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
TED2009

Hans Rosling: Insights on HIV, in stunning data visuals

Hans Rosling parla del virus HIV: nuovi fatti e sbalorditive rappresentazioni dei dati

Filmed:
1,174,291 views

Hans Rosling svela nuove rappresentazioni grafiche che chiariscono i complessi fattori di rischio di una delle malattie più mortali (e più incomprese): l'HIV. Egli sostiene che la prevenzione della trasmissione -- non i trattamenti farmacologici -- sia la chiave per porre fine all'epidemia.
- 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.

00:12
(ApplauseApplausi)
0
0
5000
(Applausi)
00:18
AIDSAIDS was discoveredscoperto 1981; the virusvirus, 1983.
1
6000
5000
L'AIDS fu scoperta nel 1981, il virus nel 1983
00:23
These GapminderGapminder bubblesbolle showmostrare you
2
11000
2000
Queste bolle Gapminder vi mostrano
00:25
how the spreaddiffusione of the virusvirus was in 1983 in the worldmondo,
3
13000
4000
quale era la diffusione del virus nel mondo nel 1983,
00:29
or how we estimatestima that it was.
4
17000
2000
o come noi stimiamo che essa fosse.
00:31
What we are showingmostrando here is --
5
19000
2000
Quello che stiamo mostrando è --
00:33
on this axisasse here, I'm showingmostrando percentper cento of infectedinfetto adultsadulti.
6
21000
7000
su questo asse qui, sto mostrando la percentuale di adulti infetti.
00:40
And on this axisasse, I'm showingmostrando dollarsdollari perper personpersona in incomereddito.
7
28000
5000
E su questo asse, sto mostrando il reddito in dollari a persona.
00:45
And the sizedimensione of these bubblesbolle, the sizedimensione of the bubblesbolle here,
8
33000
4000
E le dimensioni di queste bolle, le dimensioni delle bolle qui,
00:49
that showsSpettacoli how manymolti are infectedinfetto in eachogni countrynazione,
9
37000
3000
mostrano quanti sono gli infetti in ogni nazione,
00:52
and the colorcolore is the continentcontinente.
10
40000
2000
e il colore è il continente.
00:54
Now, you can see UnitedUniti d'America StatesStati, in 1983,
11
42000
2000
Ora, potete vedere che gli Stati Uniti, nel 1983,
00:56
had a very lowBasso percentagepercentuale infectedinfetto,
12
44000
3000
avevano una bassa percentuale di infetti,
00:59
but duedovuto to the biggrande populationpopolazione, still a sizableconsiderevole bubblebolla.
13
47000
4000
ma a causa della grande popolazione, comunque una bolla abbastanza grande.
01:03
There were quiteabbastanza manymolti people infectedinfetto in the UnitedUniti d'America StatesStati.
14
51000
3000
C'erano parecchie persone infette negli Stati Uniti.
01:06
And, up there, you see UgandaUganda.
15
54000
2000
E, lassù, potete vedere l'Uganda.
01:08
They had almostquasi fivecinque percentper cento infectedinfetto,
16
56000
3000
Avevano quasi il cinque percento di infetti,
01:11
and quiteabbastanza a biggrande bubblebolla in spitedispetto of beingessere a smallpiccolo countrynazione, then.
17
59000
3000
e una bolla abbastanza grande per essere una nazione piccola, allora.
01:14
And they were probablyprobabilmente the mostmaggior parte infectedinfetto countrynazione in the worldmondo.
18
62000
5000
Ed erano probabilmente la nazione più infetta nel mondo.
01:19
Now, what has happenedè accaduto?
19
67000
2000
Che cosa è successo?
01:21
Now you have understoodinteso the graphgrafico
20
69000
2000
Ora avete capito il grafico,
01:23
and now, in the nextIl prossimo 60 secondssecondi,
21
71000
3000
e adesso, nei prossimi 60 secondi,
01:26
we will playgiocare the HIVHIV epidemicepidemico in the worldmondo.
22
74000
3000
riprodurremo l'epidemia HIV nel mondo.
01:29
But first, I have a newnuovo inventioninvenzione here.
23
77000
3000
Ma prima, ho una nuova invenzione qui.
01:34
(LaughterRisate)
24
82000
3000
(Risate)
01:39
I have solidifiedsolidificato the beamfascio of the laserlaser pointerpointer.
