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

Hans Rosling sýnir bestu tölfræði sem þú hefur nokkru sinni séð

Filmed:
14,386,844 views

Þú hefur aldrei orðið vitni að annarri eins framsetningu gagna. Með tilþrifum og ákefð íþróttafréttamanns hrekur tölfræðigúrúið Hans Rosling mýtuna um hin svokölluðu "þróunarlönd".
- 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 yearsár agosíðan, I tooktók on the taskverkefni to teachkenna globalalþjóðlegt developmentþróun
0
0
4000
Fyrir einum 10 árum síðan tók ég að mér að kenna þróunarfræði
00:29
to SwedishSænska undergraduateundergraduate studentsnemendur. That was after havinghafa spenteytt
1
4000
4000
í sænskum háskóla. Áður hafði ég varið
00:33
about 20 yearsár togethersaman with AfricanAfrican institutionsstofnanir studyinglæra hungerhungur in AfricaAfríku,
2
8000
4000
um 20 árum við afrískar stofnanir við rannsóknir á hungri
00:37
so I was sorttegund of expectedbúist við to know a little about the worldheimurinn.
3
12000
4000
og því gerðu menn ráð fyrir að ég þekkti heiminn.
00:41
And I startedbyrjaði in our medicallæknisfræðilegt universityháskóli, KarolinskaKarolinska InstituteInstitute,
4
16000
5000
Þannig að við háskólasjúkrahúsið í Stokkhólmi, Karolinska, hóf ég að kenna
00:46
an undergraduateundergraduate coursenámskeið calledkallað GlobalAltækar HealthHeilsa. But when you get
5
21000
4000
námskeiðið Alþjóðleg lýðheilsa. En þegar maður fær
00:50
that opportunitytækifæri, you get a little nervoustaugaóstyrkur. I thought, these studentsnemendur
6
25000
3000
svona tækifæri, verður maður taugaóstyrkur. Ég hugsaði: þeir nemar
00:53
comingkoma to us actuallyreyndar have the highesthæsta gradebekk you can get
7
28000
3000
sem koma til okkar eru með hæstu einkunnir sem hægt er að fá
00:56
in SwedishSænska collegeháskóli systemskerfi -- so, I thought, maybe they know everything
8
31000
3000
í sænskum menntaskólum. Kannski vita þeir allt
00:59
I'm going to teachkenna them about. So I did a pre-testForprófun when they camekom.
9
34000
4000
sem ég ætla að kenna þeim. Ég lagði þess vegna fyrir þá stöðupróf.
01:03
And one of the questionsspurningar from whichsem I learnedlærði a lot was this one:
10
38000
3000
Og spurningin sem kenndi mér hvað mest var þessi:
01:06
"WhichSem countryland has the highesthæsta childbarn mortalitydánartíðni of these fivefimm pairspör?"
11
41000
4000
"Í hvoru landanna, í þessum fimm pörum, er meiri barnadauði?"
01:10
And I put them togethersaman, so that in eachhver pairpar of countryland,
12
45000
4000
Ég raðaði pörunum saman þannig að í hvoru pari
01:14
one has twicetvisvar the childbarn mortalitydánartíðni of the other. And this meansþýðir that
13
49000
5000
var tvöfalt meiri barnadauði í öðru landinu. Þetta þýðir að
01:19
it's much biggerstærri a differencemunur than the uncertaintyóvissa of the datagögn.
14
54000
5000
munurinn er miklu meiri en óvissan í gögnunum.
01:24
I won'tmun ekki put you at a testpróf here, but it's TurkeyTyrkland,
15
59000
2000
Ég ætla ekki að prófa ykkur hér, en í Tyrklandi
01:26
whichsem is highesthæsta there, PolandPólland, RussiaRússland, PakistanPakistan and SouthSuður AfricaAfríku.
16
61000
5000
er barnadauðinn hærri, Póllandi, Rússlandi, Pakistan og Suður-Afríku.
01:31
And these were the resultsniðurstöður of the SwedishSænska studentsnemendur. I did it so I got
17
66000
3000
En niðurstöður sænsku nemanna voru svona. Ég lagði prófið fyrir þannig
01:34
the confidencesjálfstraust intervalBil, whichsem is prettyfalleg narrowþröngt, and I got happyhamingjusöm,
18
69000
3000
að skekkjumörkin urðu lítil og ég varð vitanlega býsna ánægður:
01:37
of coursenámskeið: a 1.8 right answersvara out of fivefimm possiblemögulegt. That meansþýðir that
19
72000
4000
1,8 rétt svör af fimm mögulegum. Það þýddi að það
01:41
there was a placestað for a professorprófessor of internationalalþjóðlegt healthheilsa --
20
76000
3000
var þörf fyrir prófessor í alþjóðlegri lýðheilsu --
01:44
(LaughterHlátur) and for my coursenámskeið.
21
79000
2000
(áhorfendur hlæja) og fyrir námskeiðið mitt.
01:46
But one lateseint night, when I was compilingByggja the reporttilkynna
22
81000
4000
Seinna, þegar ég var að taka saman niðurstöðurnar,
01:50
I really realizedfattaði my discoveryuppgötvun. I have shownSýnt
23
85000
4000
áttaði ég mig á því hvað ég hafði uppgötvað. Ég hef sýnt fram á
01:54
that SwedishSænska topefst studentsnemendur know statisticallytölfræðilega significantlyverulega lessminna
24
89000
5000
að bestu nemendur Svíþjóðar vita marktækt minna
01:59
about the worldheimurinn than the chimpanzeessimpansum.
25
94000
2000
um heiminn en simpansar.
02:01
(LaughterHlátur)
26
96000
2000
(Áhorfendur hlæja)
02:03
Because the chimpanzeesimpansi would scoremark halfhálft right if I gavegaf them
27
98000
4000
Af því að simpansar myndu svara helmingi spurninganna rétt ef ég gæfi þeim
02:07
two bananasBanana with SriSri LankaLanka and TurkeyTyrkland. They would be right halfhálft of the casesmál.
28
102000
3000
tvo banana, annan merktan Sri Lanka og hinn Tyrklandi. Þeir myndu taka réttan banana í annað hvort skipti.
02:10
But the studentsnemendur are not there. The problemvandamál for me was not ignorancefáfræði;
29
105000
4000
En það gerðu nemendurnir ekki. Vandinn sem ég þurfti að glíma við var ekki fáfræði
02:14
it was preconceivedákveðnar ideashugmyndir.
30
109000
3000
heldur fyrirfram gefnar hugmyndir.
02:17
I did alsoeinnig an unethicalSiðlaus studyrannsókn of the professorsprófessorar of the KarolinskaKarolinska InstituteInstitute
31
112000
4000
Ég gerði líka hálf siðlausa rannsókn á prófessorum Karolinska
02:21
(LaughterHlátur)
32
116000
1000
(hlátur)
02:22
-- that handshendur out the NobelFriðarverðlaun PrizeVerðlaun in MedicineLyf,
33
117000
2000
-- þeirri sem veitir Nóbelsverðlaun í læknisfræði
02:24
and they are on parpar with the chimpanzeesimpansi there.
34
119000
2000
og þeir eru á pari við simpansana.
