wealthyбогат first.
186
764000
4000
много по-бързо ако първо сте здрави, отколкото ако първо сте богати.
13:14
And to showшоу that, you can put on the way of UnitedЮнайтед ArabАрабски EmirateЕмирство.
187
769000
4000
За демонстрация на това, можете да видите пътя на Обединените Арабски Емирства
13:18
They cameдойде from here, a mineralминерал countryдържава. They cachedкеширане all the oilмасло;
188
773000
3000
Те дойдоха от тук, минерална страна. Те монетизират всичкия петрол,
13:21
they got all the moneyпари; but healthздраве cannotне мога be boughtкупих at the supermarketсупермаркет.
189
776000
4000
те взимат всичките пари, но здравето не може да се купи в супермаркет.
13:25
You have to investинвестирам in healthздраве. You have to get kidsдеца into schoolingобразование.
190
780000
4000
Трябва да се инвестира в здраве. Трябва да пратите децата на училище.
13:29
You have to trainвлак healthздраве staffперсонал. You have to educateобразовам the populationнаселение.
191
784000
3000
Трябва да обучите медицински персонал. Трябва да образовате населението.
13:32
And SheikhШейх SayedКристина did that in a fairlyсравнително good way.
192
787000
3000
И Шеки Сайед направи това по относително добър начин.
13:35
In spiteзлоба of fallingпадане oilмасло pricesцени, he broughtдонесе this countryдържава up here.
193
790000
4000
И вместо падащи цени на петрола, той доведе тази държава там горе.
13:39
So we'veние имаме got a much more mainstreamмейнстрийм appearanceвъншен вид of the worldсвят,
194
794000
4000
Така че, ние имаме много по обща представа за света,
13:43
where all countriesдържави tendсклонен to use theirтехен moneyпари
195
798000
2000
където всички страни изглежда харчат парите си
13:45
better than they used in the pastминало. Now, this is, more or lessпо-малко,
196
800000
5000
по добре отколкото в миналото. Сега, това е така, криво-ляво,
13:50
if you look at the averageсредно аритметично dataданни of the countriesдържави -- they are like this.
197
805000
7000
ако погледнете осреднените данни за държавите. Те изглеждат така.
13:57
Now that's dangerousопасно, to use averageсредно аритметично dataданни, because there is suchтакъв a lot
198
812000
5000
Това е опасно, да се използват осреднени данни, защото има
14:02
of differenceразлика withinв рамките на countriesдържави. So if I go and look here, we can see
199
817000
6000
големи различия в самите страни. Значи, ако отидем тук, можем да видим че,
14:08
that UgandaУганда todayднес is where SouthЮжна KoreaКорея was 1960. If I splitразцепване UgandaУганда,
200
823000
6000
Уганда днес е където Южна Корея е била през 1960. Ако разпръсна Уганда,
14:14
there's quiteсъвсем a differenceразлика withinв рамките на UgandaУганда. These are the quintilesquintiles of UgandaУганда.
201
829000
5000
виждаме доста големи различия в Уганда. Това са петините в Уганда.
14:19
The richestнай-богатата 20 percentна сто of UgandansUgandans are there.
202
834000
3000
Най-богатите 20% от угандийците са там.
14:22
The poorestбедната are down there. If I splitразцепване SouthЮжна AfricaАфрика, it's like this.
203
837000
4000
Най-бетните са там долу. Ако разпръсна Южна Африка -- изглежда така.
14:26
And if I go down and look at NigerНигер, where there was suchтакъв a terribleужасен famineглад,
204
841000
5000
Ако отида надолу и погледна Нигер, където имаше такъв ужасен глад,
14:31
lastlyнакрая, it's like this. The 20 percentна сто poorestбедната of NigerНигер is out here,
205
846000
5000
накрая, изглежда така. 20% от най-бедните в Нигер са ето тук,
14:36
and the 20 percentна сто richestнай-богатата of SouthЮжна AfricaАфрика is there,
206
851000
3000
и богатите 20% са там,
14:39
and yetоще we tendсклонен to discussобсъждам on what solutionsрешения there should be in AfricaАфрика.
207
854000
5000
и въпреки това ние дискутираме какви решения трябват за Африка.
14:44
Everything in this worldсвят existsсъществува in AfricaАфрика. And you can't
208
859000
3000
Всичко на света съществува в Африка. И не можете
14:47
discussобсъждам universalуниверсален accessдостъп to HIVХИВ [medicineмедицина] for that quintileКвинтил up here
209
862000
4000
да обсъждате достъп до лекарства срещу СПИН за едната пета там горе