25
87000
4000
Ho solidificato il raggio del puntatore laser.
01:43
(LaughterRisate)
26
91000
3000
(Risate)
01:46
(ApplauseApplausi)
27
94000
3000
(Applausi)
01:52
So, readypronto, steadycostante, go!
28
100000
4000
Quindi, pronti, partenza, via!
01:56
First, we have the fastveloce risesalire in UgandaUganda and ZimbabweZimbabwe.
29
104000
4000
Prima abbiamo un veloce aumento in Uganda e Zimbabwe.
02:00
They wentandato upwardsverso l'alto like this.
30
108000
2000
Salgono così.
02:02
In AsiaAsia, the first countrynazione to be heavilypesantemente infectedinfetto was ThailandThailandia --
31
110000
4000
In Asia, la prima nazione ad essere infettata pesantemente è stata la Tailandia.
02:06
they reachedraggiunto one to two percentper cento.
32
114000
2000
Sono passati dall'uno al due percento.
02:08
Then, UgandaUganda startediniziato to turnturno back,
33
116000
2000
Poi, l'Uganda ha cominciato a indietreggiare,
02:10
whereasmentre ZimbabweZimbabwe skyrocketedè salito alle stelle,
34
118000
2000
mentre lo Zimbabwe è andato alle stelle,
02:12
and some yearsanni laterdopo SouthSud AfricaAfrica had a terribleterribile risesalire of HIVHIV frequencyfrequenza.
35
120000
4000
e qualche anno dopo il Sudafrica ha avuto un terribile aumento di frequenza dell'HIV.
02:16
Look, IndiaIndia got manymolti infectedinfetto,
36
124000
2000
Guardate, l'India ha avuto molti infetti,
02:18
but had a lowBasso levellivello.
37
126000
2000
ma ad un livello basso.
02:20
And almostquasi the samestesso happensaccade here.
38
128000
2000
E quasi lo stesso succede qui.
02:22
See, UgandaUganda comingvenuta down, ZimbabweZimbabwe comingvenuta down,
39
130000
3000
Vedete, l'Uganda scende, lo Zimbabwe scende,
02:25
RussiaRussia wentandato to one percentper cento.
40
133000
2000
La Russia è andata all'uno percento.
02:27
In the last two to threetre yearsanni,
41
135000
3000
Negli ultimi due o tre anni,
02:30
we have reachedraggiunto a steadycostante statestato of HIVHIV epidemicepidemico in the worldmondo.
42
138000
4000
abbiamo raggiunto un livello stabile dell'epidemia HIV nel mondo.
02:34
25 yearsanni it tookha preso.
43
142000
3000
Ci sono voluti 25 anni.
02:37
But, steadycostante statestato doesn't mean that things are gettingottenere better,
44
145000
3000
Ma un livello stabile non vuol dire che le cose stiano andando meglio,
02:40
it's just that they have stoppedfermato gettingottenere worsepeggio.
45
148000
3000
è solo che hanno smesso di peggiorare.
02:43
And it has -- the steadycostante statestato is, more or lessDi meno,
46
151000
4000
Ed un livello stabile vuol dire, più o meno,
02:47
one percentper cento of the adultadulto worldmondo populationpopolazione is HIV-infectedInfezione da HIV.
47
155000
4000
che l'uno percento della popolazione adulta è infetta da HIV.
02:51
It meanssi intende 30 to 40 millionmilione people,
48
159000
3000
Significa tra i 30 e i 40 milioni,
02:54
the wholetotale of CaliforniaCalifornia -- everyogni personpersona,
49
162000
2000
l'intera California, ogni persona,
02:56
that's more or lessDi meno what we have todayoggi in the worldmondo.
50
164000
2000
questo è più o meno è quello che abbiamo oggi nel mondo.
02:58
Now, let me make a fastveloce replayReplay of BotswanaBotswana.
51
166000
5000
Ora, vi faccio rivedere il Botswana, accelerandolo.
03:03
BotswanaBotswana -- uppersuperiore middle-incomereddito medio countrynazione in southernmeridionale AfricaAfrica,
52
171000
4000
Botswana -- nazione dal reddito medio-alto nel Sud dell'Africa,
03:07
democraticdemocratico governmentgoverno, good economyeconomia,
53
175000
3000
governo democratico, buona economia,
03:10
and this is what happenedè accaduto there.