02:26
(LaughterHlátur)
35
121000
3000
(hlátur)
02:29
This is where I realizedfattaði that there was really a need to communicatesamskipti,
36
124000
4000
Það var þá sem ég áttaði mig á því að það væri virkileg þörf á að miðla upplýsingum
02:33
because the datagögn of what's happeninggerast in the worldheimurinn
37
128000
3000
vegna þess að gögnin um það sem er að gerast í heiminum
02:36
and the childbarn healthheilsa of everyhvert countryland is very well awaremeðvitaðir.
38
131000
3000
og heilsufar barna í hverju landi liggja fyrir.
02:39
We did this softwarehugbúnaður whichsem displayssýna it like this: everyhvert bubblekúla here is a countryland.
39
134000
5000
Við þróuðum hugbúnað sem sýnir gögnin svona: Hver hringur táknar eitt land.
02:44
This countryland over here is ChinaKína. This is IndiaIndland.
40
139000
6000
Þetta land þarna er Kína. Þetta er Indland.
02:50
The sizestærð of the bubblekúla is the populationíbúa, and on this axisás here I put fertilityfrjósemi ratehlutfall.
41
145000
6000
Stærð hringsins táknar mannfjölda og á þennan ás setti ég frjósemi.
02:56
Because my studentsnemendur, what they said
42
151000
3000
Vegna þess að hugmyndir nemenda minna
02:59
when they lookedleit uponá the worldheimurinn, and I askedspurði them,
43
154000
2000
þegar ég spurði þá
03:01
"What do you really think about the worldheimurinn?"
44
156000
2000
"Hvaða hugmyndir hafið þið um heiminn?"
03:03
Well, I first discovereduppgötvað that the textbookkennslubók was TintinTintin, mainlyaðallega.
45
158000
4000
Jah, við getum sagt að þau sækja sína þekkingu fyrst og fremst í Tinnabækurnar.
03:07
(LaughterHlátur)
46
162000
1000
(Hlátur)
03:08
And they said, "The worldheimurinn is still 'we'við and 'them' them.'
47
163000
3000
Því þau sögðu: "Heimurinn skiptist enn í 'okkur' og 'þau'
03:11
And we is WesternWestern worldheimurinn and them is ThirdÞriðja WorldHeiminum."
48
166000
3000
og við erum hinn vestræni heimur og þau eru þriðji heimurinn."
03:14
"And what do you mean with WesternWestern worldheimurinn?" I said.
49
169000
3000
"Hvað eigið þið við með vestrænn heimur?" spurði ég.
03:17
"Well, that's long life and smalllítill familyfjölskylda, and ThirdÞriðja WorldHeiminum is shortstutt life and largestór familyfjölskylda."
50
172000
5000
"Jah, það þýðir langlífi og litlar fjölskyldur og þriðji heimurinn er stutt ævi og stórar fjölskyldur."
03:22
So this is what I could displaysýna here. I put fertilityfrjósemi ratehlutfall here: numbernúmer of childrenbörn perá womankona:
51
177000
6000
Þetta get ég sýnt hér. Ég set frjósemi hér: fjöldi barna á konu,
03:28
one, two, threeþrír, fourfjórir, up to about eightátta childrenbörn perá womankona.
52
183000
4000
eitt, tvö, þrjú, fjögur, allt að átta börn á konu.
03:32
We have very good datagögn sincesíðan 1962 -- 1960 about -- on the sizestærð of familiesfjölskyldur in all countrieslönd.
53
187000
6000
Það eru til mjög góð gögn um þetta síðan 1962 -- um það bil 1960 -- um fjölskyldustærð í öllum löndum.
03:38
The errorvilla marginFramlegð is narrowþröngt. Here I put life expectancyvæntingar at birthfæðing,
54
193000
3000
Skekkjan er lítil. Hér set ég lífslíkur við fæðingu,
03:41
from 30 yearsár in some countrieslönd up to about 70 yearsár.
55
196000
4000
frá 30 árum í sumum löndum upp að um það bil 70 árum.
03:45
And 1962, there was really a grouphópur of countrieslönd here
56
200000
3000
Og árið 1962 var sannarlega hópur af löndum hér.
03:48
that was industrializediðnaðar countrieslönd, and they had smalllítill familiesfjölskyldur and long livesbýr.
57
203000
5000
Þetta voru iðnríkin, með litlar fjölskyldur og langa ævi.
03:53
And these were the developingþróa countrieslönd:
58
208000
2000
Og þetta voru þróunarlöndin:
03:55
they had largestór familiesfjölskyldur and they had relativelytiltölulega shortstutt livesbýr.
59
210000
3000
með stórar fjölskyldur og tiltölulega stutta ævi.
03:58
Now what has happenedgerðist sincesíðan 1962? We want to see the changebreyting.
60
213000
4000
En hvað hefur gerst síðan 1962? Við viljum sjá breytinguna.
04:02
Are the studentsnemendur right? Is it still two typesgerðir of countrieslönd?
61
217000
3000
Hafa nemendurnir rétt fyrir sér? Eru enn tvær gerðir landa?
04:06
Or have these developingþróa countrieslönd got smallerminni familiesfjölskyldur and they livelifa here?
62
221000
3000
Eða hafa fjölskyldur í þróunarlöndunum minnkað og eru núna hér?
04:09
Or have they got longerlengur livesbýr and livelifa up there?
63
224000
2000
Eða hefur ævin lengst og þau eru núna þarna uppi?
04:11
Let's see. We stoppedhætt the worldheimurinn then. This is all U.N. statisticstölfræði
64
226000
3000
Við skulum sjá. Þetta var heimurinn þá. Þetta er allt tölfræði sem má nálgast
04:14
that have been availablelaus. Here we go. Can you see there?
65
229000
3000
hjá Sameinuðu Þjóðunum. Nú byrjar ballið. Sjáiði þarna?
04:17
It's ChinaKína there, movingflytja againstgegn better healthheilsa there, improvingbæta there.
66
232000
3000
Þarna er Kína, heilbrigðið minnkar, en batnar svo aftur.
04:20
All the greengrænn LatinLatína AmericanAmerican countrieslönd are movingflytja towardstil smallerminni familiesfjölskyldur.
67
235000
3000
Öll grænu ríkin í Suður-Ameríku færast í átt að minni fjölskyldum.
04:23
Your yellowgult onessjálfur here are the ArabicArabíska countrieslönd,
68
238000
3000
Þessi gulu eru Arabaríkin,
04:26
and they get largerstærra familiesfjölskyldur, but they -- no, longerlengur life, but not largerstærra familiesfjölskyldur.
69
241000
4000
þar stækka fjölskyldurnar, en þau -- nei, lengri ævi, en ekki stærri fjölskyldur.
04:30
The AfricansAfríku are the greengrænn down here. They still remaináfram here.
70
245000
3000
Afríkuríkin eru þessi grænu hérna niðri. Þau hreyfast ekkert.
04:33
This is IndiaIndland. Indonesia'sIndonesia ' s movingflytja on prettyfalleg fasthratt.
71
248000
3000
Hér er Indland. Indónesía á hraðferð.