14:51
with the sameедин и същ strategyстратегия as down here. The improvementподобрение of the worldсвят
210
866000
4000
със същата стратегия като тук долу. Развитието на света
14:55
mustтрябва да be highlyсилно contextualizedcontextualized, and it's not relevantсъответен to have it
211
870000
5000
трябва да бъде сложено в контекст, и не е уместно да го разглеждате
15:00
on regionalобластен levelниво. We mustтрябва да be much more detailedподробни.
212
875000
3000
на регионално ниво. Трябва да отидем в по-дребни детайли.
15:03
We find that studentsстуденти get very excitedвъзбуден when they can use this.
213
878000
4000
Открихме, че студентите много се вълнуват когато използват това.
15:07
And even more policyполитика makersвземащите and the corporateкорпоративен sectorsсектори would like to see
214
882000
5000
И все повече държавници и хора от корпоративния сектор искат да видят
15:12
how the worldсвят is changingсмяна. Now, why doesn't this take placeмясто?
215
887000
4000
как света се променя. Но, защо това не се случва?
15:16
Why are we not usingизползвайки the dataданни we have? We have dataданни in the UnitedЮнайтед NationsНации,
216
891000
4000
Защо не използваме данните, които имаме? Имаме данни от Обединените Нации,
15:20
in the nationalнационален statisticalстатистически agenciesагенции
217
895000
2000
от националните статистически агенции
15:22
and in universitiesуниверситетите and other non-governmentalнеправителствена organizationsорганизации.
218
897000
4000
от университети и други неправителствени организации.
15:26
Because the dataданни is hiddenскрит down in the databasesбази данни.
219
901000
2000
Защото информацията е скрита дълбоко в базите данни.
15:28
And the publicобществен is there, and the InternetИнтернет is there, but we have still not used it effectivelyефективно.
220
903000
5000
Обществото го има, интернет го има, но все още не я използваме ефективно.
15:33
All that informationинформация we saw changingсмяна in the worldсвят
221
908000
3000
Всичката информация която видяхме, променяща се в света
15:36
does not includeвключва publicly-fundedпублично финансирани statisticsстатистика. There are some webмрежа pagesстраници
222
911000
4000
не включва публично-финансирани статистики. Има няколко уеб страници
15:40
like this, you know, but they take some nourishmentхранене down from the databasesбази данни,
223
915000
6000
като тази, нали, но те взимат по малко от базите данни
15:46
but people put pricesцени on them, stupidтъп passwordsпароли and boringскучно е statisticsстатистика.
224
921000
5000
и хората им слагат цени, глупави пароли и отегчителни статистики.
15:51
(LaughterСмях) (ApplauseАплодисменти)
225
926000
3000
(Смях) (Аплодисменти)
15:54
And this won'tняма да work. So what is neededнеобходима? We have the databasesбази данни.
226
929000
4000
Това няма да проработи. Какво е необходимо? Имаме базите данни.
15:58
It's not the newнов databaseбаза данни you need. We have wonderfulчудесен designдизайн toolsинструменти,
227
933000
4000
Нямаме нужда от нови бази данни. Имаме великолепни инструменти за дизайн,
16:02
and more and more are addedдобавен up here. So we startedзапочна
228
937000
3000
и все повече се добавят там горе. Така че, започнахме
16:05
a nonprofitс нестопанска цел, ventureвенчър whichкойто we calledНаречен -- linkingсвързване dataданни to designдизайн --
229
940000
5000
огранизация с идеална цел, която свързва данните с оформлението, нарекохме я
16:10
we call it GapminderGapminder, from the LondonЛондон undergroundпод земята, where they warnпредупреждавам you,
230
945000
3000
Gapminder (дупковнимател), от Лондонското метро, където те предупреждават,©
16:13
"mindум the gapпразнина." So we thought GapminderGapminder was appropriateподходящ.
231
948000
3000
"внимавай с дупката". За това решихме, че Gapminder е подходящо.
16:16
And we startedзапочна to writeпиша softwareсофтуер whichкойто could linkвръзка the dataданни like this.
232
951000
4000
И започнахме да пишем софтуер, който свързва данните по този начин.
16:20
And it wasn'tне е that difficultтруден. It tookвзеха some personчовек yearsгодини, and we have producedпроизведена animationsанимации.
233
955000
6000