54
178000
2000
e questo è ciò che è successo lì.
03:12
They startediniziato lowBasso, they skyrocketedè salito alle stelle,
55
180000
2000
Hanno cominciato piano, sono andati alle stelle,
03:14
they peakedha raggiunto la posizione up there in 2003,
56
182000
3000
hanno raggiunto l'apice nel 2003,
03:17
and now they are down.
57
185000
2000
ed ora stanno riscendendo.
03:19
But they are fallingcaduta only slowlylentamente,
58
187000
2000
Ma stanno scendendo lentamente,
03:21
because in BotswanaBotswana, with good economyeconomia and governancegoverno,
59
189000
2000
perchè in Botswana, con una buona economia e un buon governo,
03:23
they can managegestire to treattrattare people.
60
191000
3000
riescono a curare le persone.
03:26
And if people who are infectedinfetto are treatedtrattati, they don't diemorire of AIDSAIDS.
61
194000
3000
E se le persone infette vengono curate, non muoiono di AIDS.
03:29
These percentagespercentuali won'tnon lo farà come down
62
197000
3000
Queste percentuali non scenderanno
03:32
because people can survivesopravvivere 10 to 20 yearsanni.
63
200000
2000
perchè le persone possono sopravvivere dai 10 ai 20 anni.
03:34
So there's some problemproblema with these metricsmetriche now.
64
202000
3000
Quindi c'è qualche problema con queste metriche adesso.
03:37
But the poorerpiù poveri countriespaesi in AfricaAfrica, the low-incomereddito basso countriespaesi down here,
65
205000
4000
Ma le nazioni più povere in Africa, le nazioni a basso reddito qui sotto,
03:41
there the ratesaliquote fallautunno fasterPiù veloce, of the percentagepercentuale infectedinfetto,
66
209000
6000
lì il tasso di infetti scende più velocemente
03:47
because people still diemorire.
67
215000
2000
perchè le persone ancora muiono.
03:49
In spitedispetto of PEPFARPEPFAR, the generousgeneroso PEPFARPEPFAR,
68
217000
3000
Nonostante il PEPFAR, il generoso PEPFAR,
03:52
all people are not reachedraggiunto by treatmenttrattamento,
69
220000
3000
non tutte le persone riescono a ricevere le cure,
03:55
and of those who are reachedraggiunto by treatmenttrattamento in the poorpovero countriespaesi,
70
223000
2000
e di coloro che riescono ad essere curati nelle nazioni povere,
03:57
only 60 percentper cento are left on treatmenttrattamento after two yearsanni.
71
225000
3000
solo il 60 percento rimane in cura dopo due anni.
04:00
It's not realisticrealistico with lifelongper tutta la vita treatmenttrattamento
72
228000
4000
Non è realistica una cura a vita
04:04
for everyonetutti in the poorestpiù poveri countriespaesi.
73
232000
2000
per tutti nelle nazioni più povere.
04:06
But it's very good that what is donefatto is beingessere donefatto.
74
234000
3000
Ma è una buona cosa che si faccia quello che si sta facendo.
04:09
But focusmessa a fuoco now is back on preventionprevenzione.
75
237000
4000
Ma concentriamoci di nuovo sulla prevenzione.
04:13
It is only by stoppingsosta the transmissiontrasmissione
76
241000
3000
E' solo fermando la trasmissione
04:16
that the worldmondo will be ablecapace to dealaffare with it.
77
244000
3000
che il mondo sarà in grado di affrontarlo.
04:19
DrugsFarmaci is too costlycostoso -- had we had the vaccinevaccino,
78
247000
2000
Le medicine costano troppo -- se avessimo il vaccino,
04:21
or when we will get the vaccinevaccino, that's something more effectiveefficace --
79
249000
3000
o quando avremo il vaccino, quello sarà più efficace --
04:24
but the drugsfarmaci are very costlycostoso for the poorpovero.
80
252000
2000
ma le medicine sono molto costose per i poveri.
04:26
Not the drugdroga in itselfsi, but the treatmenttrattamento
81
254000
2000
Non la medicina in sè, ma la cura
04:28
and the carecura whichquale is needednecessaria around it.