04:36
(LaughterHlátur)
72
251000
1000
(Hlátur)
04:37
And in the '80s here, you have BangladeshBangladesh still amongmeðal the AfricanAfrican countrieslönd there.
73
252000
3000
Og hér á níunda áratugnum, er Bangladesh enn þarna á meðal Afríkuþjóðanna.
04:40
But now, BangladeshBangladesh -- it's a miraclekraftaverk that happensgerist in the '80s:
74
255000
3000
Skyndilega fer Bangladesh -- þar verður kraftaverk á níunda áratugnum:
04:43
the imamsimams startbyrja to promotekynna familyfjölskylda planningáætlanagerð.
75
258000
3000
klerkarnir fara að hvetja fólk til að skipuleggja barneignir.
04:46
They movefæra up into that cornerhorn. And in '90s, we have the terriblehræðilegt HIVHiv epidemicfaraldur
76
261000
5000
Þau færast þarna upp í hornið. Og á tíunda áratugnum sjáum við hinar skelfilegu afleiðingar HIV faraldursins
04:51
that takes down the life expectancyvæntingar of the AfricanAfrican countrieslönd
77
266000
3000
sem minnkar lífslíkurnar í Afríku
04:54
and all the resthvíld of them movefæra up into the cornerhorn,
78
269000
4000
meðan öll hin færast upp í hornið,
04:58
where we have long livesbýr and smalllítill familyfjölskylda, and we have a completelyalveg newnýtt worldheimurinn.
79
273000
4000
þar sem lífslíkur eru miklar og fjölskyldur litlar, og heimsmyndin er gerbreytt.
05:02
(ApplauseApplause)
80
277000
13000
(Klapp)
05:15
Let me make a comparisonSamanburður directlyBeint betweená milli the UnitedUnited StatesRíkja of AmericaAmeríku and VietnamVíetnam.
81
290000
5000
Berum saman Bandaríkin og Víetnam.
05:20
1964: AmericaAmeríku had smalllítill familiesfjölskyldur and long life;
82
295000
5000
1964: Í Bandaríkjunum voru fjölskyldurnar litlar og ævin löng;
05:25
VietnamVíetnam had largestór familiesfjölskyldur and shortstutt livesbýr. And this is what happensgerist:
83
300000
4000
í Víetnam voru fjölskyldurnar stórar og ævin stutt. Það sem gerðist var þetta:
05:29
the datagögn duringá meðan the warstríð indicatebenda til that even with all the deathdauða,
84
304000
6000
gögnin frá því í stríðinu benda til þess að þrátt fyrir allt mannfallið,
05:35
there was an improvementframför of life expectancyvæntingar. By the endenda of the yearár,
85
310000
3000
jukust lífslíkurnar. Í árslok þarna,
05:38
the familyfjölskylda planningáætlanagerð startedbyrjaði in VietnamVíetnam and they wentfór for smallerminni familiesfjölskyldur.
86
313000
3000
hófu Víetnamar að skipuleggja barneignir sínar og fjölskyldurnar minnkuðu.
05:41
And the UnitedUnited StatesRíkja up there is gettingað fá for longerlengur life,
87
316000
3000
Þarna uppi í Bandaríkjunum lengdist ævin,
05:44
keepinghalda familyfjölskylda sizestærð. And in the '80s now,
88
319000
3000
og stærð fjölskyldna stóð í stað. Og svo níundi áratugurinn,
05:47
they give up communistKommúnista planningáætlanagerð and they go for marketmarkaður economyhagkerfi,
89
322000
3000
þeir leggja af kommúnismann og taka upp markaðsbúskap,
05:50
and it moveshreyfist fasterhraðar even than socialfélagsleg life. And todayí dag, we have
90
325000
4000
og það eykur hraðann enn frekar. Og í dag, eru
05:54
in VietnamVíetnam the samesama life expectancyvæntingar and the samesama familyfjölskylda sizestærð
91
329000
5000
sömu lífslíkur og sama fjölskyldustærð
05:59
here in VietnamVíetnam, 2003, as in UnitedUnited StatesRíkja, 1974, by the endenda of the warstríð.
92
334000
7000
í Víetnam, 2003, eins og var í Bandaríkjunum, 1974, í lok stríðsins.
06:06
I think we all -- if we don't look in the datagögn --
93
341000
4000
Ég held að við öll -- ef við horfum ekki á gögnin --
06:10
we underestimatevanmeta the tremendousgríðarlegt changebreyting in AsiaAsíu, whichsem was
94
345000
4000
vanmetum þær miklu breytingar sem orðið hafa í Asíu,
06:14
in socialfélagsleg changebreyting before we saw the economicalhagkvæmni changebreyting.
95
349000
4000
samfélagsbreytingar og svo efnahagsframfarir.
06:18
Let's movefæra over to anotherannað way here in whichsem we could displaysýna
96
353000
5000
Nú skulum við skoða
06:23
the distributiondreifing in the worldheimurinn of the incometekjur. This is the worldheimurinn distributiondreifing of incometekjur of people.
97
358000
7000
tekjudreifinguna í heiminum. Þetta er tekjudreifing jarðarbúa.
06:30
One dollardollara, 10 dollarsdollara or 100 dollarsdollara perá day.
98
365000
5000
Einn dollari, 10 dollarar eða 100 dollarar á dag.
06:35
There's no gapbilið betweená milli richríkur and poorfátækur any longerlengur. This is a mythGoðsögn.
99
370000
4000
Það er ekki lengur gjá milli ríkra og fátækra. Það er mýta.
06:39
There's a little humphump here. But there are people all the way.
100
374000
4000
Það er smáhnúður hér, en það er fólk á öllum skalanum.
06:44
And if we look where the incometekjur endsendar up -- the incometekjur --
101
379000
4000
Og ef við lítum á tekjudreifinguna --
06:48
this is 100 percentprósent the world'sheimsins annualárlega incometekjur. And the richestríkustu 20 percentprósent,
102
383000
6000
þetta eru heildartekjur jarðarbúa. Ríkustu 20 prósentin,
06:54
they take out of that about 74 percentprósent. And the poorestfátækustu 20 percentprósent,
103
389000
7000
hafa um 74 prósent teknanna. Og fátækustu 20 prósentin,
07:01
they take about two percentprósent. And this showssýnir that the concepthugtak
104
396000
5000
hafa um tvö prósent þeirra. Þetta sýnir að hugmyndin
07:06
of developingþróa countrieslönd is extremelymjög doubtfulVafa. We think about aidaðstoð, like
105
401000
4000
um þróunarlönd er afar vafasöm. Okkar hugmynd um þróunaraðstoð, er
07:10
these people here givinggefa aidaðstoð to these people here. But in the middlemiðjan,
106
405000
5000
að þetta fólk hér sé að aðstoða þetta fólk hér. En á milli þeirra
07:15
we have mostmest the worldheimurinn populationíbúa, and they have now 24 percentprósent of the incometekjur.
107
410000
4000
er meirihluti jarðarbúa og þeir hafa 24 prósent teknanna.
07:19
We heardheyrt it in other formseyðublöð. And who are these?
108
414000
4000
Við höfum heyrt þetta áður. Og hverjir eru þetta?
07:23
Where are the differentöðruvísi countrieslönd? I can showsýna you AfricaAfríku.