Това не беше трудно. Отне няколко човеко-години за да постигнем анимации.
16:26
You can take a dataданни setкомплект and put it there.
234
961000
2000
Можете да вземете набор данни и да ги сложите там.
16:28
We are liberatingосвободителен U.N. dataданни, some fewмалцина U.N. organizationорганизация.
235
963000
5000
Ние правим достъпни данни от ООН, от няколко ООН организации.
16:33
Some countriesдържави acceptприемам that theirтехен databasesбази данни can go out on the worldсвят,
236
968000
4000
Някои страни са съгласни данните им да са достъпни за света,
16:37
but what we really need is, of courseкурс, a searchТърсене functionфункция.
237
972000
3000
но това, от което наистина имаме нужда е функция за търсене.
16:40
A searchТърсене functionфункция where we can copyкопие the dataданни up to a searchableТърсене formatформат
238
975000
5000
Функция за търсене където можем да копираме данните в търсим формат
16:45
and get it out in the worldсвят. And what do we hearчувам when we go around?
239
980000
3000
и да ги изнесем за света. И какви отзиви получаваме?
16:48
I've doneСвършен anthropologyантропология on the mainосновен statisticalстатистически unitsединици. EveryoneВсеки saysказва,
240
983000
4000
Занимавал съм се с антропология на основните статистически единици. Всички казват,
16:53
"It's impossibleневъзможен. This can't be doneСвършен. Our informationинформация is so peculiarхарактерни
241
988000
4000
"Това е невъзможно. Не може да бъде направено. Информацията ни е толкова специфична
16:57
in detailдетайл, so that cannotне мога be searchedтърсене as othersдруги can be searchedтърсене.
242
992000
3000
и детайлна, че в нея не може да се търси както в други.
17:00
We cannotне мога give the dataданни freeБезплатно to the studentsстуденти, freeБезплатно to the entrepreneursпредприемачи of the worldсвят."
243
995000
5000
Не можем да дадем данните свободно на студентите, безплатно на предприемачите в света."
17:05
But this is what we would like to see, isn't it?
244
1000000
3000
Но не е ли това, което искаме да постигнем?
17:08
The publicly-fundedпублично финансирани dataданни is down here.
245
1003000
3000
Публично-финансираните данни са тук долу.
17:11
And we would like flowersцветя to growрастат out on the NetМрежата.
246
1006000
3000
И ние искаме от тях да пораснат цветя в Мрежата.
17:14
And one of the crucialрешаващ pointsточки is to make them searchableТърсене, and then people can use
247
1009000
5000
И едно от съществените неща е да ги направим търсими, тогава хората ще могат
17:19
the differentразличен designдизайн toolинструмент to animateАнимиране it there.
248
1014000
2000
да използват различните инструменти и да ги анимират.
17:21
And I have a prettyкрасива good newsНовини for you. I have a good newsНовини that the presentнастояще,
249
1016000
5000
И ние имаме доста добри новини за вас. Моята добра новина е, че сега,
17:26
newнов HeadГлавата of U.N. StatisticsСтатистика, he doesn't say it's impossibleневъзможен.
250
1021000
4000
новият Шеф на статистиките в ООН не казва, че е невъзможно.
17:30
He only saysказва, "We can't do it."
251
1025000
2000
Той казва само: "Ние не можем да го направим."
17:32
(LaughterСмях)
252
1027000
4000
(Смях)
17:36
And that's a quiteсъвсем cleverумен guy, huh?
253
1031000
2000
Доста умен човек, а?
17:38
(LaughterСмях)
254
1033000
2000
(Смях)
17:40
So we can see a lot happeningслучва in dataданни in the comingидващ yearsгодини.
255
1035000
4000
Ще видим доста движение в данните през следващите години.
17:44
We will be ableспособен to look at incomeдоход distributionsдистрибуции in completelyнапълно newнов waysначини.
256
1039000
4000
Ще можем да разглеждаме разпределението на приходите по съвсем нови начини.
17:48
This is the incomeдоход distributionразпределение of ChinaКитай, 1970.
257
1043000
5000
Това е разпределението на приходите в Китай, 1970.
17:54
the incomeдоход distributionразпределение of the UnitedЮнайтед StatesДържавите, 1970.
258
1049000
5000
разпределението на приходите в САЩ, 1970.
17:59
AlmostПочти no overlapзастъпване. AlmostПочти no overlapзастъпване. And what has happenedсе случи?
259
1054000
4000
Почти нчма припокриване. Но какво се е случило?
18:03