82
256000
2000
e l'attenzione che deve accompagnarla.
04:32
So, when we look at the patternmodello,
83
260000
3000
Quindi, quando guardiamo lo schema,
04:35
one thing comesviene out very clearlychiaramente:
84
263000
2000
una cosa risulta chiaramente:
04:37
you see the blueblu bubblesbolle
85
265000
2000
vedete le bolle blu
04:39
and people say HIVHIV is very highalto in AfricaAfrica.
86
267000
2000
e la gente dice che l'HIV è molto alta in Africa.
04:41
I would say, HIVHIV is very differentdiverso in AfricaAfrica.
87
269000
3000
Io direi che l'HIV è molto differente in Africa.
04:44
You'llYou'll find the highestmassimo HIVHIV rateVota in the worldmondo
88
272000
4000
Troverete il più alto tasso di HIV del mondo
04:48
in AfricanAfricano countriespaesi,
89
276000
2000
nelle nazioni africane,
04:50
and yetancora you'llpotrai find SenegalSenegal, down here --
90
278000
2000
ma troverete anche il Senegal, qui sotto,
04:52
the samestesso rateVota as UnitedUniti d'America StatesStati.
91
280000
2000
con lo stesso tasso degli Stati Uniti.
04:54
And you'llpotrai find MadagascarMadagascar,
92
282000
2000
E troverete il Madagascar,
04:56
and you'llpotrai find a lot of AfricanAfricano countriespaesi
93
284000
2000
e molte altre nazioni africane
04:58
about as lowBasso as the restriposo of the worldmondo.
94
286000
3000
ad un livello basso come il resto del mondo.
05:01
It's this terribleterribile simplificationsemplificazione that there's one AfricaAfrica
95
289000
4000
E' una terribile semplificazione che ci sia una sola Africa
05:05
and things go on in one way in AfricaAfrica.
96
293000
2000
e che tutto vada allo stesso solo modo in Africa.
05:07
We have to stop that.
97
295000
2000
Dobbiamo smetterla.
05:09
It's not respectfulrispettoso, and it's not very cleverintelligente
98
297000
3000
Non è rispettoso, e non è molto intelligente
05:12
to think that way.
99
300000
2000
pensare in quel modo.
05:14
(ApplauseApplausi)
100
302000
4000
(Applausi)
05:18
I had the fortunefortuna to livevivere and work for a time in the UnitedUniti d'America StatesStati.
101
306000
3000
Ho avuto la fortuna di vivere e lavorare per un pò negli Stati Uniti.
05:21
I foundtrovato out that SaltSale LakeLago CityCittà and SanSan FranciscoFrancisco were differentdiverso.
102
309000
4000
Ho scoperto che Salt Lake City e San Francisco sono diverse.
05:25
(LaughterRisate)
103
313000
2000
(Risate)
05:27
And so it is in AfricaAfrica -- it's a lot of differencedifferenza.
104
315000
3000
E così è in Africa -- c'è molta differenza.
05:30
So, why is it so highalto? Is it warguerra?
105
318000
2000
Quindi, perchè è così alto? è la guerra?
05:32
No, it's not. Look here.
106
320000
2000
No, non lo è. Guardate qui.
05:34
War-tornGuerra-strappato CongoCongo is down there -- two, threetre, fourquattro percentper cento.
107
322000
3000
Il Congo lacerato dalla guerra è lì sotto -- due, tre, quattro percento.
05:37
And this is peacefultranquillo, calmo ZambiaZambia, neighboringvicino countrynazione -- 15 percentper cento.
108
325000
4000
E questa è la pacifica Zambia, nazione vicina -- 15 percento.
05:41
And there's good studiesstudi of the refugeesrifugiati comingvenuta out of CongoCongo --
109
329000
3000
E ci sono buoni studi sui rifugiati provenienti dal Congo --
05:44
they have two, threetre percentper cento infectedinfetto,
110
332000
2000
hanno il due, tre percento di persone infette,
05:46
and peacefultranquillo, calmo ZambiaZambia -- much higherpiù alto.
111
334000
2000
e la pacifica Zambia -- molto di più.
05:48
There are now studiesstudi clearlychiaramente showingmostrando
112
336000
2000
Ci sono nuovi studi che mostrano chiaramente
05:50
that the warsguerre are terribleterribile, that rapesstupri are terribleterribile,
113
338000
3000
che le guerre sono terribili, che gli stupri sono terribili.