109
418000
4000
Hvar eru þessi ólíku lönd? Ég get sýnt ykkur Afríku
07:27
This is AfricaAfríku. 10 percentprósent the worldheimurinn populationíbúa, mostmest in povertyfátækt.
110
422000
5000
Þetta er Afríka. 10 prósent jarðarbúa, flestir lifa í fátækt.
07:32
This is OECDOECD. The richríkur countryland. The countryland clubklúbburinn of the U.N.
111
427000
5000
Þetta er OECD. Ríka landið. Elíta Sameinuðu Þjóðanna.
07:37
And they are over here on this sidehlið. QuiteAlveg an overlapskarast betweená milli AfricaAfríku and OECDOECD.
112
432000
5000
Þau eru hérna megin. Talsverð skörun milli Afríku og OECD.
07:42
And this is LatinLatína AmericaAmeríku. It has everything on this EarthJörð,
113
437000
3000
Og þetta er Suður-Ameríka. Þar má finna allt milli himins og jarðar,
07:45
from the poorestfátækustu to the richestríkustu, in LatinLatína AmericaAmeríku.
114
440000
3000
sárustu fátækt og mesta ríkidæmi, í Suður-Ameríku.
07:48
And on topefst of that, we can put EastAustur EuropeEvrópu, we can put EastAustur AsiaAsíu,
115
443000
5000
Þar að auki getum við sýnt Austur-Evrópu, Austur-Asíu
07:53
and we put SouthSuður AsiaAsíu. And how did it look like if we go back in time,
116
448000
5000
og Suður-Asíu. Og hvernig lítur þetta út ef við förum aftur í tímann,
07:58
to about 1970? Then there was more of a humphump.
117
453000
5000
til 1970? Þá var meiri kryppa.
08:03
And we have mostmest who livedbjó in absolutealger povertyfátækt were AsiansAsíubúar.
118
458000
4000
Og flestir þeirra sem lifðu við sára fátækt voru Asíubúar.
08:07
The problemvandamál in the worldheimurinn was the povertyfátækt in AsiaAsíu. And if I now let the worldheimurinn movefæra forwardáfram,
119
462000
7000
Vandamál heimsins var fátækt í Asíu. Og ef ég læt tímann líða,
08:14
you will see that while populationíbúa increaseauka, there are
120
469000
3000
sjáið þið að þrátt fyrir fólksfjölgun, eru
08:17
hundredshundruð of millionsmilljónir in AsiaAsíu gettingað fá out of povertyfátækt and some othersaðrir
121
472000
3000
hundruð milljóna í Asíu að vinna sig upp úr fátækt meðan aðrir
08:20
gettingað fá into povertyfátækt, and this is the patternmynstur we have todayí dag.
122
475000
3000
verða fátækari, og þetta er mynstrið sem við sjáum í dag.
08:23
And the bestbest projectionvörpun from the WorldHeiminum BankBanka is that this will happengerast,
123
478000
4000
Og besta spá Alþjóðabankans er að þetta muni verða þróunin,
08:27
and we will not have a dividedskipt worldheimurinn. We'llVið munum have mostmest people in the middlemiðjan.
124
482000
4000
og heimurinn er ekki lengur tvískiptur. Flestir eru í miðjunni.
08:31
Of coursenámskeið it's a logarithmiclogaritmísk scalemælikvarða here,
125
486000
2000
Þetta er auðvitað lógaritmískur skali,
08:33
but our concepthugtak of economyhagkerfi is growthvöxtur with percentprósent. We look uponá it
126
488000
5000
en hugmyndir okkar um hagkerfi er vöxtur í prósentum. Við túlkum þetta
08:38
as a possibilitymöguleiki of percentilepercentile increaseauka. If I changebreyting this, and I take
127
493000
6000
sem líkurnar á prósentuvexti. Ef ég breyti þessu, og set
08:44
GDPLandsframleiðslu perá capitaíbúa insteadí staðinn of familyfjölskylda incometekjur, and I turnsnúa these
128
499000
4000
landsframleiðslu á mann í staðinn fyrir fjölskyldutekjur, og ég breyti
08:48
individualeinstaklingur datagögn into regionalsvæðisbundin datagögn of grossbrúttó domesticinnanlands productvara,
129
503000
6000
gögnunum í gögn um landsframleiðslu á viðkomandi svæði
08:54
and I take the regionssvæði down here, the sizestærð of the bubblekúla is still the populationíbúa.
130
509000
4000
og ég læt þau rúlla hingað niður. Stærðin sýnir enn mannfjöldann.
08:58
And you have the OECDOECD there, and you have sub-SaharanSub-Saharan AfricaAfríku there,
131
513000
3000
Hérna er OECD og þarna má sjá Afríku sunnan Sahara,
09:01
and we take off the ArabArabísku statesríki there,
132
516000
3000
og við skiljum Araba-löndin frá,
09:04
comingkoma bothbæði from AfricaAfríku and from AsiaAsíu, and we put them separatelysérstaklega,
133
519000
4000
bæði Afríku og Asíu og sýnum þau sérstaklega,
09:08
and we can expandauka this axisás, and I can give it a newnýtt dimensionvídd here,
134
523000
5000
og við teygjum á þessum ás og ég bæti við nýrri vídd hérna
09:13
by addingbæta við the socialfélagsleg valuesgildi there, childbarn survivallifun.
135
528000
3000
með því að sýna velferðartölu, lífslíkur barna.
09:16
Now I have moneypeninga on that axisás, and I have the possibilitymöguleiki of childrenbörn to survivelifa af there.
136
531000
5000
Nú er ég með fjárhag á þessum ás og lífslíkur barna á þessum.
09:21
In some countrieslönd, 99.7 percentprósent of childrenbörn survivelifa af to fivefimm yearsár of ageAldur;
137
536000
4000
Í sumum löndum lifa 99,7 prósent barna fram yfir fimm ára aldur,
09:25
othersaðrir, only 70. And here it seemsvirðist there is a gapbilið
138
540000
4000
annars staðar bara 70. Og hér virðist vera gjá
09:29
betweená milli OECDOECD, LatinLatína AmericaAmeríku, EastAustur EuropeEvrópu, EastAustur AsiaAsíu,
139
544000
4000
milli OECD, Suður-Ameríku, Austur-Evrópu, Austur-Asíu,
09:33
ArabArabísku statesríki, SouthSuður AsiaAsíu and sub-SaharanSub-Saharan AfricaAfríku.
140
548000
4000
Arabaríkja, Suður-Asíu og Afríku sunnan Sahara.
09:37
The linearityLínulegt samband is very strongsterkur betweená milli childbarn survivallifun and moneypeninga.
141
552000
5000
Það eru mjög greinileg línuleg tengsl milli lífslíkna barna og fjárhags.
09:42
But let me splitskipta sub-SaharanSub-Saharan AfricaAfríku. HealthHeilsa is there and better healthheilsa is up there.
142
557000
8000
En þegar ég brýt upp Afríku sunnan Sahara. Heilbrigði sést hér og betri heilsa þarna uppi.
09:50
I can go here and I can splitskipta sub-SaharanSub-Saharan AfricaAfríku into its countrieslönd.