What has happenedсе случи is this: that ChinaКитай is growingнарастващ, it's not so equalравен any longerповече време,
260
1058000
5000
Това се е случило: Китай расте, и не е толкова хомогенен вече,
18:08
and it's appearingсе появява here, overlookingс изглед към the UnitedЮнайтед StatesДържавите.
261
1063000
4000
появява се тук, издигайки се над САЩ.
18:12
AlmostПочти like a ghostпризрак, isn't it, huh?
262
1067000
2000
Почти като призрак, нали?
18:14
(LaughterСмях)
263
1069000
2000
(Смях)
18:16
It's prettyкрасива scaryстрашен. But I think it's very importantважно to have all this informationинформация.
264
1071000
10000
Доста плашещо. Но мисля, че е много важно да разполагаме с тази информация.
18:26
We need really to see it. And insteadвместо of looking at this,
265
1081000
6000
Нуждаем се да я видим наистина. И вместо да гледаме това,
18:32
I would like to endкрай up by showingпоказване the InternetИнтернет usersпотребители perна 1,000.
266
1087000
5000
искам да завърша като покажа броя на интернет потребители на 1000.
18:37
In this softwareсофтуер, we accessдостъп about 500 variablesпроменливи from all the countriesдържави quiteсъвсем easilyлесно.
267
1092000
5000
В този софтуер имаме лесен достъп до около 500 променливи от всички страни.
18:42
It takes some time to changeпромяна for this,
268
1097000
4000
Отнема известно време да се смени,
18:46
but on the axisesкоординатните оси, you can quiteсъвсем easilyлесно get any variableпроменлива you would like to have.
269
1101000
5000
но по осите можете лесно да поставите която променлива пожелаете.
18:51
And the thing would be to get up the databasesбази данни freeБезплатно,
270
1106000
5000
Важното е да направим базите данни свободни,
18:56
to get them searchableТърсене, and with a secondвтори clickкликване, to get them
271
1111000
3000
да ги направим търсими, и със следващия клик
18:59
into the graphicграфичен formatsформати, where you can instantlyмигновено understandразбирам them.
272
1114000
5000
да ги превърнем в графики, които са моментално разбираеми.
19:04
Now, statisticiansстатистици doesn't like it, because they say that this
273
1119000
3000
На статистиците това не им харесва, те казват, че това
19:07
will not showшоу the realityреалност; we have to have statisticalстатистически, analyticalаналитичен methodsметоди.
274
1122000
9000
няма да покаже реалността; трябват ни статистически, аналитични методи.
19:16
But this is hypothesis-generatingгенериране на хипотези.
275
1131000
3000
Но това само създава хипотези.
19:19
I endкрай now with the worldсвят. There, the InternetИнтернет is comingидващ.
276
1134000
4000
Сега завършвам със света. Интернет се появява.
19:23
The numberномер of InternetИнтернет usersпотребители are going up like this. This is the GDPБВП perна capitaна глава от населението.
277
1138000
4000
Броят на интернет потребители расте така. Това е БВП на глава от населението.
19:27
And it's a newнов technologyтехнология comingидващ in, but then amazinglyизумително, how well
278
1142000
5000
И това е нова, навлизаща технология, но ето, че пасва учудващо добре
19:32
it fitsуниверсален to the economyикономика of the countriesдържави. That's why the 100 dollarдолар
279
1147000
5000
към икономиките на страните. Ето защо 100-доларовите компютри
19:37
computerкомпютър will be so importantважно. But it's a niceприятен tendencyтенденция.
280
1152000
3000
ще са толкова важни. Но това е добра тенденция.
19:40
It's as if the worldсвят is flatteningсплескване off, isn't it? These countriesдържави
281
1155000
3000
Сякаш света се изравнява, нали? Тези страни
19:43
are liftingповдигане more than the economyикономика and will be very interestingинтересен
282
1158000
3000
повдигат повече от икономиката и ще бъде много интересно
19:46
to followпоследвам this over the yearгодина, as I would like you to be ableспособен to do
283
1161000
4000
да се наблюдава през годините, което бих искал вие да да можете да правите,
19:50
with all the publiclyпублично fundedобезпечена dataданни. Thank you very much.
284
1165000
2000
с всичките публично-финансирани данни. Благодаря ви много!
19:53
(ApplauseАплодисменти)
285
1168000
3000
(Аплодисменти)
Translated by Kiril Zyapkov
Reviewed by George Kremenliev