05:53
but this is not the drivingguida forcevigore for the highalto levelslivelli in AfricaAfrica.
114
341000
3000
Ma questo non è la forza motrice dei livelli alti in Africa.
05:56
So, is it povertypovertà?
115
344000
2000
Quindi, è la povertà?
05:58
Well if you look at the macromacro levellivello,
116
346000
2000
Beh, se si guarda ad un macrolivello,
06:00
it seemssembra more moneyi soldi, more HIVHIV.
117
348000
2000
sembra che più ci sono soldi, più c'è HIV.
06:02
But that's very simplisticsemplicistico,
118
350000
3000
Ma questo è molto semplicistico,
06:05
so let's go down and look at TanzaniaTanzania.
119
353000
2000
quindi andiamo giù e guardiamo alla Tanzania.
06:07
I will splitDiviso TanzaniaTanzania in fivecinque incomereddito groupsgruppi,
120
355000
4000
Dividerò la Tanzania in cinque gruppi di reddito,
06:11
from the highestmassimo incomereddito to the lowestminore incomereddito,
121
359000
2000
dal reddito più alto a quello più basso,
06:13
and here we go.
122
361000
2000
ed eccoci qua.
06:15
The onesquelli with the highestmassimo incomereddito, the better off -- I wouldn'tno say richricco --
123
363000
3000
Quelli con il reddito più alto, benestanti, non direi ricchi,
06:18
they have higherpiù alto HIVHIV.
124
366000
2000
hanno il più alto tasso di HIV.
06:20
The differencedifferenza goesva from 11 percentper cento down to fourquattro percentper cento,
125
368000
3000
Le differenze vanno dall'11 percento fino al quattro percento,
06:23
and it is even biggerpiù grande amongtra womendonne.
126
371000
2000
e la differenza è ancora più grande tra le donne.
06:25
There's a lot of things that we thought, that now, good researchricerca,
127
373000
4000
Avevamo molte teorie. Ma ora delle buone ricerche,
06:29
donefatto by AfricanAfricano institutionsistituzioni and researchersricercatori
128
377000
3000
svolte da istituzioni e ricercatori africani
06:32
togetherinsieme with the internationalinternazionale researchersricercatori, showmostrare that that's not the casecaso.
129
380000
3000
con ricercatori internazionali, hanno mostrato che non erano valide.
06:35
So, this is the differencedifferenza withinentro TanzaniaTanzania.
130
383000
2000
Quindi questa è la differenza all'interno della Tanzania.
06:37
And, I can't avoidevitare showingmostrando KenyaKenia.
131
385000
2000
E non posso evitare di mostrare il Kenya.
06:39
Look here at KenyaKenia.
132
387000
2000
Guardate qui il Kenya.
06:41
I've splitDiviso KenyaKenia in its provincesprovince.
133
389000
2000
Ho suddiviso il Kenya nelle sue province.
06:43
Here it goesva.
134
391000
2000
Ecco qua.
06:45
See the differencedifferenza withinentro one AfricanAfricano countrynazione --
135
393000
3000
Vedete la differenza all'interno di una nazione africana --
06:48
it goesva from very lowBasso levellivello to very highalto levellivello,
136
396000
3000
va da un livello molto basso ad uno molto alto,
06:51
and mostmaggior parte of the provincesprovince in KenyaKenia is quiteabbastanza modestmodesto.
137
399000
3000
e la maggior parte delle province in Kenya sono abbastanza modeste.
06:54
So, what is it then?
138
402000
2000
Quindi che cos'è?
06:56
Why do we see this extremelyestremamente highalto levelslivelli in some countriespaesi?
139
404000
4000
Perchè vediamo questi livelli estremamente alti in alcune nazioni?
07:00
Well, it is more commonComune with multiplemultiplo partnerspartner,
140
408000
3000
Beh, è più comune con partner multipli,
07:03
there is lessDi meno condompreservativo use,
141
411000
3000
c'è meno uso del preservativo,
07:06
and there is age-disparateetà-disparati sexsesso --
142
414000
3000
e c'è il sesso tra età diverse --
07:09
that is, olderpiù vecchio menuomini tendtendere to have sexsesso with youngerminore womendonne.