143
565000
5000
Ég get farið hingað og brotið upp Afríku sunnan Sahara í einstök ríki.
09:55
And when it burstspringa, the sizestærð of its countryland bubblekúla is the sizestærð of the populationíbúa.
144
570000
5000
Og þegar hún brotnar upp, táknar stærð hringsins mannfjöldann.
10:00
SierraSierra LeoneLeone down there. MauritiusMáritíus is up there. MauritiusMáritíus was the first countryland
145
575000
4000
Sierra Leone er hérna niðri. Mauritius er þarna uppi. Mauritius var fyrsta landið
10:04
to get away with tradeverslun barriershindranir, and they could sellselja theirþeirra sugarsykur --
146
579000
3000
til að losna við viðskiptahömlur og þeir gátu selt sykurinn sinn.
10:08
they could sellselja theirþeirra textilesvefnaðarvöru -- on equaljöfn termsskilmálar as the people in EuropeEvrópu and NorthNorður AmericaAmeríku.
147
583000
5000
Þeir gátu selt vefnaðarvöru sína til jafns við framleiðendur í Evrópu og Bandaríkjunum.
10:13
There's a hugemikið differencemunur betweená milli AfricaAfríku. And GhanaGhana is here in the middlemiðjan.
148
588000
4000
Það er gríðarlegur munur á ríkjum Afríku. Og Ghana er hérna í miðjunni.
10:17
In SierraSierra LeoneLeone, humanitarianmannúðarmál aidaðstoð.
149
592000
3000
Í Sierra Leone, neyðaraðstoð.
10:20
Here in UgandaÚganda, developmentþróun aidaðstoð. Here, time to investfjárfesta; there,
150
595000
5000
Í Úganda, þróunaraðstoð. Hér, fjárfestingartækifæri, hingað
10:25
you can go for a holidayfrí. It's a tremendousgríðarlegt variationTilbrigði
151
600000
3000
er gott að fara í frí. Það er gríðarleg dreifing
10:28
withininnan AfricaAfríku whichsem we rarelySjaldan oftenoft make -- that it's equaljöfn everything.
152
603000
5000
innan Afríku sem við gerum sjaldnast skil -- við leggjum allt að jöfnu.
10:33
I can splitskipta SouthSuður AsiaAsíu here. India'sIndia ' s the bigstór bubblekúla in the middlemiðjan.
153
608000
4000
Ég get brotið upp Suður-Asíu. Indland er stóri hringurinn í miðjunni.
10:37
But a hugemikið differencemunur betweená milli AfghanistanAfganistan and SriSri LankaLanka.
154
612000
4000
En heilmikill munur á Afghanistan og Sri Lanka.
10:41
I can splitskipta ArabArabísku statesríki. How are they? SameSama climateveðurfar, samesama culturemenning,
155
616000
4000
Ég get brotið upp Arabaríkin. Hvernig lítur það út? Sama loftslag, sama menning,
10:45
samesama religiontrúarbrögð -- hugemikið differencemunur. Even betweená milli neighborsNágrannar.
156
620000
4000
sama trú. Stórkostlegur munur. Jafnvel milli nágrannaríkja.
10:49
YemenJemen, civilborgaralegt warstríð. UnitedUnited ArabArabísku EmirateFurstadæmið, moneypeninga whichsem was quitealveg equallyjafnt and well used.
157
624000
5000
Yemen, borgarastríð. Sameinuðu arabísku furstadæmin, auður sem var nokkuð jafnt dreift og vel nýttur.
10:54
Not as the mythGoðsögn is. And that includesinniheldur all the childrenbörn of the foreignerlendum workersstarfsmenn who are in the countryland.
158
629000
7000
Samræmist ekki hugmyndum okkar. Og þetta telur með öll börn erlenda vinnuaflsins í landinu.
11:01
DataGögn is oftenoft better than you think. ManyMargir people say datagögn is badslæmt.
159
636000
4000
Gögn eru oft betri en halda mætti. Margir segja að gögn séu léleg.
11:06
There is an uncertaintyóvissa marginFramlegð, but we can see the differencemunur here:
160
641000
2000
Það eru skekkjumörk, en við sjáum muninn hérna:
11:08
CambodiaKambódía, SingaporeSingapúr. The differencesmunur are much biggerstærri
161
643000
3000
Kambódía, Singapúr. Munurinn er miklu meiri
11:11
than the weaknessVeikleika of the datagögn. EastAustur EuropeEvrópu:
162
646000
3000
en óvissan í gögnunum. Austur-Evrópa:
11:14
SovietSovéska economyhagkerfi for a long time, but they come out after 10 yearsár
163
649000
6000
Sovésk áhrif í langan tíma, en tíu árum síðar
11:20
very, very differentlyá annan hátt. And there is LatinLatína AmericaAmeríku.
164
655000
3000
er mjög mikill munur. Og hér er Suður-Ameríka.
11:23
TodayÍ dag, we don't have to go to CubaKúba to find a healthyheilbrigt countryland in LatinLatína AmericaAmeríku.
165
658000
4000
Í dag þurfum við ekki að fara til Kúbu til að finna heilbrigt land í Suður-Ameríku
11:27
ChileSíle will have a lowerlægra childbarn mortalitydánartíðni than CubaKúba withininnan some fewfáir yearsár from now.
166
662000
5000
Chile verður með minni barnadauða en Kúba innan fárra ára.
11:32
And here we have high-incomeháar tekjur countrieslönd in the OECDOECD.
167
667000
3000
Og hér koma hátekjulöndin innan OECD
11:35
And we get the wholeheil patternmynstur here of the worldheimurinn,
168
670000
4000
Og þá sjáum við hvernig mynstrið liggur í heiminum,
11:39
whichsem is more or lessminna like this. And if we look at it,
169
674000
5000
sem er nokkurn veginn svona. Og ef við lítum á það,
11:44
how it looksútlit -- the worldheimurinn, in 1960, it startsbyrjar to movefæra. 1960.
170
679000
6000
hvernig hann lítur út -- heimurinn 1960, setjum hann af stað. 1960.
11:50
This is MaoMao Tse-tungTSE-Tung. He broughtfært healthheilsa to ChinaKína. And then he died.
171
685000
3000
Hér má sjá Mao Tse-tung. Hann gerði Kína heilbrigt. Og svo dó hann.
11:53
And then DengDeng XiaopingXiaoping camekom and broughtfært moneypeninga to ChinaKína, and broughtfært them into the mainstreamalmennum again.
172
688000
5000
Svo kom Deng Xiaoping og með honum peningar og Kína fellur aftur inn í hópinn.
11:58
And we have seenséð how countrieslönd movefæra in differentöðruvísi directionsleiðbeiningar like this,
173
693000
4000
Og við sáum hvernig lönd þróast í ólíkar áttir eins og hér,
12:02
so it's sorttegund of difficulterfitt to get
174
697000
4000
svo það er erfitt að benda á
12:06
an exampledæmi countryland whichsem showssýnir the patternmynstur of the worldheimurinn.
175
701000
5000
ákveðið land sem sýnidæmi um mynstrið sem löndin í heiminum mynda.
12:11
But I would like to bringkoma með you back to about here at 1960.