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus.

Why you should listen

Even the most worldly and well-traveled among us have had their perspectives shifted by Hans Rosling. A professor of global health at Sweden's Karolinska Institute, his work focused on dispelling common myths about the so-called developing world, which (as he pointed out) is no longer worlds away from the West. In fact, most of the Third World is on the same trajectory toward health and prosperity, and many countries are moving twice as fast as the west did.

What set Rosling apart wasn't just his apt observations of broad social and economic trends, but the stunning way he presented them. Guaranteed: You've never seen data presented like this. A presentation that tracks global health and poverty trends should be, in a word: boring. But in Rosling's hands, data sings. Trends come to life. And the big picture — usually hazy at best — snaps into sharp focus.

Rosling's presentations were grounded in solid statistics (often drawn from United Nations and World Bank data), illustrated by the visualization software he developed. The animations transform development statistics into moving bubbles and flowing curves that make global trends clear, intuitive and even playful. During his legendary presentations, Rosling took this one step farther, narrating the animations with a sportscaster's flair.

Rosling developed the breakthrough software behind his visualizations through his nonprofit Gapminder, founded with his son and daughter-in-law. The free software — which can be loaded with any data — was purchased by Google in March 2007. (Rosling met the Google founders at TED.)

Rosling began his wide-ranging career as a physician, spending many years in rural Africa tracking a rare paralytic disease (which he named konzo) and discovering its cause: hunger and badly processed cassava. He co-founded Médecins sans Frontièrs (Doctors without Borders) Sweden, wrote a textbook on global health, and as a professor at the Karolinska Institut in Stockholm initiated key international research collaborations. He's also personally argued with many heads of state, including Fidel Castro.

Hans Rosling passed away in February 2017. He is greatly missed.


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