143
417000
3000
cioè, uomini meno giovani tendono a fare sesso con donne più giovani.
07:12
We see higherpiù alto ratesaliquote in youngerminore womendonne than youngerminore menuomini
144
420000
3000
Notiamo tassi più alti nelle giovani donne che nei giovani uomini
07:15
in manymolti of these highlyaltamente affectedinfluenzato countriespaesi.
145
423000
2000
in molte di queste nazioni altamente infette.
07:17
But where are they situatedsituato?
146
425000
2000
Ma dove sono situate?
07:19
I will swapswap the bubblesbolle to a mapcarta geografica.
147
427000
2000
Metterò le bolle su una mappa.
07:21
Look, the highlyaltamente infectedinfetto are fourquattro percentper cento of all populationpopolazione
148
429000
4000
Le nazioni più infette ammontano al 4% della popolazione mondiale
07:25
and they holdtenere 50 percentper cento of the HIV-infectedInfezione da HIV.
149
433000
3000
e ospitano il 50 percento degli infetti di HIV.
07:28
HIVHIV existsesiste all over the worldmondo.
150
436000
3000
L'HIV esiste in tutto il mondo.
07:31
Look, you have bubblesbolle all over the worldmondo here.
151
439000
2000
Guardate, ci sono bolle in tutto il mondo qui.
07:33
BrazilBrasile has manymolti HIV-infectedInfezione da HIV.
152
441000
3000
Il Brasile ha molti infetti di HIV.
07:36
ArabArabi countriespaesi not so much, but IranIran is quiteabbastanza highalto.
153
444000
3000
Le nazioni arabe non così tanti, ma l'Iran è abbastanza alto.
07:39
They have heroineroina addictiondipendenza and alsoanche prostitutionprostituzione in IranIran.
154
447000
4000
In Iran hanno dipendenza da eroina e anche prostituzione.
07:43
IndiaIndia has manymolti because they are manymolti.
155
451000
2000
L'India ne ha molti perchè sono in tanti.
07:45
SoutheastSud-est AsiaAsia, and so on.
156
453000
2000
Il Sud-est asiatico e così via.
07:47
But, there is one partparte of AfricaAfrica --
157
455000
2000
Ma c'è una parte dell'Africa --
07:49
and the difficultdifficile thing is, at the samestesso time,
158
457000
2000
e la cosa difficile è, allo stesso tempo,
07:51
not to make a uniformuniforme statementdichiarazione about AfricaAfrica,
159
459000
4000
non fare una dichiarazione uniforme riguardo l'Africa,
07:55
not to come to simplesemplice ideasidee of why it is like this, on one handmano.
160
463000
4000
non arrivare ad idee semplici sul perchè è così, da un lato.
07:59
On the other handmano, try to say that this is not the casecaso,
161
467000
3000
Dall'altro, ammettere che questo è un caso grave,
08:02
because there is a scientificscientifico consensusconsenso about this patternmodello now.
162
470000
4000
perchè c'è un consenso scientifico riguardo questo schema ora.
08:06
UNAIDSUNAIDS have donefatto good datadati availablea disposizione, finallyfinalmente,
163
474000
3000
UNAIDS ha reso disponibili dei buoni dati, finalmente,
08:09
about the spreaddiffusione of HIVHIV.
164
477000
3000
riguardo la diffusione dell'HIV.
08:12
It could be concurrencydella concorrenza.
165
480000
3000
Può essere una co-occorrenza.
08:15
It could be some virusvirus typestipi.
166
483000
3000
Possono essere alcuni tipi di virus.
08:18
It could be that there is other things
167
486000
4000
Può essere che ci siano altre cose
08:22
whichquale makesfa transmissiontrasmissione occursi verificano in a higherpiù alto frequencyfrequenza.
168
490000
3000
che fanno si che la trasmissione avvenga più frequentemente.
08:25
After all, if you are completelycompletamente healthysalutare and you have heterosexualeterosessuale sexsesso,
169
493000
3000
Dopo tutto, se sei completamente sano e fai sesso eterosessuale,
08:28
the riskrischio of infectioninfezione in one intercourserapporto sessuale is one in 1,000.
170
496000
5000
il rischio di infezione in un rapporto sessuale è uno su 1000.