176
706000
6000
Mig langar að færa ykkur aftur til um það bil 1960.
12:17
I would like to comparebera saman SouthSuður KoreaKórea, whichsem is this one, with BrazilBrasilía,
177
712000
10000
Mig langar að bera saman Suður-Kóreu, sem er hér, og Brasilíu,
12:27
whichsem is this one. The labelmerki wentfór away for me here. And I would like to comparebera saman UgandaÚganda,
178
722000
5000
sem er hér. Merkingin hvarf. Og mig langar að bera saman Úganda,
12:32
whichsem is there. And I can runhlaupa it forwardáfram, like this.
179
727000
5000
sem er hér. Og ég get spilað þetta svona.
12:37
And you can see how SouthSuður KoreaKórea is makinggerð a very, very fasthratt advancementFramfarir,
180
732000
9000
Og þið sjáið hvernig Suður-Kórea þróast mjög, mjög hratt áfram.
12:46
whereasá meðan BrazilBrasilía is much slowerhægari.
181
741000
3000
en Brasilía mun hægar.
12:49
And if we movefæra back again, here, and we put on trailsGönguleiðir on them, like this,
182
744000
6000
Og ef við förum til baka og við látum þau skilja eftir sig slóð, svona,
12:55
you can see again that the speedhraði of developmentþróun
183
750000
4000
getið þið séð að hraði þróunarinnar
12:59
is very, very differentöðruvísi, and the countrieslönd are movingflytja more or lessminna
184
754000
6000
er gerólíkur og að löndin hreyfast nokkurn veginn jafn hratt
13:05
in the samesama ratehlutfall as moneypeninga and healthheilsa, but it seemsvirðist you can movefæra
185
760000
4000
í átt að velmegun og heilbrigði, en það virðist sem að þjóð geti þróast
13:09
much fasterhraðar if you are healthyheilbrigt first than if you are wealthyauðugur first.
186
764000
4000
mun hraðar ef hún er heilbrigð en ef hún er rík.
13:14
And to showsýna that, you can put on the way of UnitedUnited ArabArabísku EmirateFurstadæmið.
187
769000
4000
Og til að sýna það getum við bætt við Sameinuðu Arabísku Frustadæmunum.
13:18
They camekom from here, a mineralsteinefni countryland. They cachedAfrit all the oilolía;
188
773000
3000
Þau koma héðan, land jarðefna. Þau leystu út alla olíuna,
13:21
they got all the moneypeninga; but healthheilsa cannotgetur það ekki be boughtkeypt at the supermarketkjörbúð.
189
776000
4000
fengu ofgnótt af peningum, en það er ekki hægt að kaupa heilbrigði.
13:25
You have to investfjárfesta in healthheilsa. You have to get kidsKrakkar into schoolingskólagöngu.
190
780000
4000
Maður þarf að fjárfesta í heilbrigði. Koma krökkunum í skóla.
13:29
You have to trainlest healthheilsa staffstarfsfólk. You have to educatemennta the populationíbúa.
191
784000
3000
Þjálfa heilbrigðisstarfsfólk. Mennta þjóðina.
13:32
And SheikhSheikh SayedSayed did that in a fairlynokkuð good way.
192
787000
3000
Og Sayed sjeik tókst það nokkuð vel.
13:35
In spiteþrátt fyrir það of fallingfalla oilolía pricesverð, he broughtfært this countryland up here.
193
790000
4000
Þrátt fyrir að verðfall á olíu, lyfti hann landinu hingað upp.
13:39
So we'vevið höfum got a much more mainstreamalmennum appearanceútlit of the worldheimurinn,
194
794000
4000
Þannig að við erum með mun einsleitari mynd af heiminum,
13:43
where all countrieslönd tendtilhneigingu to use theirþeirra moneypeninga
195
798000
2000
þar sem þjóðir virðast nota auð sinn
13:45
better than they used in the pastáður. Now, this is, more or lessminna,
196
800000
5000
mun betur en þau gerðu áður. Hér má sjá, svona nokkurn veginn
13:50
if you look at the averagemeðaltal datagögn of the countrieslönd -- they are like this.
197
805000
7000
meðaltal landanna. Svona líta þau út.
13:57
Now that's dangeroushættulegt, to use averagemeðaltal datagögn, because there is suchsvo a lot
198
812000
5000
En það er hættulegt að nota meðaltöl, vegna þess hvað það er mikil
14:02
of differencemunur withininnan countrieslönd. So if I go and look here, we can see
199
817000
6000
dreifing innan landanna. Svo ef ég fer hingað og skoða, sjáum við
14:08
that UgandaÚganda todayí dag is where SouthSuður KoreaKórea was 1960. If I splitskipta UgandaÚganda,
200
823000
6000
að í dag er Úganda þar sem Suður-Kórea var 1960. En ef ég brýt Úganda upp
14:14
there's quitealveg a differencemunur withininnan UgandaÚganda. These are the quintilesfimmtungar of UgandaÚganda.
201
829000
5000
er mikil dreifing innan Úganda. Þetta eru fimmtungar Úganda.
14:19
The richestríkustu 20 percentprósent of UgandansÚgandabúa are there.
202
834000
3000
Ríkustu 20 prósent Úgandabúa eru hér.
14:22
The poorestfátækustu are down there. If I splitskipta SouthSuður AfricaAfríku, it's like this.
203
837000
4000
En þau fátækustu þarna niðri. Ef ég brýt Suður-Afríku upp, lítur hún svona út.
14:26
And if I go down and look at NigerNáttfari, where there was suchsvo a terriblehræðilegt faminehungursneyð,
204
841000
5000
Ef ég lít á Níger, þar sem var svo hræðileg hungursneyð,
14:31
lastlyað lokum, it's like this. The 20 percentprósent poorestfátækustu of NigerNáttfari is out here,
205
846000
5000
að lokum, lítur það svona út. Fátækustu 20 prósent Nígermanna eru hér.
14:36
and the 20 percentprósent richestríkustu of SouthSuður AfricaAfríku is there,
206
851000
3000
og ríkustu 20 prósent Suður-Afríkubúa eru hér,
14:39
and yetstrax we tendtilhneigingu to discussræða on what solutionslausnir there should be in AfricaAfríku.
207
854000
5000
og þrátt fyrir þetta ræðum við um lausnir fyrir Afríku.
14:44
Everything in this worldheimurinn existser til staðar in AfricaAfríku. And you can't
208
859000
3000
Í Afríku er allt milli himins og jarðar. Og þú getur ekki
14:47
discussræða universalalhliða accessaðgang to HIVHiv [medicinelyf] for that quintilequintile up here
209
862000
4000
rætt um almennt aðgengi að eyðnilyfjum fyrir þennan fimmtung hérna uppi
14:51
with the samesama strategystefnu as down here. The improvementframför of the worldheimurinn
210
866000
4000
á sama hátt og hérna niðri. Framfarir í heiminum
14:55
mustverður be highlymjög contextualizedcontextualized, and it's not relevantviðeigandi to have it
211
870000
5000
þarf að ræða í réttu samhengi, og það er ekki viðeigandi að ræða þær
15:00
on regionalsvæðisbundin levelstigi. We mustverður be much more detailedNákvæmar.
212
875000
3000
í landfræðilegu samhengi. Við þurfum að skoða þetta niður í smáatriði.
15:03
We find that studentsnemendur get very excitedspenntur when they can use this.
213
878000
4000
Okkar reynsla er að námsmenn verða mjög spenntir af því að nota þetta.
15:07
And even more policystefna makersaðilar and the corporatefyrirtækja sectorsGeiri would like to see
214
882000
5000
Og margir stefnumótandi aðilar og stórfyrirtækin líka vilja sjá
15:12
how the worldheimurinn is changingbreytast. Now, why doesn't this take placestað?
215
887000
4000
hvernig heimurinn er að breytast. En af hverju gerist það ekki?
15:16
Why are we not usingnota the datagögn we have? We have datagögn in the UnitedUnited NationsÞjóðir,
216
891000
4000
Af hverju notum við ekki gögnin sem við eigum? Við eigum gögn hjá Sameinuðu Þjóðunum.
15:20
in the nationalríkisborgari statisticaltölfræðileg agenciesstofnanir
217
895000
2000
og hjá hagstofum landa,
15:22
and in universitiesháskóla and other non-governmentalekki ríkisstjórn organizationssamtök.
218
897000
4000
í háskólum og öðrum einkastofnunum.
15:26
Because the datagögn is hiddenfalið down in the databasesGagnagrunna.
219
901000
2000
Vegna þess að gögnin eru falin í gagnagrunnum.
15:28
And the publicopinber is there, and the InternetInternet is there, but we have still not used it effectivelyá áhrifaríkan hátt.
220
903000
5000
Og hér er almenningur og þarna er netið en samt eru við ekki farin að nota það að gagni.
15:33
All that informationupplýsingar we saw changingbreytast in the worldheimurinn
221
908000
3000
Í upplýsingarnar sem við sáum þegar við horfðum á heiminn breytast
15:36
does not includefela í sér publicly-fundedopinberlega-fjárnám statisticstölfræði. There are some webvefur pagessíður
222
911000
4000
vantar tölfræði sem safnað hefur verið fyrir opinbert fé. Það eru til vefsíður
15:40
like this, you know, but they take some nourishmentNæringu down from the databasesGagnagrunna,
223
915000
6000
eins og þessi, en þær nærast á gögnum úr gagnagrunnunum,
15:46
but people put pricesverð on them, stupidheimskur passwordsLykilorð and boringleiðinlegur statisticstölfræði.
224
921000
5000
og fólk þrjóskast við að rukka fyrir þá, setja á þá lykilorð og leiðinlega tölfræði.
15:51
(LaughterHlátur) (ApplauseApplause)
225
926000
3000
(Hlátur) (Klapp)
15:54
And this won'tmun ekki work. So what is neededþörf? We have the databasesGagnagrunna.
226
929000
4000
Og þetta gengur ekki. Hvað þarf til? Við eigum gagnagrunnana.
15:58
It's not the newnýtt databasegagnagrunnur you need. We have wonderfuldásamlegt designhönnun toolsverkfæri,
227
933000
4000
Það þarf ekki nýja gagnagrunna. Við eigum mögnuð þróunartól,
16:02
and more and more are addedbætt við up here. So we startedbyrjaði
228
937000
3000
og fleiri og fleiri hérna. Svo við stofnuðum
16:05
a nonprofithagnaðarskyni venturehættuspil whichsem we calledkallað -- linkinghlekkur datagögn to designhönnun --
229
940000
5000
sjálfseignarstofnun sem við nefndum -- til að tengja saman gögn og hönnun --
16:10
we call it GapminderGapminder, from the LondonLondon undergroundneðanjarðar, where they warnvarið you,
230
945000
3000
Gapminder (Passa bilið), eftir neðanjarðarlestunum í London, sem minnir á
16:13
"mindhugur the gapbilið." So we thought GapminderGapminder was appropriateviðeigandi.
231
948000
3000
bilið milli lestar og brautarpalls. Svo okkur fannst Gapminder viðeigandi.
16:16
And we startedbyrjaði to writeskrifa softwarehugbúnaður whichsem could linkhlekkur the datagögn like this.
232
951000
4000
Og við skrifuðum hugbúnað sem gat tengt gögn svona saman.
16:20
And it wasn'tvar ekki that difficulterfitt. It tooktók some personmanneskja yearsár, and we have producedframleitt animationshreyfimyndir.
233
955000
6000
Það var ekki svo flókið. Það tók nokkur mannár, og við bjuggum til hreyfimyndir.
16:26
You can take a datagögn setsett and put it there.
234
961000
2000
Þú getur sett þangað inn gagnasöfn.
16:28
We are liberatingfrelsandi U.N. datagögn, some fewfáir U.N. organizationskipulag.
235
963000
5000
Við erum að frelsa gögn frá Sameinuðu Þjóðunum, nokkrum stofnunum Sameinuðu Þjóðanna.
16:33
Some countrieslönd acceptsamþykkja that theirþeirra databasesGagnagrunna can go out on the worldheimurinn,
236
968000
4000
Sumar þjóðir samþykkja að þeirra gagnagrunnar séu opnir heiminum,
16:37
but what we really need is, of coursenámskeið, a searchleit functionvirka.
237
972000
3000
en það sem við þurfum virkilega á að halda, vitanlega, er leit.
16:40
A searchleit functionvirka where we can copyafrita the datagögn up to a searchableSearchable formatsnið
238
975000
5000
Leit þar sem við getum gert gögnin leitanleg
16:45
and get it out in the worldheimurinn. And what do we hearheyra when we go around?
239
980000
3000
og sýnt þau heiminum. Og hvað heyrum við þegar við göngum milli stofnanna?
16:48
I've donegert anthropologymannfræði on the mainaðal statisticaltölfræðileg unitseiningar. EveryoneAllir sayssegir,
240
983000
4000
Ég er búin að vera í mannfræðirannsóknum á hagstofum. Allir segja:
16:53
"It's impossibleómögulegt. This can't be donegert. Our informationupplýsingar is so peculiarEinkennilegur
241
988000
4000
"Það er ómögulegt. Þetta er ekki hægt. Okkar upplýsingar eru svo sérstakar
16:57
in detailsmáatriði, so that cannotgetur það ekki be searchedleitaði as othersaðrir can be searchedleitaði.
242
992000
3000
að það er ekki hægt að leita í þeim eins og öðrum upplýsingum.
17:00
We cannotgetur það ekki give the datagögn freeókeypis to the studentsnemendur, freeókeypis to the entrepreneursatvinnurekendur of the worldheimurinn."
243
995000
5000
Við getum ekki bara gefið gögnin námsmönnum eða frumkvöðlum heimsins."
17:05
But this is what we would like to see, isn't it?
244
1000000
3000
En það er það sem við viljum sjá, er það ekki?
17:08
The publicly-fundedopinberlega-fjárnám datagögn is down here.
245
1003000
3000
Gögn sem safnað er fyrir opinbert fé er hérna niðri.
17:11
And we would like flowersblóm to growvaxa out on the NetNettó.
246
1006000
3000
Og við viljum sjá þau blómstra út á netið.