08:33
Don't jumpsaltare to conclusionsconclusioni now on how to
171
501000
2000
Ora, non saltate subito alle conclusioni;
08:35
behavecomportarsi tonightstasera and so on.
172
503000
2000
comportatevi bene stanotte.
08:37
(LaughterRisate)
173
505000
2000
(Risate)
08:39
But -- and if you are in an unfavorablesfavorevole situationsituazione,
174
507000
3000
Ma -- se vi trovate in una situazione sfavorevole,
08:42
more sexuallysessualmente transmittedtrasmessa diseasesmalattie, it can be one in 100.
175
510000
3000
con più malattie sessualmente trasmesse, può essere uno su 100.
08:45
But what we think is that it could be concurrencydella concorrenza.
176
513000
3000
Ma quello che pensiamo è che possa essere una co-occorrenza.
08:48
And what is concurrencydella concorrenza?
177
516000
2000
E cos'è una co-occorrenza?
08:50
In SwedenSvezia, we have no concurrencydella concorrenza.
178
518000
2000
In Svezia, non abbiamo co-occorrenze.
08:52
We have serialnumero di serie monogamymonogamia.
179
520000
2000
Abbiamo monogamia seriale.
08:54
VodkaVodka, NewNuovo Year'sDell'anno EveEve -- newnuovo partnercompagno for the springprimavera.
180
522000
2000
Vodka, Capodanno -- nuovo partner per la primavera.
08:56
VodkaVodka, Midsummer'sDi mezza estate EveEve -- newnuovo partnercompagno for the fallautunno.
181
524000
2000
Vodka, Ferragosto -- nuovo partner per l'autunno.
08:58
VodkaVodka -- and it goesva on like this, you know?
182
526000
2000
Vodka -- e va avanti così, sapete?
09:00
And you collectraccogliere a biggrande numbernumero of exesExes.
183
528000
3000
E si colleziona un gran numero di ex.
09:03
And we have a terribleterribile chlamydiaclamidia epidemicepidemico --
184
531000
2000
E si ha una terribile epidemia di clamidia --
09:05
terribleterribile chlamydiaclamidia epidemicepidemico whichquale sticksbastoni around for manymolti yearsanni.
185
533000
4000
una terribile epidemia di clamidia che rimane in giro per molti anni.
09:09
HIVHIV has a peakpicco threetre to sixsei weekssettimane after infectioninfezione
186
537000
3000
L'HIV ha un picco da tre a sei settimane dopo l'infezione
09:12
and thereforeperciò, havingavendo more than one partnercompagno in the samestesso monthmese
187
540000
3000
e quindi, avere più di un partner nello stesso mese
09:15
is much more dangerouspericoloso for HIVHIV than othersaltri.
188
543000
3000
è molto più pericoloso nella trasmissione dell'HIV che nelle altre infezioni.
09:18
ProbablyProbabilmente, it's a combinationcombinazione of this.
189
546000
2000
Probabilmente, è dovuto anche a questo.
09:20
And what makesfa me so happycontento is that we are movingin movimento now
190
548000
3000
E ciò che mi rende felice è che ora ci stiamo muovendo
09:23
towardsin direzione factfatto when we look at this.
191
551000
2000
verso dei fatti quando guardiamo a questo.
09:25
You can get this chartgrafico, freegratuito.
192
553000
2000
Potete avere questo grafico, gratis.
09:27
We have uploadedcaricato UNAIDSUNAIDS datadati on the GapminderGapminder siteluogo.
193
555000
3000
Abbiamo pubblicato i dati di UNAIDS su Gapminder.org
09:30
And we hopesperanza that when we actatto on globalglobale problemsi problemi in the futurefuturo
194
558000
4000
E speriamo che quando affronteremo problemi globali, in futuro,
09:34
we will not only have the heartcuore,
195
562000
3000
non avremo solo il cuore,
09:37
we will not only have the moneyi soldi,
196
565000
2000
non avremo solo i soldi,
09:39
but we will alsoanche use the braincervello.
197
567000
3000
ma useremo anche il cervello.
09:42
Thank you very much.
198
570000
2000
Grazie mille.
09:44
(ApplauseApplausi)
199
572000
6000
(Applausi)
Translated by Elena Intra
Reviewed by Alessandro Morandi

▲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