17:14
And one of the crucialmikilvægt pointsstig is to make them searchableSearchable, and then people can use
247
1009000
5000
Og til þess er lykilatriði að þau séu leitanleg, þá getur fólk notað
17:19
the differentöðruvísi designhönnun tooltól to animatefjör it there.
248
1014000
2000
ýmis hönnunartól til að gera hreyfimyndir af þeim.
17:21
And I have a prettyfalleg good newsfréttir for you. I have a good newsfréttir that the presenttil staðar,
249
1016000
5000
En ég er með góðar fréttir fyrir ykkur. Ég færi þau gleðitíðindi að núverandi
17:26
newnýtt HeadHöfuð of U.N. StatisticsTalnagögn, he doesn't say it's impossibleómögulegt.
250
1021000
4000
yfirmaður tölfræðideildar Sameinuðu Þjóðanna segir ekki að þetta sé ómögulegt.
17:30
He only sayssegir, "We can't do it."
251
1025000
2000
Þess í stað sagði hann: "Við getum þetta ekki."
17:32
(LaughterHlátur)
252
1027000
4000
(Hlátur)
17:36
And that's a quitealveg cleversnjallt guy, huh?
253
1031000
2000
Hann er frekar sniðugur, ekki satt?
17:38
(LaughterHlátur)
254
1033000
2000
(Hlátur)
17:40
So we can see a lot happeninggerast in datagögn in the comingkoma yearsár.
255
1035000
4000
Svo við getum átt von á að sjá margt gerast með gögn næstu árin.
17:44
We will be ablefær to look at incometekjur distributionsDreifingar in completelyalveg newnýtt waysleiðir.
256
1039000
4000
Við komum til með að sjá tekjudreifingu á alveg nýjan hátt.
17:48
This is the incometekjur distributiondreifing of ChinaKína, 1970.
257
1043000
5000
Þetta er tekjudreifingin í Kína 1970.
17:54
the incometekjur distributiondreifing of the UnitedUnited StatesRíkja, 1970.
258
1049000
5000
Tekjudreifingin í Bandaríkjunum, 1970.
17:59
AlmostNæstum no overlapskarast. AlmostNæstum no overlapskarast. And what has happenedgerðist?
259
1054000
4000
Nánast engin skörun. Nánast engin skörun. Og hvað gerðist?
18:03
What has happenedgerðist is this: that ChinaKína is growingvaxandi, it's not so equaljöfn any longerlengur,
260
1058000
5000
Það sem gerðist var að Kína stækkaði, jöfnuðurinn minnkaði,
18:08
and it's appearingbirtast here, overlookingmeð útsýni yfir the UnitedUnited StatesRíkja.
261
1063000
4000
og vomir hérna, yfir Bandaríkjunum.
18:12
AlmostNæstum like a ghostDraugur, isn't it, huh?
262
1067000
2000
Eins og vofa, finnst ykkur ekki?
18:14
(LaughterHlátur)
263
1069000
2000
(Hlátur)
18:16
It's prettyfalleg scaryskelfilegt. But I think it's very importantmikilvægt to have all this informationupplýsingar.
264
1071000
10000
Nokkuð ógnvekjandi. En ég held að það sé mjög mikilvægt að hafa allar þessar upplýsingar.
18:26
We need really to see it. And insteadí staðinn of looking at this,
265
1081000
6000
Við þurfum að sjá þær. Og í stað þess að horfa á þetta,
18:32
I would like to endenda up by showingsýna the InternetInternet usersnotendur perá 1,000.
266
1087000
5000
langar mig að lokum að sýna internetnotendur á þúsund íbúa.
18:37
In this softwarehugbúnaður, we accessaðgang about 500 variablesbreytur from all the countrieslönd quitealveg easilyauðveldlega.
267
1092000
5000
Með þessum hugbúnaði, komumst við í einar 500 breytur frá öllum löndum frekar auðveldlega.
18:42
It takes some time to changebreyting for this,
268
1097000
4000
Það tekur mig smá stund að breyta þessu
18:46
but on the axisesaxises, you can quitealveg easilyauðveldlega get any variableBreyta you would like to have.
269
1101000
5000
en á ásana geturðu nokkuð auðveldlega sett hvaða breytu sem þig langar að sjá.
18:51
And the thing would be to get up the databasesGagnagrunna freeókeypis,
270
1106000
5000
Markmiðið er að gera gagnagrunnana ókeypis,
18:56
to get them searchableSearchable, and with a secondannað clicksmellur, to get them
271
1111000
3000
að gera gögnin leitanleg og með öðrum smelli, koma þeim
18:59
into the graphicGrafískur formatsSnið, where you can instantlyþegar í stað understandskilja them.
272
1114000
5000
á myndrænt form svo að þið getið auðveldlega skilið þau.
19:04
Now, statisticianstölfræðingar doesn't like it, because they say that this
273
1119000
3000
En tölfræðingum er ekki vel við þetta, því að þeir segja að þetta
19:07
will not showsýna the realityraunveruleiki; we have to have statisticaltölfræðileg, analyticalgreiningar methodsaðferðir.
274
1122000
9000
sýni ekki raunveruleikann, við þurfum að nota tölfræðilegar, greinandi aðferðir.
19:16
But this is hypothesis-generatinghypothesis-Myndataka.
275
1131000
3000
En þetta er nóg til að varpa fram tilgátum.
19:19
I endenda now with the worldheimurinn. There, the InternetInternet is comingkoma.
276
1134000
4000
Ég lýk þessu á heiminum öllum. Hérna sjáið þið internetið birtast.
19:23
The numbernúmer of InternetInternet usersnotendur are going up like this. This is the GDPLandsframleiðslu perá capitaíbúa.
277
1138000
4000
Svona fjölgar netnotendum. Þetta er landsframleiðsla á mann.
19:27
And it's a newnýtt technologytækni comingkoma in, but then amazinglyótrúlega, how well
278
1142000
5000
Og þetta er ný tækni sem kemur fram, en helst svo ótrúlega vel
19:32
it fitspassar to the economyhagkerfi of the countrieslönd. That's why the 100 dollardollara
279
1147000
5000
í hendur við stöðu hagkerfis landanna. Þetta er ástæða þess að 100 dollara
19:37
computertölva will be so importantmikilvægt. But it's a nicegott tendencytilhneiging.
280
1152000
3000
tölvan verður svo mikilvæg. En hér sjáum við áhugaverða þróun
19:40
It's as if the worldheimurinn is flatteningfletja off, isn't it? These countrieslönd
281
1155000
3000
Það er eins og heimurinn sé að fletjast út, sjáiði? Þessi lönd
19:43
are liftinglyfta more than the economyhagkerfi and will be very interestingáhugavert
282
1158000
3000
hækka meira en hagkerfið. Og það verður mjög áhugavert
19:46
to followfylgja this over the yearár, as I would like you to be ablefær to do
283
1161000
4000
að fylgjast með framvindunni í þessu, eins og ég vil að þið getið gert
19:50
with all the publiclyOpinberlega fundedfjármögnuð datagögn. Thank you very much.
284
1165000
2000
með öll þessi gögn sem er safnað fyrir opinbert fé. Þakka ykkur kærlega fyrir.
19:53
(ApplauseApplause)
285
1168000
3000
(Klapp)

▲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